本科毕业论文---面向医学图像的数字水印算法设计.doc

山东建筑大学毕业设计说明书

本科毕业设计说明书

题 目 ：面向医学图像的数字水印
算法设计
院 （部）：信息与电气工程学院
专 业 ：电子信息工程
班 级 ：电信111
姓 名 ：
学 号 ：
指导教师：
完成日期： 2015年6月10日

目 录
摘 要 III
ABSTRACT IV
1前 言 1
1.1选题的背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本论文的研究内容和组织结构 5
2医学图像数字水印技术概论 6
2.1 数字水印的概述 6
2.2 数字水印系统的基本模型 9
2.3 数字水印的攻击方法 9
2.4 数字水印系统的性能评估 11
2.5 医学数字水印的概念 11
2.5.1 医学图像的特点 12
2.5.2 数字水印在医学中的分类 13
2.5.3 数字水印在医学中的用途 14
2.5.4 医学水印所要研究的主要问题 15
2.6本章小结 15
3医学图像数字水印算法设计与实现 16
3.1 设计算法的选择 16
3.2 离散余弦交换(DCT) 16
3.3 方案设计 18
3.4 离散余弦变换的水印嵌入 19
3.5 离散余弦变换的水印提取 20
3.6 主要Matlab函数 21
3.7 水印的检测 22
3.7.1 嵌入水印的图像效果图 22
3.7.2 鲁棒性测试实验 23
3.7.3 实验结论及分析 25
3.8 本章小结 26
4总 结 27
谢 辞 29
参考文献 30
附 录 32

摘 要
随着数字化技术的发展，传统的医学图像保存、分发介质已由胶片转变为数字图像光盘、磁盘。因此，医疗影像及数据信息在网络传输过程中同样会遭遇篡改、非法复制、版权保护等信息安全问题。保护医学图像的完整性和版权也是现代信息安全技术一个需要解决的问题。本文主要对医学图像的版权保护方面进行了研究。
本文结合现有的经典水印算法，从离散余弦变换（DCT）这种常用的数学变换入手进行了研究。本文DCT数字水印算法是首先把图像分成8×8的不重叠像素块，在经过分块DCT变换后，即得到由DCT系数组成的频率块，然后随机选取一些频率块，将水印信号嵌入到由密钥控制选择的一些DCT系数中。实验证明，该算法满足水印系统的要求。
本文对数字水印的攻击方法以及数字水印的评价标准也作了详细的论述，以更好地评价水印算法的特性。
关键词：数字水印；离散余弦变换；峰值信噪比；归一化系数

The Design on Digital Watermarking Algorithm of Medical Image

ABSTRACT
With the development of digital technology, traditional medicine images are saved, the distribution medium of film into digital images by CD, disk.Therefore, medical imaging, and data transmission in the network will also encounter tampering, illegal copying, copyright protection and other information security issues.To protect the integrity of medical images and copyrights is a modern information security technologies need to be resolved. This paper focuses on copyright protection of medical images were studied.
In this paper, combined with the existing classical watermarking algorithm, the discrete cosine transform (DCT) was studied by mathematical transformation of the commonly used. DCT digital watermark algorithm is first the image is divided into 8 × 8 non overlaping pixels block, after block DCT transform, the frequency of DCT coefficient blocks, and then randomly selected some frequency block, to embed the watermark signal is controlled by the key choice of many of the DCT coefficients.Experiments show that the algorithm satisfies the requirements of watermarking systems.
Digital watermarking attack methods and evaluation criteria of digital watermarking paper also discussed in detail, in order to better evaluate the characteristics of watermarking algorithm.
Keywords： Digital watermarking；discrete cosine transform；PSNR；NC

