并非专业只是提点个人看法
花了我好长时间去查字典和校对啊，楼主能不能多加几分给我啊？Digital image watermarking technology research Abstract: With the computer network technology and the rapid development and dissemination of copies of digital works become more convenient, while delivering a number of works of information security and the protection of copyright protection has become an urgent need to address the real issues. Digital watermarking is in the field of information security in recent years the rise of new methods to protect intellectual property rights. Digital watermarking technology is the information hidden an important component of the widely used in digital media copyright protection, have great prospects for development. This paper first digital watermarking technology for the development of the status quo and its related technologies were discussed and then the introduction of Fourier transform basic theory, digital watermarking algorithm as the algorithm theoretical foundation and then used a Fourier domain based on the relevance of the test Watermarking algorithm to achieve the original image of the watermark embedding and extraction and finally the use of MATLAB software and the embedded watermark to the right to conduct the simulation and test in two different attacks, the security of the algorithm. The algorithm combines Arnold scrambling methods, classic detection methods and related Fourier domain and embedded in the adoption of two embedded pseudo-random sequence is not related to the method, effectively raising the watermark security and relevance of the test Accuracy.
数字版权的最后一道防线—数字水印■ 北京大学计算机科学技术 研究所 朱新山--------------------------------------------------------------------------------数字水印被视做抵抗多媒体盗版的“最后一道防线”。因此从水印技术自身来说，它具有广泛的应用前景和巨大的经济价值。当今社会的发展已经呈现两个明显的特征：数字化和网络化。数字化指的是信息的存储形式，特点是信息存储量大、便于编辑和复制；网络化指的是信息的传输形式，具有速度快、分布广的优点。过去10年，数字媒体信息的使用和分布呈爆炸性的增长。人们通过互联网可以快捷方便地获得数字信息和在线服务。但同时，盗版也变得更加容易，对数字内容的管理和保护成为业界迫切需要解决的问题。数字信息在本质上有别于模拟信息，传统的保护模拟信息的方案对数字信息已不再奏效。再加上一些具有通用目的的处理器，如PC机，使得那些基于硬件的媒体保护方案很容易被攻破。而通常采用的加密技术事实上只能在信息从发送者到接受者的传输过程中保护媒体的内容。在信息被接收到以后，再利用的过程中所有的数据对使用者都是透明的，不再受到任何保护。在这一形势下，数字水印作为一种潜在的解决方案，得到了众多学者的青睐。数字水印的基本思想是在原始媒体数据中，如音频、视频、图像等，隐藏具有一定意义的附加信息作为标记，这些信息与原始数据紧密结合，并随之一起被传输。在接收端，通过计算机水印信号被提取出来用于各种目的，可能的应用包括数字签名、数字指纹、广播监视、内容认证、拷贝控制和秘密通信等。数字水印被视做抵抗多媒体盗版的“最后一道防线”。因此从水印技术自身来说，它具有广泛的应用前景和巨大的经济价值。数字水印的一般框架图数字水印的基本框架一个典型的水印系统由嵌入器和检测器组成，如图所示。嵌入器（式（1））根据要传送的信息M生成真正的水印信号，并把它隐藏到媒体数据x中，得到含水印的信号y。为了安全起见，水印信号的生成通常依赖于密钥K。y经过传输网络可能会有一定的信息损失，到达检测器端变成y′，这段通道对于嵌入器和检测器来说都是不可控、不可知的，可以称其为攻击通道（attack channel）。检测器负责从y′中提取信息，如式（2）。对于不需要宿主信号的检测，我们称为盲水印（blind watermarking），相反称为非盲水印（non-blind watermarking）。由于应用的需求，盲水印一直是研究的主流。数字水印的特性数字水印的思想虽然简单，但是要达到应用的目的，就必须满足一定的性能指标，其中相对重要的特性包括：● 保真性（fidelity）：又常称为不可见性，指的是水印嵌入导致宿主信号质量变化的程度。鉴于宿主信号多是多媒体数据供人们观赏，水印应具有很高的保真性，同时又增加了水印自身的安全。● 鲁棒性（robustness）：是指水印在媒体数据编辑、处理过程中的生存能力。媒体数据的各种操作会导致宿主信号信息损失，从而破坏水印完整性，像压缩、滤波、加噪、剪切、缩放和旋转等，也包括一些恶意的攻击。● 信息容量（data payload）：是指在一定保真度下，水印信号可传递的信息量。实际应用要求水印可传送多位信息。● 安全性：在应用中总有人要嵌入、检测或剔除水印，而必须限制其他人做同样的操作，这就是水印的安全性。要实现安全，必须保密重要信息，比如通常使用密钥产生水印。● 错警率：是指在不含水印的宿主信号中，错误地检测出水印的概率。很显然，只有错警率足够低，系统才能安全可靠地使用。设计水印必须围绕上述性能指标选择合适的技术。有些特性之间是不相容的，像不可见性、鲁棒性和信息容量，必须做权衡的考虑。由水印的保真性将其分为可见水印和不可见水印，顾名思义可见水印可通过人眼检测。由水印的鲁棒性又可分为鲁棒水印（robust watermarking）和脆弱水印（fragile watermarking）。鲁棒水印可以抵抗一定程度的信号处理；而脆弱水印的特点是任何对媒体信息的更改都会破坏水印的完整性，使水印检测不出来。所以说鲁棒水印是尽力保证水印信息的完整性，脆弱水印是尽力保证媒体信息的完整性，它们各有各的用途。还有一种水印介于二者之间，称为半脆弱水印，对一些操作鲁棒，但对重要数据特征的修改操作是脆弱的。数字水印技术的进展早期，水印设计者关注的是如何把信息隐藏在数字媒体中并不被发现。为此，水印信息被置于二进制数据的最低位中，这类方案被统称为最低有效位调制。很明显，最低有效位内的信息容易在常用的信号处理中丢失，水印的鲁棒性差。随后，出现了大量空间域内的水印算法。水印嵌入不再是修改空间域内的单个点，而是一个点集或一个区域的特征，例如均值、方差、奇偶性等。Patchwork是这类方法的一个典型代表。它在图像空间随机选取n对像素点(ai, bi)，并且对像素ai的亮度加d，bi的亮度减d，结果这两组像素点之间亮度差值的均值被修改为2d。该均值和统计假设检验理论可确定水印的有无。可是Patchwork能嵌入的信息量有限，而且对几何变换敏感。空间域内水印算法存在的共性问题是对图像处理的鲁棒性差。相较于空间域，频谱则是一种很好的信号描述方法。低频分量代表了信号的平滑部分，是主体信息;高频分量表示信号的抖动部分，是边缘信息，信号的分析和处理非常直观方便。扩频水印引入了扩频通信理论，是一种非常流行的频率域内的水印设计思想。它将数字媒体视为信道，通常具有较宽的带宽，要嵌入的水印信号作为发射信号，带宽较窄。可以先将水印扩展到多个频率点上，再与媒体信号叠加。这样，每个频率分量内只含有微小能量的水印，既保证了不可见性，同时要破坏水印，则必须在每个频率上叠加幅值很高的噪声。这一思想首先被应用到DCT域内，之后又被推广到傅立叶变换域和小波域内。另外，为了兼顾水印的保真性，人类感知模型被用于控制每个频率点上水印的能量，使其不至于破坏信号质量，从而形成了一类自适应的扩频水印。另一种重要的水印模型是把水印看成是已知边带信息的通信。边带信息指的是嵌入器端已知的信息，包括媒体数据。嵌入器应该充分利用边带信息，尽可能提高水印正确检测的概率。这对水印的设计有重要的指导意义，它说明含水印的宿主信号应该选择在可检测到水印的区域，同时保证一定的保真度。当前，水印研究的热点是探讨媒体信号中能嵌入并可靠检测的最大信息量，它应用了已知边带信息的通信模型以及信息论的知识。水印算法的研究则侧重于针对压缩域，即JPEG、MPEG等压缩标准，因为压缩是信息传输中必须采用的技术。数字水印的攻击技术对媒体数据的各种编辑和修改常常导致信息损失，又由于水印与媒体数据紧密结合，所以也会影响到水印的检测和提取，我们把这些操作统称为攻击。水印的攻击技术可以用来测试水印的性能，它是水印技术发展的一个重要方面。如何提高水印的鲁棒性，抵抗攻击，是水印设计者最为关注的问题。第一代水印性能评价系统Stirmark囊括了大量的信号和图像处理操作，它们可以分为：● 去除水印攻击(Removal attack):主要包括A/D、D/A转换、去噪、滤波、直方图修改、量化和有损压缩等。这些操作造成了媒体数据的信息损失，特别是压缩，能在保证一定信息质量的前提下，尽可能多地剔出冗余，使得水印被去掉。● 几何攻击(Geometrical attack):主要包括各种几何变换，例如旋转、平移、尺度变换、剪切、删除行或列、随机几何变换等。这些操作使得媒体数据的空间或时间序列的排布发生变化，造成水印的不可检测，因此也叫异步攻击。● 共谋攻击：攻击者利用同一条媒体信息的多个含水印拷贝，使用统计方法构造出不含水印的媒体数据。● 重复嵌入攻击：攻击者在已嵌入他人水印的媒体数据中嵌入自己的版权信息，从而造成版权纠纷。第二代水印攻击系统由Voloshynovskiy提出，其核心思想是利用合理的媒体数据统计模型和最大后验概率来估计水印或者原始媒体信号，从而将水印剔除。对攻击技术的分析和研究促进了水印技术的革新，但也为水印自身提出了一个又一个挑战。当前，还不存在一种算法能够抵抗所有的攻击，特别是几何攻击，是学术界公认的最困难的问题，目前还没有成熟的方案。数字水印产品20世纪90年代末期国际上开始出现一些水印产品。美国的Digimarc公司率先推出了第一个用于静止图像版权保护的数字水印软件，而后又以插件形式将该软件集成到Adobe公司的Photoshop和Corel Draw图像处理软件中。AlpVision公司推出的LavelIt软件，能够在任何扫描的图片中隐藏若干字符，用于文档的保护与跟踪。MediaSec公司的SysCop用水印技术来保护多媒体内容，欲杜绝非法拷贝、传播和编辑。美国版权保护技术组织（CPTWG）成立了专门的数据隐藏小组（DHSG）来制定版权保护水印的技术标准。他们提出了一个5C系统，用于DVD的版权保护。IBM公司将数字水印用于数字图书馆的版权保护系统中。许多国际知名的商业集团，如韩国的三星、日本的NEC等，也都设立了DRM技术开发项目。另外，当前还有一些潜在的应用需求，例如软件的搜索和下载数量的统计、网页安全预警、数字电视节目的保护和机密文档的防遗失等。一些国际标准中已结合了数字水印或者为其预留了空间。SDMI的目标是为音乐的播放、存储和发布提供一个开放的框架。SDMI规范中规定了多种音频文件格式，并联合加密和数字水印技术来实现版权保护。已经颁布的JPEG2000国际标准中，为数字水印预留了空间。即将颁布的数字视频压缩标准MPEG-4(ISO/IEC 14496)，提供了一个知识产权管理和保护的接口，允许结合包括水印在内的版权保护技术。