毕业论文区域医疗信息共享数字水印策略设计与实现

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1、区域医疗信息共享数字水印策略设计与实现摘 要随着社会公众对医疗保健要求的提高和国家医疗制度改革的深化，信息技术在医疗卫生领域的运用越来越广泛，构建社会公众医疗信息共享系统，共享网络信息资源已成为解决看病难、看病贵的重要措施。但是在的网络的传输储存过程中，资源共享的保密性不够，导致病人信息泄露等问题。为了共享信息的安全，出现了数字水印技术。在区域医疗信息共享领域中，数字水印技术主要用变换域算法对共享信息进行处理、加密等操作。这种技术对现行的共享网络信息资源的安全性有很大提高。本文提出了一种基于一种基于DCT 变换的数字图像水印算法。该水印算法首先对原始载体图像进行分块，再分别对各子块进行DCT变

2、换而获得各子块的DCT变换系数;然后各子块的DCT变换系数进行量化，来计算量化步长，以量化步长来选择水印的嵌入位置。对水印图像进行置乱并降维，把水印嵌入到每一子块的选出的直流系数或低频交流系数中，嵌入算法采用自适应量化的方法。实验结果表：明这种算法具有较好的性能，实现的水印的盲提取,而且具有较好的鲁棒性。关键词：DCT，变换域，数字水印，信息共享。Regional medical information sharing digitalwa termarking strategy design andimplementationAbstract Along with the social pub

3、lic to the improvement of medical health care for a national health care system and the deepening of the reform of the, Information technology in health care is used widely in the field, the construction of the social public medical information sharing system, sharing network information resources h

4、as become solve difficulties in getting the important measures and high cost. But in the network of the transmission storage process, the resources sharing of secrecy is not enough, cause the patient information leakage. In order to share information security, the emergence of a digital watermarking

5、 technology. In the regional medical information sharing in the field, digital watermarking algorithm to transform mainly with share information processing, encryption operation. The technology of the existing information resources sharing network security has improved a lot. This paper put forward

6、based on a DCT based on digital image watermarking algorithm of transformation. The watermarking algorithm firstly, the original carrier image region, and of the son respectively block DCT transform and obtained the son of DCT block transform coefficient; Then the sons of block DCT quantization tran

7、sform coefficient, to calculate quantization step length, to quantify step length to choose the embedding position. For watermark image scrambling and dimensional reduction, the watermark every son of the dc coefficient of elected or low frequency exchange coefficient, embedding algorithm is propose

8、d using adaptive quantitative method. The experimental results table: Ming this algorithm has better performance and the realization of the blind watermark extraction, and has good robustness.Keywords: DCT，Transform domain，Digital watermarking，information sharing. 目 录第一章 绪论11.1研究背景与意义11.2 研究内容与目标11.

9、3 本文的内容结构2第二章 信息共享数字水印技术32.1医疗信息共享安全需求32.2数字水印基本概念42.2.1数字水印的概念42.2.2数字水印的特性42.2.3数字水印的分类52.2.4典型数字水印算法62.2.5数字水印的攻击82.2.6数字水印的应用领域92.2.7数字水印技术的一些局限102.3本章小结11第三章 DCT变换算法介绍123.1DCT概述123.1.1 DCT 变换公式123.1.2二维DCT的性质133.1.3二维DCT的实现143.2离散余弦变换水印嵌入算法143.3离散余弦变换水印提取算法153.4离散余弦变换水印算法原理框图153.5分块的离散傅里叶变换173.

10、5.1离散傅里叶变换173.5.2水印嵌入算法173.6数字图像的DCT变换及其特点173.7本章小结19第四章 DCT变化域的设计204.1数字水印的嵌入204.2数字水印的提取204.3数字水印检测214.4 DCT变换域图像的水印生成代码214.5数字水印嵌入算法234.6数字水印的提取264.7本章小结27第五章 系统测试结果285.1 白噪声攻击测试285.2JPEG压缩攻击测试295.3高斯低通滤波攻击测试30结语31参考文献32致谢333江西理工大学应用科学学院学位论文第一章 绪论1.1研究背景与意义随着信息技术和网络技术的发展和普及，给医疗信息资料传输带来了极大的便利，数字化医

11、疗信息系统越来越普及。伴随着信息的迅速发展，出现了区域医疗信息共享平台，极大的方便了大家就医。区域医疗信息共享实质上是一个区域协同医疗公共服务平台。通过这个平台，医疗机构不仅可以为社会公众提供便捷、高质量的医疗服务，有效的减轻患者医疗负担，而且能够提高卫生行政主管部门对医疗机构的监管能力。但是由于这是一个信息资源共享的服务平台，所有的资源都集中起来，对于资源的安全性有很高的要求。信息安全还存在许多漏洞，加密方法的局限性日益暴露。加密在医疗信息保护的整个生命周期中是非常重要的，但加密只能保证通信传输信道的安全，数据一旦被解密，医疗信息将得不到任何形式的保护；当密码被破解后，所保护的信息将被完整获

12、得，无法确认其来源，无法确认完整性；即使密码未被破解，依然存在无法检验的合法用户的篡改。医疗信息安全工作任重而道远。由此产生出区域医疗信息系统数字水印技术，数字水印技术是将一些标识信息直接嵌入数字载体当中(包括多媒体、文档、软件等)或是间接表示(修改特定区域的结构)，且不影响原载体的使用价值，也不容易被探知和再次修改。但可以被生产方识别和辨认。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。数字水印技术在医学领域运用很广，在医疗信息共享平台中，数字水印技术保护数据传输存储过程中不被窃取、篡改、泄漏等。区域信息共享数字水印技术通过各种算法加密

