水印嵌入和检测

论文摘要

INTERNET的广泛普及使得数字多媒体产品（如图像、音频和视频）得到了广泛的传播,但它同时也使得非法拷贝和传播变得更加容易,因此学界和产业界走到了一起,试图通过数字水印技术来解决版权保护这个问题。作为反盗版的一种潜在的有效武器,数字水印技术通过在数字产品中嵌入版权信息来达到版权保护的目的,但它同时要求信息的嵌入不会引起可感知的作品知觉失真。由于嵌入器和检测器（或解码器）是数字水印系统的两个最重要的组成部分,因此本文主要讨论了如何设计一个性能更好的嵌入器和检测器（或解码器）。在文献中,嵌入器通常使用量化和扩频技术来嵌入水印。在本文中,我们首先研究了如何利用宿主信号（即原始数字作品）的特殊概率分布来设计相应最优的检测或解码器。当然这个想法并不新鲜,因为大量的文献已经对此进行了研究,但是我们的深入研究却揭示了检测或解码器性能的变化规律。第一,我们从理论上分析了最优检测或解码器的性能,并且指出了文献中理论分析存在的问题。第二点,我们发现在离散余弦变换或离散傅立叶变换域中,乘性扩频方案的最优检测器的性能取决于宿主信号的形状参数。第三,在没有实现知觉分析时,加性扩频方案的性能也取决于宿主信号的形状参数,并且在形状参数小于1.3时,会取得比乘性扩频方案更好的性能。其次,对于扩频算法来说,宿主信号干扰严重影响了检测或解码器的性能,因此本文提出了一种在乘性扩频方案中抑制宿主干扰的技术,我们称之为增强型乘性扩频方案。另外,我们的方案同时还考虑到了宿主信号的概率分布,将带有宿主干扰抑制技术的嵌入规则和最优检测或解码规则（即最优检测或解码器）结合起来,即嵌入规则是根据最优检测或解码规则而设计的。在本文中,我们在离散余弦变换域中实现了这种技术,并且详细分析了其性能的优越性。虽然我们只在离散余弦变换域中实现了该技术,但它同样也适用于离散小波变换或离散傅立叶变换域。最后,尽管宿主干扰抑制技术能够大幅度提高扩频算法的性能,但它们相比扩频算法来说有一个很大的缺陷,即我们很难在宿主干扰抑制方案中利用知觉分析来提高作品的知觉质量,这个缺陷也因此限制了宿主干扰抑制方案在实际场合中的应用。因此在本文的最后几章中,我们重点介绍了一种全新的技术-双边嵌入和检测技术。该技术和宿主干扰抑制技术的最大的差别就在于它的嵌入器不会抑制宿主干扰,而只是利用宿主信息来提高系统的性能。另外,它和传统扩频技术的最大区别就在于它的嵌入器充分地利用了宿主信息,而它的检测器采用了一种全新的双边决策规则,即如果检测值的绝对值超过某一设定的阀值,那么检测器就报告水印的存在,而传统的技术采用的是单边决策规则,即如果检测值大于某个设定的阀值,那么检测器就会认为作品中存在水印。尽管双边技术不抑制宿主信号的干扰,但它仍然能够极大地改善扩频算法的性能。另外,最重要的一点就是,相比宿主干扰抑制技术,双边检测技术的最大优点就是该技术能够完全利用知觉分析来提高作品的知觉质量。总而言之,本文的创新点主要体现在:1.离散余弦变换和离散傅立叶变换域中最优检测器或解码器的性能分析,并且由此发现了乘性扩频方案的性能取决于宿主信号的形状参数;2.根据乘性扩频方案的最优检测或解码规则,设计了相应的宿主干扰抑制技术;3.本文最重要的创新就是提出了一种全新的水印嵌入和检测模式-双边嵌入和检测。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 数字水印技术研究背景
• 1.1.1 数字水印是什么
• 1.1.2 历史起源
• 1.1.3 研究热潮
• 1.2 潜在应用
• 1.2.1 数字水印的特征
• 1.2.2 应用分类
• 1.2.3 其他分类方法
• 1.3 相关文献综述
• 1.3.1 扩频水印技术
• 1.3.2 量化算法
• 1.4 本文任务和内容安排
• 第二章 问题描述
• 2.1 基础知识
• 2.1.1 本文使用的数学符号说明
• 2.1.2 失真度量
• 2.1.3 宿主信号的统计概率分布
• 2.2 扩频算法的嵌入规则
• 2.2.1 数据隐藏
• 2.2.2 水印验证
• 2.3 量化算法的嵌入规则
• 2.3.1 数据隐藏
• 2.3.2 水印验证
• 2.4 随机数发生器
• 2.4.1 GGD 数据发生器
• 2.4.2 Weibull数据发生器
• 第三章 MSS和ASS的性能比较
• 3.1 简介
• 3.2 数据隐藏
• 3.2.1 ASS的最优解码器
• 3.2.2 MSS的最优解码器
