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【摘 要】伴随着网络的普及和多媒体技术的发展，数字作品的侵权变得越来越严重。数字水印技术作为数字产品版权保护的有效手段正得到广泛的研究和应用。本文采用一种基于离散小波变换及人类视觉系统的数字水印算法，通过对lena图像、产品设计图、企业LOGO的嵌入与提取实现水印技术在数字产品中的版权保护。
【关键词】图像数字水印；离散小波变换；人类视觉系统；版权保护
0.引言
随着信息时代的到来，特别是Internet的普及，许多传统媒体内容正在向数字化转变。各种形式的多媒体数字作品纷纷以网络形式发表，这为作品的创作者和使用者提供了很大的便利，但随之而出现的问题也十分严重：如作品侵权更加容易，篡改更加方便等。因此，数字作品的版权保护成了当前的热点问题。传统的信息安全主要是以密码学为基础，其保护方式是控制文件的存取，将机密文件加密成密文。随着电脑软硬件技术的不断发展，这种加密形式已经变得越来越不安全。
针对数字产品的版权保护问题，本文采用一种基于离散小波变换DWT及人类视觉系统HVS的水印算法，通过对lena图像、产品设计图、企业LOGO的嵌入与提取，实现水印技术在数字产品中的版权保护。
1.数字图像水印技术
1.1离散小波变换DWT
小波理论是近年来兴起的新的数学分支，它是继1822年法国人傅立叶提出傅立叶变换后的又一里程碑式的发展，解决了很多傅立叶变换不能解决的困难问题。小波变换用于图像分析的基本思想就是把图像进行多分辨率分解，將图像分解成不同空间、不同频率的子图像。图像经过小波变换后被分割成四个频带：水平、垂直、对角线和低频，低频部分还可以继续分解。对一幅图像来说，小波变换构成了对它的多尺度时频分解。
DWT算法即离散小波变换域算法，是根据小波分解后产生的近似子带和细节子带系数的不同，确定水印嵌入位置的不同，主要可以分为低频域水印算法和高频域水印算法。低频域水印算法主要考虑近似子带系数能量大，经过一般的信号处理后仍能很好保留的特点，嵌入一定强度的水印，达到不影响原图视觉质量的效果。高频域水印算法利用人眼视觉特性，在细节子带的边缘和纹理处系数较大，嵌入水印信息后，人眼对图像的变化不敏感。
1.2人类视觉系统HVS
图像质量的下降对人眼视觉的影响是通过人类视觉系统的灵敏度决定的。此外，人类视觉系统的灵敏度还受到图像局部空间频率的影响，大量的实验结果表明：影响像素误差可视度的因素是误差周围的局部区域环境，而不是整个图像的背景环境。人眼对图像不同特性的敏感程度存在一定的差异。对于图像来说，HVS的主要特性一般表现在三个方面：亮度特性、频域特性、图像类型特性。
HVS对不同的颜色其敏感性也各有不同。对于彩色图像来说，每一个像素都可以分为R、G、B三种基色，在向彩色图像嵌入水印时，可根据人眼对不同颜色的敏感性的不同来调整水印的嵌入能量，使得嵌入水印后的图像具有比较好的质量。
1.3数字图像水印嵌入与提取模型
水印的嵌入过程如图1所示。该框图显示的是将水印信号嵌入到其他原始数据中的大致流程。输入端为原始对象、水印和密钥。水印可以是任何形式的信息，比如序列号、文本信息或图像。密钥用于增强系统安全性。输出端为嵌入水印后的对象。
图1 水印嵌入系统框图
水印的提取可以用于任何产品，提取时可以需要原始对象的参与，也可以不需要原始对象的参与。图2是水印提取与水印检测的框图。其中的虚框部分表示在提取水印信号时原始对象的参与。
图2 水印提取系统框图
2.数字水印在版权保护中的应用
本文采用基于DWT及HVS技术的数字水印算法，通过对lena图像嵌入与提取水印验证水印算法的可行性，并继而应用于产品设计图、企业LOGO等实际场合。
2.1 MATLAB测试仿真及结果分析
本算法是将一幅大小为128×128的彩色水印“SIIT”图像嵌入到大小为256×256的彩色“lena”图像中。
水印嵌入、提取结果如图3、4所示。
图3 原始图像与水印图像的比较 图4 原始水印与提取水印的比较
从水印嵌入过程生成的水印图像观察，我们可以判断该算法嵌入的水印具有视觉上良好的隐蔽性。原始Lena图像及水印图像之间的峰值信噪比PSNR值达到了33.5528dB，而提取后的水印与原始水印之间的归一化相关系数也达到了0.9955，充分说明基于本算法的水印的嵌入及提取很好的保持了原始图像的品质。