在国内，政府对信息安全产业的发展极为重视。数字水印的研究得到了国家自然科学基金和“863”计划的资助。国内信息隐藏学术研讨会(CIHW)自1999年以来至今已成功举办了五届，有力地推动了水印技术的研究与发展。去年政府更颁布了《中华人民共和国电子签名法》，这给水印技术的应用提供了必要的法律依据。尽管数字水印发展迅速，但离实际应用，还有一段距离要走。许多项目和研究都还处于起步和实验阶段，已出现的水印产品还不能完全满足使用需求。如今水印技术正在向纵深发展，一些基本的技术和法律问题正逐个得到解决。相信不久的将来，水印与其它DRM技术的结合，将彻底解决数字内容的管理和保护问题。小资料2多媒体数字版权保护的应用案例在安全领域有20年发展历史的美商SafeNet推出的数字产权保护方案DMD是采用加密技术的DRM产品。SafeNet公司亚太地区副总裁陈泓应记者的要求介绍几个成功的应用案例。DMD主要应用于音乐和铃声的下载、VOD、多媒体内容发布服务，以及最近的移动TV。基本来说，客户选择基于以下几点:基于电信级的性能，可以同时处理上千个用户；可以同步支持多种DRM技术，并且对未来的DRM技术有高支持能力；高互通性，确保服务器端与客户端能安全稳定地沟通；先进的授权能力，例如可以有效控制一个授权的使用量；高集成性，确保DRM的平台不是独立作业的，可以很容易地整合至服务器平台，与收费系统等结合。在音乐下载方面，NPO是SafeNet在法国的客户。他们主要负责发布CD音乐及将发表的音乐放到FN@C的网络上供人付费下载。NPO将音乐内容做DRM处理后，将内容由FN@C (这是一个公开的入口网站)发布，提供给人付费下载。当终端用户付了钱，FN@C会将一部分的证明数据加密并提交给NPO，由NPO产生授权给此用户。在VOD的应用层面，德国的Arcor公司是一家ISP供货商。透过DRM解决方案，Arcor将影音内容加密，透过互联网和Cable给客户做使用者付费的服务。客户付了钱，Arcor由SafeNet的DRM解决方案产生正式授权，让客户享用影音服务。在3G的应用方面，英国的BT LiftTime公司也采用SafeNet的DMD方案。BT LifeTime向内容供货商购买cable TV的内容(如运动节目或音乐节目等)，并将此内容转成dab格式，经过DMD加密并放到其平台，再转卖给无线运营商，提供移动装置用户直接付费下载内容。通过SafeNet DMD将授权提供给已经付费的客户。（计算机世界报 2005年11月14日 第44期 B6、B7）MPEG-4视频数字水印技术的设计与实现武汉大学信号与信息处理实验室(430079) 裘风光 李富平随着信息技术和计算机网络的飞速发展，人们不但可以通过互联网和CD-ROM方便快捷地获得多媒体信息，还可以得到与原始数据完全相同的复制品，由此引发的盗版问题和版权纷争已成为日益严重的社会问题。因此，数字多媒体产品的水印处理技术已经成为近年来研究的热点领域之一。虽然数字水印技术近几年得到长足发展，但方向主要集中于静止图像。由于包括时间域掩蔽效应等特性在内的更为精确的人眼视觉模型尚未完全建立，视频水印技术的发展滞后于静止图像水印技术。另一方面，由于针对视频水印的特殊攻击形式的出现，为视频水印提出了一些区别于静止图像水印的独特要求。本文分析了MPEG-4视频结构的特点种基于扩展频谱的视频数字水印改进方案应用实例。1视频数字水印技术简介1．1数字水印技术介绍数字水印技术通过一定的算法将一些标志性信息直接嵌入到多媒体内容当中，但不影响原内容的价值和使用，并且不能被人的感知系统觉察或注意到。与传统的加密技术不同，数字水印技术并不能阻止盗版活动的发生，但可以判别对象是否受到保护，监视被保护数据的传播，鉴别真伪，解决版权纠纷并为法庭提供认证证据。为了给攻击者增加去除水印的难度，目前大多数水印制作方案都采用密码学中的加密体系来加强，在水印嵌入、提取时采用一种密钥，甚至几种密钥联合使用。水印嵌入和提取的一般方法如图1所示。1．2视频数字水印设计应考虑的几个方面·水印容量：嵌入的水印信息必须足以标识多媒体内容的购买者或所有者。·不可察觉性：嵌入在视频数据中的数字水印应该不可见或不可察觉。·鲁棒性：在不明显降低视频质量的条件下，水印很难除去。·盲检测：水印检测时不需要原始视频，因为保存所有的原始视频几乎是不可能的。·篡改提示：当多媒体内容发生改变时，通过水印提取算法，能够敏感地检测到原始数据是否被篡改。1．3视频数字水印方案选择通过分析现有的数字视频编解码系统，可以将目前MPEG-4视频水印的嵌入与提取方案分为以下几类，如图2所示。(1)视频水印嵌入方案一：水印直接嵌入在原始视频流中。此类方案的优点是：水印嵌入的方法较多，原则上数字图像水印方案均可应用于此。缺点是：·会增加视频码流的数据比特率；·经MPEG-4有损压缩后会丢失水印；·会降低视频质量；·对于已压缩的视频，需先进行解码，然后嵌入水印，再重新编码。(2)视频水印嵌入方案二：水印嵌入在编码阶段的离散余弦变换(DCT)的直流系数(DC)中(量化后、预测前)。此类方案的优点是：·水印仅嵌入在DCT系数中，不会增加视频流的数据比特率；·易设计出抗多种攻击的水印；·可通过自适应机制依据人的视觉特性进行调制，在得到较好的主观视觉质量的同时得到较强的抗攻击能力。缺点是对于已压缩的视频，有一个部分解码、嵌入、再编码的过程。(3)视频水印嵌入方案三：水印直接嵌入在MPEG-4压缩比特流中。优点是不需完全解码和再编码的过程，对整体视频信号的影响较小。缺点是：·视频系统对视频压缩码率的约束将限制水印的嵌入量；·水印的嵌入可能造成对视频解码系统中运动补偿环路的不良影响；·该类算法设计具有一定的复杂度。2 MPEG-4视频水印的实现基于上述的各种方案，本文在方案二的基础上提出了一种针对MPEG-4视频编码系统的扩展频谱数字水印技术改进方案，将扩频调制后的水印信息嵌入到视频流IVOP(Intra Video Object Plane)中色度DCT直流系数的最低位。本方案不需要完全解码，大大减少了运算的复杂度，提高了实时性。同时由于水印嵌入在直流系数中，在保证视频效果不失真的前提下，水印具有很强的鲁棒性。2．1 MPEG-4视频的特点 MPEG-4视频编解码基于VOP(Video Object Plane)。从时间上看，VOP分为内部VOP(1VOP)、前向因果预测VOP(PVOP)、双向非因果预测VOP(BVOP)、全景的灵影VOP(SVOP)。IVOP只用本身的信息进行编码；PVOP利用过去的参考VOP进行运动补偿的预测编码；BVOP利用过去和将来的参考VOP进行双向运动补偿的预测编码；SVOP一系列运动图像中的静止背景。因此IVOP的图像信息较独立，最适合嵌入水印信息。从空间上看，它由若干个大小为16×16的宏块(Macro Block)组成，每个宏块包括大小为8×8的6个子块。其中4个亮度子块Y，1个色差子块U，1个色差子块V。IVOP编码基本流程如图3所示。为了不受量化过程的影响，本方案将水印嵌入在量化后的DCT系数中，从而提高了水印生存的稳定性。在MPEG-4压缩算法中，DCT系数的量化是关键，它直接影响视频的质量和码流控制算法。为此，MPEG-4提供了一个供参考的标准量化表。该表根据人类视觉模型(HVS)建立。考虑到人眼对高频信息损失的敏感度较低频损失小很多，因此通常把水印嵌入到中低频信息中，提高了水印信息的鲁棒性。另外，根据人眼对亮度信息的变化比色度信息较敏感这一特性，为最大限度地保持视频质量，本方案将水印嵌入到色度(U子块)DCT系数中。由于DCT是目前多媒体视频压缩中被广泛采用的技术基础，因此基于DCT的视频水印方案具有显著的优势。将水印信息嵌入到IVOP色度量化后的DCT直流系数中，不但无需引入额外的变换以获取视频的频谱分布，且水印信息不受DCT系数量化带来的影响。2．2视频数字水印算法与实现在MPEG-4视频中，由于IVOP中色度子块的DCT直流系数是一个在视频流中始终存在且很鲁棒的参数，本方案将水印信息经m序列(最长线性反馈移存器序列)调制后嵌入到IVOP的色度子块DCT的直流系数中。这样水印信息在不影响视频效果的情况下难以去除，所以鲁棒性足够强。本方案采用扩频的方法，以方便有效地检测水印，抵抗各种攻击和干扰，保密性好。关键问题是色度DCT的直流系统是一个对视觉系统很敏感的参数，本方案在色度DCT的直流系数上加水印相当于对其加入微量干扰，必须使这种干扰低于一定的门限值，使人眼的视觉系统对视频中色度的微小变化感觉不到。经过试验将水印嵌入到IVOP的色度DCT的直流系数的最低位能满足要求。2．2．1视频数字水印的嵌入伪随机的扩展序列长度为255(28-1)，每一水印信息位通过伪随机扩展序列的调制嵌入到相应的IVOP色度对应的DCT直流系数(量化后、预测前)的最低位，这样水印信息在不影响视频效果的情况下一般难以去除。同时，嵌入在直流系数的最低位，带来的误差非常小。伪随机的扩展序列产生代码如下：#define M_LEN 255#define M_SERIES 8for(I=0；i for(i=M_SERIES；i {m[i]=m[i-1]+m[i-5]+m[I-6]+m[i-7]m[i]=m[i]％2；}水印信息位扩展调制方式为：·水印信息位为0，伪随机的扩展序列不变；·水印信息位为1，伪随机的扩展序列取反。这个过程可以用异或运算实现。代码如下：Wmij=Wi^m[j]；／*每一水印信息位扩展调制成255位的扩展调制位*／这里Wi表示水印信息码流，WMij表示水印信息扩展调制码流。设UDCij表示视频IVOP色度DCT的直流系数(量化后、DC预测计算之前)序列，为了方便，用一个字节表示一位二进制码流信息。水印嵌入过程如下：if(WMij) UDCij 1=1；／*根据扩展调制后的码流嵌入水印信息*／else UDCij&=0xFFFE；2．2．2视频数字水印的提取水印信息提取是水印信息嵌入的逆过程，代码如下：if(inv_UDCij &1)inv_Wmij=1；else inv_Wmij=0；这里inv_UDCij表示带有水印信息的视频IVOP色度DCT的直流系数(反量化前、DC预测计算之后)序列；inv_WMij表示检测到的水印信息扩展调制码流。每个IVOP色度子块在解码时得到一位扩展调制的信号位，每连续255个扩展调制的信号位可解调得到1位水印信息，具体分析如下：用与原始伪随机序列结构相同且完全同步的序列与得到的连续255个扩展调制的信号接收序列进行异或运算，统计运算后1的个数记为OneCount。由于m序列的自相关函数只有两种取值(1和-1／(2n-1))，属于双值自相关序列。因此，如果数据未受到任何攻击和干扰，OneCount只有两种结果：255或0。当OneCount=255时，得到的水印信息位为1；当OneCount=0时，得到的水印信息位为0。如果数据受到攻击或干扰，OneCount有多种结果。根据统计分析，当OneCount>127时，得到的水印信息位为1，并且这255个IVOP色度子块中有(255-OneCount)个子块受到攻击或干扰；当OneCount<127时，得到的水印信息位为0，并且这255个IVOP色度子块中有OneCount个子块受到攻击或干扰。这样既可以统计总共有多少视频IVOP色度子块受到攻击或干扰，同时又能极强地恢复出原始水印信息。3试验结果分析试验结果表明，m序列的长度越长，检测效果越好，但能够嵌入的水印信息量也相应地减少。本方案中水印只嵌入在视频的IVOP中，不修改PVOP和BVOP，对帧跳跃与帧删除攻击稳健，因为IVOP不可以被跳跃或删除。同时，由于水印信息嵌入在DCT的直流系数中，而直流系数的变化对视频效果会有较大的影响，所以采取将水印信息嵌入到色度子块DCT直流系数的最低位。这样不仅使水印嵌入计算的复杂度大为降低，为MPEG-4编解码节省了时间，还可取得良好的视频效果，达到了不可觉察性。从统计角度看也不会增加视频码流。另外，水印提取时无需原始视频。若水印信息未受到攻击，则本方案可准确地提取到原始视频的完全水印；若水印信息受到攻击，根据扩频解调性质，本方案可以最大限度地恢复出原始水印信息，并统计出有多少个IVOP色度子块受到攻击。由于DCT是目前多媒体视频压缩几大标准(H．261、H．263、MPEG-4等)共同采用的技术基础。因此基于DCT的水印方案在视频压缩中具有非常重要的研究意义和应用前景。本文在此基础上提出了一个基于扩展频谱的MPEG-4视频数字水印方案。实践证明，在不需要原始视频的情况下，本方案能敏感地检测到数据是否被篡改或破坏，并具有良好的稳定性和鲁棒性，从而提供了知识产权的保护，防止非法获取。本文摘自《电子技术应用》应用：数字水印消息认证与数字签名可以应用到数字水印中。传统水印用来证明纸币或纸张上内容的合法性，数字水印（digital watermark）用以证明一个数字产品的拥有权、真实性。数字水印是嵌在数字产品中的数字信息。可以是作者的序列号、公司标志、有特殊意义的文本等。