13、保护信息平台的信息安全，为了保证医院数据的真实有效及病患的信息安全，采用数字水印技术。为区域医疗信息共享资源提供了安全支撑，促进和保障区域医疗信息共享的健康快速发展。保证了各个系统的信息快速交换安全可靠。在信息共享中对各个系统进行处理、加密已保证资源的安全。也保护了病患的信息，减少了医患纠纷，医院也能更快更及时的拿到病患的资料信息，减少病患就诊周期，减轻患者负担，方便患者就诊。也大幅度的提高医护人员的工作效率。数字水印(Digital Watermarking)作为一种新型的信息安全技术，为解决基于加密的信息系统的安全性问题提供了新思路、新途径。近年来，随着技术信息交流的加快和数字水印技术的迅

14、速发展，科研工作者开始将数字水印技术应用于医学各个领域。因此，采用数字水印技术对医疗信息共享进行加密具有广泛的应用前景，对它的研究具有重要的学术价值，它一方面将促进多媒体技术、网络技术、通信技术、信号处理技术等多门新兴技术的有机结合，促进网络的进一步繁荣；同时，它将促进隐蔽通信技术、信息安全技术的提高。1.2 研究内容与目标 本文主要对与区域医疗信息共享数字水印技术进行了一些有意义的探索，用变换域数字水印方法对共享信息进行保护。本文主要工作包括：1.详细介绍了数字水印技术的基本原理，包括数字水印的基本特征、分类、通用模型、应用领域以及常见的攻击。2.研究了离散余弦变换DCT的基本理论，详细的介

15、绍了数字图像DCT的变换及其特点。3.提出了基于数字水印的共享信息保护模型。设计了实现一个简单的数字水印原型模型无损数字水印算法。一种基于离散余弦变换(DCT)的实现算法。并分析该算法在正常情况下和受到攻击时的性能，结果表明该算法有很好的鲁棒性。1.3 本文的内容结构 论文共分为五章，组织结构如下:第一章绪论，简单介绍数字水印的定义以及数字水印在区域医疗信息共享的应用。第二章介绍国内外各种数字水印方法在医疗信息共享平台的应用及优缺点。第三章概要设计，根据需求分析，提出自己的方案，基于变换域的无损数字水印算法综述第四章详细设计，实现一个较简单的实现一个较简单的医学信息数字水印算法DCT变换。第五

16、章结论，对系统的性能进行检测，分别从水印信息的安全性和算法特点进行分析。最后总结了本文的主要工作，指出本文主要贡献和不足，以及进一步研究方向。本文的论文结构图如图1-1所示：第1章 绪论 第4章实现DCT变换数字水印算法第2章介绍数字水印技术基本方法第3章变化域的无损数字水印算法综诉第5章 系统测试结果总结图1-1 论文结构图第2章 信息共享数字水印技术2.1医疗信息共享安全需求随着计算机网络通信技术的发展，信息媒体的数字化为信息的存取提供了极大的便利性，同时也显著提高了信息表达的效率和准确性；数据的交换和传输变成了一个相对简单的过程，人们借助于计算机、数字扫描仪、打印机等电子设备可以方便、迅

17、速地将数字信息传输到任何地方。现阶段医疗卫生建设的重点逐渐转向信息化和数字化，国内越来越多的医院正加速实施基于信息化平台和医疗信息系统的业务体系建设，以提高医院的服务水平与核心竞争力。信息技术的进步和网络技术的发展，以及医学的进步，促进了数字医疗信息的交流，为数字医疗和远程医疗的发展提供了可能。然而，医疗数据信息在网络传输的过程中同样会遭遇篡改、非法复制、版权保护和病患隐私泄漏等信息安全问题 。随着国家医疗事故处理条例的颁布，在处理医疗纠纷的过程中，诸如病历资料是否被涂改或伪造等问题会越来越受关注，其中就涉及到医学数据的真实性认证和完整性认证。增强医疗保健信息系统的安全性已成为亟待解决的问题。

18、现有的医学信息系统的安全性主要基于传统密码学的加密及认证。医疗系统每天都产生海量的数据，利用加密来确保信息的安全，其计算开销非常大。另外，加密只能保证传输信道的安全，数据一旦被解密，就不再提供任何的保护机制。基于传统的密码学的完整性认证，通常是将数据的消息认证码或数字签名放在文件头中，当文件进行格式转化时，文件头中的认证信息会丢失。密码技术是信息安全技术领域的主要传统技术之一，它是基于香农信息论及密码学理论的技术，现有的数字内容的保护多采用加密的方法来完成，即首先将多媒体数据文件加密成密文后发布，使得其在传递过程中出现的非法攻击者无法从密文获取机要信息，从而达到版权保护和信息安全的目的。但这并

19、不能完全解决问题：一方面加密后的文件因其不可理解性而妨碍多媒体信息的传播；另一方面多媒体信息经过加密后容易引起攻击者的好奇和注意，并有被破解的可能性，而且当信息被接收并进行解密后，所有加密的文档就与普通文档一样，将不再受到保护，无法幸免于盗版。换言之，密码学只能保护传输中的内容，而内容一旦解密就不再有保护作用了。信息隐藏及数字水印技术是近几年来国际学术界兴起的一个前沿研究领域。它与信息安全、信息隐藏、数据加密等均有密切的关系。特别是在网络技术和应用迅速发展的今天，水印技术的研究更具现实意义。今后水印技术的研究仍将着重于顽健性、真伪鉴别、版权证明、网络快速自动验证以及声频和视频水印等方面，并将与

