序論：好文章的創(chuàng)作是一個(gè)不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇水印技術(shù)論文范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

隨著信息時(shí)代的到來，特別是Internet的普及，信息的安全保護(hù)問題日益突出。當(dāng)前的信息安全技術(shù)基本上都以密碼學(xué)理論為基礎(chǔ)，無論是采用傳統(tǒng)的密鑰系統(tǒng)還是公鑰系統(tǒng)，其保護(hù)方式都是控制文件的存取，即將文件加密成密文，使非法用戶不能解讀。但隨著計(jì)算機(jī)處理能力的快速提高，這種通過不斷增加密鑰長度來提高系統(tǒng)密級的方法變得越來越不安全。另一方面，多媒體技術(shù)已被廣泛應(yīng)用，需要進(jìn)行加密、認(rèn)證和版權(quán)保護(hù)的聲像數(shù)據(jù)也越來越多。數(shù)字化的聲像數(shù)據(jù)從本質(zhì)上說就是數(shù)字信號，如果對這類數(shù)據(jù)也采用密碼加密方式，則其本身的信號屬性就被忽略了。最近幾年，許多研究人員放棄了傳統(tǒng)密碼學(xué)的技術(shù)路線，嘗試用各種信號處理方法對聲像數(shù)據(jù)進(jìn)行隱藏加密，并將該技術(shù)用于制作多媒體的“數(shù)字水印”。

一、數(shù)字時(shí)代的密寫術(shù)———數(shù)字水印

數(shù)字水印（DigitalWatermark）技術(shù)是指用信號處理的方法在數(shù)字化的多媒體數(shù)據(jù)中嵌入隱蔽的標(biāo)記，這種標(biāo)記通常是不可見的，只有通過專用的檢測器或閱讀器才能提取。數(shù)字水印是信息隱藏技術(shù)的一個(gè)重要研究方向。嵌入數(shù)字作品中的信息必須具有以下基本特性才能稱為數(shù)字水?。?/p>

（一）隱蔽性

嵌入水印后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)相比，應(yīng)感覺不到差別。嵌入水印后的數(shù)據(jù)不應(yīng)該包括人們可以感覺到的失真而造成原始數(shù)據(jù)質(zhì)量下降，這是一個(gè)具有主觀性的屬性，因而目前沒有一個(gè)定量的標(biāo)準(zhǔn)來衡量。

（二）魯棒性

所謂魯棒性是指在經(jīng)歷多種無意或有意的信號處理過程后，數(shù)字水印仍能保持完整性或仍能被準(zhǔn)確鑒別。嵌入水印后的數(shù)據(jù)經(jīng)受對數(shù)據(jù)一些惡意的處理，譬如濾波、再量化、抖動(dòng)等以及一些蓄意的攻擊后，應(yīng)該還能得到嵌入的數(shù)據(jù)。

（三）密鑰的唯一性

即不同的密鑰不應(yīng)產(chǎn)生等同的水印。

（四）檢測的可靠性

水印檢測出錯(cuò)的概率應(yīng)小于某一合適門限值。這一特性描述了水印檢測算法必須具有一定的確信度。

二、數(shù)字水印的分類

數(shù)字水印技術(shù)可以從不同的角度進(jìn)行劃分。

（一）按特性劃分

按水印的特性可以將數(shù)字水印分為魯棒數(shù)字水印和脆弱數(shù)字水印兩類。

（二）按水印所附載的媒體劃分

按水印所附載的媒體，我們可以將數(shù)字水印劃分為圖像水印、音頻水印、視頻水印、文本水印以及用于三維網(wǎng)格模型的網(wǎng)格水印等。

（三）按檢測過程劃分

按水印的檢測過程可以將數(shù)字水印劃分為明文水印和盲水印。明文水印在檢測過程中需要原始數(shù)據(jù)，而盲水印的檢測只需要密鑰，不需要原始數(shù)據(jù)。

（四）按內(nèi)容劃分

按數(shù)字水印的內(nèi)容可以將水印劃分為有意義水印和無意義水印。有意義水印是指水印本身也是某個(gè)數(shù)字圖像或數(shù)字音頻片段的編碼；無意義水印則只對應(yīng)于一個(gè)序列號。

（五）按用途劃分

按水印的用途，我們可以將數(shù)字水印劃分為票據(jù)防偽水印、版權(quán)保護(hù)水印、篡改提示水印和隱蔽標(biāo)識水印。

（六）按水印隱藏的位置劃分

按數(shù)字水印的隱藏位置，我們可以將其劃分為時(shí)（空）域數(shù)字水印、頻域數(shù)字水印、時(shí)/頻域數(shù)字水印和時(shí)間/尺度域數(shù)字水印。

三、數(shù)字水印的應(yīng)用

多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展和Internet的普及帶來了一系列政治、經(jīng)濟(jì)、軍事和文化問題，產(chǎn)生了許多新的研究熱點(diǎn)，以下幾個(gè)引起普遍關(guān)注的問題構(gòu)成了數(shù)字水印的研究背景。

（一）數(shù)字作品的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)

數(shù)字作品的版權(quán)保護(hù)是當(dāng)前的熱點(diǎn)問題。由于數(shù)字作品的拷貝、修改非常容易，而且可以做到與原作完全相同，所以原創(chuàng)者不得不采用一些嚴(yán)重?fù)p害作品質(zhì)量的辦法來加上版權(quán)標(biāo)志，而這種明顯可見的標(biāo)志很容易被篡改?！皵?shù)字水印”利用數(shù)據(jù)隱藏原理使版權(quán)標(biāo)志不可見或不可聽，既不損害原作品，又達(dá)到了版權(quán)保護(hù)的目的。然而實(shí)事求是地說，目前市場上的數(shù)字水印產(chǎn)品在技術(shù)上還不成熟，很容易被破壞或破解，距離真正的實(shí)用還有很長的路要走。（二）商務(wù)交易中的票據(jù)防偽

隨著高質(zhì)量圖像輸入輸出設(shè)備的發(fā)展，特別是精度超過1200dpi的彩色噴墨、激光打印機(jī)和高精度彩色復(fù)印機(jī)的出現(xiàn)，使得貨幣、支票以及其他票據(jù)的偽造變得更加容易。另外，在從傳統(tǒng)商務(wù)向電子商務(wù)轉(zhuǎn)化的過程中，會出現(xiàn)大量過度性的電子文件，如各種紙質(zhì)票據(jù)的掃描圖像等。即使在網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)成熟以后，各種電子票據(jù)也還需要一些非密碼的認(rèn)證方式。數(shù)字水印技術(shù)可以為各種票據(jù)提供不可見的認(rèn)證標(biāo)志，從而大大增加了偽造的難度。

（三）聲像數(shù)據(jù)的隱藏標(biāo)識和篡改提示

數(shù)據(jù)的標(biāo)識信息往往比數(shù)據(jù)本身更具有保密價(jià)值。沒有標(biāo)識信息的數(shù)據(jù)有時(shí)甚至無法使用，但直接將這些重要信息標(biāo)記在原始文件上又很危險(xiǎn)。數(shù)字水印技術(shù)提供了一種隱藏標(biāo)識的方法，標(biāo)識信息在原始文件上是看不到的，只有通過特殊的閱讀程序才可以讀取。這種方法已經(jīng)被國外一些公開的遙感圖像數(shù)據(jù)庫所采用。此外，數(shù)據(jù)的篡改提示也是一項(xiàng)很重要的工作?，F(xiàn)有的信號拼接和鑲嵌技術(shù)可以做到“移花接木”而不為人知，因此，如何防范對圖像、錄音、錄像數(shù)據(jù)的篡改攻擊是重要的研究課題?；跀?shù)字水印的篡改提示是解決這一問題的理想技術(shù)途徑，通過隱藏水印的狀態(tài)可以判斷聲像信號是否被篡改。

（四）隱蔽通信及其對抗

數(shù)字水印所依賴的信息隱藏技術(shù)不僅提供了非密碼的安全途徑，更引發(fā)了信息戰(zhàn)尤其是網(wǎng)絡(luò)情報(bào)戰(zhàn)的革命，產(chǎn)生了一系列新穎的作戰(zhàn)方式，引起了許多國家的重視。網(wǎng)絡(luò)情報(bào)戰(zhàn)是信息戰(zhàn)的重要組成部分，其核心內(nèi)容是利用公用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行保密數(shù)據(jù)傳送。迄今為止，學(xué)術(shù)界在這方面的研究思路一直未能突破“文件加密”的思維模式，然而，經(jīng)過加密的文件往往是混亂無序的，容易引起攻擊者的注意。網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的廣泛應(yīng)用使得利用公用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行保密通信有了新的思路，利用數(shù)字化聲像信號相對于人的視覺、聽覺冗余，可以進(jìn)行各種時(shí)（空）域和變換域的信息隱藏，從而實(shí)現(xiàn)隱蔽通信。

四、數(shù)字水印的未來

數(shù)字水印技術(shù)還有很多其它用途，并且其應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴(kuò)大。除了技術(shù)發(fā)展，市場營銷和商業(yè)規(guī)劃也極為重要，并且需要有深度的分析與戰(zhàn)略計(jì)劃。技術(shù)推廣和普及也必不可少，以保證市場為接受數(shù)字水印技術(shù)做好準(zhǔn)備。對此提出一些想法。

第一，如何利用水印算法，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中解決多媒體信息安全問題，成為了當(dāng)前一個(gè)研究熱點(diǎn)。多媒體信息的安全問題是：安全傳遞、訪問控制和版權(quán)保護(hù)。通迃加密解密可以實(shí)現(xiàn)前兩個(gè)目的，但是，解密后的數(shù)據(jù)可以隨意在網(wǎng)絡(luò)上分布、傳播。在數(shù)字內(nèi)容中嵌入唯一的標(biāo)志（即數(shù)字水?。?，在出現(xiàn)爭端糾紛時(shí)，根據(jù)提出的水印，可以證明真正的版權(quán)擁有者，或者找出非法傳播的人。但是，這些應(yīng)用只是被動(dòng)的在爭端發(fā)生時(shí)才體現(xiàn)出來，而且由于缺乏相應(yīng)的法律支持，這些想法沒有真正的實(shí)施。因此，有人提出數(shù)字水印，利用移動(dòng)技術(shù)，在網(wǎng)絡(luò)上自動(dòng)搜尋非法或未授權(quán)的數(shù)字媒體內(nèi)容，但是，其前提是主機(jī)需要安裝相應(yīng)的程序，因而帶來了新的安全問題。我們提出在網(wǎng)絡(luò)通信路上，如在路由器中加入水印檢測算法（數(shù)字水?。?，在網(wǎng)路上檢測非法傳播，從而杜絕網(wǎng)絡(luò)上數(shù)字媒體內(nèi)容的非法傳播。

第二，目前關(guān)于多播體系下嵌入水印的方案有人已經(jīng)提出。但是，在此方案下的水印需要滿足的具體特性，還沒有詳細(xì)的考察。傳統(tǒng)的多播基于Internet首先要研究多播體系下的水印算法需要滿足的特性，然后，針對特性設(shè)計(jì)相應(yīng)的水印算法。

第三，數(shù)字影院的建設(shè)需要利用數(shù)字水印保護(hù)，通過嵌入不同版本的水印，跟蹤非法泄漏。其中，對于小規(guī)模的應(yīng)用，只要嵌入魯棒水印，就可以很好地滿足要求。對于大規(guī)模應(yīng)用，則主要考慮共謀攻擊。另外，還要結(jié)合數(shù)字影院的體系結(jié)構(gòu)，如果采用多播，則要結(jié)合網(wǎng)絡(luò)特性和壓縮編碼。

第四，提出activewatermark概念。首先，在媒體中嵌入不同等級的水印，決定用戶的權(quán)限，在網(wǎng)絡(luò)中檢測提取水印，路由器根據(jù)這些水印的權(quán)限，決定是否轉(zhuǎn)發(fā)，并且提供截獲的詳細(xì)報(bào)告。其次，在防火墻中嵌入水印模塊，對出去的媒體內(nèi)容，提取水印，根據(jù)水印判斷是否為重要的內(nèi)容，不能外泄，對局域網(wǎng)的多媒體內(nèi)容提供有效保護(hù)；對傳進(jìn)來的多媒體內(nèi)容，可以根據(jù)提取的水印判斷員工是否有權(quán)使用，從而防止出現(xiàn)不必要的違法侵權(quán)行為。

