由於數位科技的進步讓數位影像快速的分享於世界角落。數位影像是由數位 資料所組成，因數位資料具有容易修改的特性，在大量及快速的分享下，可能被 數位影像處理軟體所竄改而失去原始樣貌。一般人除了難以分辨真偽之外，也讓 數位影像的可信度受到質疑。如何將影像資訊的版權及擁有者的相關資訊結合到 影像本身，就形成了非常迫切的需求及議題。數位浮水印(digital watermarking) 就是一個最常見的有效解決方案，可用以保護各種數位資訊避免其受到非法使 用。
目前數位浮水印應用於影像視訊與音訊等技術上[1-5]，在影像的應用上，包 含了一張藏匿影像(cover image)及數位浮水印(watermark)；其技術上有二個主要 架構：
1. 嵌入程序：將浮水印嵌入至數位影像中。
2. 擷取程序：從數位影像中擷取先前嵌入的浮水印。
數位浮水印的嵌入，是將原作者象徵性的資訊或圖樣以浮水印的型態，嵌入到數 位影像之中。未來若發生版權爭議時，希望透過此一技術，將嵌入在數位影像的 認證資訊取出，作為版權認證的依據。被嵌入的浮水印必須能夠抵抗有意或無意 的竄改，這些竄改的動作我們稱之為「攻擊」。受攻擊後的數位影像為了找回原 作者的資訊，必須經由擷取程序，將先前嵌入的浮水印擷取出來。因此浮水印技 術有兩個重要的特性必須考慮：
1. 不可視性(imperceptibility)：被嵌入浮水印的數位檔案，在視覺或聽覺上，
要盡可能的維持原有的品質。
2. 強韌性(robustness)：數位影像受到攻擊後，還能從中擷取出浮水印，並且 能夠滿足視覺需求。
數位浮水印技術的嵌入方法從嵌入方法的觀點來看，大致可分為兩種：一種
是空間域(spatial domain)[2-6]，另一種是轉換域(transformation domain)。
• 空間域數位浮水印：早期的影像浮水印研究主要是發展在空間域中，透過修 改影像的顏色，進而將浮水印嵌入。最早的文獻是 1994 年由 Schyndel 等人[2]
提出的 LSB(Least Significant Bits)演算法。此方法是經由一組隨機序列決定浮 水印的每一個位元，再將浮水印的資訊位元嵌入灰階影像中較不重要的位 元，這也是浮水印技術中最簡單又容易實現的方法。優點是作法簡單，且嵌 入浮水印後有良好的不可視性，因此有很好的影像品質；但缺點是浮水印無 法抵抗攻擊，容易被不法人士惡意破壞，即強韌性很差。
• 轉換域數位浮水印：利用特定的數學公式將影像的顏色轉換成頻率域，再將 浮水印嵌入至不同頻率成份訊號以滿足不同需求。當嵌入至高頻訊號，較不 容易被人眼視覺系統所察覺；若嵌入至低頻成份訊號，由於像素變化度較高 因而不容易被破壞。比較常見的有離散餘弦轉換(discrete cosine transform, DCT)[7-11]、離散傅立葉轉換(discrete Fourier transform, DFT)[12]、離散小波 轉換(discrete wavelet transform, DWT)[12-14]、與奇異值分解(singular value decomposition, SVD)[15-23]。DCT、DFT 或 DWT 都是將影像從空間域轉換為 頻率域的轉換技術。其過程是將影像的顏色經由轉換公式，將空間域轉換為 頻率域，再修改轉換後得到的頻率值進行嵌入的動作；嵌入後經由過反轉換 公式，將修改後的頻域值轉換回空間域的顏色。其優點除了可以有效的將影 像中各個像素的關聯性打散之外，還提供了多重解析度與多頻率的特性，使 得在處理聲音、影像及視訊等資訊時的彈性較大；因此，近年來被廣泛的應 用在影像處理、資料壓縮以及資訊隱藏等研究領域。SVD 嵌入法是透過矩陣 分解公式，將藏匿影像分解成為三個二維矩陣，分別是 U 矩陣、S 矩陣以及 V 矩陣，接著透過修改這三個矩陣進行浮水印嵌入的動作。目前有許多學者提 出混合兩種轉換法的嵌入方法，希望能夠結合不同轉換域的優點，得到更好 的成果。其中 DCT 結合 SVD 的文獻有[24-27]，其嵌入過程是將影像透過 DCT 轉換成頻率域後進行 SVD 分解，嵌入浮水印後經由過反轉換公式，取回空間
域的顏色。DWT 結合 SVD 的文獻有[28-31]，其嵌入過程是將影像透過 DWT 轉換成頻率域後進行 SVD 分解，其分解後的頻域值嵌入浮水印，再經由過反 轉換公式，取回空間域的顏色。轉換域的浮水印嵌入方法具有很好的強韌性，
能夠抵抗攻擊，但不可視性比空間域差。
面對不可視性與強韌性間的取捨，可視為一種最佳化問題。因此，有許多學 者透過人工智慧等相關演算法求得最佳解答；其中，使用較為廣泛的演算法有遺 傳演算法(genetic algorithm, GA)[33-38]。在 2001 年，Wang 等人[34]提出使用遺 傳演算法求解 LSB 嵌入法的最佳化。於 2004 年，Shieh 等人[35]則是使用遺傳演 算法尋求 DCT 嵌入法的嵌入位置。其目的是希望利用遺傳演算法來決定浮水印 的最佳嵌入位置，以提昇浮水印的不可視性與強健性。
在本論文中，我們提出了一個基於 DWT-DCT-SVD 之數位浮水印技術，配 合遺傳演算法在嵌入的強度及參數上求取最佳解，藉以提高影像視覺品質及浮水 印強韌性。實驗結果顯示，本方法在某些影像處理攻擊下具有很好的強韌效果。
本論文的架構如下：第二章回顧一些數位浮水印的基本概念，第三章則介紹本文 所提出的方法，第四章是實驗結果與討論，第五章為結論與未來研究的方向。