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        基于多通道HVS和DW T-DCT相結(jié)合的彩色圖像水印算法

        2012-01-30 03:49:44貝依林周京偉
        泰山學(xué)院學(xué)報(bào) 2012年3期
        關(guān)鍵詞:數(shù)字水印魯棒性復(fù)雜度

        貝依林,周京偉

        (泰山學(xué)院信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,山東泰安 271021)

        1 引言

        所謂數(shù)字水印技術(shù),就是將數(shù)字、序列號、文字、圖像標(biāo)志等版權(quán)信息嵌入到多媒體數(shù)據(jù)中,以起到版權(quán)保護(hù)的作用.除此之外,數(shù)字水印還在真?zhèn)舞b別、隱藏通信、標(biāo)志隱含等方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值.由于這些在商業(yè)上有著巨大的應(yīng)用前景,數(shù)字水印已經(jīng)引起國際學(xué)術(shù)界與企業(yè)界的廣泛關(guān)注.

        隨著新一代圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000的提出,小波變換越來越受到重視.小波變換通過對一幅圖像進(jìn)行多級小波分解后,可以同時(shí)得到圖像在空間域和頻域上變化的信息,克服了傳統(tǒng)傅立葉變換和余弦變換無法很好體現(xiàn)圖像時(shí)頻特性的缺點(diǎn),特別是克服了馬賽克現(xiàn)象.不過現(xiàn)在廣泛應(yīng)用的JPEG壓縮是以DCT變換為基礎(chǔ)的,并且離散余弦變換將其能量的大部分集中于頻率域的一個(gè)小范圍內(nèi),描述不重要的分量只需要較少的比特?cái)?shù),DCT變換正是因其具有解相關(guān)能力和聚能作用,因此可改善隱藏算法的性能,所以DCT變換在數(shù)字水印領(lǐng)域也有其不可取代的重要性.

        目前基于實(shí)際應(yīng)用情況,彩色圖像水印保護(hù)日益成為人們研究的重點(diǎn),做法一般是將水印嵌入到亮度通道或者是單色通道,如Kutter等人利用人類視覺系統(tǒng)對藍(lán)色變化最不敏感的特點(diǎn),修改藍(lán)色通道像素值進(jìn)行水印的嵌入,此類算法的不足之處在于水印嵌入量較小.

        本文根據(jù)小波變換的種種優(yōu)點(diǎn),以及DCT變換在數(shù)字圖像領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了一種基于在多通道內(nèi)進(jìn)行小波域中頻嵌入與DCT變換相結(jié)合的算法,既與現(xiàn)有的JPEG壓縮方法兼容,又具有抗JPEG2000壓縮的能力,又充分利用了YCbCr顏色空間的獨(dú)立性,增加了水印的嵌入量,并且較容易實(shí)現(xiàn).實(shí)驗(yàn)證明,這種算法既保證了圖像具有良好的視覺效果,又對剪切、JPEG壓縮、加噪聲等圖像操作均具有良好的魯棒性.

        2 色彩空間概述

        根據(jù)JPEG標(biāo)準(zhǔn),RGB色彩空間要轉(zhuǎn)換為亮度與色度(YCbCr)空間.因此為了增強(qiáng)隱藏算法在JPEG壓縮下的穩(wěn)健性,本文提出的彩色圖像隱藏方法是在YCbCr色彩空間下進(jìn)行的,而且YCbCr彩色模型中解除了色度與亮度通道間的相關(guān)性,提高了空間獨(dú)立性.另外,YCbCr彩色模型中將亮度通道分離出來,而亮度通道對視覺感覺是最重要的,相對來說色度通道對視覺感覺就不是那么重要,因此在這樣的空間模型下針對人類視覺的感覺對載體圖像的不同通道進(jìn)行水印的添加,從而不影響人觀看的感覺.

        RGB色彩空間和YCbCr色彩空間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下:

        其中Y代表亮度信息,Cb,Cr是兩個(gè)彩色分量,代表色度信息.

        3 算法

        為使算法的嵌入量得到保證并具有良好的魯棒性與透明性,本文在Y,Cb,Cr三個(gè)通道中都嵌入水印信號,下面以Y分量為例做算法說明,其余兩個(gè)通道類似.

        3.1 嵌入位置選擇

        首先將圖像分成8×8互不重疊的塊,由于比較復(fù)雜的圖像塊具有較好的視覺掩蔽特征,我們可以利用這一特征,根據(jù)實(shí)際需要在塊中分別嵌入不同量的水印信息.可以在較復(fù)雜的塊中嵌入水印量多一些,在相對不復(fù)雜的塊中嵌入量少一些,甚至不嵌入.目前,有許多方法可以計(jì)算塊的復(fù)雜度,在圖像特征提取中通常用紋理特征、邊緣特征來表征圖像的復(fù)雜度,紋理越復(fù)雜、邊緣越多,說明圖像復(fù)雜度越高,視覺掩蔽效果越好,可以嵌入的水印量就越多.通過計(jì)算圖像梯度的平均值來表征紋理的復(fù)雜度是常用的一種方法,通常梯度平均值越高,紋理特征越明顯,塊的復(fù)雜度就越大.本文通過計(jì)算塊的平均梯度值來確定塊的復(fù)雜度.