【參考文獻(xiàn)】

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2引水樞紐主要設(shè)計(jì)內(nèi)容

樞紐工程總體布置：根據(jù)基本資料確定工程的等級、級別、洪水標(biāo)準(zhǔn)，可參考《水閘設(shè)計(jì)規(guī)范》、《水閘》、《取水工程》等文獻(xiàn)，并結(jié)合地形及方案比較，確定采用什么類型引水樞紐，這里以人工彎道式引水樞紐為例，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定彎道的底寬、半徑、中心線長度等參數(shù)，根據(jù)工程各主要建筑物的作用和設(shè)計(jì)原理，合理布置建筑物的位置。樞紐工程水力設(shè)計(jì)：首先，根據(jù)水力最佳斷面和經(jīng)濟(jì)實(shí)用斷面確定下游引水渠道的斷面尺寸，利用《水力學(xué)》中的迭代計(jì)算公式確定渠道正常水深；其次，根據(jù)《水閘設(shè)計(jì)規(guī)范》確定進(jìn)水閘、沖沙閘、泄洪閘的閘孔總凈寬及單孔凈寬，利用試算法確定進(jìn)水閘、沖沙閘、泄洪閘的設(shè)計(jì)洪水位及校核洪水位；最后，根據(jù)《水力學(xué)》進(jìn)行各閘的消能防沖計(jì)算。

篇（3）

2飲水安全工程數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

與一般的科學(xué)數(shù)據(jù)相比，飲水安全工程數(shù)據(jù)具備以下兩個(gè)特點(diǎn)：

（1）地理分布性。作為基本數(shù)據(jù)，國家農(nóng)村飲水安全工程數(shù)據(jù)庫包括了國內(nèi)各?。ㄖ陛犑校?、市（州）、縣（市、區(qū)）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)供水水廠的集中式工程數(shù)據(jù)，包括工程建設(shè)信息、實(shí)時(shí)監(jiān)測信息，遍布全國，因此飲水安全工程數(shù)據(jù)具備地理空間的分布特性。

（2）數(shù)據(jù)要素多。飲水安全工程數(shù)據(jù)包括了地圖數(shù)據(jù)，供水工程專題數(shù)據(jù)，省、市州、縣區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)專題基礎(chǔ)信息，水質(zhì)、管壓安全監(jiān)測信息，政務(wù)信息等。而且每類數(shù)據(jù)又包括多種要素的數(shù)據(jù)，如供水工程專題數(shù)據(jù)包括專題地理信息和專題建設(shè)信息，監(jiān)測數(shù)據(jù)包括余氯、濁度、水壓、流量等測量數(shù)據(jù)。整體來說，飲水安全工程數(shù)據(jù)是描述飲水安全工程的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大，且與日俱增，專業(yè)性強(qiáng)，具有時(shí)間維上的有效性，且數(shù)據(jù)區(qū)域性強(qiáng)，不同市縣統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)不交叉，數(shù)據(jù)存儲形式多樣，以小文件居多。

3飲水安全工程核心元數(shù)據(jù)

3．1元數(shù)據(jù)定義

首先，介紹幾個(gè)關(guān)于元數(shù)據(jù)的定義。元數(shù)據(jù)：關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)元素：元數(shù)據(jù)的基本單元，元數(shù)據(jù)元素在元數(shù)據(jù)實(shí)體中是唯一的。元數(shù)據(jù)實(shí)體：一組說明數(shù)據(jù)相同特性的元數(shù)據(jù)元素，元數(shù)據(jù)實(shí)體可以包含一個(gè)或一個(gè)以上的元數(shù)據(jù)實(shí)體。元數(shù)據(jù)子集：元數(shù)據(jù)的子集合，由相關(guān)的元數(shù)據(jù)實(shí)體和元素組成。數(shù)據(jù)集：可以標(biāo)識的數(shù)據(jù)集合。通常在物理上可以是更大數(shù)據(jù)集較小的部分。從理論上講，數(shù)據(jù)集可以小到更大數(shù)據(jù)集內(nèi)的單個(gè)要素或要素屬性，一張硬拷貝地圖或圖表均可以被認(rèn)為是一個(gè)數(shù)據(jù)集。飲水安全工程核心元數(shù)據(jù)指的是標(biāo)識飲水安全工程信息所需要的最小元數(shù)據(jù)元素和元數(shù)據(jù)實(shí)體，為元數(shù)據(jù)元素集的子集。其次，本文采用UML類圖方法描述飲水安全工程信息元數(shù)據(jù)。在元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上采用《水利信息核心元數(shù)據(jù)》的結(jié)構(gòu)作為本標(biāo)準(zhǔn)的基本結(jié)構(gòu)，在內(nèi)容上對元數(shù)據(jù)的特征，包括子集／實(shí)體名、元素名、英文名、英文縮寫、定義、約束／條件、出現(xiàn)次數(shù)、類型和值域進(jìn)行詳細(xì)描述。

3．2飲水安全工程核心元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

飲水安全工程元數(shù)據(jù)分為元數(shù)據(jù)元素、元數(shù)據(jù)實(shí)體和元數(shù)據(jù)子集三層。飲水安全工程核心元數(shù)據(jù)由一個(gè)元數(shù)據(jù)實(shí)體和四個(gè)元數(shù)據(jù)子集構(gòu)成。其中，標(biāo)識信息、數(shù)據(jù)質(zhì)量為必選子集，內(nèi)容信息、參照系信息為可選子集。每個(gè)子集由若干個(gè)實(shí)體（UML類）和元素（UML類屬性）構(gòu)成。

3．3飲水安全核心元數(shù)據(jù)內(nèi)容

3．3．1飲水安全核心元數(shù)據(jù)信息

飲水安全工程元數(shù)據(jù)信息實(shí)體描述飲水安全工程信息的全部元數(shù)據(jù)信息，用必選實(shí)體MD＿元數(shù)據(jù)表示，由以下元數(shù)據(jù)實(shí)體和元數(shù)據(jù)元素構(gòu)成：元數(shù)據(jù)實(shí)體：MD＿標(biāo)識、DQ＿數(shù)據(jù)質(zhì)量、RS＿參照系、MD＿分發(fā)、MD＿內(nèi)容描述；元數(shù)據(jù)元素：元數(shù)據(jù)創(chuàng)建日期、聯(lián)系單位、元數(shù)據(jù)名稱、字符集、元數(shù)據(jù)使用的語言、元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)名稱、元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)版本。

3．3．2標(biāo)識信息

標(biāo)識信息包含唯一標(biāo)識數(shù)據(jù)的信息，用MD＿標(biāo)識實(shí)體表示，是必選實(shí)體。MD＿標(biāo)識是下列實(shí)體的聚集：MD＿關(guān)鍵詞、MD＿數(shù)據(jù)集限制、EX＿時(shí)間范圍信息、MD＿聯(lián)系單位或聯(lián)系人、MD＿維護(hù)信息。MD＿標(biāo)識實(shí)體本身包含如下元素：名稱、行政區(qū)編碼、字符集、摘要、日期、狀況、數(shù)據(jù)表示方式。

3．3．3數(shù)據(jù)質(zhì)量信息

數(shù)據(jù)質(zhì)量信息包含對數(shù)據(jù)資源質(zhì)量的總體評價(jià)，用DQ＿數(shù)據(jù)質(zhì)量實(shí)體表示。應(yīng)包括與數(shù)據(jù)生產(chǎn)有關(guān)的數(shù)據(jù)志信息的一般說明。DQ＿數(shù)據(jù)質(zhì)量實(shí)體包括兩個(gè)條件必選的實(shí)體，DQ＿數(shù)據(jù)質(zhì)量說明和DQ＿數(shù)據(jù)志。DQ＿數(shù)據(jù)質(zhì)量說明是數(shù)據(jù)集的總體質(zhì)量信息。DQ＿數(shù)據(jù)志是從數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)集當(dāng)前狀態(tài)的演變過程說明。包括數(shù)據(jù)源信息實(shí)體和處理過程信息實(shí)體。

3．3．4內(nèi)容信息

內(nèi)容信息包含提供數(shù)據(jù)內(nèi)容特征的描述信息，用MD＿內(nèi)容描述實(shí)體表示。

3．3．5空間參照系信息

參照系信息包含對數(shù)據(jù)集使用的空間參照系的說明，是條件必選子集，用RS＿參照系實(shí)體表示。是關(guān)于地理空間數(shù)據(jù)集的坐標(biāo)參考框架的描述信息，它反映了現(xiàn)實(shí)世界的空間框架模型化的過程和相關(guān)的描述參數(shù)。RS＿參照系由三個(gè)條件必選的實(shí)體構(gòu)成：SI＿基于地理標(biāo)識的空間參照系、SC＿基于坐標(biāo)的空間參照系、SC＿垂向坐標(biāo)參照系。

4元數(shù)據(jù)分級索引算法

本文根據(jù)飲水安全工程數(shù)據(jù)的區(qū)域性特點(diǎn)，選取分布式NameNode模型，改進(jìn)目錄子樹分區(qū)算法和哈希算法，利用BloomFilter原理設(shè)計(jì)符合飲水安全工程信息的元數(shù)據(jù)分級索引算法。

4．1概念與公式

行政區(qū)劃請求量：表示該行政區(qū)劃所需的農(nóng)村飲水安全工程元數(shù)據(jù)的請求量，用Request表示。由于請求量的具體數(shù)值難以確定，工程元數(shù)據(jù)的請求量與工程的數(shù)量有直接關(guān)系，而飲水工程的數(shù)量與行政區(qū)劃的人口密度存在一定的換算關(guān)系。每個(gè)工程所涉及的文件包括招標(biāo)文件、合同、工程規(guī)劃、預(yù)算、管網(wǎng)圖、廠區(qū)布置圖、每年的運(yùn)營報(bào)表等多種文件。因此，第m個(gè)行政區(qū)劃的請求量Requestm為：Requestm＝Densitym×f×Naverage（1）其中，Densitym代表第m個(gè)行政區(qū)劃的人口密度，f表示飲水安全工程數(shù)量與人口密度的轉(zhuǎn)換因子，Naverage代表每個(gè)工程文件的平均值。

4．2BloomFilter基本思想元數(shù)據(jù)分級索引算法

包括三部分：一部分是元數(shù)據(jù)請求被分配到哪個(gè)普通NameNode節(jié)點(diǎn)上，第二部分是分配到NameNode節(jié)點(diǎn)的哪個(gè)目錄，最后根據(jù)NameNode節(jié)點(diǎn)中的目錄信息查找元數(shù)據(jù)文件在DataNode中的具置。本文采用BloomFilter與Key－Value的存儲位置對應(yīng)表，來確定元數(shù)據(jù)文件在DataNode中的存儲位置。BloomFilter的基本思想是使用一個(gè)比特的數(shù)組保存信息，初始狀態(tài)時(shí)，整個(gè)數(shù)組的元素全部為0，采用k個(gè)獨(dú)立的Hash函數(shù)，將每個(gè)元數(shù)據(jù)文件對應(yīng)到｛1，…，m｝的位置，當(dāng)有飲水安全元數(shù)據(jù)文件存儲請求時(shí)，k個(gè)獨(dú)立的Hash函數(shù)將以元數(shù)據(jù)標(biāo)識信息中的元數(shù)據(jù)文件名為變量，得到k個(gè)哈希值，然后將比特?cái)?shù)組中的相應(yīng)位置更改為1，即：hashi（x）＝1（1≤i≤k）（2）其中，x是元數(shù)據(jù)文件名。數(shù)組中的某一位置被置為1后，只有第一次有效，以后再置為1將不起作用。所示，假設(shè)k＝3，x1先通過哈希函數(shù)，將數(shù)組中的三個(gè)位置置為1，在x2通過哈希函數(shù)得到的數(shù)組位置，將是0的位置置為1，已經(jīng)是1的位置則不重復(fù)置1。判斷某元素y是否屬于這個(gè)集合，需對y應(yīng)用k次哈希函數(shù)，如果所有的位置都是1（1≤i≤k），那么就認(rèn)為y是集合中的元素，否則就認(rèn)為y不是集合中的元素。如圖3所示，y1可能是集合中的元素，y2則不屬于這個(gè)集合。BloomFilter能高效地判斷某個(gè)元素是否屬于一個(gè)集合，但這種高效是有代價(jià)的，是存在一定的錯(cuò)誤率，因?yàn)樗锌赡軙巡粚儆谶@個(gè)集合的元素判定為屬于此集合。為簡化計(jì)算，假設(shè)kn＜m并且各哈希函數(shù)完全隨機(jī)。當(dāng)某個(gè)目錄中的所有元數(shù)據(jù)文件全部存儲，即所有元素都被哈希函數(shù)映射到比特?cái)?shù)組中去，這個(gè)數(shù)組中某一位置是0代表kn次哈希操作都沒有被置為1，因此概率為：p＝（1－1m）kn≈e－kn／m（3）其中第二次近似計(jì)算是因?yàn)椋簂imxm（1＋1n）n＝e（4）令ρ代表比特?cái)?shù)組中0的比例，則ρ的數(shù)學(xué)期望E（ρ）＝p，則ρ≈p，因此：pfalse＝（1－ρ）k≈（1－p）k（5）