IV

1前 言
1.1选题的背景和意义
数字化信息时代，网络技术与数字多媒体技术的发展给人们带了极大的便利，但同时也带来了一系列的安全问题。由于数字媒体很容易在网络传输过程中被复制、处理、传播和公开，如何防止数字产品被侵权、盗版和随意篡改以成为当前亟待解决的问题。传统方法是通过加密技术保护数据传输，但是当数据被接收并解密．其保护作用也随之消失。
迅猛发展的数字化技术也正在广泛的渗透到医学图像领域中，采用X光断层扫描技术(CT)和磁共振成像技术(MRI)进行诊断己成为现代医学诊断不可或缺的有效辅助手段。传统的医学图像保存、分发介质已由胶片转变为数字图像光盘、磁盘。随着计算机网络技术的发展，通过网络将所诊断的数字化影像传向远方将成可能。这标志着通过网络进行远程医疗诊断的数字化医疗时代已经到来。医学数字影像传输及通信DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)标准的建立，促进了医疗影像信息的交流。然而，医疗影像及数据信息在网络传输过程中同样会遭遇篡改、非法复制、版权保护等信息安全问题，因此保护医学图像的完整性和版权也是现代信息安全技术一个需要解决的问题。
目前在多媒体信息安全中常用的技术是数字签名，它利用加密技术，是一种传统的认证及完整性保护方法。数字签名可以应用于图像的完整性认证，但是该方法存在三个问题：首先是一旦加密文件经过破解后其内容就完全透明了；其次是数字签名的过程是二值映射。只能给出认证是否通过的结果，不能指出具体的篡改位置和程度，更不能完成对己篡改图像的恢复；另外数字签名的密文在传输中不允许任何改动，因
为密文即使是相差1比特也会使解密后的数据面目全非，所以使用数字签名的前提是信道没有噪声。对于普通的消息，由于网络的低层采用纠错编码的方法处理数据，信道可被看成是无噪声的，数字签名的方法是非常有效的：但是对于图像数据而言，由于其本身含有很多冗余信息，只要不影响到图像的内容或视觉效果，在传输和存储过程中，进行格式转换或者经过一些无害的处理操作，如压缩、滤波、去噪、对比度增强等，是可以接受的。这样的信道是有噪声的，数字签名的方法不能抵抗这些噪声干扰，将导致图像认证失败。
如果在存储和传输过程中保证不被压缩以及其它处理，虽然能够认证成功，但这显然会造成数据量过于巨大，影响存储器和网络带宽的利用率。因此，必须寻求一种新的手段来对图像完整性保护和版权保护。
数字水印技术为解决这种信息安全提供了一种有效的手段，将标志性的数字信息嵌入到医学图像中，其特有的鲁棒性和安全性保证了在经历信息交流过程中的数据处理后，仍能完整可靠地提取水印标志，从而起到鉴别内容真伪，保护病人个人信息等作用。
1.2 国内外研究现状
1993年，澳大利亚的A.Z.Tirkel[1]等所撰写的“Electronic Water Mark”一文首次使用了“Water Mark ”这一术语。这一命名标志着数字水印技术作为一门正式研究学科诞生。后来二词合二为一就成为“Watermark”。Van Schyndelp[2]在1994年国际图像处理会议(ICIP’94)上发表的题为“A digital watermark”一文，是第一篇在重要国际会议上发表的关于数字水印的文章，具有里程碑的历史意义。作为一门数字时代的新兴技术．数字水印激发了国内外众多知名学府、研究机构和公司的极大兴趣，比如美国麻省理工学院、普林斯顿大学、IBM研究所、朗讯贝尔实验室、英国剑桥大学、日本NEc研究所、NTT信息与通信系统研究中心、SONY公司，PHILIPS公司，美国版权工作组等众多机构，甚至美国财政部都投入了相当的人力和财力致力于该技术的研究。1996年5月，在英国剑桥牛顿研究所召开了第一届信息隐藏技术国际研讨会(International Information Hiding Workshop,IIHW)，接着lEEE ICLP(Intgmat-ional Confe-renceon Image Processing)、IEEE ICASSP(Intemational Conference On A-coustics,Spe-ech and Signa|Processing)、IEEE Transactions on ImagesProc-essing,IEEEComputerGra-phics and Its Application等许多国际重要期刊都发表了大量的有关数字水印技术的论文。
