在我國(guó),，印刷品防偽的商業(yè)空間巨大,，而數(shù)字水印以其低廉的成本備受青睞。國(guó)外IEEE的Transaction及許多國(guó)際重要期刊都設(shè)有關(guān)于數(shù)字水印的技術(shù)?？痆1-5],國(guó)內(nèi)許多研究人員也以各種不同的形式發(fā)表了自己的研究成果[6-9],。
    數(shù)字水印算法根據(jù)魯棒性強(qiáng)弱程度分為魯棒性水印和脆弱水印兩大類,。其中，常見的魯棒性水印算法有：參考文獻(xiàn)[10]中的基于離散小波變換的算法,，參考文獻(xiàn)[11]中的基于離散余弦變換的算法,；參考文獻(xiàn)[12]中的基于離散傅里葉變換的算法以及參考文獻(xiàn)[13-14]中的基于矩陣奇異值分解的算法等。常見的脆弱水印算法有參考文獻(xiàn)[15]中的LSB算法及參考文獻(xiàn)[16]中的對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行量化的算法等,。
　但是,，以上算法在印刷品防偽方面的應(yīng)用并不成功，因?yàn)閷⑦@些算法應(yīng)用到印刷品防偽中時(shí),，印刷過程中的色域轉(zhuǎn)換[17]帶來的誤差將對(duì)算法的魯棒性帶來極大的挑戰(zhàn),，而在視頻、音像防偽中魯棒性很好的算法有可能在印刷品防偽中成為脆弱水印,，在經(jīng)過印刷后無(wú)法檢測(cè),。同樣，脆弱水印也存在著相同的問題,使得數(shù)字水印技術(shù)面臨新的挑戰(zhàn),。
   本文針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了研究,，在此基礎(chǔ)上提出了一種適用于印刷品防偽的半脆弱水印算法，并以彩色圖像作為原始圖像,，對(duì)該算法做了大量仿真,，最后將該算法應(yīng)用到門票與香煙防偽中，取得了較好的效果,。
1 門票防偽原理
1.1 門票防偽對(duì)算法的要求
　門票防偽的實(shí)際應(yīng)用中,，以下問題是必須要考慮的：
　(1)驗(yàn)票的時(shí)間不能太長(zhǎng)，要求水印檢測(cè)算法應(yīng)該盡可能地簡(jiǎn)單,。
　(2)從買到票到驗(yàn)票入場(chǎng)這一段時(shí)間內(nèi),，門票會(huì)受到各種各樣的損傷。因此要求設(shè)計(jì)出來的算法對(duì)噪聲攻擊有很強(qiáng)的魯棒性;
　(3)在檢測(cè)門票時(shí),，采集到的圖像數(shù)據(jù)相對(duì)加水印時(shí)的圖像會(huì)受到旋轉(zhuǎn),、移位攻擊，并有可能受到剪切攻擊,。因此要求算法對(duì)幾何攻擊的魯棒性極強(qiáng),。
　(4)要能夠快速、準(zhǔn)確地把假票區(qū)分出來,。
1.2 印刷與掃描誤差分析
   印刷與掃描是門票防偽中不可缺少的一部分,，也會(huì)對(duì)印刷品防偽技術(shù)帶來影響。
　(1) 印刷的影響
   印刷帶來的影響主要體現(xiàn)在色域轉(zhuǎn)換帶來的誤差以及分辨率改變帶來的誤差,。
　在電腦中,，圖片的色彩模式默認(rèn)為RGB（R－紅，G－綠，B－藍(lán)）模式,，而印刷中卻普遍采用四色印刷的CMYK（C－青，M－品紅,，Y－黃,，K－黑）模式，其色域比RGB小,。因此,，彩色圖片印刷時(shí)，顏色空間從RGB到CMYK轉(zhuǎn)換,，一定會(huì)使顏色失真,。此外，由于絕大多數(shù)印刷品的分辨率最多能做到375 dpi,，而原始圖像可以是任意精度,，因此在印刷過程中可能有插值或抽取操作以改變圖像分辨率。
　(2) 掃描的影響
?、俨蓸诱`差：掃描儀分辨率(dpi)決定著掃描儀在圖片每英寸上的采樣點(diǎn)數(shù),。對(duì)給定的圖片而言，dpi偏低會(huì)導(dǎo)致圖片細(xì)節(jié)丟失,，dpi過高則使像素點(diǎn)成幾何級(jí)數(shù)增加,。
　②量化誤差：采集到的數(shù)據(jù)必定是模擬信號(hào),，它通過掃描儀的A/D轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào),。模數(shù)的轉(zhuǎn)換必定存在誤差，誤差的大小取決于掃描儀的量化單位,。
?、蹘缀喂簦河捎趻呙瓒ㄎ徽`差，經(jīng)過掃描的圖片必定受到幾何攻擊,。
　除此以外,掃描噪聲也會(huì)影響到掃描后的圖片效果,。



