数字水印 | 数字水印技术原理入门
🍍原文： 基于小波变换的数字水印技术
本文属于搬运收集，个人学习存档。然而尽管标题的重点讲述了‘小波变换’，实际上它深入介绍了数字水印技术的各个方面。
前言
离散小波变换不仅在功能上与人类视觉系统相匹配，并与\mathsf{JPEG2000}及\mathsf{MPEG4}压缩标准兼容。其生成的水印不仅具有优良的视觉效果，在抗多种攻击方面也表现出色。由此可见，在当前的研究领域中，基于\mathsf{DWT}的数字水印技术已成为主要的研究方向。
离散小波变换（Discrete Wavelet Transformation，简称 DWT）
本案例以小波变换为基础的数字水印技术为研究核心，在详细阐述其原理、算法和流程的基础上，进一步探讨了数字水印在抗 attacks中的评价。
1 理论基础
数字水印一般性地可以被分类为鲁棒 \mathsf{robust} 和易损 \mathsf{fragile} 两种类型，在狭义定义下，则特指于鲁棒型数字水印。本章将重点通过案例对鲁棒型数字水印进行解析与分析。
数字水印一般性地可以被分类为鲁棒 \mathsf{robust} 和易损 \mathsf{fragile} 两种类型，在狭义定义下，则特指于鲁棒型数字水印。本章将重点通过案例对鲁棒型数字水印进行解析与分析。
✒️ 鲁棒数字水印
主要用作数字作品中的版权信息标识，在线标示信息能够通过特定的技术手段实现对多媒体数据内容的安全嵌入与标记管理。当版权纠纷发生时，在线标示信息被用来保护数据的所有权。具有高度抗干扰能力和稳定性的数字水印技术被广泛应用于版权保护工作。
✒️ 易损数字水印
与其要求相反,该技术侧重于完整性保护,即在多媒体内容的数据中编码不可察觉的信息,使得即使在内容发生变化时,这些隐含信息也会随之发生变化,从而能够判断原始数据是否遭到篡改.为了确保信息不易被恢复或删除,所采用的易损水印必须对于信号的变化非常敏感;通过观察易损水印的状态,人们就能确定数据是否受到篡改
鲁棒数字水印的主要功能是嵌入著作权信息到数字载体中。易损数字水印则用作检测数字作品是否遭受损坏或修改。
每个领域对数字水印都有各自不同的需求。然而，在常规应用中，则要求鲁棒型数字水印必须满足以下特性：
- 视觉无明显差异：嵌入水印前后的图像在视觉上无明显差异，并不影响产品的质量和价值。
- 抗干扰能力强：经过水印嵌入后的图像即便遭受攻击，在载体数据中仍可找到并恢复存在。
- 不容易被篡改或仿制：嵌入的水 printers 不容易被篡改或仿制，并仅授权机构具备检测能力。
- 计算开销显著影响实时性能：用于实现和提取过程中的计算开销直接影响系统的实时性能。
- 信息承载能力范围明确: 载体数据中可容纳的信息量具有明确的具体数值范围。
2 数字水印技术原理
数字水印技术本质上是通过分析载体图像特征、对目标信息进行预处理以及选择合适的嵌入点等关键步骤，在满足不可感知性与鲁棒性的前提下实现最优设计。在实际应用中,一个完整水印系统的设计通常包括信息编码与提取检测两个核心模块
2.1 水印生成
多采用基于伪随机数发生器或混沌系统的手段以生成水印信号，在分析其鲁棒性和安全性角度出发时，则通常会对此原始水印进行预处理以使其适应于相应的嵌入算法
2.2 水印嵌入
在尽量保证水印不可被察觉的前提下，在不影响图像质量的基础上实现最大强度的水印嵌入，并有助于增强水印的安全性。该流程如图所示（如下图所示）。常用的水印嵌入准则包括加法准则、乘法准则以及融合准则等。
2.3 水印检测
识别水印的存在性是通过分析载体来确定是否包含水印的过程。通过下图可以看出水印的检测流程，在虚线框标识的是与该算法无需关联的数据部分。
注释：上图中带有撇号的数据与之前出现过的数据之间具有对应关系
2.4 水印提取
水印提取是水印被比较精确地提取的过程。水印的提取和检测可以分为：
- 明检测：需要原始图像的参与；
- 盲检测：不需要原始图像的参与；
水印提取流程如图所示，在辅助框中用于表示水印提取算法不需要的数据
请注释一下，在图中标注为撇号的这些数据或算法均与前面提到的数据或算法具有对应联系
3 典型的数字水印算法
当今数字水印技术已广泛应用于多个领域。
该领域的研究已取得显著进展。
特别是针对图像数据的水印算法种类丰富。
接下来将对一些经典的算法进行系统分析与评述。
3.1 空间域算法
在数字水印的发展历程中，空间域算法占据着重要地位，并阐述了数字水印的一些关键概念。其基本机制通常是通过修改图像的亮度信息来嵌入水印信号。其中的主要方法包括：基于灰度值替换、差分掩模等技术实现水印嵌入与提取过程。