4．3元數(shù)據(jù)分級索引算法

元數(shù)據(jù)分級索引算法包括三個(gè)步驟：一是選NameNode節(jié)點(diǎn)，二是選目錄，三是分配存儲位置。

4．3．1選取NameNode節(jié)點(diǎn)分布式

NameNode模型有一個(gè)主NameNode節(jié)點(diǎn)，一個(gè)主SecondaryNameNode和n個(gè)普通NameNode節(jié)點(diǎn)。其中，主SecondaryNameNode是主NameNode的快照，防止單點(diǎn)失效。算法的基本思想如下：（1）計(jì)算行政區(qū)劃請求數(shù)。在本文中所涉及的飲水安全工程指的是湖北省的農(nóng)村飲水安全工程，因此在普通NameNode節(jié)點(diǎn)上分布的是以市級為單位的元數(shù)據(jù)信息。在這一步中，根據(jù)公式（1）給每個(gè)市級行政區(qū)劃的請求賦值，用Requestm表示。（2）分配NameNode節(jié)點(diǎn)。若n為奇數(shù)，則將其中一個(gè)NameNode節(jié)點(diǎn)作為備用節(jié)點(diǎn)，n＝n－1；若n為偶數(shù)，則n不變。分配NameNode節(jié)點(diǎn)，得出市級行政區(qū)劃與NameNode節(jié)點(diǎn)映射表。（3）第二次分組。將偶數(shù)個(gè)NameNode兩兩分成組，互為SecondaryNameNode節(jié)點(diǎn)，分組的原則為請求量較大的NameNode節(jié)點(diǎn)與請求量較小的NameNode節(jié)點(diǎn)一組。

4．3．2選擇目錄

分配完NameNode節(jié)點(diǎn)后，須設(shè)定每個(gè)Nam－eNode節(jié)點(diǎn)的目錄，根據(jù)市級行政區(qū)劃與Name－Node節(jié)點(diǎn)映射表設(shè)定一級目錄。然后根據(jù)一級目錄的編碼，設(shè)定二級目錄，二級目錄為對應(yīng)市及所管轄縣級行政區(qū)劃的目錄。在飲水安全工程項(xiàng)目中，所涉及的數(shù)據(jù)類型分為圖片類型、視頻類型、文本類型等，所以將三級目錄按文件類型進(jìn)行劃分，即每個(gè)二級目錄下對應(yīng)的三級目錄為pic、video、txt等。

4．3．3分配存儲位置

當(dāng)用戶要查找某個(gè)飲水安全元數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)首先根據(jù)待查找元數(shù)據(jù)的行政區(qū)劃編碼，從市級行政區(qū)劃與NameNode節(jié)點(diǎn)映射表中找到其對應(yīng)的NameNode節(jié)點(diǎn)；然后，主NameNode節(jié)點(diǎn)將用戶請求轉(zhuǎn)發(fā)給此NameNode節(jié)點(diǎn)，收到轉(zhuǎn)發(fā)的用戶請求的NameNode節(jié)點(diǎn)同樣將行政區(qū)編碼進(jìn)行處理，轉(zhuǎn)化為市級編碼，找到其一級目錄；然后在一級目錄下，根據(jù)編碼找到二級目錄，再根據(jù)用戶請求的元數(shù)據(jù)類型，定位到三級目錄，在三級目錄下根據(jù)哈希表，找到對應(yīng)存儲位置并提交給主Name－Node節(jié)點(diǎn)，由主NameNode節(jié)點(diǎn)返回給用戶。飲水安全元數(shù)據(jù)檢索結(jié)果分為兩種情況，第一種是查找成功，第二種是查找失敗。一次飲水安全元數(shù)據(jù)成功檢索過程的檢索時(shí)間包括主NameNo－de節(jié)點(diǎn)并發(fā)處理延遲、主NameNode節(jié)點(diǎn)找到對應(yīng)的NameNode節(jié)點(diǎn)的時(shí)間、轉(zhuǎn)發(fā)用戶請求與普通NameNode節(jié)點(diǎn)的通信時(shí)間、普通節(jié)點(diǎn)執(zhí)行查找目錄的時(shí)間、查找Hash表讀取元數(shù)據(jù)的時(shí)間和返回查找結(jié)果給主NameNode的時(shí)間。一次失敗的檢索包含兩種情況，一是定位到目錄后，通過BloomFilter過濾后，判定要查找飲水安全工程元數(shù)據(jù)哈希表不屬于該目錄；二是通過BloomFilter過濾后，判定其屬于該目錄，但是通過查詢Key－Value表，發(fā)現(xiàn)匹配錯(cuò)誤，即上文提到的BloomFilter自身的錯(cuò)誤率。第一種情況，根據(jù)BloomFilter的原理，可知經(jīng)過k次獨(dú)立的哈希函數(shù)后，如果得到的位置不是全為1，則返回查找失敗，要查找的元數(shù)據(jù)請求不在此目錄中，時(shí)間復(fù)雜度為O（1）。第二種情況是BloomFilter自身的缺陷，但是由于有對應(yīng)的Key－Value表，即使經(jīng)過k次哈希操作得到的位置在比特?cái)?shù)組中全為1，通過查找對應(yīng)的鍵值，如果發(fā)現(xiàn)元數(shù)據(jù)名稱不能與之匹配，則返回檢索不成功，時(shí)間復(fù)雜度也為O（1），在用戶可以接受的范圍內(nèi)。

5實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證飲水安全工程元數(shù)據(jù)模型的元數(shù)據(jù)分級索引算法在元數(shù)據(jù)檢索上的性2226ComputerEngineering＆Science計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)2014，36（11）能，并與目錄子樹分區(qū)算法和哈希算法在檢索成功時(shí)間和檢索失敗時(shí)間進(jìn)行對比。第一組實(shí)驗(yàn)，測試三種算法檢索成功的平均檢索時(shí)間，其中用戶數(shù)為10，請求數(shù)為1000，在定位NameNode節(jié)點(diǎn)的時(shí)間上來說，目錄子樹分區(qū)算法能夠根據(jù)用戶請求中的類型定位節(jié)點(diǎn)，哈希算法是通過特定的Hash函數(shù)，算出用戶請求元數(shù)據(jù)所在的節(jié)點(diǎn)。而本文設(shè)計(jì)的元數(shù)據(jù)分級索引算法，將市級行政區(qū)劃和NameNode節(jié)點(diǎn)編號存儲在一張靜態(tài)的表中，查找時(shí)間與Name－Node節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)有關(guān)，時(shí)間復(fù)雜度為O（n）。在本文的應(yīng)用中，至多會有14個(gè)NameNode節(jié)點(diǎn)，三種算法的定位時(shí)間基本相同，在查找NameNode節(jié)點(diǎn)的步驟上所用時(shí)間可以近似算作相等。定位目錄的時(shí)間復(fù)雜度，三種算法也相同，可認(rèn)為是O（1）。在最后一步定位元數(shù)據(jù)文件存儲位置上，由于BloomFilter查找成功的時(shí)間復(fù)雜度是O（1），而目錄子樹分區(qū)算法和哈希算法沒有考慮定位物理位置，查找目錄下的元數(shù)據(jù)名稱，時(shí)間復(fù)雜度為O（n），目錄下的元數(shù)據(jù)文件越多，查找速度越慢。第二組實(shí)驗(yàn)，測試三種算法檢索失敗的平均檢索時(shí)間，其中用戶數(shù)為10，請求數(shù)為1000，仿若是檢索不在目錄下的文件，BloomFilter將文件名進(jìn)行Hash運(yùn)算，可以判定被請求的文件名不在目錄中，時(shí)間復(fù)雜度為O（1）。而另外兩種算法，則會遍歷目錄中的所有文件，直至遍歷完，找不到所請求的文件，時(shí)間復(fù)雜度為O（n）。對比三種算法在飲水安全工程元數(shù)據(jù)檢索上的應(yīng)用情況，由于元數(shù)據(jù)分級算法使用了BloomFilter，檢索效率比其它兩種算法效率高，尤其是檢索失敗的檢索請求。

篇（4）

中圖分類號:TP301文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1009-3044(2010)08-1963-03

DCT-Domain Image Watermarking Algorithm Based On CDMA

WANG Sheng-lei1, YANG Shi-ping1,2

(1.School of Computer Science and Information, Guizhou University, Guiyang 550025, China;2.Mingde College, Guizhou University, Guiyang 550004, China)

Abstract: Putting forward a new image watermarking algorithm which is robust many attacks,this paper applies Arnold places disorderly technique and CDMA spread spectrum technique, equilibrium Gold code is selected as spread spectrum sequence, make use ofWaston sense of vision model certains imbed strength,the imbed position is certained by the adaptting algorithm, a binary image is embedded to some DCT coefficients; taking advantage of correlation property of Gold code,watermark is extracted quickly on the precondition on which host image exists. The analysis of the algorithm and carry out process are given , the attack of Matlab experiments expressed the usefulness of algorithm. Compared with the former watermark algorithm,the safety of watermarking is greatly improved, and it is robust to standard JPEG compression, noising, filtering and cropping attacks.

Key words: digital watermarking; arnold places disorderly technique; waston sense of vision model; gold sequence; code division multiple acces(CDMA); discrete cosine transform(DCT)

數(shù)字水印技術(shù)是信息隱藏技術(shù)的一個(gè)分支,其基本思想是在數(shù)字媒體中嵌入版權(quán)保護(hù)信息,以防止對宿主媒體信息進(jìn)行篡改和未經(jīng)授權(quán)的拷貝和分發(fā)[1-2]。從本質(zhì)上講,數(shù)字水印處理可以看作一種通信過程[3],即在滿足不可見性的前提下在水印的嵌入者與接收者之間傳遞一條信息。因此許多數(shù)字通信的理論和方法都可以應(yīng)用到數(shù)字水印系統(tǒng)中[4]。

CDMA無線通信系統(tǒng)具有抗干擾性強(qiáng)、保密性好、截獲率低等優(yōu)點(diǎn),因此把CDMA技術(shù)應(yīng)用到數(shù)字水印系統(tǒng)中是一種安全有效的方法。Ruanaidh[5]等于1998年首先提出采用DS-CDMA技術(shù)實(shí)現(xiàn)CDMA擴(kuò)頻水印,首先將分組后的水印信息以字符序列的形式擴(kuò)頻到m序列上,然后進(jìn)行CDMA擴(kuò)頻編碼,最后對原始載體圖像進(jìn)行128×128分塊DCT變換,將編碼以后的水印信息嵌入到DCT系數(shù)上。但由于受到m序列地址個(gè)數(shù)的限制,作者只在DCT域上嵌入了19個(gè)字符,嵌入容量較小且安全性低。

由于數(shù)字圖像的JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)建立在DCT變換的基礎(chǔ)上,所以基于JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)模型的水印嵌入算法可以更好地抵抗JPEG壓縮處理,本文的水印算法便基于DCT域。本文針對文獻(xiàn)[5]中嵌入容量和安全性受限的不足并結(jié)合DCT域嵌入水印的優(yōu)點(diǎn),提出了一種采用CDMA技術(shù)在圖像DCT域的中低頻分量嵌入水印信息的改進(jìn)算法。

1 算法

算法分為水印生成、水印嵌入和水印提取三個(gè)步驟。

1.1 水印的生成

為增強(qiáng)水印的安全性和抗攻擊能力,原始水印在被嵌入之前需經(jīng)過Arnold置亂和CDMA擴(kuò)頻兩個(gè)步驟,其生成框圖如圖1所示。

