1、图像信息隐藏技术分类图像隐写算法（隐蔽性）图像鲁棒性水印（能够抵抗各种信号处理、攻击）图像脆弱性水印（完整性验证、篡改定位）12023-5-22Data Hiding&Digital Watermark图像水印算法介绍普通图像水印图像鲁棒性水印图像脆弱性水印22023-5-22Data Hiding&Digital Watermark鲁棒水印什么是鲁棒水印？lWatermarks designed to survive legitimate and everyday usage of content are referred to as robust watermarks.什么是安全水印？lW
2、hereas robust watermarks are designed to survive normal processing,secure watermarks are designed to resist any attempt by an adversary to thwart their intended purpose.2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark3鲁棒水印鲁棒水印和安全水印的关系l安全水印必须是鲁棒的，然而，仅具有鲁棒性的水印远未达到安全性的要求。鲁棒水印的性能权衡l设计鲁棒水印前，考察水印可能遭受的“处理”是一个重要的环节。l
3、鲁棒水印需要抵抗的处理包括：有损压缩，数模/模数转换，录音，打印扫描，语音重放，和二次录音，去噪，格式转换等等。2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark4鲁棒水印鲁棒水印的性能权衡l增强鲁棒性通常会牺牲其他性能，例如计算开销增大，容量降低，透明性下降，甚至牺牲对于其他操作的稳健性。l因此，通常不会在一个算法中抵抗所有处理。l例如：用于监测广告的水印需要抵抗广播过程中的信号处理，包括数模转换，有损压缩等等，但这个过程不会出现旋转或半色调处理。2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark5鲁棒水印通用设计策略冗余嵌入lRedund
4、ant embedding can increase robustness to cropping,filtering,and additive noise.lThe redundancy can be in the sample domain,the frequency domain,or any other domain in which only part of the signal is distorted by processing.案例l水印信息经过纠错编码后，再嵌入载体。l每一比特水印，反复嵌入N次，提取时取平均。2023-5-22Data Hiding&Digital Wate
5、rmark6鲁棒水印通用设计策略扩频水印lSpread spectrum watermark reference patterns are redundant in the spatial and frequency domains.lThese provide general robustness against filtering,additive noise,and cropping.2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark7鲁棒水印通用设计策略在重要感知“区域”嵌入水印lEmbedding watermarks in perceptually sig
6、nificant components of content ensures their robustness against any processing that maintains acceptable fidelity.2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark8鲁棒水印通用设计策略检测时，“补偿”失真lIf a detector can determine that a specific process has been applied to a Work since the time it was watermarked,the detector
7、might either invert that process,or apply it to the reference mark.2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark9水印图噪声信道失真水印图（原水印图1/4）检测、“补偿”失真失真补偿后的水印图鲁棒水印通用设计策略嵌入时，预补偿“失真”lSometimes we can anticipate that watermarks will be subject to one of a small collection of possible distortions.lIn these cases,it m
8、ay be possible to apply the inverse distortion during the embedding process.2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark10预补偿失真（放大为原水印图的4倍）噪声信道失真水印图（预补偿水印图的1/4）检测水印图（预补偿和失真相抵消，直接提取）鲁棒水印应对“几何失真”的策略几何失真lGeometric distortions,such as temporal delay or spatial scaling,are generally more difficult to handle th