20、数据加密技术紧密结合，特别是顽健性和可证明性的研究。数字水印的安全技术研究数字化的医学信息常常需要检测其内容是否被处理、篡改或伪造过，以确保医疗信息的真实性和完整性，有效的避免医务纠纷，保证良好的医患关系。信息保护的应用体现在病人隐私信息的保护上，利用数字水印技术，可以将加密后的病人信息根据特定的算法嵌入到保存起来，防止病人信息被非法获得，且安全性高。2.2数字水印基本概念数字水印技术是目前信息安全技术领域的一个新方向，是一种可以在开放网络环境下保护版权和认证来源及完整性的新型技术，创作者的创作信息和个人标志通过数字水印系统以人所不可感知的水印形式嵌入在多媒体中，人们无法从表面上感知水印，只有

21、专用的检测器或计算机软件才可以检测出隐藏的数字水印。2.2.1数字水印的概念数字水印（Digital Watermarking）技术是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体当中(包括多媒体、文档、软件等)或是间接表示(修改特定区域的结构)，且不影响原载体的使用价值，也不容易被探知和再次修改。但可以被生产方识别和辨认。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。 数字水印是实现版权保护的有效办法，是信息隐藏技术研究领域的重要分支。2.2.2数字水印的特性数字水印系统必须满足一些特定的条件才能

22、使其在数字产品版权保护和完整性鉴定方面成为值得信赖的应用体系。一个安全可靠的水印系统一般应满足如下要求： (1) 隐蔽性 也称不可感知性，即对于不可见水印处理系统，水印嵌入算法不应产生可感知的数据修改，也就是水印在通常的视觉条件下应该是不可见的，水印的存在不会影响作品的视觉效果。 (2) 鲁棒性 水印必须很难去掉(希望不可能去掉)，当然在理论上任何水印都可以去掉，只要对水印的嵌入过程有足够的了解，但是如果对水印的嵌入只是部分了解的话，任何破坏或消除水印的企图都应导致载体严重的降质而不可用。 (3) 抗窜改性 与抗毁坏的鲁棒性不同，抗窜改性是指水印一旦嵌入到载体中，攻击者就很难改变或伪造。鲁棒性

23、要求高的应用，通常也需要很强的抗窜改性。在版权保护中，要达到好的抗窜改性是比较困难的。 (4) 水印容量 嵌入的水印信息必须足以表示多媒体内容的创建者或所有者的标志信息，或是购买者的序列号。这样在发生版权纠纷时，创建者或所有者的信息用于标示数据的版权所有者，而序列号用于标示违反协议而为盗版提供多媒体数据的用户。 (5) 安全性 应确保嵌入信息的保密性和较低的误检测率。水印可以是任何形式的数据，比如数值、文本、图像等。所有的水印都包含一个水印嵌入系统和水印恢复系统。 (6) 低错误率 即使在不受攻击或者无信号失真的情况下，也要求不能检测到水印(漏检、false -negative) 以及不存在水

24、印的情况下，检测到水印(虚检、false - positive) 的概率必须非常小。2.2.3数字水印的分类（1）按特性划分按水印的特性可以将数字水印分为鲁棒数字水印和易损数字水印两类。鲁棒数字水印主要用于在数字作品中标识著作权信息，利用这种水印技术在多媒体内容的数据中嵌入创建者、所有者的标示信息，或者嵌入购买者的标示（即序列号）。在发生版权纠纷时，创建者或所有者的信息用于标示数据的版权所有者，而序列号用于追踪违反协议而为盗版提供多媒体数据的用户。用于版权保护的数字水印要求有很强的鲁棒性和安全性，除了要求在一般图像处理（如：滤波、加噪声、替换、压缩等）中生存外，还需能抵抗一些恶意攻击。易损水印

25、（Fragile Watermarking），与鲁棒水印的要求相反，易损数字水印主要用于完整性保护，这种水印同样是在内容数据中嵌入不可见的信息。当内容发生改变时，这些水印信息会发生相应的改变，从而可以鉴定原始数据是否被篡改。易损水印应对一般图像处理（如：滤波、加噪声、替换、压缩等）有较强的免疫能力（鲁棒性），同时又要求有较强的敏感性，即：既允许一定程度的失真，又要能将失真情况探测出来。必须对信号的改动很敏感，人们根据易损水印的状态就可以判断数据是否被篡改过。 （2）按水印所附载的媒体划分按水印所附载的媒体，我们可以将数字水印划分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印以及用于三维网格模型的网格

26、水印等。随着数字技术的发展，会有更多种类的数字媒体出现，同时也会产生相应的水印技术。 （3）按检测过程划分按水印的检测过程可以将数字水印划分为明文水印和盲水印。明文水印在检测过程中需要原始数据，而盲水印的检测只需要密钥，不需要原始数据。一般来说，明文水印的鲁棒性比较强，但其应用受到存储成本的限制。目前学术界研究的数字水印大多数是盲水印。 （4）按内容划分按数字水印的内容可以将水印划分为有意义水印和无意义水印。有意义水印是指水印本身也是某个数字图像（如商标图像）或数字音频片段的编码；无意义水印则只对应于一个序列号。有意义水印的优势在于，如果由于受到攻击或其他原因致使解码后的水印破损，人们仍然可以

