时间：2023-03-06 16:04:01
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互联网技术的日新月异，使电子商务的发展变得更加迅猛。同时网络中一些不可预料的危险环节，也使电子商务安全问题成为人们关注的焦点。传统的认证和访问控制技术、密码技术并不能全面解决电子商务安全问题，所以一种新兴的信息安全技术——数字水印技术被应用到电子商务中。
一、数字水印定义、功能及原理
数字水印是信息隐藏技术的重要分支。所谓数字水印（DigitalWatermarking）是指嵌入数字载体(包括多媒体、文档、软件等)中的数字信号，它可以是图像、文字、符号、数字等所有可以作为标识的信息。数字水印既不影响原始载体的正常使用及存在价值，也不容易被人感知。
通过隐藏在载体中的标识信息即数字水印，可以达到验证和确认内容提供者、购买者、隐藏信息或判断载体是否被篡改等目的。
数字水印算法的原理大都相同，即对时（空）域或变换域中的一些参数进行微小的变动，在某些位置嵌入一定的数据，生成数字水印，当需要检测时，从载体中提取水印，与原水印进行比较，检测水印是否被篡改等。近年来研究者从不同角度提高和改进数字水印算法，其实都是以提高水印的鲁棒性为目的的。
典型的数字水印算法有以下几类：空域算法，变化域算法，压缩域算法，NEC算法，生理模型算法等。
二、数字水印的特点和分类
根据数字水印的定义及功能，可以看出数字水印具有以下几个特点。
不可见性：数字水印作为标识信息隐藏于数字作品中，对拦截者而言，应不可见。
安全性：数字水印应当具备难以篡改或伪造的要求，并应当具有较低的误检测率和较强的抵抗性
鲁棒性：在经过多种信号处理过程后，数字水印仍能保持部分完整性及检测的准确性。
脆弱性：能直接反映出水印是否遭受篡改等。
根据不同标准，数字水印分为以下几类。
按照水印特点划分：鲁棒性水印和脆弱水印。
按照水印隐藏位置划分：时域数字水印、空域数字水印、频域数字水印等。
按照水印检测过程划分：明文水印和盲水印。
按照水印是否可见划分：可见水印和不可见水印。
按照水印内容划分：有意义水印和无意义水印。
当然，数字水印还可以按照用途、水印载体等多种方式来划分成更多的小类，这里不再一一列举。三、数字水印技术在电子商务中的应用
数字水印技术在电子商务中的应用集中表现在电子商务安全保护问题中。电子商务安全可以分为网络安全和信息安全。网络安全复杂且受多种因素影响，要解决电子商务安全问题，必须把信息安全作为问题切入点。
目前，电子商务信息安全方面已经使用到了加密技术，安全认证技术等多种安全保护技术，但仍有部分问题得不到解决。
首先，电子商务中数字作品的版权保护问题。在知识产权体系日益完善的今天，版权问题已经成为人们关注的焦点问题，也是数字作品提供者必须正视的问题。研究者试图寻找一种方法，既不损害原作品，又达到版权保护的目的，于是，与传统水印功能几乎相同的“数字水印”被应用到电子商务中。数字水印技术利用信息隐藏原理使版权标志不可见或不可听，“悄然”存在与数字作品之中。
目前应用数字水印来解决版权保护问题多用在软件作品中，比较著名的就是IBM公司的“数字图书馆”软件的数字水印功能，以及Adobe公司的Photoshop软件中集成了Digimarc公司的数字水印插件。
其次，电子交易中的电子票据的防伪问题。随着商务活动电子化和自动化的转变，许多交易活动都转变为电子交易，其中电子票据的安全保护变得犹为重要。数字水印技术可以在交易双方的电子票据中嵌入交易时间和签名等认证信息，使交易过程具有不可抵赖性。而且数字水印技术在电子票据中隐藏了不可见的标识信息，无形中也增加了不法分子伪造篡改票据的难度。水印还具有法律效力，可以在交易出现法律纠纷时，作为证据使用。
还有，身份验证信息的真伪鉴别问题。目前，用于信息安全的加密技术对于电子形式的身份验证信息具有良好的保护功能，但无法作为书面凭证进行鉴别。而通过使用数字水印技术，把电子身份验证信息隐藏到普通的凭证图像当中，使身份凭证具有不可复制和不可抵赖等特性，实现了电子信息和书面信息的双重保护。
重要标识信息的隐藏和篡改提示。许多交易作品的使用必须依赖作品中一些标识信息，如果直接把此类信息标注在原始作品上，会引起一些不必要的麻烦，而利用数字水印技术就可以把重要信息隐藏在原始作品中，通过特殊的阅读程序（水印检测工具等）来读取。数字水印技术还可以用于数字信号的篡改提示，通过水印的状态来检测数字信号是否遭到篡改。
通信过程的信息隐藏。用于信息安全保护的常用方法是对数据进行加密，这样往往更容易引起攻击方的注意，从另一个角度出发，在人类视觉、听觉等无法感知的范围之内，对各种时（空）域、变换域进行微小的改变，从而实现信息隐藏，达到通信过程信息安全保护的目的。
四、结束语
数字水印技术作为一种新兴的安全保护技术应用到电子商务中，表现出其显著的作用和功效，因为区别于传统的数据加密技术或安全认证技术，为信息安全保护领域带来了新思路。但是，由于目前数字水印技术本身并不完善，应用到电子商务中还存在很多实际的问题。例如，水印检测的简便性，水印的鲁棒性，等等，这些也将作为研究者进一步努力的方向。
论文关键词：数字水印；信道容量；高斯噪声信道;攻击信道；信息论；
0引言
数字水印可视为通信理论的一种应用[2]。随着对数字水印算法可靠性要求的提高，目前的数字水印不论在数学理论上和技术上均不成熟，对数字水印系统的公式描述仍然没有统一的定论，在数字水印系统最终性能方面存在较多的不确定性[1,7,8]。这些均可以从信息论的角度上寻求解决出路。
数字水印系统分为水印嵌入编码，攻击信道，和水印译码三个模块。这里，我们对一般数字水印模型提出了改进，在水印嵌入之前加入待嵌入信号预处理，给出了对于水印通信模型的更加恰当的描述，如图1。
根据改进系统框图，数字水印的实施过程可分为如下步（只考虑图像水印）：
（1）密钥生成：在进行水印处理之前，随机密钥经伪随机信号发生器生成，并在编码和译码端可知；该密钥与待嵌入消息M和原始载体信宿相互独立。
（2）形成水印信号：通过一预处理器对消息M作压缩或编码预处理，同时还可利用原始载体信宿提供的边信息进行预编码，保证水印的唯一性，改善误码率，提高通信容量。
（3）水印嵌入：待嵌入消息水印信号M通过某种算法，与密钥进行相关处理，被嵌入长为N的载体序列中，生成的图像水印可表示为，且。
（4）攻击信道：该生成水印在传输过程中将会受到恶意攻击导致其中的W信号被去除而生成被修改的信号。
（5）提取或检测水印：借助原始载体图像（私有水印或非盲水印），或不依赖原是图像（公开水印或盲水印），利用相关接收机、匹配滤波器、最大后验概率译码规则（MAP）来提取或检测水印。1、信道容量的数学分析
水印的信道容量是所有可达速率的上限。根据理论分析表明[1,7,8]，它由如下三个参量决定：嵌入失真,攻击失真，以及载体信宿的概率分布函数{PS}。
可以证明：当原始载体信源的功率（方差）为，那么对于公开水印和私有水印，其信道容量均不超过。其中：首先定义区间：
，(10)
通过计算，当时，可以得到区间为空域。当区域非空时，定义水印容量
＝(11)
特别的，当载体信源S满足零均值，方差为且独立同分布的高斯分布时，公开水印与私有水印具有相同的水印信道容量，且该容量正好等于上限。
2、信道容量计算公式的简化
上述容量计算公式过于复杂，可进行如下化简，根据水印的信道容量公式(11)，我们有
＝
＝＝
=（12）
而前面(10)已经定义区间：
，