除了理论研究外，一些机构也积极开发了数字水印产品。在美国，以麻省理工学院媒体实验室为代表的一批研究机构和企业已经申请了数字水印方面的专利，如DICE的专利技术。其中美国Digimarc公司于1995年就推出了具有专利权的水印制作技术，它是世界上第一个商用数字水印软件，并在Photoshop4.0和CorelDraw7.0中得到应用。目前国际上已经开发成功的数字水印软件还有Digimarc公司PictureMarc，BmehMarc，MareCenler，MareSpider，英国signum公司suresign产品以及MediaSec公司SysCop系列产品等。
数字水印技术在国内的研究起步稍晚，但这一领域同样也引起了许多科研人员的浓厚兴趣。国内许多高等学府和科研院所都开始了这项技术的研究，如中国科学院，清华大学，北京大学，国防科技大学，北京电子技术应用研究所等单位，对数字水印的研究提出了许多独到的见解，在理论上也取得了不少可喜的成果。其中比较有代表性的有中国科学院研究所的刘瑞祯、谭铁牛[3]等,北京邮电大学的杨义先、忸心析[4]等。1999年12月，中国信息安全领域召开了国内第一届信息隐藏学术研讨会(CIHW)，2000年1月，由国家“863”智能专家组和中科院自动化所模式识别国家重点实验室组织召开了数字水印学术研讨会，与会专家学者和研究人员深入讨论了数字水印的关键技术，报告了各自的研究成果。这些会议增加了研究者彼此间的交流，促进了国内数字水印技术的快速发展。国家863计划，国家自然科学基金等都对数字水印的研究有项目资金支持，充分反映了国家对该技术领域的重视。从目前的发展来看，我国相关学术领域的研究与世界水平处在同一阶段，而且部分己推出具有自主知识产权的产品，如成都宇飞信息公司推出“宇飞数字水印印刷应用技术”和上海阿须数码技术有限公司研制的“数字印章技术”等。
到目前为止，数字水印从研究对象上看主要涉及图像水印、视频水印、音频水印、文本水印和三维网格数据水印等几个方面，其中大部分的水印研究和论文都集中在图像研究上，其原因在于图像是最基本的多媒体数据，且互联网的发展为图像水印的应用提供了直接大量的应用需求。
数字水印的基础研究主要集中在鲁棒水印算法、水印容量等方面。90年代中期，采用通信理论模型，将原始图像和有意无意的攻击看作噪声，特别是将扩频通信理论引入后，水印的鲁棒性大大提高，随后提出结合感知模型、白适应的鲁棒水印算法，在此基础上，提出了更精确的信息隐藏水印模型。晟近，提出矢量量化的方法，预言能够取得更加鲁棒的算法。在不同算法中，水印容量分析相当重要，因为这是应用中首先需要明确的问题，目前结合信息论、通信理论。分析容量范围，成为了当前研究热点。
水印的算法的研究主要分为空域算法和变换域算法两种，下面主要介绍针对图像数据域的一些算法。
（1）空域算法：
该类算法通常包括基于像素的水印和基于分块的水印两类。其中典型的水印算法是将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的比特位(LSB，least significant bits)上，这可保证嵌入的水印是不可见的。但是由于使用了图像不重要的比特位，算法的鲁棒性差，水印信息很容易被滤波、图像量化、几何变形等操作破坏。另外一个常用方法是利用像素的统计特征将信息嵌入像素的亮度值中，Patchwork算法就是随机选择N对像素点(a，b)后将每个a点的亮度值加I，每个b点的亮度值减1，这样整个图像的平均亮度保持不变。适当地调整参数，Patchwork方法对JPF,6压缩、FIR滤波以及图像裁剪有一定的抵抗力，但该方法嵌入的信息量有限。为了嵌入更多的水印信息，可以将图像分块，然后对每一个图像块进行嵌入操作。
利用统计特征的空域嵌入算法也是一类重要的嵌入技术。这类方法的主要思想是通过修改原始载体数据使得原始载体的某些统计特征发生变化，检测时只需查看水印载体的统计特征即可。从而达到盲检测的目的。当然这些统计特征的来源必须受到密钥的控制以保证安全性。在空域嵌入算法中，常用的统计量包括平均值标准偏差和直方图等。Wong[5,6]等人提出了一种基于分块的脆弱水印认证算法，算法的主要思想
