6月iOS設備好評榜：第一蟬聯榜首近一年
作為安兔兔各種榜單里變化最小的那個，2023年6月的iOS好評榜和上個月相比沒有任何排名上的變化，僅僅是部分設備好評率的下降，長年累月的用戶評價和逐漸退出市場的老款機器讓這
圖1 修改后的LSB數據
基于頻域的隱形水印是一種常見的隱形水印算法，在頻域嵌入水印有方面的優勢：
接下來將介紹幾種經典的頻域數字水印添加方法：
(1)基于傅里葉變換的水印算法
一張RGB色彩的圖像，可以看作是的矩陣，該圖像的時域可以表示成
，經過離散傅立葉變換即可得到頻域
。將水印和原圖的時域表示為f1,f2，為了讓水印的信息能在頻域上盡量平均分布，引入隨機變換
來對時域的水印進行變換，即：
同時對原圖進行二維離散傅立葉變換：
引入能量系數α對水印和原圖頻域合成：
通過逆變換得到時域上加了隱形水印的圖像：
下圖2是將傅里葉變換的水印算法應用于視頻領域的具體流程：
圖2 傅里葉變換的水印嵌入算法
將視頻幀在頻域上完成信息疊加，通過傅里葉變換，在實部和虛部完成文字圖像疊加，再通過逆變換顯示視頻幀。
若提取出水印，則可以對添加隱形水印的圖像進行傅立葉變換：
最后將得到的結果F減去原圖頻域并且做隨機變換的逆變換就得到了水印的時域表示：
圖3 傅里葉變換的水印提取算法
對視頻幀提取水印的方法如圖3，先對視頻幀截圖，對截圖再進行一次傅里葉變換，得到頻域數據，對頻域幅度，即能量進行顯示，得出頻域幅度圖，就會顯示之前疊加的文字。
(2)基于DCT域的水印技術
離散余弦變換（Discrete Cosine Transform）屬于正交變換圖像編碼方法中的一種。離散余弦變量對于一副圖像，其大部分可視化信息都集中在少數的變換系數上。因此，離散余弦變量是數據壓縮常用的一個變換編碼方法，它能將高相關數據能量集中，使得它非常適用于圖像壓縮。
在傅立葉變換過程中，如果被展開的函數是實偶函數，那么其傅立葉變換中只包含余弦項，基于傅立葉變換的這一特點，人們提出了離散余弦變換。DCT變換先將圖像函數變換成偶函數形式，再對其進行二維離散傅立葉變換，因此DCT變換可以看成是一種簡化的傅立葉變換。其二維離散余弦變換定義如下式：
其中，
二維離散余弦反變換定義式：
其中，
基于DCT域的圖像數字水印技術的常見流程如圖4所示，圖像經過DCT變換后，把水印數據加到選好的頻域系數上，再利用IDCT還原圖像，從而完成水印的嵌入。
圖4 基于DCT的水印嵌入算法
(3)基于小波變換的水印技術
小波變換是一種窗口面積固定但其形狀可變的時頻局部化分析方法即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率,在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率,這正符合低頻信號變化緩慢而高頻信號變化迅速的特點所以被稱為數學顯微鏡。
人類視覺系統也和小波分解一樣,將圖像信息分成不同的部分,并且各個部分通過不同的通道進入視覺皮層,所分解的各個部分分別具有以下特性：（1）反映了圖像的空間位置信息，(2)反映了圖像的空間頻率信息(3)反映了圖像的方向信息水平、垂直、對角。因此在小波域選擇適當的水印嵌入位置和嵌入強度是非常重要的。
下圖5是將基于小波變換的水印算法應用于音視頻領域的具體流程：
圖5 基于小波變換的水印嵌入算法
水印提取的過程：
圖6 基于小波變換的水印提取算法
將帶有水印的視頻幀截圖進行二級小波分解，獲取低頻區域，依據嵌入的邏輯進行反計算提取水印，之后將提取的信息進行Arnold反置亂，從而得到水印圖像。
(4)基于機器學習的水印嵌入方法
為了進一步提升效果，一些研究者們也跟著流行的腳步，嘗試使用機器學習的方法實現隱形水印
圖7 RivaGAN網絡[1]
例如RivaGAN，其框架如圖7所示。Attention模塊根據原始圖像推導出目標數據的分布Attention Mask，Encoder模塊再利用這個數據將水印數據D嵌入視頻中。RivaGan在訓練過程中分別使用了一個Critic網絡評估畫面失真和一個Adversary網絡模擬主動攻擊，并且增加了人工設計的Noise網絡模擬常見的傳輸失真（包括縮放、裁剪、有損壓縮），以期同時在畫面失真和魯棒性方面得到較好的結果。
視頻水印溯源技術在多個領域具有廣泛的應用。以下是幾個主要的應用領域：
(1)數字版權保護
在數字媒體傳播過程中，視頻內容的版權保護一直是一個重要問題。視頻水印溯源技術可以為版權所有者提供有效的保護手段，防止未經授權的轉載和盜版行為。
(2)內容認證與可信度評估
視頻水印溯源技術可以用于內容認證和可信度評估。用戶可以通過水印信息來判斷視頻的真實性和完整性，避免受到虛假信息的誤導。
(3)犯罪偵查與網絡安全
視頻水印溯源技術在犯罪偵查和網絡安全方面也具有重要應用。通過追溯視頻的來源，可以幫助調查人員追蹤犯罪嫌疑人、打擊網絡謠言等。
視頻水印溯源技術作為一種有效的解決方案，可以幫助保護內容安全和版權歸屬，以及追蹤視頻來源。通過不同的技術原理和方法，可以嵌入和提取不同類型的水印信息。實際應用案例表明，視頻水印溯源技術在版權保護、內容認證和來源追蹤方面具有廣泛的應用前景。
隨著技術的不斷發展，視頻水印溯源技術將進一步完善和應用于更多領域。然而，同時也需要關注隱私保護和濫用風險等問題。在未來，通過視頻水印溯源技術的不斷創新和應用，可以為數字媒體領域帶來更安全、可信的環境。
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