数字水印主要用于：阻止非法复制(间接的)、确定所有权(作者、发行人、分发商、合法的最终用户)、确定作品的真实性和完整性(是否伪造、被篡改)、证实收件人、不可否认的传送、法庭证据的验证、赝品甄别、识别文件来源与版本、Web网络巡逻监视盗贼等。传统水印是人眼可以看得见的，而数字水印可以分为可感知的(Perceptible)和不易感知的(Inperceptible)两种。可感知的数字水印，主要用于当场声明对产品的所有权、著作权及来源，起到一个宣传广告或约束的作用。可感知水印一般为较淡的或半透明的不碍观瞻的图案；比如电视台节目播放的同时，在某个角落插上电视台的半透明标志。另一个用途是为了在线分发作品，比如先将一个低分辨率的有可见水印的图像免费送人，其水印往往是拥有者或卖主的信息，它提供了寻找原高分辨率作品的线索，若想得到高分辨率的原作品则需付费。有些公司在产品出售前为了在网络上宣传其产品，先做上可逆可见水印分发，付费购买时，再用专用软件将可见水印去掉，加入不可见水印(发行人、分发商、最终用户等的信息)。可见水印还有另一些用途，那就是为了节约带宽、存储空间等原因，在VCD、DVD等电影拷贝中用嵌入不可见水印的方式配上多种语言的副标题和字幕，待播放时由硬件根据需要实时地解出每一帧中的水印文字，将其显示在屏幕上。可见水印在某些产品中或多或少降低了作品的观赏价值，使其用途相对受到一定限制。不易感知的水印的应用层次更高，制作难度更大。不易感知的数字水印就像隐形墨水技术中的看不见的文字，隐藏在数字产品中。水印的存在要以不破坏原数据的欣赏价值、使用价值为原则。数字水印按照某种方式植入被保护的信息中，在产生版权纠纷时，通过相应的算法提取出该数字水印，从而验证版权的归属。被保护的信息可以是图像、声音、视频或一般性的电子文档等。为了给攻击者增加去除水印的难度，大多数水印制作方案都在水印的嵌入、提取时使用密钥。图水印的嵌入与提取数字水印技术虽然不能阻止盗版活动的发生，但它可以判别对象是否受到保护，监视被保护数据的传播、真伪鉴别和非法拷贝、解决版权纠纷并为法庭提供证据。数字水印的设计需要考虑以下几个方面：鲁棒性：是指被保护的信息经过某种改动后抵抗隐藏信息丢失的能力。例如传输过程中的信道噪音、滤波操作、重采样、有损编码压缩、D/ A或 A/ D转换、图像的几何变换（如平
数字版权的最后一道防线—数字水印■ 北京大学计算机科学技术 研究所 朱新山--------------------------------------------------------------------------------数字水印被视做抵抗多媒体盗版的“最后一道防线”。因此从水印技术自身来说，它具有广泛的应用前景和巨大的经济价值。当今社会的发展已经呈现两个明显的特征：数字化和网络化。数字化指的是信息的存储形式，特点是信息存储量大、便于编辑和复制；网络化指的是信息的传输形式，具有速度快、分布广的优点。过去10年，数字媒体信息的使用和分布呈爆炸性的增长。人们通过互联网可以快捷方便地获得数字信息和在线服务。但同时，盗版也变得更加容易，对数字内容的管理和保护成为业界迫切需要解决的问题。数字信息在本质上有别于模拟信息，传统的保护模拟信息的方案对数字信息已不再奏效。再加上一些具有通用目的的处理器，如PC机，使得那些基于硬件的媒体保护方案很容易被攻破。而通常采用的加密技术事实上只能在信息从发送者到接受者的传输过程中保护媒体的内容。在信息被接收到以后，再利用的过程中所有的数据对使用者都是透明的，不再受到任何保护。在这一形势下，数字水印作为一种潜在的解决方案，得到了众多学者的青睐。数字水印的基本思想是在原始媒体数据中，如音频、视频、图像等，隐藏具有一定意义的附加信息作为标记，这些信息与原始数据紧密结合，并随之一起被传输。在接收端，通过计算机水印信号被提取出来用于各种目的，可能的应用包括数字签名、数字指纹、广播监视、内容认证、拷贝控制和秘密通信等。数字水印被视做抵抗多媒体盗版的“最后一道防线”。因此从水印技术自身来说，它具有广泛的应用前景和巨大的经济价值。数字水印的一般框架图数字水印的基本框架一个典型的水印系统由嵌入器和检测器组成，如图所示。嵌入器（式（1））根据要传送的信息M生成真正的水印信号，并把它隐藏到媒体数据x中，得到含水印的信号y。为了安全起见，水印信号的生成通常依赖于密钥K。y经过传输网络可能会有一定的信息损失，到达检测器端变成y′，这段通道对于嵌入器和检测器来说都是不可控、不可知的，可以称其为攻击通道（attack channel）。检测器负责从y′中提取信息，如式（2）。对于不需要宿主信号的检测，我们称为盲水印（blind watermarking），相反称为非盲水印（non-blind watermarking）。由于应用的需求，盲水印一直是研究的主流。数字水印的特性数字水印的思想虽然简单，但是要达到应用的目的，就必须满足一定的性能指标，其中相对重要的特性包括：● 保真性（fidelity）：又常称为不可见性，指的是水印嵌入导致宿主信号质量变化的程度。鉴于宿主信号多是多媒体数据供人们观赏，水印应具有很高的保真性，同时又增加了水印自身的安全。● 鲁棒性（robustness）：是指水印在媒体数据编辑、处理过程中的生存能力。媒体数据的各种操作会导致宿主信号信息损失，从而破坏水印完整性，像压缩、滤波、加噪、剪切、缩放和旋转等，也包括一些恶意的攻击。● 信息容量（data payload）：是指在一定保真度下，水印信号可传递的信息量。实际应用要求水印可传送多位信息。● 安全性：在应用中总有人要嵌入、检测或剔除水印，而必须限制其他人做同样的操作，这就是水印的安全性。要实现安全，必须保密重要信息，比如通常使用密钥产生水印。● 错警率：是指在不含水印的宿主信号中，错误地检测出水印的概率。很显然，只有错警率足够低，系统才能安全可靠地使用。设计水印必须围绕上述性能指标选择合适的技术。有些特性之间是不相容的，像不可见性、鲁棒性和信息容量，必须做权衡的考虑。由水印的保真性将其分为可见水印和不可见水印，顾名思义可见水印可通过人眼检测。由水印的鲁棒性又可分为鲁棒水印（robust watermarking）和脆弱水印（fragile watermarking）。鲁棒水印可以抵抗一定程度的信号处理；而脆弱水印的特点是任何对媒体信息的更改都会破坏水印的完整性，使水印检测不出来。所以说鲁棒水印是尽力保证水印信息的完整性，脆弱水印是尽力保证媒体信息的完整性，它们各有各的用途。还有一种水印介于二者之间，称为半脆弱水印，对一些操作鲁棒，但对重要数据特征的修改操作是脆弱的。数字水印技术的进展早期，水印设计者关注的是如何把信息隐藏在数字媒体中并不被发现。为此，水印信息被置于二进制数据的最低位中，这类方案被统称为最低有效位调制。很明显，最低有效位内的信息容易在常用的信号处理中丢失，水印的鲁棒性差。随后，出现了大量空间域内的水印算法。水印嵌入不再是修改空间域内的单个点，而是一个点集或一个区域的特征，例如均值、方差、奇偶性等。Patchwork是这类方法的一个典型代表。它在图像空间随机选取n对像素点(ai, bi)，并且对像素ai的亮度加d，bi的亮度减d，结果这两组像素点之间亮度差值的均值被修改为2d。该均值和统计假设检验理论可确定水印的有无。可是Patchwork能嵌入的信息量有限，而且对几何变换敏感。空间域内水印算法存在的共性问题是对图像处理的鲁棒性差。相较于空间域，频谱则是一种很好的信号描述方法。低频分量代表了信号的平滑部分，是主体信息;高频分量表示信号的抖动部分，是边缘信息，信号的分析和处理非常直观方便。扩频水印引入了扩频通信理论，是一种非常流行的频率域内的水印设计思想。它将数字媒体视为信道，通常具有较宽的带宽，要嵌入的水印信号作为发射信号，带宽较窄。可以先将水印扩展到多个频率点上，再与媒体信号叠加。这样，每个频率分量内只含有微小能量的水印，既保证了不可见性，同时要破坏水印，则必须在每个频率上叠加幅值很高的噪声。这一思想首先被应用到DCT域内，之后又被推广到傅立叶变换域和小波域内。另外，为了兼顾水印的保真性，人类感知模型被用于控制每个频率点上水印的能量，使其不至于破坏信号质量，从而形成了一类自适应的扩频水印。另一种重要的水印模型是把水印看成是已知边带信息的通信。边带信息指的是嵌入器端已知的信息，包括媒体数据。嵌入器应该充分利用边带信息，尽可能提高水印正确检测的概率。这对水印的设计有重要的指导意义，它说明含水印的宿主信号应该选择在可检测到水印的区域，同时保证一定的保真度。当前，水印研究的热点是探讨媒体信号中能嵌入并可靠检测的最大信息量，它应用了已知边带信息的通信模型以及信息论的知识。水印算法的研究则侧重于针对压缩域，即JPEG、MPEG等压缩标准，因为压缩是信息传输中必须采用的技术。数字水印的攻击技术对媒体数据的各种编辑和修改常常导致信息损失，又由于水印与媒体数据紧密结合，所以也会影响到水印的检测和提取，我们把这些操作统称为攻击。水印的攻击技术可以用来测试水印的性能，它是水印技术发展的一个重要方面。如何提高水印的鲁棒性，抵抗攻击，是水印设计者最为关注的问题。第一代水印性能评价系统Stirmark囊括了大量的信号和图像处理操作，它们可以分为：● 去除水印攻击(Removal attack):主要包括A/D、D/A转换、去噪、滤波、直方图修改、量化和有损压缩等。这些操作造成了媒体数据的信息损失，特别是压缩，能在保证一定信息质量的前提下，尽可能多地剔出冗余，使得水印被去掉。● 几何攻击(Geometrical attack):主要包括各种几何变换，例如旋转、平移、尺度变换、剪切、删除行或列、随机几何变换等。这些操作使得媒体数据的空间或时间序列的排布发生变化，造成水印的不可检测，因此也叫异步攻击。● 共谋攻击：攻击者利用同一条媒体信息的多个含水印拷贝，使用统计方法构造出不含水印的媒体数据。● 重复嵌入攻击：攻击者在已嵌入他人水印的媒体数据中嵌入自己的版权信息，从而造成版权纠纷。第二代水印攻击系统由Voloshynovskiy提出，其核心思想是利用合理的媒体数据统计模型和最大后验概率来估计水印或者原始媒体信号，从而将水印剔除。对攻击技术的分析和研究促进了水印技术的革新，但也为水印自身提出了一个又一个挑战。当前，还不存在一种算法能够抵抗所有的攻击，特别是几何攻击，是学术界公认的最困难的问题，目前还没有成熟的方案。数字水印产品20世纪90年代末期国际上开始出现一些水印产品。美国的Digimarc公司率先推出了第一个用于静止图像版权保护的数字水印软件，而后又以插件形式将该软件集成到Adobe公司的Photoshop和Corel Draw图像处理软件中。AlpVision公司推出的LavelIt软件，能够在任何扫描的图片中隐藏若干字符，用于文档的保护与跟踪。MediaSec公司的SysCop用水印技术来保护多媒体内容，欲杜绝非法拷贝、传播和编辑。美国版权保护技术组织（CPTWG）成立了专门的数据隐藏小组（DHSG）来制定版权保护水印的技术标准。他们提出了一个5C系统，用于DVD的版权保护。IBM公司将数字水印用于数字图书馆的版权保护系统中。许多国际知名的商业集团，如韩国的三星、日本的NEC等，也都设立了DRM技术开发项目。另外，当前还有一些潜在的应用需求，例如软件的搜索和下载数量的统计、网页安全预警、数字电视节目的保护和机密文档的防遗失等。一些国际标准中已结合了数字水印或者为其预留了空间。SDMI的目标是为音乐的播放、存储和发布提供一个开放的框架。SDMI规范中规定了多种音频文件格式，并联合加密和数字水印技术来实现版权保护。已经颁布的JPEG2000国际标准中，为数字水印预留了空间。即将颁布的数字视频压缩标准MPEG-4(ISO/IEC 14496)，提供了一个知识产权管理和保护的接口，允许结合包括水印在内的版权保护技术。在国内，政府对信息安全产业的发展极为重视。数字水印的研究得到了国家自然科学基金和“863”计划的资助。国内信息隐藏学术研讨会(CIHW)自1999年以来至今已成功举办了五届，有力地推动了水印技术的研究与发展。去年政府更颁布了《中华人民共和国电子签名法》，这给水印技术的应用提供了必要的法律依据。尽管数字水印发展迅速，但离实际应用，还有一段距离要走。许多项目和研究都还处于起步和实验阶段，已出现的水印产品还不能完全满足使用需求。如今水印技术正在向纵深发展，一些基本的技术和法律问题正逐个得到解决。相信不久的将来，水印与其它DRM技术的结合，将彻底解决数字内容的管理和保护问题。小资料2多媒体数字版权保护的应用案例在安全领域有20年发展历史的美商SafeNet推出的数字产权保护方案DMD是采用加密技术的DRM产品。SafeNet公司亚太地区副总裁陈泓应记者的要求介绍几个成功的应用案例。DMD主要应用于音乐和铃声的下载、VOD、多媒体内容发布服务，以及最近的移动TV。基本来说，客户选择基于以下几点:基于电信级的性能，可以同时处理上千个用户；可以同步支持多种DRM技术，并且对未来的DRM技术有高支持能力；高互通性，确保服务器端与客户端能安全稳定地沟通；先进的授权能力，例如可以有效控制一个授权的使用量；高集成性，确保DRM的平台不是独立作业的，可以很容易地整合至服务器平台，与收费系统等结合。在音乐下载方面，NPO是SafeNet在法国的客户。