根据上面的推导，可把暂看作常量，那么容量C决定于中间变量的取值，即根据适当的选取值得到最大化的C；但实际上由(10)式我们可以看到的取值范围又由决定。经过适当的约束和简化，最终我们可以得到
(13)
但考虑到，当时，实际上这种攻击对水印是完全无效的[5];因而攻击者不会采用。所以进一步给出攻击失真的取值范。在小范围失真下，即，有，所以可得到小范围失真条件下的容量近似公式：
(14)
根据上式，我们可以看到在小范围失真情况下，容量与载体信源的统计概率分布无关。当时，根据上式，可以得到容量C=0.5bit/Symbol。
3、模型的约束性优化和扩展
为了更好的理解水印系统，简化分析，可引入加性噪声信道的概念。对比乘性信道，加性噪声信道具有统计分布参数（如方差）简单加的特点，这对模型的分析十分有利。实际上，目前关于信息论的许多研究都从加性噪声信道分析入手[1，5]。
可以将经攻击伪造后的消息Y写成如下形式：
其中，，。(15)
图2数字水印博弈模型
根据上式，可将水印理解成一种带有边信息的通信博弈[2]。将理解为被传输的信号，同时受到加性噪声S的破坏（这里将载体信源看作相对于的加性噪声）；S在传输端可知。而可以理解成一种可加性干扰信号，该信号由决定。那么，当失真测量为简单的差度量度时，该失真度由加在上的干扰限制决定。特别的，在本例中，因，系统失真由加在被传输的上的总干扰功率决定，即功率受限。同样的，如果，那么可加性干扰信号也是功率受限信号。
考虑信道的输出为，其中输入的功率受限为；S为任意的功率受限且各态历经的过程，并假设S仅在编码的时候是可知的，而在解码是是未知的。为一稳态高斯过程，对编码和译码均不可知。假设S和相互独立，其联合概率分布与独立。
考虑S和均为满足独立等同概率分布的随机变量；特别的，S任意分布（可以为非高斯分布），而满足零均值，方差为的高斯分布。也为满零均值，方差为的高斯分布，并且与S和的联合概率独立。同时设辅助随机变量。那么，有
,(16)
可以证明，在条件下，随机变量和不相关，且相互独立。因和均为高斯分布，那么也满足高斯分布。又因S和相互独立，所以随机变量与也相互独立。这样，可以推出如下结论：
(17)
同时，与独立表明：
(18)
所以，综合上述两式，可以得出：
(19)
Abstract: This paper is mainly about the cement concrete temperature cracks, the concrete temperature control and crack prevention measures are discussed.
Key words: concrete; temperature crack; reason; prevention;
中图分类号：TU528.45 文献标识码：A文章编号：2095-2104（2012）
前言
长期以来，水泥混凝土工程的裂缝较为普遍，尤其在桥梁工程和路面工程中，裂缝更是不少。究其原因，主要涉及到混凝土的原材料、配合比、施工工艺及所处的环境因素等。水泥混凝土因所处环境中温度的变化，造成应力的变化，从而产生破坏性裂缝，这是裂缝裂缝产生的重要原因。在施工中混凝土常常出现的温度裂缝，破坏了结构的整体性和耐久性，对工程质量具有显著的不容忽视的影响。
一、裂缝的原因
混凝土中产生裂缝有多种原因，主要是温度和湿度的变化、混凝土的脆性和不均匀性、结构不合理、原材料不合格、模板变形以及基础不均匀沉降等。
混凝土是一种脆性材料，抗拉强度是抗压强度的1／10左右，短期加荷时的极限拉伸变形只有（0.6～1.0）×10-4， 长期加荷时的极限位伸变形也只有（1.2～2.0）×10-4。由于原材料不均匀，水灰比不稳定，及运输和浇筑过程中的离析现象，造成同一块混凝土中其抗拉强度是不均匀的，存在着许多抗拉能力很低，易于出现裂缝的薄弱部位。在钢筋混凝土中，拉应力主要是由钢筋承担，混凝土只是承受压应力。在素混凝土内或钢筋混凝上的边缘部位如果结构内出现了拉应力，则须依靠混凝土自身承担。一般设计中均要求不出现拉应力或者只出现很小的拉应力。但是在施工中混凝土由最高温度冷却到稳定温度，往往在混凝土内部引起相当大的拉应力，有时温度应力可超过其它外荷载所引起的应力。因此掌握温度应力的变化规律对于进行合理的结构设计和施工极为重要。混凝土硬化期间水泥放出大量水化热，内部温度不断上升，在表面引起拉应力。后期在降温过程中，由于受到基础或老混凝上的约束，又会在混凝土内部出现拉应力。气温的降低也会在混凝土表面引起很大的拉应力。当这些拉应力超出混凝土的抗裂能力时，即会出现裂缝。许多混凝土的内部湿度变化很小或变化较慢，但表面湿度可能变化较大或发生剧烈变化。如养护不及时、时干时湿，表面干缩形变受到内部混凝土的约束，也往往因干缩导致裂缝。
二、 温度应力的分析
2.1根据温度应力的形成过程可分为三个阶段。
早期：自浇筑混凝土开始至水泥放热基本结束，一般约30天。这个阶段的两个特征，一是水泥放出大量的水化热，二是混凝土弹性模量的急剧变化。由于弹性模量的变化，这一时期在混凝土内形成残余应力。
中期：自水泥放热作用基本结束时起至混凝土冷却到稳定温度时止，这个时期中，温度应力主要是由于混凝土的冷却及外界气温变化所引起，这些应力与早期形成的残余应力相叠加，在此期间混凝上的弹性模量变化不大。
晚期：混凝土完全冷却以后的运转时期。温度应力主要是外界气温变化所引起，这些应力与前两种的残余应力相迭加。
2.2根据温度应力引起的原因可分为两类，这两类温度应力往往和混凝土的干缩所引起的应力共同作用。
自生应力：边界上没有任何约束或完全静止的结构，如果内部温度是非线性分布的，由于结构本身互相约束而出现的温度应力。例如，桥梁台身，结构尺寸相对较大，混凝土冷却时表面温度低，内部温度高，在表面出现拉应力，在中间出现压应力。
约束应力：结构的全部或部分边界受到外界的约束，不能自由变形而引起的应力。如箱梁顶板混凝土和护栏混凝土。
三、温度的控制和防止裂缝的措施
为了防止裂缝，减轻温度应力可以从控制温度和改善约束条件两个方面着手。
3.1 控制温度的措施
采用改善骨料级配，用干硬性混凝土，添加外加剂，如引气剂或塑化剂等措施以减少混凝土中的水泥用量；在已经浇注完成的混凝土表面铺设水管，养生的同时进行降温处理；热天浇筑混凝土时用水冷却碎石，避开日最高温度时段以降低混凝土的浇筑温度；施工中长期暴露的混凝土浇筑块表面或薄壁结构，在寒冷季节采取保温措施；规定合理的拆模时间，气温骤降时进行表面保温，以免混凝土表面发生急剧的温度变化。
3.2 改善约束条件的措施
合理地设置伸缩缝及沉降缝；避免基础开挖过大；合理的安排施工工序，避免过大的高差和侧面长期暴露。改善混凝土的性能，提高抗裂能力，加强养护，防止表面干缩，特别是保证混凝土的质量对防止裂缝是十分重要。应特别注意避免产生通缝，出现后要恢复其结构的整体性是十分困难的。
当混凝土温度高于气温时应适当考虑拆模时间，以免引起混凝土表面的早期裂缝。当拆模过早，会在表面引起很大的拉应力，出现“温度冲击”现象。但如果在拆除模板后及时在表面覆盖一轻型保温材料，如草帘海棉等，对于防止混凝土表面产生过大的拉应力，具有显著的效果。
加筋对大体积混凝土的温度应力影响很小，因为大体积混凝土的含筋率极低。只是对一般钢筋混凝土有影响。在温度不太高及应力低于屈服极限的条件下，钢的各项性能是稳定的，而与应力状态、时间及温度无关。在混凝土中想要利用钢筋来防止细小裂缝的出现很困难。但加筋后结构内的裂缝一般就变得数目多、间距小、宽度与深度较小了。而且如果钢筋的直径细而间距密时，对提高混凝土抗裂性的效果较好。混凝土和钢筋混凝土结构的表面常常会发生细而浅的裂缝，其中大多数属于干缩裂缝。虽然这种裂缝一般都较浅，但它对结构的强度和耐久性仍有一定的影响。
