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)以及信息傳輸過程中的數(shù)據(jù)安全問題。 傳統(tǒng)的加密方法對多媒體內(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)作者對其作品的所有權(quán)，同時通過對水印的檢測和分析來保證數(shù)字信息的完整可靠性，從而成為知識產(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價標(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)往往采用類似于擴頻圖像的技術(shù)來隱藏水印信息。 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，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選擇的圖像點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。 另外一個常用方法是利用像素的統(tǒng)計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)點就是具有較好的抗幾何失真能力，最大弱點就在于抗信號失真的能力較差。

　　1 數(shù)字水印典型算法及評價標(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)往往采用類似于擴頻圖像的技術(shù)來隱藏水印信息。 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，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選擇的圖像點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。 另外一個常用方法是利用像素的統(tǒng)計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)點就是具有較好的抗幾何失真能力，最大弱點就在于抗信號失真的能力較差。

　　1.2 圖像水印評價標(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：201203111

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

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　　《電子設(shè)計工程》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）來計算提取的水印圖像與原始水印圖像之間的相似性，其計算公式如下：

　　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。 將計算得到的 NC 值精確到 0.01，當(dāng)提取水

　　印的 NC 值在大約 0.75 以下時 ， 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，水印質(zhì)量較好。