1)原始二值水印生成

本文所使用的水印圖像為40×40的gzu.bmp,為增強(qiáng)水印的抗剪切能力,先利用Arnold置亂算法對原始水印圖像進(jìn)行最佳置亂(置亂次數(shù)為3),置亂后的水印圖像見圖4。然后將原始水印圖像信息轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制流,為使其能被9整除在二進(jìn)制碼流后加上2位變?yōu)閙,長度為N(N=1602)即:

m={mi | mi={0,1},0≤i≤1601}

將m序列以9比特為一組(作為一個(gè)字符),共生成178個(gè)字符,其產(chǎn)生的字符串可表示為:

s={si | 0≤si≤511,0≤i≤177}

2)生成Gold序列集

采用Gold序列作為擴(kuò)頻序列。通過對兩組m序列優(yōu)選對移項(xiàng)相加得到Gold序列集。選用的兩組m序列的生成多項(xiàng)式為1021和1131(八進(jìn)制)。一共生成了29+1=513個(gè)長度為29-1=511的Gold序列集:

pi={pij | pij∈{1,-1},0≤j≤510,0≤i≤512}

3)CDMA編碼

為每一個(gè)字符si從Gold序列集中找到下標(biāo)為si的偽隨機(jī)序列:

ri=psi,0≤i≤177

最后把所有的選出的偽隨機(jī)序列串聯(lián)起來就可構(gòu)成最終的擴(kuò)頻序列:

1.2 水印嵌入

水印嵌入分為利用自適應(yīng)位置算法確定嵌入位置、利用自適應(yīng)強(qiáng)度算法確定嵌入強(qiáng)度和DCT域嵌入水印三個(gè)步驟。

1)位置自適應(yīng)算法

本論文為實(shí)現(xiàn)嵌入位置的自適應(yīng)性,提出了以下位置自適應(yīng)算法:分塊DCT變換中低頻系數(shù)的首位置M1是隨著塊的均值不同而改變的,對于各8×8塊,其計(jì)算方法為:先計(jì)算該快64個(gè)像素和,然后取余16,得到余數(shù)加6,即

該算法的安全性和魯棒性比較高,但是水印提取時(shí)需要原始水印的參與,即不可實(shí)現(xiàn)盲提取。

本算法采用的載體水印圖像為一608×608的Lena.bmp灰度圖像。根據(jù)每一個(gè)圖像塊的平均亮度大小,利用上式確定第i(1≤i≤5776)塊DCT中低頻系數(shù)的起始位置Mi,所有的起始位置組合起來便形成了起始位置序列{P(k),1≤k≤5776}。

2)強(qiáng)度自適應(yīng)算法

本論文利用Waston視覺模型對不同的塊進(jìn)行分類,從而可以實(shí)現(xiàn)對水印嵌入強(qiáng)度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié),在確保水印不可見的同時(shí)有效地增強(qiáng)水印的強(qiáng)度。

本文根據(jù)Watson模型,綜合考慮頻率掩蔽、亮度掩蔽和對比度掩蔽3種效應(yīng),得出DCT頻率分量的最佳嵌入強(qiáng)度序列{Tc(k,i,j),1≤k≤5776,1≤i,j≤8},其中Tc(k,i,j)表示第k塊第i行第j列的頻率分量最佳嵌入強(qiáng)度。

3)DCT域嵌入算法

本為算法是對圖I進(jìn)行分塊DCT操作的,首先對原始圖像I分成K個(gè)不重疊的8×8子塊,即:

其中,M和N分別為原始圖像的長和寬;然后分塊進(jìn)行DCT變換,即:

把每一塊DCT變換系數(shù)按“之“字形進(jìn)行排序,將其轉(zhuǎn)化為一維描述(,0≤u≤64),將每一塊的嵌入強(qiáng)度系數(shù)三維矩陣(Tc(k,i,j),1≤k≤5776,0≤i,j

嵌入完成后進(jìn)行反“之”字形排列,再進(jìn)行IDCT變換:

所有子快都進(jìn)行上述操作,就能得到嵌入水印后的圖像。水印嵌入框圖如圖2所示。

1.3 水印的提取

首先根據(jù)原始載體圖像利用位置與強(qiáng)度確定算法確定每一塊圖像的嵌入強(qiáng)度和嵌入位置,然后將原始圖像和水印化圖像分別進(jìn)行分塊(8×8)DCT變換,分別對各塊”之”字排列,按照嵌入位置和嵌入強(qiáng)度取其差值,提取出置亂后水印信息的擴(kuò)頻序列:

利用密鑰生成正交Gold序列集:

按每組長度為511把生成的擴(kuò)頻水印序列w'進(jìn)行分組:

把擴(kuò)頻序列的一個(gè)分組r'i與正交Gold序列集中的每一個(gè)Gold序列分別做相關(guān)運(yùn)算:

取其中互相關(guān)系數(shù)最大的那個(gè)Gold序列的下標(biāo)記為si,將生成的所有下標(biāo)串聯(lián)起來即可生成一個(gè)字符串:

把生成的字符串序列轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制,則可得提取到的水印序列:

把水印序列的最后2位去掉,再轉(zhuǎn)化為40×40的矩陣即得到置亂后的水印圖像的數(shù)據(jù)矩陣,最后利用圖像置亂算法(置亂次數(shù)為27)即可得到提取的水印圖像。水印提取框圖如圖3所示。

1.4 試驗(yàn)結(jié)果

仿真實(shí)驗(yàn)中,原始圖像為320×320的Lena灰度測試圖像,二值水印圖像為gzu.bmp。圖4給出原始圖像、水印圖像和水印化的載體圖像以及未受攻擊提取的水印圖像。由圖像可以看出,單純從視覺很難判斷水印化圖像與原始圖像的區(qū)別,本文算法的未受攻擊測試的水印化載體圖像與原始圖像的PSNR=36.3646,因此,不可見性良好,且從視覺上也可判斷其具有良好的不可見性。

主要實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包括:JPEG壓縮攻擊,壓縮率最低到15%;不同程度的剪切攻擊;分別加入高斯噪聲、椒鹽噪聲和乘積噪聲,即噪聲攻擊,中值濾波攻擊,圖像直方圖化,圖像變亮或變暗,增加或降低對比度等攻擊。

(a)原始cdma_lena.bmp圖像 (b)原始水印圖像

(c)置亂后的水印圖像 (d)水印化cdma_lena,bmp圖像

(e)未受攻擊提取的水印圖像

圖4原始圖像

1.5 試驗(yàn)結(jié)果分析

從實(shí)驗(yàn)給出的測試圖像和測試數(shù)據(jù)可以看出,本文算法對基本的圖像處理具有很強(qiáng)的魯棒性,從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)看出,處理后的圖像與水印化圖像的峰值信噪比有明顯的降低,但是提取出的水印質(zhì)量還是較好,尤其是對直方圖均勻化、亮度和對比度的變化以及乘積噪聲等攻擊具有較強(qiáng)的抗干擾性。由于本文在嵌入水印之前把水印進(jìn)行了置亂,所以使本論文對剪切處理具有較強(qiáng)的魯棒性,對于橫切處理,雖然提取的水印不是很清晰,但足以證明水印的存在性;零星剪切處理后,已經(jīng)把人類感興趣的部分切掉,由于剪切面積不是很大,所以,還能提起出水印,用視覺可以判斷出水印的存在;對于中間縱切和中間剪切的圖像處理,從攻擊圖像可以看出,人類感興趣的重要部分基本完全切掉,只剩下背景部分,這樣的圖像已經(jīng)沒有應(yīng)用價(jià)值,因此是否能提取出水印已經(jīng)不是那么重要了,但是,根據(jù)本文算法,仍然提取了水印圖像,只不過與原始水印

圖像相比,PSNR值較小,但用肉眼也能勉強(qiáng)分辨出水印圖像的內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)證明無論從所給出的圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)來看,還是用視覺判斷,都成功的實(shí)現(xiàn)了水印的提取。與文獻(xiàn)[5]相比其魯棒性有顯著提高,特別是針對JPEG壓縮和剪切攻擊;同時(shí)由于本文利用到了自適應(yīng)算法,使水印系統(tǒng)安全性與文獻(xiàn)[5]相比有所提高。

本文算法也有不足之處,就是對圖像的旋轉(zhuǎn)測試不魯棒,因?yàn)榍度胛恢檬枪潭ǖ?待測圖像旋轉(zhuǎn)一定角度后,所有的圖像數(shù)據(jù)都移位了,在檢測時(shí)應(yīng)用本文算法找不到所嵌入的起始位置,導(dǎo)致不能正確提取水印。但是利用Hough變換法進(jìn)行直線提取其邊緣,然后矯正其圖像的旋轉(zhuǎn)角度,矯正之后就可以提取水印了。

2 總結(jié)

本文針對二值(圖像)水印,提出了一種在水印結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方面使用Gold碼的擴(kuò)頻水印方法。為提高水印系統(tǒng)的魯棒性,對原始水印圖像在嵌入前進(jìn)行了Arnold置亂處理;為增強(qiáng)水印系統(tǒng)的安全性,水印嵌入時(shí)使用了自適應(yīng)嵌入,在得不到原始載體圖像的情況下絕對得不到任何水印信息。與使用m序列或正交序列對作為擴(kuò)頻序列的方法相比,本文所提方法的優(yōu)點(diǎn)在于,利用了Gold碼地址數(shù)多、抗干擾力強(qiáng)的特點(diǎn),使得水印系統(tǒng)在抵抗各種噪聲、濾波和壓縮等攻擊方面具有更好的魯棒性。

當(dāng)然,對于水印信息的檢測和恢復(fù),本文所提方法需要原始載體圖像參與,這可能會給實(shí)際應(yīng)用帶來不便,但可以通過進(jìn)一步改進(jìn)算法來實(shí)現(xiàn)盲提取。另外,本文提出的方案仍有其他需要研究之處,比如水印結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方面的擴(kuò)頻碼長度、原始水印圖像在嵌入前的置亂次數(shù)、擴(kuò)頻碼分組策略等。

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[中圖分類號]G40-057 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [論文編號]1009-8097（2013）03-0091-04 [DOI]10.3969/j.issn.1009-8097.2013.03.018

一.數(shù)字版權(quán)保護(hù)技術(shù)現(xiàn)狀

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的教育資源開始以多媒體數(shù)據(jù)的形式表達(dá)，例如用數(shù)碼相機(jī)采集教學(xué)素材、用網(wǎng)上點(diǎn)播看教學(xué)視頻、用MP4播放器聽英語等。這些教學(xué)活動(dòng)所涉及的多媒體數(shù)據(jù)蘊(yùn)含了大量價(jià)值不菲的信息。數(shù)字化技術(shù)精確、大規(guī)模的復(fù)制功能和Internet的全球傳播能力都極大地沖擊著現(xiàn)有版權(quán)制度，數(shù)字教育資源的版權(quán)管理和保護(hù)也是當(dāng)前的一個(gè)難題。

早在上個(gè)世紀(jì)90年代，人們就意識到在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行數(shù)字作品分發(fā)存在運(yùn)用技術(shù)手段進(jìn)行知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的必要。在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，Dartmouth大學(xué)的John S.Erickson在1997年的博士論文中提出了FIRM（一種互操作權(quán)限管理框架），它也是斯坦福數(shù)字圖書館項(xiàng)目開發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施原型Infobus的協(xié)議之一，用來將因特網(wǎng)協(xié)議擴(kuò)展為更高層的信息管理協(xié)議。GeorgeMason大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院的Jaehong Park在2003年的博士論文中提出了一種統(tǒng)一的使用控制框架，從理論上探討了各種權(quán)限管理方式的統(tǒng)一建模問題。中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的譚建龍對Interent內(nèi)容的安全分發(fā)與版權(quán)保護(hù)問題進(jìn)行了較為深入的研究，并做了一定的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。香港大學(xué)、西安交通大學(xué)等也在數(shù)字版權(quán)保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域做了不少研究工作。

第一代數(shù)字版權(quán)管理（DRM）技術(shù)主要以安全和加密技術(shù)為主，它對數(shù)字作品進(jìn)行加密并以對版權(quán)分配進(jìn)行控制的形式限制對內(nèi)容的使用，防止非授權(quán)拷貝。雖然成熟的密碼學(xué)可以解決安全傳遞和訪問控制，但是一旦解密后，數(shù)字作品便可以隨意地被拷貝，這將給數(shù)字作品制造商帶來巨大的損失，從而制約著網(wǎng)絡(luò)數(shù)字媒體應(yīng)用的不斷深入。第二代數(shù)字版權(quán)管理技術(shù)變得更加豐富，包括對知識產(chǎn)權(quán)擁有者的有形和無形資產(chǎn)的全面管理，覆蓋了版權(quán)描述、身份鑒別、內(nèi)容交易、內(nèi)容保護(hù)、版權(quán)使用的監(jiān)控和跟蹤等各個(gè)方面。

