莊苗苗　曲衛(wèi)平

摘要：今天已經(jīng)進入了數(shù)字化的時代，信息技術(shù)這門領(lǐng)域突飛猛進的發(fā)展，所以人們給予了信息安全更高的關(guān)注。研究信息安全學者們把目光投向了信息隱藏學科。信息隱藏將秘密信息嵌入到載體中并保證與原始載體有著最小的差異再進行傳輸。在這歷史性的轉(zhuǎn)折點上，數(shù)字水印就橫空出世了。該論文應用混沌隨機數(shù)生成水印模板，具有很好的隨機性和不可追蹤性，在利用小波分析的技術(shù)，將水印嵌入到載體中，處理效果更好。該文經(jīng)過仿真實驗的測試，通過多次的測試分析，得到的本水印系統(tǒng)首先在水印的不可見性和魯棒性之間能達到一個很好的平衡。其次通過仿真攻擊結(jié)果可以看出，該水印系統(tǒng)對一般的旋轉(zhuǎn)、壓縮、剪切、加噪聲和濾波等，都有一定的抵抗性，并且還對馬賽克攻擊和模糊攻擊有一定的抵抗性。

關(guān)鍵詞： 信息隱藏； 數(shù)字水印； 混沌隨機； 小波變換

中圖分類號：TP309.7 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）12-2833-08

Study of Chatic Watermark Algorithm Based on Wavelet

ZHUANG Miao-miao， QU Wei-ping

（College of computer Science and Engineering， Anhui University of Science & Technology， Huainan 232001，China）

Abstract：Nowadays ， today in the development of digital information technology rapid development ， people give more attention to information security . The discipline of information hiding has become the focus of information security . And the information hiding that let the secret information into the carrier ensuring that has the smallest difference with the original carrier . So in this case， the digital watermark technology was born. This paper what to produce random sequence use the Logistic chaotic and than to make the watermark. Than its time to embed secret information of wavelet domain image to correspond wavelet inverse transform. The invisibility and robustness reach a good balance about this watermark system. Through the simulation experiment results can be seen the watermark system has a certain amount of resistance for the general， rotation， compression， shear， add noise and filtering and so on. The watermark system also has a certain resistance for the fuzzy attack and the Mosaic attack.

Key words：information hiding； logistic chaotic； digital watermark； wavelet analysis

信息隱藏[1] （Information Hiding）也叫數(shù)據(jù)隱藏（Data Hiding）。這是一個既古老又年輕的學科，能追溯到古代也能立足于現(xiàn)代，當然也能夠放眼于未來。信息隱藏簡單的來說，就是將要傳輸保密的信息藏在于另一個普通的不會被人注意的載體（如圖片、音頻、視頻等等）中。其實從生物學的角度來描述，信息隱藏相當于偽裝。在自然界中，生物巧妙的將自己隱藏起來，避免天敵的發(fā)現(xiàn)，就如同一個最擅長偽裝的動物——變色龍。這就是信息隱藏，將要傳遞的重要隱秘信息隱藏起來，不被非法攔截者發(fā)現(xiàn)，這個東西是有秘密在里面的。核心就是隱藏不被發(fā)現(xiàn)。這當然是要技術(shù)的，最好的結(jié)果就是載體被隱藏了信息之后，和原來的樣子沒有一點區(qū)別。

數(shù)字水印[2]技術(shù)定義是這樣的，運用信號處理的方法在載體中嵌入秘密信息，這種隱秘信息通常要求是不可見的（根據(jù)不同的作用而定，當然也有要求可見的水印。這個出現(xiàn)在13世紀末期在造紙廠里為了區(qū)分原始水?。挥型ㄟ^含有相關(guān)信息的檢測器才能發(fā)現(xiàn)和提取。當然數(shù)字水印還有一些特點才能稱之為水印：不可見性（Invisibility）， 魯棒性（Robustness），密鑰唯一性（Key uniqueness），安全性（Security）。當然數(shù)字水印技術(shù)的應用也極為廣泛。主要有以下應用：廣播監(jiān)控、所有權(quán)識別、交易跟蹤、內(nèi)容真?zhèn)舞b別、設(shè)備控制、拷貝控制。

