數字水印與版權保護

基礎知識

脆弱水印

水印加入載體后，提取不出來，即載體是無效的。

載體圖像的任何修改都能被識別出

半脆弱水印

載體圖像可以接受常規的修改，例如：格式轉換、去燥等

信息隱藏

秘密信息是不可見的，且不影響載體的使用

加密后的密文是可見的，但看不懂

關鍵詞

Information Hiding （信息隱藏）

Steganography（隱寫）

Steganalysis（隱寫分析）

Digital Watermarking（數字水印）

時域|空域|頻域

1、空間域

也叫空域，即像素域，在空域的處理就是在像素級的處理，如在像素級的圖像疊加，通過傅里葉變換后，得到的是圖像的頻譜，表示圖像的能量梯度

2、頻率域

任何一個波形都可以分解成多個正弦波之和，每個正弦波都有自己的頻率和振幅，所以任何一個波形信號有自己的頻率和振幅的集合，頻率域就是空間域經過傅里葉變換的信號

3、時域

時間域，自變量是時間，即橫軸是時間，縱軸是信號的變化，其動態信號 x(t) 是描述信號在不同時刻取值的函數

4、頻域

頻率域，自變量是頻率，即橫軸是頻率，縱軸是該頻率信號的振幅，也就是頻譜圖，描述了信號的頻率結構及頻率與該頻率信號振幅的關系

傅里葉變換是實現空域或時域到頻域的轉換工具

傅里葉變換

傅里葉指出：“任何周期函數都可以表示為用頻率的正弦和、或余弦之和的形式【傅里葉級數】，每個正弦項和、或余弦項乘以不同的系數”

甚至非周期函數，也可以用頻率的正弦和、或余弦乘以加權函數的積分來表示，這種情況叫做“傅里葉變換”

具體參考：鏈接

數字水印

主要用於版權保護

工作流程

常用攻擊

1、裁減攻擊

2、划線攻擊

3、編碼攻擊

4、縮放攻擊

5、旋轉攻擊

應用領域

1、廣播監控

2、版權保護

3、盜版追蹤

4、內容認證

5、拷貝控制

信息隱藏

兩個主要分支：數字水印、隱寫術

隱寫術主要用於保密通信

常見的應用：

隱蔽信道

隱蔽信道是相對於公開信道而言的，和公開信道一起使用，公開信道上傳輸的信息，是隱蔽信道上的載體

例：TCP協議頭中保留字段可以用於攜帶秘密信息

偽裝式保密通信

將秘密信息隱藏在正常傳輸的信息中

目的：不引起注意

加密：容易引起注意

可視密碼

把要隱藏的秘鑰信息通過算法隱藏到兩個或多個子秘鑰圖片中

每張圖片都有隨機分布的黑點和白點

把所有的信息疊在一起，就能恢復出原有的信息

特點：回復秘密圖像時不需要任何復雜的計算，直接觀察就可分辨

舉例：

1、基於像素擴展的秘密分享

（2*2分享）

2、基於圖像分解的秘密分享

圖像取證

鑒定圖像來源、圖像完整性等

感知哈希

由圖像數據集到圖像感知摘要集的一個簡單地單項映射，是對圖像感知信息的簡短摘要

利用哈希的摘要性、單向性和抗碰撞性，對內容操作具有魯棒性，對內容篡改有敏感性

用於圖像內容的識別和認證

數字信封

數字信封：將對稱秘鑰通過非對稱加密（公鑰和私鑰）的結果分發對稱秘鑰的方法

數字信封包含：被加密的內容和被加密的用於加密該內容的秘鑰，經常用接收方的公鑰來加密秘鑰

性能指標

1、透明性

不可感知性，反映對原始信息的改變程度【PSNR值】

2、魯棒性

抗攻擊性，收到攻擊后提取信息的正確率【BER、NC】

3、容量

嵌入1bit信息需要的載體信息bit【1bit 水印信息/nbit載體信息】

4、三者關系

容量增加，魯棒性不變，透明性下降

容量減少，魯棒性不變，透明性增加

容量不變，魯棒性增加，透明性下降

容量不變，魯棒性降低，透明性增加

隱寫術

隱寫系統

載體介紹

1、存在冗余空間的載體

比如：圖像，音頻等，在冗余空間修改修改

2、沒有冗余空間的載體

如文本等

3、載體特點

同一載體不應被使用兩次，否則會重構秘密信息，破壞秘密信息

隱寫系統分類

1、無秘鑰隱寫系統

2、私鑰隱寫系統

是對稱的

3、公鑰隱寫系統

是非對稱的

公鑰和私鑰的結合1：

公鑰和私鑰的結合2：

遭遇第三方攻擊時：

性能指標

1、容量

負載，指載體數據利用率，嵌入效率

2、不可感知性

透明性 | 保真性：

3、健壯性

魯棒性、健壯性

4、安全性

統計不可檢測性

 