他们主要负责发布CD音乐及将发表的音乐放到FN@C的网络上供人付费下载。NPO将音乐内容做DRM处理后，将内容由FN@C (这是一个公开的入口网站)发布，提供给人付费下载。当终端用户付了钱，FN@C会将一部分的证明数据加密并提交给NPO，由NPO产生授权给此用户。在VOD的应用层面，德国的Arcor公司是一家ISP供货商。透过DRM解决方案，Arcor将影音内容加密，透过互联网和Cable给客户做使用者付费的服务。客户付了钱，Arcor由SafeNet的DRM解决方案产生正式授权，让客户享用影音服务。在3G的应用方面，英国的BT LiftTime公司也采用SafeNet的DMD方案。BT LifeTime向内容供货商购买cable TV的内容(如运动节目或音乐节目等)，并将此内容转成dab格式，经过DMD加密并放到其平台，再转卖给无线运营商，提供移动装置用户直接付费下载内容。通过SafeNet DMD将授权提供给已经付费的客户。（计算机世界报 2005年11月14日 第44期 B6、B7）MPEG-4视频数字水印技术的设计与实现武汉大学信号与信息处理实验室(430079) 裘风光 李富平随着信息技术和计算机网络的飞速发展，人们不但可以通过互联网和CD-ROM方便快捷地获得多媒体信息，还可以得到与原始数据完全相同的复制品，由此引发的盗版问题和版权纷争已成为日益严重的社会问题。因此，数字多媒体产品的水印处理技术已经成为近年来研究的热点领域之一。虽然数字水印技术近几年得到长足发展，但方向主要集中于静止图像。由于包括时间域掩蔽效应等特性在内的更为精确的人眼视觉模型尚未完全建立，视频水印技术的发展滞后于静止图像水印技术。另一方面，由于针对视频水印的特殊攻击形式的出现，为视频水印提出了一些区别于静止图像水印的独特要求。本文分析了MPEG-4视频结构的特点种基于扩展频谱的视频数字水印改进方案应用实例。1视频数字水印技术简介1．1数字水印技术介绍数字水印技术通过一定的算法将一些标志性信息直接嵌入到多媒体内容当中，但不影响原内容的价值和使用，并且不能被人的感知系统觉察或注意到。与传统的加密技术不同，数字水印技术并不能阻止盗版活动的发生，但可以判别对象是否受到保护，监视被保护数据的传播，鉴别真伪，解决版权纠纷并为法庭提供认证证据。为了给攻击者增加去除水印的难度，目前大多数水印制作方案都采用密码学中的加密体系来加强，在水印嵌入、提取时采用一种密钥，甚至几种密钥联合使用。水印嵌入和提取的一般方法如图1所示。1．2视频数字水印设计应考虑的几个方面·水印容量：嵌入的水印信息必须足以标识多媒体内容的购买者或所有者。·不可察觉性：嵌入在视频数据中的数字水印应该不可见或不可察觉。·鲁棒性：在不明显降低视频质量的条件下，水印很难除去。·盲检测：水印检测时不需要原始视频，因为保存所有的原始视频几乎是不可能的。·篡改提示：当多媒体内容发生改变时，通过水印提取算法，能够敏感地检测到原始数据是否被篡改。1．3视频数字水印方案选择通过分析现有的数字视频编解码系统，可以将目前MPEG-4视频水印的嵌入与提取方案分为以下几类，如图2所示。(1)视频水印嵌入方案一：水印直接嵌入在原始视频流中。此类方案的优点是：水印嵌入的方法较多，原则上数字图像水印方案均可应用于此。缺点是：·会增加视频码流的数据比特率；·经MPEG-4有损压缩后会丢失水印；·会降低视频质量；·对于已压缩的视频，需先进行解码，然后嵌入水印，再重新编码。(2)视频水印嵌入方案二：水印嵌入在编码阶段的离散余弦变换(DCT)的直流系数(DC)中(量化后、预测前)。此类方案的优点是：·水印仅嵌入在DCT系数中，不会增加视频流的数据比特率；·易设计出抗多种攻击的水印；·可通过自适应机制依据人的视觉特性进行调制，在得到较好的主观视觉质量的同时得到较强的抗攻击能力。缺点是对于已压缩的视频，有一个部分解码、嵌入、再编码的过程。(3)视频水印嵌入方案三：水印直接嵌入在MPEG-4压缩比特流中。优点是不需完全解码和再编码的过程，对整体视频信号的影响较小。缺点是：·视频系统对视频压缩码率的约束将限制水印的嵌入量；·水印的嵌入可能造成对视频解码系统中运动补偿环路的不良影响；·该类算法设计具有一定的复杂度。2 MPEG-4视频水印的实现基于上述的各种方案，本文在方案二的基础上提出了一种针对MPEG-4视频编码系统的扩展频谱数字水印技术改进方案，将扩频调制后的水印信息嵌入到视频流IVOP(Intra Video Object Plane)中色度DCT直流系数的最低位。本方案不需要完全解码，大大减少了运算的复杂度，提高了实时性。同时由于水印嵌入在直流系数中，在保证视频效果不失真的前提下，水印具有很强的鲁棒性。2．1 MPEG-4视频的特点 MPEG-4视频编解码基于VOP(Video Object Plane)。从时间上看，VOP分为内部VOP(1VOP)、前向因果预测VOP(PVOP)、双向非因果预测VOP(BVOP)、全景的灵影VOP(SVOP)。IVOP只用本身的信息进行编码；PVOP利用过去的参考VOP进行运动补偿的预测编码；BVOP利用过去和将来的参考VOP进行双向运动补偿的预测编码；SVOP一系列运动图像中的静止背景。因此IVOP的图像信息较独立，最适合嵌入水印信息。从空间上看，它由若干个大小为16×16的宏块(Macro Block)组成，每个宏块包括大小为8×8的6个子块。其中4个亮度子块Y，1个色差子块U，1个色差子块V。IVOP编码基本流程如图3所示。为了不受量化过程的影响，本方案将水印嵌入在量化后的DCT系数中，从而提高了水印生存的稳定性。在MPEG-4压缩算法中，DCT系数的量化是关键，它直接影响视频的质量和码流控制算法。为此，MPEG-4提供了一个供参考的标准量化表。该表根据人类视觉模型(HVS)建立。考虑到人眼对高频信息损失的敏感度较低频损失小很多，因此通常把水印嵌入到中低频信息中，提高了水印信息的鲁棒性。另外，根据人眼对亮度信息的变化比色度信息较敏感这一特性，为最大限度地保持视频质量，本方案将水印嵌入到色度(U子块)DCT系数中。由于DCT是目前多媒体视频压缩中被广泛采用的技术基础，因此基于DCT的视频水印方案具有显著的优势。将水印信息嵌入到IVOP色度量化后的DCT直流系数中，不但无需引入额外的变换以获取视频的频谱分布，且水印信息不受DCT系数量化带来的影响。2．2视频数字水印算法与实现在MPEG-4视频中，由于IVOP中色度子块的DCT直流系数是一个在视频流中始终存在且很鲁棒的参数，本方案将水印信息经m序列(最长线性反馈移存器序列)调制后嵌入到IVOP的色度子块DCT的直流系数中。这样水印信息在不影响视频效果的情况下难以去除，所以鲁棒性足够强。本方案采用扩频的方法，以方便有效地检测水印，抵抗各种攻击和干扰，保密性好。关键问题是色度DCT的直流系统是一个对视觉系统很敏感的参数，本方案在色度DCT的直流系数上加水印相当于对其加入微量干扰，必须使这种干扰低于一定的门限值，使人眼的视觉系统对视频中色度的微小变化感觉不到。经过试验将水印嵌入到IVOP的色度DCT的直流系数的最低位能满足要求。2．2．1视频数字水印的嵌入伪随机的扩展序列长度为255(28-1)，每一水印信息位通过伪随机扩展序列的调制嵌入到相应的IVOP色度对应的DCT直流系数(量化后、预测前)的最低位，这样水印信息在不影响视频效果的情况下一般难以去除。同时，嵌入在直流系数的最低位，带来的误差非常小。伪随机的扩展序列产生代码如下：#define M_LEN 255#define M_SERIES 8for(I=0；i for(i=M_SERIES；i {m[i]=m[i-1]+m[i-5]+m[I-6]+m[i-7]m[i]=m[i]％2；}水印信息位扩展调制方式为：·水印信息位为0，伪随机的扩展序列不变；·水印信息位为1，伪随机的扩展序列取反。这个过程可以用异或运算实现。代码如下：Wmij=Wi^m[j]；／*每一水印信息位扩展调制成255位的扩展调制位*／这里Wi表示水印信息码流，WMij表示水印信息扩展调制码流。设UDCij表示视频IVOP色度DCT的直流系数(量化后、DC预测计算之前)序列，为了方便，用一个字节表示一位二进制码流信息。水印嵌入过程如下：if(WMij) UDCij 1=1；／*根据扩展调制后的码流嵌入水印信息*／else UDCij&=0xFFFE；2．2．2视频数字水印的提取水印信息提取是水印信息嵌入的逆过程，代码如下：if(inv_UDCij &1)inv_Wmij=1；else inv_Wmij=0；这里inv_UDCij表示带有水印信息的视频IVOP色度DCT的直流系数(反量化前、DC预测计算之后)序列；inv_WMij表示检测到的水印信息扩展调制码流。每个IVOP色度子块在解码时得到一位扩展调制的信号位，每连续255个扩展调制的信号位可解调得到1位水印信息，具体分析如下：用与原始伪随机序列结构相同且完全同步的序列与得到的连续255个扩展调制的信号接收序列进行异或运算，统计运算后1的个数记为OneCount。由于m序列的自相关函数只有两种取值(1和-1／(2n-1))，属于双值自相关序列。因此，如果数据未受到任何攻击和干扰，OneCount只有两种结果：255或0。当OneCount=255时，得到的水印信息位为1；当OneCount=0时，得到的水印信息位为0。如果数据受到攻击或干扰，OneCount有多种结果。根据统计分析，当OneCount>127时，得到的水印信息位为1，并且这255个IVOP色度子块中有(255-OneCount)个子块受到攻击或干扰；当OneCount<127时，得到的水印信息位为0，并且这255个IVOP色度子块中有OneCount个子块受到攻击或干扰。这样既可以统计总共有多少视频IVOP色度子块受到攻击或干扰，同时又能极强地恢复出原始水印信息。3试验结果分析试验结果表明，m序列的长度越长，检测效果越好，但能够嵌入的水印信息量也相应地减少。本方案中水印只嵌入在视频的IVOP中，不修改PVOP和BVOP，对帧跳跃与帧删除攻击稳健，因为IVOP不可以被跳跃或删除。同时，由于水印信息嵌入在DCT的直流系数中，而直流系数的变化对视频效果会有较大的影响，所以采取将水印信息嵌入到色度子块DCT直流系数的最低位。这样不仅使水印嵌入计算的复杂度大为降低，为MPEG-4编解码节省了时间，还可取得良好的视频效果，达到了不可觉察性。从统计角度看也不会增加视频码流。另外，水印提取时无需原始视频。若水印信息未受到攻击，则本方案可准确地提取到原始视频的完全水印；若水印信息受到攻击，根据扩频解调性质，本方案可以最大限度地恢复出原始水印信息，并统计出有多少个IVOP色度子块受到攻击。由于DCT是目前多媒体视频压缩几大标准(H．261、H．263、MPEG-4等)共同采用的技术基础。因此基于DCT的水印方案在视频压缩中具有非常重要的研究意义和应用前景。本文在此基础上提出了一个基于扩展频谱的MPEG-4视频数字水印方案。实践证明，在不需要原始视频的情况下，本方案能敏感地检测到数据是否被篡改或破坏，并具有良好的稳定性和鲁棒性，从而提供了知识产权的保护，防止非法获取。本文摘自《电子技术应用》应用：数字水印消息认证与数字签名可以应用到数字水印中。传统水印用来证明纸币或纸张上内容的合法性，数字水印（digital watermark）用以证明一个数字产品的拥有权、真实性。数字水印是嵌在数字产品中的数字信息。可以是作者的序列号、公司标志、有特殊意义的文本等。数字水印主要用于：阻止非法复制(间接的)、确定所有权(作者、发行人、分发商、合法的最终用户)、确定作品的真实性和完整性(是否伪造、被篡改)、证实收件人、不可否认的传送、法庭证据的验证、赝品甄别、识别文件来源与版本、Web网络巡逻监视盗贼等。传统水印是人眼可以看得见的，而数字水印可以分为可感知的(Perceptible)和不易感知的(Inperceptible)两种。可感知的数字水印，主要用于当场声明对产品的所有权、著作权及来源，起到一个宣传广告或约束的作用。可感知水印一般为较淡的或半透明的不碍观瞻的图案；比如电视台节目播放的同时，在某个角落插上电视台的半透明标志。另一个用途是为了在线分发作品，比如先将一个低分辨率的有可见水印的图像免费送人，其水印往往是拥有者或卖主的信息，它提供了寻找原高分辨率作品的线索，若想得到高分辨率的原作品则需付费。有些公司在产品出售前为了在网络上宣传其产品，先做上可逆可见水印分发，付费购买时，再用专用软件将可见水印去掉，加入不可见水印(发行人、分发商、最终用户等的信息)。可见水印还有另一些用途，那就是为了节约带宽、存储空间等原因，在VCD、DVD等电影拷贝中用嵌入不可见水印的方式配上多种语言的副标题和字幕，待播放时由硬件根据需要实时地解出每一帧中的水印文字，将其显示在屏幕上。可见水印在某些产品中或多或少降低了作品的观赏价值，使其用途相对受到一定限制。不易感知的水印的应用层次更高，制作难度更大。不易感知的数字水印就像隐形墨水技术中的看不见的文字，隐藏在数字产品中。水印的存在要以不破坏原数据的欣赏价值、使用价值为原则。数字水印按照某种方式植入被保护的信息中，在产生版权纠纷时，通过相应的算法提取出该数字水印，从而验证版权的归属。被保护的信息可以是图像、声音、视频或一般性的电子文档等。为了给攻击者增加去除水印的难度，大多数水印制作方案都在水印的嵌入、提取时使用密钥。图水印的嵌入与提取数字水印技术虽然不能阻止盗版活动的发生，但它可以判别对象是否受到保护，监视被保护数据的传播、真伪鉴别和非法拷贝、解决版权纠纷并为法庭提供证据。数字水印的设计需要考虑以下几个方面：鲁棒性：是指被保护的信息经过某种改动后抵抗隐藏信息丢失的能力。例如传输过程中的信道噪音、滤波操作、重采样、有损编码压缩、D/ A或 A/ D转换、图像的几何变换（如平
