數(shù)字作品的便利性和不安全性是并存的， 它可以低成本、高速度地被復(fù)制和傳播，為創(chuàng)造者和使用者都提供很大的便利，但也暴露出數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)保護(hù)以及信息傳輸過(guò)程中的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題。 傳統(tǒng)的加密方法對(duì)多媒體內(nèi)容的保護(hù)和完整性認(rèn)證具有一定的局限性，加密方法只用在通信的信道中，一旦被解密，信息就完全變成明文。 數(shù)字水印技術(shù)是近年來(lái)興起的一種有效的數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護(hù)和數(shù)據(jù)安全維護(hù)技術(shù)，它將具有特定意義的標(biāo)記，利用數(shù)字嵌入的方法隱藏在數(shù)字圖像、聲音、文檔等數(shù)字產(chǎn)品中，用以證明創(chuàng)作者對(duì)其作品的所有權(quán)，同時(shí)通過(guò)對(duì)水印的檢測(cè)和分析來(lái)保證數(shù)字信息的完整可靠性，從而成為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和數(shù)字多媒體防偽的有效手段。

　　1 數(shù)字水印典型算法及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

　　1.1 目前典型的圖像水印算法

　　目前典型的圖像水印算法有空域算法， 變換域算法，壓縮域算法，NEC 算法，生理模型算法。

　　變換域算法，變換域的數(shù)字圖像水印技術(shù)往往采用類似于擴(kuò)頻圖像的技術(shù)來(lái)隱藏水印信息。 基于常用的圖像變換（基于局部或是全局的變換），如離散余弦變換 （DCT）、離散小波變換 （DWT）、傅氏變換 （DFT 或 FFT）等 。 變換域算法的隱藏和提取信息操作復(fù)雜，隱藏信息量不能很大，但抗攻擊能力強(qiáng)，很適合數(shù)字作品版權(quán)保護(hù)的數(shù)字圖像水印技術(shù)中。

　　空域算法，該類算法中典型的水印算法是將信息嵌入到隨機(jī)選擇的圖像點(diǎn)中最不重要的像素位上，這可保證嵌入的水印是不可見的。 但是由于使用了圖像不重要的像素位，算法的魯棒性差，水印信息很容易為濾波、圖像量化、幾何變形的操作破壞。 另外一個(gè)常用方法是利用像素的統(tǒng)計(jì)特征將信息嵌入像素的亮度值中。 較早的數(shù)字圖像水印算法都是空間域上的，空域水印處理使用各種各樣的方法直接修改圖像的象素，將數(shù)字圖像水印直接加載在數(shù)據(jù)上。 空間域水印算法的最大優(yōu)點(diǎn)就是具有較好的抗幾何失真能力，最大弱點(diǎn)就在于抗信號(hào)失真的能力較差。

　　1 數(shù)字水印典型算法及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

　　1.1 目前典型的圖像水印算法

　　目前典型的圖像水印算法有空域算法， 變換域算法，壓縮域算法，NEC 算法，生理模型算法。

　　變換域算法，變換域的數(shù)字圖像水印技術(shù)往往采用類似于擴(kuò)頻圖像的技術(shù)來(lái)隱藏水印信息。 基于常用的圖像變換（基于局部或是全局的變換），如離散余弦變換 （DCT）、離散小

　　波變換 （DWT）、傅氏變換 （DFT 或 FFT）等 。 變換域算法的隱藏和提取信息操作復(fù)雜，隱藏信息量不能很大，但抗攻擊能力強(qiáng)，很適合數(shù)字作品版權(quán)保護(hù)的數(shù)字圖像水印技術(shù)中。

　　空域算法，該類算法中典型的水印算法是將信息嵌入到隨機(jī)選擇的圖像點(diǎn)中最不重要的像素位上，這可保證嵌入的水印是不可見的。 但是由于使用了圖像不重要的像素位，算法的魯棒性差，水印信息很容易為濾波、圖像量化、幾何變形的操作破壞。 另外一個(gè)常用方法是利用像素的統(tǒng)計(jì)特征將信息嵌入像素的亮度值中。 較早的數(shù)字圖像水印算法都是空間域上的，空域水印處理使用各種各樣的方法直接修改圖像的象素，將數(shù)字圖像水印直接加載在數(shù)據(jù)上。 空間域水印算法的最大優(yōu)點(diǎn)就是具有較好的抗幾何失真能力，最大弱點(diǎn)就在于抗信號(hào)失真的能力較差。

　　1.2 圖像水印評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

　　1.2.1 PSNR

　　在圖像處理中 ， 通常采用峰值信噪比 ， 即 PSNR （Peak Signal-to-Noise Ratios）值來(lái)度量嵌入水印的能力 ，其值越高 ，

　　透明性越好。 其公式為：

　　PSNR=10log10MN max［max（I 2）］（1）

　　i=M j=N

　　ΣΣ［I（i，j）-I′（i，j）］2

　　i=1 j=1

　　收稿日期：2012-03-14 稿件編號(hào)：201203111

　　作者簡(jiǎn)介：高景山（1987—），男，陜西寶雞人，碩士研究生。 研究方向：信號(hào)與信息處理，微弱信號(hào)檢測(cè)。

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　　《電子設(shè)計(jì)工程》2012 年第 10 期

　　式中，I 代表原始圖像，I′表示含水印圖像。

　　1.2.2 NC

　　通常用相關(guān)系數(shù) ，即 NC （Normalized Correlation）來(lái)計(jì)算提取的水印圖像與原始水印圖像之間的相似性，其計(jì)算公式如下：

　　i=M j=N

　　ΣΣW（i，j）W′（i，j）

　　NC=i=1 j=1 （2）

　　i=Mj=N

　　ΣΣW（i，j）2

　　i=1 j=1

　　式中，W 表示原始水印圖像，W′表示提取出的水印圖像。 NC 值越大 ，水印信息與原始水印相似程度就越好 ，算法的魯棒性就越強(qiáng)。 將計(jì)算得到的 NC 值精確到 0.01，當(dāng)提取水

　　印的 NC 值在大約 0.75 以下時(shí) ， 文中認(rèn)為水印不可辨認(rèn) ；提取水印的 NC 值在 0. 75 到 0. 8 之間 ， 水印需仔細(xì)察看才能辨認(rèn)出 ； 大概 0.8 以上就可以輕松辨認(rèn)出水印 ；NC 值達(dá)到 0.85 以上時(shí)，水印質(zhì)量較好。