数字水印技术研究数字水印技术研究摘要伴随着计算机网络的发展，信息媒体的数字化为信息的存取提供了巨大的便利，显著提高了信息表达的效率和准确性。
但是同时也带了了一些负面影响，一些别有企图的个人和团体在没有得到原作者的同意的情况下复制和传播有版权的数据文件或作品。
所提数字媒体的信息安全、知识产权保护和认证等问题变得日益突出，变成一个急需解决的议题。
密码技术是信息安全技术领域的的主要传统技术之一，但是此方法有缺点：一是加密后的文件因不可理解性从而妨碍信息的传播。
而是一旦被解密后，文件就不再受保护。
所以需要一种代替技术或者是对密码学进行补充的技术，这是，数字水印技术被提出了。
数字水印技术是一种可以在开放网络环境下保护版权和认证来源及数据完整性的新兴技术，原作者的创作信息和个人标致通过数字水印系统以人所不可感知的水印形式嵌入在多媒体中，从而使人们无法从表面上感知水印，只有专用检测器或软件才可以检测出隐藏的数字水印。
水印的存在要以不破坏原本数据的欣赏价值、实用价值1数字水印的特点 (5)2.2按水印所附载的媒体划分 (7)2.3按检测过程划分 (8)2.4按内容划分 (8)2.5按用途划分 (9)2.6按水印隐藏的位置划分 (9)3数字水印的特性 (10)3.1隐蔽性 (10)3.2鲁棒性 (10)3.3抗窜改性 (11)3.4水印容量 (11)3.5安全性 (11)3.6低错误率 (12)4典型数字水印算法 (12)4.1空域算法 (12)4.2PATCHWORK算法 (12)4.3变换域算法 (13)4.3.1基于离散余弦变换的数字水印 (14)4.3.2基于离散小波变换的数字水印 (16)4.4压缩域算法 (17)4.5NEC算法 (19)4.6生理模型算法 (19)5数字水印应用领域 (20)5.1数字作品的知识产权保护 (21)5.2商务交易中的票据防伪 (22)5.3证件真伪鉴别 (22)5.4声像数据的隐藏标识和篡改提示 (23)5.5隐蔽通信及其对抗 (23)1数字水印的特点作为数字水印技术基本上具有下面几个方面的特点：1.1安全性：数字水印的信息应是安全的，难以篡改或伪造，同时，应当有较低的误检测率，当原内容发生变化时，数字水印应当发生变化，从而可以检测原始数据的变更；当然数字水印同样对重复添加有很强的抵抗性。
1.2隐蔽性：数字水印应是不可知觉的，而且应不影响被保护数据的正常使用；不会降质；1.3鲁棒性：是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持部分完整性并能被准确鉴别。
可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数/模与模/数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等。
主要用于版权保护的数字水印易损水印（Fragile Watermarking），主要用于完整性保护，这种水印同样是在内容数据中嵌入不可见的信息。
当内容发生改变时，这些水印信息会发生相应的改变，从而可以鉴定原始数据是否被篡改。
1.4水印容量：是指载体在不发生形变的前提下可嵌入的水印信息量。
嵌入的水印信息必须足以表示多媒体内容的创建者或所有者的标志信息，或购买者的序列号，这样有利于解决版权纠纷，保护数字产权合法拥有者的利益。
尤其是隐蔽通信领域的特殊性，对水印的容量需求很大。
2数字水印的分类2.1按特性划分按水印的特性可以将数字水印分为鲁棒数字水印和易损数字水印两类。
鲁棒数字水印主要用于在数字作品中标识著作权信息，利用这种水印技术在多媒体内容的数据中嵌入创建者、所有者的标示信息，或者嵌入购买者的标示（即序列号）。
