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我国防伪印刷的数字水印研究

2021-08-18 来源:齐齐哈尔机械信息网

我国防伪印刷的数字水印研究

提起水印,我们就会立刻想到用于钞票印刷的水印纸。它是大多数人比较熟悉的一种防伪技术,由于它具有良好一线防伪效果,所以被广泛应用于许多纸币、票证之中,然而,由于传统防伪水印技术存在的一些技术不完善,使不法分子有机可乘。此外,对一些诸如音像制品、电影拷贝、网络出版、电子图书版权、证卡之类等防伪,这种传统的水印纸也只能望洋兴叹了。如今随着科技的不断发展,开发出了新的防伪技术――数字水印,它们对于艺术品防伪、音像制品等电子产品以及网络出版、电子图书等防伪,起到了重要的作用。

一、数字水印的特点

数字水印也叫数码水印,就是用数码化技术将图像、音频、视频、文本、网络等目标直接隐藏在静止图像、活动图像或其他数码化传播媒体中的技术,它被称为图像数码化水印处理技术。其实质就是图像信息的隐藏或称为图像水印处理技术。依据所嵌入的主媒体不同,主要可分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印和网络水印。与传统加密系统不同的是,数字水印技术应用的主要目的并不是限制对媒体的访问,而是确保媒体中水印不被改变或消除,从而为媒体提供必要的证明信息;此外,也可用于保密通信和隐含信息标注等。

从视觉效果考虑,图像水印分为可见和不可见两种。由于可见水印的应用范围和技术受到较大限制,因此应用范围不太广泛;而不可见(隐形)水印则是目前图像水印的主要研究内容。通过在原始图像中嵌入秘密信息――水印来证实该数据的所有权归属或数据的完整性。

水印可以是代表所有权的文字或ID、图形、图像、音频数据、随机序列等。从图像处理的角度看,嵌入水印可以视为在强背景(原始图像)下叠加一个弱信号(水印)。由于人的视觉系统分辨率受到一定的限制,只要叠加信号的幅度低于HVS的对比度门限,HVS就无法感觉到信号的存在。对比度门限受视觉系统的空间、时间和频率特性的影响。因此,通过对原始图像做一定的调整,有可能在不改变视觉效果的情况下嵌入一些信息。另一方面,从数码通信的角度看,水印编码(嵌入)可理解为在一个宽带信道(原始图像)上用扩频通信技术传输一个窄带信号(水印)。尽管水印信号具有一定的能量,但分布到信道中任一频率上的能量是难以检测到的。水印的译码(检测)则是一个有噪信道中弱信号的检测问题。

在一些应用场合下,水印的检测允许有原始图像的辅助;而在另外一些场合下,有可能无法得到原始图像。通常由于水印信号与原始图像信号相比弱得多,没有原始图像辅助的检测方法将更加困难。也就是说,借助原始图像,水印算法的抗噪声稳健性能更好一些。在几何变换和几何失真的情况下,水印分量的同步问题也将使检测更加复杂。随机序列作为水印,只能给出“Yes”或“No”的结论,换句话说,放进图像的秘密信息事实上仅为此1bit。在许多应用场合,要求嵌入图像的信息是可读的或可视的,如有意义的文字串或者一个图像(商标、印鉴)等,这种有意义的水印与无意义的伪随机噪声相比,所具有的优点是不言而喻的。如何在图像中嵌入有意义的信息将是极具实际价值的研究内容。

二、数字水印技术的研究

稳健水印理论与算法是目前隐形水印的主要研究内容,影响水印的稳健性的两个关键的技术是水印的结构和水印的嵌入策略。为了使水印有较好的稳校?Gaussian序列、均匀分布序列、M进制序列)作为水印。有的研究人员提出,利用Gaussian随机序列产生的水印具有更好和稳健性。这是由于Gaussian分布的随机序列与其他分布的等长的随机序列相比,具有更大的自相关系数,因此,Gaussian分布的随机序列应具有最好的性能。需要注意的是,由Gaussian随机序列构成的水印当长度较长时,个别样值可能会过大,必须对其加以限制以满足不可见性的要求。

根据实现的过程,水印算法主要可分为空域的方法和变换域的方法两种。空域的方法是通过直接改变主图像某些像素值来嵌入水印,研究人员利用一个扩展的m序列作为水印,并把它嵌入到图像每行像素的最低有效位(LSB)中,其主要缺点是抗JPEG压缩和稳健性不好,且由于所有像素的LSB都改变和利用m序列而易受攻击。

