基于计算机图形学技术的数字水印解决方案

关键词：数字水印

随着互联网和多媒体技术普及程度, 图像和数字化的产品在很多领域中被应用, 数字水印技术实现了保护数字作品版权的问题, 也被广泛的应用在各个领域。在不同的多媒体信息数字水印技术中, 采用最多的就是图形学技术。图像数字水印算法是图形学技术, 数字水印提取法是在图形学技术中应用和研究最多的变换算法, 是基于DCT域图形学算法的基础上研究出的数字水印提取法, 可以保护数字水印技术的版权, 利用图形学技术的抵抗性, 抵御各类水印的攻击[1]。在面对一些恶意攻击经过图像处理操作的含水印图像, 可以用水印算法在其中提取具有版权鉴别性的数字水印信息。在被攻击中最为常见的就是图像亮度和对比度调整, 调整的幅度不大就不会对图像的内涵意义和使用价值产生太大的影响, 所以是很多攻击者常用的攻击手段。为此基于计算机图形学技术的数字水印提出了解决方案, DCT域图形学算法可以提高图像亮度和对比度, 保护水印技术的版权。

一、DCT域图形学算法

DCT域的交流系数可以减少图像亮度和对比度的影响, 保证在恶意的攻击下系统不会崩溃。DCT域图形学算法在抵御图像压缩和平滑等攻击时较差, 为具备抵抗恶意图像攻击, DCT域算法在直流系数中嵌入水印,

图像的对比度和亮度对直流系数影响较大, 直接导致水印提取效果不佳[2]。为此基于DCT域图形学算法解决数字水印提取效果不佳的问题, 利用对比度和亮度的修正公式, 如公式 (1) 所示:

公式 (1) 中A为图像, mean为图像平均值函数, dc| A-mean|为图像直流系数, 在公式 (1) 基础上对DCT域图形学算法进行对比度和亮度的调整。基于DCT域图形学算法提出了数字水印提取法。

数字水印提取法:数字水印是将一些数字签名或者商标等信息嵌入到多媒体对象中, 在处理时会检测出水印信息, 根据提取水印的信息确认多媒体对象的版权。比如通过认证图像上的印章或者在图像上加入自己的信息等方式证明自己的版权。图像上的水印必须能检测出来, 图像数字水印有很多算法, 水印嵌入的算法和本质不同, 解决数字水印的方法也不同。数字水印提取法过程如图1所示。

图1是数字水印的提取过程, 在提取图像中的水印时会将其分为明文和盲水印进行检测, 明文检测是需要水印的原始数据, 而盲检测是需要密码, 所以水印的鲁棒性较强, 可以抵抗恶意攻击。在提取水印的内容时, 提取法会根据水印信息进行编码设计, 系统会将水印中有意义的内容信息进行编码, 没有意义的内容就会进行序列排序。提取图像水印的过程叫做水印提取, 水印检测技术只能检测水印中是否嵌入图像, 两者的区别在于前者是可以证明多媒体对象的所有权, 而后者仅能检测所有权。数字水印提取法可以在一定范围内确保水印的抵抗能力, 如果图像中的水印被转换为其他的数据载体, 系统就会自动恢复数据。

如果图像中的水印信息被变形和信息处理操作过, 数字水印提取法就可以提出完整的水印信息。该方法基于DCT域图形基础上, 针对水印鲁棒性和信息不可见性的性质做出了调整。将隐藏的信息和被变形之后的水印, 根据信息的目标重新选择序列排序, 修改为正确的排列顺序在转换为空间域数据。虽然数字水印提取法的操作比较复杂, 但是水印中隐藏的信息量少, 可以抵抗恶意的攻击, 适合用于保护数字作品的版权中。

二、结束语

互联网和多媒体技术越来越普及, 同时利用图像技术去篡改和复制他人数字作品的非法行为也越来越多。现阶段的数字水印技术取得了很大的成就, 图形学技术中DCT域图形学算法可以减少图像亮度和对比度的影响, 保证在恶意的攻击下系统不会崩溃。数字水印提取法是基于图形学技术的一种水印技术, 可以有效的防止恶意攻击者。如果图像中的水印被转换为其他的数据载体, 系统就会自动恢复数据。虽然数字水印提取法的操作比较复杂, 还有很多地方不够完善, 但以现在的科技水一定会研究出更好的数字水印解决方法。

摘要：攻击者利用图像技术去篡改和复制他人数字作品的非法行为增多, 导致数字作品的版权被侵犯, 为此基于计算机图形学技术, 针对数字水印的问题提出DCT域数字水印提取法的解决方案。DCT域的交流系数可以减少图像亮度和对比度的影响, 数字水印提取法是基于图形学技术的一种水印技术, 可以在每一块图像上面嵌入水印信息, 对恶意攻击的操作有一定的抵抗性。通过加密图像中的水印信息, 提取有意义的内容进行数据编码, 有效的防止恶意攻击者利用同一个多媒体数据进行攻击。

关键词：数字水印,图形学技术,DCT域数字水印提取法,抵抗性