是把图像分割为各个独立的小块，然后分别在各小块上嵌入各自的水印，该类分块独立算法的缺点是不能抵抗伪造真实图像的量化攻击，其原因在于各个分块是独立的。
（2）变换域算法：
随着DFT、DCT、小波变换等被广泛应用于图像的有损压缩中，许多鲁棒性水印的算法采用了DCT变换或小波变换，从而极大地提高了鲁棒性。由于许多脆弱性水印系统要求能够抵抗有损压缩，这在变换域中更容易实现。此外，变换域更容易对图像被篡改的特征进行描绘，因此更多的算法采用在变换域中实现。
傅里叶变换是一种经典而有效的数学工具，DFT域的算法有利于实现水印的仿射不变性。且可利用变换后的相位信息嵌入水印。这类算法是通过改变图像离散DFT变换系数中的某些系数的幅值或者通过修改DFT变换的相位值来实现水印的嵌入。为了同时满足水印的不可见性和鲁棒性，在图像中DFT系数的幅值上嵌入水印的算法通常情况下都是选择中频系数来嵌入水印。O.Ruanaidh[7]提出了两种DFT域的水印算法。一种算法是将水印嵌入到DFT系数的相位信息中，其依据是Hayes的结论“从图像可理解性的角度，相位信息比幅度信息更重要”；另外一种算法实现了水印的平移、旋转和尺度拉伸不变性。
在离散余弦变换（DCT）水印算法中，数字载体首先进行DCT变换，该变换的对象可以是整个载体(如整幅图像)，也可以是载体的各个部分(比如对图像进行分块，块的大小一般为8×8或者16×16)。嵌入空间是载体的某个频带或某些频带，这些频带对应的变换系数遵循一定的规则被修改、替换或交换。载体的低频信息反映了载体的主要轮廓，不应有较大的失真，水印的嵌入将影响其不可见性。而载体的高频信息是人类感知系统不敏感的信息，通常被压缩技术所剔除，故若在该频带中嵌入水印信息，水印的鲁棒性较差。基于此，为了同时满足水印的鲁棒性和不可见性，主张将水印信息嵌入到载体的中频系数中。
类似的水印技术还被引入到离散小波变换(DWT)域中。利用小波变换的多分辨特性，嵌入的水印在不同分辨层上具有不同的鲁棒性和视觉特性。较之DCT变换，小波变换具有更好的能量集中特性，其良好的时一频分解特性更符合人类视觉系统的特点，因此被新一代的压缩标准如MPEG-4及．JPEG-2000所采用。
1.3 本论文的研究内容和组织结构
本课题就是针对当前水印技术发展现状，设计用于医学图像数字水印算法，并讨论嵌入算法的性能。全文安排如下：
第一章 ，前言。介绍了数字水印技术的背景以及国内外的发展现状，给出了本文研究的主要内容和组织结构。
第二章 ，数字水印系统的基本理论和医学数字水印技术的基本介绍，本章主要概述了数字水印的基本原理和医学水印的基本内容。
第三章 ，研究和分析了离散余弦变换算法在医学图像水印技术的应用并实现水印的盲提取算法，并对算法进行了一系列的性能评估。
第四章 ，对整篇论文所做的工作进行了总结。
2医学图像数字水印技术概论
2.1 数字水印的概述
（1）数字水印的定义
数字水印技术就是指将秘密信息嵌入进作为载体对象的多媒体作品中，其中的载体图像可以是图像、音频等不同形式，嵌入水印可以为数字产品提供版权归属信息或产品是否真实的证明，数字水印的嵌入不会影响原产品的使用价值，且不易为人的感知系统（视觉、听觉等）所察觉。其中的秘密信息就是水印信息，它可以是有实际意义的信息，如用户序列、版权标记等信息，但需要通过适当变换才可以嵌入到数字产品中，它也可以是无实际意义的二值序列，可以直接作为待嵌入水印信息。水印的数据形式有多种，常见的是一维和二维，也可以是更高的维数，而具体的维数要由载体对象来确定，比如音频可以嵌入一维的水印，静止图像可以嵌入二维的水印，而动态图像可以嵌入的水印可以是三维的。
从不同角度理解数字水印技术，可以对其作出不同的描述。水印的嵌入在数字信号处理中可以看作是信号的叠加操作，相对而言，水印信息是弱信号，载体信息是强信号。从通信原理方面分析，载体相当于一个宽带信道，而水印则是一个窄带信号，嵌入过程就是信号在信道传输的过程[8]。但粗略说来，数字水印的基本流程主要由水印的嵌入、提取和检测三部分组成[9]。
（2）数字水印的基本特性
数字水印有很多特性，但不同的应用对数字水印的要求是不完全一样的，一般认为数字水印应该具有下面的特性。
① 不可感知性
