数字水印作为一门新的学科, 自 1993 年 Tirkel 等人正式提出到现在十几年里, 国内外对数字水印的讨论都引起了极大的关注, 从最初的版权保护, 已扩展到多媒体技术, 广播监听, in-ternet 等多个领域
数字水印是永久镶嵌在其他数据( 主要指宿主数据) 中具有可鉴别性的数字信号或数字模式, 其存在不能影响宿主数据的正常使用
为了使数字水印技术达到一定的设计要求, 当前水印数据一般应具备不可感知性(imperceptible) 、鲁棒性(Robust) 、可证明性、自恢复性和安全保密性等特点
在数字水印技术中, 水印的数据量和鲁棒性构成了一对基本矛盾
理想的水印算法应该既能隐藏大量数据, 又可以抗各种信道噪声和信号变形
然而在实际中, 这两个指标往往不能同时实现, 实际应用往往只偏重其中的一个方面
假如是为了隐蔽通信, 数据量显然是最重要的, 由于通信方式极为隐蔽, 遭遇敌方篡改攻击的可能性很小, 因而对鲁棒性要求较为不高
但对保证数据安全来说, 情况恰恰相反, 各种保密的数据随时面临着被盗取和篡改的危险, 对鲁棒性的要求很高, 而对隐藏数据量的要求则居于次要地位
典型的数字水印系统至 少 包 含 两 个 组 成 部分- - 水 印嵌 入 单元和水印检测与提取单元
将水印信息进行预处理后加入到载体中, 称为嵌入
从水印化数据中提取出水印信息或者检测水印信息的存在性称为水印的提取和检测
数字水印算法主要是指水印的嵌入算法, 而提取算法往往被看成是嵌入算法的逆变换
当前典型的嵌入算法主要被分为空间域水印算法和变换域水印算法
DCT 变换域算法是数字水印算法的典型代表, 也是数字水印中较为常用的一种稳健的算法
其算法思想是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来选择不同的嵌入系数, 并将载体图像 ( 原始图像) 进行 8×8 的分块, 再将灰度载体图