在发生版权纠纷时，创建者或所有者的信息用于标示数据的版权所有者，而序列号用于追踪违反协议而为盗版提供多媒体数据的用户。
用于版权保护的数字水印要求有很强的鲁棒性和安全性，除了要求在一般图像处理（如：滤波、加噪声、替换、压缩等）中生存外，还需能抵抗一些恶意攻击。
易损水印（Fragile Watermarking），与鲁棒水印的要求相反，易损数字水印主要用于完整性保护，这种水印同样是在内容数据中嵌入不可见的信息。
当内容发生改变时，这些水印信息会发生相应的改变，从而可以鉴定原始数据是否被篡改。
易损水印应对一般图像处理（如：滤波、加噪声、替换、压缩等）有较强的免疫能力（鲁棒性），同时又要求有较强的敏感性，即：既允许一定程度的失真，又要能将失真情况探测出来。
必须对信号的改动很敏感，人们根据易损水印的状态就可以判断数据是否被篡改过。
2.2按水印所附载的媒体划分按水印所附载的媒体，我们可以将数字水印划分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印以及用于三维网格模型的网格水印等。
随着数字技术的发展，会有更多种类的数字媒体出现，同时也会产生相应的水印技术。
2.3按检测过程划分按水印的检测过程可以将数字水印划分为明文水印和盲水印。
明文水印在检测过程中需要原始数据，而盲水印的检测只需要密钥，不需要原始数据。
一般来说，明文水印的鲁棒性比较强，但其应用受到存储成本的限制。
目前学术界研究的数字水印大多数是盲水印。
2.4按内容划分按数字水印的内容可以将水印划分为有意义水印和无意义水印。
有意义水印是指水印本身也是某个数字图像（如商标图像）或数字音频片段的编码；无意义水印则只对应于一个序列号。
有意义水印的优势在于，如果由于受到攻击或其他原因致使解码后的水印破损，人们仍然可以通过视觉观察确认是否有水印。
但对于无意义水印来说，如果解码后的水印序列有若干码元错误，则只能通过统计决策来确定信号中是否含有水印。
2.5按用途划分不同的应用需求造就了不同的水印技术。
按水印的用途，我们可以将数字水印划分为票证防伪水印、版权保护水印、篡改提示水印和隐蔽标识水印。
票证防伪水印是一类比较特殊的水印，主要用于打印票据和电子票据、各种证件的防伪。
一般来说，伪币的制造者不可能对票据图像进行过多的修改，所以，诸如尺度变换等信号编辑操作是不用考虑的。
但另一方面，人们必须考虑票据破损、图案模糊等情形，而且考虑到快速检测的要求，用于票证防伪的数字水印算法不能太复杂。
版权标识水印是目前研究最多的一类数字水印。
数字作品既是商品又是知识作品，这种双重性决定了版权标识水印主要强调隐蔽性和鲁棒性，而对数据量的要求相对较小。
篡改提示水印是一种脆弱水印，其目的是标识原文件信号的完整性和真实性。
隐蔽标识水印的目的是将保密数据的重要标注隐藏起来，限制非法用户对保密数据的使用。
2.6按水印隐藏的位置划分按数字水印的隐藏位置，我们可以将其划分为时（空）域数字水印、频域数字水印、时/频域数字水印和时间/尺度域数字水印。
时（空）域数字水印是直接在信号空间上叠加水印信息，而频域数字水印、时/频域数字水印和时间/尺度域数字水印则分别是在DCT变换域、时/ 频变换域和小波变换域上隐藏水印。
随着数字水印技术的发展，各种水印算法层出不穷，水印的隐藏位置也不再局限于上述四种。
应该说，只要构成一种信号变换，就有可能在其变换空间上隐藏水印。
3数字水印的特性数字水印系统必须满足一些特定的条件才能使其在数字产品版权保护和完整性鉴定方面成为值得信赖的应用体系。
一个安全可靠的水印系统一般应满足如下要求：3.1隐蔽性也称不可感知性，即对于不可见水印处理系统，水印嵌入算法不应产生可感知的数据修改，也就是水印在通常的视觉条件下应该是不可见的，水印的存在不会影响作品的视觉效果。
