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信息隐藏与数字水印 基于液晶显示的信息隐藏与数字水印技术

发布时间:2019-01-10 04:21:13 影响了:

  摘要:近几年来,信息隐藏技术在各个应用领域发挥者越来越重要的作用。越来越多的数字音频、视频、和图像开始使用独特的、不可见的标记来隐藏版权信息或序列号,以帮助发行者直接保护其产品的版权不受侵犯。文中针对液晶显示,首先回顾了信息隐藏原理,然后讨论了空间域视觉模型。针对典型的数字水印算法进行了总结。
  关键词:信息隐藏;数字水印;算法
  中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2007)18-31620-02
  
  1 引言
  
  当前,通信技术和计算机的结合促进了通信网的迅猛发展。Internet 的出现,加上信息高速公路或全球信息基础设施的提出和建设,构成了人类生存的信息环境,即信息空间。这个虚拟空间的形成和发展将人类社会推进到一个新的发展阶段――信息化社会。在这样一个社会中,新的高速智能化终端和功能强大、方便使用的各类软件,以及全球性的 Internet 和无限网络所提供的遍布式计算环境和传送通道,为人们提供了创造、搜集、学习、编纂、交换、分享和娱乐丰富多彩的数字音频、视频和多种多样的软件信息产品的机会。液晶显示屏在各种电子信息的传播过程中扮演者重要的角色,被广泛地应用于各种电子设备中,这就使它和电子信息联系最为紧密。但用于液晶显示屏显示的各种电子信息再给我们带来便利同时,也为我们带来了许多的负面的影响。由于电子信息、数字产品具有易复制、高效和易传输的特点,从而使得侵权盗版活动日益猖獗。这给版权所有者带来了巨大的经济损失,而且极有可能会损害音乐、电影、书籍和软件等出版业的发展。因此,打击盗版、惩罚犯罪,维护数字产品版权已成为信息时代版权保护的核心问题之一。针对液晶显示屏用数字产品,本文主要对数字水印信息隐藏技术进行了探讨[1-3]。
  
  2 信息隐藏原理
  
  液晶显示屏上显示的的数字水印必须具有隐藏性,这不仅是保证液晶画面的质量的需要,同时也是保证打击盗版的不易察觉的需要。下面我们就分别介绍一下信息隐藏数字水印基本原理。
  信息伪装和水印都是描述将信息嵌入道伪装载体中的技术,该技术使所传送的信息不可察觉。信息伪装对载体对象数据的修改通常是不太健壮的,或者说只有有限的健壮性,对载体数据传输和存储过程中发生的技术性的修改,比如格式转换、压缩、数模变换等,信息伪装对所嵌入信息只能进行有限的保护[4-5]。数字水印作为信息隐藏的一个应用领域与信息伪装并没有太多内容上的区别,其不同之处主要表现在:数字水印对鲁棒性的要求比较苛刻,而信息伪装则对安全性要求更多一些,另一个区别表现在保护对象的不同,信息伪装主要是保护秘密信息不被发现,而数字水印恰好相反,它保护的是其掩护媒体的安全。从另外一个方面,为了防止企图移去隐藏的数据,水印提出了更高的要求。因此,当使用载体数据的各方知道隐藏数据的存在,并且想移去它的时候,使用的通常是水印而不是信息伪装。水印的一种比较常见的应用,是通过在数字产品中嵌入版权信息来作为提供产品所有权的证据。很明显,就这种应用,嵌入的信息对试图移去它的操作应该是健壮的。所有嵌入水印的方法都包含这些基本的构造模块,既一个水印嵌入系统和一个水印恢复系统(也称水印提取或水印解码系统)。图1展示了一个一般的水印嵌入过程。该系统的输入是水印、载体数据和一个可选择的公钥或私钥。水印可以是任何形式的数据,比如数值、文本、图像等等。密钥可用来加强安全性,以避免未授权方恢复和修改水印。当水印于私钥或公钥结合时,嵌入水印的技术通常分别称为秘密水印技术和公开水印技术。
  图1 一般水印提取方案
  