不可感知性也可称作透明性，是衡量信号在被处理前后的相似性。从水印是否可感知的角度来分，可以分为可见水印和不可见水印两类，不同应用场合对水印可见性的要求也不一样，需要根据具体情况作出选择。对鲁棒的或易损的不可见性水印来说，这是最基本的要求。不可感知包含两个方面的内容：首先从感官角度来看应该不可感知，是指水印嵌入会对宿主数据造成改变，但人光凭听觉或视觉是不会觉察出这种变化的，只是对于人的主观感受而言的。只要不使人的视觉、听觉等器官感受发生变化，就是不可感知的；另一个是指统计上的不可感知，即：对于使用相同方法嵌入的不同作品而言，即使采用统计方法对其进行处理，也找不到可以判定作品中是否含水印的共性。
② 鲁棒性
数字水印的鲁棒性主要是指含水印的数据在接受了一些无意或者刻意的处理后，包含的水印依旧保持完整且可以被准确识别，换句话说就是具有鲁棒性的水印是不能被轻易删除活着修改的。
数字水印的鲁棒性可以体现在以下几个方面:首先，数字水印应该具有抵抗一般信号处理（如压缩、剪切、滤波与平滑等）的鲁棒性；第二，数字产品中嵌入的水印可以抵抗几何变换攻击，目前很多算法都是基于小波变换或离散余弦变换提出的，这些算法的不足就是抵抗几何攻击的能力非常弱；第三，数字水印能够抵抗删除、篡改等恶意攻击，事实上攻击者比较容易得到含水印的数据，但在不破坏原始数据的前提下完全删除水印信息或伪造新的含水印的数据是非常困难的。
对于数字水印鲁棒性要求的强弱程度是因需求而异的，在很多情况下，数字水印只需要对于可能存在的处理操作保持有稳健性就可以了。比如当希望产生脆弱水印时，甚至都不要求鲁棒性的。
③ 确定性
数字水印所携带的信息必须能够被唯一确定的鉴别，且提取应该是容易的，即使遭到一定破坏，水印仍然能被鉴别，以判定数字作品的真正所有者。解释攻击就是对数字水印的确定性攻击的一个例子。
④ 安全性
安全性是指数字水印的信息要难以被篡改或伪造。对于有目的的攻击，要具有抵抗力，使非授权用户无法检测和破坏水印。
⑤ 容量
水印容量是指在载体不发生形变的情况下，单位时间内或一个作品中最多可以嵌入水印信息的量。对于一个水印算法而言，必须可以提供足够的水印容量，才可以满足较多的需求。
其中，不可感知性、鲁棒性和容量三者是互相制约的，到目前为止，没有哪种算法能够使三者都达到最优，现在的水印嵌入算法都是根据具体问题的需要在这三者中进行折中。
（3）数字水印的分类
数字水印的分类可以从不同的角度进行，比较常见的有以下几种：
① 按水印的感知特性划分
对视频或静态图像而言，感知性也就是可见性，水印的可见性决定它是可见水印还是不可见水印。不可见水印是最为常用的水印技术，它是通过利用人类视觉系统（HVS）的特点，将水印隐藏在数据中，使得人们无法通过肉眼分辨出来。可见水印则是因为嵌入的水印强度足够大，能够通过肉眼直接观察出来的水印。当然也可以用于音频中，即可听或不可听水印。
② 按水印的稳健性划分
不同水印在抵抗攻击时表现出的稳健性是不同的，因此水印可以分为脆弱水印、半脆弱水印及稳健水印。脆弱水印对任何变换或处理操作都非常敏感，主要用于完整性认证等应用中。半脆弱水印是对某些特定的处理操作有鲁棒性，但对其他的处理却不具备鲁棒性，主要应用于内容认证等应用中。稳健水印对常见的各种处理操作都具备鲁棒性，相比前两种水印而言，它的应用更广泛，主要应用于版权保护等应用中。
③ 按水印的检测划分
按水印的检测过程可以将数字水印划分为非盲水印、半盲水印和盲水印。非盲水要原始数据和原始水印的参与；半盲水印则不需要原始数据，但需要原始水印来进行只需要密钥，既不需要原始数据，也不需要原始水印。一般来说，非盲水印的鲁棒性，到存储成本的限制，而盲水印技术更有实用性，尤其是面对大数据量的数字视频信息，盲水印技术的实现更具有商业价值。
④ 按水印的嵌入位置划分
目前已有的算法中，水印可以嵌入在空间域或变换域中，对应的水印成为空间域水印和变换域水印。在数字水印技术发展的进程中，出现较早的水印算法多是空间域的，是通过修改空间域中采样点的幅度值来嵌入水印信息的，比如：最低有效位（LSB）方法、拼凑（Patchwork）方法等。变换域水印主要是利用变换域系数的改变来隐藏水印信息的，较为常见的有DCT变换、小波变换、傅里叶变换等，相对空间域水印而言，变换域水印的优点在于拥有更大的水印容量和更好的不感知性。
⑤ 按水印的载体划分
作为数字水印载体的数字产品可以是任何一种多媒体类型，根据水印所附载的媒体的类型，可以把水印分为静止图像水印、视频水印、音频水印、软件水印、文档水印等。

