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        圖像的可逆水印算法研究

        2012-09-28 09:37:14

        楊 超

        (煙臺職業(yè)學(xué)院,山東 煙臺 264670)

        數(shù)字水印技術(shù)的基本思路是在現(xiàn)今流行的數(shù)字技術(shù)產(chǎn)品(數(shù)字視頻、數(shù)字圖像和數(shù)字音頻等)中嵌入不可見或者微小的信息,用來證明數(shù)字產(chǎn)品的一些版權(quán)問題歸屬和擁有權(quán)等,信息隱藏技術(shù)包含了數(shù)字水印技術(shù),在實際應(yīng)用中,數(shù)字水印技術(shù)常被用來標(biāo)注和證明產(chǎn)品的真實可靠性,證明是否盜版行為或者為客戶提供一些附加的產(chǎn)品信息[1].經(jīng)通過將近20年的研究,數(shù)字水印技術(shù)已漸漸發(fā)展成熟.在目前,大多數(shù)研究者們的目光主要集中在數(shù)字圖像水印研究方面,對音頻水印的研究的關(guān)注就相對于來說比較少了.

        1 可逆水印算法的優(yōu)點

        現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,水印技術(shù)也在不斷前進(jìn),可逆水印算法是在數(shù)字水印算法的基礎(chǔ)上形成的,但是它可以更好的填補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)字水印算法的缺陷.可逆水印算法為分析信號提供了更加精確的方法,它首先是把信號頻帶進(jìn)行劃分,一般都是劃分為多個層次,然后進(jìn)一步分解數(shù)字轉(zhuǎn)換沒有細(xì)分的高頻信號,并提取信號特征自適應(yīng)選擇相應(yīng)的頻帶,匹配信號譜,這樣可以改善的時頻分辨率.可逆水印算法可以在保持大小不改變的情況下,進(jìn)行冗余的傳遞,是因為它保證了表示這些信息能量所需要的系數(shù)的個數(shù)的不改變,這也就是說數(shù)字水印中的信息并不是在數(shù)字圖像的分解系數(shù)組中平均分布的,同時這些系數(shù)之間又是存在著相互制約的關(guān)系的,這是一個很好的混合操作,使得傳統(tǒng)的攻擊——基于數(shù)理統(tǒng)計方法創(chuàng)建沒有效果.

        2 圖像可逆水印算法研究

        2.1 圖像的L S B算法

        圖像的L S B算法的實現(xiàn)比較簡單,其形成水印圖片的步驟為[2]:

        2.1.1 對于最初開始需要加載的水印圖像,要把它最初由10進(jìn)制表示的時/空域像素值轉(zhuǎn)換成2進(jìn)制表示,下面的圖1作為一個例子來展示.

        圖1

        2.1.2 使用二進(jìn)制秘密信息每一位的信息替換為相應(yīng)的矢量數(shù)據(jù)最低有效位,假設(shè)能夠嵌入秘密信息的二進(jìn)制序列[011000100],替換過程如圖2顯示了.

        圖2

        將包含機(jī)密信息的二進(jìn)制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制像素值,從而獲得包含機(jī)密信息的圖像,如圖3顯示.

        圖3

        L S B算法提取水印步驟如下:

        將隱藏秘密信息十進(jìn)制像素轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制數(shù)據(jù),如圖4顯示.

        圖4

        將二進(jìn)制數(shù)據(jù)的最低有效位提取出來,即為秘密信息序列[011000100].如圖5所示.

        圖5

        2.2 基于差分圖像的可逆水印算法

        在差分圖像的基礎(chǔ)上建立的可逆水印算法可以實現(xiàn)通過預(yù)處理過程和嵌入過程,提取和恢復(fù)過程中等等來實現(xiàn)[3-4].

        2.2.1 預(yù)處理過程

        對于已經(jīng)得到的差分圖像函數(shù)D(i,j),可以求出其直方圖的最高值點pm,那么pm和-pm是在差分圖像像素圖形之中出現(xiàn)的最大數(shù),我們可以把這個最大數(shù)記為mpm.接下來,我們就要考察pm點在直方圖上的上下相鄰近的點(即為 pm-1、pm+1).把 pm-1、pm+1對應(yīng)的直方值找出來,取其中較大者,可記為mpmn,相應(yīng)的像素值(pm-1或pm+1)可記為pmn.這樣我們就可以直接地比較pm和pmn的大小,其中較大者要記為ph,對應(yīng)的直方值要記為mph,相對較小者要記為pl(ph=pl+1),較小者的直方值要記為mpl.接下來我們就要考慮嵌入水印的問題,這里我們是通過移動PSNR、ph(=pl+1)和 ph+1,以及 ph+2這四點的直方值來實現(xiàn)的.這樣一來,我們知道的嵌入容量就為mph+mpl.

        2.2.2 嵌入過程

        在嵌入過程中,我們需要考慮如何把水印序列W嵌入到載體圖像I(i,j)中.為了解決這個問題,首先,我們需要通過平移把 D(i,j)差分圖像函數(shù)在點±(pl+1)和點±(ph+1)的直方值清空.如果ph的值小于或者等于差分圖像函數(shù)在某一點的像素值,我們就要把原始載體圖像中所有奇數(shù)列所對應(yīng)的像素值加上2.如果-ph大于或者等于差分圖像函數(shù)在某一點的像素值,就要把原始載體圖像中所有對應(yīng)的奇數(shù)列對應(yīng)的像素值減去2.最后,把修改后的差分圖像函數(shù)記為 J(i,j).