1 混沌水印

1.1 混沌理論

本文就介紹一個最普通的，不涉及領(lǐng)域內(nèi)容的，對混沌的一個直觀的描述。

假設(shè)V是一個緊度量空間，連續(xù)的映射f：V→V滿足下面三個條件，那么我們就稱f是在Devaney意義下的在空間V上的混沌運動[3] 。endprint

1）對初值的敏感依賴性：存在任意一個a>0，對于任意的一個b>0和x屬于空間V，在x的b鄰域內(nèi)存在y和自然數(shù)n，使得d（fn（x），fn（y））>a；

2）拓撲傳遞性：空間V上任意一對的開集XY，存在k>0，使的fn（X）和Y相交不是空集；

3）f的周期點集在空間V中稠密。

通過對定義的了解，該文采用最為通用的一維Logistic映射作為混沌模型，Logistic方程是非線性離散映射方程，其定義公式（1）如下[4]：

[xn+1=axn（1-xn），n=0，1，2，...；] （1）

Logistic方程一直不被關(guān)注，直到它可以用來統(tǒng)計人口。這個模型是這樣描述的，假如子代出生的數(shù)量遠遠大于其親代，那么，這樣就能夠認為，在系統(tǒng)子代出生后以后親代可以忽略不計。經(jīng)過n年，人口經(jīng)過環(huán)境的影響，或是減少或是增長。Xn就是第n年人口，通過這個可以計算出下一年的人口。當然根據(jù)環(huán)境的影響，是會增加還是減少，都是由系數(shù)α來控制。這里對Logistic映射初步分析：

1）系數(shù)α大于0小于等于1：只有一個周期點，即迭代方程最后會于0，人口最后會消失。

2）系數(shù)α大于1小于3：動力學方程也很簡單，此時有0（排斥不動點）和1-1/α（吸引不動點）這倆個周期點。

3）系數(shù)α大于等于3小于等于4：系統(tǒng)從倍周期進入混沌狀態(tài)，它的動力學運動很復雜。

4）系數(shù)α大于4：此時動力學形態(tài)太復雜了，不研究了。

根據(jù)上面對方程的初步分析，Logistic方程能體現(xiàn)出混沌運動的基本所有的性質(zhì)特征且是一個典型非線性混沌方程。在方程中控制系數(shù)α值，對于給定的任何一個在0和1之間的初值X0，經(jīng)過Logistic方程方程迭代，都會出現(xiàn)一個固定的混沌序列。對于不同的α值，Logistic方程將呈現(xiàn)不同的特性：隨著α值的不斷增加，動力學系統(tǒng)在經(jīng)過倍周期分叉而終于出現(xiàn)混沌現(xiàn)象[19]。如圖1的時間序列圖，可以明顯的看到，當α等于不同的值時，所展現(xiàn)出來的時間序列。而當α>3.57時，由產(chǎn)生的{xn}系統(tǒng)運動進入混沌狀態(tài)，能夠具有隨機性、遍歷性、確定性和對初值的敏感性等等這些特征。

通過什么方法來判斷系統(tǒng)進入混沌狀態(tài)情況，該文用Lyapunov指數(shù)是用于度量在相空間中，初始條件不同的兩條相鄰軌跡，隨時間按指數(shù)規(guī)律吸引或是分離的程度，這種軌跡的收斂或是發(fā)散的比率就稱為Lyapunov指數(shù)[5] 。