信號處理

人能感知的聲音頻率為：16HZ~16KHZ

掩蔽效應

強信號掩蓋弱信號

模擬信號

連續 

數字信號

計算機能夠表示，存儲的信號

數字信號如何表示模擬信號？

1、抽樣

單位時間內抽樣點數夠多

采樣頻率【HZ】：

由奈奎斯特采樣定律知：當采樣頻率滿足一定要求時，數字信號能完整保留原始信號信息

2、量化

3、編碼

對采樣所得信息進行編碼，產生碼流單位 b/s 

音頻文件格式

1、WAV

例：

語音評價

主觀評價

平均意見分（MOS，Mean Option Score）

客觀評價

比較波形差別：SNR值

例：計算SNR值

信號變換

變換域操作：

1、DFT：離散傅里葉變換

2、DCT：離散余弦變換

3、DWT：離散小波變換

圖像處理

基礎知識

1、圖像的表示

圖像是由像素（pixel）組成，像素存儲為矩陣

2、圖像分辨率

指的是圖像中像素的個數，例：1024*768，表示圖像每行有1024個像素，每列有768個像素

3、圖像類型

（1）灰度圖像（8位）

圖像每個像素大小為（0黑~255白）的灰度值（gray value）

每個像素用1個字節表示

（2）24位彩色圖像

每個像素用三個字節表示，即像素顏色的紅、藍、綠分量

（3）索引圖像

每個像素存儲一個調色板索引值

調色板每條記錄表示一個顏色（調色板中存儲的值是歸一化后的）

（4）二值圖像

也叫黑白圖像，像素值為0或者1，對應顏色為黑色和白色

4、圖像文件格式

（1）文件頭

包含圖像的自我說明，即維數、類型、創建時間和標題等，也可以包含用於解釋像素值的顏色表和編碼表

（2）圖像數據

像素顏色值或壓縮后的數據

（3）常見的文件格式

（4）BMP位圖文件

** 文件頭

** 信息頭

** 例

（5）JPEG

全稱：Joint Photographic Experts Group ，聯合圖片專家組開發，用於彩色圖像的存儲和網絡傳輸

特點：

采用有損壓縮編碼，數據量小

核心技術：DCT、量化、熵編碼

要點：

用於保存表現自然景觀的圖像

用於網絡傳輸

不適於表現有明顯邊界的圖像

不適於高質量印刷文件

（6）GIF

全稱：Graphics Interchange Format，CompuServe公司開發，用於屏幕顯示和網絡

特點：

具有87a、89a兩種格式：87a描述單一靜止圖像；89a表示多幀圖像

采用改進的LZW壓縮算法

彩色模式：2⁸  ，分辨率：96dpi

使用：

屏幕顯示圖片和電腦動畫

用於網絡傳輸

不適於保存高質量印刷文件

（7）TIFF

全稱：Tag Image File Format，標記圖像文件格式，Aldus公司開發，用於精准描述圖像的場合

特點：

文件描述單一（靜止）圖像

彩色模式：2¹（單色）~2³²

支持多平台

采用多種壓縮數據格式

（8）PNG

全稱：Portable Network Graphic Format，便攜式網絡圖形格式

特點：

支持索引、灰度、RGB三顏色以及Appha通道

灰度圖像的深度最多16位，彩色深度最多48位，可存儲最多16位$\alpha $通道數據

采樣無損壓縮

使用：

用於平面設計、網絡傳輸

5、圖像質量評價

客觀評價

（1）均方誤差（MSE，Mean Square Error）

PS：M*N指像素點的個數

 （2）平均絕對誤差（MAE，Mean Absolute Error）

 （3）峰值信噪比（PSNR，Peak Signal to Noise Ratio）

可以表示圖像的平均修改程度，PSNR值越小，影響越大，一般大於30DB

缺點：評價結果有時與主觀感覺不同

（4）例：計算PSNR

圖像變換

1、DFT：離散傅里葉變換

 更多參考：鏈接

二維傅里葉公式：

Matlab函數：

（1）Y=fft（X）

fft - 快速傅里葉變換

    此 MATLAB 函數 用快速傅里葉變換 (fft) 算法計算 X 的離散傅里葉變換 (DFT)。 如果 X 是向量，則 fft(X) 返回該向量的傅里葉變換。
    如果 X 是矩陣，則 fft(X) 將 X 的各列視為向量，並返回每列的傅里葉變換。 如果 X 是一個多維數組，則 fft(X) 將沿大小不等於 1
    的第一個數組維度的值視為向量，並返回每個向量的傅里葉變換。