2.2 数字水印系统的基本模型
一个完整的数字水印系统主要由两部分组成，一部分是水印的嵌入，另一部分是水印的提取。但在水印嵌入之前，为了提高系统的鲁棒性、保密性和自适应性，一般会对原始水印先进行预处理，即通过适当的变换后才作为待嵌入水印信号，其一般模型如图2.1所示。水印的嵌入和提取一般过程则如图2.2所示，其中虚线框内“原始载体数据”体现了盲检测和非盲检测的区别。

图2.1 水印生成的一般模型

图2.2 水印的嵌入和提取过程

2.3 数字水印的攻击方法
数字水印技术作为数字产品版权保护和认证的重要手段，必然会受到各种形式的攻击，对数字水印系统的攻击主要可分为以下几类：
（1）稳健性攻击
这类攻击以减少或去除数字水印的存在为目的。最普通的一种称为基本攻击，如在图像水印技术中，通过采用常规的图像处理手段来对水印图像进行某些操作，降低图像质量，从而削弱或删除其中所嵌入的水印。这种攻击对加有水印的数据进行整体操作而并不是将水印区分和隔离出来。攻击方法包括滤波、压缩、添加噪声、图像量化等。基本攻击易于实现．有大量的图像处理工具可供攻击者使用。另一种稳健性攻击是在加有水印的数据中简单地加入另一个水印，利用第二个水印覆盖的方法来消除第一个水印，这种操作几乎不会使原始数据降低品质。
稳健性攻击中常见的另一种攻击称为合谋攻击，这种攻击方法利用同一数字产品的几个带有不同水印信号的版本，采用统计平均等方法生成一个近似的集合，以此来逼近和恢复原始数据，从而产生出一个检测不出水印信号的数字产品。
（2）表示攻击
表示攻击对图像内容进行修改，使水印的相关检测失效或使得水印检测者不能对水印信号进行提取及恢复，这类攻击的特点是水印尽管还存在于原始数据中，但水印检测过程已不能将其恢复或检测到其存在。最为典型的两种表示攻击是几何变形攻击和马赛克攻击。
几何变形攻击采用缩放、旋转、裁剪、重采样手段对数据(主要针对图像及视频)进行最低的几乎无法察觉的几何扭曲，使数据被轻微的拉伸、平移、裁剪或旋转，本质上并没有去除数据中所含的水印，但却使得水印嵌入位置和水印检测位置不再相符，水印检测者不知道水印嵌入的确切位置就无法检测出水印。
（3）解释攻击
解释攻击中攻击者设计出一种情况以阻止对所有权的断言。此类攻击通常通过伪造水印来产生假的原始数据或假的水印数据，从而制造混乱，使得最早嵌入的原始水印不能和伪造的水印被清楚地区分开来，引起对水印权限的怀疑。抵御解释攻击可以采用时间戳、不可逆水印等方法。
（4）合法性攻击
合法性攻击是指攻击者利用法律条款中的一些漏洞以达到其攻击目的。前面介绍了对数字水印的四类攻击，但它们之间的界限有时是很模糊的，对有些攻击方法并不能明确地将其归于哪一类。

2.4 数字水印系统的性能评估
传统的图像质量的评价方法一般可以分为两种：主观评价和客观评价。主观评价的方法是召集一批实验观察者，让观察者根据一些事先规定的评价尺度或者自己的经验，对测试图像按视觉效果提出质量判断，并给出质量分数，按所有观察者给出的分数进行加权平均，所得的结果即为图像的主观质量评价。因为图像的虽终信宿是人，所以这种评价方法似乎更为可靠。但由于操作要求过于复杂，且存在不确定性，如受人的心情、疲劳程度的影响等，在实际应用中受到严重限制，甚至根本不适合于某些应用场合。客观评价方法是用被测图像偏离原始图像的误差来衡量被测图像的质量，其思想来源于数据传输过程中均方信噪比的思想
度量指标中比较经典的指标是基于误差的，表2.1列出了一些常用的基于误差的失真度量方法，包括了均方差（MSE)、信噪比（SNR)、峰值信噪比（PSNR）、图像保真度（IF）、归一化系数（NC）。其中最常用的评价图像质量的指标是信噪比和峰值信噪比，公式中和 分别表示原始图像和测试图像的像素。
表2.1 基于误差的失真度量方法
均方差