[λ=limn→∞1ni=1n-1log|f'（xi）|] （2）

Lyapunov指數(shù)實際上就是計算在各次迭代點處的導數(shù)絕對值的對數(shù)平均，它能從統(tǒng)計學特性上反映出非線性算法的動力學特性。在判斷一個系統(tǒng)是不是進入混沌狀態(tài)的時候，Lyapunov指數(shù)有著十分關(guān)鍵的作用，公式（2）給出了其具體計算公式過程。若Lyapunov指數(shù)[λ]>0并且個數(shù)有限，運動系統(tǒng)既不存在穩(wěn)定的周期解也不會穩(wěn)定在動點同時也不會發(fā)散，就能夠表示系統(tǒng)進入混沌狀態(tài)。若Lyapunov指數(shù)[λ]<0，表明運動系統(tǒng)收斂于不動點。當Lyapunov指數(shù)[λ]=0時，分叉點對應于穩(wěn)定軌跡的邊緣。對于一維的混沌映射來說，它就只有一個Lyapunov指數(shù)，當Lyapunov指數(shù)是正數(shù)時，就表明運動系統(tǒng)的相鄰的軌道指數(shù)分離且局部不穩(wěn)定性，因此，Lyapunov指數(shù)[λ]>0就可以作為系統(tǒng)進入混沌狀態(tài)的判定依據(jù)。

1.2水印生成策略

由于單一混沌形式簡單，對它的控制參數(shù)少，容易受到混沌重構(gòu)的威脅。該文為了能夠避免這個威脅，增加控制參數(shù)，使混沌序列難以分析預測。所以采用兩個控制參數(shù)，增加序列的隨機性并且同時使混沌形式高度復雜。該文給出了公式（3），兩個個形式相同，參數(shù)不同的一維Logistic映射：通過Logistic方程迭代產(chǎn)生的隨機數(shù)，然后再根據(jù)另一個參數(shù)迭代一次再產(chǎn)生隨機數(shù)。復合產(chǎn)生的隨機數(shù)序列能夠大大增加了抵御重構(gòu)攻擊的能力。

介紹到這里，該文利用細胞自動機生成水印模板。具體的方法操作：先得到混沌隨機數(shù)，生成隨機模板；根據(jù)一定的規(guī)則將隨機矩陣轉(zhuǎn)化成二值矩陣；再利用細胞自動機，得到水印模板的凝聚模式；對水印模板進行處理，獲得最終的水印。該文初值選擇了0.5，混沌參數(shù)a值為3.8 和3.9，生成的混沌隨機數(shù)矩陣。利用水印生成算法，生成50×50，運行24次，圖2就是形象描述其形態(tài)變化過程。

2 水印嵌入和檢測原理

水印系統(tǒng)可以根據(jù)水印生成的策略和水印嵌入的策略進行分類，可以分成盲檢測水印模型和含輔助信息檢測器水印模型。該文主要是應用含輔助信息的檢測器水印模型如圖3。先是水印生成：輸入信息進入水印編碼器，根據(jù)各自不同的水印生成策略，和水印密鑰一起，生成水印S。再是水印嵌入：將水印S嵌入到載體Z中，得到水印作品ZS。也許在水印作品傳輸?shù)倪^程中，可能會添加了噪聲，也可能收到破壞者的攻擊。最后水印檢測：將接受到的水印作品減去載體，就得到了水印信息。當然如果在傳輸過程中受到噪聲的干擾，那么現(xiàn)在的水印信息與原始水印相比，就是多了一些噪聲問題。

小波域的信息隱藏算法，一般都是首先對載體圖像進行離散小波多級變換根據(jù)需要來操作，獲到不同尺度下的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)；再根據(jù)視覺影響程度，選擇嵌入隱秘信息的部分；最后對已經(jīng)完成嵌入的小波域圖像進行相應的小波反變換。眾所周時，關(guān)于圖像嵌入信息和檢測信息，這是兩個相逆的過程。所以在對于隱秘信息檢測提取時，一般基本步驟如下：先對載體圖像進行需要的級別的，對嵌入信息圖像進行相應級別的離散小波變換；再比較原始圖像和嵌入信息后的圖像小波變換后得到的各自得到的相應的子圖，得到隱藏信息的子圖；最后對得到的子圖進行小波逆變換還原隱秘信息，當然，如果隱秘信息是圖像的話，還要對其進行一級小波重構(gòu)。