    Y = fft(X)
    Y = fft(X,n)
    Y = fft(X,n,dim)

（2）Y=ifft（X）

ifft - 快速傅里葉逆變換

    此 MATLAB 函數 使用快速傅里葉變換算法計算 Y 的逆離散傅里葉變換。X 與 Y 的大小相同。 如果 Y 是向量，則 ifft(Y) 返回該向量的逆變換。
    如果 Y 是矩陣，則 ifft(Y) 返回該矩陣每一列的逆變換。 如果 Y 是多維數組，則 ifft(Y) 將大小不等於 1
    的第一個維度上的值視為向量，並返回每個向量的逆變換。

    X = ifft(Y)
    X = ifft(Y,n)
    X = ifft(Y,n,dim)
    X = ifft(___,symflag)

（3）Y=fft2（X）

fft2 - 二維快速傅里葉變換

    此 MATLAB 函數 使用快速傅里葉變換算法返回矩陣的二維傅里葉變換，這等同於計算 fft(fft(X).').'。如果 X 是一個多維數組，fft2
    將采用高於 2 的每個維度的二維變換。輸出 Y 的大小與 X 相同。

    Y = fft2(X)
    Y = fft2(X,m,n)

（4）Y=ifft2（X）

ifft2 - 二維快速傅里葉逆變換

    此 MATLAB 函數 使用快速傅里葉變換算法返回矩陣的二維離散傅里葉逆變換。如果 Y 是一個多維數組，則 ifft2 計算大於 2
    的每個維度的二維逆變換。輸出 X 的大小與 Y 相同。

    X = ifft2(Y)
    X = ifft2(Y,m,n)
    X = ifft2(___,symflag)

（5）Y=fftshift（X）：轉換后，低頻處在四個角上，用此函數將其歸為中心

fftshift - 將零頻分量移到頻譜中心

    此 MATLAB 函數 通過將零頻分量移動到數組中心，重新排列傅里葉變換 X。

    Y = fftshift(X)
    Y = fftshift(X,dim)

（6）Y=ifftshift（X）

ifftshift - 逆零頻平移

    此 MATLAB 函數 將進行過零頻平移的傅里葉變換 Y 重新排列回原始變換輸出的樣子。換言之，ifftshift 就是撤消 fftshift 的結果。

    X = ifftshift(Y)
    X = ifftshift(Y,dim)

實驗1：

image=imread('input.jpg');
grayI=rgb2gray(image);
dft1=fft2(grayI);
adft1=abs(dft1);
top=max(adft1(:));
% 為了能更好觀察頻域數據，把范圍做調整
bottom=min(adft1(:));
adft1=(adft1-bottom)/(top-bottom)*100;
adft2=fftshift(adft1);
figure;
subplot(131),imshow(image),title('原圖');
subplot(132),imshow(adft1),title('原頻譜圖');
subplot(133),imshow(adft2),title('移位頻譜圖');%將低頻移到中間

常見的圖形進行傅里葉變換，可以大致反映出圖形的特征：

DFT的性質：

平移圖像后，頻譜基本一樣：

旋轉圖像，頻譜也對應旋轉：

低通和高通：

低通：將距離中心較遠的信息直接去掉，“類似加一個塊“

低通的參數越大，圖像越模糊

將四周的信息全部去掉，圖像會模糊的更自然點：

高通：將中間的一部分信息去掉，“類似這樣：”

高通的參數越大，圖像亮度越低：

2、DCT：離散余弦變換

更多參考：鏈接

二維余弦變換：

對圖片進行DCT變換，能量主要集中在左上角低頻分量處：

Matlab函數：
1、Y=dct（X）

2、Y=idct（X）

3、Y=dct2（X）

4、Y=idct2（X）

實驗1：

image=imread('input.jpg');
grayI=rgb2gray(image);
dct1=dct2(grayI);
adct1=abs(dct1);
top=max(adct1(:));
bottom=min(adct1(:));
adct1=(adct1-bottom)/(top-bottom)*100;
figure;
subplot(131),imshow(image),title('原圖');
subplot(132),imshow(adct1),title('DCT頻譜圖');