2.2实际应用
为进一步验证基于DWT及HVS的图像水印技术在版权保护中的应用，本文采用了另外两幅图像分别进行测试。进行测试的第一幅图像为一张产品设计图，第二幅图像为某企业LOGO。测试的结果如下：
（1）应用1：产品设计图嵌入与提取测试结果。
图5为水印嵌入测试结果，图6为水印提取测试结果。
图5 产品设计图水印嵌入结果 图6 产品设计图水印提取结果
（2）应用2：企业LOGO嵌入与提取测试结果。
图7为水印嵌入测试结果，图8为水印提取测试结果。
图7 企业LOGO水印嵌入结果 图8 企业LOGO水印提取结果
通过对两幅实际图像的水印嵌入与提取仿真，测试PSNR及NC指标系数，所示结果如表1所示。
表1 PSNR及NC值
第一幅测试图像的PSNR达到了34.1982dB，说明嵌入水印后的图像与原始的产品设计图较为接近，嵌入水印后未影响产品设计图的正常使用。NC值达到0.9791，也充分说明了提取后的水印与原始水印之间的相似程度。虽然第二幅测试图像的 NC值较低，但从提取的结果可清晰地分辨出嵌入的水印。当出现版权纠纷时，仍可通过提取水印来验证版权的归属。
3.结束语
数字水印技术是一种新型的信息隐藏技术，它的主要思想是在数字文本、图像、视频及音频等媒体中加入保护数字产品的版权证明。它弥补了密码技术及数字签名技术的缺陷。因此，数字水印技术成为当前多媒体信息隐藏领域发展最快的热点技术，得到广泛的应用和研究。本文基于DWT及HVS技术实现水印的嵌入与提取，并通过MATLAB软件的仿真测试实现了了其在版权保护方面的应用。
【参考文献】
[1]许文丽，王命宇，马君.数字水印技术及应用[M].北京：电子工业出版社，2013.
[2]杨榆.信息隐藏与数字水印实验教程 [M].北京：国防工业出版社，2010.
[3]钟桦，张小华，焦李成.数字水印与图像认证——算法及应用[M].西安：西安电子科技大学出版社，2006.
[4]Schyndel R G van，Tirkel A Z，Osborne C F.A digital watermark[J].First IEEE International Image Processing Conference，1994.
【关键词】图像数字水印；离散小波变换；人类视觉系统；版权保护
0.引言
随着信息时代的到来，特别是Internet的普及，许多传统媒体内容正在向数字化转变。各种形式的多媒体数字作品纷纷以网络形式发表，这为作品的创作者和使用者提供了很大的便利，但随之而出现的问题也十分严重：如作品侵权更加容易，篡改更加方便等。因此，数字作品的版权保护成了当前的热点问题。传统的信息安全主要是以密码学为基础，其保护方式是控制文件的存取，将机密文件加密成密文。随着电脑软硬件技术的不断发展，这种加密形式已经变得越来越不安全。
针对数字产品的版权保护问题，本文采用一种基于离散小波变换DWT及人类视觉系统HVS的水印算法，通过对lena图像、产品设计图、企业LOGO的嵌入与提取，实现水印技术在数字产品中的版权保护。
1.数字图像水印技术
1.1离散小波变换DWT
小波理论是近年来兴起的新的数学分支，它是继1822年法国人傅立叶提出傅立叶变换后的又一里程碑式的发展，解决了很多傅立叶变换不能解决的困难问题。小波变换用于图像分析的基本思想就是把图像进行多分辨率分解，將图像分解成不同空间、不同频率的子图像。图像经过小波变换后被分割成四个频带：水平、垂直、对角线和低频，低频部分还可以继续分解。对一幅图像来说，小波变换构成了对它的多尺度时频分解。
DWT算法即离散小波变换域算法，是根据小波分解后产生的近似子带和细节子带系数的不同，确定水印嵌入位置的不同，主要可以分为低频域水印算法和高频域水印算法。低频域水印算法主要考虑近似子带系数能量大，经过一般的信号处理后仍能很好保留的特点，嵌入一定强度的水印，达到不影响原图视觉质量的效果。高频域水印算法利用人眼视觉特性，在细节子带的边缘和纹理处系数较大，嵌入水印信息后，人眼对图像的变化不敏感。
1.2人类视觉系统HVS