一般，用于評價圖像質(zhì)量的失真度量指標就是均方根誤差和峰值信噪比（PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio），還有一個基于噪聲可見函數(shù)的評價。該文采用的是峰值信噪比，在此介紹下它的公式4，其中圖像的尺寸是M×N。endprint

[PSNR=10lgM×N×fmax2x=0M-1y=0N-1f′（x，y）-f（x，y）2] （4）

一般水印的檢測策略中，都有相關(guān)性的計算，該文也不例外。一般有這幾種相關(guān)性計算：線性相關(guān)、歸一化相關(guān)和相關(guān)系數(shù)。線性相關(guān)是最基礎(chǔ)的，如果計算內(nèi)積前對向量進行了處理，得到了兩個單位的向量，那么計算出的就是兩者間的歸一化相關(guān)，而相關(guān)系數(shù)的求值是想將兩個向量均值減到0，再計算歸一化相關(guān)[6]。該文采用的就是計算相關(guān)系數(shù)。

3 仿真實驗和分析

3.1嵌入仿真實驗

水印的嵌入過程如下：對原始圖像進行小波分解，提取低頻系數(shù)；對低頻系數(shù)進行歸一化處理，得到一個與低頻系數(shù)矩陣相似的矩陣；調(diào)用生成水印的算法，生成一個同等大小的水印模板；生成嵌入水印圖像的低頻相似矩陣；將低頻相似矩陣轉(zhuǎn)化成真正的低頻系數(shù)矩陣，重構(gòu)圖像，完成嵌入；計算峰值信噪比。所以在控制不同的參數(shù)得到不同的實驗結(jié)果，進過多次實驗，發(fā)現(xiàn)參數(shù)是選擇db10小波，水印強度因子為0.1，進行2尺度小波分解，得到的實驗結(jié)果最好，峰值信噪比最高。如圖4所示。

3.2檢測仿真實驗

對于水印的檢測性能，利用相關(guān)系數(shù)來判斷，提取待測圖像的水印，做出比較。而水印的檢測過程如下：利用原始圖像生成一個理論上的水印模板，并提取加有水印圖像的低頻系數(shù)； 提取原始圖像的小波低頻系數(shù)；提取待測圖像的小波低頻系數(shù)；用步驟1減去步驟2得到原始水印低頻系數(shù)，利用步驟3減去步驟2得到待測水印低頻系數(shù)；計算其相關(guān)系數(shù)。經(jīng)過多次實驗發(fā)現(xiàn)，隨著小波分解尺度的增加，兩幅圖像的相關(guān)系數(shù)在不斷減?。浑S著水印強度因子的增加，相關(guān)系數(shù)也在不斷的減小。所以結(jié)合峰值信噪比的結(jié)論。本程序到此可以得到最佳的結(jié)果的實驗參數(shù)，小波2尺度分解，水印強度因子是0.1。對其進行提取，得到的是圖5。

3.3 攻擊仿真實驗

對于要了解一個水印系統(tǒng)的好壞，就要從很多個方面下手。因為水印系統(tǒng)本身就是一個復雜的綜合體，由于不同的水印系統(tǒng)，它們的水印種類不同，水印嵌入的方法不同，作為水印的載體不同，這就決定了每一個水印系統(tǒng)的性能是不同的。正常的情況下，會從多個方面對水印的性能進行評價，例如嵌入信息的數(shù)量、水印嵌入的強度、密鑰的控制機制、對抗攻擊的能力。該文選擇常見攻擊，對本水印系統(tǒng)進行了檢測。圖7是原始加入水印的圖像。分別對水印圖像進行了旋轉(zhuǎn)、加噪聲、加濾波和剪切實驗。檢測實驗結(jié)果。