27、通过视觉观察确认是否有水印。但对于无意义水印来说，如果解码后的水印序列有若干码元错误，则只能通过统计决策来确定信号中是否含有水印。（5）按用途划分不同的应用需求造就了不同的水印技术。按水印的用途，我们可以将数字水印划分为票证防伪水印、版权保护水印、篡改提示水印和隐蔽标识水印。票证防伪水印是一类比较特殊的水印，主要用于打印票据和电子票据、各种证件的防伪。一般来说，伪币的制造者不可能对票据图像进行过多的修改，所以，诸如尺度变换等信号编辑操作是不用考虑的。但另一方面，人们必须考虑票据破损、图案模糊等情形，而且考虑到快速检测的要求，用于票证防伪的数字水印算法不能太复杂。版权标识水印是目前研究最多的一类

28、数字水印。数字作品既是商品又是知识作品，这种双重性决定了版权标识水印主要强调隐蔽性和鲁棒性，而对数据量的要求相对较小。篡改提示水印是一种脆弱水印，其目的是标识原文件信号的完整性和真实性。隐蔽标识水印的目的是将保密数据的重要标注隐藏起来，限制非法用户对保密数据的使用。（6）按水印隐藏的位置划分按数字水印的隐藏位置，我们可以将其划分为时（空）域数字水印、频域数字水印、时/频域数字水印和时间/尺度域数字水印。时（空）域数字水印是直接在信号空间上叠加水印信息，而频域数字水印、时/频域数字水印和时间/尺度域数字水印则分别是在DCT变换域、时/ 频变换域和小波变换域上隐藏水印。随着数字水印技术的发展，各种

29、水印算法层出不穷，水印的隐藏位置也不再局限于上述四种。应该说，只要构成一种信号变换，就有可能在其变换空间上隐藏水印。2.2.4典型数字水印算法近年来，数字水印技术研究取得了很大的进步，下面对一些典型的算法进行了分析，除特别指明外，这些算法主要针对图像数据。 （1）空域算法该类算法中典型的水印算法是将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位 (LSB:least significant bits)上，这可保证嵌入的水印是不可见的。但是由于使用了图像不重要的像素位，算法的鲁棒性差，水印信息很容易为滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。另外一个常用方法是利用像素的统计特征将信息嵌入像素的亮度值中。

30、 （2）Patchwork算法方法是随机选择N对像素点 (ai，bi) ，然后将每个ai点的亮度值加 1 ，每个bi点的亮度值减 1，这样整个图像的平均亮度保持不变。适当地调整参数，Patchwork方法对JPEG压缩、FIR滤波以及图像裁剪有一定的抵抗力，但该方法嵌入的信息量有限。为了嵌入更多的水印信息，可以将图像分块，然后对每一个图像块进行嵌入操作。 （3）变换域算法该类算法中，大部分水印算法采用了扩展频谱通信 (spread spectrum communication)技术。算法实现过程为：先计算图像的离散余弦变换 (DCT)，然后将水印叠加到DCT域中幅值最大的前k系数上(不包括直流

31、分量)，通常为图像的低频分量。若DCT系数的前k个最大分量表示为D=，i=1 ， ，k，水印是服从高斯分布的随机实数序列W =，i=1 ， ，k，那么水印的嵌入算法为di = di(1 + awi)，其中常数a为尺度因子，控制水印添加的强度。然后用新的系数做反变换得到水印图像I。解码函数则分别计算原始图像I和水印图像I*的离散余弦变换，并提取嵌入的水印W*，再做相关检验 以确定水印的存在与否。该方法即使当水印图像经过一些通用的几何变形和信号处理操作而产生比较明显的变形后仍然能够提取出一个可信赖的水印拷贝。一个简单改进是不将水印嵌入到DCT域的低频分量上，而是嵌入到中频分量上以调节水印的顽健性与

32、不可见性之间的矛盾。另外，还可以将数字图像的空间域数据通过离散傅里叶变换(DFT)或离散小波变换(DWT)转化为相应的频域系数；其次，根据待隐藏的信息类型，对其进行适当编码或变形；再次，根据隐藏信息量的大小和其相应的安全目标，选择某些类型的频域系数序列（如高频或中频或低频）；再次，确定某种规则或算法，用待隐藏的信息的相应数据去修改前面选定的频域系数序列；最后，将数字图像的频域系数经相应的反变换转化为空间域数据。该类算法的隐藏和提取信息操作复杂，隐藏信息量不能很大，但抗攻击能力强，很适合于数字作品版权保护的数字水印技术中。 1基于离散余弦变换的数字水印 最早的基于分块DCT水印技术出现于E Ko

33、ch，J Zhao的文献。针对静止图像和视频压缩标准（JPEG和MPEG），他们的水印方案中图像也被分成88的块，由一个密钥随机的选择图像的一些分块，在频域的中频上稍微改变一个三元组以隐藏二进序列信息。选择在中频分量编码是因为在高频编码易于被各种信号处理方法破坏，而在低频编码则由于人的视觉对低频分量很敏感，对低频分量的改变易于被察觉。未经授权者由于不知道水印嵌入的区域，因此是很难测出水印的，此外，该水印算法对有损压缩和低通滤波是鲁棒的。将图像分割成88块，并对每个块做DCT变换，然后随机选择构造所有块的一个子集，对子集的每一个块，选择一组频率并嵌入二进制水印信息。由于频率组的选择不是基于最显著

34、分量，并且频率系数的方差较小，因此该方法对噪声、几何变形以及多文档攻击比较敏感。 Cox等人于1995年提出了基于图像全局变换的水印方法，称之为扩频法。这也是目前大部分变换域水印算法中所用到的技术。它将满足正态分布的伪随机序列加入到图像的DCT变换后视觉最重要系数中，利用了序列扩频技术（SS）和人类视觉特性（HVS）。算法原理为先选定视觉重要系数，再进行修改，最常用的嵌入规则如下： 其中分别是修改前和修改后的频域系数，是缩放因子，是第i个信息位水印。 一般说来，乘法准则的抗失真性能要优于加法准则。水印的检测是通过计算相关函数实现的。从嵌入水印的图像中提取出是嵌入规则的逆过程，把提取出来的水印与