3.2 無(wú)意義水印檢測(cè)算法
    無(wú)意義水印檢測(cè)不會(huì)用到未加水印的原圖像，因此是盲檢測(cè)算法,。其方法如下：

new_M即為檢測(cè)到的經(jīng)過排序變換后的水印序列,。
    (4)將加入的原始水印序列按照矩陣C進(jìn)行初等變換，即：
   
    然后將new_M′與原始水印序列M求相關(guān),，檢測(cè)其相關(guān)值是否大于門限,，以判定該序列是否已被二次掃描和印刷。
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與比較
    選取512×512×8,、256級(jí)色彩的Lean彩色圖像為原圖,，嵌入了水印序列，并根據(jù)可能受到的各種攻擊進(jìn)行仿真，以評(píng)估該算法在印刷品防偽中的性能,。本實(shí)驗(yàn)掃描儀采用方正F5600來模擬印刷過程,，打印機(jī)采用EPSON ME 1+，打印紙選用照相紙,。
4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)估
    水印的隱藏性評(píng)價(jià)如表1所示,各種攻擊測(cè)試如表2所示,。

    在攻擊中，旋轉(zhuǎn)攻擊是無(wú)剪切旋轉(zhuǎn)10°,，剪切攻擊是剪掉左上角10％大小的圖像,，移位攻擊是向右下方各移動(dòng)50個(gè)像素。由此可見,，只要適當(dāng)?shù)剡x取門限,，就可以把一次打印、掃描與二次打印,、掃描區(qū)分開來,。
4.2 與其他算法的比較
    數(shù)字水印中的常見算法分為兩大類，在空域中嵌水印和在變換域嵌水印,。絕大多數(shù)的變換域嵌水印的方法并不能抵抗旋轉(zhuǎn)攻擊,，如普通的DCT變換、二維小波變換[10-11]等,。這對(duì)印刷品防偽的應(yīng)用來說是致命的,，因?yàn)樵趯?shí)際的檢測(cè)系統(tǒng)中，有一定的旋轉(zhuǎn)和移位是不可避免的,。而一些能抵抗旋轉(zhuǎn)攻擊的變換域方法,如參考文獻(xiàn)[18]中的基于傅里葉變換的方法以及參考文獻(xiàn)[19]中的基于三維小波變換的方法,，算法過于復(fù)雜，不能滿足實(shí)時(shí)性的要求,，如表3所示,。
　在空域嵌入數(shù)字水印的各種算法中，基于奇異值分解的方法是數(shù)字水印技術(shù)最常見算法之一,，但在參考文獻(xiàn)[13-14]的作者所采用的奇異值分解算法中,，由于應(yīng)用角度不同，沒有考慮完全無(wú)關(guān)的圖像以及未加水印的原圖像會(huì)造成檢測(cè)設(shè)備漏報(bào)的問題,，導(dǎo)致漏報(bào)的概率很高,如表4所示,。

   本文針對(duì)數(shù)字水印在票務(wù)防偽應(yīng)用中的特點(diǎn)進(jìn)行了的研究;在魯棒性數(shù)字水印的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種半脆弱水印算法,該算法對(duì)常見的幾何攻擊有很好的魯棒性，對(duì)打印與掃描而言又是半脆弱的,。并對(duì)以上的算法作了大量仿真,，模擬了大量可能的攻擊，以驗(yàn)證該算法的可行性,。由于條件的限制,，研究過程主要針對(duì)圖像進(jìn)行,，其中還有很多不足的地方需要進(jìn)一步完善，如應(yīng)該選擇不同的原始圖像進(jìn)行測(cè)試,，以及應(yīng)對(duì)影響算法性能的細(xì)節(jié)因素進(jìn)行更深入的研究等,。
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