蔡正保

(安徽國防科技職業(yè)學院 信息工程系，安徽 六安 237011)

?

一種基于像素差值的無損數(shù)字水印技術(shù)研究

蔡正保

(安徽國防科技職業(yè)學院 信息工程系，安徽 六安 237011)

摘要：無損數(shù)字水印技術(shù)能夠鑒別數(shù)字媒體的真實性和完整性的同時，還能實現(xiàn)數(shù)字媒體和水印的完好分離，可得無失真的原始數(shù)字媒體。采用對像素對進行分類和差值運算的方法來嵌入水印、提取水印和恢復原始載體，并在水印的嵌入過程中運用了糾錯編碼技術(shù)。算法易于實現(xiàn)且結(jié)構(gòu)對稱，魯棒性強，能明顯提高含印圖像質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：像素；差值；無損；糾錯編碼；數(shù)字水印

0引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖像、音頻等數(shù)字媒體信息都可以比較容易地進行復制、修改。這方便了人們信息交流的同時，也帶來了信息的安全隱患。數(shù)字媒體作品容易被篡改、非法利用，作品版權(quán)需要保護[1]。確保數(shù)字媒體作品的真實性和完整性尤為重要，為解決這一問題，可以采用數(shù)字水印技術(shù)。然而，一些場合對數(shù)字媒體的真實性和完整性要求過高，例如在軍事上和醫(yī)學上對數(shù)字圖像的安全性要求很高，這些數(shù)字圖像不能因嵌入水印而引起的輕微失真，且載體圖像還能恢復到原始狀態(tài)。這就需要用到無損數(shù)字水印技術(shù)了，它能在保證數(shù)字媒體視覺質(zhì)量的情況下把水印嵌入，在數(shù)字媒體內(nèi)容遭受質(zhì)疑時，可提取其中水印來鑒定真?zhèn)?，并且原始?shù)字媒體還能完整恢復[2]。一般的無損數(shù)字水印技術(shù)都可進行篡改檢測以及可逆恢復，部分算法有較高的容量，可都有相同的缺點，也就是在數(shù)字媒體遭到攻擊時，難以提取出正確水印，且原始載體難以恢復。本文結(jié)合糾錯編碼技術(shù)提出了一種基于像素差值的無損數(shù)字水印技術(shù)。

1技術(shù)路線

基于像素差值的無損數(shù)字水印技術(shù)，運用像素差值運算的辦法來嵌入數(shù)據(jù)。將像素對分成可嵌入(A類)和不可嵌入(B類)兩類，在進行水印嵌入時，若嵌入的是A類就采用像素差值的辦法來對數(shù)據(jù)進行嵌入，若是B類就不處理像素對，這在像素對的處理上就比較簡單。因在嵌入B類像素對過程中對其未作修改，導致在提取時會有錯誤出現(xiàn)，就要利用糾錯編碼技術(shù)對B類像素對提取的數(shù)據(jù)做糾錯處理。其前提要在嵌入之前將隱體信息糾錯編碼。隱體信息含恢復數(shù)據(jù)和純載荷，恢復數(shù)據(jù)中含有嵌入像素對在載體圖像中所處位置的二值映射圖P的JBIG壓縮數(shù)據(jù)。在提取所嵌入的水印和原始載體恢復時，若所有的像素對都為A類，則將差值的最低位提取出來即可得嵌入的數(shù)據(jù)流。通過這種方法提取A類像素對比較合理，但提取B類像素對就可能會有錯誤。這是由于B類像素對在嵌入時沒有修改，按A類像素對統(tǒng)一提取會有一半的出錯概率，必須對嵌入數(shù)據(jù)流糾錯處理，可獲得糾錯后的數(shù)據(jù)流，即可將嵌入載荷和恢復數(shù)據(jù)恢復出來?；謴蛿?shù)據(jù)主要存放映射圖P。依據(jù)圖P，使用像素差值方法恢復A類像素對的像素值，不改動B類像素對的像素值。

2像素差值技術(shù)

2.1像素差值運算

這里通過具體的例子來詳細描述。在水印嵌入過程中，若有兩個像素值a=154、b=151，需無損嵌入數(shù)據(jù)c=1。通過式(1)算得a、b的平均值u和差值v，即：