9、an valumetric distortions,l and robustness against them is a current topic of research.l时域几何失真：l空域几何失真：2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark11鲁棒水印应对“几何失真”的策略典型几何失真2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark12鲁棒水印应对“几何失真”的策略穷举法lExhaustive search entails inverting a large number of possible distortions,la
10、nd testing for a watermark after each one.lAs the number of possible distortions increases,the computational cost and false positive probability using this approach can become unacceptable.2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark13鲁棒水印应对“几何失真”的策略同步法lSynchronization/registration patterns can be embedde
11、d in content to simplify the search.lThese prevent an increase in the false alarm rateland are usually more computationally efficient than an exhaustive search.lHowever,they introduce two failure modes:failure to correctly detect the registration pattern and failure to detect the watermark after reg
12、istration.2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark14鲁棒水印应对“几何失真”的策略模板是通过增加所选择系数的幅值产生一个人为的局部峰值点产生的。通过模板点和检测到的极值点的匹配，确定水印图像经历的几何变换，一旦经历的几何变换确定，再对水印图像进行逆变换，就可在Fourier变换域内检测到水印152023-5-22Data Hiding&Digital Watermark鲁棒水印应对“几何失真”的策略同步法自相关lIn the autocorrelation approach,we embed a periodic watermark and re
13、gister based on the peaks in a Works autocorrelation pattern.2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark16鲁棒水印应对“几何失真”的策略隐式同步lIn implicit synchronization,we register according to feature points found in the original,unwatermarked Work.This depends on development of a reliable feature-extraction method.l例
14、如l有算法策略为：检测到导频信号后嵌入水印，导频信号定义为那些快速爬升到峰值的样点。这样的导频信号对于延时失真具有鲁棒性2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark17鲁棒水印应对“几何失真”的策略隐式同步案例l我们通常在时域（例：像素）或变换域（例：DWT）中嵌入水印，lKutter等提出了“第二代数字水印”概念。l利用图像特征进行水印的嵌入和提取。方法一：以图像特征为参考，嵌入和提取水印。方法二：直接嵌入水印到特征中。182023-5-22Data Hiding&Digital Watermark鲁棒水印应对“几何失真”的策略隐式同步案例192023-5-2
15、2Data Hiding&Digital Watermark鲁棒水印应对“几何失真”的策略不变水印lInvariant watermarks can be constructed using such techniques as log-polar Fourier transforms.lThese remain unchanged under certain geometric distortions,thereby eliminating the need to identify the specific distortions that have occurred.2023-5-22Da
16、ta Hiding&Digital Watermark20强鲁棒性水印抗打印扫描水印打印扫描特点l印刷品的灰度与数字图像的灰度表示方法完全不同。l在激光打印、各种印刷中，要用二值输出表示图像的灰度层次，因此采用半色调技术。l半色调技术的实质是：在一个小点阵的网格内用黑点的多少表现灰度层次。212023-5-22Data Hiding&Digital Watermark强鲁棒性水印打印扫描特点l由半色调复合点的形状、激光束的扩散、纸张的吸水特性和光滑度等因素造成的半色调复合点变化，也常会导致输出图像变得模糊不清。l在使用扫描仪进行扫描的过程中也可能造成图像畸变。2023-5-22Data Hid