網(wǎng)上傳播的多媒體教學(xué)資源同樣存在大量的盜版和侵權(quán)問題，如何保護(hù)多媒體教學(xué)資源的版權(quán)已成為近年來教育界、法律界及計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究中面臨的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題?，F(xiàn)代教育技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)實(shí)呼喚新的技術(shù)來保證現(xiàn)代教育資源的版權(quán)，從而保護(hù)廣大教師的勞動(dòng)成果，進(jìn)而保證現(xiàn)代教育與學(xué)術(shù)的良好發(fā)展。

二.數(shù)字水印的分類

數(shù)字水印是指嵌入在數(shù)字信息中有關(guān)擁有者或授權(quán)者并具有鑒別性但不影響該數(shù)字信息使用價(jià)值的數(shù)字信息（如文字、圖像、序列數(shù)等）。由于具有透明性，穩(wěn)健性和安全性的特點(diǎn)，數(shù)字水印技術(shù)在數(shù)字版權(quán)保護(hù)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。數(shù)字水印算法能識別出被嵌入到所保護(hù)對象內(nèi)的所有者的相關(guān)信息（如注冊的用戶號碼、產(chǎn)品標(biāo)志或有意義的文字等）并能在需要的時(shí)候?qū)⑵涮崛〕鰜恚脕砼袆e對象是否受到攻擊，且能夠監(jiān)視被保護(hù)數(shù)據(jù)的傳播以及非法拷貝控制等?，F(xiàn)有的基于數(shù)字水印的數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護(hù)基本上是面向數(shù)字資源本身的，如數(shù)字媒體內(nèi)容完整性認(rèn)定、數(shù)字媒體篡改及篡改位置的認(rèn)定等。J.cox曾在他的論文中談到，數(shù)字水印由于其良好的應(yīng)用性能必將繼續(xù)為企業(yè)界所使用，特別是在數(shù)字版權(quán)保護(hù)領(lǐng)域。

數(shù)字水印技術(shù)近年來發(fā)展迅速，到目前已有了大量不同的數(shù)字水印方法，按不同的角度，數(shù)字水印可作如下分類：

1.按特性劃分

數(shù)字水印按照特性可以分為魯棒數(shù)字水印和脆弱數(shù)字水印兩大類。魯棒數(shù)字水印主要用于在數(shù)字作品中標(biāo)識著作權(quán)信息，如作者、作品序號等，它要求嵌入的水印能夠經(jīng)受各種常用的編輯處理；脆弱數(shù)字水印主要用于完整性保護(hù)，與魯棒水印的要求相反，脆弱水印必須對信號的改動(dòng)很敏感，人們根據(jù)脆弱水印的狀態(tài)就可以判斷數(shù)據(jù)是否被篡改過。

2.按水印所附載的媒體劃分

按水印所附載的媒體，我們可以將數(shù)字水印劃分為圖像水印、音頻水印、視頻水印、文本水印以及用于三維網(wǎng)格模型的網(wǎng)格水印等。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，會有更多種類的數(shù)字媒體出現(xiàn)，同時(shí)也會產(chǎn)生相應(yīng)的水印技術(shù)。

3.按檢測過程劃分

按水印的檢測過程可以將數(shù)字水印劃分為明文水印和盲水印。明文水印在檢測過程中需要原始數(shù)據(jù)，而盲水印的檢測只需要密鑰，不需要原始數(shù)據(jù)。一般來說，明文水印的魯棒性比較強(qiáng)，但其應(yīng)用受到存儲成本的限制。目前學(xué)術(shù)界研究的數(shù)字水印大多數(shù)是盲水印。

4.按內(nèi)容劃分

按數(shù)字水印的內(nèi)容可以將水印劃分為有意義水印和無意義水印。有意義水印是指水印本身也是某個(gè)數(shù)字圖像（如商標(biāo)圖像）或數(shù)字音頻片段的編碼；無意義水印則只對應(yīng)于一個(gè)序列號。有意義水印的優(yōu)勢在于，如果由于受到攻擊或其他原因致使解碼后的水印破損，人們?nèi)匀豢梢酝ㄟ^視覺觀察確認(rèn)是否有水印。但對于無意義水印來說，如果解碼后的水印序列有若干碼元錯(cuò)誤，則只能通過統(tǒng)計(jì)決策來確定信號中是否含有水印。

5.按水印隱藏的位置劃分

按數(shù)字水印的隱藏位置，我們可以將其劃分為時(shí)（空）域數(shù)字水印、頻域數(shù)字水印、時(shí)/頻域數(shù)字水印和時(shí)間/尺度域數(shù)字水印。時(shí)（空）域數(shù)字水印是直接在信號空間上疊加水印信息，而頻域數(shù)字水印、時(shí)/頻域數(shù)字水印和時(shí)間/尺度域數(shù)字水印則分別是在DCT變換域、時(shí)/頻變換域和小波變換域上隱藏水印。隨著數(shù)字水印技術(shù)的發(fā)展，各種水印算法層出不窮，水印的隱藏位置也不再局限于上述四種。應(yīng)該說，只要構(gòu)成一種信號變換，就有可能在其變換空間上隱藏水印。

三.基于數(shù)字水印的教育資源版權(quán)保護(hù)分析

教育資源中存在大量的Word文檔，PPT課件，電子書，教學(xué)音視頻，教學(xué)游戲等數(shù)字產(chǎn)品，針對不同類型的資源使用不同的水印保護(hù)技術(shù)也是非常必要的。

1.文本教育資源

文本數(shù)字水印指在文本中加入水印，最常見的載體文件有TXT、DOC、PDF等格式。據(jù)統(tǒng)計(jì)，80%以上的信息是通過文字承載與傳播的。在人類的所有傳播媒介中，文字的地位最重要。無論傳播技術(shù)和媒體形式如何變遷，文字的作用在傳承人類文明、推動(dòng)社會進(jìn)步的過程中都是處于核心地位的。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下保護(hù)各種電子書籍、合同、證件、契約等文本數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)和信息安全的迫切性和重要性更為突出，與此同時(shí)，在教育資源中，存在大量的Word文檔，PPT課件，電子書等文本數(shù)字產(chǎn)品，這些文本資源版權(quán)的迫切性及重要性更為突出，因此，進(jìn)行文本數(shù)字水印的教育資源版權(quán)技術(shù)研究也是非常必要的。

2.圖像和視頻教育資源

視頻水印算法的研究幾乎與圖像水印算法同步，1996年FrankHartung等在SPIE會議上提出的視頻序列直接擴(kuò)頻的水印算法是視頻水印算法的早期代表工作，一般簡稱F&G算法。同年，在英國劍橋大學(xué)召開了首屆國際信息隱藏會議（IHW），在2002年首次專門召開數(shù)字水印的會議（IWDW），以后每年定期舉行。此后發(fā)表的有關(guān)數(shù)字水印的文章呈爆發(fā)趨勢。2001年，F(xiàn)ridrich提出了無損認(rèn)證的思想，并實(shí)現(xiàn)了兩種脆弱的無損水印算法，這是水印認(rèn)證技術(shù)特殊應(yīng)用的早期代表。此后，De Vleeschouwe、Ni等人發(fā)展了半脆弱的無損認(rèn)證水印。在視頻水印算法研究領(lǐng)域，早期的算法均建立在擴(kuò)頻基礎(chǔ)之上，除F&G算法外，還有如Ton Kalker的JAWS算法、Cox的擴(kuò)頻算法以及Mobasseri的CDMA比特面算法等典型算法。

3.音頻教育資源

數(shù)字音頻水印是將具有特定意義的水印信息嵌入到原始音頻信號中，嵌入之后對音頻信號的質(zhì)量沒有明顯的影響。人的視覺和聽覺特性差別較大，與圖像水印相比，音頻水印除了具有魯棒性、不可檢測性、透明性、安全性和自恢復(fù)性等特點(diǎn)外，還有自己的一些特點(diǎn)。早在1954年，美國Muzac公司申請了一項(xiàng)名為“Identification of sound and Like signals”的專利，將標(biāo)識水印信息不可感知地嵌入到音樂中，從而證明所有權(quán)的方法。這是迄今為止所知道的最早的電子水印技術(shù)。2000年，鈕心忻等提出了一種音頻水印算法，利用小波變換對原始語音信號進(jìn)行分解，保留小波分解的近似分量，并對小波分解的近似分量進(jìn)行相關(guān)處理，以便嵌入水印。王讓定等人提出了一種方法，在音頻信息隱藏技術(shù)的基礎(chǔ)上，可以實(shí)現(xiàn)語音保密通信，并且可以有效抵抗去同步攻擊。陳荔聰?shù)热颂岢鲆环N基于奇偶量化的音頻水印算法，算法在音頻信號的時(shí)間域上檢索滿足條件的同步信號區(qū)，當(dāng)含水印的音頻信號受到裁剪攻擊，可以取出正確的水印。目前，大多數(shù)的研究工作都是圍繞圖像和視頻水印做的，對音頻水印算法研究的文章和成果相對較少。

四.教育資源版權(quán)保護(hù)方案

1.教育資源版權(quán)保護(hù)整體方案

為實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)，在使用數(shù)字教育資源前要對其進(jìn)行處理，即將數(shù)字教育資源版權(quán)信息及作品信息進(jìn)行封裝，封裝時(shí)針對不同類型的資源采用不同的水印封裝技術(shù)。與此同時(shí)，權(quán)利描述機(jī)構(gòu)根據(jù)數(shù)字教育資源的認(rèn)證信息形成權(quán)利信息。當(dāng)有用戶需要使用文化遺產(chǎn)資源時(shí)，先由認(rèn)定跟蹤機(jī)構(gòu)對其進(jìn)行交互認(rèn)定，順利通過認(rèn)定后，機(jī)構(gòu)根據(jù)用戶的申請形成用戶申請權(quán)利信息。使用控制機(jī)構(gòu)根據(jù)數(shù)字教育資源的固有權(quán)利信息與用戶的申請權(quán)利信息做出使用權(quán)利決策，并將該權(quán)利賦予用戶，使其在該權(quán)利范圍內(nèi)使用數(shù)字內(nèi)容。在用戶使用數(shù)字內(nèi)容的整個(gè)過程中，認(rèn)定跟蹤機(jī)構(gòu)都對其進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤和行為認(rèn)證，一旦發(fā)現(xiàn)有越權(quán)使用的情況認(rèn)定跟蹤機(jī)構(gòu)就會及時(shí)地對該用戶采取相應(yīng)措施。用戶使用完數(shù)字教育資源后需進(jìn)一步對其進(jìn)行行為認(rèn)證，以確保數(shù)字版權(quán)未遭到破壞。圖1是數(shù)字教育資源的數(shù)字權(quán)利認(rèn)定和跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究框架，包括數(shù)字媒體內(nèi)容包裝、數(shù)字權(quán)利動(dòng)態(tài)描述、數(shù)字權(quán)利使用控制以及數(shù)字權(quán)利認(rèn)定和動(dòng)態(tài)跟蹤等。

2.教育資源的水印封裝

水印封裝包括數(shù)字作品統(tǒng)一格式、水印信息的創(chuàng)建、數(shù)字作品內(nèi)容摘要的提取、水印嵌入以及內(nèi)容的安全加密等過程模塊。其研究框架如圖2：

水印封裝分為7個(gè)基本步驟，具體為：

（1）從數(shù)字教育資源庫中取出將要處理的數(shù)字作品，將其轉(zhuǎn)換為規(guī)定的符合格式文檔。

（2）從復(fù)合格柵文檔中提取版權(quán)及作品的相關(guān)信息，包括作品ID以及作品創(chuàng)作者描述信息、作品描述信息等。

（3）提取統(tǒng)一格式文檔的內(nèi)容摘要，用于文檔的完整性驗(yàn)證，且作為水印封裝的部分水印信息。

（4）創(chuàng)建固有權(quán)利規(guī)則，指定用戶可對該文檔采取的操作，比如瀏覽、復(fù)制、編輯等。

（5）將版權(quán)信息、作品信息、固有權(quán)利規(guī)則和內(nèi)容摘要進(jìn)行編碼，生成水印信息。

（6）在密鑰的控制下，將生成的水印信息封裝到數(shù)字作品中。

（7）在密鑰Seed控制下生成密鑰，對封裝后的數(shù)字作品進(jìn)行加密操作，形成最終用于的數(shù)字產(chǎn)品。將處理后的數(shù)字作品放入產(chǎn)品信息庫，將水印封裝過程中所涉及的密鑰存入密鑰信息庫。