(1)

u=7轉(zhuǎn)換成二進制是u=7=(111)2，把c=1嵌入到v的最低有效位上，得v′，則v′是v′=v×2+c=15。使用計算得到的新差值v′與u計算得到新的值，即：

(2)

依據(jù)計算得到的新值(a′,b′)，能夠提取隱藏的數(shù)據(jù)c，可將原始的像素對(a,b)恢復出來。

在提取和恢復過程中，根據(jù)式(3)計算均值和差值：

(3)

把v′轉(zhuǎn)換成二進制為v′=15=(1111)2，將其最低有效位提取出來，獲得隱藏的數(shù)據(jù)c，可得原始差值v=(111)2=7。使用u′和恢復所得的v，能夠獲得原始像素對(a,b)。

2.2像素差值擴展

對于2.1所述的算法，差值v的二進制位可以從3位擴展到4位來嵌入數(shù)據(jù)c，可以稱為差值擴展。使用該方法嵌入數(shù)據(jù)c，得到的差值為v′= v×2+c。為了避免出現(xiàn)溢出現(xiàn)象，v′須滿足式(4)：

(4)

根據(jù)式(4)，對于c=0或者1，則：

(5)

對于c=0或者1，像素的差值擴展必須滿足式(5)。

3信息糾錯

在信息嵌入時，B類像素未做修改，在提取時B類像素會有一半的出錯概率，必須要將提取數(shù)據(jù)做糾錯處理。應先對隱體信息糾錯編碼，可采用糾錯編碼來提高水印抗攻擊的能力，本文采用BCH碼來對數(shù)據(jù)進行糾錯[3]。BCH 碼為一種線性分組碼，糾錯能力強，代數(shù)結(jié)構(gòu)比較嚴密，易于構(gòu)造。其形成的多項式f(x)和最小碼距關(guān)系密切，可依據(jù)所需的糾錯能力來構(gòu)造BCH 碼。

可將BCH碼分為本原BCH碼和非本原BCH碼兩類。對于本原BCH 碼，其碼長是j=2i-1(i>=3)；而對于非本原BCH碼，其碼長j為2i-1的一個因子[4]。對于兩個正整數(shù)i(i>=3)、s肯定有以下的參數(shù)的BCH碼，其碼長為j=2i-1，它的監(jiān)督位數(shù)g<=js，可以糾正不大于s個隨機差錯的BCH碼[5]。使用式(6)所列的多項式f(x)可糾正s個差錯的BCH碼。

(6)

上式中，s是可以糾正差錯的個數(shù)，f(x)是最小多項式，LCM是取括號中所示的多項式的最低公倍式。

4水印的嵌入、提取和載體圖像的恢復

4.1水印嵌入

對于水印的嵌入，其步驟為：

(1) 由原始載體圖像得像素對并算得像素對差值v。

(2) 生成二值映射圖P,并對其JBIG壓縮得P′。

(3) 把水印信息G當作主體，P′當作頭部，得到隱藏信息G′。

(4) 對G′糾錯編碼并置亂，再嵌入。

(5) 對差值擴展后的像素對值進行計算，可獲得含印圖像。

4.2水印提取

對于水印的提取，其步驟為：

(1) 由含印圖像生成像素對，并計算其差值、均值。

(2) 提取差值的二進制數(shù)據(jù)作為最低位，可得提取系列，并對其糾錯編碼可得解碼數(shù)據(jù)。

(3) 根據(jù)解碼數(shù)據(jù)可得其主體是水印信息，頭部即是二值映射圖。

4.3載體恢復

對于載體圖像的恢復，可使用解碼所得的二值映射圖分兩方面處理：

(1) 當二值映射圖像素對為A類時，將像素對差值二進制數(shù)據(jù)右移一位，即可獲得原始差值。根據(jù)含印圖像像素對的差值和均值算得的像素值即為原始載體圖像像素值。

(2) 當二值映射圖像素對為B類時，則對像素對的值不做改變。

5實驗分析

為測試算法的實際應用效果，這里選用4個256×256的灰度圖像lena圖、cameraman圖、cat圖、tyre圖作為載體圖像，見圖1。再將這4個圖像分別縮小至20×20、25×25、30×30、35×35、40×40、45×45、50×50作為待隱藏的水印。

