基于小波变换的高分辨率图像数字隐水印微信小程序开发

针对高分辨率数字图像的版权保护问题，研究并设计了一种基于小波变换的高分辨率图像数字隐水印微信小程序。基于二维离散小波变换实现了高分辨率图像的数字隐水印算法，算法可实现水印的盲提取，并由用户用密码进行加密。基于该算法实现的程序被部署在服务器上，通过WebService的形式提供API接口可供网络上的异构平台软件调用。微信小程序通过调用WebService的各个模块实现水印的嵌入、提取和验证等功能，以可视化的形式返回结果到用户设备上。实现的图像水印小程序使用方便、占用资源少，且隐水印不会对图像内容造成影响，有较高的使用价值。

随着网络技术和媒体记录设备的发展，越来越多的多媒体信息通过网络和存储设备发布和分享。未经授权的个人或组织可以方便地复制、修改或转发这些信息，这就可能造成侵犯版权问题，迫切需要一种方便快捷的可行技术来保护数字媒体的版权，从而为数字媒体生产者维持健康的生产环境。数字水印是一种将版权信息隐藏在数字媒体中，并可在需要时提取的版权保护技术，从而检测和认证数字媒体的版权是否合法。明水印会影响图像本身的内容，并且其显著的存在性使其易被恶意篡改，透明的隐水印可以对抗版权侵犯并保持媒体的内容完整性。早期的空域水印技术如最低有效位修改(LSB) [1]可以简单有效地在图像中隐藏数据，但对JPEG 压缩、滤波、加噪等图像处理敏感；一些基于块的方法[2]对JPEG压缩和滤波有鲁棒性，但不能实现盲提取。变换域水印技术在离散傅立叶变换(DFT) [3]、离散余弦变换(DCT) [4]、离散小波变换(DWT) [5] [6]等变换域隐藏水印， 对JPEG 压缩及其他信号处理操作有较好的鲁棒性，然而多数变换域水印技术是基于分块和伪随机置乱的，仍然对几何攻击和位置变化敏感。Tsai 等[7]提出了基于特征的水印方案， 可以在多个无交叠的区域嵌入100 位的水印从而增强鲁棒性。

Kang 等[8]提出的DWT-DFT 复合水印方案对仿射变换和JPEG 压缩均有较好鲁棒性，然而其60 位的水印容量相对较低。近年来还有一些研究者提出了基于深度学习的数字水印方法[9]，对信号处理操作和几何变换攻击都有较好鲁棒性，但只能在有限大小的图像时进行水印的嵌入和提取。随着图像采集技术的发展，图像的尺寸和分辨率正变得越来越大，一个实用的水印方法应该可以应用到高分辨率图像上。微信小程序无须安装，即开即用，用完即走，最大程序减少在手机上所占用的资源，而且微信用户粘性高，对一些偶尔使用的功能，越来越多的用户选择微信小程序来替代专用的APP，这对资源有限的手机等移动终端而言更为重要。