應用：

DCT常用於圖像信號處理，例：JPEG圖像壓縮

圖像不同位置的DCT系數大小，反映圖像不同頻率成分的強弱，位置與頻率有反應關系，水平方向從左到右，頻率逐漸升高；垂直方向從上到下，頻率逐漸升高

實驗2：DCT系數特性研究

總結：DCT系數中高頻分量對圖像影響不大

3、DWT：離散小波變換

更多：參考

小波變換分塊：

圖像轉換

PS：

彩色圖像 ——》索引圖像 ：會失真

索引圖像 ——》彩色圖像：無失真

常用函數：

例子：

BW=im2bw（I，T）：圖像轉換成二值圖像

參數：

　　I：圖像數據

　　T：歸一化的分割閾值（0-1）

　　BW：分割后的二值圖像

如何尋找閾值呢？

方法：雙峰法

適用於：圖像中前景和背景差別明顯，且各占一定比例

效果：

作業

第五次作業

問題1：

使用文件格式信息隱藏，在一幅256×256的灰度圖像中隱藏512字節秘密數據，描述隱藏實現過程，必須將哪些圖像格式參數修改，修改為什么？

解：

將秘密信息隱藏在文件數據尾部

需要修改文件頭中文件長度域，即文件頭中的 bfSize +512 即可

問題2：

在一幅3×3圖像數據中，每個像素4bit，使用MLSB算法實現14bit秘密信息的隱藏，描述隱藏方法？

解：

什么是MLSB？

除最低比特平面外，圖像其他低平面也可以隱藏信息，替換多個圖像比特平面隱藏信息的算法，叫做MLSB

問題3：

使用基於顏色索引順序的信息隱藏，如果有6個顏色值，問最多可以隱藏幾bit的秘密信息？

解：

設圖像可嵌入M比特秘密信息，有N種顏色，則要滿足下面的關系

  故若有6種顏色，即N=6，則可嵌入，比特秘密信息，即M ≤9，故最多可以隱藏9bit秘密信息

第六次作業

1.使用基於顏色索引順序的信息隱藏，針對PPT128-132的例子，當秘密信息d=0101時，試用文字描述如何確定4個顏色的排序為(C2,C1,C0,C3)？

解：

2.使用基於調色板圖像內容的信息隱藏，針對PPT137頁的例子，其他條件不變，如果秘密信息為111000，問LSB隱藏后的像素值(顏色索引值)？

解：

第七次作業

1、參考第4章第1個PPT第182頁,嘗試描述仙農信道容量公式的含義?如果高斯信道的帶寬為8kHz,信號和噪聲功率比為7,求該信道的信道容量?如果要在該信道上傳輸30kb/s的信號,是否能實現無差錯傳輸?

2、參考第4章第2個PPT第7頁:DCT頻域信息隱藏框架,嘗試用文字**描述基於DCT的圖像水印處理流程**?

程序：

% DCT 變換信息隱藏
io = imread("huidu.jpg");
figure;
subplot(1,3,1),imshow(io),title("原圖");

io = double(io);
% 待嵌入的秘密信息msg
msg = [1,0,1,1];
% 用於計數，嵌入完成后停止操作。
count = length(msg);
org_msg = [1,0,1,1];
T = dctmtx(8); %圖像分塊8*8
DCTrgb = blkproc(io,[8 8], 'P1*x*P2',T, T'); % 對載體圖像進行DCT變換
subplot(1,3,2),imshow(DCTrgb),title("DCT分塊變換");