并非专业只是提点个人看法
我也是这个专业毕业的，我建议你个课题，我当时毕业设计就是这么做的，不过我的老硬盘坏了，不然可以直接把论文和程序源代码发你。我做的课题是数字图像处理的数字水印技术的研究，属于数字图像处理的。你到百度搜索“数字水印源代码”可以搜索出不少程序，而且不少论文都带有算法的详细研究，你把几种方案整理一下，多搜几个，我当时的论文在毕业答辩时候拿了87分，就是靠整合这些材料的，不过你要会对Protel这个软件会使用一点。这里我提个方向，实现数字水印有三种方法，每种方法都不是特别困难，为了增加论文的内容，你可以从快速傅里叶变换，离散余弦变换等三种方案来实现，然后你可以比较三种方案的优劣，一般论文都会对自己的算法有个评测，不用担心不会写。大体结构可以真么写：先是背景发展方向等等杂七杂八的废话写4页左右，然后是常见算法研究，大概可以两到三页，然后是你的几种算法以及程序实现，这个是主体，最后是各种算法实现的效果评比，最最后是对自己的方案提出可能的改进措施。再加个结束语就好了。这种结构很符合老师的要求。
我也是这个专业毕业的，我建议你个课题，我当时毕业设计就是这么做的，不过我的老硬盘坏了，不然可以直接把论文和程序源代码发你。我做的课题是数字图像处理的数字水印技术的研究，属于数字图像处理的。你到百度搜索“数字水印源代码”可以搜索出不少程序，而且不少论文都带有算法的详细研究，你把几种方案整理一下，多搜几个，我当时的论文在毕业答辩时候拿了87分，就是靠整合这些材料的，不过你要会对Protel这个软件会使用一点。这里我提个方向，实现数字水印有三种方法，每种方法都不是特别困难，为了增加论文的内容，你可以从快速傅里叶变换，离散余弦变换等三种方案来实现，然后你可以比较三种方案的优劣，一般论文都会对自己的算法有个评测，不用担心不会写。大体结构可以真么写：先是背景发展方向等等杂七杂八的废话写4页左右，然后是常见算法研究，大概可以两到三页，然后是你的几种算法以及程序实现，这个是主体，最后是各种算法实现的效果评比，最最后是对自己的方案提出可能的改进措施。再加个结束语就好了。这种结构很符合老师的要求。
并非专业只是提点个人看法
文章编号:1005 - 0523(2005) 02 - 0063 - 04数字水印及其发展研究石红芹,谢 昕(华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013)摘要:首先对数字水印的特征进行了分析,阐述了数字水印技术的基本原理,对目前比较流行的水印算法进行了分类和详细地讨论,最后指出目前水印技术存在的局限并对其发展进行了展望.关键词:版权保护;数字水印;水印算法中图分类号:TP391 文献标识码:A1 引 言近年来,随着数字化技术的进步和Internet 的迅速发展,多媒体信息的交流达到了前所未有的深度和广度,其发布形式愈加丰富了. 网络发布的形式逐渐成为一种重要的形式,伴随而来的是多媒体数据的版权保护问题. 因此多媒体信息版权保护问题成了一项重要而紧迫的研究课题. 为了解决这一难题,近几年国际上提出了一种新的有效的数字信息产品版权保护和数据安全维护的技术一一数字水印技术. 数字水印技术通过在原始媒体数据中嵌入秘密信息———水印来证实该数据的所有权归属. 水印可以是代表所有权的文字、产品或所有ID、二维图像,视频或音频数据、随机序列等. 主要应用于:媒体所有权的认定. 即辨认所有权信息,媒体合法用户信息; 媒体的传播跟算法研究. 该子模块的研究为解决网络制造产品版权保护问题奠定了基础数字水印技术,又称数字签名技术,成为信息隐藏技术的一种重要研究分支,为实现有效的信息版权保护提供了一种重要的手段.2 数字水印的基本原理从图像处理的角度看,嵌入水印信号可以视为在强背景下迭加一个弱信号,只要迭加的水印信号强度低于人类视觉系统( Human Visual System ,HVS) 的对比度门限,HVS 就无法感到信号的存在.对比度门限受视觉系统的空间、时间和频率特性的影响. 因此通过对原始信号作一定的调整,有可能在不改变视觉效果的情况下嵌入一些信息,从数字通信的角度看,水印嵌入可理解为在一个宽带信道(载体图像) 上用扩频通信技术传输一个窄带信号(水印信号) . 尽管水印信号具有一定的能量,但分布到信道中任一频率上的能量是难以检测到的. 水印的译码(检测) 即是在有噪信道中弱信号的检测问题.一般来说,为了使水印能有效地应用于版权保护中,水印必须满足如下特性:1) 隐蔽性 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. 水印的嵌入和提取过程分别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) 以及不存在水印的情况下,检测到水印(虚检、false - positive) 的概率必须非常小.3 数字水印算法近几年来,数字水印技术研究取得了很大的进步,见诸于文献的水印算法很多,这里对一些典型的算法进行了分析.3. 1 空间域算法数字水印直接加载在原始数据上,还可以细分为如下几种方法[1～4 ] :1) 最低有效位方法(LSB) 这是一种典型的空间域数据隐藏算法,L. F. Tumer 与R. G. Van Schyadel等先后利用此方法将特定的标记隐藏于数字音频和数字图像内. 该方法是利用原始数据的最低几位来隐藏信息(具体取多少位,以人的听觉或视觉系统无法察觉为原则) .LSB 方法的优点是有较大的信息隐藏量,但采用此方法实现的数字水印是很脆弱的,无法经受一些无损和有损的信息处理,而且如果确切地知道水印隐藏在几位LSB 中,数字水印很容易被擦除或绕过.2) Patchwork 方法及纹理块映射编码方法这两种方法都是Bender 等提出的. Patchwork 是一种基于统计的数字水印,其嵌入方法是任意选择N 对图像点,在增加一点亮度的同时,降低另一点的亮度值. 该算法的隐藏性较好,并且对有损的JPEG和滤波、压缩和扭转等操作具有抵抗能力,但仅适用于具有大量任意纹理区域的图像,而且不能完全自动完成.3. 2 变换域算法基于变换域的技术可以嵌入大量比特数据而不会导致可察觉的缺陷,往往采用类似扩频图像的技术来隐藏数字水印信息. 这类技术一般基于常用的图像变换,基于局部或是全部的变换,这些变换包括离散余弦变换(DCT) 、小波变换(WT) 、傅氏变换(FT 或FFT) 以及哈达马变换(Hadamard transform)等等. 其中基于分块的DCT 是最常用的变换之一,现在所采用的静止图像压缩标准JPEG也是基于分块DCT 的. 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[5 ]是首先把图像分成8 ×8 的不重叠像素块,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. 除了上述有代表性的变换域算法外,还有一些变换域数字水印方法,它们当中有相当一部分都是上述算法的改进及发展,这其中有代表性的算法是I. Podichuk 和ZengWenjun 提出的算法[6 ] . 他们的方法是基于静止图像的DCT 变换或小波变换,研究视觉模型模块返回数字水印应加载在何处及每处可承受的JND(Just Noticeable Difference ,恰好可察觉差别) 的量值(加载数字水印的强度上限) ,这种水印算法是自适应的.3. 3 NEC 算法该算法由NEC 实验室的Cox[5 ]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) 该图像除直流分量外的1 000 个最大的DCT 系数. 该算法具有较强的鲁棒性、安全性、透明性等. 由于采用特殊的密钥,故可防止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,且该实数序列应具有高斯分布N(0 ,1) 的特征. 随后Podilchuk等利用人类视觉模型又对该算法进行了改进,从而提高了该算法的鲁棒性、透明性等.3. 4 其他一些水印算法1) 近年来,利用混沌映射模型实现数字水印、保密通信等成为混沌应用研究的热点. 特别是自从Cox 等借用通信技术中的扩频原理将水印信号嵌入到一些DCT 变换系数或者多层分解的小波变换系数以来,人们已经提出了一些混沌数字水印方法.水印的嵌入与检测是基于人类视觉系统(HVS) 的亮度掩蔽特性和纹理掩蔽特性,折衷水印的不可见性和鲁棒性之间的矛盾. 结果表明:该方法嵌入的水印具有不可见性和鲁棒性,并且这种基于密钥的混沌水印方法更好的抗破译性能.2) 目前比较流行的还有一种基于盲水印检测的DWT 算法,该算法首先对原始图像进行小波变换,根据人类具有的视觉掩蔽特性对低频分量进行一定的量化,同时可不影响视觉效果,并对作为水印的图像进行压缩和二值化处理,形成一维的二值序列,根据二值序列的值对上述量化后的原始信号的低频分量进行视觉阈值范围内允许的修改,从而实现水印的嵌入. 水印提取过程是对含有水印的图像进行小波变换,对低频分量同样进行量化处理,为了增大算法的安全性,可以对水印形成的二值0 ,1 序列在嵌入前进一步进行伪随机序列调制,相应的在水印提取过程需要增加用伪随机序列解调的步骤. 这样,不知道伪随机序列的攻击者即使推测出水印的嵌入规律,也无法提取水印. 大大增加了水印系统的透明性和鲁棒性.4 水印技术的局限目前水印技术的局限,为了对版权保护中使用水印的成功可能性进行评估,看能否满足实际应用需求,就需要对水印技术有更多了解. 下面介绍数字水印方案普遍存在的一些局限: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.5 结 论随着电子商务的加速发展和网络用户的直线增长,媒体的安全要求将更加迫切,作为版权保护和安全认证的数字水印技术具有极大的商业潜力,作为一门学科交叉的新兴的应用技术,它的研究涉及了不同学科研究领域的思想和理论,如数字信号处理、图像处理、信息论、通信理论、密码学、计算机科学及网络、算法设计等技术,以及公共策略和法律等问题,是近几年来国际学术界才兴起的一个前沿研究领域,得到了迅速的发展. 但数字水印技术仍然是一个未成熟的研究领域,还有很多问题需要解决,其理论基础依然薄弱. 随着一些先进的信号处理技术和密码设计思想的引进,必将日趋成熟且得到更为广泛的发展应用.参考文献:[1 ] Eepa Kundur. Dimitrios hatzinakos. Digital watermarking fortelltale tamper proofing and authentication [J ] . Proceeding of the IEEE. 1999 , 87(7) :1167～1180.[2 ] 张春田,苏育挺. 信息产品的版权保护技术———数字水印[J ] . 电信科学,1998 ,14(12) :15～17.[3 ] Bender W, Gruhl D. Techniques for data hiding[J ] . IBM sys2tem journal ,1996 ,35(3～4) :313～336.[4 ] Cox I J , Killian J ,Leighton F T. Secure spread spectrum wa2termarking for multimedia[J ] . IEEE transactions on image pro2cessing ,1997 ,6(12) :1673～1687.[5 ] Zhao J , Koch E. Embedding robust labels into images forcopyright protection[A] . In : Proceedings of the knowright’95conference on intellectual property rights and new technologies[C] . Vienna , Austria , 1995. 241～251.[6 ] Podilchud C I , Zeng W. Image - adaptive watermarking usingvisual model [J ] . IEEE journal on special areas in communica2tions ,1998 ,16(4) :525～539.