  3 空间域视觉模型
  
  针对液晶显示,本节讨论了空间域视觉模型。在空间域信息隐藏算法中,为了保证图像的视觉透明性,需要研究在不影响视觉观测效果前提下,每个象素点最多可改变的位数,这样就可计算出一幅图像最大可隐藏的信息量。
  从分析人的视觉功能发现,通常人眼对色光的感觉是视网膜神经末梢产生的刺激,再通过逆向光路的神经束传递到脑中并由脑做分析处理得到的。传递的神经束一般有5束,视网膜上感觉颜色的锥状细胞产生的神经冲动与综合的明暗亮度神经冲动分别由不同的神经束来传递。图像的亮度和色彩信息主要由锥状细胞来获得,而柱状细胞对亮度的感知主要在外部环境光亮强度较小时发生,这里主要讨论锥状细胞的功能。锥状细胞中主要有 3 种色素,一种是绿敏色素,其吸收峰为 540nm;一种为红敏色素,其吸收峰为570nm。由于蓝敏色素太少,则锥状细胞对蓝色的感知最弱。人眼对彩色光整体强度的感受可以用每种色细胞的视觉敏感强度来综合成一种合成的冲动传递入脑中。如图3所示。
  图3 色彩和亮度感觉合成图
  根据三基色原理,每一种光都可以分解成 RGB 三基色光,它们的值分别表示每种基色光的相对强度。这是实现彩色电视技术的理论基础,同样可以通过计算机获得数字化彩色图片的每个像素的红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)值。下面就介绍一下目前常用色彩系统。
  YCbCr色彩系统也是一种常见的色彩系统,是数字电视信号的格式,作为图像彩色显示格式,由亮度(Luminance―Y) 和色差(Color Difference)分量 、 组成。 是蓝色分量与参考信号的差,是红色分量与参考信号的差。JPEG 采用的色彩系统正是该系统。它是从 YUV 色彩系统衍生出来的(因此通常还有人称 JPEG 采用的色彩系统是 YUV 系统,其实是错误的)。其中 Y 还是指明视度,而 和 则是将 U 和 V 做少量调整而得到的。RGB 色彩系统和 色彩系统之间的对应关系如下:
  因此,以下介绍的数字水印算法中,在空间域我们要充分考虑人眼对不同颜色的敏感程度和目前这几种常用的色彩系统中各种颜色所占的比例。
  
  4 典型数字水印算法
  
  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象数据(某些算法也适合视频和音频数据)。
  (1)空域算法。该类算法中典型的水印算法是将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位 (LSB:least significant bits)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,水印信息很容易为滤波、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。Patchwork算法方法是随机选择N对像素点 (ai,bi) ,然后将每个ai点的亮度值加1,每个bi点的亮度值减1,这样整个图像的平均亮度保持不变。适当地调整参数,Patchwork方法对JPEG压缩、FIR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。
  (2)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 (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={di},i=1,…,k,水印是服从高斯分布的随机实数序列W ={wi},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w・w*/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,还可以将数字图象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,将数字图象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。
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文   (3)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VOD(Video on Demand)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。下面介绍一种针对MPEG-2压缩视频数据流的数字水印方案。虽然MPEG-2数据流语法允许把用户数据加到数据流中,但是这种方案并不适合数字水印技术,因为用户数据可以简单地从数据流中去掉,同时,在MPEG-2编码视频数据流中增加用户数据会加大位率,使之不适于固定带宽的应用,所以关键是如何把水印信号加到数据信号中,即加入到表示视频帧的数据流中。对于输入的MPEG-2数据流而言,它可分为数据头信息、运动向量(用于运动补偿)和DCT编码信号块3部分,在方案中只有MPEG-2数据流最后一部分数据被改变,其原理是,首先对DCT编码数据块中每一输入的Huffman码进行解码和逆量化,以得到当前数据块的一个DCT系数;其次,把相应水印信号块的变换系数与之相加,从而得到水印叠加的DCT系数,再重新进行量化和Huffman编码,最后对新的Huffman码字的位数n1与原来的无水印系数的码字n0进行比较,只在n1不大于n0的 时候,才能传输水印码字,否则传输原码字,这就保证了不增加视频数据流位率。该方法有一个问题值得考虑,即水印信号的引入是一种引起降质的误差信号,而基 于运动补偿的编码方案会将一个误差扩散和累积起来,为解决此问题,该算法采取了漂移补偿的方案来抵消因水印信号的引入所引起的视觉变形。
  (4)NEC算法。该算法由NEC实验室的Cox等人提出,该算法在数字水印算法中占有重要地位,其实现方法是,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象的哈希值组成,其次对图象做DCT变换,最后用伪随机高斯序列来调制(叠加)该图象除直流(DC)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。由于采用特殊的密钥,因此可防止IBM攻击,而且该算法还提出了增强水印鲁棒性和抗攻击算法的重要原则,即水印信号应该嵌入源数据中对人感觉最重要的部分,这种水印信号由独立同分布随机实数序列构成,且该实数序列应该具有高斯分布N(0,1)的特征。
  (5)生理模型算法。人的生理模型包括人类视觉系统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)描述来确定在图象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象相关的调制掩模,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。
  
  5 总结
  
  信息隐藏及数字水印技术是近几年来国际学术界兴起的一个前沿研究领域。它与信息安全、信息隐藏、数据加密等均有密切的关系。特别是在网络技术和应用迅速发展的今天,水印技术的研究更具现实意义。本文针对液晶显示详细地介绍了数字水印信息隐藏的原理,并给出了常见空间域的视觉模型。针对典型的数字水印算法进行了总结。
  
  参考文献:
  [1]李强,郭震华,晁冰.信息隐藏技术及其应用[J].安徽电子信息职业技术学院学报,2004,3(5):30-32.
  [2]常江.数字多媒体信息隐藏技术的算法综述及其在数字水印中的应用[J].太原师范学院学报:自然科学版,2003,2(3):25-28.
  [3]汪小帆,戴跃伟,茅耀斌.信息隐藏技术��方法与应用.北京:机械工业出版社,2001,18-24.
  [4]管晓康.多媒体信息隐藏与数字水印技术[J].天津:天津大学2000,4-6.
  [5]程磊.基于 MPEG-4 的视频信息隐藏算法[J].天津:天津大学,2005:5-7.
  注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
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