[row,col]=size(DCTrgb);
row=floor(row/8);
col=floor(col/8);
alpha=0.02;
k = 1;
temp=0;
for i=0:(row - 1)
    for j=0: (col -1)
        irow = i * 8;
        jcol = j * 8;
        if k <= count
            if msg(k) == 0
                %選擇（5,2），（4,3）這兩對系數,
                % 策略是（5,2）的DCT系數 < （4,3）時，表示嵌入了0  
                % 如果（5,2） > (4,3) 那我們把兩個系數交換，還表示嵌入了0
                if DCTrgb(irow + 5, jcol + 2) < DCTrgb(irow + 4,jcol + 3)
                    temp = DCTrgb(irow + 5, jcol + 2);
                    DCTrgb(irow + 5, jcol + 2) = DCTrgb(irow + 4,jcol + 3);
                    DCTrgb(irow + 4, jcol + 3) = temp;
                end
            else
                if DCTrgb(irow + 5, jcol + 2) > DCTrgb(irow + 4,jcol + 3)
                    temp = DCTrgb(irow + 5, jcol + 2);
                    DCTrgb(irow + 5, jcol + 2) = DCTrgb(irow + 4,jcol + 3);
                    DCTrgb(irow + 4, jcol + 3) = temp;
                end
            end
            %將原本小的系數變的更小，使系數差變大
            if DCTrgb(irow + 5, jcol + 2) < DCTrgb(irow + 4,jcol +3)
                DCTrgb(irow + 5, jcol + 2) = DCTrgb(irow +5, jcol +2) - alpha;
            else
                DCTrgb(irow + 4, jcol + 3) = DCTrgb(irow + 4, jcol +3) - alpha;
            end
            k = k + 1;
        end
    end
end
wi=blkproc(DCTrgb,[8 8],'P1*x*P2',T',T); %嵌入信息的載體DCT變換，恢復圖像
orgin_wi=wi/255;
subplot(1,3,3),imshow(orgin_wi),title("嵌入信息后的");

% 提取消息
% ext_msg是提取出的秘密信息
ext_msg = [];
T=dctmtx(8);
DCTcheck=blkproc(wi,[8 8],'P1*x*P2',T,T'); %對隱秘圖像進行DCT變換
[row,col]=size(DCTcheck);
row=floor(row/8);
col=floor(col/8);
k = 1;
for i=0:(row - 1)
    for j=0: (col -1)
        irow = i * 8;
        jcol = j * 8;
        %通過比較（5,2），（4,3）這兩對系數，判斷隱藏的信息是1還是0
        if k <= count
            if DCTcheck(irow + 5, jcol + 2) < DCTcheck(irow + 4,jcol + 3)
                ext_msg(k,1)=1;
            end
            if DCTcheck(irow + 5, jcol + 2) > DCTcheck(irow + 4,jcol + 3)
                ext_msg(k,1)=0;
            end
            k = k + 1;
        end
    end
end
fprintf("嵌入的信息:");
disp(msg);
fprintf("提取的信息:");
disp(ext_msg);

3、參考第4章第2個PPT第56頁：DFT頻域信息隱藏框架，嘗試用文字**描述DFT圖像水印的基本流程**？

程序：

function p =watermark()
%使用DCT方法，實現圖片水印嵌入
chars_info = char('shaohang110');
fprintf('原始水印信息\n %s \n', chars_info);
len=uint8(chars_info);
bits_info = reshape(de2bi(len,8,'left-msb')',[],1);
yuanImg=imread('Lena2.bmp');
k=50000;  %DFT用的系數

wmImg=[];
yuanImgYUV=[];
%彩色圖像水印嵌入
yuanImgYUV = rgb2ycbcr(yuanImg);
%觀察原始圖像幅度頻率特性
%fftAM=uint8(abs(fftshift(fft2(yuanImgYUV(:,:,1))))/100);
%imshow(fftAM)
yuanImgYUV(:,:,1) = EmbedWM_289(yuanImgYUV(:,:,1), bits_info, k,1);
wmImg = ycbcr2rgb(yuanImgYUV);
%觀察嵌入水印后圖像幅度頻率特性
%fftAM=uint8(abs(fftshift(fft2(yuanImgYUV(:,:,1))))/100);
%figure(2);imshow(fftAM)
imwrite(wmImg,'wm.bmp');
figure;
subplot(1,2,1),imshow(yuanImg),title("原圖");
subplot(1,2,2),imshow(wmImg),title("嵌入水印后");

fprintf("水印提取：");
extraWM(len);


%%水印嵌入
function fw = EmbedWM_289(f, bits_info, k, type)
%本程序用來對圖像進行DFT，通過改變DFT的分塊系數的能量關系，實現水印的嵌入
%f:當前需要嵌入的圖像
%bits_info:嵌入的水印內容
%k:嵌入水印的強度
%type：表示嵌入的類型，
%type=1時：(e1 - e) > k,表示水印0; (e2 - e1) > k,表示水印1
%type=2時：(e1 - e2) > k,表示水印1; (e2 - e1) > k,表示水印0
stepx = 4;%每bit嵌入區域的橫向步長
stepy = 4;%每bit嵌入區域的縱向步長

