自Android系統成為時代天驕，越來越多的Android通訊設備融入了人們生活，隨之Android平臺下通訊環境的安全性成為聚焦點，安全技術也需要在這一新的平臺下尋求最佳方案。

一、數字水印的嵌入與提取

1、水印位置的選取

水印的嵌入位置除了要孝慮安全性還要考慮對載體質量的影響對同級小波變換后的圖像，由多分辨率分析的思想可知，低頻子帶對圖像是最為重要的，有損壓縮、低通濾波、圖像縮放等操作都不會對這一部分數據造成太大的影響，考慮到水印的魯棒性，應將水印信息嵌入到圖像頻域分解后的低頻子帶為好。根據對HVS特性的研究可知考慮到水印的不可見性，水印應該盡量嵌入高頻子帶嘲。為了解決這一矛盾，又為了實現水印圖像的盲檢測，我們選擇在載體低、高頻分別嵌入水印的方案。

2、小波變換低、高頻分量提取

分解算法：

{pk}k∈z，{qk}k∈z∈l2(z)分別為低通濾波器系數和高通濾波器系數；(Wk)j和(Sk)j-1為相似信號；是的細節信號。

3、低頻水印嵌入

低頻域水印嵌入在密鑰設計時采用多次anrold置亂加密，具體步驟如下：

1)提取載體圖像L級變換系數，作為小波系數；

2)對水印圖像進行arnold置亂加密，對水印圖像做M次arnold變換，即：

得到置亂后的水印圖像。并進行I級Dbl分解；

3)水印嵌入：

f(p,q)為原小波系數，f(p,q)為嵌入水印后的小波系數；θ=1，2，3分別表示低頻、水平、垂直和對角線方向的小波系數；a，b表示印嵌入的強度，取值要由具體的水印和原始圖像決定，并要在水印的不可見性與魯棒性之間權衡舊。

4、高頻水印嵌入

高頻域水印嵌入時采用基于正交水印向量的STDM技術，下面先介紹STDM技術具體做法，如圖1所示。

s為水印向量，I為s的正交向量；H為s與I的和向量，Z為載體向量，“×”為向量的叉乘運算，“II*II2表示取L-2范數，D代表抖動量。XP是載體向量在水印向量上的投影，QDM根據需嵌入的水印信息Z去調制XP，得到世信息后與T-X向量加法合成即為嵌入水印后的圖像Yo擴展變換抖動調制(STDM)是基于量化索引調制的一類改良技術，利用抖動調制基本邏輯門去調制載體在水印變換信息向量上的投影來嵌入水印陰。如下圖， “O”和“×”分別代表按不同準則提取的載體信息特征點，Z代表水印的二值信息，為一個變化參量，可賦值0或1，Q0和Q1分別表示兩組量化器。

在水印嵌入時，根據水印的位信息，抖動調制器使用QO和Q1選擇將載體特征點量化到合適的特征點上去。如圖2所示：

調制輸出信號：

推導過程如下：

在水印檢測時，接收器在接受到的信息；

其中抖動信號D必須與嵌入時完全一致，在加密解密過程中抖動量D作為密鑰。檢測時通過判斷

的距離來提取水印信息位M。

二、實驗結果與分析

鑒于小波技術現階段比較成熟，本文主要針對高頻域水印進行測試，作者選擇一幅“荷花”的64×64的彩色圖像做水印，將該水印圖像嵌入到載體圖像為256×256的“水果”彩圖中。得到的嵌入水印后的圖像經過搭建的特定Android平臺傳輸后，在接收端提取出水印圖像，并做了一下對含水印圖像攻擊后，得到的水印圖像及相應的峰值信噪比PSNR和歸'土化相關系NC數值。，下面將測試圖像制表進行對比分析：

試驗結果表明，該技術具有很好的透明性，且提取出水印峰值信噪比PSNR為37.706 0，隱蔽特性較好，提取出的水印和原始水印的相似度為0.973 2。相比于高斯噪聲、椒鹽噪聲等，JPEG壓縮攻擊有非常好的魯棒性。但對旋轉攻擊的魯棒性太差，該技術有待于進一步改進。

小知識之STDM

又稱異步時分多路復用。為了提高TDM系統的利用率,可以使用按需分配的技術,即根據用戶需求動態分配時隙,以避免每幀中出現空閑的時隙.此時復用器傳輸的數據只來自正在工作的設備,這種動態分配時隙的工作方式稱為統計時分復用(Statistical Time Division Multiplexing,STDM)。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的std和android空间,ANDROID平台通讯中STDM加密技术的应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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