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1，数字水印技术 步骤 叙述

数字水印技术，大分为两种。频域水印技术，空域水印技术。空域水印技术强健性比较低，所以现在大多都用频域水印技术。空域水印：如果以灰色图片水印为例，色素值域是0~255，每色素是8bit.空间上，可以分最高位，与最低位。最高位，就是黑白图，只有两个颜色，不是黑色就是白色，没有中间色，往下，慢慢出现中间色。嵌入水印呢，嵌入在中间位部分。频域，主流是DCT,DWT水印技术。变换后，没频段都可嵌入，根据方法不同而不同。一般，DWT,DWT水印大多选择中频部分选择嵌入水印。

数字水印技术 步骤 叙述

2，什么是数字水印技术Digital Watermarking最好是有样品具体

由于多媒体技术取得了重大发展，使得非法拷贝和传播有价值、受版权保护的数字产品相当容易。这种所谓的盗版给音乐、影视、广播和软件行业造成极大的经济损失。 传统的版权保护方法包括：在通信网中限制某些站点的存取和对多媒体数据进行加密且严格管理密码，这种称之为“信任系统”通过阻止未授权用户访问多媒体数据来实现版权保护。然而，一旦授权用户非法拷贝、非法传播给其他用户，这种系统对版权保护无济于事。 针对以上情况，数字水印技术被提出且被认为最有希望成为“信任系统”的补充。数字水印技术是将一段特殊的信息隐藏在文本、图像、视频、音频等多媒体数据中，这种特殊的信息即数字水印永久地和多媒体数据结合在一起。与加密技术不同，这种技术对原数据基本上不作改变。 水印标明数据的所有者、日期、权限等信息，就像产品的商标一样。因而，水印可用于标题说明、数据鉴别、保密通信和版权保护等，根据不同的目的，水印包含的信息不同。 2．数字水印技术的框架 目前，数字水印技术仍没有统一的标准。本文以图像数据为例，其一般原理同样适用于其它多媒体数据。图 1、图2、图3 分别示出了数字水印技术涉及的三个过程：水印的加入、通信、水印检测。 图 1 水印生成及加入过程 图 1 可分成 C1、C2 两个过程。原始图像 I 和版权信息S通过 C1运算生成水印W ,掩蔽 M 、关键字 K 和原始图像 I 通过 C2 运算过程生成含水印的图像 I。关键字 K的作用有二，一是保密性：K仅为授权部门所知；二是指定加入水印的位置，掩蔽 M 的目的是利用HVS(人的视觉系统)特性，加入尽可能强的水印信号到原始图像 I 中，以便提高水印的健壮性。 图像 I 在传播过程中必然会受到各种有意或无意的干扰而变形成图像 I” ,这一过程可用通信领域的通信信道来表示

什么是数字水印技术Digital Watermarking最好是有样品具体

3，什么是数字水印技术

答 ：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）当中，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。数字水印技术基本上具有下面几个方面的特点：----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----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；----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。----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。
数字水印（digital watermarking）技术是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体当中(包括多媒体、文档、软件等)或是间接表示(修改特定区域的结构)，且不影响原载体的使用价值，也不容易被探知和再次修改。但可以被生产方识别和辨认。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。 数字水印是实现版权保护的有效办法，是信息隐藏技术研究领域的重要分支。

什么是数字水印技术

4，数字水印的水印算法

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)。 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。该类算法的隐藏和提取信息操作复杂，隐藏信息量不能很大，但抗攻击能力强，很适合于数字作品版权保护的数字水印技术中。1. 基于离散余弦变换的数字水印最早的基于分块DCT水印技术出现于E Koch，J Zhao的文献。针对静止图像和视频压缩标准（JPEG和MPEG），他们的水印方案中图像也被分成8×8的块，由一个密钥随机的选择图像的一些分块，在频域的中频上稍微改变一个三元组以隐藏二进序列信息。选择在中频分量编码是因为在高频编码易于被各种信号处理方法破坏，而在低频编码则由于人的视觉对低频分量很敏感，对低频分量的改变易于被察觉。未经授权者由于不知道水印嵌入的区域，因此是很难测出水印的，此外，该水印算法对有损压缩和低通滤波是鲁棒的。将图像分割成8×8块，并对每个块做DCT变换，然后随机选择构造所有块的一个子集，对子集的每一个块，选择一组频率并嵌入二进制水印信息。由于频率组的选择不是基于最显著分量，并且频率系数的方差较小，因此该方法对噪声、几何变形以及多文档攻击比较敏感。Cox等人于1995年提出了基于图像全局变换的水印方法，称之为扩频法。这也是目前大部分变换域水印算法中所用到的技术。它将满足正态分布的伪随机序列加入到图像的DCT变换后视觉最重要系数中，利用了序列扩频技术（SS）和人类视觉特性（HVS）。算法原理为先选定视觉重要系数，再进行修改，最常用的嵌入规则如下：其中分别是修改前和修改后的频域系数，α是缩放因子，是第i个信息位水印。一般说来，乘法准则的抗失真性能要优于加法准则。水印的检测是通过计算相关函数实现的。从嵌入水印的图像中提取出是嵌入规则的逆过程，把提取出来的水印与原水印作相似性运算，与制定的阈值比较，可确定是否存在水印。这是稳健性水印的奠基性算法。Chiou-Ting Hsu等人提出一种基于分块DCT的水印，他们的水印是可辨识的图像，而不是简单的一个符号或一个随机数。通过有选择地修改图像的中频系数来嵌入水印。验证时，衡量提取出的水印同原水印之间的相似性来判断是否加入了水印2. 基于离散小波变换的数字水印与传统的DCT变换相比，小波变换是一种变分辨率的，将时域与频域相联合的分析方法，时间窗的大小随频率自动进行调整，更加符合人眼视觉特性。小波分析在时、频域同时具有良好的局部性，为传统的时域分析和频域分析提供了良好的结合[6]。目前，小波分析已经广泛应用于数字图像和视频的压缩编码、计算机视觉、纹理特征识别等领域。由于小波分析在图像处理上的许多特点可用于信息隐藏的研究，所以这种分析方法在信息隐藏和数字水印领域的应用也越来越受到广大研究者的重视，目前已经有很多比较典型的基于离散小波变换的数字水印算法。除了上述有代表性的变换域算法外，还有一些变换域水印算法，它们中有相当一部分是上述算法的改进及发展。总的来说，与空域的方法相比，变换域的方法具有如下优点：(1) 在变换域中嵌入的水印信号能量可以分布到空域的所有像素上，有利于保证水印的不可见性；(2) 在变换域，人类视觉系统(HVS) 的某些特性（如频率掩蔽特性）可以更方便地结合到水印编码过程中，因而其隐蔽性更好；(3) 变换域的方法可与国际数据压缩标准兼容，从而易实现在压缩域(compressed domain) 内的水印算法，同时也能抵抗相应的有损压缩。 人的生理模型包括人类视HVS(HumanVisualSystem)和人类听觉系统HAS。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。利用视觉模型的基本思想均是利用从视觉模型导出的JND(Just Noticeable Difference)描述来确定在图像的各个部分所能容忍的数字水印信号的最大强度，从而能避免破坏视觉质量。也就是说，利用视觉模型来确定与图像相关的调制掩模，然后再利用其来插入水印。这一方法同时具有好的透明性和强健性。

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