 %k = 50000;

len_info = length(bits_info);%嵌入信息的長度

fftHuge = fftshift( fft2(f) );

if ( mod(size(fftHuge, 1), 2) == 0 )
    if ( mod(size(fftHuge, 2), 2) == 0 )
        fftHuge_ct = fftHuge(2:end, 2:end);
    else
        fftHuge_ct = fftHuge(2:end, :);
    end
else
    if ( mod(size(fftHuge, 2), 2) == 0 )
        fftHuge_ct = fftHuge(:, 2:end);
    else
        fftHuge_ct = fftHuge(:, :);
    end
end

dist_r = floor( size(fftHuge_ct, 1)/4 );
dist_c = floor( size(fftHuge_ct, 2)/4 );

fftHuge_wm = fftHuge_ct(dist_r+1: end-dist_r, dist_c+1: end-dist_c);

rmax_block = floor(size(fftHuge_wm,1)/(2*stepy));%縱向（行）最大分塊數，由於中心對稱性，故只處理上半部分
cmax_block = floor(size(fftHuge_wm,2)/stepx);%橫向（列）最大分塊數

if( rmax_block * cmax_block < len_info )
    disp('水印信息過長\n');
    return;
end

SG1 = zeros(stepy*stepx/4, 2);
SG2 = zeros(stepy*stepx/4, 2);

% modified coefficients
% 右上角的系數
count = 1;
for r = 1 : stepy/2
    for c = stepx/2+1 : stepx
        SG1(count, 1) = r;
        SG1(count, 2) = c;
        count = count + 1;
    end
end

% 左下角的系數
count = 1;
for r = stepy/2+1 : stepy
    for c = 1 : stepx/2
        SG2(count, 1) = r;
        SG2(count, 2) = c;
        count = count + 1;
    end
end

count = 1;
for r = 1 : rmax_block
    for c = 1 : cmax_block
        fft_block = fftHuge_wm( (r-1)*stepy+1 : r*stepy, (c-1)*stepx+1 : c*stepx );
        %---------------------------系數修改-------------------------------- 
        % 計算能量及幅角
        ext = abs(fft_block); %幅度
        theta = angle(fft_block); %相角
        
        e1 = 0;
        e2 = 0;
        for i = 1 : size(SG1,1)
            e1 = e1 + ext(SG1(i,1), SG1(i,2));
            e2 = e2 + ext(SG2(i,1), SG2(i,2));
        end
        
        % 修改能量
        if(type==1)   %類型1
            if ( bits_info(count) == 0 && (e1 - e2) < k )
                delta = (k - e1 + e2)/(2*size(SG1,1));%每個系數的修改量，size(SG1,1)表示每個區域的點數
                for i = 1 : size(SG1,1)
                    ext(SG1(i,1), SG1(i,2)) = ext(SG1(i,1), SG1(i,2)) + delta;
                    ext(SG2(i,1), SG2(i,2)) = ext(SG2(i,1), SG2(i,2)) - delta;
                end 
            elseif ( bits_info(count) == 1 && (e2 - e1) < k)
                delta = (k - e2 + e1)/(2*size(SG1,1));%每個系數的修改量，size(SG1,1)表示每個區域的點數
                for i = 1 : size(SG1,1) 
                    ext(SG2(i,1), SG2(i,2)) = ext(SG2(i,1), SG2(i,2)) + delta;
                    ext(SG1(i,1), SG1(i,2)) = ext(SG1(i,1), SG1(i,2)) - delta;
                end
            end
        elseif(type==2)
            if ( bits_info(count) == 1 && (e1 - e2) < k )
                delta = (k - e1 + e2)/(2*size(SG1,1));%每個系數的修改量，size(SG1,1)表示每個區域的點數
                for i = 1 : size(SG1,1)
                    ext(SG1(i,1), SG1(i,2)) = ext(SG1(i,1), SG1(i,2)) + delta;
                    ext(SG2(i,1), SG2(i,2)) = ext(SG2(i,1), SG2(i,2)) - delta;
                end 
            elseif ( bits_info(count) == 0 && (e2 - e1) < k)
                delta = (k - e2 + e1)/(2*size(SG1,1));%每個系數的修改量，size(SG1,1)表示每個區域的點數
                for i = 1 : size(SG1,1) 
                    ext(SG2(i,1), SG2(i,2)) = ext(SG2(i,1), SG2(i,2)) + delta;
                    ext(SG1(i,1), SG1(i,2)) = ext(SG1(i,1), SG1(i,2)) - delta;
                end
            end
        end
        % 恢復FFT系數矩陣
        re = ext.*cos(theta);
        im = ext.*sin(theta);
        fft_block = re + 1i*im;
        %------------------------------------------------------------------
        fftHuge_wm( (r-1)*stepy+1 : r*stepy, (c-1)*stepx+1 : c*stepx ) = fft_block;%將修改后的FFT系數置回
        fftHuge_wm( end-r*stepy+1 : end-(r-1)*stepy, end-c*stepx+1 : end-(c-1)*stepx ) = rot90( conj(fft_block), 2 );%將修改后的共軛FFT系數轉置后置回
        