35、原水印作相似性运算，与制定的阈值比较，可确定是否存在水印。这是稳健性水印的奠基性算法。 Chiou-Ting Hsu等人提出一种基于分块DCT的水印，他们的水印是可辨识的图像，而不是简单的一个符号或一个随机数。通过有选择地修改图像的中频系数来嵌入水印。验证时，衡量提取出的水印同原水印之间的相似性来判断是否加入了水印 2基于离散小波变换的数字水印 与传统的DCT变换相比，小波变换是一种变分辨率的，将时域与频域相联合的分析方法，时间窗的大小随频率自动进行调整，更加符合人眼视觉特性。小波分析在时、频域同时具有良好的局部性，为传统的时域分析和频域分析提供了良好的结合6。 目前，小波分析已经广泛应用于数

36、字图像和视频的压缩编码、计算机视觉、纹理特征识别等领域。由于小波分析在图像处理上的许多特点可用于信息隐藏的研究，所以这种分析方法在信息隐藏和数字水印领域的应用也越来越受到广大研究者的重视，目前已经有很多比较典型的基于离散小波变换的数字水印算法。 除了上述有代表性的变换域算法外，还有一些变换域水印算法，它们中有相当一部分是上述算法的改进及发展。 总的来说，与空域的方法相比，变换域的方法具有如下优点： 1在变换域中嵌入的水印信号能量可以分布到空域的所有像素上，有利于保证水印的不可见性； 2在变换域，人类视觉系统(HVS) 的某些特性（如频率掩蔽特性）可以更方便地结合到水印编码过程中，因而其隐蔽性更

37、好； 3变换域的方法可与国际数据压缩标准兼容，从而易实现在压缩域(compressed domain) 内的水印算法，同时也能抵抗相应的有损压缩。(4)压缩域算法基于JPEG、MPEG标准的压缩域数字水印系统不仅节省了大量的完全解码和重新编码过程，而且在数字电视广播及VOD(Video on Demand)中有很大的实用价值。相应地，水印检测与提取也可直接在压缩域数据中进行。下面介绍一种针对MPEG-2压缩视频数据流的数字水印方案。虽然MPEG-2数据流语法允许把用户数据加到数据流中，但是这种方案并不适合数字水印技术，因为用户数据可以简单地从数据流中去掉，同时，在MPEG-2编码视频数据流中增

38、加用户数据会加大位率，使之不适于固定带宽的应用，所以关键是如何把水印信号加到数据信号中，即加入到表示视频帧的数据流中。对于输入的MPEG-2数据流而言，它可分为数据头信息、运动向量(用于运动补偿)和DCT编码信号块3部分，在方案中只有MPEG-2数据流最后一部分数据被改变，其原理是，首先对DCT编码数据块中每一输入的Huffman码进行解码和逆量化，以得到当前数据块的一个DCT系数;其次，把相应水印信号块的变换系数与之相加，从而得到水印叠加的DCT系数，再重新进行量化和Huffman编码，最后对新的Huffman码字的位数n1与原来的无水印系数的码字n0进行比较，只在n1不大于n0的时候，才能

39、传输水印码字，否则传输原码字，这就保证了不增加视频数据流位率。该方法有一个问题值得考虑，即水印信号的引入是一种引起降质的误差信号，而基于运动补偿的编码方案会将一个误差扩散和累积起来，为解决此问题，该算法采取了漂移补偿的方案来抵消因水印信号的引入所引起的视觉变形。 (5)NEC算法该算法由NEC实验室的Cox等人提出，该算法在数字水印算法中占有重要地位，其实现方法是，首先以密钥为种子来产生伪随机序列，该序列具有高斯N(0，1)分布，密钥一般由作者的标识码和图像的哈希值组成，其次对图像做DCT变换，最后用伪随机高斯序列来调制(叠加)该图像除直流(DC)分量外的1000个最大的DCT系数。该算法具有

40、较强的鲁棒性、安全性、透明性等。由于采用特殊的密钥，因此可防止IBM攻击，而且该算法还提出了增强水印鲁棒性和抗攻击算法的重要原则，即水印信号应该嵌入源数据中对人感觉最重要的部分，这种水印信号由独立同分布随机实数序列构成，且该实数序列应该具有高斯分布N(0，1)的特征。 (6)生理模型算法人的生理模型包括人类视HVS(HumanVisualSystem)和人类听觉系统HAS。该模型不仅被多媒体数据压缩系统利用，同样可以供数字水印系统利用。利用视觉模型的基本思想均是利用从视觉模型导出的JND(Just Noticeable Difference)描述来确定在图像的各个部分所能容忍的数字水印信号的最

41、大强度，从而能避免破坏视觉质量。也就是说，利用视觉模型来确定与图像相关的调制掩模，然后再利用其来插入水印。这一方法同时具有好的透明性和强健性。2.2.5数字水印的攻击伴随着水印技术的发展，对水印的攻击方法也不断出现。好的攻击方法可以发现水印系统的缺陷，从而进一步促进水印系统的完善。面向版权保护的鲁棒水印技术是一个具有相当难度的研究领域，到口前为止，还没有一个算法能够真正经得住攻击者的任意进攻。水印的鲁棒性体现在水印系统抵抗一般信号处理及恶意攻击的能力。一般信号处理是指加水印的作品在使用的过程中所受到的一些不可避免的处理方法，如压缩、去噪，而恶意攻击则是指为破坏水印而采取的具有攻击性的处理方法7

