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(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，形成一文的二值序列，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。
2．5 数字水印性能的评价方法
信息隐藏技术研究及应用的最主要领域有两个:伪装术和数字水印技术。前者强调把秘密信息隐藏在多媒体信息中不被发现;对于不可见水印，在要求隐秘性的同时，还要着重研究可以抵抗各种攻击和操作的隐藏算法。这两个研究领域都有一个共同的评价指标，即隐藏信息的不可感知性。不可感知性，即嵌入的信息是不可察觉的或不可见。要求嵌入隐藏的信息后，宿主数据质量没有明显下降，凭借人类的感知系统不能发觉其中隐藏了秘密信息，这是信息隐藏技术的前提和基础。而数字水印的实现就是将水印信息嵌入到宿主数据中，其评价标准中的许多指标应和信息隐藏基本一致。目前来说，信息隐藏技术中研究最多的是对静态图像的应用，下面就以静态图像中的水印隐藏为例，来介绍信息隐藏及数字水印技术的评价标准。
图像信息隐藏的基础就是利用人眼对视觉信号感觉的不敏感性。人眼对图像有很大的感觉冗余，图像信息隐藏就是要求在视觉没有异常感觉的情况下，将信息嵌入到图像中，水印隐藏可以看作是图像信息隐藏的一个特例，即隐藏的信息是水印信息。一般来说，对于相同的隐藏算法，图像嵌入的秘密信息量越大，对于载体宿主数据的修改也就越大，图像的视觉效果也就越差。也就是说，对于同一个嵌入算法，嵌入的数据量和载体图像数据的改变程度具有很大的相关性，嵌入的数据量大，载体图像的视觉效果改变就大，嵌入的数据量小，载体图像的视觉改变就小。但是如果对于不用的嵌入算法，嵌入的数据量大小就未必与载体图像视觉效果有直接的相关性。即，如果采用不同的嵌入算法，可以做到嵌入的数据量有多有少，对载体图像数据的改变程度也不一样，.但二者得到的视觉效果却可以相差不大。
在考虑隐藏信息的质量时，人们最关心的指标主要有:不可感知性、、嵌入或隐藏的数据量、嵌入数据的鲁棒性。结合前面所说的嵌入算法与嵌入数据量与载体图像降质的关系，可以给出信息隐藏性能的定义。将在对视觉效果有同等改变情况下嵌入的数据量大小和鲁棒性强弱定义为信息隐藏性能，或将在嵌入等量数据并且具有同等鲁棒性情况下对图像视觉效果的改变情况称为信息隐藏性能。
2.5.1 传统的评价指标
在信息隐藏领域中，不少研究者习惯用峰值信噪比来评价信息隐藏算法或数字水印算法的质量。大多数图像信息隐藏技术研究者习惯用图像在嵌入信息前后的峰值信噪比(PSNR)来评价信息隐藏算法的优劣。图像峰值信噪比的定义是指：图像像素之间的峰值均方误差的对数分贝表示。比如对于一个卫MxN个像数的彩色图像来说，处理前的每个像素的第K个分量(彩色图像的每个像素由三个分量表示)的值为：
fk(m,n) (m=0,1,2,3,…,M-l;n=0,l,2,3,…,N-l) （2-1）
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