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       数字水印
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        数字水印(Digital Watermarking)技术是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体(包括多媒体、文档、软件等)中,但不影响原载体的使用价值,也不容易被人的知觉系统(如视觉或听觉系统)觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息,可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。
               数字水印的特点
               数字水印技术具有下面几个方面的特点。
               (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。
               (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。
               (3)鲁棒性: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。
               (4)水印容量: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。
               数字水印的分类
               按水印的特性,可以将数字水印分为鲁棒水印和易损水印两类。鲁棒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、所有者的标识信息,或者嵌入购买者的标识(序列号);易损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,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。
               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。
               按水印的用途,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;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。
               按数字水印的隐藏位置,可以将其划分为时(空)域水印、频域水印、时/频域水印和时间/尺度域水印。时(空)域水印是直接在信号空间上叠加水印信息,而频域水印、时/频域水印和时间/尺度域水印则分别是在DCT变换域、时/频变换域和小波变换域上隐藏水印。
               典型数字水印算法
               下面对一些典型的算法进行介绍,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)。
               (1)空域算法。将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位(Least Significant Bits, LSB)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,水印信息很容易被滤波、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。
               (2)Patchwork算法。对JPEG压缩、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。
               (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技术。
               (4)压缩域算法。基于JPEG、MPEG标准的压缩域数字水印系统不仅节省了大量的完全解码和重新编码过程,而且在数字电视广播及视频点播中有很大的实用价值。相应地,水印检测与提取也可直接在压缩域数据中进行。
               (5)NEC算法。首先以密钥为种子来产生伪随机序列,该序列具有高斯N(0,1)分布,密钥一般由作者的标识码和图像的哈希值组成,其次对图像做DCT变换,最后用伪随机高斯序列来调制(叠加)该图像除直流分量外的1000个最大的DCT系数。该算法具有较强的鲁棒性、安全性、透明性等。
               (6)生理模型算法。生理模型包括人类视觉系统和人类听觉系统,该模型不仅被多媒体数据压缩系统利用,同样可以供数字水印系统利用。
 
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