10.14实现數字水印的一般步骤 三个阶段: 嵌入过程、传播过程和抽取过程。 嵌入和抽取是相互对应的,即不同的嵌入方法对 应着不同的抽取方法。 水印方案的提出要充分考虑到数字产品在传播过 程中会受到怎样的干扰 这些干扰可能是天然的,比如信道噪声;也可能是人 为的,比如恶意的篡改数字产品。 在嵌入之前,要对嵌入载体作一些预处理或变换, 同样抽取水印也需要作相同的工作
10.1.4 实现数字水印的一般步骤 • 三个阶段： – 嵌入过程、传播过程和抽取过程。 • 嵌入和抽取是相互对应的，即不同的嵌入方法对 应着不同的抽取方法。 • 水印方案的提出要充分考虑到数字产品在传播过 程中会受到怎样的干扰 – 这些干扰可能是天然的，比如信道噪声；也可能是人 为的，比如恶意的篡改数字产品。 • 在嵌入之前，要对嵌入载体作一些预处理或变换， 同样抽取水印也需要作相同的工作
图10.1水印的嵌入和提取流程 水印数据 待加入 水印的处理或变嵌入水 眠入 附带水 加入水 逆变换 图像 印位置 印信息 印图像 (a)嵌入流程 加入水 嵌入水 预处理或变换 是取 水印 印图像 印位置 数据 (b)提取流程
图10.1 水印的嵌入和提取流程
10.1.5圈像水印举例 1.LSB方法 任何一幅图片都具备一定的容噪性,像素数据的 最低有效位(LSB)对人眼的视觉影响很小,秘 密信息就隐藏在图像每一个像素的最低位或次低 位,实现不可见性。 256色灰度图像每个像素值占8bit,其第8位就是最低有 效位。 把水印分别嵌入到图像像素的不同位,越低位嵌 入,人眼越难识别
10.1.5 图像水印举例 • 1．LSB方法 • 任何一幅图片都具备一定的容噪性，像素数据的 最低有效位（LSB）对人眼的视觉影响很小，秘 密信息就隐藏在图像每一个像素的最低位或次低 位，实现不可见性。 – 256色灰度图像每个像素值占8 bit，其第8位就是最低有 效位。 • 把水印分别嵌入到图像像素的不同位，越低位嵌 入，人眼越难识别
图10.2用LSB方法嵌入水印 =鼠 (a)原始图像 (b)水印图像 (c)嵌入在第8位(d)嵌入在第7位 (e)嵌入在第6位(f嵌入在第5位(g)入在第4位
图10.2 用LSB方法嵌入水印
2.在DCT域嵌入水印 先计算DCT,然后将水印叠加到DCT域中幅值最 大的前k系数上(不包括直流分量),通常为图像的 低频分量。 若DCT系数的前k个最大分量表示为D={4} (i=1~k),水印服从高斯分布的随机实数序列 W={w},那么水印的嵌入算法为 Did;(+awi (10.1) 用新的系数做反变换得到水印图像l 解码函数则分别计算原始图像和水印图像的离 散余弦变换,并相减得到水印估计W,再和原始 水印做相关检验以确定水印的存在与否
• 2．在DCT域嵌入水印 • 先计算DCT，然后将水印叠加到DCT域中幅值最 大的前k系数上(不包括直流分量)，通常为图像的 低频分量。 • 若DCT系数的前k个最大分量表示为D={di } （i=1~k），水印服从高斯分布的随机实数序列 W={wi }，那么水印的嵌入算法为 • Di=di (1+αwi ) （10.1） • 用新的系数做反变换得到水印图像IW。 • 解码函数则分别计算原始图像I和水印图像IW的离 散余弦变换，并相减得到水印估计W*，再和原始 水印做相关检验以确定水印的存在与否