        if ( count >= len_info )
            break;
        end
            
        count = count + 1;
    end
    
    if ( count >= len_info )
        break;
    end
end

fftHuge_ct(dist_r+1: end-dist_r, dist_c+1: end-dist_c) = fftHuge_wm;

if ( mod(size(fftHuge, 1), 2) == 0 )
    if ( mod(size(fftHuge, 2), 2) == 0 )
        fftHuge(2:end, 2:end) = fftHuge_ct;
    else
        fftHuge(2:end, :) = fftHuge_ct;
    end
else
    if ( mod(size(fftHuge, 2), 2) == 0 )
        fftHuge(:, 2:end) = fftHuge_ct;
    else
        fftHuge(:, :) = fftHuge_ct;
    end
end

fw = uint8( ifft2(ifftshift(fftHuge)) );

mse=mymse(f,fw,size(f,2),size(f,1));
psnr=10*log10(255^2/mse);
fprintf('PSNR = %f\n', psnr);

%%水印提取
function p =extraWM(len)
%使用DCT方法，實現圖片水印提取
%提取水印時不需要原始水印內容，但是需要水印的長度

bits_info = reshape(de2bi(len,8,'left-msb')',[],1);

%下面進行水印提取
wmImg=imread('wm.bmp');
%wmImg=imread('wm.jpg');
%wmImg=imread('wm2.bmp');
%彩色圖像提取水印
wmImgYUV=[];
wmImgYUV = rgb2ycbcr(wmImg);
bits_info_ext = ExtractWM_289(wmImgYUV(:,:,1), length(bits_info),1);      
%二進制數組轉換為字符串
extrastr='';
[m n]=size(bits_info_ext);
for x=1:m/8
    temp=bi2de(bits_info_ext((x-1)*8+1:x*8)','left-msb');
    extrastr=[extrastr char(temp)];
end
extrastr
ber(bits_info_ext, bits_info)

輸出：

原始水印信息
 shaohang110 
PSNR = 48.607484
水印提取：
extrastr =

    'shaohang110'

第8次課作業

1、參考第4章第3個PPT第33頁，描述針對幾何失真下采用頻域模板實現魯棒水印的方法？

解：

魯棒水印：能夠抵抗各種信號處理，攻擊

幾何失真：只要由掃描過程引起的旋轉和縮放失真

方法：提取圖像邊緣，並利用RADON投影變換來檢測圖像的傾斜角，完成后，逆向旋轉圖像即可

RADON投影變換：將原始圖像變換為它在各個角度的投影表示。

2、采用抗打印掃描水印算法（二）基於DCT分塊系數比較的方法（參考第4章第3個PPT第78頁），已知4塊內數據為：(1.2, 1.6, 1.7),(1.7,1.8,1.6),(1.8,2.0,2.1)，根據該算法策略，嵌入水印0，1，0后，數據修改為什么？(D=0.5)

