軒璐

(三門峽職業(yè)技術學院 信息傳媒學院，河南 三門峽 472000)

一種基于鄰域均值的DCT水印算法

軒璐

(三門峽職業(yè)技術學院 信息傳媒學院，河南 三門峽 472000)

基于離散余弦變換(DCT)，分析了變換后單個系數(shù)和區(qū)塊系數(shù)均值在各類常見攻擊中的穩(wěn)定性，為提高算法的魯棒性，提出了一種利用鄰域均值（NM）間關系確定嵌入方式，并將嵌入能量分散嵌入到 DCT 區(qū)塊的盲水印算法。實驗表明，算法在確保不可見性的基礎上，對魯棒性有較大提升。

鄰域均值（NM）；離散余弦變換；魯棒性；數(shù)字水印

引言

數(shù)字水印技術是目前應用普遍的多媒體版權保護 手段之一[1]。 伴隨著多媒體 應 用的日益普 及 ，如何設計出穩(wěn)定且易實現(xiàn)的數(shù)字水印方案成為學界研究的主要問題[2]。 傳 統(tǒng) 的 數(shù)字水印技術 主 要分為空域和頻域兩種， 一般來說空域算法較為直接，易于實現(xiàn)，但對于各類攻擊的魯棒性較差，目前應用較少。所以目前主要研究都集中在計算較為復雜，但魯棒性較好的頻域水印嵌入[3]。 在頻域 水 印研究中，研究的問題主要集中在載體圖像的水印容量、水印嵌入點的選擇以及水印嵌入強度等方面。水印研究的重點就是通過以上三個方面的研究力求達到不 可 見性與魯棒 性 的平衡[4]。

文獻[5]提 出 了一種 基 于 關系 的 DCT 域 算法 ，算法以載體圖像 8*8DCT 變換的（5，2）和（4.3）位置值的大小關系為嵌入條件，將置亂的水印信息通過位置交 換的方式插入 到以上兩點。 文獻[6]利用 8*8DCT變換矩陣（3，3）、（4，4）位置周圍 4 個點的均值作為插入系數(shù)實現(xiàn)水印在以上兩點的插入。以上兩種方法較好地實現(xiàn)水印的不可見性，但水印插入基于單值得修改，在各類攻擊中受到影響較大，魯棒性上仍存在改進的空間。筆者利用人類視覺系統(tǒng)特性，提出了一中基于關系的鄰域均值的水印算法，將水印插入能量分散在 DCT變換的多個位置中， 有效地提高了針對多種攻擊的抗干擾性，在保證不可見性的基礎上，對魯棒性有明顯提高。

1 算法準備

1.1 離散余弦變換

離散余弦變換相關性能夠接近最佳變換 K-L變換，具有算法強度小，可分離性好等優(yōu)點。 被廣泛應用圖片水印算法中。其變換公式與逆變公式見〈1〉、〈2〉。

式中，x，y，u，v=0，1，…，N-1。

二維離散余弦逆變換公式為

式中，x，y，u，v=0，1，…，N-1。

1.2 DCT 變換系數(shù)穩(wěn)定性分析

文 獻[5]、[6]均 選 用 DCT 變 換 中 頻 系 數(shù) 中 某 個 固定位置值進行水印嵌入，為分析固定值的穩(wěn)定性需要進行穩(wěn)定性分析。 具體做法是，提取待檢測圖片綠色分量進行 8*8 的 DCT 變換， 提取每個矩陣文獻[5]使 用 的 （5.2）位 置 的 數(shù) 值 與 圖 片 受 到 乘 性 噪 聲攻擊（0.05）、高斯濾波噪聲攻擊（4*4，0.5）以及均值濾波攻擊（3*3）后的數(shù)值進行比較，觀察其變化幅度，結(jié)果如圖（1）。 在此基礎上，本文提出將 DCT 變換后矩陣 (1，3)、(2，3)、(1，4)、(2，4)位置的均值進行上述實驗，結(jié)果如圖（2）。 通過分析，我們可以看出均值攻擊后的變化幅度遠遠小于單值的變化幅度。即均值的抗干擾能力強于均值，更換載體圖片進行多次實驗，實驗結(jié)果一致。

圖1 單值攻擊變化比較

通過實驗可以得出結(jié)論，若將水印信息以多個點均值的形式進行同樣強度的嵌入，較單點嵌入具有更強的抗干擾能力。

圖2 均值攻擊變化比較

2 水印算法

2.1 水印預處理

受到載體圖像嵌入容量的限制，一般采用灰度圖像作為水印，水印在嵌入前必須進行處理，將水印變換為一個置亂后二進制序列，置亂的主要目的是消除水印各像素點的相關性，以此應對剪切等攻擊。 本文選擇 Arnold 變換進行水印置亂。 具體做法是將 32*32 的水印圖像依照公式〈3〉變換得到二進制序列W。