        記X方向和Y方向的梯度為E(i,j):

        梯度幅值為|E(i,j)|:

        本文使用Sobel邊緣檢測算子來計(jì)算梯度幅值.Sobel算子表示如下:

        塊(p,q)的平均梯度幅值在這里表示為Me(p,q):

        每一個(gè)8×8塊中所選擇系數(shù)的數(shù)量與在該塊嵌入的水印數(shù)量相同,且所選系數(shù)的位置與水印嵌入位置一一對應(yīng).由于復(fù)雜塊的視覺掩蔽性好,魯棒性強(qiáng),所以根據(jù)復(fù)雜度來確定每一塊所選系數(shù)的數(shù)量和塊嵌入量num(p.q),nump.q由以下公式?jīng)Q定:

        將密鑰K2作為偽隨機(jī)發(fā)生器種子,從所有塊中選擇N×N個(gè)中頻系數(shù)組成一個(gè)N×N大小的矩陣Yn'.其中T1=100,T2=80.

        3.2 水印嵌入

        以Y分量為例.

        3.2.1 水印置亂

        利用密鑰K1將水印置亂,這樣做的目的在于增加安全性,同時(shí)增強(qiáng)抵抗剪切攻擊的魯棒性.

        3.2.2 色彩空間轉(zhuǎn)換

        將原始的彩色圖像由RGB格式轉(zhuǎn)換為YUV格式,并提取Y分量.

        3.2.3 小波變換

        對提取的圖像Y分量分成8×8的塊,作三層小波變換,變換結(jié)果如圖2所示.

        3.2.4 DCT變換

        對LL3、HH3子帶分塊,分成4×4的塊,并對每一塊作DCT變換.

        3.2.5 嵌入水印

        具體嵌入方法如下所示:

        將每塊的16個(gè)系數(shù)按Z字形排列,選擇除DC系數(shù)以外的最重要的系數(shù)記為M,其值的絕對值的一半為A.將水印嵌入到LL3及HH3子帶中的DCT塊里,選擇除DC和系數(shù)M以外的若干系數(shù)嵌入水印(一般為中高頻位置的系數(shù),設(shè)系數(shù)值為N),設(shè)定嵌入因子為P,水印值為w.

        其中嵌入因子P的大小可適當(dāng)選取,如果P非常大,則影響圖像的視覺效果,如果P特別小,則魯棒性較差.根據(jù)實(shí)驗(yàn),本文選取P值為6.

        3.2.6 得到含水印圖像

        將嵌入水印的子圖作DCT反變換,并作反置亂.進(jìn)而繼續(xù)將圖像作DWT反變換,并將YCbCr格式轉(zhuǎn)換為RGB格式,得到含水印圖像.

        3.3 提取算法實(shí)施步驟

        水印提取是嵌入的逆過程,下面仍以Y分量為例說明過程.

        3.3.1 色彩空間轉(zhuǎn)換及頻域變換

        將含有水印的宿主圖像由RGB格式轉(zhuǎn)換為YCbCr格式,并提取Y分量,基于8×8分塊作三重小波變換.

        將LL3、HH3子帶分塊,對每一塊作DCT變換.

        3.3.2 提取水印

        設(shè)嵌入水印后的系數(shù)絕對值為N',將每塊的16個(gè)系數(shù)按Z字形排列,選擇除DC系數(shù)以外的最重要的系數(shù)記為M,其值的絕對值的一半為A'設(shè)提取出的水印值為w'

        用密鑰K1將提取的水印作反置亂,得到最后的提取出的水印結(jié)果.

        4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

        選擇一幅512×512的圖像作為測試圖像,64×64的二值圖像作為水印,使用PhotoShop7.0對水印圖像進(jìn)行了一系列的攻擊,以下是圖1、表1、表2幾種攻擊所提取出水印結(jié)果.

        圖1

        表1 各種攻擊和水印檢測結(jié)果

        表2 各種攻擊提取的水印效果圖

        從攻擊結(jié)果來看,該水印算法對剪切、JPEG有損壓縮有很好的魯棒性,同時(shí)對模糊、噪聲也具有較好的魯棒性,但是對旋轉(zhuǎn)的魯棒性略有欠缺.

        5 結(jié)論

        本文提出了一種有效的數(shù)字水印方案,該算法利用DWT和DCT變換相結(jié)合,并提出了較新穎的水印嵌入位置,權(quán)衡了水印的不可視性和魯棒性,經(jīng)過二次加密,將水印嵌入到了圖像的小波中頻區(qū)域,具有計(jì)算簡單、算法容易實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn).試驗(yàn)結(jié)果和攻擊測試表明,該算法對剪切、JPEG、加噪聲、銳化等圖像操作具有很好的魯棒性,尤其是對剪切、JPEG等操作.但此方法在旋轉(zhuǎn)的情況下還缺乏足夠的穩(wěn)健性,還需要在今后做進(jìn)一步的改進(jìn).總的來說,本算法在檢測過程中不需要原始圖像,此外計(jì)算也很簡單,是一種比較有效的數(shù)字水印算法.

        [1]Lin SD,Chen C F.A robust DCT-based watermarking for copyright protection[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics,2000,46(3):415-421.

        [2]Juan Hernandez,R Amado Martin.DCT-Domain Watermarking Techniques for Still Images:Detector Performance Analysis and a New Structure[J].IEEE Trans on Image Procressing,2000(1).

        [3]M.Kutter,F(xiàn) Jordan,F(xiàn)Bossen.Digital signature of color images using amplitudemodulation[J].Journal of Electronic Imaging,1998(7).

        [4]Ding-Yun Chen,Ming Ouhyoung,Ja-LingWu.A Shift-resisting Public Watermark System for Protecting Image Processing Software[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics,2000,46(3).

        [5]C T Hsu,JLWu.Hidden digital watermarks in images[J].IEEE trans.On Image Processing,1999,8(1).

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