楊桃

摘要：針對現(xiàn)有數(shù)字圖像水印抵抗幾何形變魯棒性存在的問題，提出了一種基于特征點檢測的小波包水印算法。算法以圖像本質特征被破壞則圖像將失去價值為依據(jù)，使用Harris-Laplacian算子構造原始圖像的特征點集，采用計算視覺掩蓋模型的JND值作為嵌入強度因子，在該因子的控制下將水印自適應的嵌入到小波包分解后的低頻區(qū)域的高頻子帶各系數(shù)中；提取水印時，先使用特征點集同步水印，然后在此基礎上進行水印提取。相比于同類算法，在保證水印透明性的同時還獲得了較好的魯棒性。

關鍵詞：特征點檢測；小波包；水印算法

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）05-0206-03

網(wǎng)絡技術的快速發(fā)展，在為人們帶來信息交流和資源共享的極大便利之時，卻也使得數(shù)字作品的內容可以被低成本無限制的復制和傳播，這已經(jīng)嚴重影響到以內容為主要業(yè)務的網(wǎng)絡應用發(fā)展。通過算數(shù)字水印技術為有版權需求的數(shù)字作品提供數(shù)字版權鑒別方式和內容保護方案是一種行之有效的途徑。早期的研究為解決縮放、裁剪、扭曲等數(shù)字圖形幾何變換破壞數(shù)字水印，采取在原有水印的基礎上添加一個補丁水印來檢測并同步幾何形變的方法[1-2]，由于補丁水印會在自相關和變換域中產(chǎn)生易檢測到的峰值，故而極易使該數(shù)字水印方案受到攻擊而失效。

根據(jù)Kutter等[3] 的研究，圖像具有價值的前提是圖像本質特征的保全，通過識別圖像的這些本質特征點既可以直接用于嵌入水印，也可以在圖像有價值的前提下作為校準因子檢測圖像的幾何形變。目前，特征點提取方法大致可以分為基于亮度的方法、基于輪廓的方法和基于參數(shù)模型的方法。Bas等利用Harris算子提取圖像特征點并據(jù)此構造三角形特征區(qū)域進行水印的嵌入和提取[4]；這類特征點對縮放非常敏感而且穩(wěn)定性不理想，因而算法對幾何形變的抵御能力有限。Seo等采用Harris-Laplacian算子提取的特征點為中心構造圓形區(qū)域，用于在空域中直接疊加圓形水印[5]；該方法對裁剪、縱橫比改變和扭曲等幾何形變缺乏魯棒性。李克秋等使用Harris-Laplacian算子提取特征點結合特征方向構造應對幾何攻擊不變特征區(qū)域進行水印的嵌入和提取[6]。這些工作有效說明在現(xiàn)有圖像認知基礎上，提取穩(wěn)定圖像特征點進行重同步已成為數(shù)字圖像水印算法抵御幾何形變魯棒的關鍵。

本文提出一種基于特征點檢測的小波包水印算法，以計算機視覺掩蓋模型為嵌入強度因子，自適應的將水印信息嵌入到圖像小波包分解后的低頻區(qū)域的高頻子帶各系數(shù)，使用Harris-Laplace作為特征點檢測算子構造特征點集，通過特征點集同步含水印圖像，在此基礎上提取水印。實驗結果表明，本算法不僅具有較好的透明性，同時對常見的圖像處理和幾何形變攻擊具有較強的魯棒性。