图像复原技术及其MATLAB实现摘 要图像复原的目的是从观测到的退化图像重建原始图像，它是图像处理、模式识别、机器视觉等的基础，在天文学、遥感成像、医疗图像等领域获得了重要应用。运动模糊图像的复原是图像复原的重要组成部分。由运动模糊图像复原出原图像关键问题是获取点扩展函数,模糊方向和长度的鉴别至关重要。本文通过对运动模糊图像的频域幅度图的黑带条纹(即图像零点个数)分析,计算出运动模糊PSF的参数。获得PSF的参数后，本文主要采用了逆滤波法、维纳滤波法、最小线性二乘法、Richardson-Lucy算法对模糊图像进行复原，并对各种复原方法的结果进行了分析与对比。关键词：图像复原；运动模糊；模糊方向；模糊长度引 言图像复原是图像处理领域一个具有现实意义的课题。运动模糊图像的研究越来越受到关注，这种模糊是成像过程中普遍存在的问题，其复原在许多领域都有广泛的应用。实际上，图像复原设计三个方面的内容：退化图像的成像模型，图像复原算法和复原图像的评价标准。不同的成像模型、问题空间、优化规则和方法都会导致不同的图像复原算法，适用于不同的应用领域。现有的复原方法概括为以下几个类型：去卷积复原算法、线性代数复原、图像盲反卷积算法等，其他复原方法多是这三类的衍生和改进。其中，去卷积方法包括维纳去卷积、功率谱平衡与几何平均值滤波等，这些方法都是非常经典的图像复原方法。但是需要有关于原始图像、降质算子较多的先验信息和噪声平衡性的假设只适合于不变系统及噪声于信号不相关的情形，特别是降质算子病态的情况下，图像复原结果还不太理想。由于图像复原技术在图像处理中占有重要的地位，已经形成了一些经典的常用图像复原算法，如无约束最小二乘法、有约束最小二乘方法、逆滤波、维纳、最大熵复原等，至今还被广泛使用。但这些复原算法都是假设系统的点扩散函数PSF(即系统对图像中点的脉冲响应，是导致图像退化的原因)为已知，实际情况是系统的点扩散函数由于大气扰动、光学系统的相差、相机和对象之间的相对运动等多种因素的影响，往往是未知的。这就需要人们用某种先验知识在系统的点扩散函数未知时进行估计，然而这种先验知识并不容易取得也不够精确，这就需要我们在对己模糊图像分析和处理的基础之上估计最逼近的PSF。在运动模糊方向的鉴别方面，由于匀速直线运动的点扩散函数是矩形函数，其模糊图像对应的频域上有周期性的零值条纹，运动方向与零值条纹方向相垂直，本文就是借用此法获取模糊图像的PSF参数。本文主要针对运动模糊图像的复原进行研究，讨论分析了匀速直线运动模糊的退化模型，研究了运动方向和模糊尺度的估计，介绍了常用的几种图像复原方法。对模糊图像用几种复原算法分别进行了复原，根据复原结果，讨论分析了各算法的优缺点及适用的恢复环境。第1章 绪论 研究背景图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。图像在形成、传输和记录过程中，受多种因素的影响，图像的质量都会有不同程度的下降，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等，这一质量下降的过程称为图像的退化。图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。在成像系统中，引起图像退化的原因很多。例如，成像系统的散焦，成像设备与物体的相对运动，成像器材的固有缺陷以及外部干扰等。成像目标物体的运动，在摄像后所形成的运动模糊。当人们拍摄照片时，由于手持照相机的抖动，结果像片上的景物是一个模糊的图像。由于成像系统的光散射而导致图像的模糊。又如传感器特性的非线性，光学系统的像差，以致在成像后与原来景物发生了不一致的现象，称为畸变。再加上多种环境因素，在成像后造成噪声干扰。人类的视觉系统对于噪声的敏感程度要高于听觉系统，在声音传播中的噪声虽然降低了质量，但时常是感觉不到的。但景物图像的噪声即使很小都很容易被敏锐的视觉系统所感知。图像复原的过程就是为了还原图像的本来面目，即由退化了的图像恢复到能够真实反映景物的图像。在交通系统、刑事取证中图像的关键信息至关重要，但是在交通、公安、银行、医学、工业监视、军事侦察和日常生活中常常由于摄像设备的光学系统的失真、调焦不准或相对运动等造成图像的模糊，使得信息的提取变得困难。但是相对于散焦模糊，运动模糊图像的复原在日常生活中更为普遍，比如高速运动的违规车辆的车牌辨识，快速运动的人群中识别出嫌疑人、公安刑事影像资料中提取证明或进行技术鉴定等等，这些日常生活中的重要应用都需要通过运动模糊图像复原技术来尽可能地去除失真，恢复图像的原来面目。因此对于运动模糊图像的复原技术研究更具有重要的现实意义。 相关领域的研究现状及存在的问题图像恢复是数字图像处理中的一个重要分支，它研究的是如何从所得的退化图像中以最大的保真度复原出真实图像。成像系统的缺陷，传播媒介中的杂质，以及图像记录装置与目标之间的相对运动等因素，都不可避免地造成了图像的某些失真和不同程度的降质。然而在众多的应用领域中，又需要清晰的、高质量的图像，因此，图像恢复问题具有重要的意义。与图像增强相似，图像复原的目的也是改善图像的质量。图像复原可以看作图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或图像的最优估计值，从而改善图像质量。图像复原是建立在退化的数学模型基础上的，且图像复原是寻求在一定优化准则下的原始图像的最优估计，因此，不同的优化准则会获得不同的图像复原，图像复原结果的好坏通常是按照一个规定的客观准则来评价的。运动模糊图像的恢复是图像恢复中的重要课题之一，随着科学技术的不断发展，它在各个领域中的应用越来越多，要求也越来越高，可广泛应用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破领域，具有重要的现实意义。图像复原作为图像处理的一个重要领域，对于该问题国内外展开了诸多关键技术的研究。实际上，图像复原涉及三个方面的内容：退化图像的成像模型，图像复原算法和复原图像的评价标准。不同的成像模型、问题空间、优化规则和方法都会导致不同的图像复原算法。适用于不同的应用领域。现有的复原方法概括为以下几个类型：去卷积复原算法、线性代数复原、图像盲反卷积算法等，其他复原方法多是这三类的衍生和改进。其中，去卷积方法包括维纳去卷积、功率谱平衡与几何平均值滤波等，这些方法都是非常经典的图像复原方法。但是需要有关于原始图像、降质算子较多的先验信息和噪声平衡性的假设只适合于不变系统及噪声于信号不相关的情形，特别是降质算子病态的情况下，图像复原结果还不太理想。线性代数复原技术是基于已知降质算子和噪声的统计特征，从而利用线性代数原理的复原技术，它为复原滤波器的数值提供了一个统一的设计思路和较透彻的解释。但是当降质函数有接近零的特征值时，复原的结果对噪声特别敏感，且该方法是把整幅图像一并处理，计算量大，同时也没有考虑纹理、边界等高频信号与噪声的区别，这将使纹理、边界等重要特征在图像复原过程中被破坏。针对这些问题，国外主要在改进算法的效率上做了许多工作，如全局最小二乘法、约束总体最小二乘法和正则化约束总体最小二乘法。图像盲反卷积是图像复原的另一个重要的手段，它针对没有或少有关于降质函数和真实信号灯先验知识的复原问题，直接根据退化图像来估计降质函数和真实信号。目前有以下几种算法：零叶面分离法、预先确定降质函数法、三次相关法、迭代盲反卷积法等。这些算法在先验信息不足的情况下对降质图像进行复原，由于原始图像以及点扩展函的先验知识只是部分已知的，造成图像复原的解往往不唯一，而且解的好坏与初始条件的选择以及附加的图像假设等直接有关。同时，由于加性噪声的影响使得图像的盲目复原成病态。即若对点扩展函数直接求逆进行复原，通常会带来高频噪声放大的问题导致算法性能的恶化，所以当图像的信噪比水平较低时获得的结果往往不太理想。正则化方法作为一种解决病态反问题的常用方法，通常用图像的平滑性作为约束条件，但是这种正则化策略通常导致复原图像的边缘模糊。为了克服边缘退化问题，最近几年，不少学者对各种“边缘保持”的正则化方法进行了比较深入的研究，提出了一些减少边缘退化的正则化策略，这些策略通常需要引入非二次正则化泛函，从而使问题的求解成为一个非线性问题。沿着这一思路，Geman和Yang提出了“半二次正则化”的概念来解决这种策略中出现的非线性优化问题。其后，Charbonni等人在此基础上研究了一种新的半二次正则化方法。从而可以利用确定性算法来得到问题的最优解。另一个较新的发展使Vogel等人提出的基于全变差模型的图像复原算法。尽管这些算法都在一定意义上提高了复原图像的质量，但边缘模糊的问题并未得到理想的解决。另外，近年来小波的理论得到迅速发展，并光法应用于图像复原中。基于小波变换的迭代正则化图像复原算法，兼顾抑制噪声的增长和保留图像的重要边界。具有噪声估计能力的图像恢复正则化方法。Belge等人以广义高斯模型作为小波系数的先验分布，提出了一种小波域边缘保持正则化的方法。同时给出了小波域图像复原的一般框架，但其复原方法相对于传统复原方法提高的并不显著，赵书斌等人以混合高斯模型逼近小波系数的分布，并引入小波域隐马尔可夫模型作为自然图像的先验概率模型对图像超分辨率复原问题进行正则化，复原效果不错，但该方法还是不能避免计算量过大的缺点。从图像复原的Bayesian框架出发，小波域局部高斯模型的线性图像复原方法，该方法较好的再现了图像的各种边缘信息，取得不错的复原效果。2 逆滤波复原图5-1逆滤波复原过程图，图(a)是选取的原始图像，图(b)是利用MATLAB对原始图像进行运动模糊和加噪声仿真而生成的仿真图像，模糊长度为10个像素。经过逆滤波复原图像为图（c）。（a）原图像 （b）模糊加噪图像（c）复原图像图5-1 逆滤波复原过程从恢复出来的图5-1（c）可以看出复原效果不理想，出现较大的振铃现象。从理论分析上看是由于一般情况下，逆滤波复原不能正确估计退化函数的零点，因此必须采用一个折中的方法进行解决。实际上，逆滤波不用，而是采用另外一个关于的函数。函数称为转移函数。改进方法为(5-1)式中K和d均为小于1的常数。采用逆滤波对运动模糊加噪图像进行复原。在噪声相同情况下，参数K分别选取、、、、和。图中（a）-（f）为对应参数下的复原图像。通过转移函数替代原退化模型得到图5-2逆滤波减小振铃现象复原图像。（a）k= (b) k=（c）k= (d) k=(e) k= (f) k=图5-2 逆滤波减小振铃现象复原图像图从复原结果图5-2可以看出随着K值的增大复原效果逐渐变差，K=到之间复原效果较好。从理论上分析，逆滤波方法不能正确估计退化函数的零点。采用一个折衷的方法加以解决。一般情况，可以将图像的退化过程视为一个具有一定带宽的带通滤波器，随着频率的升高，该滤波器的带通特性很快下降，即的幅度随着平面原点的距离的增加而迅速下降，而噪声项的幅度变化是比较平缓的。在远离平面的的值就会变得很大，而对于大多数图像来说，却变小，在这种情况下，噪声反而占优势，自然无法满意的恢复出原图像。这一规律说明，应用逆滤波时仅在原点领域采用方能有效。 有约束最小二乘方复原的实现通过MATLAB仿真来实现有约束的最小二乘方复原，图5-3是有约束的最小二乘方复原图。分别取参数为0、1、、、、对应图5-3里面的(a)-(f)。图5-3 有约束最小二乘方在不同参数下的恢复情况图 维纳滤波复原的实现图(a)是选取的原始图像，图(b)是利用MATLAB对原始图像进行运动模糊和加噪声仿真而生成的仿真图像，模糊长度为5个像素。采用维纳滤波恢复算法对模糊图像进行恢复，在加噪声的情况下，参数k分别选取0．0001、0．001、0．005、0．01、和1。各种图中(c)-(h)为对应参数下的恢复图像。图5-4有噪声下维纳滤波在不同参数下的恢复情况。（a）原始图像 （b）含噪声运动模糊图像d=5，v=(c) K= (d) K=(e) K= (f) K=(g) K= (h) K=1图5-4 有噪声下维纳滤波在不同参数下的恢复情况可以看出，恢复图像还是都有一定的振铃现象。K=时，图像振铃效应比较小，但其噪声很大。k=相对前一幅恢复图像振铃效应明显一点，但噪声有所减少。k=和k=的恢复效果也是看起来区别不明显，虽然它们的噪声都减少了，但图像整体都相对前面有明显的模糊，且振铃效应明显。K=的模糊程度比较大，而k=1时，图像最模糊，且亮度很暗。总的看来，主观评价认为k=时的恢复效果最清楚，恢复质量最好。K=时次之，k=1时的效果最差。利用公式（5-1）与（5-2）计算出平均平方误差，如表5-1所示：表5- 1平均平方误差客观评价方法得分参数k 1平均平方误差（M） 2861 6463 6937 6576 2861 2513从表5-1可以看出，采用平均平方误差准则时K=的平均平方误差和K=一样，但是其对应的图像很模糊。对于非迭代方法的维纳滤波恢复法，k值的选取对图像恢复质量有很重要的影响。从上面实验结果可以看出，虽然对于每幅特定图像的评价得分不尽相同，但基本上当k值在[，]的范围取值时，恢复图像质量最好。从理论上分析，维纳滤波复原的图像，在图像的频率特征和附加噪声已知的情况下，采用维纳滤波去卷积比较有效。维纳滤波复原法不存在极点，即当很小或变为零时，分母至少为K，而且的零点也转换成了维纳滤波器的零点，抑制了噪声，所以它在一定程度上克服了逆滤波复原方法的缺点。 Richardson-Lucy复原的实现图(a)是原始图像，图(b)是对原图进行运动模糊仿真而生成的仿真图像，模糊长度为10个像素，模糊方向为水平方向。采用Richardson-Lucy恢复算法对模糊图像进行恢复，迭代次数参数分别选取20次、50次、100次、150次、200次和300次。所有图的(c-h)为对应迭代次数下的复原图像。(a) 原图像 (b) 水平运动10像素加噪声图像(c) 迭代20次 (d) 迭代50次(e) 迭代100次 (f) 迭代150次(g) 迭代200次 (h) 迭代300次图5-5 R-L算法在不同参数下的复原图像从图5-5可以看出，恢复的图像整体差别不大。从图像人物、背景等分辨，质量随着迭代次数增大而提高。迭代100次以后恢复效果区别不大，仔细辨认，迭代200次和300次更好一些．所以主观评价认为200次或300次时复原质量最好。本文通过MATLAB编程，利用公式（5-1）、（5-2）计算出图5-5：（c）-(h)各恢复图像的平均平方误差。通过计算平均平方误差的倒数（M）来做客观分析。客观分析如表5-2：表5- 2复原图像与原图像的平均平方误差迭代次数 20 50 100 150 200 300平均平方误差（M） 4348 4762 5000 5263 5263 5263从表5-2可以看出，采用均方误差准则评价时，平均平方误差差别不大。总体上随着迭代次数增加分数增大，迭代次数为150次后平均平方误差一样。上述分析表明，在R-L恢复算法下，对于这幅图像，传播波方程客观评价准则和平均平方误差准则的评价结果基本一致，并和主观评价结果吻合。