17、ing&Digital Watermark22强鲁棒性水印打印扫描过程的失真l像素失真主要源于打印的D/A过程的半色调处理，以及扫描的A/D过程的噪声和量化影响。几何失真主要由扫描过程引起的旋转和缩放失真。232023-5-22Data Hiding&Digital Watermark强鲁棒性水印几何失真矫正 l提取图像边缘，并利用RADON投影变换来检测图像的倾角。完成后，逆向旋转图像。l图像的RADON变换是将原始图像变换为它在各个角度的投影表示。图像 f(x,y)在任意角度 q 上的RADON投影定义为 24)cossin,sincos()(dyyxyxfxRqqqqqyxyxqqqqc
18、ossinsincos2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark打印扫描对图像的影响考察哪些数据在图像经过打印和扫描后没有改变或者改变较小做一些统计分析 252023-5-22Data Hiding&Digital Watermark打印扫描对图像灰度值的影响 统计256x256的LENA灰度图像的像素值中每个灰度值出现的个数，研究其像素值的分布情况 26 (a)原始图像 (b)打印扫描后 LENA图像的像素值分布的直方图2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark27 (a)原始图像 (b)打印扫描后 COUPLE图像的像素值
19、分布的直方图 (a)原始图像 (b)打印扫描后 GIRL图像的像素值分布的直方图2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark打印扫描对图像灰度值的影响 从像素值分布的图形上，可以看出打印扫描前后的差别比较明显，这种较大的差异将导致在空间域水印检测非常困难 282023-5-22Data Hiding&Digital Watermark打印扫描对图像均值的影响 将256x256的LENA灰度图像按照8x8进行分块，得到1024个小块，计算每个小块所有像素的平均值比较原始图像的均值和打印扫描后的均值曲线 292023-5-22Data Hiding&Digital
20、Watermark30 (a)原始图像 (b)打印扫描后 LENA图像的均值分布图两曲线之差2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark小结原始图像在打印扫描后均值的变化并无规律性通过图像的灰度值、均值构造能够抵抗打印扫描的数字水印算法是困难的 结论：在空间域难以建立对打印扫描鲁棒的数字水印算法 312023-5-22Data Hiding&Digital Watermark打印扫描对图像变换域的影响 将图像按照16x16分块的形式,打印扫描前后的LENA灰度图像的对应块DCT系数变化的情况 32 (a)原始图像 (b)打印扫描后 LENA图像中的一个16x16
21、分块的DCT系数变化图2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark打印扫描对图像变换域的影响 对256x256的LENA灰度图像按照整幅图像在打印前后进行对比按照8x8分块对LENA灰度图像在打印扫描前后的DCT系数的变化情况逐块进行比较结论：从图像在打印扫描前后的变化趋势来看,打印扫描对图像DCT系数影响较小332023-5-22Data Hiding&Digital Watermark基于人类视觉特性的图像块分类 为了保证水印的不可见性，抗打印和扫描的水印嵌入容量和强度不能太大 但为了保证水印经过打印扫描后仍能被检测出来，又要求嵌入足够量和足够强度的水印 为
22、此，需要结合人类视觉特性，选择适当区域和水印嵌入强度，在满足不可见的前提下，最大限度的提高水印嵌入强度 342023-5-22Data Hiding&Digital Watermark人类视觉系统（HVS）特点人类视觉系统（HVS）对于一幅图像的每个区域的敏感度是不一样的HVS对于亮度变化大的区域的敏感度要大于亮度变化小的区域l高信息量区域：亮度变化大的区域l低信息量区域：亮度变化小的区域在高信息量区域中，HVS对亮度突然变化的区域最敏感l关键区域：亮度突然变化的区域，一般是图像中包含信息量最大，对人们的理解最为重要的部分l随机纹理区域：具有规则变化的区域（如窗帘、头发等），人眼会产生一定的适
23、应性，以至于很容易在人的意识中遗忘，这些区域包含的内容意义并不大，对图像理解不起决定性作用352023-5-22Data Hiding&Digital Watermark结合HVS对图像分类将图像块划分为三类l低信息量区域l随机纹理区域l关键区域HVS对前两类图像块不敏感，所以叠加的水印分量的强度可较强；HVS对关键区域对最敏感，因此叠加的水印强度应较弱 362023-5-22Data Hiding&Digital Watermark基于亮度变化率的分类 一幅图像中某一个子块，平均亮度 ：每个像素的亮度分量值 n：表示子块中像素的个数 37niimnlL1/il2023-5-22Data Hi