信噪比

峰值信噪比

图像保真度

归一化系数

2.5 医学数字水印的概念
随着远程医疗的日益普及，医学图像在互联网上的传输也变得非常方便，但这里就存在一个重要问题，即如何保护病人的个人隐私不被泄露。利用数字水印的不可见性和鲁棒性，将病人的个人信息当作水印信息来处理，将其隐藏在二维或者三维医学图像中，这样就可以保证其在互联网上传输时，个人的隐私不被泄露。这是医学图像数字水印的基本应用和初始的想法。
2.5.1 医学图像的特点
如果水印技术应用在医学图像上，提取水印信息后不能获得原始图像，这在法律上是会产生纠纷的。因此，水印技术要应用在医学图像上，必须先解决由于嵌入水印引起的失真问题。
医学图像是医生对患者的生理疾病信息获取及诊断病情的一个重要依据，在医学领域，传统上对于用于诊断的医学数据的质量要求非常严格，往往不允许对医学数据作任何改动。这反映在医生对待用于医学图像的有损压缩算法的态度上。尽管从一般意义上不难看出，图像的有损压缩可以大量节省图像的存储空间，且解压后的图像与原始图像从视觉上看不出有什么差别，但是由于目前还没有一个统一的标准来衡量图像质量的损失对于医生判别图像的影响，一旦出现误诊，很容易引起法律纠纷。另外，医学图像的获取往往代价相当高，临床上普通的一次CT、MRI、PET的检查都要不菲的费用，这些设备的成本都十分昂贵。这与普通的数码相机获取的数字图像所需的代价形成迥然的对比。由此不难看出，无论从法律上还是从经济成本上考虑，任何可能对医学图像造成损失的操作都是不可取的。
数字水印技术是把水印信息（如认证信息或其他任意信息）直接嵌入在图像（或其他信号）中，在水印信号嵌入过程中，不可避免的会引起原始图像的失真。这种失真对于用于诊断用的医学图像是不可接受的。
下面介绍几个在医学水印常见的名词:
（1）病灶区
病灶区指的是医学图像中包含了最重要病理信息的感兴趣区域（ROI）。在实际医疗活动中，病灶区直接决定了医生对病情的判断。所以只要在加入水印的时候不改变病灶区的内容，将传统有损数字水印技术应用于医学图像就成为可能。
（2）数字医学成像及通信标准
在1993年，美国放射学会和美国电器制造商协会在ACR-NEMA标准的基础上联合推出了医学数字成像与通信标准[10]，简称DICOM 3.0 标准。就当前而言，DICOM是医学图像及其相关信息在计算机间传输的国际统一标准。
远程医疗是通过信息处理和通信技术提供异地间的信息储存和处理手段以及传送声音、图像、数据、图片等医疗活动。目前在许多国家尤其是国外一些发达国家，远程医疗技术已广泛用于心脏、脑外、放射、精神病 、眼科、等多种医学专科的诊断治疗和疑难重病的专家会诊。医学图像通信系统是其中重要的组成部分。
医学数字成像和通讯标准DICOM中详细定义了医学影像及其相关信息的组成格式和交换方法，利用这个协议，人们可以在影像设备上建立一个统一的标准接口来完成影像数据的输入/输出工作。
数字医学成像及通信的标准关于病人隐私的保护是通过“基本应用程序级机密概要”进行保护的。该摘要分为去标识符和恢复标识符两部分。DICOM标准对医学图像的安全保护进行了全面的规定。DICOM标准的制定，为PACS的发展提供了强有力的支持。
（3） 影像存档与通信系统
影像存档与通信系统（PACS,Piture Archiving and Communication System）是医学图像信息管理的重要组成部分，它对医学图像的采集、显示、储存、交换和输出进行数字化处理、数字化存档管理和传输，实现了医学图像在医院内外的告诉传递和分发，使医生或患者随时随地都能获取需要的医学图像，有助于实现医疗数据共享，促进医院信息化和现代化发展。
2.5.2 数字水印在医学中的分类
为了加强医疗信息的机密性保护，实现医学图像的有效管理、真实性认证以及医学图像检索，按在医学图像中实现的不同功能，可将水印分为以下几类。
