林虹虹

摘要：利用Bandelet變換實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像特征信息自適應(yīng)提取，對(duì)水印信息實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)多級(jí)調(diào)制嵌入，強(qiáng)化了對(duì)特征信息的保護(hù)和恢復(fù)，以及對(duì)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步的信息篩選。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的數(shù)字水印特征多級(jí)嵌入調(diào)制及其檢測(cè)的研究方法，提高了水印圖像的恢復(fù)性和抗攻擊能力。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)調(diào)制 信息隱藏 Bandelet 數(shù)字水印

中圖分類號(hào)：TP309 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2016）04（a）-0008-02

作為一種信息的技術(shù)，信息隱藏綜合了諸多科學(xué)的理論、技術(shù)，目前已經(jīng)被應(yīng)用于保護(hù)數(shù)字版權(quán)以及保密通訊中，信息隱藏技術(shù)以其優(yōu)越的特性開(kāi)始受到關(guān)注并成為了信息科學(xué)安全中幾乎研發(fā)的重點(diǎn)。而為了實(shí)現(xiàn)信息隱藏，當(dāng)前技術(shù)研發(fā)重心便落到了基于小波變換的信息隱藏方法。

相較于Fourier，小波變換不但將局部化變換思想繼承下來(lái)，還進(jìn)一步予以拓展將頻變化同窗口大小的變化結(jié)合起來(lái)，從而靈敏的將局部奇異特征表現(xiàn)出來(lái)。但從采樣角度分析，在進(jìn)行多為信號(hào)的表示中，小波分析仍舊存在兩點(diǎn)問(wèn)題。首先小波變換中平移不具備不變性；其次不能稀疏表示方向性奇異特征。隨著技術(shù)研發(fā)的不斷深入，國(guó)際專家針對(duì)小波轉(zhuǎn)換提出了創(chuàng)新性的尺度分析方式，即多尺度分析，又被稱作新型小波理論。

Bandelet變換由于具備自適應(yīng)處理設(shè)計(jì)各向異性的基函數(shù)，通過(guò)各向異性基函數(shù)字典的建立、完善，從而稀疏表示圖像邊緣。文章從全興的角度對(duì)數(shù)字水印進(jìn)行研究，通過(guò)Bandelet變換，對(duì)圖像邊緣信息進(jìn)行稀疏表示。通過(guò)對(duì)水印特征信息的分析，從而設(shè)計(jì)出多級(jí)數(shù)據(jù)調(diào)制嵌入數(shù)字水印算法，該算法在特征信息嵌入過(guò)程中采用的隱藏策略不同于一般信息，確定算法后還需建立，相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，用以檢測(cè)識(shí)別水印特征級(jí)，從而對(duì)水印信息量進(jìn)行提升，加強(qiáng)數(shù)字水印檢測(cè)識(shí)別能力以及攻擊抗性。

1.理論研究

Bandelet是一組正交基，所以表示圖像時(shí)信息無(wú)冗余。它的自適應(yīng)策略使得可以用較少的Bandelet系數(shù)表示圖像在邊緣處的奇異性質(zhì)，首先定義了一種能表征圖像局部正則方向的幾何矢量線；再對(duì)圖像的支撐區(qū)間S進(jìn)行二進(jìn)剖分S=OΩ_i，當(dāng)剖分足夠細(xì)時(shí)，每一個(gè)剖分區(qū)間Ω_i中最多只包含圖像的一條輪廓線（邊緣）。對(duì)于包含輪廓線的局部區(qū)域，幾何正則的方向就是輪廓的切線方向。根據(jù)局部幾何正則方向，在全局最優(yōu)的約束下，計(jì)算區(qū)域Ω_i上矢量場(chǎng)r（X1，X2）的矢量線。再沿矢量線將定義在Ω_i上的區(qū)間小波以生成Bandelet基，從而能夠充分利用圖像本身的局部幾何正則性。所有剖分區(qū)域Ω_i上的Bandelet的集合構(gòu)成了一組L2（S）上的標(biāo)準(zhǔn)正交基。構(gòu)造Bandelet變換的中心思想是定義圖像中的幾何特征為矢量場(chǎng)，而不是看成普通的邊緣的集合。矢量場(chǎng)表示了圖像空間結(jié)構(gòu)的灰度值變化的局部正則方向。

2.特征級(jí)數(shù)字圖像水印算法

雖然技術(shù)發(fā)展迅猛，但是當(dāng)前還并未有使用Bandelet變換從而多級(jí)隱藏檢測(cè)水印特征的技術(shù)。通過(guò)對(duì)Bandelet變換的分析，我們可以清楚了解到其性質(zhì)，Bandelet變換將經(jīng)典小波變換中的諸多弊端解決掉了。并且基于Bandelet變換，水印圖像具備了稀疏表示能力，可以對(duì)幾何邊緣依照實(shí)際需要進(jìn)行稀疏表示，從而在檢測(cè)、提取水印特征信息中性能良好。

2.1分割幾何特征條件

對(duì)水印圖像的集合特征依照分割模型條件分割，分割后信源的局部數(shù)據(jù)通全局?jǐn)?shù)據(jù)之間通過(guò)分析信源信號(hào)聯(lián)合分布建立聯(lián)系。如此一來(lái)，圖像統(tǒng)計(jì)形式便成了Banddet變換模型?；诖?，分割后的圖像數(shù)據(jù)將局部與整體的特征統(tǒng)計(jì)以Bandelet變換數(shù)據(jù)鏈聯(lián)系起來(lái)。

2.2多級(jí)結(jié)構(gòu)的水印形式

文章以Bandelet變換系數(shù)分布、重要性的不同，提出了一種建立在Bandelet變換結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)之上的多級(jí)數(shù)據(jù)調(diào)制嵌入的信息隱藏實(shí)現(xiàn)方法。通過(guò)這種方式，可以將頻率不同但幾何方向、空間位置相同的系數(shù)歸為同組，并形成多級(jí)性樹(shù)結(jié)構(gòu)。該方式可以將圖像特征點(diǎn)不同的數(shù)字水印數(shù)據(jù)依照樹(shù)結(jié)構(gòu)的差異性分解為能量不同的向量基，從而依照不同的多級(jí)結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)生成水印信息，并保證其強(qiáng)度不同。

文章所論述的Bandelet變換系數(shù)深度為四級(jí)，其樹(shù)結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)上子節(jié)點(diǎn)樹(shù)木一致，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，多小波樹(shù)某子帶系數(shù)則由水印數(shù)據(jù)位移的向量基表示。

2.3多級(jí)調(diào)制嵌入數(shù)字水印數(shù)據(jù)