Lena　　　　　　　　　　　cameraman　　　　　　　　　 cat　　　　　　　　　　　 tyre

嵌入水印后對于載體圖像變化的評價可采用峰值信噪比(PSNR)，所得的實驗數(shù)據(jù)見表1(嵌入量單位為bits，PSNR單位為dB)。表中的嵌入量、峰值信噪比是在肉眼不能感知載體圖像變化的情況下的數(shù)據(jù)。當肉眼能感知載體圖像有失真現(xiàn)象，實驗數(shù)據(jù)不予采用。由表1中的實驗數(shù)據(jù)分析得知，相同載體圖像嵌入不同的水印，其信息隱藏量在一個數(shù)量級上。受限于篇幅，圖2只列出了lena圖像作為水印的含印圖像效果圖。再對圖2所示的含印圖像進行水印提取，提取出水印后的載體圖像的PSNR為無窮大，可見，載體圖像可完整恢復。

表1　肉眼不能感知載體圖像失真的實驗數(shù)據(jù)

Lenacameraman cattyre

圖2lena圖像作為水印的含印圖像效果圖

在同一個大小相同載體圖像中嵌入大小不同的水印后的情況分析，選取圖1中的Lena圖為例，嵌入不同大小的水印后的PSNR見表2。同一個大小相同載體圖像中嵌入大小不同的水印后，PSNR隨著水印的增大而減小。也就是隱藏信息量越大，含印圖像的質(zhì)量就越差。同樣，對含印圖像進行水印提取后PSNR為無窮大，可完整對載體圖像進行恢復[6]。

表2　大小相同Lena圖像(256×256)嵌入大小不同的水印后的PSNR

再對圖2所示的含印cameraman圖像進行椒鹽噪聲攻擊(密度為0.004)，得到的圖像見圖3。

可見，由本算法得到的含印圖像抗攻擊能力強，算法采用了糾錯編碼，有較高的魯棒性。

6結(jié)語

本文提出了一種基于像素差值的無損數(shù)字水印算法。算法的水印嵌入、提取、載體圖像恢復過程是對稱處理，簡單且易于實現(xiàn)，魯棒性強。算法在保證含印圖像質(zhì)量較好的同時水印有較高的嵌入量，且載體圖像能夠準確無誤地恢復。即使在含印圖像受到攻擊的情況下，仍然能夠很好地恢復出原始載體圖像。在人們對數(shù)字媒體的真實性和完整性要求越來越高的情況下，該類技術(shù)就更加重要，需進一步做更深入的研究。

[參考文獻]

[1] 鄭漢忠.基于混沌序列的數(shù)字水印及多路圖像加密的研究與實現(xiàn)[D].廣州：廣東工業(yè)大學,2015:23-26.

[2] LI YU-CHIANG,YEH CHIA-MING, CHANG CHIN-CHEN.Data hiding based on the similarity between neighboring pixels with reversibility[J].Digital Signal Processing,2010, 20(4):1116-1128.

[3] 王也雋.信息隱藏技術(shù)及其軍事應用[M].北京：國防工業(yè)出版社,2011.

[4] BRIAN K L,LIN YEN-Ming.High-capacity reversible data hiding by maximum-span pairing[J].Multimedia Tools and Applications,2011,52(2):499-511.

[5] 侯慶政.基于二值圖像數(shù)字水印技術(shù)的票據(jù)防偽方法研究[D].杭州：杭州電子科技大學,2015.

[6] 譙鈞.基于 DCT 的魯棒性和半脆弱性圖像水印算法研究[D].蘭州：西北師范大學學位論文,2013.

[責任編輯：崔海瑛]

(英文摘要略)

A study of digital watermarking technology based on Lossless pixel difference

CAI Zheng-Bao

(Department of Information and Engineering,Anhui of Defense Technology,Anhui 237011,China)

作者簡介：蔡正保(1984-)，男，安徽六安人，講師，從事信息安全技術(shù)研究。

基金項目：安徽省教育廳質(zhì)量工程項目(2015gxk133)；安徽國防科技職業(yè)學院基金項目(gf2015jxyjz02)。

中圖分類號：TP391

文獻標識碼：A

文章編號：2095-0063(2016)03-0017-04

收稿日期：2015-12-23

DOI 10.13356/j.cnki.jdnu.2095-0063.2016.03.005