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        基于NSCT域系數(shù)序不變性的抗打印掃描水印算法

        2015-10-14 09:59:02羅鵬
        卷宗 2015年10期
        關(guān)鍵詞:數(shù)字水印

        羅鵬

        摘 要:為了提高水印檢測(cè)效率,本章提出了一種可以嵌入表達(dá)圖像基本語(yǔ)義極性矩陣的抗打印掃描數(shù)字水印算法。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)圖像經(jīng)過(guò)NSCT分解后,同方向子帶系數(shù)序關(guān)系在打印掃描前后得到了很好的保持。因此依據(jù)待嵌入水印信號(hào),通過(guò)改變或保持中頻帶某一方向相鄰兩級(jí)子帶系數(shù)的序關(guān)系實(shí)現(xiàn)水印嵌入。基于非抽樣輪廓小波(NSCT:NonSampled Contourlet Transform)分解的多方向性、多分辨率性和非抽樣特性,使得水印算法具有良好的視覺(jué)不可見(jiàn)性和較大的嵌入容量。

        關(guān)鍵詞:數(shù)字水?。籒SCT;抗打印掃描

        1 算法實(shí)現(xiàn)方案

        1.1 水印信號(hào)生成

        盡管打印掃描過(guò)程造成含水印圖像嚴(yán)重降質(zhì),但是打印掃描前后圖像表達(dá)的基本語(yǔ)義沒(méi)有變化,即Baboon圖像表達(dá)的語(yǔ)義沒(méi)有變成Lena圖像的語(yǔ)義。因此為了利用這一規(guī)律提高水印檢測(cè)效率,選擇刻畫(huà)圖像語(yǔ)義的極性矩陣[1]作為水印信息。

        定義1-1:如果矩陣 滿(mǎn)足式(3-8)的條件,則 稱(chēng)作圖像的極性矩陣。

        其中, 是圖像 所有像素 的均值,式(3-9)為 的計(jì)算方法:

        為了定量描述打印掃描前后極性矩陣的變化情況,本文采用歸一化相似度[2-4](NC:Normalized Correlation)度量?jī)烧叩南嗨菩?。為了使結(jié)論具有一般性,統(tǒng)計(jì)了不同圖像打印掃描前后極性矩陣變化情況,測(cè)試圖像是灰度為256級(jí)大小為128×128像素的50幅UCID庫(kù)的圖像和50幅Corel庫(kù)的圖像以及10幅普通生活照。

        1.2 水印嵌入

        本章算法的嵌入流程具體描述如下:

        (1)按照式(1-1),計(jì)算載體圖像I的極性值矩陣 (待嵌水印信號(hào))。

        (2)對(duì)載體圖像和其極性矩陣做t次Arnold變換,得到置亂后的圖像 和置亂后的極性值矩陣 。

        (3)在兼顧魯棒性、不可見(jiàn)性和效率的情況下,將置亂后的圖像 進(jìn)行三級(jí)NSCT分級(jí)。其中第1級(jí)設(shè)置為4個(gè)方向,第2級(jí)和第3級(jí)的方向數(shù)設(shè)置為8個(gè),由此共得到1個(gè)低頻子帶和20個(gè)高頻方向子帶。

        (4)根據(jù)系數(shù)序變化統(tǒng)計(jì)結(jié)果,本文水印嵌入位置就選擇在第1級(jí)和第2級(jí)編號(hào)為0和6的子帶,然后通過(guò)保持或調(diào)換它們的大小關(guān)系實(shí)現(xiàn)水印嵌入。

        (5)水印具體嵌入公式為:

        其中, 為NSCT分解第1級(jí)和第2級(jí)方向?yàn)閕的高頻子帶,在本文中i=0,6。

        對(duì)經(jīng)公式(1-3)~(1-6)修改的子帶系數(shù)和未修改的子帶系數(shù)做NSCT逆變換,得到含水印的置亂圖像 。

        對(duì)圖像 做T-t次Arnold變換,其中T為圖像的Arnold變換周期,對(duì)于本文256×256圖像T=192。得到最終含水印的圖像 。

        2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

        2.1 算法性能測(cè)試

        由于本文研究的是抗打印掃描數(shù)字水印魯棒性測(cè)試主要指含水印數(shù)字圖像,經(jīng)歷打印掃描過(guò)程提取水印能力的測(cè)試。在圖1Baboon圖像為載體進(jìn)行了演示(圖中空域極性矩陣是指含水印圖像的空域極性矩陣)。

        由圖1可知,含水印圖像經(jīng)歷打印掃描過(guò)程后提取的水印在主觀(guān)上清晰可辨。對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像,與原始載體圖像的極性矩陣的NC均值為0.831,與打印掃描圖像極性矩陣的NC均值為0.796;對(duì)于普通證件照片圖像,相應(yīng)的值分別為0.808和0.794。

        3 結(jié)論

        本章首先介紹了NSCT的特點(diǎn)及原理,并分析了打印掃描前后其方向子帶系數(shù)序關(guān)系的變化情況,同時(shí)為了提高算法安全性和魯棒性還引入了Arnold置亂算法。在此基礎(chǔ)上,提出了基于NSCT系數(shù)序不變性的抗打印掃描數(shù)字水印算法。該算法具有視覺(jué)效果好和水印檢測(cè)方便等特點(diǎn),根據(jù)該特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種證件防偽方案。該方案只需要比較掃描證件照?qǐng)D像空域極性矩陣和在其N(xiāo)SCT域提取的水印信號(hào),即可查驗(yàn)真?zhèn)?,同時(shí)對(duì)方案的實(shí)用性進(jìn)行了分析。

        參考文獻(xiàn)

        [1]樓偶俊, 王鉦旋. 基于特征點(diǎn)模板的Contourlet域抗幾何攻擊水印算法研究[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2009, 32(2): 308-317.

        [2]L. Arthur, Cunha, Jianping Zhou, M. N. Do. The nonsubsampled contourlet transform: theory, design, and application [J]. IEEE Trans.Image Processing,2006, 15 (10): 3089-3101.

        [3]連學(xué)強(qiáng). 無(wú)下采樣Contourlet變換及其在圖像處理中的應(yīng)用研究[D]. 大連: 大連理工大學(xué), 2008.

        [4]Yang, Hong-ying, Wang Xiangyang, Chen, Lili. Geometrically invariant image watermarking using SVR Correction in NSCT domain [J]. Computers and Electrical Engineering, 2011, 37 (5): 695-713.

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