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摘要：伴随着互联网的快速发展、媒体资源数字化进程的不断加快，数字产品（如图片、音频、视频等）的版权问题日益凸显，掀起了数字水印的研究热潮。本文主要实现一种基于DCT的数字水印算法，并根据此算法在可靠性方面的特性进行测试总结。将原始图片分割成8×8的子块，对各子块进行DCT变换，并在原始图片的每个子块的DCT系数的中频位置，按照上述算法利用水印给图片添加“标记”。通过大量的仿真实验对此水印算法的性能进行评估，利用客观评价体系对水印图片进行测试，结果表明此水印算法在抵抗压缩、低通滤波等攻击方面时都表现出较强的鲁棒性。
关键词：数字水印算法；离散余弦变换；鲁棒性；版权保护；中频系数
1引言
数字水印被熟练应用于各个领域，由于大量数字图片等多媒体艺术作品特别容易被公众存储、复制以及公开传播，由此引发的数字违法文件拷贝和数字图片非法盗用等网络信息安全隐患问题也逐渐日益增多，引起了国际社会研究热潮。因此，数字水印技术面临的挑战也越来越严峻，既要有效满足当今人们对数字水印技术质量的更高要求，也要有效防止数字图片信息被盗等安全问题的发生[1]。2006年，赵翔等对数字水印理论知识进行了细致总结[2]，夯实了国内数字水印技术的理论知识。基于RGB和DCT的数字水印系统因其利用了符合人类数字视觉处理系统的多种特点，以及这些数字水印图片基于DCT亮度系数的多种特性，在数字图片处理的过程中隐藏进特定的数字信息，使用时人们很难用肉眼分辨出这些加入数字水印后的数字图片与原始图片有何区别，以此方法来有效保护原创者对这些数字图片的所有权。
2基于DCT的数字水印的设计方案
2.1基本原理
基于DCT域的数字水印处理技术主要是将原始数字图片和原始水印图片经过各种DCT变换处理，达到将水印图片信息直接嵌入原始图片中的目的。该数字水印系统大体上包含水印的嵌入和水印的提取两个主要板块。数字水印的嵌入，是将既定的水印信息，通过水印嵌入算法，嵌入原始图片中。数字水印的提取，即从嵌入了水印的图片中在保证图片质量不受损坏的情况下，尽可能完整提取出水印信息。
2.2总体思想
基于DCT的数字水印算法由于其优于其他水印算法的特点，有着非常好的抵抗压缩、噪声、剪切、低通滤波等一系列攻击的实力，成为目前国内外水印技术研究的热门方向之一[2]。基本思想是：（1）数字水印预处理：该水印算法只适用于二值图片，所以要对图片进行预处理以达到提高数字水印系统的鲁棒性和其他的相关性能的目的。（2）数字水印的嵌入：将原始图片进行预处理，通过DCT变换，找出恰当的点嵌入特定水印信息，并设置水印嵌入时的强度因子为10，通过IDCT算法，整理出嵌入水印后图片。（3）数字水印的提取：根据算法对图片进行处理，在水印嵌入的位置取出水印，做IDCT变换并对它进行合并处理。（4）算法的改进：对这个水印算法的嵌入强度进行修改，设置强度因子为20，并通过各种攻击测试对比两个算法，试验证明改进的算法更实用。
3基于DCT的数字水印技术的系统分析
3.1数字水印嵌入及提取的实现流程
基于DCT的数字水印的嵌入是将被分割成互不覆盖的8×8的子图片块的原始图片的每个子块都进行离散余弦变换，将处理过的特定的水印信息嵌入恰当的位置，可得带有水印信息的图片。水印的提取过程也需要对嵌入水印后的图片进行处理，运用算法，并经过一系列运算，找准位置去除水印，尽可能让水印被高质量还原。
3.2数字水印性能指标的评价方式
目前的水印算法越来越成熟，但目前仍然没有出现公认的评价标准，普遍还采取以下两种不同方法评价其优劣。（1）主观评价方式所谓的主观评价方式就是完全凭人来评价，没有任何标准可言，见仁见智，大体标准见表1。（2）客观评价方式数字图片水印的客观评价方法就是通过统一标准的运算，尽可能客观、准确地评价出算法优劣。总体上，设计者大都依照实际应用需求，选取合适的评价手段来进行衡量。为了客观评价算法优劣，本文采取计算互相关系数的方式。
3.3数字水印系统常见攻击方法