42、。实际上，从水印设计的角度看，一般信号处理与恶意攻击并没有区别，一般信号处理也可以被攻击者利用作为破坏水印的方法。根据Craver等人的划分，水印攻击可以分为四大类:稳健性攻击(Robustness attack)、表达攻击(Presentation attack)、解释攻击(Interpretation attack)和合法攻击(Legal attack)，这四类攻击分别针对水印系统的某一阶段。(1) 稳健性攻击这类攻击以减少或去除数字水印的存在为目的。最普通的一种称为基本攻击，如在图像水印技术中，通过采用常规的图像处理手段来对水印图像进行某些操作，降低图像质量，从而削弱或删除其中所嵌入的水

43、印。这种攻击对加有水印的数据进行整体操作而并不是将水印区分和隔离出来。攻击方法包括滤波、压缩、添加噪声、图像量化等。基本攻击易于实现，有大量的图像处理工具可供攻击者使用。另一种稳健性攻击是在加有水印的数据中简单地加入另一个水印，利用第二个水印覆盖的方法来消除第一个水印，这种操作凡乎不会使原始数据产生降质。稳健性攻击中常见的一种攻击称为合谋攻击，这种攻击方法利用同一数字产品的凡个带有不同水印信号的版本，采用统计平均等方法生成一个近似的集合，以此来逼近和恢复原始数据，从而产生出一个检测不出水印信号的数字产品。(2)表示攻击表示攻击对图像内容进行修改，使水印的相关检测失效或使得水印检测者不能对水印信

44、号进行提取及恢复，这类攻击的特点是水印尽管还存在于原始数据中，但水印检测过程已不能将其恢复或检测到其存在。最为典型的两种表示攻击是凡何变形攻击和马赛克攻击。凡何变形攻击采用缩放、旋转、裁剪、重采样手段对数据(主要针对图像及视频)进行最低的凡乎无法察觉的凡何扭曲，使数据被轻微的拉伸、平移、裁剪或旋转，本质土并没有去除数据中所含的水印，但却使得水印嵌入位置和水印检测位置不再相符，水印检测者不知道水印嵌入的确切位置就无法检测出水印。(3)解释攻击解释攻击中攻击者设计出一种情况以阻止对所有权的断言。此类攻击通常通过伪造水印来产生假的原始数据或假的水印数据，从而制造混乱，使得最早嵌入的原始水印不能和伪造

45、的水印被清楚地区分开来，引起对水印权限的怀疑。抵御解释攻击可以采用时间戳、不可逆水印等方法。(4) 合法性攻击合法性攻击是指攻击者利用法律条款中的一些漏洞以达到其攻击目的。前面介绍了对数字水印的四类攻击，但它们之间的界限有时是很模糊的，对有些攻击方法并不能明确地将其归于哪一类。2.2.6数字水印的应用领域数字水印的提出是为了保护版权，然而随着数字水印技术的发展，人们已经发现了水印更多更广的应用目前，数字水印技术的应用大体上可以分为版权保护、数字指纹、认证和篡改检测、内容标识和隐藏标识、使用控制、内容保护、Web网的自动监控等方面8。 (1)版权保护(Copyright Protection)是

46、数字水印技术最重要的应用领域。在网络环境中，人们提供的数字服务将越来越多，如数字图书馆、数字电视、数字新闻等，这些服务提供的都是数字作品，其具有易修改、易复制的特点。服务提供商在向用户发放数字作品时，将双方的信息代码以水印的形式隐藏在作品中。“数字水印”利用信息隐藏原理使版权标志不可见或不可听，既不损害原作品，又达到了版权保护的目的。目前，用于版权保护的数字水印技术已经进入了初步实用化阶段，IBM 公司在其“数字图书馆”软件中就提供了数字水印功能，Adobe 公司也在其著名的Photoshop软件中集成了Digimarc公司的数字水印插件。 (2)叛徒追踪(Traitor Tracking)是

47、指数字指纹的应用，主要是为了识别数据的单个传播拷贝。如将标识版权信息和原创者的一些序列号嵌入到被保护的数据中以达到产品跟踪和监视的作用。所以也常把数字水印的这种应用称为“数字指纹”，它涉及到在每个传播的数据拷贝中分别嵌入不同的水印。因为单独水印拷贝的传播容易受到共谋攻击(Collusion Attack)，嵌入的水印必须设计成共谋安全的(Collusion Secure)。同样，在一些数字指纹的应用中，需要容易和简单地提取水印，例如在互联网应用中搜索被盗版的水印图像需要有较好的实时性和效率。针对标准数据处理和蓄意攻击也需要具有较高的稳健性。 (3)拷贝保护(Copy Protection)是多

48、媒体传播系统中一个有价值的特征，它禁止对媒体的非授权拷贝。在开放系统中，要实现拷贝保护是非常困难的；然而在封闭的或私有系统中则是可行的。在那种状态下可以利用数字水印来指示数据的拷贝状态。一个典型的例子是DVD 系统，其数据中包含嵌入水印的拷贝信息，一个相应的DVD 系统对含有“拷贝一次”水印的数据可以被拷贝，但接下来的连续再拷贝则被禁止。 (4)认证和完整性校验优点在于认证同内容是密不可分的，因而简化了处理过程。当对嵌入水印的数字内容进行检验时，必须用惟一的与数据内容相关的密钥提取出水印，然后通过检验提取出的水印完整性来检验数字内容的完整性。其主要应用集中在：电子商务、网上银行交易、数字签名和