- LSB 算法原理：鉴于人眼对数字图像亮度等级分辨率的感受能力有限，在嵌入水印信号时采用最低或次低敏感位替换原图像像素灰度值的技术。该方法操作简便且能承载大量信息量；然而其抗攻击能力较弱，在经过简单的信号处理技术后即可完全破坏水印信息；由此可知该算法可有效识别图像中被篡改的位置。
- 块拼接技术原理：基于统计学方法将图像划分为两个子集，在其中一个子集中提升亮度而在另一个子集中降低亮度相同数值的标准量；这一调整过程确保整体平均亮度保持不变的同时完成水印信息的嵌入；此外通过初始化一个密钥生成伪随机序列来确定水印嵌入的具体位置；该方案具有良好的隐蔽性以及抵御有损压缩和FIR滤波的能力；但其缺点是承载的信息量有限且难以抵抗多份拷贝平均攻击。
- 纹理块映射编码算法原理：通过将基于纹理的水印信息嵌入到与目标图像具有相似纹理特征的部分中实现隐蔽编码；该方法依据图像纹理特性具有较好的不可察觉性；同时对于常见的滤波、压缩以及旋转等操作均具备一定的抗干扰能力。
3.2 变换域算法
当前主要包含有以下几种算法领域：如傅里叶变换域\mathsf{DFT}、离散余弦域\mathsf{DCT}以及离散小波转换\mathsf{DWT}。
相比而言，在空间域的应用相对而言
- 傅里叶变换是一种经典而有效的数学工具，\mathsf{DFT} 水印技术是利用图像的 \mathsf{DFT} 相位和幅值嵌入信息，一般利用相位信息嵌入水印比利用幅值信息鲁棒性更好，而利用幅值嵌入水印则对旋转、缩放、平移等操作具有不变性。\mathsf{DFT} 水印技术的优点是具有仿射不变性，还可以利用相位嵌入水印，但 \mathsf{DFT} 技术与国际压缩标准不兼容导致抗压缩能力弱，且算法比较复杂、效率较低，因此限制了它的应用。
- \mathsf{DCT} 水印技术的主要思想是在图像的 \mathsf{DCT} 变换域上选择中低频系数叠加水印信息。选择中低频系数是因为人眼的感觉主要集中在这一频段，攻击者在破坏水印的过程中，不可避免地会引起图像质量的严重下降，而一般的图像处理过程也不会改变这部分数据。该算法不仅在视觉上具有很强的隐蔽性、鲁棒性和安全性，而且可经受一定程度的有损压缩、滤波、剪切、缩放、平移、旋转、扫描等操作。
- \mathsf{DWT} 是一种 “时间——尺度” 信号的多分辨率分析方法，它具有良好的空频分解和模拟人类视觉系统的特，而且嵌入式零树小波编码 \mathsf{EZW} 将在新一代的压缩标准中被采用，符合国际压缩标准，小波域的水印算法具有良好的发展前景。\mathsf{DWT} 水印算法的优点是水印检测按子带分级扩充水印序列进行，即如果先检测出的水印序列已经满足水印存在的相似函数要求，则检测可以终止，否则继续搜寻下一子带扩充水印序列直至相似函数出现一个峰值或使所有子带搜索结束。因此含有水印的载体在质量破坏不大的情况下，水印检测可以在搜索少数几个子带后终止，提高了水印检测的效率。
3.3 其他水印算法
采用压缩域方法、NEC 算法以及生理模型构建的数字水印技术。然而当前该技术仍存在诸多局限性，并且未来有较大的改进空间。尽管如此该领域仍处于不断进步和完善之中为此我们有必要通过持续学习与研究来开发性能更为优越的新一代数字水印技术
4 数字水印攻击和评价
数字水印攻击行为是指那些可能带有破坏性和破坏性质的行为，并或是试图去除或消除其残留痕迹的一系列处理过程。而抗干扰能力则指的是，在经受偶然或故意的数据处理过程中，原始信息仍可被精确检测和提取出这一特性。具备良好抗干扰能力的数字水印方案应具备足够的防护能力以抵御多种类型的攻击手段，并能在设计阶段就采取相应的防护措施以提高系统的可靠性与安全性。针对现有数字水衣系统的抗干扰能力评估涉及对其抗干扰性能进行测试和分析，在此过程中需要深入研究并检验系统的抗干扰能力和潜在脆弱点所在以及导致其易遭受攻击的根本原因
对数字水印的攻击手段通常是针对其鲁棒性提出的必要要求。按照攻击原理划分成三类：简单攻击、同步攻击以及混淆式攻击；常见的具体操作包括滤波技术、压缩处理、噪声注入以及量化误差等多种干扰手段。
- 简单攻击：其目标是削弱嵌入水印后的载体数据强度，并未能有效识别或分离出水印信息，在数字水印提取过程中可能导致误判甚至无法提取出有效的水印信号。
- 同步攻击：这种类型的攻击主要针对载体数据与嵌入水印之间的同步关系进行破坏，在这种情况下相关检测机制可能会失效或者恢复出被破坏的嵌入信息成为不可能操作。
- 混淆攻击：其核心目标是在含有真实数字作品中存在合法watermark的情况下生成一个干扰性的false watermarked data以混淆真伪并企图使原始watermark的信息丢失或变得不可恢复。