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《现代数字信号处理》课程论文
4.6a JPEG压缩后的水印图像 4.6b 恢复的水印
图4.6为在质量因子为30时JPEG压缩后的嵌水印图像和从该图像中恢复的水印，视觉上我们可以明显的识别出水印图像，可见本文的算法能较好的抗JPEG压缩。 ②噪声攻击
图像在传输过程中，常常由于收到某种干扰而含有各种噪声。对嵌水印图像分别添加密度为0.02的椒盐噪声和10℅的高斯噪声干扰，然后检测观察其鲁棒性。
图4.7a 椒盐噪声攻击后水印 图4.7b恢复的水印
从椒盐噪声干扰后恢复的水印（图4.7b）可以看出，视觉上我们可以明显的识别出水印图像，可见本文的算法能较好的抗椒盐噪声干扰。
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图4.8a 高斯噪声攻击后水印 图4.8b恢复的水印
图4.8为高斯噪声干扰后的嵌水印图像从该图像恢复的水印。从恢复的水印（图4.8b）可以看出，算法对高斯噪声干扰，视觉上识别出水印图像相对椒盐噪声干扰略差，但还是具有较强的抵抗能力。 ③滤波攻击
图像在传输过程中往往有噪声干扰，发生失真，所以人们常常对图像加以滤波，以去除噪声。滤波实际上是图像增强的一种，常见滤波有中值滤波。
中值滤波是一种给予排序统计理论的非线性信号处理方法。它利用一个含有奇数点的窗口，将窗口正中的那点值用窗口内各点的中值代替。因此，对于细节较多的图像来说损伤很大。图4.9为在进行5?5中值滤波后的嵌水印图像和从该图像中恢复的水印。
图4.9a中值滤波后水印图像 图4.9b恢复的水印图像
④剪切攻击
对嵌入水印后的图像从左上角开始剪去整个图像的1／4，剪去的部分用白像素代替，然后进行水印恢复。图4.10为1／4剪去后的嵌水印图像和从该图像
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中恢复的水印，从图中我们可以清晰地识别水印中的信息。
图4.10a 剪切攻击后水印图像 图4.10b 恢复的水印图像
对嵌入水印后的图像从上方开始剪去整个图像的1／4，我们还是可以从图中识别出水印的信息。这是因为水印在嵌入前进行了置乱，从而很好的提高了水印抵抗剪切攻击的能力，所以水印中的有用信息还是得到了很好的保护。 ⑤旋转攻击
将嵌入水印的图像逆时针旋转30度，然后进行水印提取。图4.12（a）和(b)分别是旋转后的Lena图像和从中提取中出的水印，此时我们基本不能从水印中识别出任何的有用信息。
其主要原因是小波本身不具有可旋转和可缩放特性，旋转攻击破坏了水印的同步机制，使得水印检测和水印嵌入的起点位置偏离，从而无法准确提取水印。
图4.11a旋转攻击后水印图像 图4.11b 恢复的水印图像
4.2.3 实验结果分析
本节通过大量的仿真试验验证了基于小波变换的数字水印算法，该算法在水印嵌入之前对水印信息进行了置乱处理，之后采用了多分辨率思想，在原始图像
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的小波变换域进行水印信息的嵌入,由于算法是在变换域进行水印嵌入，所以水印信息能很好的分散在原始图像的全部像素中，并且对原始图像小波分解后的各个频域系数进行水印的对应迁入和重复嵌入，从而使得算法的鲁棒性得到加强。从实验结果上看，该算法能够满足视觉上不可见性的要求，而且可以很好的保证加入水印后的图像质量，提取出的水印图像清晰，视觉上看来与原始水印图像几乎一致，可以达到很好的水印效果。本文算法对于常见的图像处理如JPEG压缩、噪声、滤波、剪切等攻击后都可以清晰地识别水印中的信息。，但是对于旋转攻击鲁棒性则具有很好的敏感性，算法仍需改进。
同时，本算法还存在以下不足的地方：检测时需要原始图像，这在实际应用中是很不方便的；没有利用HVS来选择水印的嵌入位置和强度；算法的通用性不好，在下一步的研究工作中将重点解决以上问题。
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