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4 結(jié)論

本文主要的內(nèi)容是利用混沌生成隨機序列，制成水?。辉倮眯〔ǚ治銮度?；最后對其進行攻擊檢測?；煦缟傻碾S機數(shù)，隨機性更好，具有很好的不可追蹤性。對載體圖像進行小波分析，進行水印的嵌入。以達到嵌入水印后的圖像魯棒性和水印透明性達到一個比較好的平衡。最后對該水印系統(tǒng)進行檢測，對其進行攻擊實驗，檢測本水印系統(tǒng)的性能。生成一個含有水印的載體圖像，對水印進行實驗，使水印的魯棒性和不可見性能有一個很好的平衡，并對該水印系統(tǒng)的性能進行檢測，來測試它的性能。在實驗中可以發(fā)現(xiàn)，本水印系統(tǒng)對壓縮、剪切、放大、旋轉(zhuǎn)等都有很好的抵抗性。而且對其進行了馬賽克攻擊和模糊攻擊，它對這些攻擊都有一定的抵抗性。可是本文還有要改進的地方，比如密鑰沒有加密等。如果以后還有機會，我將會將這個系統(tǒng)給完善改進。

參考文獻：

[1] PecoraLM，Carroll TL.Synchronization in Chaotic Systems[J].Phys.Rev.Lett，1990，64：21-824.

[2] 張華熊，仇佩亮，孫健.一種新的空間域圖像偽裝技術(shù)[C].信息隱藏全國學術(shù)研討會（CIHW2000/2001）論文集，西安電子科技大學出版社，2001：175-179.

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[4] 呂金虎，陸君安，陳士華.混沌時間序列分析及其應用[M].武漢：武漢大學出版社，2002.

[5] 唐巍，李殿璞，陳學允.混沌理論及其應用研究[J].電力系統(tǒng)自動化，2000，24（7）：67-70.

[6] 何前勇.基于三維離散余弦變換的視頻水印問題的研究[D].北京：清華大學，2005.

[7] 趙永寬，蔡曉霞，陳紅.JPEG圖像盲檢測算法的抗濾波攻擊性能研究[J].電子信息對抗技術(shù)，2011，26（1）：69-72.endprint

[PSNR=10lgM×N×fmax2x=0M-1y=0N-1f′（x，y）-f（x，y）2] （4）

一般水印的檢測策略中，都有相關(guān)性的計算，該文也不例外。一般有這幾種相關(guān)性計算：線性相關(guān)、歸一化相關(guān)和相關(guān)系數(shù)。線性相關(guān)是最基礎(chǔ)的，如果計算內(nèi)積前對向量進行了處理，得到了兩個單位的向量，那么計算出的就是兩者間的歸一化相關(guān)，而相關(guān)系數(shù)的求值是想將兩個向量均值減到0，再計算歸一化相關(guān)[6]。該文采用的就是計算相關(guān)系數(shù)。

3 仿真實驗和分析

3.1嵌入仿真實驗

水印的嵌入過程如下：對原始圖像進行小波分解，提取低頻系數(shù)；對低頻系數(shù)進行歸一化處理，得到一個與低頻系數(shù)矩陣相似的矩陣；調(diào)用生成水印的算法，生成一個同等大小的水印模板；生成嵌入水印圖像的低頻相似矩陣；將低頻相似矩陣轉(zhuǎn)化成真正的低頻系數(shù)矩陣，重構(gòu)圖像，完成嵌入；計算峰值信噪比。所以在控制不同的參數(shù)得到不同的實驗結(jié)果，進過多次實驗，發(fā)現(xiàn)參數(shù)是選擇db10小波，水印強度因子為0.1，進行2尺度小波分解，得到的實驗結(jié)果最好，峰值信噪比最高。如圖4所示。