数字水印的鲁棒性可以很好判断它是否是一个合格的数字水印，是否能够具有良好的数据安全认证和版权保护的能力，以及能不能完全抵抗得住各种网络攻击。当然，对于数字水印的鲁棒性的要求也是随着其应用场合的变化而变化的。而且，仅仅是鲁棒性好并不能就代表这个水印系统可靠。还受其他水印系统性能指标的共同影响制约。所以数字水印算法应该尽量做到面面俱到。常见的几种攻击方式有：压缩、噪声、水印滤波攻击、剪切。
4基于DCT的数字水印技术的算法实现
本算法在MatlabR2019a操作环境下进行了测试实验。根据对应的选项，输入不同的数字，程序会根据该选项输出相应的攻击测试结果。修改尺度因子，令尺度因子分别为alpha=10、alpha=20，通过所选的攻击方式输出对应的运行结果，并对强度因子不同的两种算法的实验结果进行对比。
4.1嵌入水印图片的攻击测试结果
互相关系数的计算是一种对原水印图片与被提取出的水印图片之间相似程度进行客观描述的方法，再根据选择攻击方式的不同，以及强度因子设置数值的不同，可直观地对比得到嵌入强度对数字水印品质的影响。（1）无攻击测试无攻击测试时，尺度因子对实验结果没有直观影响。令尺度因子alpha=10，测试结果如图1所示，输出的原水印图片与提取出的水印图片互相关运算结果等于1。alpha=20，测试结果如图2所示，其互相关运算结果等于1。（2）白噪声攻击通过对尺度因子的调节可以部分挽回白噪声攻击对水印图片造成的影响。尺度因子alpha=10，测试结果如图3所示，输出的原水印图片与提取出的水印图片互相关运算结果等于0.7874。alpha=20，测试结果如图4所示，其互相关运算结果等于0.9704。（3）高斯低通滤波处理滤波攻击方式对本算法图片的影响比较小。尺度因子alpha=10，测试结果如图5所示。输出的原水印图片与提取出的水印图片互相关运算结果等于0.8164。alpha=20，测试结果如图6所示，其互相关运算结果等于1。（4）对图片进行部分剪切尺度因子alpha=10，测试结果如图7所示。输出的原水印图片与提取出的水印图片互相关运算结果等于0.8874。alpha=20，测试结果如图8所示，其互相关运算结果等于0.9934。（5）将图片旋转10度尺度因子alpha=10，测试结果如图9所示。原输出的水印图片与提取出的水印图片互相关系数结果等于0.1060。alpha=20，测试结果如图10所示，其图片互相关系数结果等于0.1192。（6）将图片压缩处理尺度因子alpha=10，测试结果如图11所示。输出的原水印图片与提取出的水印图片互相关系数结果等于0.4901。尺度因子alpha=20，测试结果如图12所示。输出的原水印图片与提取出的水印图片互相关系数结果等于0.5497。（7）添加椒盐噪声尺度因子alpha=10，测试结果如图13所示。输出的原水印图片与提取出的水印图片互相关系数结果等于0.9313。alpha=20，测试结果如图14所示，其互相关系数结果等于0.9669。
4.2测试结果分析
通过面对不同强度因子的数字图片的不同反应，以及面对不同攻击时所表现的原水印图片与提取出的水印图片互相关系数的变化，可知这种改进的算法的优点在于通过改变嵌入水印强度，在一定程度上大大改进了水印算法面对白噪声攻击等一系列攻击时的鲁棒性，但由于这一系列攻击方法都会对该基于DCT数字水印算法得到的嵌入水印后的图片有或多或少的影响，所以几乎在面对每一种攻击时，都不能单单只通过尺度因子的调节最好地改善数字水印的鲁棒性。
5结束语
本文对基于DCT的数字水印设计做了相关技术与理论的描述，实现了算法仿真，通过互相关系数直观地反映出仿真测试的结果。虽然强度因子的改进实现了该数字水印算法鲁棒性的提高，但也存在较高的误码率。实验也表明数字水印的鲁棒性和不可见性只能得一舍一，因此如何调节好两者之间的关系也是关乎数字水印品质好坏的关键，对于数字水印技术领域，找到鲁棒性与不可见性共存的关键也是一个值得不断深入研究的课题。随着互联网不断的信息更新，数字水印技术在一定程度上维护了网络信息安全秩序。
作者：王若凡 单位：忻州师范学院