        在對差分圖像函數(shù)進(jìn)行修改后,就需要通過修改后的差分圖像函數(shù)的直方圖間接的修改原始的載體圖像,在其中嵌入進(jìn)水印序列.首先,逐個點逐個點的查詢修改后的差分圖像J(i,j),在查詢的過程中,如果遇到某一點的像素值為±(ph+2)或者±pl,在此需要考察準(zhǔn)備被嵌入的水印序列位.如果水印序列位為1,那么J(i,j)在這一點的值就要被修改:如果水印序列位為-pl,那么J(i,j)在這一點的值就要減去1最終變?yōu)?(pl+1),就是把初始載體圖像中的奇數(shù)列所對應(yīng)的像素點減 1;如果水印序列位為 pl,那么 J(i,j)在這一點的值就要加上1變?yōu)閜l+1,就是把初始載體圖像中的奇數(shù)列所對應(yīng)的像素點加1;如果水印序列位為ph+2,那么J(i,j)在這一點的值就要減去1變?yōu)閜h+1,就是把初始載體圖像中的奇數(shù)列所對應(yīng)的像素點減1;如果水印序列位為-(ph+2),那么 J(i,j) 在這一點的值就要加上 1變?yōu)?-(ph+1),就是把初始載體圖像中的奇數(shù)列所對應(yīng)的像素點加 1.而如果水印序列位為 0,那么 J(i,j)在這一點的值就不需要做任何修改.接著查詢,一直持續(xù)到 J(i,j)中第二次出現(xiàn)像素值±ph或±pl為止,接著依然根據(jù)水印序列位的值,進(jìn)行新一輪的循環(huán)修改中.循環(huán)修改結(jié)束后,被嵌入水印后的載體圖像的奇數(shù)列Iw(i,2j+1)是可以有下面的推導(dǎo)得出來的:若 W(u,v)=1,J(i,j)=±ph或者±pl,并且 J(i,2j+1)=Iw(i,2j+1),即偶數(shù)列沒有發(fā)生變化,那么偶數(shù)列的像素值Iw(i,2j)=I(i,2j).

        2.2.3 復(fù)原圖像和提取水印的過程

        在可逆水印算法中,水印嵌入圖片后提取水印和復(fù)原圖像的過程是一個逆向的水印嵌入過程.

        對于灰度大小為M×N的已嵌入水印的圖像Iw(i,j),在接收端求出它的差分圖像函數(shù) Dw(i,j)=M×N/2.在整個差分圖像函數(shù)中進(jìn)行查詢,其中水印序列值是由下式提出的:與此同時,得到過渡復(fù)原圖像函數(shù)為Rr(i,j):與之相對應(yīng)的Rr(i,j)可以記做r(i,j)的差分圖像函數(shù).最終要修改得到的過渡圖像函數(shù)R(i,j)就需要通過反向移動Rr(i,j)的直方圖上的點間接得到.

        這個過程表現(xiàn)為:首先復(fù)原圖像函數(shù)的奇數(shù)列可以求出為Ir(i,2j+1):因為在整個復(fù)原過程中圖像函數(shù)的偶數(shù)列一直沒有發(fā)生變化,所以可求得Ir(i,2j)=Rr(i,2j).

        2.2.4 實驗結(jié)果和結(jié)果分析

        在仿真實驗中,我們選取的測試圖像是標(biāo)準(zhǔn)化的圖像.通過實驗數(shù)據(jù)和計算可得ph=2,pl=1,與它們相應(yīng)的最大值直方值對分別為18,129和20,301,由此可以得到,圖片的嵌入容量達(dá)到了38,430位.從圖1中可以看到我們選取了大小128×128像素,(即16,384位)的二值標(biāo)志圖像作為最終的待嵌入的水印圖像.

        從實驗結(jié)果中可以看出,盡管在水印嵌入過程中修改了兩個最大值直方點,但最終把這些修改反射到初始載體圖像上形成的改動卻極其微小,這樣微小的改動人類視覺系統(tǒng)根本就無法辨別出來,但是形成的水印圖片的質(zhì)量卻是非常完善的.實際情況中,由實驗數(shù)據(jù)計算得到的已形成的水印圖片的PSNR值等于46.399dB.由此可以看出,在PSNR保持比較高的情形下,應(yīng)用我們提出的在差分圖像的基礎(chǔ)上建立的可逆水印算法,會使得圖片的嵌入容量提高很多.

        〔1〕劉振華,尹萍.信息隱藏技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

        〔2〕王朔中,張新鵬,張開文.數(shù)字密寫和密寫分析——互聯(lián)網(wǎng)時代的信息戰(zhàn)技術(shù)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2011.

        〔3〕SalleeP.Model—Based Steganography[C]//In Proceedings of International Workshopon Digital Watermarking.Berlin:Springer-Verlag,2004:154—167.

        〔4〕Guomng Xuan,Yun Q,Shi,Jianjlong Gao,eta1.Steganal ysisbasedon Multiple Features Formedby Statistical Moments of Wavelet Character-istic Functions[C]//Proceedings of Seventh International Workshop on Information Hiding.Springer—Verlag,2005,3727:262—277.

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