数字水印 | 清新的日子

（一）概述

数字水印（Digital Watermarking）技术是将一些标识信息（即数字水印）直接嵌入数字载体（包括多媒体、文档、软件等）当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统（如视觉或听觉系统）觉察或注意到，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。数字水印是一个崭新的信息隐藏技术，首次提出这个概念至今也不到20年。

（二）分类

1. 空域LSB

LSB方法是最简单的嵌入水印的方法。事实上，任何一幅图片都具备一定的容噪性，这表现在像素数据的最低有效位(Least Significant Bit，LSB)对人眼的视觉影响很小，秘密信息就隐藏在图像每一个像素的最低位或次低位，实现其不可见性。

实现代码(jupyter)

显示原图

import cv2
import numpy as np
from IPython.display import Image, display

def showimg(img=None, filename='temp.jpg'):
    """
    img: 需要显示的图像数据
    filename: 需要暂存的图像名
    """
    if img is not None:
        cv2.imwrite(filename, img)
    display(Image(filename=filename))

img = cv2.imread('spider.jpg')
showimg(img,'src.jpg')

将原图的LSB位置0

SET_0_BIT_TO_0 = ~1
for i in range(img.shape[0]):
    for j in range(img.shape[1]):
        pixel = img[i, j]
        pixel[0] &= SET_0_BIT_TO_0
        pixel[1] &= SET_0_BIT_TO_0
        pixel[2] &= SET_0_BIT_TO_0
showimg(img, 'LSB_to_0.jpg')

将水印二值化

shuiyin = cv2.imread('shuiyin.png', 0)
src_width = img.shape[1]
src_height = img.shape[0]
scale_percent = src_width/shuiyin.shape[1]
width = int(shuiyin.shape[1] * scale_percent)
height = int(shuiyin.shape[0] * scale_percent)
dim = (width, height)
shuiyin_resized = cv2.resize(shuiyin, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
showimg(shuiyin_resized)
# 二值化
th1,shuiyin_resized = cv2.threshold(shuiyin_resized,127,1,cv2.THRESH_BINARY)

添加水印（人眼对绿色更加敏感，可以把水印加在B分量上）

tmp_j = min(img.shape[0],shuiyin_resized.shape[0])
for i in range(tmp_j):
    for j in range(img.shape[1]):
        pixel = img[i, j]
        pixel[0] |= shuiyin_resized[i,j]
showimg(img, 'after_fusion.jpg')
showimg(filename='src.jpg')

还原水印

ret_img = np.zeros(img.shape, np.uint8)
for i in range(ret_img.shape[0]):
    for j in range(ret_img.shape[1]):
        if img[i,j,0] % 2 == 1:
            ret_img[i,j] = 255
showimg(ret_img, 'huanyuan_shuiyin.jpg')

应用程序

这是我自己写的程序，可以可视化的添加或解析LSB数字水印，详细代码如下：

https://github.com/xiaoqinxing/ImageTools/blob/master/tools/imageeditor/imageeffect.py

2. 频域

将图片的灰度强弱，视为图片的频域。通过某种变换手段（傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换等）将图像变换到频域（小波域），在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。相对于空域手段，频域手段隐匿性更强，抗攻击性更高。

3. 小波变换

“小波”就是小区域、长度有限、均值为0的波形。小波变换就是选择适当的基本小波或母小波ψ(t)，通过对基本小波的平移、伸缩而形成一系列的小波，这簇小波作为基可以构成一系列嵌套的（信号）子空间，然后将欲分析的信号（例如图像）投影到各个大小不同的（信号）子空间之中，以观察相应的特性。这样，就相当于我们用不同的焦距去观察一个物体，可从宏观到微观，从概貌到细节观察得十分详尽。所以小波变换又被称为“数学显微镜”。