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2014.02.012
〔中图分类号〕G250.76；G203 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2014）02-0058-04
互联网技术与信息技术的飞速发展极大地推动了数字图书馆建设，并进一步带动了电子图书的迅速发展与广泛普及，给人们的生活带来了许多方便[1]。但与此同时，电子图书以数字信息的形式存在于其创作、编辑、传播等过程之中，这使得对电子图书的非法复制、篡改与非法传播变得更加容易。为促进数字图书馆的健康发展，势必要加强对电子图书版权保护的深入研究[2-3]。微软的电子图书DRM（Digital Rights Management）系统使用加密技术与许可证策略来实现电子图书内容保护，允许用户进行超级分发。Adobe的电子图书DRM系统主要由Adobe Content Server服务器和Adobe eBook组成。该系统由服务器端加密Adobe PDF文件，将其与图书封面缩微图一起封装为一本电子图书，并通过设置许可使用规则来限制授权用户的文件分发。书生公司的SureDRM系统是以安全和加密为基础的一套电子图书版权保护整体方案，可为书生公司各种产品包括文档共享管理系统、数字图书馆系统、公文服务器等提供不同安全级别、不同粒度、不同形式的版权管理机制。方正的Apabi数字版权保护方案采用168位的加密技术生成加密图书包，利用许可证机制实现数字版权管理和保护，防止电子图书的非法拷贝和传播[4-5]。任虎利用USBKEY便携性和USBKEY的ID惟一性特点，将DES加密技术应用在电子图书版权保护方面，从而实现对电子图书版权的保护[6]。以上DRM系统大多拥有一个加密的分布式媒体，而一旦密码泄漏，系统就失去了对数字媒体的控制。另外，加密媒体不能为用户提供初步媒体预览功能。电子图书版权保护研究引起了众多研究人员的广泛关注。章光琼[7]介绍了电子图书出版中的相关法律手段与版权保护技术措施，对电子图书版权保护模式进行了有益的探索。曹洁探讨了防火墙技术、访问控制技术、密码技术、数字水印技术、DRM技术等电子图书版权保护措施，指出从技术上实施电子图书版权保护的可行性与实际意义[8]。徐春在分析国内外电子图书版权保护方案优缺点的基础上，提出综合考虑电子图书版权保护与用户方便性的解决方案[9]。张军亮、朱学芳[10]提出利用数字水印技术进行数字版权保护的思路，但该方案通过嵌入不可见水印以实现版权保护与隐秘通信，不能同时实现多用户分级共享与版权保护。为较好地权衡数字图书馆应用中电子图像版权保护与用户预览之间的矛盾，提出面向电子图书的可逆可见水印方案，促进数字图书馆中电子图书的安全流通。
1 电子图书可逆可见水印方案数字图书馆中电子图书均可转换为数字图像的形式而存在，为保障电子图书安全流通，在充分考虑到数字文档图像视觉特性的基础上，提出电子图书可逆可见水印方案。该方案主要由可见水印嵌入、可见水印去除两部分构成，方案基本流程如图1所示。
将该方案应用于电子图书内容保护与流通系统，可完成用户预览、访问安全性、授权用户高清浏览、用户违反追踪等主要功能。用户预览：方案通过在电子图书嵌入可见水印来宣示版权，允许用户浏览含可见水印的电子图书，图5 恢复文档（正确密钥）
图6 恢复文档（错误密钥）
从而保证了普通用户对电子图书的初步预览需求。访问安全性：没有正确密钥的非授权用户不能有效去除电子图书中可见水印，从而在实现用户预览的同时有效阻止了非授权用户对原始电子图书的访问请求，确保了对电子图书访问的安全性。授权用户高清访问：拥有正确密钥的授权用户提出原始电子图书访问请求时，可使用密钥有效去除可见水印而无损恢复原始电子图书，从而使得授权用户可访问高清电子图书。用户追踪：若在现有方案基础上，利用无损数据隐藏技术在电子图书中嵌入用户数字指纹，则可经由指纹判决策略来识别用户非法传播行为，追踪授权用户违法行为。
3 结 论在充分考虑电子图书视觉特性的基础上，提出一种新的文档图像可逆可见水印方案。该方案生成的隐秘电子图书具有较好的视觉质量和较高的水印可见性。将该方案应用于数字图书馆中电子图书内容保护与安全流通，可完成用户预览、访问安全性、授权用户高清浏览、用户违反追踪等主要功能。方案较好权衡了用户浏览与电子图书版权保护之间的矛盾，可较好地应用于网络环境电子图书流通实践之中。
参考文献
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[6]任虎.基于USB KEY的电子图书版权保护技术研究与开发[D].沈阳：北方工业大学硕士论文，2010.
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[8]曹洁.浅谈电子图书的版权保护[J].中国编辑，2007，（4）：56-58.
[9]徐春.电子图书版权保护技术研究[D].南京：南京农业大学硕士论文，2011.
中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2012)36-8763-02
数字水印技术是数字产品版权保护的重要手段。通过将版权信息有效合理地嵌入到数字产品中，在版权认证时又能够及时将其提取出来，从而有力地保证了数字产品的版权。分形压缩[1]着眼于图像的自相似性（或局部自相似性），以IFS(迭代函数系统)和拼贴定理为基础，对原始图像进行分形编码，从而大大减少了表示图像的信息量。该文将数字水印技术与分形压缩技术紧密结合，使得水印的鲁棒性得到了很好的提高。
1 数字水印技术
对于一个静态图像，对其原始信号的频域空间（通过将原始信号进行频域变换），运用某种算法加入一个水印信号，或在一个宽信道上传送一个窄带信号[2] ，都可以看成是数字水印技术的应用体现。
如果用X表示数字产品的集合、W表示水印信号的集合、K 表示水印密钥、G表示水印信号生产算法、E表示水印信号加入算法、D表示水印信号检测算法，整个水印处理系统可用一个六元体（X，W，K，G，E，D）来描述。各个部分之间的关系可以理解成：G 利用K和X生成W，E再将W加入到X中，待到需要时，用D从已加入水印信号的X中提取出W，进而对数字产品的版权进行认证。
2 分形压缩技术
分形压缩技术主要是通过分形图像的自相似性（即图像的局部与整体具有某种相似性），进而对原始图像进行压缩编码与解码的过程。通常可分为图像分割、分割码本、等距变换、编码、参数量化、解码六个子过程（如下）：
3 分形压缩在数字水印中的应用
由于分形压缩可将一幅图像大幅压缩，比如一个256*256像素的灰度图像，需要65536B去存储，而经过分形压缩，仅需3954B存储空间即可。在数字图像中嵌入水印信号的时候，通过将原始水印信号分形压缩后，再将水印信号的分形码嵌入数字图像中，而非像原来那样嵌入水印原始信号，就可将水印信息成倍地嵌入。换句话说，原来数字图像中只有一个水印信号，而现在却有多个水印信号备份，即使有局部水印信号被篡改了，也可以通过其他备份信息来加以还原，因此水印的鲁棒性大大提高。
参考文献：
[1] 李水根,吴纪桃.分形与小波[M].北京:科学出版社,2002.