3.教育資源版權(quán)保護(hù)水印方案

多媒體教學(xué)課件包含著文檔、圖像（包括圖形）、音頻、視頻（包括動(dòng)畫）等數(shù)字信息內(nèi)容，而與這些內(nèi)容形式的數(shù)字資源相對應(yīng)，分別有文檔水印、圖像水印、音頻水印、視頻水印等。最典型的三分屏課件包括三個(gè)部分：教師講課的音視頻、PowerPoint（當(dāng)然也可能是其他電子文檔）和課程綱要，則其數(shù)字水印版權(quán)保護(hù)系統(tǒng)應(yīng)該是包含語音，文本，圖像，視頻水印的綜合應(yīng)用系統(tǒng)，如圖3。

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中圖分類號：TP309

1 數(shù)字水印技術(shù)研究的意義

由于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，很多的數(shù)字化產(chǎn)品易于加工，非法的復(fù)制和拷貝也比較容易，這樣嚴(yán)重?fù)p壞了數(shù)字產(chǎn)品的完整性以及數(shù)字產(chǎn)品作者的版權(quán)。為了解決這一問題，因而提出了數(shù)字水印技術(shù)。

數(shù)字水印技術(shù)，從1993年Caronni正式提出數(shù)字水印到現(xiàn)在，無論國內(nèi)還是國外對數(shù)字水印的研究都引起了人們的關(guān)注。在國外方面，由于有大公司的介入和美國軍方及財(cái)政部的支持，雖然在數(shù)字水印方面的研究剛起步不久，但該技術(shù)研究的發(fā)展速度非常快。1998年以來，《IEEE圖像處理》、《IEEE會報(bào)》、《IEEE通信選題》、《IEEE消費(fèi)電子學(xué)》等許多國際重要期刊都組織了數(shù)字水印的技術(shù)?？?qū)ｎ}新聞報(bào)道，SPIE和IEEE的一些重要國際會議也開辟了相關(guān)的專題。IBM公司、日立公司、NEC公司、Pioneer電子公司和Sony公司等五家公司還宣布聯(lián)合研究基于信息隱藏的電子水印。國內(nèi)方面，我國的數(shù)字水印技術(shù)，也已經(jīng)取得了一定的研究成果，而且從學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究成果來看，我國的研究與世界水平相差的并不遠(yuǎn)，并且有自己的獨(dú)特研究思路。

數(shù)字水印的主要用途可以分為以下幾類：（1）版權(quán)標(biāo)識水印。數(shù)字水印將各種信息放在各種需要保護(hù)的數(shù)字產(chǎn)品中，即使經(jīng)過噪聲干擾、濾波、剪切、壓縮、旋轉(zhuǎn)等攻擊，水印仍可以繼續(xù)存在。例如Adobe公司在其著名的PS軟件Corel Draw圖像處理軟件中集成了Digimarc公司的數(shù)字水印插件。（2）篡改提示水印。檢測數(shù)字產(chǎn)品是否被修改、偽造等的處理的過程。（3）隱蔽標(biāo)識水印。在一些數(shù)字產(chǎn)品中，可以將數(shù)字水印嵌入作一些隱式注釋。（4）票據(jù)防偽水印。隨著現(xiàn)代各種先進(jìn)輸出設(shè)備的發(fā)展，使得各種票據(jù)的偽造變得更加容易，數(shù)字水印技術(shù)可以增加偽造的難度。因此，研究數(shù)字技術(shù)非常有必要性。

2 基于DCT數(shù)字圖像水印技術(shù)的研究

2.1 數(shù)字水印的概念

數(shù)字水印技術(shù)是指用信號處理的方法在多媒體數(shù)據(jù)中嵌入某些能證明版權(quán)歸屬或跟蹤侵權(quán)行為的隱蔽的信息，這些信息通常是不可見的，不容易被人的知覺系統(tǒng)覺察或注意到，這些隱藏在多媒體內(nèi)容中的信息只有通過專用的監(jiān)測器或閱讀器才能提取。通過這些隱藏在多媒體內(nèi)容中的信息，可以達(dá)到確認(rèn)內(nèi)容創(chuàng)建者，購買者或判斷內(nèi)容是否真實(shí)完整的目的。水印系統(tǒng)所隱藏的信息總是與被保護(hù)的數(shù)字對象或它的所有者有關(guān)。

2.2 DCT數(shù)字圖像水印的基本理論

其中圖像二維DCT變換（M取8或16）有許多優(yōu)點(diǎn)：

圖像信號經(jīng)過變換后，變換系數(shù)幾乎不相關(guān)，經(jīng)過反變換重構(gòu)圖像信道誤差和量化誤差將像隨機(jī)噪聲一樣分散到塊中的各個(gè)像素中去，不會造成誤差累積，并且變換能將數(shù)據(jù)塊中的能量壓縮到為數(shù)不多的部分低頻系數(shù)中去（即DCT矩陣的左上角）。對于給定圖像f（m，n）存在兩種DCT變換方法：一種是把圖像f（m，n）看成一個(gè)二維矩陣直接對其進(jìn)行DCT變換，然后嵌入水印，Cox[3]采用此種方法；另一種方法是與JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)相統(tǒng)一，先把圖像分成8*8的不同小塊，再分別對每一塊進(jìn)行DCT變換，進(jìn)而嵌入水印，本文采用后一種方法嵌入水印。

一般數(shù)字水印應(yīng)具有如下的特征：無論經(jīng)過怎樣復(fù)雜的操作處理，通過水印算法仍能檢測到數(shù)字水印作品中的水印能力。即所謂的穩(wěn)健性；通過水印算法，嵌入水印后不能最終導(dǎo)致圖像的質(zhì)量在視覺上發(fā)生明顯變化，即視覺的不可感知性；通過數(shù)字水印算法能夠抵御非授權(quán)人的攻擊，同時(shí)檢測可以檢測到水印的概率，具有較高的安全性及有效性。

3 基于DCT的數(shù)字圖像水印算法系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.1 MATLAB軟件的介紹

MATLAB是目前最強(qiáng)大的編程工具之一，本文將利用MATLAB7.0軟件進(jìn)行基于DCT的數(shù)字水印算法的系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。

MATLAB語言簡潔緊湊，庫函數(shù)豐富，程序書寫形式自由，運(yùn)算符豐富，使用方便靈活。MATLAB具有結(jié)構(gòu)化的面向?qū)ο缶幊痰奶匦?，可移植性好，且具有較強(qiáng)的圖形編輯界面和功能強(qiáng)大的工具箱。同時(shí)，MATLAB中的源程序具有開放性，可以通過對其的修改使其變成新的程序。不足之處是，MATLAB的程序執(zhí)行速度較慢。利用MATLAB研究數(shù)字水印技術(shù)集成了DCT等函數(shù)，方便了研究人員編寫源程序，易實(shí)現(xiàn)。使用了MATLAB中很多的工具箱。

3.2 基于DCT的數(shù)字圖像水印算法系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.2.1 需求分析

離散余弦變換（Discrete Cosine Transform）簡稱DCT，基于DCT域的數(shù)字水印算法，可以分為兩大類，一類是直接對整幅圖像進(jìn)行DCT整體計(jì)算，然后嵌入水印。另一類是先將整幅圖像分成塊，對每一塊分別進(jìn)行DCT計(jì)算，最后再嵌入水印。由于分塊DCT計(jì)算速度比整體DCT計(jì)算速度快得多，因此目前DCT域的水印方法大多數(shù)是采用的分塊DCT方法。

基于DCT的數(shù)字圖像水印算法系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，可以提供用戶一個(gè)良好的交互手段，用戶可以利用本系統(tǒng)進(jìn)行水印的嵌入、提取、攻擊等，本系統(tǒng)的可交互的，可視化的特點(diǎn)為用戶研究基于DCT的數(shù)字圖像水印算法提供了方便。

3.2.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

（1）水印生成。通常是通過偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器或混沌系統(tǒng)來產(chǎn)生水印信號，通常需要對水印進(jìn)行預(yù)處理來適應(yīng)水印嵌入算法。

（2）水印嵌入。水印嵌入的準(zhǔn)則常用的有三種，分別為加法準(zhǔn)則、乘法準(zhǔn)則、加法乘法混合準(zhǔn)則，混合準(zhǔn)則近年來引起了人們的廣泛關(guān)注。

（3）水印提取。指水印被提取出來的過程。

（4）水印檢測。水印檢測是指判斷數(shù)字產(chǎn)品中是否存在水印的過程。

3.2.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

一個(gè)完整水印系統(tǒng)的設(shè)計(jì)通常包括水印的生成、嵌入、提取和檢測四個(gè)部分。

通過選取實(shí)驗(yàn)圖片，點(diǎn)擊導(dǎo)入圖片，然后進(jìn)行水印的嵌入，再對嵌入水印的圖片進(jìn)行高斯噪聲、濾波、剪切、旋轉(zhuǎn)等攻擊實(shí)驗(yàn)后，可以繼續(xù)提取水印，進(jìn)行水印信號的檢測。

（1）嵌入水印的過程。論文采用的是分塊DCT算法，水印嵌入步驟如下：

1）將灰度宿主圖像分成互不覆蓋的8×8的塊，然后對每一塊都進(jìn)行DCT變換，得到與宿主圖像相同尺寸的DCT域；

2）我們用密鑰生成長度為NW的Gaussian白噪聲作為水印信號：W～N（0，1）；

3）將每個(gè)8×8的DCT系數(shù)矩陣從每一塊的中頻段取出（（64×Nw）/（M×N））個(gè)系數(shù)CK（i，j），k=1，2，…Bnum；

4）根據(jù)公式W′=W（1+alfa*mark）嵌入水印，其中alfa為尺度因子，mark為水印信息，W為原圖象的分塊DCT系數(shù)。

5）用得到的新的DCT系數(shù)對原來位置的DCT系數(shù)進(jìn)行置換。

6）對新的DCT系數(shù)矩陣進(jìn)行DCT反變換，得到了嵌入水印信號后的圖像。

4 結(jié)束語

本論文是在應(yīng)用了MATLAB7.0軟件，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了完整的數(shù)字圖像水印處理系統(tǒng)，包括水印的嵌入、提取與驗(yàn)證過程。所提出的方案均在該系統(tǒng)中進(jìn)行了驗(yàn)證。

數(shù)字水印技術(shù)的發(fā)展時(shí)間雖然不長，但其在版權(quán)保護(hù)、內(nèi)容的完整性以及認(rèn)證方面都做出了一定的貢獻(xiàn)。未來，數(shù)字水印在知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)、內(nèi)容認(rèn)證等方面會有一個(gè)更好的應(yīng)用前景。我們應(yīng)該抓住信息時(shí)代對于數(shù)字版權(quán)保護(hù)的迫切需求，開發(fā)出自己的水印產(chǎn)品。

參考文獻(xiàn)：

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篇（7）

中圖分類號：TP311.1文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2011)14-3440-02

Digital Watermark Image's Manufacture Technology Research Based on

DONG Hai-yan

(Heyuan Polytechnic Electronic and Informational Engineering College, Heyuan 517000, China)

Abstract: At first, I introduce the concept and basic principle of digital watermark briefly, and then introduce the shortcomings of traditional digital watermark image technology ,so that leading to digital watermark image technology based on . I’ll show the digital watermark images technology based on by taking a small website as an example. I analyze the realization process and precautions during building the website, and provide the key parameters and the source code, so as to providing technical references for relevant technical personals.