其中M為水印圖像的長或?qū)挕?/p>

2.2 水印嵌入過程

水印的嵌入流程如圖4， 將載體圖像的綠色分量進行 8*8 分塊，對每個分塊進行 DCT 變換，然后根據(jù)兩個選定均值塊的平均值大小關系進行水印嵌入。 最后將嵌入水印信息的綠色分量 DCT 逆變換后與紅色、藍色分量合并得到含水印的圖像。

圖4 水印嵌入流程

算法具體步驟為：

第 一 步， 利用公式〈3〉對水印圖片進行 N 次Arnold 置亂，得到一個 M*M 的一維二進制序列 W'。

第二步，提取載體圖像綠色分量G，對G實施8*8 的 DCT 轉(zhuǎn)換， 得到矩陣其中 IDCIL（i,j）1〈i,j≤8 即 AC 系數(shù)。式〈4〉、〈5〉進行水印嵌入, 其中 T 是防止差值過小設置的閥值。

第 四 步 ， 對 所 有 的 I*DClT進行 IDCT 運算，可以得到含有水印信息的載體圖像綠色分量。

第五步，將提取到的綠色分量與紅色、藍色分量合并，得到含水印信息的載體圖像，水印嵌入結(jié)束。

2.3 水印提取

水印詳細提取過程可見圖5， 含有水印的載體圖像進行嵌入逆過程即可得到水印信息，具體步驟可歸納為：

第一步， 對獲得的圖像進行圖像進行 RGB 提取，對其中的綠色分量進行 8*8DCT 轉(zhuǎn)換。

第二步，根據(jù)公式〈6〉提取嵌入信息。

第三步，根據(jù)順序?qū)⑻崛〉那度胄畔⒔M成一維二進制序列 W*，對 W*進行 Arnold 逆變換，即可得到最終提取結(jié)果。

圖5 水印提取過程

4 實驗結(jié)果分析

本文在 Matlab7.0 環(huán)境下進行仿真測試， 載體圖像與水印圖像 (見圖 6), 分別為 256*256 的彩色Lena 圖像以及 32*32 的二值圖。測試采峰值信噪比(PSNR)評價算法的不可見性，歸一化相關系數(shù)(NC)來定量的評價算法的魯棒性。

4.1 不可見性

通過圖 7 與圖 6Lena 圖的對比，肉眼無法分辨有明顯的不同，計算 PSNR 值為 31.9844，可以得出結(jié)論本文算法具備較好的不可見性。

圖6 嵌入水印圖片與水印

圖7 嵌入后圖片與提取水印

4.2 魯棒性分析

為驗證算法的魯棒性，本文采取了部分常見攻擊測試，具體數(shù)據(jù)見表 1。

表1 在不同攻擊下水印提取平均成功率

通過數(shù)據(jù)可以得出結(jié)論，本算法在應對各種攻擊時表現(xiàn)出較強的性能，具備一定的應用價值。

5 結(jié)論

對 DCT轉(zhuǎn)換中頻系數(shù)的單數(shù)和均值在各類攻擊中的穩(wěn)定性進行了測試，在測試數(shù)據(jù)分析的基礎上提出了一種基于關系的鄰域均值 DCT水印算法。 通過仿真實驗，證明新算法具有良好的不可見性和魯棒性。

[1]LI Lizhong，GU Qiaolun，GAO Tiegang．A zero-watermarking algorithm based on fuzzy adaptive resonance theory［C］/ /Proc． FSKD '09． Tian-jin： IEEE Press，2009： 378～382．

[2]魯曉 輝,金 淵智.基于 MPEG-2 的視 頻水 印算法[J].計算 機應用與軟件，2014(10)：144～146.

[3]熊祥 光,王 端理.基于 HVS 和關系 的 DCT 域 彩色圖 像水 印方案[J].計算 機工程 與科 學，2014(02)：311～316.

[4]武風 波,汪 峰.基于 HVS 的 小波變 換數(shù) 字圖像 水印 算法[J].應用 光學，2014(02)：311～16.

[5]徐 金 東,黎 洪 松,倪夢瑩 ，等一 種 基 于關系 的 DCT 域 數(shù) 字 水印改進算法[J].北京師范大學學報(自然科學版)，2007(01)：57～59.

[6]謝斌 ，劉 珊，任克 強，等基 于 DCT 的自 適應 多重彩 色圖 像盲水 印算法 ［J］．電 視技 術，2014,38(9)：21～24.

（責任編輯 梁紅艷）

TP391.41

：A

：1671-9123（2014）04-0116-03

2014-11-10

軒璐(1981-)，女，河南三門峽人，三門峽職業(yè)技術學院信息傳媒學院講師。