中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)19-30137-04
Based on Wavelet Transform in Middle Frequency Watermarking Algorithm
JIANG Liang-hua, HAN Xiao
(Guilin University of Technology, Guilin 541004, China)
Abstract: Digital watermarking is to address information security and copyright protection effective, multimedia has become a hot field of information security technology. Existing digital watermarking technology algorithm mainly concentrated in the space domain to transform domain two, and discrete wavelet transform (DWT) owing to the time-frequency characteristics of the double, and the human visual system(HVS) to match the characteristics of the application of digital watermarking technology more and more widely. In this paper, to overcome the existing wavelet transform low-frequency and high-frequency domain algorithm embedded in the shortcomings raised from the wavelet transform part of the IF choice to be embedded coefficient, and in accordance with human visual characteristics of embedded strength to adjust. The experiment results show that the algorithm can not visible and the robustness of the compromise reached better.
Key words: Digital watermark; Discrete wavelet transform (DWT); Unobtrusiveness; Robustness; middle frequency parts
1 引言
随着数字技术或因特网的发展，各种形式的多媒体数字作品（图像、视频、音频等）纷纷以网络形式发表。然而数字作品的便利性和不安全性并存的，它可以降低成本，高速度地被复制和传播，这样就为创造者和使用者提供了很大的便利，但这些特性也容易被盗版者利用，因而，采取多种手段对数字作品进行保护，对侵权者进行惩罚已经成为十分迫切的工作。除了与传统作品版权保护相类似的法律和管理手段外，还应该针对数字作品本身的特点为其提供技术上的保护，数字水印技术的研究就是在这种应用下迅速发展起来的。数字水印是实现数字作品版权的有效方法，它通过在原始数据中嵌入秘密信息（水印）来证实该作品的所有权[2-4]。
数字水印技术主要集中在空间域和变换域两类方法[1,3]。基于分块的离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)是常用的两种变换。
在现有的DWT域数字图像水印的两大类方法中，在低频部分(逼近子图)嵌入水印尽管抗各种信号处理能力较强，但却容易引起图像质量下降，从而影响水印的不可见性；在高频部分（细节子图）嵌入水印可以保证图像质量不会有较大的下降，但却对各种信号处理敏感，水印的鲁棒性不强。因此，如能通过适当的平衡，对水印的不可见性和鲁棒性综合考虑，将会提高水印系统的实用性。设计出一种既能保证不可见性又能获得较好鲁棒性的水印嵌入方法是本文的幕标。为实现这一目标，本文将以二维离散小波变换为基础，结合自适应技术，通过对水印嵌入位置的自适应选择（不同载体图像选择的嵌入位置不同）和嵌入强度的自适应调整，达到不可见性和鲁棒性的最佳折中。
2 离散小波变换(DWT)[5]
小波变换是近几年兴起的的一个崭新的信号分析理论。它具有良好的时域和频域局部化特征。通过小波变换，信号被分解为不同频段不同时段的各个成分。离散小波变换是对连续小波变换的尺度和位移按照2的幂次进行的离散化得到的，又称二进制小波变换。离散小波变换可以表示为：
■
其中Ψ(t)是小波母函数。
实际上，人们是在一定尺度上认识信号的，人的感官和物理仪器都有一定的分辨率，对低于一定尺度的信号的细节是无法认识的，因此对低于一定尺度信号的研究也是没有意义的。为此应该将信号分解为对应不同尺度的近似分量和细节分量。小波分解的意义就在于能够在不同尺度上对信号进行分析，还能对不同尺度的选择根据不同的目的来确定。信号的近似分量一般为信号的低频分量，他的细节分量一般为信号的高频分量，因此对信号的小波分解可以等效于信号通过了一个滤波器组，其中一个滤波器为低通滤波器，另一个为高通滤波。
如图1为三级小波分解，可得到原图像的多级分辨率子图。
■
图1 图像DWT分解模型
其中最高层的低频子图集中了被分解图像的绝大部分信急.刻画了图像的主体特征。所以被称为分解图像的逼近子图，人眼对这部分比较敏感；而高频子图包含了图像的细节信息，刻画了图像的边缘信息，人眼对这部分比较不敏感，但是高频部分包含图像的边缘信息，高频部分任何的些微改动将影响到图像的视觉效果。因而为了保持数字水印的鲁棒性，在保证图像的不可见性的前提下，常常将水印嵌入到图像的低频部分，使得图像的不可见性和鲁棒性得到最佳的交汇。
3 水印的嵌入与检测算法
3.1 水印嵌入算法
3.1.1 水印生成算法
作为版权保护的初始水印大多为有意义的二值图像或二值图标，在嵌入之前，往往需要对其进行预处理，以适应嵌入算法。由于本文采用小波变换嵌入水印，而小波变换后系数有正有负，所以需要对原始水印数据(读取二值图像得到的0，1序列)进行值域转化，使其变成双极性序列{-1,1}本文转换方法比较简单，直接将二值水印序列中的“0”变为“-1”，而“1”不变。算法如下：
■(1)
式中，mk为原始水印信息（mk∈{0,1}），M为水印长度，ω为变换后的一维水印序列。
3.1.2 嵌入位置选择
为了使水印不可见性和鲁棒性得到最佳折中，应该在小波变换中频部分嵌入水印。cox等提出水印应该嵌入到视觉感知最重要(幅值最大)的分量上，其理由是感觉上重要的分量是图像信号的主要成分，携带的信号能量较多，在图像有一定失真的情况下，仍能保留主要成分。根据文献，水印应按小波分解频带重要性由高到低的顺序嵌入（一层小波分解频带重要性由高到低为：LL3、HL3、LH3、HH3、HL2、LH2、HH2. HL1、LH1、HH1）。由此，本文采用层阈值法从小波变换中频子带HL3、LH3、HH 3、HL2、LH2、HH2中选择 个视觉感知重要的系数，作为待嵌入水印的系数。