Key words: digital watermark; digital watermark image; ; source code

1 數(shù)字水印圖片的概念、基本原理及存在的意義

數(shù)字水?。―igital Watermark）技術(shù)是通過一定的算法將一些標(biāo)志性信息直接嵌入到多媒體內(nèi)容當(dāng)中，但不影響原內(nèi)容的價(jià)值和使用，并且不能被人的知覺系統(tǒng)覺察或注意到，只有通過專用的檢測器或閱讀器才能提取。其中的水印信息可以是作者的序列號、公司標(biāo)志、有特殊意義的文本等，可用來識別文件、圖像或音樂制品的來源、版本、原作者、擁有者、發(fā)行人、合法使用人對數(shù)字產(chǎn)品的擁有權(quán)。與加密技術(shù)不同，數(shù)字水印技術(shù)并不能阻止盜版活動(dòng)的發(fā)生，但它可以判別對象是否受到保護(hù)，監(jiān)視被保護(hù)數(shù)據(jù)的傳播、真?zhèn)舞b別和非法拷貝、解決版權(quán)糾紛并為法庭提供證據(jù)。嵌入數(shù)字多媒體作品中的數(shù)字水印須具有以下特性：不可見性或隱蔽性? 不易被察覺，不會引起原來數(shù)字作品明顯的圖像質(zhì)量下降，即幾乎看不到數(shù)字水印的存在。

數(shù)字水印圖片就是利用相關(guān)軟件和技術(shù)在圖片上添加數(shù)字水印，從而達(dá)到維護(hù)圖片所有者的合法權(quán)益。以計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為核心的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)站成為個(gè)人、企業(yè)、行政機(jī)構(gòu)的新名片，尤其是企業(yè)網(wǎng)站在樹立企業(yè)形象、宣傳企業(yè)文化、提高企業(yè)知名度、推廣和銷售企業(yè)產(chǎn)品過程中起著越來越重要的作用。網(wǎng)站中的圖片，特別是大量拍攝/制作精美的產(chǎn)品圖片對消費(fèi)者具有很強(qiáng)的吸引力和說服力，特別容易被盜用，造成不必要的損失，因此，有必要在圖片中植入標(biāo)識符以達(dá)到版權(quán)聲明的目的，這里介紹數(shù)字水印技術(shù)在圖片中的應(yīng)用。

2 傳統(tǒng)數(shù)字水印圖片制作技術(shù)存在的問題

以前為圖片添加水印是用Photoshop、Fireworks或者專門的圖片水印制作軟件在圖片上加入標(biāo)識符，添加水印之后的圖片放大縮小等操作不影響水印效果，但是這種方法也存在以下突出的缺點(diǎn)：

1) 需要為大量的圖片添加水印時(shí)，將耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力；

2) 添加水印之后的圖片不能需要修改水印效果或原圖片。

3 基于的數(shù)字水印圖片制作技術(shù)簡介

基于的數(shù)字水印圖片制作技術(shù)的突出優(yōu)點(diǎn)是水印符號與原圖分離。編程技術(shù)人員通過編寫程序?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)站中的圖片添加了水印效果，這種水印圖片是原圖片和水印符號合成的結(jié)果，但是水印圖片并不破壞原始圖片和水印符號，當(dāng)需要修改水印符號或原圖片的時(shí)候只需修改相應(yīng)的對象即可。

4 編程實(shí)現(xiàn)基于的數(shù)字水印圖片

本項(xiàng)目案例采用Visual Studio2008和SQL Server2005開發(fā)，不同的版本程序基本不變。

1) 新建一個(gè)網(wǎng)站（WaterPhotos）

操作步驟：選擇“文件”菜單“新建” “網(wǎng)站”命令，在彈出的“新建網(wǎng)站”窗體中設(shè)置站點(diǎn)名稱（WaterPhotos）和其它屬性。

2) 圖片素材準(zhǔn)備

在站點(diǎn)文件夾下新建名為Images的圖片文件夾，在Images文件夾下準(zhǔn)備水印圖片watermark.jpg和默認(rèn)圖片default.jpg，同時(shí)新建子文件夾BookCovers，并在BookCovers文件夾下放入相應(yīng)的圖片素材。

3) 在站點(diǎn)里新建名為WaterHandler.ashx的一般處理程序并編寫相應(yīng)程序

WaterHandler文件中的代碼如下：

using System;

using System.Web;

using System.Drawing;//導(dǎo)入繪圖類命名空間

using System.IO;//導(dǎo)入輸入輸出類命名空間

public class WaterHandler : IHttpHandler {

private const string Coversaddr = "Images/BookCovers/";

private const string Watermarkaddr = "Images/watermark.jpg";

private const string DefaultImage = "Images/default.jpg";

public void ProcessRequest (HttpContext context) {

string path = context.Request.MapPath(Coversaddr + context.Request.Params["ISBN"].ToString() + ".jpg");

System.Drawing.Image image;

if (File.Exists(path))

{

image = Image.FromFile(path);

Image watermark = Image.FromFile(context.Request.MapPath(Watermarkaddr));

Graphics g = Graphics.FromImage(image);

g.DrawImage(watermark, new Rectangle(image.Width - watermark.Width, image.Height - watermark.Height, watermark.Width, watermark.Height), 0, 0, watermark.Width, watermark.Height, GraphicsUnit.Pixel);

g.Dispose();

watermark.Dispose();

}

else {image = Image.FromFile(context.Request.MapPath(DefaultImage)); }

context.Response.ContentType = "image/jpeg";

image.Save(context.Response.OutputStream, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);

image.Dispose();

context.Response.End();

}

public bool IsReusable {

get { return false;}

}}

4) 在Default.aspx頁面中插入Image控件，并設(shè)置其屬性

對Default.aspx頁面進(jìn)行測試，其效果如圖1所示。

5) 升級為圖片添加水印程序

上面的程序已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了為圖片添加水印的效果，但也存在一個(gè)缺點(diǎn)：每張需要添加水印效果的圖片都必須在其src屬性中調(diào)用WaterHandler.ashx處理程序。這無疑加大了程序員的工作量，降低了工作效率。下面介紹為圖片批量添加水印效果程序設(shè)計(jì)。

①新建App_Code程序文件夾，在該文件夾下新建名為CoverHandler的類文件。CoverHandler.cs文件下的代碼與WaterHandler.ashx文件的代碼基本相同，只需將三個(gè)私有常量聲明語句替換成如下代碼即可。

private const string WATERMARK_URL = "~/Images/watermark.jpg";//水印圖片

private const string DEFAULTIMAGE_URL = "~/Images/default.jpg"; //默認(rèn)圖片

public CoverHandler(){}

②新建web.config配置文件，在web.config文件中的與之間寫入如下代碼：

至此，所有從Images/BookCovers文件夾下調(diào)用的jpg格式的圖片都會自動(dòng)調(diào)用CoverHandler程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)添加水印功能。

5 注意事項(xiàng)

1) 程序的web.config配置文件中的debug默認(rèn)屬性是false,調(diào)試時(shí)將其設(shè)置成true。

2) WaterHandler.ashx是一般處理文件，新建之后必須導(dǎo)入相應(yīng)的命名空間，否則程序報(bào)錯(cuò)。

3) App_Code不是普通文件夾，是程序文件夾，新建CoverHandler.cs類文件之后，也要導(dǎo)入相應(yīng)命名空間。

4) 因?yàn)槠拗疲菊撐膬H列出了關(guān)鍵部分代碼，簡單重復(fù)的代碼沒有列出。

參考文獻(xiàn)：

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[8] 郭勝,秦岸,馬麗.C#.NET程序設(shè)計(jì)教程[M].北京:清華大學(xué)出版社,2002.

篇（8）

 

原型技術(shù)是過程建模新技術(shù)，它可在運(yùn)行中被檢查、測試、修改，直到它的性能達(dá)到用戶需求為止,因而這個(gè)工作模型很快就能轉(zhuǎn)換成原樣的目標(biāo)系統(tǒng)。如圖所示，try{showAd(3,0,1);}catch(ex){}基于指令分布的軟件水印原型系統(tǒng)采用中央控制架構(gòu)，由Core Manager組件統(tǒng)一控制整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行，系統(tǒng)分成四個(gè)部分：

第一部分用于和用戶進(jìn)行交互，采集用戶的需求信息，并且進(jìn)行存儲。。這個(gè)部分由User Interface Manager組件在CoreManager控制下進(jìn)行管理。

第二部分是文件處理部分，用于根據(jù)用戶的要求從硬盤讀取文件，并且進(jìn)行格式檢查，反匯編等操作，然后存儲相應(yīng)結(jié)果。這部分由File Manager組件組成，F(xiàn)ileManager組件在Core Manager控制和協(xié)調(diào)下進(jìn)行管理，包括硬盤文件和File Manager組件。

第三部分是CoreManager根據(jù)用戶的要求和各種保護(hù)插件的要求，選擇適合的保護(hù)插件進(jìn)行對目標(biāo)軟件的代碼的修改的過程。此部分主要由ILProcess組件組成，由CoreManager根據(jù)用戶要求調(diào)用ILProcess組件中相應(yīng)的處理函數(shù)。

第四部分是代碼本的管理，由類Codebook組成，這部分相對獨(dú)立于前面三個(gè)部分，由Core Manager根據(jù)用戶要求通過類Codebook調(diào)用代碼本中選取的指令對目標(biāo)程序進(jìn)行嵌入/提取水印等。由于水印信息是由代碼本中的指令表示的，所以此部分必須相對獨(dú)立，User Interface Manager組件跟類Codebook沒有直接聯(lián)系。。

系統(tǒng)總體構(gòu)架圖

其中，圖中的中空箭頭表示數(shù)據(jù)流，實(shí)線箭頭表示控制流。六邊型表示最高級的控制組件，棱臺表示各個(gè)部分的控制組件，圓柱表示存儲信息的組件，笑臉表示用戶。

一、用戶要求管理模塊的設(shè)計(jì)

用戶需求管理模塊負(fù)責(zé)與用戶進(jìn)行交互，把用戶的要求(如：要進(jìn)行保護(hù)的目標(biāo)軟件的路徑，需要嵌入的水印信息，用戶的密鑰等)保存在一個(gè)類中。對于本部分，可以在Visual Studio.net平臺下實(shí)現(xiàn)一個(gè)圖形用戶接口(Graph User Interface)。用戶的要求通過User Interface Manager存儲在UserRequirement類中，而Core Manager根據(jù)UserRequirement類中存儲的信息來作出相應(yīng)的決定(如：調(diào)用什么插件，做什么樣的操作，是嵌入水印還是提取水印等)。

二、文件控制分析模塊設(shè)計(jì)

通過核心組件CoreManger控制文件控制分析模塊完成文件控制以及反匯編功能。.NET平臺的程序雖然是合法的PE文件，但是由于metadata的存在使得可執(zhí)行文件的結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜，對于小型的程序，metadata可以占據(jù)整個(gè)程序文件大小的80%，所以必須有一個(gè)組件負(fù)責(zé)文件的物理結(jié)構(gòu)和邏輯結(jié)構(gòu)間的轉(zhuǎn)換，由File Manager負(fù)責(zé)該工作。

三、代碼本類codebook設(shè)計(jì)

在算法中，代碼本V是保密的，V的選取決定了此算法抗攻擊的類型與強(qiáng)健性。Stern等人提出的基于指令分布的軟件水印算法中選取使用頻率高的n條指令構(gòu)成代碼本，只考慮了算法本身，沒有考慮具體實(shí)現(xiàn)時(shí)的限制因素。在實(shí)際算法中，根據(jù)MSIL指令集特點(diǎn)，被選取的指令組必須同時(shí)滿足如下四個(gè)條件：

1.只在基本指令和對象操作指令中選取V的成員。

2.選取那些能夠經(jīng)受各種常用代碼攻擊的指令組作為V中的成員。

3.選取編譯器輸出的代碼中經(jīng)常出現(xiàn)的指令組。

4.選取的指令組必須相互獨(dú)立。。

四、目標(biāo)代碼保護(hù)插件設(shè)計(jì)

該模塊使用插件對目標(biāo)代碼進(jìn)行保護(hù)，插件架構(gòu)是本文所做工作的一個(gè)特點(diǎn)。由于軟件水印技術(shù)是軟件保護(hù)是一個(gè)新興的學(xué)術(shù)分支，并且當(dāng)前有很多種軟件水印算法（如靜態(tài)軟件水印和動(dòng)態(tài)軟件水印等等），各種新技術(shù)不斷出現(xiàn)，為了保證本系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，所以決定使用插件來進(jìn)行真正的保護(hù)工作。在本原型系統(tǒng)中，首先通過核心組件Core Manager讀取UserRequirement對象中的用戶要求信息，并根據(jù)用戶要求信息調(diào)用保護(hù)插件，在本文中Core Manager通過Plug InWatermarking(SWM)調(diào)用實(shí)現(xiàn)本文算法的插件SWM，插件SWM根據(jù)用戶輸入的水印信息和代碼本類codebook對il臨時(shí)文件進(jìn)行嵌入水印。