3.2檢測仿真實驗

對于水印的檢測性能，利用相關(guān)系數(shù)來判斷，提取待測圖像的水印，做出比較。而水印的檢測過程如下：利用原始圖像生成一個理論上的水印模板，并提取加有水印圖像的低頻系數(shù)； 提取原始圖像的小波低頻系數(shù)；提取待測圖像的小波低頻系數(shù)；用步驟1減去步驟2得到原始水印低頻系數(shù)，利用步驟3減去步驟2得到待測水印低頻系數(shù)；計算其相關(guān)系數(shù)。經(jīng)過多次實驗發(fā)現(xiàn)，隨著小波分解尺度的增加，兩幅圖像的相關(guān)系數(shù)在不斷減??；隨著水印強度因子的增加，相關(guān)系數(shù)也在不斷的減小。所以結(jié)合峰值信噪比的結(jié)論。本程序到此可以得到最佳的結(jié)果的實驗參數(shù)，小波2尺度分解，水印強度因子是0.1。對其進行提取，得到的是圖5。

3.3 攻擊仿真實驗

對于要了解一個水印系統(tǒng)的好壞，就要從很多個方面下手。因為水印系統(tǒng)本身就是一個復雜的綜合體，由于不同的水印系統(tǒng)，它們的水印種類不同，水印嵌入的方法不同，作為水印的載體不同，這就決定了每一個水印系統(tǒng)的性能是不同的。正常的情況下，會從多個方面對水印的性能進行評價，例如嵌入信息的數(shù)量、水印嵌入的強度、密鑰的控制機制、對抗攻擊的能力。該文選擇常見攻擊，對本水印系統(tǒng)進行了檢測。圖7是原始加入水印的圖像。分別對水印圖像進行了旋轉(zhuǎn)、加噪聲、加濾波和剪切實驗。檢測實驗結(jié)果。

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4 結(jié)論

本文主要的內(nèi)容是利用混沌生成隨機序列，制成水??；再利用小波分析嵌入；最后對其進行攻擊檢測?；煦缟傻碾S機數(shù)，隨機性更好，具有很好的不可追蹤性。對載體圖像進行小波分析，進行水印的嵌入。以達到嵌入水印后的圖像魯棒性和水印透明性達到一個比較好的平衡。最后對該水印系統(tǒng)進行檢測，對其進行攻擊實驗，檢測本水印系統(tǒng)的性能。生成一個含有水印的載體圖像，對水印進行實驗，使水印的魯棒性和不可見性能有一個很好的平衡，并對該水印系統(tǒng)的性能進行檢測，來測試它的性能。在實驗中可以發(fā)現(xiàn)，本水印系統(tǒng)對壓縮、剪切、放大、旋轉(zhuǎn)等都有很好的抵抗性。而且對其進行了馬賽克攻擊和模糊攻擊，它對這些攻擊都有一定的抵抗性?？墒潜疚倪€有要改進的地方，比如密鑰沒有加密等。如果以后還有機會，我將會將這個系統(tǒng)給完善改進。

參考文獻：

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[PSNR=10lgM×N×fmax2x=0M-1y=0N-1f′（x，y）-f（x，y）2] （4）

一般水印的檢測策略中，都有相關(guān)性的計算，該文也不例外。一般有這幾種相關(guān)性計算：線性相關(guān)、歸一化相關(guān)和相關(guān)系數(shù)。線性相關(guān)是最基礎(chǔ)的，如果計算內(nèi)積前對向量進行了處理，得到了兩個單位的向量，那么計算出的就是兩者間的歸一化相關(guān)，而相關(guān)系數(shù)的求值是想將兩個向量均值減到0，再計算歸一化相關(guān)[6]。該文采用的就是計算相關(guān)系數(shù)。