选择系数的过程如下：①为每层设置一个初始阈值■，Cj为第j层所有数绝对值的最大者(j=2,3)，按照先第三层、后第二层的顺序，选择幅值（绝对值）超过Tj，的系数，设第三层选中的系数个数为N3第二层选中的系数个数为N2；②若选出的系数的总个数少于M（水印序列长度），即N3+N2
3.2 水印嵌入算法
为了保证嵌入水印后的图像质量和水印对信号处理的鲁棒性，水印应嵌入到原始载体图像的中频部分，为了达到水印不可见性和鲁棒性的最佳折中，对水印的嵌入强度进行自适应调整。原始载体图像为灰度图像时水印嵌入过程如下[6]：
第一步，将原始图像进行三层小波分解(考虑到JPEG2000压缩也是进行三层小波分解)，得到10幅子图，记为LL3、HL3、LH3、HH3、HL2、LH2、HH2、HL1、LH1、HH1。
第二步，按照上文所述系数选择方法，从HL3、LH3、HH3、HL2、LH2、HH2中选出M个(水印序列长度)待嵌入水印的系数。
第三步，按照乘性规则，将二值水印序列嵌入到第二步选出的待嵌入系数上（用水印序列去修改选出的待嵌入系数），嵌入时，根据待嵌入系数所在的层及子带方向，对嵌入强度进行自适应调整。嵌入水印的公式如下：
■(2)
其中，Xi,j，Xwi,j分别为嵌入水印前和嵌入水印后的小波系数，(i,j)为嵌入位置坐标，ω={ωk,0≤k≤M}为水印序列，a为全局嵌入强度（可调），ρlθ为考虑频率掩蔽特性的局部加权因子，l为系数所在的层（l=2,3），θ为系数字带方向(θ∈{HL,LH,HH})。本文采用的计算公式为
■ (3)
由于人眼对高频部分不敏感，所以高频部分应采用较大的嵌入强度。在一小波分解示意图中，第一层的频率最高，第三层的频率最低，同一层中，HH子带的频率最高，LL子带的频率最低。所以上式中第2层比第3层采用较大的加权因子，HH子带比其已子带采用较大的加权因子，很好地匹配了人类视觉系统的频率掩蔽特性。
第四步，将嵌入水印后的系数(包括被水印修改的系数和未被水印修改的系数)进行三层小波逆变换，得到含水印图像。
当原始图像为RGB彩色图像时，应首先将图像数据转化为YUV格式，然后利用上述步骤将水印嵌入到Y分量子图三层小波变换后的系数上，最后再将嵌入水印后的Y分量子图结合U、V分量子图重构RGB彩色图像。RGB格式与YUV格式相互转化的公式如下[5]：
■ (4)
■(5)
3.3 水印提取算法
水印的提取算法恰是嵌入算法的反序。步骤如下[6-9]：
第一步，将含水印图像进行三层小波分解，得到 10 幅子图LL3'、HL3'、LH3'、HH3'、HL3'、LH2'、HH2'、HL1'、LH1'、HH1' 将原始图像也进行三层小波分解得到 10 幅子图LL3、HL3、LH3、HH3、HL2、LH2、HH2、HL1、LH1、HH1。如果原始图像和含水印图像为RGB彩色图像，则先把已们转化为YUV格式，再对其Y分量子图进行小波分解。
第二步，根据选择待嵌入系数时保存的位置密钥，提取出水印序列。提取公式如下：
■ (6)
式中，(i,j)为嵌入位置坐标，■wi,j和Xi,j分别为含水印图像(可能经过信号处理)和原始图像坐标为(i,j)处的小波变换系数。
此水印提取公式的导出比较简单，由于嵌入的水印是(-1,1)二值序列，αρlθ为非0正数，由式（2）可知，无论待嵌入系数Xi,j是正值或者负值，嵌入水印位“1”时，
嵌入水印后系数的绝对值将大于嵌入水印前系数的绝对值，即有|■wi,j|>|Xi,j|；同理，当嵌入水印位为“-1”时，有|■wi,j|=|Xi,j|。对于|■wi,j|=|Xi,j|的情况，简单的令■wi,j>0时，提取出的水印位■k=1，■wi,j
第三步，将上一步提取出的一维水印序列变为二维，恢复出二值水印图像。
4 实验仿真
本文实验采用512×512的lena标准图，水印采用桂林工学院的校徽。
4.1 嵌入水印后图像及检测
水印的不可见性可以通过主观观测方法或定量方法来评价。前者在实际中会受到不同观察者的主观影响，所以研究中经常采用定量方法来度量。本文我们使用峰值信噪比PSNR（PeakSignal-Noise Ratio)来度量水印的不可见性。■。PSNR常用来衡量原始图像与重构图像之间的相似程度，当PSNR>30时，人的视觉很难分辨出原始图像与重构图像之间的差异。PSNR越大，说明被检测图像与原始图像越相似，水印不可见性越好，相似检测值PSNR=32.3473，说明具有不可见性。除了用肉眼观察是否提取出了有效水印，还采用归一化相关系数NC来评价原始水印与提取出的水印之间的相似程度，■，NC=1.0000。
■
图2 Lena 原始图像图3 水印图像
■
图4加入水印后的图像图5 相似度检测(32.3473)
4.2 鲁棒性实验结果
在鲁棒性实验中，我们对于水印常遇到的攻击进行了评测。对于攻击后的图像提取相关的水印图像和检测其PSNR值，来衡量其鲁棒性。具体见表1。
表1 对于各种攻击的鲁棒性
■
从表中我们可以看出，在剪切比很小的时候，我们提取出来的图像水印非常清晰，随着剪切比的增加，认证图像的小波系数也发生了很大的改变，导致图像水印的失真增大，但此时图像的质量也严重受损，所以在保证图像质量的前提下，我们的方法对剪切操作来说鲁棒性还是很强的。另外，我们提取出来的水印的失真情况与压缩因子的大小有直接关系，随着压缩因子的减小，图像的压缩比增大，我们提取的水印失真也不断增大，但即使这样，图像水印的字迹还是可以辨认的，具有一定的鲁棒性。同时，对于各种滤波、噪声攻击也具有一定的鲁棒性。在今后的工作中，我们可以把它应用于彩色图像，以证明它的普遍实用性。
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为了保护数字图像,已经提出了三种水印:鲁棒水印、脆弱水印和半脆弱水印。鲁棒水印是很难从数字图像内容中移除的,这些水印有抵挡故意性或偶然性的失真(如压缩、缩放、拼贴、滤波、A/D 或 D/A 的转换等等)的能力。由于这些特征,这种方法被用在版权保护的应用中。脆弱水印是很容易被针对嵌入水印后的图像内容的篡改和修改破坏掉的,若从含水印的内容中检测不到水印就表示数据已经被篡改了,因此这种方法可以被用在数据认证的应用中。半脆弱水印通常可以抵挡住故意性或偶然性的失真,而在遇到恶意攻击时会被破坏掉,因此可以用半脆弱水印来实现图像的鲁棒性认证和鉴定。在载体是图像的情况下,当使用的水印是鲁棒性水印时,我们最为关注的是图像的安全性和机密性,但在使用脆弱水印时,我们将不再关注水印的鲁棒性而是在意图像中细微改变的检测和定位。作为医生诊断病情的重要依据,医学图像(CT 图像、核磁共振图像等)对图像质量的要求特别严格,在将数字水印技术应用到医学图像中时,作为有效保护医疗信息系统安全的手段,我们需要对其提出更多的要求。如何利用数字水印技术解决医学图像因网络传输而出现的篡改、窃取等问题,已经成为未来医疗系统发展过程中迫切需要解决的重要问题之一。
1.2 国内外研究的现状
1.2.1 数字水印技术研究现状