24、ding&Digital Watermark基于亮度变化率的分类亮度变化：2个相邻像素亮度分量之差的绝对值称为两个像素间的亮度变化亮度变化率：所有相邻像素亮度变化的总和与像素总数的比38jijillD,ninjjimnDC11,/2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark区分高、低信息量区域亮度变化率反映了图像子块内部亮度变化的大小和快慢根据选定的阈值将图像划分成“低信息量区域”和“高信息量区域”l低信息量区域：亮度变化率小于阈值l高信息量区域：亮度变化率大于阈值392023-5-22Data Hiding&Digital Watermark高信息量区域的进一
25、步划分亮度平均变化率：某一个子块与其所有相邻子块（8个）的亮度变化率之差的均方根，称为该子块的亮度平均变化率 亮度相对变化率：子块的亮度平均变化率与该区域的平均亮度的比值，称为该子块的亮度相对变化率 408128/)(kikmCCRmmmLRV/2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark高信息量区域的进一步划分根据设定的阈值可将“高信息量区域”进一步划分成“随机纹理区域”和“关键区域”l随机纹理区域：亮度相对变化率小于阈值l关键区域：亮度相对变化率大于阈值412023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（一）基
26、于量化的方法42fDFT邻近值算法水印加载处理W置乱处理密钥KfWIDFT图像边缘检测及矫正邻近值算法水印提取处理置乱恢复WcDFT攻击(rotation,scal-ing,compress.)+fWc2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（一）基于量化的方法嵌入算法l对载体图像作DFT变换l以密钥K为种子对水印图像随机置乱l根据水印数据（0或1），利用邻近值算法，对载体图像的DFT中低频系数的幅度进行修改，嵌入水印信息，DFT系数的相位保持不变 l对修改后的DFT变换域系数，作IDFT，得到嵌入水印的图像432023-5-22Data
27、Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（一）基于量化的方法提取算法l对受到攻击后的含水印图像进行边缘提取，和图像的尺寸提取（size）l对边缘图像进行RADON变换，计算出图像的旋转角度 q l对图像反向旋转q角，作size大小的DFT变换l利用邻近值算法，从DFT的中低频系数中提取出置乱后的水印信息 l以密钥K为种子，对数据进行置乱恢复，提取嵌入的水印 442023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（一）基于量化的方法之仿真结果2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark45原始图
28、像 含水印图像 原始水印（256256）（256256）（6030）抗打印扫描水印算法（一）对缩放、压缩、加噪攻击的稳健性2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark46从缩小到200200的含水印图像中提取的水印 从JEPG压缩后的含水印图像中提取的水印（quality=75）从添加高斯噪声后的含水印图像中提取的水印（噪声方差=0.0005）抗打印扫描水印算法（一）对缩放旋转攻击的稳健性47 放大和旋转后的含水印图像（size=280280,q=2度）提取的水印 2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（二
29、）基于系数比较的方法虽然打印扫描对图像的DCT系数影响较小,但不同的打印机和扫描仪对图像的影响不同，因而很难找到打印扫描前后DCT系数之间的数量关系 由于图像在打印扫描前后的DCT系数的相对关系应该是基本一致的,因而可以通过改变DCT中频系数的相对关系来嵌入数字水印 2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark48抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法二维DCT变换l图像压缩标准（JPEG）的核心:DCT变换lM N维的图像，进行二维DCT变换，得到MN的DCT系数l系数按照Zig-Zag次序排列，左上角为直流系数，其余为交流系数2023-5-2249Dat
30、a Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法DCT变换882023-5-22Data Hiding&Digital Watermark50抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法88分块，DCT变换，ZigZag 扫描2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark51ZigZag扫描方式 抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法DCT系数特点l左上角部分为直流和低频，右下角部分为高频，中间区域为中频。l直流分量和低频系数值较大，代表了图像的大部分能量，对它们做修改会影响图像的视觉效果。l高频系数值很小，去掉它们
31、基本不引起察觉l最好的水印嵌入区域就是在中频部分2023-5-2252Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法原理l利用载体中两个特定系数的相对大小来代表隐藏的信息 嵌入l划分图像为若干88小块l对各个小块分别做二维DCT变换l选择其中的两个位置，若用 和 代表所选定的两个系数的坐标l隐藏1：调整系数使其满足l隐藏0：调整系数使其满足),(11vu),(22vu),(),(2211vuBvuBii),(),(2211vuBvuBii ),(11vuBi),(22vuBi2023-5-2253Data Hiding&Digital Wa
