小波域数字水印加密算法

随着数字媒体（数字图象、数字音频、数字视频）的广泛应用，媒体信息的数字化和网络化特征为版权保护问翘带来了难度。近年来，数字水印技术作为对传统加密方法的有效补充手段，引起了人们的高度重视，基于小波域的数字水印加密算法，因其本身具有良好的空间频率特性和多分辨率表示的优点更是人们研究的焦点。

小波域的数字水印加密算法

1、水印结构

水印信息一般分为无意义水印和有意义水印。

无意义水印大多采用伪随机信号作为水印，伪随机信号可用伪随机噪声的扩频序列来产生。这种水印模型的建立方法，在不同程度上克服了一般统计特征的数字水印易受非线性变换方法攻击的缺点。

有意义水印在版权证明上较无意义水印更具有直观性和可验证性。这种水印构成方法在抗击剪切、缩放等几何变形攻击时，可减小查找水印的范围和复杂度，提高检测效率。

2、小波域的数字水印嵌入加密算法

小波水印的嵌入流程如图所示：

水印嵌入的位置主要为小波分解后的低频域和高频域。

2.1、低频域水印嵌入加密算法

该方法是针对原图小波分解后近似子带的系数进行水印嵌入。近似子带代表图象中平坦的部分，具有较高的感觉容量，嵌入水印的鲁棒性强。该类方法对高频滤波、有损压缩都有较好的抗攻击性。但同时正因为低频分量直接影响着图象的质量，水印嵌入容量过大会直接影响图象的视觉效果。

（1）盲水印加密算法

盲水印是指水印检测时，不需原图及其他参考信息，故盲水印的嵌入加密算法也最复杂。但作为公开水印，盲水印的法庭证据效果较好。其盲水印提取在压缩率较大的情况下，检测效果不大理想，主要原因是，未对小波系数进行筛选，部分系数受压缩影响大，因而提高了误码率。

（2）自适应的半盲水印加密算法

自适应的半盲水印加密算法，采取自适应的方式选择嵌入位置，水印嵌入后的视觉效果及检测效率较盲水印要高。

2.1、高频域水印嵌入加密算法

小波分解中低频子带系数的大小大致相同，高频子带的系数遵从拉氏函数分布，大部分系数为0，只有少数代表边缘和高质地的峰值系数包含较大的能量。为了可靠地在细节子带中嵌入水印，可只选择足够大的系数，也可对水印强度加权，使之在重要系数中嵌入更多的能量，嵌入强度一般取决于分解层数、子带方向及能量。

因为高频域信息易受低通滤波和JPEG压缩的攻击，为提高高频域水印加密算法的鲁棒性，经常采用自适应的方法，来提高该类算法的抗攻击能力。

（1）阈值设定法

该类加密算法通过设定阈值，将高频域系数与阈值做比较，选择能量大的系数进行水印嵌入。

其采用嵌入零树小波的方法，将最高分解层的小波系数与给定阈值进行比较，如果小于阈值的系数则被认为是不重要系数，作为父节点（或根节点），其同方向的较低分解层的系数也被认为是不重要系数，作为子节点，从而形成一棵零树。零树树根被编码为特殊字符，以标识整个零树。零树是图象压缩中易被去除的位置，故不进行水印嵌入，反之，在重要系数构成的父节点及相应子孙节点上嵌入水印。

阈值设定法，是通过明确的阈值来判定重要系数，阈值的设定自适应产生。

（2）应用VHS的方法

该方法利用人眼的视觉特征，来选择嵌入位置点及嵌入的水印强度。采取根据各象素点的视觉差异，对嵌入水印权值进行限定的方法。主要考虑的视觉因素有：象素点位于小波分解子带的位置、象素点的亮度和象素周围的纹理情况。因为是对第一层小波系数进行修改，嵌入水印后的图象与原图差异不大，因而受滤波、压缩攻击的影响会较大。

该方法利用人眼视觉特征，反映在小波系数上，即能量大的边缘、纹理相应系数嵌入较大能量的水印信息。

（3）量化方法

该类方法一般是对小波分解后的三个方向的高频系数比较后，中间值量化的方法。因为kundur算法是对细节子带系数未经筛选地嵌入水印，所以属于盲水印范畴。但同时存在细节子带部分系数值太小，或为0的情况，使得量化间隔太小或为0，无法正确嵌入水印，造成水印提取准确率低，抗攻击能力差。

该方法的水印嵌入过程，实际也是一种自适应地选择嵌入位置的过程，通过三个系数的比较，找出合适的嵌入位置。

高频域水印嵌入加密算法，最需要解决的就是，抗JPEG有损压缩和低通滤波的能力问题。因为这两种图象处理去除了一些高频信号，嵌入高频信息中的水印会被同时去除掉。因此嵌入系数的选择若经过精心处理，水印的提取或检测准确率相应会大大提高。另一面，这类水印较低频子带水印嵌入模型的优点在于，其较好的抗噪声、抗切割等几何变形攻击的能力。

利用小波变换把原始图像或原始视频序列分解成多频段的子图像，能适应人眼的视觉特性且使得水印的嵌入和检测可分多个层次进行，小波域数字水印加密算法兼具时空域方法和DCT变换域方法的优点。因此，基于小波域的数字水印加密算法已经成为当前研究的重点。

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