49、个人隐私等。数字水印在网上交易中，交易体系的任何一方发送或接收信息时，将各自的特征标记以水印的形式加入到传递的信息中，这种水印是不能被去除的，以达到确认其行为的目的。对于数据完整性的验证是要确认数据在网上传输或存储过程中并没有被篡改。通过使用脆弱水印技术保护的媒体一旦被篡改就会破坏水印，将很容易被识别。(5)隐蔽通信及其对抗引发了信息战尤其是网络情报战的革命，产生了一系列新颖的作战方式，引起了许多国家的重视。网络情报战是信息战的重要组成部分，其核心内容是利用公用网络进行保密数据传送。迄今为止，学术界在这方面的研究思路一直未能突破“文件加密”的思维模式，然而，经过加密的文件往往是混乱无序的，容易

50、引起攻击者的注意。网络多媒体技术的广泛应用使得利用公用网络进行保密通信有了新的思路，利用数字化声像信号相对于人的视觉、听觉冗余，可以进行各种时(空)域和变换域的信息隐藏，从而实现隐蔽通信。2.2.7数字水印技术的一些局限(1)不知道能够隐藏多少位。尽管非常需要知道指定大小载体信息上可以隐藏多少比特的水印信息，但这个问题还没有得到圆满解决。事实上，对给定尺寸的图像或者给定时间的音频，可以可靠隐藏信息量的上界，目前还不清楚。对图像水印，只能说目前使用的算法可以隐藏几百比特位的水印信息。(2)还没有真正健壮的盲图像水印算法。对图像水印鲁棒性还是个问题，目前还没有能够在经过所有普通图像处理变换后，仍能

51、幸免的盲水印算法。尤其是能够抵抗几何处理的攻击，被认为是很难实现的目标。(3)所有者能去除标记。迄今为止提出的所有盲图像水印，实际上都是可逆的。已知水印的准确内容!以及水印的嵌入和检测算法，则总能在没有严重损坏资料的前提下，使水印不可读取。目前还不清楚这个缺点在将来还是否存在；同时在设计版权保护系统时，必须考虑如下问题：一旦水印内容已知，则有可能去除水印或者部分水印。此外，迄今为止提出的水印算法，其可逆性使人们提出极大的疑问，即设计能够抗篡改的健壮公开水印技术是否可能？事实上，如果允许任何人读取水印，则任何人只要知道水印嵌入算法，就可以消除水印。2.3本章小结数字水印技术在信息高速发展的时代应

52、用很广，进步的也很快，随着技术的发展，数字水印将运用的越来越广泛。本章的主要工作可概括如下：1、 给出了医疗信息的安全需求。2、 详细介绍了数字水印技术的概念、特性、分类及算法。简单介绍了数字水印技术的应用领域和不足之处。第3章 DCT变换算法介绍3.1DCT概述DCT是一种空间变换，在MPEG-2中DCT以8x8的像块为单位进行，生成的是8x8的DCT系数数据块。DCT变换的最大特点是对于一般的图像都能够将像块的能量集中于少数低频DCT系数上，即生成8x8DCT系数块中，仅左上角的少量低频系数数值较大，其余系数的数值很小，这样就可能只编码和传输少数系数而不严重影响图像质量。用于对信号和图像（

53、包括静止图像和运动图像）进行无损数据压缩。这是由于离散余弦变换具有很强的能量集中特性:大多数的自然信号（包括声音和图像）的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分，而且当信号具有接近马尔可夫过程（Markov processes）的统计特性时，离散余弦变换的去相关性接近于K-L变换（Karhunen-Love变换它具有最优的去相关性）的性能。最早的基于分块 DCT 的一种数字水印技术方案是由一个密钥随机地选择图像的一些分块，在频域的中频上稍稍改变一个三元组以隐藏二进制序列信息。选择在中频分量编码是因为在高频编码易于被各种信号处理方法所破坏，而在低频编码则由于人的视觉对低频分量很敏感，对低频分量的改

54、变易于被察觉。该数字水印算法对有损压缩和低通滤波是稳健的。另一种 DCT 数字水印算法是首先把图像分成 88 的不重叠像块，在经过分块 DCT 变换后，即得到由 DCT 系数组成的频率块，然后随机选取一些频率块，将水印信号嵌入到由密钥控制选择的一些 DCT 系数中。该算法是通过对选定的 DCT 系数进行微小变换以满足特定的关系，以此来表示一个比特的信息。在水印信息提取时，则选取相同的 DCT 系数，并根据系数之间的关系抽取比特信息。较早利用分块DCT89的水印技术是用一个密钥随机的选择图像的一些分块，在频域的中频上稍稍改变一个三元组来隐藏二进制序列信息。Cox等10提出了基于图像全局变换的数字

55、水印技术，该方案对整个图像作离散余弦变换，然后将水印嵌入到预先设定的低频分量中，水印信号由高斯分布的实数序列组成，算法不仅在视觉上具有不可察觉性，而且稳健性也非常好。之后又有学者提出一种利用HVS掩蔽特性的基于DCT的水印算法，在水印嵌入阶段，对图像进行DCT变换，对DCT系数按Zig-Zag扫描11重新排列为一维向量，留下向量中开始的L个系数不作修改，对第L个系数后面的M个系数进行修改以嵌入水印。之后黄继武等人12在对DCT系数DC和AC分量的定性和定量分析的基础上，指出DC分量比AC分量更适合嵌入水印，嵌入DC分量的水印具有更好的稳健性，并提出了一个利用DC分量的自适应算法。上面讲到的算法