32、termark抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法提取l划分图像为若干88小块l对各个小块分别做二维DCT变换l比较每一块中约定位置的DCT系数值，根据其相对大小，得到隐藏信息的比特串，从而恢复出秘密信息 特点l不需原始图像注意l如果选定位置的两个系数相差太大，则对图像影响较大l增大差距，代表无效l应选择相近的值，如中频系数2023-5-2254Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法扩展l利用DCT中频系数中的三个系数之间的相对关系隐藏信息 嵌入l选择三个位置 ，l嵌入1：令l嵌入0：令l如果数据不符，则修改这三个系数值，使得
33、它们满足上述关系l选择参数D要权衡算法的稳健性和透明性lD越大，隐藏算法对于图像处理就越健壮，但是对图像的改动就越大，越容易引起察觉),(11vu),(22vu),(33vuDvuBvuBii),(),(3311DvuBvuBii),(),(3322DvuBvuBii),(),(3311DvuBvuBii),(),(33222023-5-2255Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法如果需要做的修改太大，则放弃该块，将其标识为“无效”“无效”：对这三个系数做小量的修改使得它们满足下面条件之一：或),(),(),(223311vuBv
34、uBvuBiii),(),(),(113322vuBvuBvuBiii2023-5-2256Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark57抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark58抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark59抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法2023-5-22Data Hiding&
35、Digital Watermark60抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法提取l对图像进行DCT变换，比较每一块相应三个位置的系数，从它们之间的关系，可以判断隐藏的是信息“1”、“0”还是“无效”块，这样就可以恢复秘密信息 2023-5-2261Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法实例：l现有一幅采用系数比较法嵌入水印的图像，已知其系数为：(1.7,1.0,1.8),(2.7,2.2,2.7),(1.7,2.5,1.8),(1.7,1.8,1.9)l则可从中提取的信息为?l解：由1.71.0,1.81.0可知，这组系数嵌入的
36、信息是1；由2.72.2,2.72.2可知，这组系数嵌入的信息是1；由1.72.5,1.82.5可知，这组系数嵌入的信息是0；由1.71.81.9可知，这组系数无效，没有嵌入；2023-5-2262Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法之仿真结果原始图像采用的Lena灰度图像，水印信息是7个英文字母YinCang，换算成ASCII码，用二进制表示就是56个比特63 原始图像 嵌入水印后的图像2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法之仿真结果64 HP4VC
37、激光打印机打印输出 HP6L激光打印机打印输出 紫光B6210扫描仪扫描的图像 紫光B6210扫描仪扫描的图像 2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（二）基于系数比较的方法水印重复嵌入17次，并作两次周期扩展，提高其冗余度实验结果：水印可以正确提取YinCang 结论：相对于打印，扫描对半色调图像中水印信息提取的影响更大。扫描仪的好坏，将直接决定印刷水印提取的成功与否 652023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法为了寻找打印扫描前后DCT系数的特征,对图像DC
38、T系数进行分类 对于大小为256256的LENA灰度图像，按16x16分块，可以得到256个小块，对每个小块作DCT变换，每个小块得到一个DC系数和255个AC系数 i：第i个小块，u,v=0,1,1566),(vuFi2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法图像DCT系数共分为256类，分析每一类数据在打印扫描前后的变化67 原始图像 打印扫描后 LENA图像DCT系数F（8，7）的变化2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法为了在 F(