3.2鲁棒性水印必须很难去掉(希望不可能去掉)，当然在理论上任何水印都可以去掉，只要对水印的嵌入过程有足够的了解，但是如果对水印的嵌入只是部分了解的话，任何破坏或消除水印的企图都应导致载体严重的降质而不可用。
3.3抗窜改性与抗毁坏的鲁棒性不同，抗窜改性是指水印一旦嵌入到载体中，攻击者就很难改变或伪造。
鲁棒性要求高的应用，通常也需要很强的抗窜改性。
在版权保护中，要达到好的抗窜改性是比较困难的。
3.4水印容量嵌入的水印信息必须足以表示多媒体内容的创建者或所有者的标志信息，或是购买者的序列号。
这样在发生版权纠纷时，创建者或所有者的信息用于标示数据的版权所有者，而序列号用于标示违反协议而为盗版提供多媒体数据的用户。
3.5安全性应确保嵌入信息的保密性和较低的误检测率。
水印可以是任何形式的数据，比如数值、文本、图像等。
所有的水印都包含一个水印嵌入系统和水印恢复系统。
3.6低错误率即使在不受攻击或者无信号失真的情况下，也要求不能检测到水印(漏检、false -negative) 以及不存在水印的情况下，检测到水印(虚检、false - positive) 的概率必须非常小。
4典型数字水印算法近年来，数字水印技术研究取得了很大的进步，下面对一些典型的算法进行了分析，除特别指明外，这些算法主要针对图像数据(某些算法也适合视频和音频数据)。
4.1空域算法该类算法中典型的水印算法是将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位(LSB:least significant bits)上，这可保证嵌入的水印是不可见的。
但是由于使用了图像不重要的像素位，算法的鲁棒性差，水印信息很容易为滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。
另外一个常用方法是利用像素的统计特征将信息嵌入像素的亮度值中。
4.2Patchwork算法方法是随机选择N对像素点(ai，bi) ，然后将每个ai点的亮度值加 1 ，每个bi点的亮度值减1，这样整个图像的平均亮度保持不变。
适当地调整参数，Patchwork方法对JPEG压缩、FIR滤波以及图像裁剪有一定的抵抗力，但该方法嵌入的信息量有限。
为了嵌入更多的水印信息，可以将图像分块，然后对每一个图像块进行嵌入操作。
4.3变换域算法该类算法中，大部分水印算法采用了扩展频谱通信(spread spectrum communication)技术。
算法实现过程为：先计算图像的离散余弦变换(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=，i=1 ，… ，k，水印是服从高斯分布的随机实数序列W =，i=1 ，… ，k，那么水印的嵌入算法为di = di(1 + awi)，其中常数a为尺度因子，控制水印添加的强度。
然后用新的系数做反变换得到水印图像I。
解码函数则分别计算原始图像I和水印图像I*的离散余弦变换，并提取嵌入的水印W*，再做相关检验以确定水印的存在与否。
该方法即使当水印图像经过一些通用的几何变形和信号处理操作而产生比较明显的变形后仍然能够提取出一个可信赖的水印拷贝。
一个简单改进是不将水印嵌入到DCT域的低频分量上，而是嵌入到中频分量上以调节水印的顽健性与不可见性之间的矛盾。
另外，还可以将数字图像的空间域数据通过离散傅里叶变换(DFT)或离散小波变换(DWT)转化为相应的频域系数；其次，根据待隐藏的信息类型，对其进行适当编码或变形；再次，根据隐藏信息量的大小和其相应的安全目标，选择某些类型的频域系数序列（如高频或中频或低频）；再次，确定某种规则或算法，用待隐藏的信息的相应数据去修改前面选定的频域系数序列；最后，将数字图像的频域系数经相应的反变换转化为空间域数据。