随着多媒体技术的发展,解决其信息安全的技术成为了学术界的研究热点,目前,数字水印技术就是其中之一。在数字水印技术被 Tirkel 等人于 1993 年提出后,因为其横跨多个学科领域的学术特点及在经济、信息安全方面的重要性,在相关组织的积极参与和投资下,数字水印技术迅速发展并出现了多项该方面的专利技术。这些机构包括美国的洛斯阿莫斯实验室、欧洲的电信联盟、德国的国际信息技术研究中心、微软公司的剑桥研究院、IBM 公司的 Watson研究中心、朗讯公司的贝尔实验室等。与此同时,国际上先后发表了很多关于数字水印的学术文章,在一些重要的国际会议和学术期刊(IEEE、SPIE、Signal Processing 等)上都设立了关于数字水印的技术专刊或专题报道。1996 年,在剑桥牛顿研究所召开了第一届国家信息隐藏学术讨论会,数字水印技术在其第三届研讨会上成为了大家讨论研究的重点,关于数字水印技术研究的文章占到了文章总数的一半以上。1998 年,国际图像处理大会专门为数字水印做了专题讨论。第一款商用数字图像方面的水印软件由美国的 Digimarc 公司推出,之后出现的 Photoshop 和Corel Draw 图像处理软件都将其集成在内。
第二章 数字水印技术原理
数字水印技术就是指将秘密信息嵌入进作为载体对象的多媒体作品中,其中的载体对象可以是图像、音频等不同形式,嵌入的水印可以为数字产品提供版权归属信息或产品是否真实的证明。数字水印的嵌入不会影响原产品的使用价值,且不易为人的感知系统(视觉、听觉等)所察觉。其中的秘密信息就是水印信息,它可以是有实际意义的信息,如用户序列号、版权标志等信息,但需要通过适当变换才可以嵌入到数字产品中,它也可以是无实际意义的二值序列,可以直接作为待嵌入水印信息。水印的数据形式有多种,常见的是一维和二维,也可以是更高的维数,而具体的维数要由载体对象来确定,比如音频可以嵌入一维的水印,静止图像可以嵌入二维的水印,而动态图像可以嵌入的水印则可以是三维的。
2.1 数字水印概述
1.引言
数据库水印就是在数据库数据中嵌入水印达到保护数据库所有权的一种技术，是近年来数据库安全领域快速发展的一个重要分支。它可以借鉴多媒体数字水印技术的原理和思想，但与多媒体数据相比较，关系数据库数字水印技术要困难很多，因为关系数据库中的数据还有许多特点：
1） 关系数据库中的数据由若干独立元组组成，每个元组的各个字段的值是确定的，冗余很小；
2） 关系数据库中的数据行和列的顺序是无序的；
3） 关系数据库中的数据经常要进行增加、删除、修改。
由于关系数据库数据有其自己的特殊性，这些都使数字水印的嵌入和提取成为难题。因此，数据库水印的算法考虑如下：
( 1) 鲁棒性，数据库水印能够经受住数据更新和攻击；
( 2) 透明性，数字水印不能被用户察觉，不会因为加了水印而影响关系数据的使用。
2.数据库数字水印模型
一般数据库数字水印模型主要包括3个算法：数字水印生成算法、数字水印嵌入算法和数字水印提取算法。
2.1数字水印生成模型
数字水印可以是文本、图像等，想把水印嵌入到数据库中，必须要对水印进行预处理，把它转换成二进制流。水印生成模型如图1所示：
图1 数字水印生成模型
2.2数字水印嵌入模型
数字水印的嵌入通常是把处理好的二进制水印通过数字水印嵌入算法隐藏到数据库的某些数据中，而不影响数据库的使用。水印嵌入模型如图2所示：
图2 数字水印嵌入模型
2.3数字水印提取模型
数字水印的提取通常是利用密钥，通过水印提取算法从数据库中提取出水印信号，解预处理后，再恢复为原有的数字水印信号。
图3 数字水印提取模型
3.关系数据库数字水印算法
关系数据库的行被称为“元组”，列被称为“字段”。元组是字段的集合，字段有不同的类型和取值，考虑到关系数据库的特点和不破坏数据库的使用价值，针对数值型字段值进行数字水印。在一个数据库里，数值型字段有1个或多个，他们的有效位数是不同的，有的有效位数多，有的有效位数少，本文采取了对数值型字段的最低有效位进行数字水印的嵌入算法。
3.1算法描述
（1）水印预处理：将文本水印转换为二进制并进行纠错编码处理；
（2）水印的嵌入：通过单向哈希函数HASH确定数字水印的嵌入位置，然后把二进制水印按顺序嵌入到选定元组的数值型数据的最低有效位上；
（3）水印的提取：对水印数据库库中的数值型字段计算函数HASH值，然后顺序提取各嵌入位0、1序列，最后再恢复成水印信息。
3.2数字水印预处理
本文采用的是文本水印W，可以由各种字符组成，按照ASCII码表将每个字符用一个字节表示，然后顺序排列，得到了二进制比特流，然后分成4组，不足的添0补齐。最后用海明码对水印信息进行纠错编码。
有效的纠错编码方法有很多种，最简单也是最早的方法之一是海明码，它保证了任意两个编码信息至少有3个比特不同，并可以对单个比特错误进行修正。复杂一点的编码有BCH和网格码，可以纠正更多错误。这些编码经常根据符号纠错的方法来描述，不同编码适合不同的错误类型。例如，海明编码处理随机错误效果较好，而BCH编码处理突发错误（连续符号群发错误）效果较好。
3.3数字水印嵌入位置
数据库的容量是巨大的，而水印信号是有限的，要嵌入水印信号的元组数量远远小于数据库包含的元组，因此要选择一定数量的元组进行水印的嵌入，以减少工作量和避免对数据库的大量修改。数据库中的数据经常变动，所以要在不同情况下找到嵌入水印的元组就要对数据库中元组进行标记．同时在提取水印时，使用一样的标记可以找到这个元组．
3.4数字水印嵌入算法
1 )将文本水印信息转换为二进制形式；
2 )利用海明码对二进制水印进行纠错编码；
3 )计算HASH值ID和控制因子C，确定数字水印的嵌入位置T；
4 )根据T的值，按照水印二进制流的顺序，将0、1代码依次嵌入各数值型字段的最低比特位。
3.5数字水印提取算法
1 )针对数据库中的数值型字段，计算HASH函数的值，再通过控制因子C找到嵌入水印的位置；
2 )根据水印嵌入的位置， 顺序提取各嵌入位的0、1序列；
3 )根据0、1序列恢复成水印信息。
4.总结
数据库水印技术是数据库安全领域的新生事物，虽然数据库水印技术困难很大，研究进展缓慢，但数据库数字水印技术的研究具有很重要的理论意义和广阔的应用前景。本文阐述了数据库数字水印的基本原理和通用模型，并具体介绍了一种基于数值型字段的数字水印算法，该算法经实验证明具有较强的鲁棒性和健壮性。
参考文献：
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中图分类号:TP309 文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 10-0000-01
The Applications and Practice of Digital Watermark
in Streaming Media
Zhang Qiaorong
(Northwest Normal University,Lanzhou730070,China)
Abstract:In recent years,digital watermarking industry solved the contradictions have begun to appear,as the watermark capacity is relatively small,can not achieve the desired effect.This paper presents a digital watermarking algorithm food and for its small capacity,it presents an improved scheme.