56、会有一些缺点：水印提取过程中使用了原始图像，这一点在实时的网络环境中很难做到，同时只给出水印是否存在的回答，而不能实现盲提取。3.1.1 DCT 变换公式因为DCT 变换公式是这一算法的核心，有必要先了解一下DCT 正反变换公式。DCT 正反变换公式的核心是余弦变换，计算速度比较快，因图像处理所用的是二维变换，这里只给出二维的DCT 正反变换公式，二维DCT 正变换公式为： =0,1, , M-1;=0,1, , N-1其中： 二维DCT反变换公式为： 其中x，y 为空间采样值，u，v 为频域采样值。因为数字图像多用像素方阵来标识，即M=N，此时，二维DCT 正反变换可以简化为： 3.1.2二

57、维DCT的性质离散余弦变换是图像处理技术中几种最基本的酉变换之一。酉变化是线性变化的一种特殊形式，其基本线性运算式是严格可逆的，并且满足一定的正交条件。图像的酉变换可以被理解为分解图像数据为广义的二维频谱，变换域中每一分量对应于原图频谱函数的能量。设IMN 为MN 的图像矩阵则该图像的二维DCT 变换可由下式表示：FDCT=其中 其中经过二维DCT 变换得到的DCT 系数矩阵GDCT 指示了一系列频率中每一个频率所对应的变化程度，即频率的高低。其中低频分量将集中在矩阵的左上角，高频分量则集中在右下角。图像的低频分量反映图像慢变化，即图像整体部分；图像的高频分量代表图像跳变的地方，即图像细节部分

58、，如轮廓、边缘。根据人类视觉系统，图像整体比细节部分更为重要，若一幅图像经过处理后而视觉改变不大，则其低频分量必定改变程度不大。此算法采用了将数字水印的灰度值植入DCT 域的低频分量中的方法。二维离散余弦变换是一种严格可逆的酉变换。它的两个矩阵AMM BNN 满足以下的正交条件： 由此，易得到离散余弦逆变换（IDCT）: 正因为DCT 是一种严格可逆的正交变换，才可能对基于DCT 的植入算法实现准确的数字水印滤波。3.1.3二维DCT的实现数字图像水印算法选择二值化灰度图像作为水印信息，根据水印图像的二值性选择不同的嵌入系数，并将载体图像进行88的分块，将数字水印的灰度值直接植入到载体灰度图像

59、的DCT变换域中，实现水印的嵌入。具体方法如下：设I是MN大小的原始图像，J是水印图像大小为PQ，M和N分别是P和Q的偶数倍，把水印J加载到图像I中，算法分以下几步进行：1将I分解为(M/8)(N/8)个88大小的方块B；同时，J也分解为 (M/8)(N/8)个(8P/M)(8Q/N)大小的方块V； 2 对每一个B进行DFT变换：DB=DFT(B)；3 加载水印对每一个DB和V，s(i)为从DB的中频选出的加载的位置 ， 1i(8P/M)(8Q/N)， t(i)为水印V的位置坐标 ， 1i(8P/M)(8Q/N)，DB(s)=AV，其中A是加权系数,用DB(s)来代替DB，得到加载水印后的图像

60、DBC；4 对以上得到的每一个DBC进行逆DCT变换：IDBC=IDCT(DBC)并将各方块IDBC合并为一个整图I，即加载了水印的新图像。3.2离散余弦变换水印嵌入算法 数字图像水印算法选择二值化灰度图像作为水印信息，根据水印图像的二值性选择不同的嵌入系数，并将载体图像进行88的分块，将数字水印的灰度值直接植入到载体灰度图像的DCT变换域中，实现水印的嵌入。具体方法如下：设I是MN大小的原始图像，J是水印图像大小为PQ，M和N分别是P和Q的偶数倍，把水印J加载到图像I中，算法分以下几步进行：1. 将I分解为(M/8)(N/8)个88大小的方块B；同时，J也分解为 (M/8)(N/8)个(8P

61、/M)(8Q/N)大小的方块V； 2. 对每一个B进行DCT变换：DB=DCT(B)；3. 加载水印对每一个DB和V，s(i)为从DB的中频选出的加载的位置 ， 1i(8P/M)(8Q/N)， t(i)为水印V的位置坐标 ， 1i(8P/M)(8Q/N)，DB(s)=AV，其中A是加权系数,用DB(s)来代替DB，得到加载水印后的图像DBC；4. 对以上得到的每一个DBC进行逆DCT变换：IDBC=IDCT(DBC)并将各方块IDBC合并为一个整图I，即加载了水印的新图像。3.3离散余弦变换水印提取算法设图像D为已经加载了水印的载体图像，现要将所加载的水印从D中提取出来,其过程为上述加载水印算

62、法的逆运算：1. 将D分解为(M/8)(N/8)个88大小的方块BD；2. 对每一个BD进行二维DFT变换:DBD=DCT(BD)；3. 提取数据对每一个DBD，按照式V=1/ADBD得到V；4. 将上面得到的所有V合并成一个水印整图J。3.4离散余弦变换水印算法原理框图 I J 88分块处理 88分块处理通算法改变水印信息形式 DCT变换 改变嵌入水印信息的深度选择加载位置 水印的嵌入 IDCT变换 嵌入水印的图象D嵌入水印的图象D 88分块 DCT变换 提取每块的水印信息 合并分块水印得到完整水印3.5分块的离散傅里叶变换3.5.1离散傅里叶变换在图象处理的广泛领域中，傅里叶变换起着非常重要的作用，包括图象增强