图像质量的下降对人眼视觉的影响是通过人类视觉系统的灵敏度决定的。此外，人类视觉系统的灵敏度还受到图像局部空间频率的影响，大量的实验结果表明：影响像素误差可视度的因素是误差周围的局部区域环境，而不是整个图像的背景环境。人眼对图像不同特性的敏感程度存在一定的差异。对于图像来说，HVS的主要特性一般表现在三个方面：亮度特性、频域特性、图像类型特性。
HVS对不同的颜色其敏感性也各有不同。对于彩色图像来说，每一个像素都可以分为R、G、B三种基色，在向彩色图像嵌入水印时，可根据人眼对不同颜色的敏感性的不同来调整水印的嵌入能量，使得嵌入水印后的图像具有比较好的质量。
1.3数字图像水印嵌入与提取模型
水印的嵌入过程如图1所示。该框图显示的是将水印信号嵌入到其他原始数据中的大致流程。输入端为原始对象、水印和密钥。水印可以是任何形式的信息，比如序列号、文本信息或图像。密钥用于增强系统安全性。输出端为嵌入水印后的对象。
图1 水印嵌入系统框图
水印的提取可以用于任何产品，提取时可以需要原始对象的参与，也可以不需要原始对象的参与。图2是水印提取与水印检测的框图。其中的虚框部分表示在提取水印信号时原始对象的参与。
图2 水印提取系统框图
2.数字水印在版权保护中的应用
本文采用基于DWT及HVS技术的数字水印算法，通过对lena图像嵌入与提取水印验证水印算法的可行性，并继而应用于产品设计图、企业LOGO等实际场合。
2.1 MATLAB测试仿真及结果分析
本算法是将一幅大小为128×128的彩色水印“SIIT”图像嵌入到大小为256×256的彩色“lena”图像中。
水印嵌入、提取结果如图3、4所示。
图3 原始图像与水印图像的比较 图4 原始水印与提取水印的比较
从水印嵌入过程生成的水印图像观察，我们可以判断该算法嵌入的水印具有视觉上良好的隐蔽性。原始Lena图像及水印图像之间的峰值信噪比PSNR值达到了33.5528dB，而提取后的水印与原始水印之间的归一化相关系数也达到了0.9955，充分说明基于本算法的水印的嵌入及提取很好的保持了原始图像的品质。
2.2实际应用
为进一步验证基于DWT及HVS的图像水印技术在版权保护中的应用，本文采用了另外两幅图像分别进行测试。进行测试的第一幅图像为一张产品设计图，第二幅图像为某企业LOGO。测试的结果如下：
（1）应用1：产品设计图嵌入与提取测试结果。
图5为水印嵌入测试结果，图6为水印提取测试结果。
图5 产品设计图水印嵌入结果 图6 产品设计图水印提取结果
（2）应用2：企业LOGO嵌入与提取测试结果。
图7为水印嵌入测试结果，图8为水印提取测试结果。
图7 企业LOGO水印嵌入结果 图8 企业LOGO水印提取结果
通过对两幅实际图像的水印嵌入与提取仿真，测试PSNR及NC指标系数，所示结果如表1所示。
表1 PSNR及NC值
第一幅测试图像的PSNR达到了34.1982dB，说明嵌入水印后的图像与原始的产品设计图较为接近，嵌入水印后未影响产品设计图的正常使用。NC值达到0.9791，也充分说明了提取后的水印与原始水印之间的相似程度。虽然第二幅测试图像的 NC值较低，但从提取的结果可清晰地分辨出嵌入的水印。当出现版权纠纷时，仍可通过提取水印来验证版权的归属。
3.结束语
数字水印技术是一种新型的信息隐藏技术，它的主要思想是在数字文本、图像、视频及音频等媒体中加入保护数字产品的版权证明。它弥补了密码技术及数字签名技术的缺陷。因此，数字水印技术成为当前多媒体信息隐藏领域发展最快的热点技术，得到广泛的应用和研究。本文基于DWT及HVS技术实现水印的嵌入与提取，并通过MATLAB软件的仿真测试实现了了其在版权保护方面的应用。
【参考文献】
[1]许文丽，王命宇，马君.数字水印技术及应用[M].北京：电子工业出版社，2013.
[2]杨榆.信息隐藏与数字水印实验教程 [M].北京：国防工业出版社，2010.
[3]钟桦，张小华，焦李成.数字水印与图像认证——算法及应用[M].西安：西安电子科技大学出版社，2006.
[4]Schyndel R G van，Tirkel A Z，Osborne C F.A digital watermark[J].First IEEE International Image Processing Conference，1994.