（1） 认证水印
认证水印的主要功能是用来进行真实性认证，确保图像来源可靠。水印主要包括图片所属医院、拍摄时间、患者信息以及主治医生信息等等。
（2） 诠释水印
诠释水印主要目的是讲医生的诊疗报告信息嵌入到图像中。每一份诊疗报告都是来之不易的，特别是有的诊疗报告是专家会诊的成果。将诊疗报告嵌入到相应图像中，实现了诊疗报告与图像的永久性绑定，保持了数据的一致性，防止图像和诊疗报告的错乱现象。
（3） 索引水印
索引水印的引入可实现基于数字水印的图像检索。索引信息包括从诊疗报告中提取的关键字和图像特征信息。
（4） 参考水印
参考水印指的是用于进行完整性认证的水印。在原始图像中嵌入参考水印，通过提取、认证图像中的水印信息，确保医学图像的完整性认证得以实现。
2.5.3 数字水印在医学中的用途
通过归纳总结文献资料，关于数字水印在医学图像中的应用研究主要集中在一下几个方面。
（1） 医学图像的完整性控制
如果病人的电子病历分发到各处，经过不同的服务，进行各种治疗，文件会发生不同的变化，因而需要有一种机制来确保原始图像的完整性。数字水印技术非常适合于对图像进行完整性认证。基于数字水印技术的医学图像完整性控制是发展较为成熟的一个领域。
（2） 认证和追踪
医学图像通常要经过各科医生不同的处理和附言，这些内容与病人的一些其他的检车数据，通常都记录在附着在图像的文档里。如果能把这些数据嵌入到图像本身，就能确保在同时处理图像和历史记录过程中不会发生差错。
（3） 病患信息的隐蔽性
将隐私信息和诊疗信息嵌入到图像当中，不但节省了带宽，隐蔽信息也不容易被截获而泄露，加强了传输过程的安全性和隐蔽性，而且实现了患者信息，诊疗信息与图像的永久性绑定，能保持诊断数据的一致性。
（4） 医学图像检索
基于数字水印的图像检索实际上是变形的文本检索系统。嵌入到图像中的水印信息被认为是图像的第三维特征。当用户提出检索请求的时候，服务器通过提取图像中的水印信息与用户请求信息进行比较判断。为了达到比较好的检索效率，设计这类数字水印时，要考虑到水印提取的速度。
（5） 法律凭证
数字水印可以作为最终的安全性证明。利用易碎水印，能够对篡改进行定位。例如，当发生医疗纠纷时，图像数据是否被篡改，可以由嵌入在图像中用于完整性认证的水印信号来证明。
2.5.4 医学水印所要研究的主要问题
总结国内外对医学水印的研究现状，可以看出数字医学水印技术的研究尚处于初级阶段，其中还有很多问题尚待研究，这些问题主要包括:
（1） 如何增加隐藏信息的容量，这样可以把较多的病人个人信息和医生的诊断信息隐藏在医学图像中。
（2）如何增加医学图像的鲁棒性，使得隐藏的水印不仅对常规攻击有较强的鲁棒性，而且对几何攻击也有较强的鲁棒性。
（3）如何优化嵌入水印的算法。
2.6本章小结
本章节主要介绍了数字水印系统的框架，组成，对水印的分类及攻击方法作了介绍，同时还结合课题对医学数字水印做了全面介绍。
3医学图像数字水印算法设计与实现
3.1 设计算法的选择
空间域算法主要是通过直接改变数字图像的灰度值来加入数字水印，大多采用替换法，用秘密信息位替换载体图像中的数据位，主要有LSB方法等。由于LSB方法是通过调整原始数据的最低位来隐藏信息，所以一般用户对于隐藏的信息在视觉上很难察觉。虽然有较大的信息嵌入量，但因其基本原理限制，算法的鲁棒性差，水印信息很容易被滤波、图像量化、几何变换的操作破坏。
随着傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）、小波变换（DWT）等被广泛应用于图像的有损压缩中，许多鲁棒性水印的算法采用了变换域算法，从而极大地提高了鲁棒性。由于许多脆弱性水印系统要求能够抵抗有损压缩，这在变换域中更容易实现。此外，变换域更容易对图像被篡改的特征进行描绘