从理论上分析，Richardson-Lucy算法能够按照泊松噪声统计标准求出与给定PSF卷积后，最有可能成为输入模糊图像的图像。PSF已知但是图像噪声信息未知时，也可以使用这个函数进行有效的工作。随着复原迭代的次数增加，可以提高复原图像的似然性，最终将会收敛在具有最大似然性处。结论与展望图像复原是图像处理领域一个具有现实意义的课题。运动模糊图像的研究越来越受到关注，这种模糊是成像过程中普遍存在的问题，其复原在许多领域都有广泛的应用。图像复原需要根据相应的退化模型知识重建或恢复原始的图像。也就是说，图像复原技术就是要将图像退化的过程模型化，并由此采取相反的过程以得到原始图像。运动模糊是由于在拍摄过程中相机与景物之间相对运动而产生，因此对于匀速直线运动造成的运动模糊图像来说，图像退化模型的两个重要参数相对运动的方向和运动模糊尺度的估计就成了图像复原的关键问题。本文以匀速直线运动造成的模糊图像为基础，研究退化函数的参数估计方法，所做的工作及创新之处总结如下：论文的工作总结（1）论文研究了模糊图像尤其是水平方向运动模糊图像的退化模型，任意方向的匀速直线运动模糊图像只需要通过坐标旋转至水平方向，其图像特征的描述可由水平匀速直线运动模糊图像类推得出。（2）论文研究了运动方向和模糊尺度的估计，通过对运动模糊图像的频域幅度图的黑带条纹(即图像零点个数)分析来估算出运动模糊PSF的参数运动模糊方向和运动模糊长度)的，同时通过查阅文献获得另一种对模糊尺度的估算即对模糊图像进行一阶微分，然后进行自相关运算，可得到一条鉴别曲线，曲线上会出现对称的相关峰，峰值为负，两相关峰之间的距离等于运动模糊长度。（3）对于运动模糊图像的恢复，介绍分析了逆滤波、有约束的最小二乘方、维纳滤波和Richardson-Lucy四种常用的恢复方法。并且采用Richardson-Lucy迭代算法和维纳滤波方法在选取不同参数的情况下对运动模糊图像进行了恢复。利用逆滤波方法进行恢复时，复原图像的效果整体不是很好，存在着较明显的振铃效应，加噪情况下复原图像的噪声也比较严重。本文通过理论分析及仿真，探索出减小振铃现象的一些方法，但还不够完善，今后还需要继续深入研究如何改进算法、减少振铃效应和噪声，以提高复原图像的质量。针对有约束的最小二乘方、维纳滤波复原方法，本文主要通过参数变化来控制复原效果，最终选出最优准则。Richardson-Lucy迭代算法从理论上看是迭代次数越大，复原效果越好。考虑到程序的有效性，本文采用了最大为迭代300次。从主客观评价对复原图像的评价来看迭代次数超过150次以后效果就基本一样。展望由于本人的能力有限，对图像复原技术的研究还不够系统、不够深入，无论在理论上，还是在工程应用中，还需要做大量深入、细致的研究工作。因此在这方面的研究还只是个开始，很多地方都需要改进与提高，例如：（1）运动模糊图像的复原大多是对整幅图像进行全局的复原，然而在实际应用中并非完全如此。例如，由于物体运动而产生的相对运动，其运动模糊只出现在物体运动的轨迹上，而背景是清晰的。在这种情况下就不能对全局进行处理，应首先分割出运动模糊区域，然后再进行参数估计，图像复原。如何分割运动模糊区域，分割的依据如何等将成为以后研究工作的一部分。（2）本文研究的运动模糊图像参数估计算法仅限于匀速直线运动造成的模糊，而缺乏对非匀速的、轨迹为曲线的运动模糊研究，且得到的参数还具有一定的误差。参考文献[1] 杨帆，等.数字图像处理与分析（第二版）[M].北京：航空航天大学出版社，2007.[2] 黄爱民，等.数字图像处理分析基础[M].北京：中国水利水电出版社，2005.[3] 孙兆林.MATLAB 图像处理[M].北京:科学出版社，2003.[4] 贾永红.计算机图像处理与分析[M].武汉：武汉大学出版社，2001.[5] 姚敏.数字图像处理[M].北京：机械工业出版社，2006.[6] 孟永定,马佳.基于MATLAB实现数字图像恢复[J].电脑学习,2007,1(1),30-32.[7] 刘红岩,徐志鹏.基于MATLAB的数字图像恢复[J].科技信息(学术研究).2008,3(12),23-26.[8] 孟昕,张燕平.运动模糊图像恢复的算法研究与分析[J].计算机技术与发展,2007,17(8):74-76.[9] 孟昕,周琛琛,郝志廷.运动模糊图像恢复算法相关研究发展概述[J].安徽电子信息职业技术学院学报,2008,7(6),38-41.[10] 曾志高,谭骏珊.匀速直线运动模糊图像的恢复技术研究[J].陕西理工学院学报(自然科学版),2006,22(2),36-38.[11] 李云浩,王建设.匀速直线运动模糊图像的退化数学模型试验研究[J].江西理工大学学报,2006,27(4),28-30.[12] 谢伟,秦前清.基于倒频谱的运动模糊图像PSF参数估计[J].武汉大学学报(信息科学版).2008,5(02),30-32.[13] Banham Mark M,Katsaggelos A image restoration. 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张玉君
（地质矿产部航空物探遥感中心研究所北京）
摘要：本文介绍一种独特的航放数据图像复原方法。该方法的主要技术关键是：提出航放数据图像复原原理和理论基础；建立航放数据图像复原处理流程；制定重建数据网格文件的途径；进行航放数据图像复原效果及误差评价。
关键词：航放数据，大气本底，图像处理，图像复原技术。
一、引言
自20世纪70年代初期方柱形NaI晶体进入机载综合航空站以来，航放测量的灵敏度和有效性显著提高，地质及地球物理勘探界对于航空放射性测量的需求产生了根本变化。
在近20年的应用实际中，大气氡本底（简称大气本底）的改正很难准确，它始终是困扰该方法应用效果的主要难点；其后果是在图面上造成条带现象，从而严重地影响着图件的可用性及方法的效果。其原因[1]可概括为：空中所测放射性不仅仅来源于地下，而且受飞机硬件环境、宇宙射线、大气中氡及其子体的影响。后者称之为大气本底干扰，它又受气候、风力、风向、温度、季节及一天中何时测量等因素的影响。大气本底干扰的主要表现形式是架次与架次间本底水平不同。受干扰最大的是铀道，钾道次之，钍道和总道虽较小，但也不可忽视，（见彩版附图7中的图3、图4）。由于这种噪声的存在，来源于地质体的信息常常淹没于噪声之中。图3a（彩版附图7）为哈密土墩测区K（红）、Th（绿）、U（蓝）三元素复原图像，图3b为该测区航放原始数据合成图像，图4a（彩版附图7）表示各架次早、晚校准读数，图4b为总道原始数据图像。条带噪声的存在，可以形象地比喻为挂在有用信息图像前面的彩条窗帘，条带的严重性使得该工区原始航放数据无法绘制等值线图。
航放图面条带问题是一个“世界性”的问题[2]。解决得较好的是加拿大，靠星罗棋布的湖泊河流等水域上空测量结果改正本底，取得较好的效果，而且不使用向上探头[1]。美国Geometrics公司及其他航空物探公司则是靠向上探头测量，作为本底改正的依据[3]。1986年Grasty[4]提出当测区内没有湖泊时，可用测线上无异常区的平均值代替本底。
本文介绍的方法与国际上已采用的各种方法全然不同，该方法在数字图像处理学中可称之为航放图像复原技术。图像复原技术的主要目的，是要改善给定的图像。复原是一个过程，它试图利用蜕化现象的某种先验知识，把已经蜕化了的图像加以重建或恢复。因此，复原技术是把蜕化模型化，并运用相反的过程在某种程度上恢复原来的图像。
Cannon博士[5]研究了一种图像复原技术或称图案去除技术，它适用于：从规则图案（如纺织品）上提取指纹图形，改善散焦图像，消除卫片图像探测器与探测器间的噪声，使在曝光过程中相机或物体平移造成模糊的图像清晰化等。Srinivasan也报道了这类研究[6]。张玉君等研究了深海锰结核照片光照不均匀等蜕化现象的图像复原问题[7]。航放数据图像复原处理是数字图像复原技术在地学界成功应用的又一实例，但航放数据图像所存在的蜕化问题与上述各例均不相同。该方法研究成功后，曾在6个测区得到验证。
二、航放数据图像复原技术原理和理论基础
航放所测到的是一幅蜕化了的图像G（x,y）它可视为由真实图像F（x,y）与干扰图像η（x,y）叠加而成，简化了的蜕化过程，见图1。航放图像蜕化现象的先验知识来自对航放测量过程及原始图像的分析。在测量过程中，来自地质体的有用信息是不随时间为转移的。而干扰在本质上是随时间变化的，但在图像上干扰已变为（x,y）的函数，因为：
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图1航放数据图像蜕化示意图
η的变化可分为架次之间的跳变及架次之内的渐变，见图4（彩版附图7），在每一测线上此干扰大致为一个常数，如果将x（即图像上的列）表示垂直测线的方向，则η（x,y）简化为η（x），则有
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航放图像复原的目的，就在于设法近似地求出η（x），从而近似地得到F（x,y）。为此，沿测线方向对原始图像进行多次单列
多行窄长窗口褶积：
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式中W为褶积模板，是由加权因子组成的矩阵。褶积过程是一种线性运算，其算子H不随空间变化。因为算子为线性的，则两个输入之和的响应等于两个响应之和。
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由于假定了η仅与x有关，又由于褶积窗口为单列，则有：
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现在分析HF（x,y）的性质，由于沿y方向的多次滑动平均，局部异常“淹没”于近区域特征之中，这种近区域特征表现为沿测线方向的低缓变化；如果用f（x,y）表示局部异常，用L（x,y）表示近区域场，于是：
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再经如下处理
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由（9）式可见，从原始图像中减去噪声图像后，所得复原图像f（x,y），它从局部异常角度是接近真实图像的，误差取决于所减去的“近区域背景值”在测线方向起伏变化的幅度。
三、航放数据图像复原处理过程
航放数据图像复原技术的研究是以多元统计为理论基础，以图像处理为工具来完成的，并体现了图像处理快速直观的特点，其流程如图2所示。
图2航放数据图像复原处理流程
此方法假定航放噪声本底沿测线方向不变或呈线性变化。通过沿测线方向的多次滑动平均，使局部异常逐渐淹没在噪声本底之中，得出一幅与噪声本底线性相关的噪声图像。噪声图像尚需进行边缘影响补偿；对去除噪声后的图像，经中值滤波和空间变量反差增强，达到最终复原的效果。这一复原过程集中表示于图2的左半部。
图2的右半部为数据网格文件的重建过程，它是实际应用所必不可少的。经过分类分区，求得各类别在复原前后的均值向量，经最小二乘拟合求出复原图像的元素含量或计数率值，重新建立为在主计算机上绘制等值线图用的网格文件。
本研究曾试验通过沿测线方向取平均值做为噪声水平，结果不及上述方法理想。
四、效果及误差评价
1.航放数据图像复原的效果
（1）图面直观效果的改善。
可以形象地说，航放图像复原好比揭去一层条带窗帘，使原来透过此窗帘隐约可见的图像显示出了真面目，见图3a（彩版附图7）。图面直观效果的改善还表现在由于定位问题所引起的岩体边界上的锯齿状噪声得以消除，见图5（彩版附图7）。图5为总道对比图像，5a为原始数据，5b表示噪声图像，5c为去噪声后的图像，5d为复原图像。
（2）用复原数据所做等值线图真实可信。
以哈密土墩测区为例，原始资料由于条带干扰，在主计算机上，钾、钍、铀道都无法绘等值线图，仅提供了平剖图；只有总道提供了等值线图，但仍可看到条带的影响。
经图像复原、重建网格文件，反馈回主计算机后绘制了TC、K、Th和U等值线图，现以K道经复原后数据等值线图为例示于图6（彩版附图7），与地质图对比，表明异常和地质体对应良好，各类岩性的放射性趋势也都吻合，证实这些等值线图的可靠性。利用复原图像所做分类图也证实了这一点，见图7（彩版附图7），图7中数字分别为：①超基性岩；②基性岩；③花岗岩；④闪长岩；⑤变质岩；⑥混合岩；⑦第四纪沉积；⑧第三、四纪沉积；⑨第三纪沉积。
（3）有用信息增加。
本研究利用多元统计的方法，对航放图像复原的效果给出定量评价。可用一幅图像有用信息构成的变异值的大小来对它做定量评价。为此应计算全图面总变异对于一个象素的平均值，即平均变异值。用C、C´和C＂分别表示原始图像中有用信息平均变异值、原始图像中干扰信息平均变异值和最终复原图像有用信息平均变异值。统计时以G´（x,y）近似代表η（x）；以[G（x,y）-G´（x,y）]近似代表F（x,y）；以P（x,y）表示最终复原图像，并假定它已无干扰存在。
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式中，字母上加“—”表示平均值；M、N为图像的行、列数。
表1为哈密土墩测区航放数据图像按上述各式所做定量评价的统计结果。
表1
从表1可见，K、Th、U、TC经图像复原后，有用信息都有十分显著的增长；就此工区而论，TC和K原始图像相对质量较好，Th和U较差。
2.复原图像的准确度及误差评价
复原图像的主要误差来源是“近区域背景值”L（x,y），它是在多次滑动平均时形成的。通过对干扰图像剖面数据的统计，得到以下准确度评价：
K±（绝对含量）；Th+ pp m；
U± ppm；TC±计数。
五、结论
（1）本文介绍的方法是在国内外首次提出的方法独特的航放数据图像的复原技术，并在多个工区验证了其可靠性和实用性。
（2）本技术可以基本上消除由于大气本底及阈值变动所造成的图面条带现象，基本复原航放图像的真面目，为进一步图像处理（诸如：求导、增强、分类、逻辑运算等）做了准备，因此本技术也是一种快速预处理方法。
（3）本方法改善了由于飞行往返定位位移所引起的某些地质体边缘呈锯齿状的图像噪声问题。
（4）本研究建立了“有用信息平均变异值”做为定量评价航放数据图像复原效果的尺度。还讨论了图像复原做为一种预处理过程，对于元素含量值可能导入的绝对误差或称为方法的准确度。
参考文献
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[6]Srinivasan,R.,Software image restoration techniques,Digital Design, 16,4,27-34, 1986.
