用于图像认证的半脆弱水印算法研究

4.3 实验结果与分析
由算法写的程序在Matlab6.5平台上仿真，使用标准水印实验图像cameraman（256*256）（如图4.1）作为认证图像。由于Matlab的易用性，我只要用个简单的函数imread()就能读取cameraman图像为我用了。

图4.1 Cameraman
Matlab功能强大的函数功能使我生成高斯正态序列也变得简单了。如下的程序能生成36*4的信息。
randn(’state’,1106);
g1=randn(36,4);
for i=1:36
for j=1:4
if g1(i,j)>=0
w0(i,j)=1;
else w0(i,j)=0;
end;
end;
end;
加入的高斯正态序列生成的图片，也即要加入的水印图像如图4.2。

图 4.2 水印图像
这些属于预处理的工作做好后，就可以实现嵌入了。嵌入水印是所有所有算法中最重要的部分，这部分写的好坏能很大程度上影响算法的性能。应用本算法嵌入水印后的图像为4.3图。

图 4.3 嵌入水印后的图像
使用语句imwrite(f,’attackf.jpg’,'jpg’,'quality’,30)即实现了30％JPEG压缩。攻击后的图像为图4.4。

图 4.4 30％jpeg压缩后的图像
我们知道，在评价一个算法好坏的时候有两中标准，一种是主观的一种是客观的。首先在主观上我们可以很直接的说，算法能抵抗压缩因子为30％的JPEG压缩。当我们把压缩因子提高到20％时的图像如图4.5。

这样在主观上我们就能看出来压缩因子在20时，算法就有一定的局限性了。对JPEG压缩攻击后的图像进行水印提取后与嵌入的水印进行相关系数运算结果是r11=corr2(w0,w11)=1；snr11=31.2909。对余下的九种攻击，我们也给出图像，并求其相关系数和信噪比。由于算法加入了纠错编码，使得水印在遭受恶意篡改后所求出的相关系数是0，而在遭受了善意攻击后的相关系数则是1。

所以得出结论如下：本算法能有效抵抗高斯低通滤波，直方图均衡化，图像增亮和变暗，对增加对比度，降低对比度，添加高斯噪声增黑白像素点，添加乘积性噪声则性能下降。也就是说本算法能很好的实现对图像的认证功能。但算法对篡改的定位不是很有效，只能在主观上判断篡改部分。

图 4.5 20％jpeg压缩后的图像
snr=30.3054 r=1
以下依次给出论文所做的其它攻击后的图像，如图4.6-4.14。

图4.6高斯低通滤波后的图像 图4.7 直方图均衡化后的图像
snr＝31.067 r＝1 snr＝31.126 r＝1

图4.8 图像增亮处理后的 图4.9 图像变暗处理后的
snr＝ 30.596 r＝1 snr＝30489 r＝1

图4.10 增加对比度后的图像 图4.11 降低对比度后的图像
snr＝30.158 r＝0 snr＝31.268 r＝0

图4.12 添加高斯噪声后的图像 图4.13 增加黑白点像素后的图像
snr＝31.564 r＝0 snr＝31.357 r＝0
图4.14添加乘积性噪声后图像
snr＝31.874 r＝0

第五章 总结与展望
5.1 本文所做的工作总结
本论文主要是研究了一个用于图像认证的水印算法，并对其有效性进行了评价。下面就在本论文写作过程中作的工作进行一下总结:

一． 针对现在数字媒体应用的日益广泛和盗版现状的担忧，提出了数字水印的概念。并进一步阐述了数字水印的必要性和重要性。然后对于特殊应用上，比如图像认证方面的要求，引出了半脆弱水印的概念。之后论文还详细介绍了脆弱水印的发展历程和研究现状。

二． 论文具体解释了数字水印的定义和半脆弱水印的技术要求，并详细介绍了国内外做半脆弱水印的方法，在此基础上介绍了评价水印算法优劣的几个指标。最后对本次毕业设计要用到的仿真平台Matlab6.5进行了简单的介绍。

三． 针对要实现对图像进行认证这一目标，介绍了认证算法的一般要求，然后就提出了一个可用于图像认证的半脆弱水印算法。介绍了算法的思路，并画出了算法的方框图。

四． 这部分详细说明了算法各个部分的实现过程。包括水印的预处理的实现，水印嵌入的实现和水印检测的实现。之后把仿真后的输出结果直观的贴在论文里，并给出了攻击后图像对于原图像的信噪比和水印的相关系数。再加上我们的主观评价，得出了对算法的评价。

5.2 工作展望
数字水印技术的理论基础依然非常薄弱，大多数水印算法还是经验性的。主要有以下几个方面还需努力：

〔1〕 从现实的角度看，水印系统必然要在算法的鲁棒性、水印的嵌入信息量以及不可觉察性之间达到一个平衡，这涉及鲁棒性算法的原理性设计、水印的构造模型、水印能量和容量的理论估计、水印嵌入算法和检测算法的理论研究等方面。如何确定平衡点仍是一个难题，目前大多数水印算法均利用经验而不是从理论上解决此问题；

〔2〕如何将水印技术与现行国际图像及视频压缩标准，如JPEG2000和MPEG-4（Moving Picture Experts Group－4，运动图像专家组）相结合，以及如何将水印技术应用于DVD工业标准中；

〔3〕 所有权的证明问题还没有完全解决，就目前已经出现的很多算法而言，攻击者完全可以破坏掉图像中的水印，或复制出一个理论上存在的”原始图像”，这导致文件所有者不能令人信服地提供版权归属的有效证据。因此一个好的水印算法应该能够提供完全没有争议的版权证明，在这方面还需要做很多工作。目前将水印作为版权保护的法律证据还不可能；