候琳珊　李德

摘要：提出了一種基于擴(kuò)頻和歸一化的圖像識別算法。此算法使用歸一化技術(shù)對圖像進(jìn)行歸一化處理，灰度水印圖像使用擴(kuò)頻技術(shù)處理。將圖像分成若干塊，取每一個(gè)圖像塊的離散余弦變換域的第一個(gè)系數(shù)，組成為一個(gè)矩陣。將此矩陣與擴(kuò)頻后的水印信息進(jìn)行異或操作，產(chǎn)生零水印。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有很強(qiáng)的抗仿射變換性能和魯棒性。該算法可以用來隱藏信息的數(shù)字圖像。

關(guān)鍵詞： 零水??； 歸一化； 擴(kuò)頻技術(shù)； 離散余弦變換

0 引言

零水印具有很強(qiáng)的隱蔽性和保密性。本文提出的算法是將圖像歸一化和離散余弦變換[2-3]相結(jié)合，產(chǎn)生出水印的嵌入位置。Arnold變換和擴(kuò)頻技術(shù)被用來實(shí)現(xiàn)水印的強(qiáng)魯棒性和安全性。

1 零水印嵌入方案

1.1 水印嵌入過程

第一步：水印圖像預(yù)處理

（1） 選取32×32像素的二值圖像用作水印；

（2） 進(jìn)行Arnold置亂[4]后轉(zhuǎn)換為序列A；

（3） 選擇合適的參數(shù)和初值來產(chǎn)生一個(gè)混沌序列并將其元素轉(zhuǎn)換成0或1得到序列B，；

（4） A、B異或運(yùn)算產(chǎn)生一個(gè)新的序列C；

（5） 把C擴(kuò)頻調(diào)制后轉(zhuǎn)換為64×64矩陣D。

第二步：載體圖像預(yù)處理

（1）選取一個(gè)512×512的灰度圖像作為載體；

（2）將其分成64×64個(gè)小塊，提取每小塊第一個(gè)系數(shù)組成新矩陣后平均零一化成特征矩陣E。

第三步：水印嵌入

將D、E進(jìn)行異或運(yùn)算，生成一個(gè)零水印F。

1.2 水印提取過程

第一步：目標(biāo)圖像的預(yù)處理

按照載體圖像預(yù)處理步驟生成其特征矩陣A'。

第二步：水印提取

（1） A'、F異或運(yùn)算后的矩陣轉(zhuǎn)換成序列B'；

（2） B'與B異或運(yùn)算產(chǎn)生水印序列C'；

（3） 將C'進(jìn)行Arnold逆變換處理，得到水印。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

2.1 縮放攻擊

將含水印的圖像放大到原來2倍和縮小為原來的0.125倍后得結(jié)論：圖像縮放對水印圖像辨識度的影響很小，該算法具有較強(qiáng)的抗縮放攻擊能力。

2.2 剪切攻擊

對含有水印的圖像分別進(jìn)行10%、20%、30%的剪切，隨著剪切的程度加大，水印圖像的辨識度降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有一定的剪切攻擊的能力。

2.3 JPEG壓縮攻擊

分別選用質(zhì)量因子為70、50、30、10、0進(jìn)行壓縮，得到誤碼率分別為：0、0、0、0、0.002可看出該算法具有較強(qiáng)的抗JPEG壓縮攻擊能力。

3 結(jié)論

本文提出了一種基于擴(kuò)頻和歸一化的圖像識別算法。首先，歸一化載體圖像；其次，將載體圖像分割成64×64個(gè)小塊，DCT變換處理每一塊后，提取每個(gè)小塊的第一個(gè)系數(shù)組成新的矩陣，將其平均零一化成特征矩陣；最后，擴(kuò)頻后的水印信息與特征矩陣異或，產(chǎn)生零水印。由于圖像歸一化技術(shù)具有良好的抗仿射變換能給力和擴(kuò)頻技術(shù)的強(qiáng)魯棒性，該算法可以得到廣泛的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡介：候琳珊（1997-），女，本科生，主要研究領(lǐng)域?yàn)閿?shù)字信息版權(quán)保護(hù)；

李德（1972-），男，通訊作者，吉林延吉市人，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究領(lǐng)域?yàn)樾畔踩?、版?quán)保護(hù)

候琳珊等. 基于擴(kuò)頻和歸一化的圖像識別算法研究