此后,又有人在此基础上做了改进,把m序列扩展成二维,并应用相关函数改进了检测过程,从而提高了稳健性。也有人把LSB方法应用于彩色图像,在LSB方法中,图像的LSB平面先被设置为0,然后根据要嵌入的水印改变为1或不变。改变LSB的做法的依据,是不重要数据的调整对原始图像的视觉效果影响较小,然而,由于最低有效位的数据最有可能在常见的信号处理过程(如数据压缩和低通滤波)中丢掉,因而稳健性差。这种方法只适用于噪声(包括对嵌入水印的图像进行处理所引起的等效噪声)很弱的应用场合。又有一些研究人员提出了一个基于空域分块的方法。通过改变块均值来嵌入水印。也有人根据一个二进制伪随机序列,把图像中的所有像素分为两个子集,改变其中一个子集的像素值来嵌入水印。变换域的水印算法是在变换域中实现的。在这一类算法中,某些变换系数被改变以嵌入水印。有人采用与调整LSB类似的做法,把水印嵌入频域的高频系数中。又有人则提出了一个不同的观点,即水印应放在视觉上最重要的地方(主要对应于频域的低频系数),这种提法的理由是感觉上重要的分量是图像信号的主要成分,携带较多的信号能量,在图像有一定失真的情况下,仍能保留主要成分,作为水印载体,有利于提高水印的稳健性,其方法现在已成为一种典型的模式。有人把图像进行8×8DCT,然后将一个二进制序列作为水印放入DCT中频频带;又有人则计算整个图像的DCT,把一个实数序列嵌入DCT的中频系数中。DCT域的方法计算量较小,且与国际数据压缩标准(JPEG、MPEG、H261/263)兼容,便于在压缩域中实现,目前用得最多。也有人提出了两个DFT域的水印算法,一个把水印嵌入图像DFT系数的相位信息中,其算法的依据是:从图像的可理解性角度,相位信息比振幅信息更重要;另一个算法实现了水印的平移、旋转和尺度拉伸不变形,这对于图像在传输过程中产生几何失真的情况是十分有意义的。有人则提出一种在DWT域实现水印的方法,其优点是稳健性好和层次性的检测方法。有人利用时波变换和频率掩蔽特性相结合,实现了多分辨率视频水印。

而一些方法则把信息融合的思想引入到DWT域水印的实现中, DWT域的方法由于DWT良好的空间-频率分解特性(更符合HVS的特点)和即将成为新一代图像压缩标准的极大可能性,而有十分好的前景。变换域的方法应是水印算法未来趋势的主流。

图像隐形水印本质上属于数据隐藏技术的范畴,在多数算法讨论随机序列水印的同时,有意义水印的研究也引起了人们的注意。有关研究人员讨论了几种可能用于数据隐藏的技术并提出了两个实现数据隐藏的方法:统计的方法和视觉的方法,从方法分析看其抗失真性能不会太好。一些研究者探讨了图像容量问题,他们把数据隐藏等价为一个数码通信问题,并试图回答一定分辨率的图像允许嵌入多少数据,尽管这类研究十分有意义,但由于嵌入的数据量与许多因素(图像的纹理特征与尺寸、嵌入算法、噪声类型与强度等)有关,要准确回答这个问题是困难的。有人把数据隐藏和水印嵌入过程模型化为一通信系统,理论上分析隐藏了数据的图像在受到加性噪声干扰、裁剪和线性滤波后所引起的误码率和水印作为所有权识别时的特性变化。也有人比较了水印嵌入和传统通信问题的相似性和不同点,得出了几种信号嵌入的特征。其他的研究则着重在如何隐藏数据上。有人所提出的算法在一幅512×512的图像中隐藏了165bits的信息,其主要缺点是嵌入的数据量太少。也有人在512×512的图像中分别隐藏了32个字符的信息和64×64×8的灰度图像,隐藏的数据具有一定的抗噪声能力。有人在一个视频信号(主信号)中隐藏另一低分辨率的视频信号,但稳健性不好。一般说来,在不可见性的要求下,水印的稳健性和水印的数据量构成一对矛盾,在相同的算法和一定的图像尺寸下,嵌入的数据量越大,稳健性越差。

由于数据压缩在数码媒体的传播中起着十分重要的作用,嵌入水印的图像很有可能遭遇数据压缩过程。实现压缩域内的数据操纵,从而简化解压缩、再压缩的过程,降低处理复杂性,是当前多媒体技术领域里很受注意的问题。有关研究人员研究了如何在MPEG压缩码流中嵌入水印,这项研究需要考虑的问题是保持码流比特率基本不变以及实现不需要原始媒体的盲检测。有人将水印技术集成到小波编码系统中,在实现压缩的同时也完成了水印的嵌入。也有人开发了把水印和压缩技术相结合的算法。

随着学术界对图像水印理论和技术的研究,产业界也对图像水印的应用给予了足够的重视。IBM在其数码图书馆研究计划中采用了可见水印技术。该计划的研究成果已为美国国会图书馆等著名图书馆所采用。NEC公司则研究如何把水印技术应用于DVD系统的拷贝保护机制中。与此同时,一些公司已逐步推出了有关水印技术的商用软件系统(如DICE的专利技术、剑桥大学的Stirmark等)。

随着图像水印技术应用的推广,其标准化工作也开始受到重视。IBM、Sony、Hitachi、NEC和Pioneer等五家大公司在1999年2月联合宣布了一个保护数码视频和数码电影的水印标准协议,标志着水印标准化已逐步迈向正轨。

近年来,我国学术界对此前沿领域也倾注了极大的热情,众多的科研机构和高等院校开展了该方向的研究工作。2000年1月,由国家“863计划”智能计算机系统专家组主办、模式识别国家重点实验室等单位承办的我国首次数字水印技术学术研讨会在北京举行,表明我国数字水印研究队伍已初具规模。

(信息来源:国际印刷)

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