39、u,v)中嵌入水印，需要改变F(u,v)中数据，使其具有某种数字特征不同的打印机和扫描仪对图像的影响不同，因而很难找到打印扫描前后DCT系数之间的数量关系通过改变 F(u,v)中数据的正负号的数量来表达水印信息 682023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法选取水印的嵌入位置，即取定u,v，令l 集合中正数的个数l 集合中负数的个数 在 F(u,v)中嵌入0时 l调整F(u,v)中绝对值较小的数的正负号l使F(u,v)中正数的个数减负数的个数大于d在 F(u,v)中嵌入1时 l调整F(u,v)中绝对值较小的数的正负号l
40、使F(u,v)中正数的个数减负数的个数小于d69),(vun),(vun 2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法实例l设图像大小为16*16，按照8*8大小分块，并做DCT变换。选取下标(起始下标为0)满足u+v=3的系数嵌入水印。2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark70 第0块第1块第2块第3块抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法实例2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark71 1.0-1.02.01.0-1.0-1.1-1.8-1
41、.00.7-0.90.9-0.9-1.2-0.8-1.2-1.2第0块第2块第1块第3块F(3,0)=+1.0,-1.0,-0.9,-1.2,F(2,1)=+2.0,-1.8,+0.9,-1.2,F(1,2)=-1.0,-1.1,-0.9,-0.8,F(0,3)=+1.0,-1.0,+0.7,-1.2,抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark72 抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法实例l解：在F(3,0)=+1.0,-1.0,-0.9,-1.2中嵌入0，应选2个绝对值较小的系数，翻转其符号。则，-1.0和-0
42、.9的符号被翻转，所以嵌入后，系数变为：F(3,0)=+1.0,+1.0,+0.9,-1.2，同理，在F(2,1)=+2.0,-1.8,+0.9,-1.2嵌入1，系数变为：F(2,1)=+2.0,-1.8,-0.9,-1.2在F(1,2)=-1.0,-1.1,-0.9,-0.8嵌入0，系数变为：F(1,2)=+1.0,-1.1,+0.9,+0.8在F(0,3)=+1.0,-1.0,+0.7,-1.2嵌入1，系数变为：F(0,3)=+1.0,-1.0,-0.7,-1.22023-5-22Data Hiding&Digital Watermark73 抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法实例
43、2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark74 1.01.02.01.0-1.0-1.1-1.81.0-0.70.9-0.90.9-1.20.8-1.2-1.2第0块第2块第1块第3块F(3,0)=+1.0,+1.0,+0.9,-1.2,F(2,1)=+2.0,-1.8,-0.9,-1.2,F(1,2)=+1.0,-1.1,+0.9,+0.8,F(0,3)=+1.0,-1.0,-0.7,-1.2,抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法实例l依次将变更后的系数矩阵做DCT逆变换，得到4个8*8的图像子块。l按顺序重组图像子块，得到完整的、包含水印信息的图像。
44、2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark75 抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法对打印的图像进行扫描，重新得到数字图像，将图像按照1616进行分块，对每一块进行DCT变换，得到DCT系数对于嵌入水印的位置，计算F(u,v)正数和负数的个数l正数个数大于负数个数：0l正数个数小于负数个数：1对所有的嵌入位置进行提取，得到所嵌入的水印信息 762023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法之仿真结果强度d=230，嵌入16比特，嵌入位置k=u+v=15 检测正确率100%77 原始图
45、像 嵌入水印后图像 打印扫描后的图像2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark抗打印扫描水印算法（三）基于系数分类的方法和之仿真结果k越小，鲁棒性越好但k越小，DCT系数就越接近低频，对图像的质量影响就越大 为了扩大水印的容量，可在中低频嵌入水印，为保证图像的质量，可针对不同的k选取不同的嵌入强度d 782023-5-22Data Hiding&Digital Watermark小结算法设计l强稳健水印算法往往牺牲计算复杂度、透明性、容量等性能指标，来获取稳健性。l强稳健水印算法通常针对使用场景设计，不要求一个算法能够抵抗所有攻击。典型攻击l压缩编码、几何攻击、数模/模数变换等。强稳健算法典型策略l冗余嵌入、扩频、重要感知区域嵌入等。2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark79小结典型算法l基于DFT系数法量化的方法l基于DCT系数相对关系的方法l基于DCT系数分类的方法l这些方法可以应用到其他变换域，例如，基于DCT系数的分类方法可以应用于DWT系数。2023-5-22Data Hiding&Digital Watermark80