• 3.2.3 ASS的性能
• 3.2.4 MSS的性能
• 3.2.5 无攻击情况下的性能比较
• 3.2.6 噪声攻击下的性能比较
• 3.2.7 Monte-Carlo仿真
• 3.3 水印验证
• 3.3.1 ASS的最优检测器
• 3.3.2 MSS的最优检测器
• 3.3.3 ASS检测器的性能
• 3.3.4 MSS检测器的性能
• 3.3.5 无攻击情况下的性能比较
• 3.3.6 在作品受到攻击情况下的性能比较
• 3.3.7 Monte-Carlo仿真
• 3.3.8 讨论
• 3.4 本章总结
• 第四章 增强型乘性扩频方案－水印验证
• 4.1 简介
• 4.2 增强的乘性扩频方案
• 4.2.1 新的嵌入规则
• 4.2.2 分发因子
• 4.2.3 嵌入失真
• 4.2.4 性能
• 4.2.5 在γ= ξ= c 时的最优性
• 4.3 讨论
• 4.3.1 和其他方案的性能比较
• 4.3.2 EMSS如何为多个DCT系数嵌入水印
• 4.3.3 λ参数的选择
• 4.4 Monte-Carlo仿真
• 4.5 实验
• 4.6 本章小结
• 第五章 增强型乘性扩频方案－数据隐藏
• 5.1 简介
• 5.2 嵌入规则
• 5.2.1 增强型乘性嵌入规则
• 5.2.2 嵌入失真
• 5.2.3 EMSS的性能
• 5.2.4 在γ= ξ时的性能比较
• 5.2.5 最优性
• 5.3 Monte-Carlo仿真
• 5.4 实验结果
• 5.5 本章小结
• 第六章 双边水印嵌入和检测
• 6.1 引言
• 6.2 单边检测
• 6.3 双边加性扩频方案
• 6.3.1 双边ASS的嵌入规则
• 6.3.2 相比宿主干扰抑制方案的优越性
• 6.3.3 作品没有受到攻击时的性能
• 6.3.4 在噪声攻击下的性能
• 6.3.5 在DS-ASS中使用知觉模型
• 6.4 双边乘性扩频方案
• 6.4.1 广义Barni嵌入规则
• 6.4.2 在广义Barni嵌入规则中采用双边决策规则
• 6.4.3 最优检测规则和双边规则的结合
• 6.5 在双边方案中采用宿主干扰抑制技术
• 6.5.1 嵌入规则
• 6.5.2 嵌入失真
• 6.5.3 在噪声攻击下的性能
• 6.6 性能比较和讨论
• 6.6.1 DS-ASS和ASS
• 6.6.2 DS-ASS、DS-ASS-HIR和STDM
• 6.6.3 BMSS和DS-BMSS
• 6.6.4 MSS和DS-MSS
• 6.6.5 双边方案之间的比较
• 6.7 实验结果
• 6.8 本章小结
• 第七章 DFT域中的双边水印检测
• 7.1 单边检测
• 7.1.1 线性相关器
• 7.1.2 最优检测器
• 7.2 双边检测
• 7.2.1 双边Barni乘性方案
• 7.2.2 最优检测规则和双边规则的结合（DS-MSS）
• 7.3 性能比较
• 7.4 Monte-Carlo仿真
• 第八章 带有知觉分析的双边算法
• 8.1 Watson知觉模型
• 8.1.1 频率屏蔽
• 8.1.2 亮度屏蔽
• 8.1.3 对比度屏蔽
• 8.2 前人的单边方案
• 8.3 双边方案
• 8.3.1 双边加性扩频方案
• 8.3.2 双边Cauchy检测器
• 8.4 讨论
• 8.4.1 在MSE度量下的性能
• 8.4.2 宿主干扰抑制方案的缺陷
• 8.5 实验比较
• 8.5.1 知觉分析（频率和亮度屏蔽）
• 8.5.2 感知分析（频率、亮度和对比度屏蔽）
• 8.6 本章小结
• 第九章 总结和展望
• 9.1 总结
• 9.2 展望
• 附录A
• A.A 引理A.1
• A.B 推论A.1
• A.C 引理A.2
• A.D 推论A.2
• A.E 定理A.1
• A.F 公式（4.6）的证明
• 附录B
• B.A 引理B.1
• B.B 公式（4.7）的证明
• 附录C
• 附录D
• D.A 引理6.1 的证明
• D.B 引理6.2 的证明
• D.C 引理6.3 的证明
• 附录E ：关于本文在真实图像中的实验的解释
• E.A 第一种情况
• E.B 第二种情况
• E.C 第一种设置和第二种设置的比较
• E.D 上面的讨论对我们实验的意义
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间完成的论文列表