解：

3.采用抗打印掃描水印算法（三）基於系數分類的方法（參考第4章第3個PPT第92頁），已知4個集合分別為：

F(3,0)={ +1.0, -1.4,-0.9,-1.2},

F(2,1)={ +2.2, -1.8,+0.5,-1.0},

F(1,2)={ -1.5,+1.1,+0.3,-0.8},

F(0,3)={ +1.2, -1.3,+0.4,-1.0},

若魯棒性參數d為2，嵌入0時，要求𝑛+≥𝑛−+𝑑；嵌入1時，要求𝑛−≥𝑛++𝑑。則嵌入0，0，1，1后，系數調整為什么？

解：

第九次作業

1、半脆弱水印如何建立圖像塊中LSB與圖像塊內容的聯系？（提示：參考PPT中P. W. Wong水印算法），該算法能否抵抗圖像拼湊攻擊？如何抵抗圖像拼湊攻擊？

解：

2. 嘗試描述音頻回聲隱藏水印提取的過程？注意不要抄公式！【設原信號為x(t), 增加回聲后信號為y(t)，隱藏0時，延時為Δ1，隱藏1時，延時為Δ2】

解：

3.回聲隱藏信號生成：

已知音頻片段采樣值為以下序列：

: 8, 10, 12, 14, 8, 8, 12,14,12,10,14,16, 14,18,16,12,10,12

衰減系數為0.5，’0’回聲延遲為2個采樣點，’1’回聲延遲為1個采樣點，每6個樣點為一個片段。已知秘密信息為(1,1,0)B，且隱藏后信號為：

寫出混合器信號 , （不用考慮過渡）

寫出攜帶秘密信息的信號

解：

第十次作業

1、語音信號的抽樣頻率是多少？G.711中每個抽樣值編碼位數是多少？嘗試描述參數編碼的實現思路？

解：

語音信號的抽樣頻率8k/s

G.711中每個抽樣值編碼位數是 8位

參數編碼的實現過程：先進過計算，找到當前的5個抽樣值組成的碼組和哪個碼本最接近，然后用這個碼本的編號取代原來的40bit碼組，1024個碼本對應的編碼是10bit，故經過參數后，用10bit碼本編號作為參數，進行通信。

補充：

G.711：又叫PCM（脈沖編碼調制），是國際電信聯盟訂定出來的一套語音壓縮標准，主要用於電話，它主要用脈沖編碼調制對音頻采樣，采樣率為8k每秒。它利用一個 64Kbps 未壓縮通道傳輸語音訊號。起壓縮率為1：2，即把16位數據壓縮成8位。G.711是主流的波形聲音編解碼器

G.711 標准下主要有兩種壓縮算法。一種是µ-law algorithm （又稱often u-law, ulaw, mu-law），主要運用於北美和日本；另一種是A-law algorithm，主要運用於歐洲和世界其他地區。其中，后者是特別設計用來方便計算機處理的。這兩種算法都使用一個采樣率為8kHz的輸入來創建64Kbps的數字輸出。G.711采用一種稱為分組丟失隱藏(PLC)的技術來減少丟包帶來的實際影響。有效的信號帶寬在靜默期間通過語音活動檢測(VAD)這一過程被減小。

壓縮編碼分為：波形編碼、參數編碼和混合編碼

波形編碼：對於采樣得到的每個數據進行壓縮編碼

參數編碼：提取語音信號的特征參數進行編碼，傳輸的是這些參數，不是語言信號本身

2、在靜態軟件水印中，如何設計實現中間代碼軟件水印？攻擊者如何檢測中間代碼軟件水印？

解：

         實現中間代碼軟件水印分為兩部分：

首先嵌入水印：程序設計不會執行“死流程”，用合法的語句填充死流程，然后編碼源代碼，用水印替換死流程對應的中間代碼

然后提取水印：找到死流程對應位置，提取水印

         攻擊者可以進行如下攻擊：

                  方法一：列舉出所有函數的執行時間，定位從未執行的函數

                  方法二：在不影響軟件功能的情況下調整指令的順序

                  方法三：水印不會執行指令，根據軟件執行多次執行的時間分布信息，可以很有效的猜測出水印的隱藏位置

補充：

軟件水印：把程序的版權信息和用戶身份嵌入到程序中

靜態水印：存儲在可執行程序代碼中

靜態代碼水印：靜態數據水印

靜態代碼水印嵌入位置：中間代碼、源代碼

3、采用基於大數分解難題的軟件水印方案，已知水印數字為16，基底為3，如何用基數圖表示這個水印？（按據根節點的距離，由近到遠依次編號為：2，1，0，要求說明每個節點左指針指向幾號節點）

解：

 

4、在像素翻轉信息隱藏中（參照PPT第86頁）已知一行6個文字,黑色像素的像素個數分別是14，17，12，14，16，17，嵌入策略定為：嵌入0，則把比值調整為0.8；嵌入1，則把比值調整為1.2；一半漢字用於嵌水印，一半用於平衡，使嵌入前后均值不變；那么嵌入1,1,0三個比特后，這行漢字的黑色像素變為（均衡像素的分配盡量平均）？

解：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

參考

1、信息隱藏與數字水印.楊榆，雷敏.北京郵電大學出版社有限公司，2017年

2、信息隱藏與數字水印實驗教程.楊榆.國防工業出版社，2010年