基于MATLAB的数字水印技术实现解析

一、引言

随着Internet的普及，信息的安全保护问题日益突出。如何有效地防止数据的非法复制和鉴别数字媒体的知识产权，成为亟需解决的问题。1993年Caronni提出了数字水印的概念，并应用于数字图像，此后，研究人员将数字水印的概念扩展到电视图像和声音等领域，数字水印技术作为版权保护的重要手段而得到了广泛的研究和应用。

数字水印技术涉及到大量图像处理算法、数学计算工具等，用普通编程工具实现上述算法将要花费大量的时间。MATLAB语言是MathWorks公司推出的一种简单、高效、功能极强的高级语言，具有高性能数值计算能力和可视化计算环境。许多复杂的计算问题只需短短的几行代码就可在MATLAB中实现。本文基于典型的DCT（离散余弦变换）数字水印算法过程，详细介绍用MATLAB实现数字水印的嵌入、提取和攻击测试的方法。

二、数字水印技术

从信号处理的角度看，在载体图像中嵌入数字水印可以视为在强背景（即原始图像）下叠加一个视觉上看不到的弱信号（水印），由于人的视觉系统（Human Visual System，HVS）分辨率受到一定的限制，只要叠加信号的幅度低于HVS的对比度门限，HVS就无法感觉到信号的存在，因此，通过对载体对象作一定的调整，就有可能在不引起人感知的情况下嵌入一些信息。

１.数字水印的嵌入

水印嵌入就是把水印信号W＝{ω(κ)} 嵌入到原始图像X0={χ0(κ)}中。水印嵌入过程如图1所示。

水印嵌入准则分为：

加法准则：χW(κ) =χ0(κ)+αω(κ)

乘法准则：χW(κ) =χ0(κ)(1+αω(κ))

α为强度因子，为了保证在水印不可见的前提下，尽可能提高嵌入水印的强度。α的选择必须考虑图像的性质和视觉系统的特性。

2.水印的提取与检测

在某些水印系统中，水印可以被精确地提取出来，这一过程被称作水印提取。例如在完整性确认的应用中，必须能够精确地提取出嵌入的水印，并且通过水印的完整性来确认多媒体数据的完整性。如果提取出的水印发生了部分的变化，最好还能够通过变化的水印的位置来确定原始数据被篡改的位置。水印在提取检测时可以需要原始图像的参与，也可以不需要原始图像的参与。但将水印技术用于图像的网络发布和传播时，如果检测时需要使用原始图像则是个缺陷，因此，当前大多数的水印检测算法不需要原始图像的参与。图2、图3分别是水印提取和检测的框图，虚线部分表示在提取或判断水印信号时原始图像不是必需的。