Keywords:Digital copyright;Digital watermarking;Streaming media applications
随着Internet的迅猛发展为流媒体行业的进步起了关键性的作用,可以说,为流媒体业务的增加提供了市场推动力。于此同时,也进一步丰富了流媒体的吸引力,使之更加强大。但摆在我们面前的难题就是,这种迅速发展的网络和数字产品的可复制性,使得侵权、篡改和恶意盗版,这些已经极大危害了数字资源的版权机构。
作为数字版权的保护的有效技术手段之一,数字水印技术应运而生。数字水印信息嵌入并隐藏在主文件中,这样既能够得到保护又不影响美观性和可视性。在我国,数字水印的研究重点是在图像水印,并取得了很骄人的硕果。在文中我们推出了一种新型的适用于非压缩视频的空间域水印方法。并且我们在对改算法分析的同时,对于这种方法容量比较小的现状,列出了解决的方案。
一、非压缩视频的空间域水印算法
非压缩视频的空间域水印算法,指的是基于psycho-visual模型,也就是人眼对高纹理或者比较复杂纹理的区域失真不很敏感,而且分不清运动快速的物体的具体细节。实验确定high-detail杂纹理在时间轴上的迅速改变的区域来进行水印嵌入。
找出这些区域是算法的意义所在。为了达到这个目标,本算法出示了2个选择嵌人区域的规则:motion-detection和detail-detection。这两个规则可以进行简化,就是将其应用到图像分块的DCT缓缓的系数的能量上。在这种思路上,一个变换块的DC系数集中了块的平均能量强度,描述了对应块的视频内容的基本属性,所以,算法用相邻帧的DC系数做为motion-detection规则;同时,算法用变换块的AC系数做为detail―detection规则来确定块中是否包含high-detail信息。整个块选择过程如下。
在视频序列中抽取k帧的片断,该帧的大小是m×n,Xi;是原始视频中的第i帧,这里i=0,1,…,k一1。第一,当前帧Xi;被分成8×8的互不重叠的块,其中Xi,j表示第i帧的第j块,j=0,1,…,(m/n)/64―1。对每个块做DCT变换,得到变换块Xi,j。不失一般性,DCT系数从低频到高频排列,例如,Xi,j,o。是DC系数。接着,这块在2个层次上做如下划分:在inter-frame层次上,根据AC系数能量把帧中块划分为2类:low-detail类和high-detail类。这里,变换块Xi,j中的AC系数的能量用EAC (i,j)表示,即
如果EAC (i,j)表小于一个预先定义的阈值TD,那么块Xi,j就被划分到low-detail类,相反,它被划分到high―detail类,该类用集合S1:{Xi,d1,Xi,d2,…}表示。在intra-frame层次上,当前帧的变换块Xi,j。需要和临近帧中对应的块比较。在这里为了简单起见,算法只考虑上前一帧,即第(i-1)帧。这里定义DDC(i,j)表示相邻2块DC系数差的绝对值,作为motion―detection规则,表示为:
DDC(i,j)=丨X’I,j,o-X’i-1+j+0丨
如果DDC(i,j)小于一个预先定义好的阈值TM,那么当前帧的X“被划分到slow―motion类中,相反,该块被划分到fast―motion类中,该类用集合表示为
S2:{Xi,m1,Xi,m2,…Xi,mp}
对于每一个帧,那些同时在集合S1和S2中的块的集合表示为
S3:{Xi,e1,Xi,e2,…,Xi,en}
只有在集合S3中的块才适合嵌入水印。对所有的帧都做如上选择,就可以得到每个帧中适合嵌入水印的块。这里,选择合适的TD和TM达到视频质量和水印冗余度的一个折中。
二、测试结果及分析
测试中,Visual 2003环境下,实现上述算法,并在一段视频中嵌入了“中国论文下载”字,是一个20×20的图像,水印信息为400位,下面给出了图1-图2的实验测试效果图。
图1与图2对比可以看到,水印的嵌入并没有影响源视频质量,从测试结果可以看到,效果是可以接受的,能够分辨出嵌入的水印信息,达到了预期目的。
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中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)17-21511-03
1 引言
随着数字技术和互联网技术的不断发展，各种数字作品在网络上的应用越来越多，数字产品盗版和篡改问题也越来越严重。因此，数字作品版权保护也越来越得到人们的重视。数字水印作为数字作品版权保护的有效办法，也受到越来越多的重视和应用。所谓数字水印就是将某种识别信息嵌入到数字作品中，使得这种识别信息可以作为数字作品持有者对其所有权的一种凭证。到目前为止已经出现了许许多多的水印算法，总体上可以分为时空域和频域两种。空间域方法是指通过直接改变像素的亮度或彩色光带或在这两者之上叠加一个调制信号的方式嵌入水印信号。变换域数字水印方法是指将水印嵌入到多媒体数据的变换域上。常见的变换域方法有DCT，DFT和DWT。
在图象压缩领域，人们通过研究小波系数跟HVS(人类视觉系统)的关系来提高压缩效果。近些年许多基于小波域的水印算法都采用了这种技术。Lewis和Knowles在文献[3]中采用对小波系数进行量化的方法实现图象的压缩，其中的量化数组根据人眼对噪音的敏感度自适应地得到，由此建立了小波系数的视觉模型。
Barin等在文献[4]中对这种视觉模型进行了改进，并将其应用到数字水印的嵌入过程。对原始图象进行4级小波分解，然后根据视觉模型对每一级小波的中、高频部分系数进行了修改来嵌入水印。通过对含水印的图象分析，结果显示水印隐藏在图象的纹理比较多、亮度比较暗的地方，还有图象的边缘地区。Barni 视觉掩蔽模型是从亮度、纹理和小波特性等多方面对每个像素点计算视觉掩蔽强度，考虑因素比较全面，但计算量大，计算效率低。
黄达人、刘九芬和黄继武在文献[5]提出了另一种小波域水印算法。对原始图象进行了3级小波分解后，将3级小波分解后的原始图象的所有小波子带分割成大小相等互不重叠的子块且大小与水印的大小相同。将小波块分为两类:(1)具有较弱纹理(2)具有较强纹理。不同的类嵌入的强度不同。但水印的图象JPEG压缩后，失真比较明显。
本文算法将水印分成两半，分别嵌入到3级子带和2级子带中。将2、3级子带分块且大小和水印的大小相同。对小波子块做更细的分类，不同的类嵌入强度不同。水印在嵌入前进行DCT变换。这样做是为了更好的保证水印的不可见性
2 水印的嵌入和提取
2.1 水印的嵌入
Step1：宿主图象O 做3次小波变换得到不同分辨率的细节子图Chi、CVi、CDi（i=1,2,3）和一个逼近子图CA3；
Step2：Chi、CVi、CDi（i=2，3 ）和CA3;划分小波子块且大小和水印相同；
Step3：计算每块小波子块的最合适的嵌入强度；
（1）考虑HVS特性对小波子块的敏感性。
设任一小波子块为Wk对Wk进行亮度划分时，将Wk分成亮和暗两类设整个图像的小波系数均值为 mean ，Wk的小波系数均值为meanwk。meanwk≥ mean ，then Wk为亮子块，else Wk为暗子块。在对纹理划分若满足
max(Wk)-mean(Wk) ≤JND(Wk)
max(Wk)-mean(Wk) ≥JND(Wk) （1）
则我们就说Wk为均匀子块,否则为非均匀子块.其中JND(wk)=a*mean(Wk),mean(Wk)表示Wk的平均数值,a为常数.
最后，对非平滑块进行划分，方法见文献[5]。至此,小波子块按分为亮度分为暗和亮两类,按纹理被划分为综上所述3类，可将所有的中.低频小波子块划分为s1,s2,s3三类, 对不同类的小波子块，设它对噪声的掩盖因子为ρsi
（2）考虑小波子带对噪声的敏感性。
对图像进行小波变换后，人眼对不同方向不同层次的中高频子图像中的噪声比较不敏感，特别是对45度方向高频子图像中的噪声更不敏感（如CH子带）。本文取文献[4]的模型。设不同层l(l=2、3)小波子带对噪声的掩盖因子记为Sl.o
Step4：对每块小波子块都按(6)式嵌入整个的水印信号Wd 。嵌入公式为:
Fkk(x,y)=Fk(x,y)+β.νWd(x,y)（4）
其中β为大小可变的比例因子, ν=ρsi*Sl.o自适应系数
Step5：对嵌入水印后的小波子块进行IDWT得到嵌入水印后的图象Y
2.2 水印的提取
水印提取实际上是水印嵌入的逆过程, 需要用到原始图像, 通过对原始图像和嵌入水印后的图像同时进行小波变换, 计算出3、2层每个小波子带、小波子块的嵌入数值, 逆运算求出嵌入的水印信号。把在每个小波子带、小波子块得到嵌入的水印信号进行平均,得到嵌入的置乱后的确认水印Wd1和Wd2最后,对Wd进行调解.对提取出的水印信号Wd进行反置乱.得到恢复的水印信号,记为Wd*。
3 实验结果和分析
对水印的可感知性进行评估可以通过主观测试或者质量度量来衡量。主观测试对最终的质量评价有一定的使用价值，但研究和开况并不实用。
在这种情况下，量化失真的度量也就更加有效，并且也使不同的方法间的比较也趋向于合理，因为结果不依赖于主观评定。一般采用的度量标准是峰值信噪比(PSNR).