[7]张玉君，史鉴文.深海多金属结核照片的图像复原和图像处理技术研究.物探与化探，1989,（13）:435～441.
致谢林振民同志对本文提出了宝贵的意见，史鉴文同志参加了重复工区试验，张志民和谢欣同志分别编制了网格文件转换和最小二乘拟合程序，杨星虹同志拍摄了屏幕图片，水恩海同志搜集了试验工区校准资料，在此一并致谢。
A STUDY ON IMAGE RESTORATION TECHNIQUES FOR AERORADIOMETRIC DATA
Zhang Yu jun
（Research Institute, Center of Aero-Gcophysics and Remote Sensing,Ministry of Geology and Mineral Resources, Beijing）
Abstract
This paper represents a specific methodfor restoration of images of airborne radiometric main technical keys involved in this study are；the advancementof the principles and theory；the establishment of the flow-diagram for processing；the formulation of the means for reestablishment of the gridded data file；the evaluation of the restoration results and the errors, involved by the restoration processing.
Key words Aeroradiometric data, Atmospheric background, Image processing, Image restoration techniques.
原载《地球物理学报》，1990,。
1、图像获取是数字图像处理的第一步处理。图像获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放。2、图像增强是对一幅图像进行操作，使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理。“特定”一词很重要，因为增强技术建立在面向问题的基础上，例如，对增强X射线图像十分有用的方法，对增强电磁波谱中红外波段获取的卫星图像可能就不是好方法。不存在图像增强方法的通用理论，图像增强方法多种多样，特殊情况特殊对待。3、图像复原也是改进图像外观的处理领域。与图像增强不同，图像增强是主观的，而图像复原是客观的;复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。而增强以什么是好的增强效果这种主观偏爱为基础。4、彩色图像处理,第6章涵盖许多彩色模型和数字域彩色处理的基本概念。彩色也是图像中提取感兴趣区域的基础。5、小波是以不同分辨率来描述图像的基础。本书中为图像数据压缩和金字塔表示使用了小波，此时图像被成功地细分为较小的区域。6、压缩指的是减少图像存储量或降低图像带宽的处理。互联网是以大量的图片内容为特征的，例如，jpg文件扩展名用于jpeg的图像压缩标准。jpeg格式的图像可以用最少的磁盘空间得到较好的图像质量。7、形态学处理涉及提取图像成分的工具，这些成分在表示和描述形状方面很有用。这一章的内容将从输出图像处理到输出图像属性处理的转换开始。8、分割过程将一幅图像划分为其组成部分或目标。通常，自动分割是数字图像处理中最困难的任务之一。成功地把目标逐一分割出来是一个艰难的分割过程。通常，分割越准确，识别越成功。9、表示与描述，选择一种表示仅是把原始数据转换为适合计算机进行后续处理的形式的一部分。为描述数据以使感兴趣的特征更加明显，必须确定一种方法。描述又称为特征选择，它涉及提取特征，可得到某些感兴趣的定量信息，或是区分一组目标与其他目标的基础。10、目标识别，是基于目标的描述给该目标赋予标志(如“车辆”)的过程。关于数字图像处理的基本步骤，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对页面排版、网站设计、图形处理等有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以对您有所帮助。如果您还想了解更多关于平面设计的素材及技巧等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
图像处理分为好多块，你这么笼统的说那太难为人了，我建议你随便找本图像处理的书，看看目录，就大概知道有哪些了
当前国内、外的研究动态从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分，可分为空间域滤波、变换域滤波；从滤波类型来分，又可以分为线性滤波和非线性滤波。2002年和VetterliM.提出了一种“真正”的二维图像稀疏表达方法——Contourlet变换[7,8]，这种变换能够很好的表征图像的各向异性特征。由于Contourlet变换能更好的捕获图像的边缘信息，因此选择合适的阈值进行去噪就能获得比小波变换更好的效果。Starck等人将Curvelet变换应用于图像的去噪过程中并取得了良好的效果[9]，该方法虽然能有效的去除噪声，但往往会“过扼杀”Curvelet系数，导致在消除噪声的同时丢失图像细节。在过去的二十年里，自适应滤波器在通信和信号处理领域引起了人们的极大关注。TerenceWang等人针对二维自适应FIR滤波器提出了一种二维最优块随机梯度算法(TDOBSG)[10]。这种算法对滤波器的所有系数使用了空间可变的收缩因子。基于使后验估计方差矢量的二范数最小的最小方差准则，在块迭代的过程中选出最优的收敛因子。线性滤波器的最大优点是算法比较简单且速度比较快，缺点是容易造成细节和边缘模糊。在目前对非线性滤波器的研究中，中值滤波器有较明显的优势，很多科学工作者对中值滤波器作了改进或者提出了一些新型的中值滤波器。Loupas等人提出的自适应的加权中值滤波方法(AWMF)，但他利用的Speckle噪声模型不够精确，图像细节损失较大[11]。针对中值滤波器在处理矢量信号存在的缺点，Jakko等人提出两种矢量中值滤波器[12]。近年来，小波分析是当前应用数学中一个迅速发展的新领域，它凭借其卓越的优越性，越来越多的被应用于图像去噪等领域，基于小波分析的图像去噪技术也随着小波理论的不断完善取得了较好的效果。上个世纪八十年代Mallet提出了 MRA(Multi_Resolution Analysis)，并首先把小波理论运用于信号和图像的分解与重构，利用小波变换模极大值原理进行信号的奇异性检测，提出了交替投影算法用于信号重构，为小波变换用于图像处理奠定了基础[13]。后来，人们根据信号与噪声在小波变换下模极大值在各尺度上的不同传播特性，提出了基于模极大值去噪的基本思想。1992年，Donoho和Johnstone[14]提出了“小波收缩”，它较传统的去噪方法效率更高。“小波收缩”被Donoho和Johnstone证明是在极小化极大风险中最优的去噪方法，但在这种方法中最重要的就是确定阈值。1995年，Stanford大学的学者和提出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来降低信号中的噪声[15，16，17]。从这之后的小波去噪方法也就转移到从阈值函数的选择或最优小波基的选择出发来提高去噪的效果。影响比较大的方法有以下这么几种：和提出的基于最大后验概率的贝叶斯估计准则确定小波阈值的方法[18]；等在处理断层图像时提出了三种基于小波相位的去噪方法：边缘跟踪法、局部相位方差阈值法以及尺度相位变动阈值法[19]；学者Kozaitis结合小波变换和高阶统计量的特点提出了基于高阶统计量的小波阈值去噪方法[20]；等利用原图像和小波变换域中图像的相关性用GCV(generalcross-validation)法对图像进行去噪[21]；和Woolsey等人提出结合维纳滤波器和小波阈值的方法对信号进行去噪处理[22]，VasilyStrela等人将一类新的特性良好的小波(约束对)应用于图像去噪的方法[23]；同时，在19世纪60年代发展的隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Model)[24]，是通过对小波系数建立模型以得到不同的系数处理方法；后又有人提出了双变量模型方法[25,26]，它是利用观察相邻尺度间父系数与子系数的统计联合分布来选择一种与之匹配的二维概率密度函数。这些方法均取得了较好的效果，对小波去噪的理论和应用奠定了一定的基础。另外，尽管小波去噪方法现在已经成为去噪和图像恢复的重要分支和主要研究方向，但目前在另类噪声分布（非高斯分布）下的去噪研究还不够。目前国际上开始将注意力投向这一领域，其中非高斯噪声的分布模型、高斯假设下的小波去噪方法在非高斯噪声下如何进行相应的拓展，是主要的研究方向。未来这一领域的成果将大大丰富小波去噪的内容。总之，由于小波具有低墒性、多分辨率、去相关性、选基灵活性等特点[27]，小波理论在去噪领域受到了许多学者的重视，并获得了良好的效果。但如何采取一定的技术消除图像噪声的同时保留图像细节仍是图像预处理中的重要课题。目前，基于小波分析的图像去噪技术已成为图像去噪的一个重要方法。
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导言 损坏的图像往往是在其噪声采集和传输。例如在图像采集，其性能的影像传感器是受多种因素，如环境条件和质量检测的内容本身。例如，在获取图像的CCD相机，轻水平和传感器温度是主要影响因素的数量所产生的噪声的形象。图像传输过程中还损坏，由于干扰的频道用于传输。图像降噪技术，必须消除这种添加剂随机噪声，同时保留尽可能多的重要信号的功能。的主要目标，这些类型的随机噪声去除抑制噪声，同时保持原始图像的细节。统计过滤器一样平均滤波器[ 1 ] [ 2 ] ， Wiener滤波器[ 3 ]可用于消除这种噪音，但基于小波变换的去噪方法更好的结果证明不是这些过滤器。一般来说，图像去噪规定之间的妥协，减少噪音和保护重要的图像细节。为了实现良好的性能在这方面，去噪算法，以适应图像的不连续性。小波代表性，自然有利于建设这种空间自适应算法。它压缩在一个重要信息信号转换成相对较少，大量系数，代表图像细节在不同的决议尺度。在最近几年出现了相当数量的研究小波阈值和阈值选取的信号和图像去噪[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，因为小波提供了一个适当的基础分离噪音信号从图像信号。许多小波阈值技术一样VisuShrink [ 10 ] ， BayesShrink [ 11 ]已经证明，效益较好的图像去噪。在这里，我们描述一个有效的阈值去噪技术通过分析统计参数的小波系数。本文安排如下：简要回顾了离散小波变换（ DWT域）和小波滤波器银行第二节。小波阈值技术是基于解释第三节。在第四部分提出了新的阈值技术的解释。的步骤在此范围内工作的解释第五节第六节的实验结果这个拟议的工作和其他去噪技术是当前和比较。最后总结发言中给出了第七节。
题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多