3 仿真實驗和分析

3.1嵌入仿真實驗

水印的嵌入過程如下：對原始圖像進行小波分解，提取低頻系數(shù)；對低頻系數(shù)進行歸一化處理，得到一個與低頻系數(shù)矩陣相似的矩陣；調(diào)用生成水印的算法，生成一個同等大小的水印模板；生成嵌入水印圖像的低頻相似矩陣；將低頻相似矩陣轉(zhuǎn)化成真正的低頻系數(shù)矩陣，重構(gòu)圖像，完成嵌入；計算峰值信噪比。所以在控制不同的參數(shù)得到不同的實驗結(jié)果，進過多次實驗，發(fā)現(xiàn)參數(shù)是選擇db10小波，水印強度因子為0.1，進行2尺度小波分解，得到的實驗結(jié)果最好，峰值信噪比最高。如圖4所示。

3.2檢測仿真實驗

對于水印的檢測性能，利用相關(guān)系數(shù)來判斷，提取待測圖像的水印，做出比較。而水印的檢測過程如下：利用原始圖像生成一個理論上的水印模板，并提取加有水印圖像的低頻系數(shù)； 提取原始圖像的小波低頻系數(shù)；提取待測圖像的小波低頻系數(shù)；用步驟1減去步驟2得到原始水印低頻系數(shù)，利用步驟3減去步驟2得到待測水印低頻系數(shù)；計算其相關(guān)系數(shù)。經(jīng)過多次實驗發(fā)現(xiàn)，隨著小波分解尺度的增加，兩幅圖像的相關(guān)系數(shù)在不斷減??；隨著水印強度因子的增加，相關(guān)系數(shù)也在不斷的減小。所以結(jié)合峰值信噪比的結(jié)論。本程序到此可以得到最佳的結(jié)果的實驗參數(shù)，小波2尺度分解，水印強度因子是0.1。對其進行提取，得到的是圖5。

3.3 攻擊仿真實驗

對于要了解一個水印系統(tǒng)的好壞，就要從很多個方面下手。因為水印系統(tǒng)本身就是一個復雜的綜合體，由于不同的水印系統(tǒng)，它們的水印種類不同，水印嵌入的方法不同，作為水印的載體不同，這就決定了每一個水印系統(tǒng)的性能是不同的。正常的情況下，會從多個方面對水印的性能進行評價，例如嵌入信息的數(shù)量、水印嵌入的強度、密鑰的控制機制、對抗攻擊的能力。該文選擇常見攻擊，對本水印系統(tǒng)進行了檢測。圖7是原始加入水印的圖像。分別對水印圖像進行了旋轉(zhuǎn)、加噪聲、加濾波和剪切實驗。檢測實驗結(jié)果。

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4 結(jié)論

本文主要的內(nèi)容是利用混沌生成隨機序列，制成水?。辉倮眯〔ǚ治銮度?；最后對其進行攻擊檢測?；煦缟傻碾S機數(shù)，隨機性更好，具有很好的不可追蹤性。對載體圖像進行小波分析，進行水印的嵌入。以達到嵌入水印后的圖像魯棒性和水印透明性達到一個比較好的平衡。最后對該水印系統(tǒng)進行檢測，對其進行攻擊實驗，檢測本水印系統(tǒng)的性能。生成一個含有水印的載體圖像，對水印進行實驗，使水印的魯棒性和不可見性能有一個很好的平衡，并對該水印系統(tǒng)的性能進行檢測，來測試它的性能。在實驗中可以發(fā)現(xiàn)，本水印系統(tǒng)對壓縮、剪切、放大、旋轉(zhuǎn)等都有很好的抵抗性。而且對其進行了馬賽克攻擊和模糊攻擊，它對這些攻擊都有一定的抵抗性?？墒潜疚倪€有要改進的地方，比如密鑰沒有加密等。如果以后還有機會，我將會將這個系統(tǒng)給完善改進。

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