在常用的视频序列和商用图象的应用中，取K=8，在一些文献中，直接将αmax2=255代入到公式中。
水印信息的评价采用NC作为评价标准。
实验中使用Haar小波进行分解，选取"Lena","pep-pers","barb"3幅大小为512*512的经典原始图象作为原始图象。64*64的二值图象作为水印。
为了平衡不可见性和稳定性，选取β=33作为调节因子，如图1所示。图1(a)为512*512的原始灰度图象，图1(b)为嵌入水印后的lena图象(PSNR=46.73),图1(c)为64*64的水印信息，图2(d)为提取的水印信息(NC=0.998)。
由表1可以看出本算法与文献[5]算法的比较结果。在选取不同的原始图象时,本算法的PSNR值都要高出5db左右。
几种攻击测试和结果如下所示：
（1）JPEG压缩。表2为两种算法JPEG压缩后的检测结果比较，其中QF为压缩因子，PSNR是根据原始图象和JPEG压缩后的图象水印图象求出的值。
当QF小于30时水印可以准确地提取。当QF=15时含水印图象已经有了非常严重的失真，但是根据提取的水印图象仍
能辨认够出 “花朵”。
（2）添加高斯噪音攻击。表3中Density为密度因子范围为1~100，实验结果证明本算法对高斯攻击具有较强的稳定性。
（3）中值滤波。表4使用中值滤波进行了攻击测试，提取水印图象中的汉字能够被明显地辨认出来。
（4）剪切。提取水印图象中的“花“汉字能够被辨认出来。
4 结论
提出了一种基于人类视觉系统的小波域数字水印算法。从实验结果可以看出。嵌入水印图象具有更好的不可见性。这主要归功于对小波块的进一步分类和对水印进行DCT变换。攻击检测证明本算法对JPEG压缩、添加高斯噪音、中值滤波、剪切等常见的水印攻击上，具有较强的稳健性。
参考文献：
[1] 黄继武,谭铁牛.图象隐形水印综述[J].自动化学报,2006,26(5):645-655.
[2] 鲁江,基于小波变换数字水印算法的研究[J].兰州理工大学硕士论文,2005,25(3):30-45.
[3] Lewis A S,Knowles G,Image Compression Using the 2-D WaveletTransform[J].IEEE Trans,On Image Processing,1992,(2);244-250.
[4] Barin M,Bartolini P,Piva A,Improved Wavelet-based Water-marking Through Pixel-wise Masking[J].IEEE Trans,on Image Processing,2001,10(5):783-791.
[5] 黄达人,刘九芬,黄继武.小波变换域图象水印嵌入对策和算法[J].软件学报,2002,13(7):1290-1297.
[6] 郭宏.基于小波域的稳健性数字图像水印优化算法[J].纺织高校基础学报,2007(04).
[7] 郭玉辉,高世伟.结合人类视觉系统的数字图像水印技术[J].计算机工程与设计.2008(01).
[8] 张洪,刘晓云.基于小波变换的自适应公钥数字水印[J].电子科技大学学报,2007(01).
中图分类号：TP309.7 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）11-0129-02
1、音频数字水印
作为解决数字产品版权保护问题的重要手段，数字水印技术非常值得我们关注。它利用人类的听觉和视觉特性，在保证从感觉和统计上都是不可察觉的情况下，往视音频媒体里嵌入与视音频媒体无法分开的信息，从而跟踪视音频媒体的使用情况，并借助相关技术手段来保证视音频得到合法使用。
音频数字水印的基本思想是：利用人类的听觉特性，在保证从感觉和统计上都是不可察觉的情况下，向数字音频数字产品中嵌入水印信息（可以是版权标志、用户序列号或者是产品的相关信息），并使得该信息一直“粘”在音频媒体上，无法分开[1]。这样我们就可以一直跟踪音频媒体的使用情况，对其版权进行有效的保护。
2、离散小波变换概述
离散小波变换相当于对信号进行具有低通和高通性质的双通道滤波处理，其低通滤波器输出的信号是原始信号的近似信号，高通滤波器输出的是原始信号的细节信号。经一次DWT变换，把原信号的频带分为高频和低频相等的两部分，第二次变换后，低频部分频带又被等分为高频和低频部分。在实际应用中，大多数信号低频部分表示的是其原始信号的特征，高频部分和扰动、噪音等联系在一起[2]。如果除去高频部分，原始信号的基本特征依然能够保留。低频部分表示的是其原始信号的轮廓、特征，而高频部分往往是表示的细节。所以，我们选择将水印嵌入到经DWT处理后的低频部分，来提高算法的稳健性能。
3、水印图像置乱
通过置乱的方法可以把要嵌入的水印图像的像素在整体数量不变的原则下把顺序打乱。通过水印图像像素的错乱分布来提高水印的鲁棒性。其方法有很多种，比如有、Hilbert、Arnold、幻方、混沌、图像仿射变换等等置乱技术有很多种，从容易实现及计算量小的方面考虑，本论文取用基于Arnold变换的置乱方法[3]。
4、水印算法流程图
（1）嵌入水印算法流程图如图1所示。
（2）提取水印算法流程图如图2所示。
5、算法实现
（1）原始音频分段处理：设A是原始音数据，根据音频文件类型可以把其分为两个部分AH和AL：A=AH+AL，AH是和文件属性相关的部分，对其可以不做处理。AL为能够嵌入水印的部分，长度为L，若a（I）为AL第I个数据幅值，可表示为：A={a（I），0I
（2）水印图像处理：我们选取的水印为大小为64×64的二值图像，可表示为：M={m（I，j），0≤I＜64，0≤j＜64}m（I，j）{0，1}。将原始水印图像的二维数据变为一维数据，则处理后的水印信号可以表示为：V={v（k）=m（I，j）， k=I×64+j，k=64×64}
（3）水印置乱：为了使水印有更好的鲁棒性，对嵌入的水印进行置乱处理，在这里对图像进行了Arnold进行置乱，置乱次数n，可以作为提取水印的密钥（key）。
（4）原始音频信号小波分解：选择合适的小波基进行一维小波三级分解，如公式：DL=DWT（AL）=CA3+CD3+CD2+CD1。cA3、cD3是三级分解的近似分量和细节分量，cD2和cD1是二级和一级小波分解的细节分量。由于小波分解的近似分量是信号的低频部分，往往是最重要的，水印嵌入在这部分可以增强水印的稳健性。因此，提取这部分小波系数来进行下一步的变换。
（5）水印信号的嵌入：令CK=CA3这里通过修改系数来进行水印的嵌入，设为嵌入水印后的音频信号，则利用乘性规则得到如公式（1）。
（0≤k≤K） （1）
公式（1）中的a是大于0的比例因子，通过调节它的大小，在具有听觉不可见性的同时，又能保证所水印的信号强度，以便能准确的把嵌入的水印从音频信号中提出，又不会影响其他系数值的大小。
（6）离散小波逆变换：以C*代替cA3，得到嵌入水印后的小波，变换可以描述为：A’L=C*+cD3+cD2+cD1，然后坐DWT变换，变换后就能得出时域中包含数字水印的音频信号：A’L=IDWT（D’L）。将A’L替换AL就能得出最终包含水印信息的音频：Aw=AH+A’L。
（7）水印的提取：通过排序选择长度满足水印长度的Csk，进行水印提取，根据水印嵌入的位置和原始音频信号的Ck，依据乘性规则逆向求解公式（2）可得到数据序列。
（2）
（8）逆置乱：将得到的序列{v’（k）}进行逆置乱，得到水印信号的一维序列{v（k）}。
（9）升维处理：对水印序列{v（k）}作升维处理见公式（3），将一维的序列变为二维的图像：Ws={ws（I，j）=vk，0≤i≤M1-1，0≤j≤M2-1，k=I×M1+j} （3）
6、结语
本文对变换域内，对离散小波域的音频水印算法的进行了研究与实现。利用离散小波变换和离散小波逆变换，将水印图像经过置乱处理后嵌入到音频信号中并提取。笔者将该算法通过仿真软件实现水印图像的嵌入，音频信号的小波变换，水印图像的嵌入及提取。并且在各种攻击下对水印的鲁棒性进行了测试。从实验结果分析出该水印算法有较好的鲁棒性。
参考文献