參考文獻(xiàn):

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篇（9）

1 方案描述

作為能證明著作者版權(quán)信息的水印可以是有意義的字符，可以是一串偽隨機(jī)序列，也可以是比較直觀的圖像，因?yàn)閳D像信息在沒有受到嚴(yán)重?fù)p壞的情況下一般還能夠辨認(rèn)出來，故本次設(shè)計(jì)選用的是含數(shù)據(jù)量較小，但又不失一般性的二值圖像作為水印來處理與隱藏。

1.1 可視密碼術(shù)對水印的處理

為提高水印的抗攻擊能力，用改進(jìn)的(4，4)可視密碼術(shù)對水印進(jìn)行處理。如圖1所示，c01~c03用于加密白色像素點(diǎn)，c10~c13用于加密黑色像素點(diǎn)。它們具有以下屬性：任何一個(gè)單一的子密鑰塊包括5個(gè)黑子像素；c01~c03里的任意兩個(gè)子密鑰塊的疊加包括7個(gè)黑子像素，任意3個(gè)和4個(gè)子密鑰塊的疊加包括8個(gè)黑子像素。c10~c13里的任意兩個(gè)子密鑰塊的疊加包括7個(gè)黑子像素，任意3個(gè)子密鑰塊的疊加包括8個(gè)黑子像素，4個(gè)子密鑰塊的疊加包括9個(gè)黑子像素?？梢钥闯?，當(dāng)子密鑰塊數(shù)目少于4的時(shí)候，黑子像素和白子像素是無法區(qū)分的。只有當(dāng)4個(gè)子密鑰塊都疊加到一起的時(shí)候，視覺上才能區(qū)分黑(全黑)和白(8/9黑)。

圖1 (4，4)可視密碼術(shù)

1.2 水印的降維處理

假設(shè)w是m1×m2的二值圖像，它可表示為：



w={w(i,j),0≤i<m1,0≤j<m2} <br="">



式中w(i,j)∈{0,1}，為了將二維的二值圖像嵌入到一維的數(shù)字音頻信號中，將其進(jìn)行降維處理，將二維圖像變?yōu)橐痪S序列：



v={v(k)=w(i,j),0≤i<m1, <br="">

式中se={s(n),0≤n<(m1m2+3p)l}是與水印嵌入相關(guān)的部分(m1，m2是水印圖像像素的寬度與高度，p是同步碼的周期長度，并且在水印序列中插入了3個(gè)同步碼序列，l是音頻分段的長度)，sr={s(n),(m1m2+3p)l≤n<n}是與水印嵌入無關(guān)的部分，它在水印嵌入前后保持不變。在嵌入水印時(shí)必須要求音頻數(shù)據(jù)的長度n≥(m1m2+3p)l－1。 <br="">

把用于嵌入水印的se分成m1m2+3p個(gè)長度為l的數(shù)據(jù)段，即:



se={se(k)},0≤k<(m1m2+3p)}



式中se(k)表示第k個(gè)音頻數(shù)據(jù)段。

1.4 分段dwt變換并嵌入水印

分段完成之后，需要對每一個(gè)數(shù)據(jù)分段se(k)作h層的dwt變換。

(1) 對每一音頻數(shù)據(jù)段se(k)分別作h層離散小波變換。



de=dwt(se)={de(k)=dwt(se(k)),

k=o(j),0≤j<m1m2+3p} <br="">



式中de(k)={de(k)(t),0≤t<l}， <br="" de(k)(t)是第k個(gè)音頻段se(k)的離散小波變換de(k)中的第t個(gè)系數(shù)。="">

(2) 在離散小波變換域內(nèi)確定水印的嵌入?yún)^(qū)域。

音頻段se(k)進(jìn)行小波變換的結(jié)果de(k)中包含一組近似分量d0e(k)和h組細(xì)節(jié)分量d1e(k),d2e(k),…,dhe(k)，即:



de(k)=d0e(k)⊕d1e(k)⊕d2e(k)⊕…⊕dhe(k)



為了提高水印系統(tǒng)的魯棒性，本方案選取小波系數(shù)的近似分量d0e(k)作為水印的嵌入?yún)^(qū)域，并且每個(gè)音頻分段的d0e(k)只重復(fù)嵌入一個(gè)水印比特信息，重復(fù)次數(shù)為time，重復(fù)嵌入的次數(shù)最大timemax=l/2h。

(3) 修改小波系數(shù)采用量化系數(shù)方法。

(4) 小波反變換，重建音頻信號

前面的過程完成了水印數(shù)據(jù)嵌入到小波域，然后需要把每個(gè)分段數(shù)據(jù)修改后的小波結(jié)果進(jìn)行反變換復(fù)原成音頻信號，并且把分段連在一起構(gòu)成嵌入水印信息的音頻

s′e和與水印嵌入無關(guān)的sr組合成完整的目標(biāo)音頻信號。

1.5 水印的檢測

水印檢測是水印嵌入的逆過程。

(1) 首先把待檢測音頻數(shù)據(jù)相應(yīng)地分成兩部分，即嵌入有水印的部分s′e和與嵌入無關(guān)的部分sr。

(2) 把s′e進(jìn)行與嵌入時(shí)相同的分段處理，即相同的分段起始位置和相同的分段長度l。然后把每一段分段數(shù)據(jù)s′e(k)(k表示第k段)進(jìn)行h層的dwt變換得到小波變換系數(shù)d′e(k)={

d′e

(k)(t),0≤t<l}， <br="">

d′e(k)(t)是第k個(gè)音頻段s′e(k)的離散小波變換d′e(k)中的第t個(gè)系數(shù)。

(3) 尋找水印嵌入的位置提取水印。在嵌入時(shí)本文選擇的是在小波系數(shù)的近似分量(低頻分量)中嵌入的，因此提取時(shí)也是通過檢測近似分量提取水印比特。設(shè)檢測出的水印比特為v

轉(zhuǎn)貼于

(4) 根據(jù)多少判定的方法決定某個(gè)音頻段嵌入的水印比特。初始化計(jì)數(shù)值num=0,依次檢測time個(gè)v′s(k)(t)，如果v′s(k)(t)=1，就將計(jì)數(shù)值num自增1(即num+ +)。檢測完一個(gè)數(shù)據(jù)分段中提取的

v′s

(k)(t)，如果num>time/2，那么本段嵌入的二值數(shù)據(jù)v′s(k)=1；否則如果num

(5) 對一維的水印數(shù)據(jù)進(jìn)行升維處理，變換成二維圖像數(shù)據(jù)，并且在界面里顯示出來。

2 水印系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)仿真

以前面給出的(4，4)加密方案構(gòu)造水印，設(shè)要隱藏的明文信息是“吉”字，由仿真程序生成的子密鑰圖片如圖2所示。

圖2 (4，4)加密方案生成的子密鑰圖片

將子密鑰key4作為水印嵌入到上述音頻信息中，提取出的子密鑰圖像如圖3所示，將提取的子密鑰圖像與其余3幅子密鑰圖像進(jìn)行疊加，最終恢復(fù)出的代表版權(quán)信息的水印圖像如圖4所示。

圖3 提取的子密鑰圖像

圖4 用提取的子密鑰恢復(fù)的水印

圖5 三幅子密鑰疊加結(jié)果

圖5是提取子密鑰圖像和其余兩幅子密鑰圖像的疊

加結(jié)果，從圖5可以看出，單幅子密鑰和少于4幅子密鑰的[cm)]

篇（10）

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.10.174

借助互聯(lián)網(wǎng)，漫畫作品從原來的紙質(zhì)逐漸演變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)傳播，但各種漫畫作品的侵權(quán)問題也隨之而來。數(shù)字零水印技術(shù)[1，2]能將漫畫作品本身的信息用于水印制造，消除了數(shù)字水印算法不可見性和魯棒性相互矛盾的弊端。而本文更是將高階奇異值分解（HOSVD）引入漫畫零水印技術(shù)，利用高階奇異值分解（HOSVD）先對彩色漫畫作品進(jìn)行降維，之后再篩選各維合適的特征值，用以構(gòu)造特征水印。該算法能夠?qū)⒉噬嬜髌犯骶S的特征信息都進(jìn)行充分的利用，打破原來只能對二維灰度圖像進(jìn)行處理的局限性。同時(shí)，經(jīng)過仿真實(shí)驗(yàn)，證明該算法在保證有很好的唯一性的前提下，能夠抵抗各種類型的攻擊，有較強(qiáng)的的魯棒性。

1 相關(guān)理論知識

高階奇異值分解（High Order Singular Value Decomposition，HOSVD）算法[3，4]是在奇異值分解（SVD）[2，5]理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，以矩陣分解為基礎(chǔ)，在張量[4]空間作用，將高維張量分解為張量與多個(gè)矩陣的乘積，達(dá)到降維效果，因而可以更方便地處理高維數(shù)據(jù)。而張量意指多維數(shù)組，它的元素需要用三個(gè)及以上的變量表示。特殊情況，零維張量是標(biāo)量，一維張量是向量，二維張量是矩陣。

張量高階奇異值分解就是將張量M分解成一個(gè)和它相同大小的核張量與多個(gè)矩陣的乘積。本文就是利用該性質(zhì)，將原始三維圖像的的三維沿mode-n展開、降維，提取特征信息進(jìn)行篩選、使用。

2 零水印算法

2.1 零水印嵌入過程

1）將原始圖像（1）轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像，做歸一化處理，再轉(zhuǎn)換回彩色圖像，得到圖像（2）。將（2）進(jìn)行高階奇異值分解后，做分塊、奇異值分解和二值化處理后，得到特征矩陣a，待用。

2）對原始圖像（1）進(jìn)行高階奇異值分解，做分塊、奇異值分解和二值化處理后，得到特征矩陣b，待用。

3）a，b異或處理合成后，再和特殊的水印信息異或處理合并，并進(jìn)行Arnold置亂處理，得到最終的特征序列。

2.2 零水印提取過程

1）將原始圖像（1）轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像，做歸一化處理，再轉(zhuǎn)換回彩色圖像，得到圖像（2）。將（2）進(jìn)行高階奇異值分解后，做分塊、奇異值分解和二值化處理后，得到特征矩陣a，待用。

2）對原始圖像（1）進(jìn)行高階奇異值分解，做分塊、奇異值分解和二值化處理后，得到特征矩陣b，待用。

3）a，b或處理合成后，和特征序列進(jìn)行異或處理合并，并進(jìn)行Arnold置亂逆變化處理，得到最終的水印圖像。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

原始彩色漫畫：Nike.jpg，大小為512×512；水印圖像：“????”，大小為32×32，詳見圖1。

在MATLAB R2014a下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，從唯一性和魯棒性兩方面，測試算法的性能。當(dāng)用daxiong.jpg、comic.jpg進(jìn)行測試時(shí)，（BER，NC）分別為（73.34%，0.20），54.39%，0.38），可以證明算法能夠有效防止用其他圖像進(jìn)行水印提取，得到正確、可辨認(rèn)的信息，擁有較好的唯一性。

另外，實(shí)驗(yàn)分別用椒鹽噪聲、高斯噪聲、斑點(diǎn)攻擊、膨脹攻擊、泊松攻擊等對算法的魯棒性進(jìn)行檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1，可以證明當(dāng)載體圖像受到不同類型、強(qiáng)度的攻擊時(shí)，仍能提取出可辨認(rèn)的水印信息用以版權(quán)認(rèn)證，算法魯棒性良好。

4 結(jié)論

本文圍繞將高階奇異值分解（HOSVD）應(yīng)用于數(shù)字零水印中展開實(shí)驗(yàn)，有效利用高階奇異值分解（HOSVD）降維作用，突破數(shù)字零水印算法只在二維灰度圖像上操作的局限性，將漫畫圖像的各維信息都進(jìn)行合理篩選、利用。同時(shí)，最大限度地保證了零水印算法的唯一性和魯棒性。但是，相較于運(yùn)用其他技術(shù)的零水印算法[2，8]，該算法的唯一性和魯棒性還有待提升。另外，利用高階奇異值分解（HOSVD）[4]，即可將二維數(shù)據(jù)恢復(fù)回三維數(shù)據(jù)，但是本實(shí)驗(yàn)采用的是另外的算法將灰度圖像恢復(fù)為彩色圖像，并且該算法的效率和效果受漫畫圖像的色彩豐富程度和漫畫間色彩差異的影響，因此本實(shí)驗(yàn)還存在一些不足之處，尚待改進(jìn)。

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