◆萬誼丹
基于Arnold和DCT的抗剪切攻擊圖像水印研究
◆萬誼丹
(馬鞍山學(xué)院 安徽 243100)
針對圖像隱私版權(quán)保護問題,本文提出了一種基于Arnold置換和DCT域的加性圖像水印算法。該算法首先對宿主圖像進(jìn)行分塊處理,并對每個子塊進(jìn)行DCT變換,再選擇合適的位置嵌入水印信息,然后將待嵌入的水印信息圖像進(jìn)行互補變換預(yù)處理,并利用Arnold置亂變換和混沌映射技術(shù)將其加密處理,并把迭代次數(shù)及加密處理后的序列分別作為密鑰1和密鑰2,最終實現(xiàn)水印信息的隱藏。仿真結(jié)果表明,該算法在抗剪切攻擊中表現(xiàn)出了較強的抵抗能力,具有一定的實用性。
Arnold變換;DCT;水印嵌入;剪切攻擊
隨著數(shù)字技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,多媒體信息的傳播變得越來越廣泛,隱私版權(quán)保護問題也逐漸成為大家關(guān)注的問題之一。為了有效避免媒體信息在傳輸過程中的隱私版權(quán)泄露問題,數(shù)字水印技術(shù)應(yīng)運而生。
Arnold置亂變換就是將圖像的各像素點重新排列組合,俗稱貓臉變換。
例如一幅有意義的數(shù)字圖像在置亂變換的過程中,會使圖像離散化難以判斷原始圖像的信息[1]。例如,針對階數(shù)為N的方形圖像P進(jìn)行離散化置亂變換,Arnold變換公式為:
其中,(,)和(',')分別表示在原始宿主圖像矩陣中某像素點和Arnold變換后該像素點的坐標(biāo)。在圖像被攻擊時,如果攻擊者不知道置亂算法及迭代變換次數(shù),也無法恢復(fù)水印[2]。
目前,基于DCT域的水印方法已經(jīng)成為數(shù)字水印算法研究的熱點,它的核心思想就是通過離散傅立葉變換對圖像塊進(jìn)行處理后,再選擇變換域中的一些系數(shù)值依據(jù)一定規(guī)則來嵌入水印。
由于圖像塊中DCT系數(shù)頻帶分布由左上角的直流分量DC往下對應(yīng)的系數(shù)頻率由低頻升至高頻,因此在不影響原圖質(zhì)量的前提下,可將水印信息根據(jù)能量大小嵌入相應(yīng)系數(shù)頻帶中[3]。通過圖像塊量化與水印嵌入結(jié)合的處理方法將水印信息均勻分布在圖像的整個空間域,在圖像裁剪和濾波方面,變換域的水印比在空間域的更能表現(xiàn)出一定的魯棒性[4]。
該算法采用加性嵌入的方式在經(jīng)過DCT變換后的子圖像塊的中頻域中,選取隱秘位置嵌入水印信息,具體的嵌入流程如下圖1所示:
圖1 分塊水印嵌入流程
(1)分塊處理:設(shè)宿主圖像為P,將其分塊處理為8*8的K個子塊。
(2)水印預(yù)處理:設(shè)水印圖像為W,對其進(jìn)行互補變換,變換后的水印圖像和變換前的水印圖像相互補。
(3)對水印圖像進(jìn)行Arnold 置亂變換,并依據(jù)混沌映射規(guī)則,選取密鑰混沌序列并與水印序列異或運算,將置換次數(shù)和異或運算處理后的結(jié)果分別作為水印嵌入算法的密鑰1和密鑰2[5]。
(4)DCT變換:對各子塊內(nèi)做DCT 變換,利用zig-zag對DCT系數(shù)進(jìn)行掃描[6],得到第k塊子圖像塊的序列為Z(),=0,1,2,…63.
(5)水印嵌入算法:依據(jù)zig-zag排序,在各子塊的中、低頻段選取特定系數(shù)()和(),在系數(shù)坐標(biāo)(,)和(,)處嵌入水印信息圖像W,并將其作為密鑰3。同理,嵌入互補水印圖片W’,并將嵌入的位置作為密鑰4。水印嵌入的方法如下:
(6)IDCT變換:將每一個子圖像塊作二維DCT逆變換。
(7)子塊合并:將每一個子塊合并成嵌入水印的圖像P’。
將嵌入水印的圖像P’分塊處理,并對各子塊進(jìn)行二維DCT變換,由密鑰3和4推斷所選擇的水印系數(shù),若()≤(),則水印信息為0,若()>(),則水印信息為1,再利用密鑰1和2將初步水印的信息解密再進(jìn)行Arnold逆變換,最終提取出水印信息。
本文通過計算峰值信噪比PSNR的值評價嵌入水印的宿主圖像的質(zhì)量,一幅m和n的圖像,PSNR度量標(biāo)準(zhǔn)定義為:
歸一化相關(guān)系數(shù)NC的值判斷嵌入水印的圖像與宿主圖像的相似度,其定義為:
本文水印算法在MATLAB2019a平臺上進(jìn)行實驗仿真,實驗中將512*512的灰度圖像Lean作為宿主圖像嵌入64*64的水印信息圖像。
圖2是含水印的Lean圖像在剪切25%干擾下,提取和重構(gòu)的水印的情況。
圖2 圖像在剪切25%的干擾下
表1 抗剪切攻擊實驗數(shù)據(jù)(系數(shù):15-22,? =15)
考慮到宿主圖像受到50%以上的剪切攻擊時,會失去圖像本身實用價值,因此本實驗對圖像剪切比例均不高于50%。表1中列出各剪切比例下,PSNR和NC的值,從表中的實驗數(shù)據(jù)可以看出,當(dāng)剪切比例從2%升至50%時,PSNR的值逐漸降低,當(dāng)剪切比例為50%時,PSNR=7.56,仍然可以提取到水印,NC=0.96,說明重構(gòu)后的水印與原水印相似,即在不同的剪切比例的干擾下,本文水印算法仍具有較強的魯棒性。
[1]隋淼,李京兵.一種基于Arnold置亂變換和DCT的醫(yī)學(xué)圖像魯棒水印算法[J].計算機應(yīng)用研究,2013,30(08):2552-2556.
[2]宋瑞祥. 基于變換域的魯棒性水印算法研究[D].北京工業(yè)大學(xué),2019.
[3]王治國. 基于DCT域DC分量的數(shù)字水印算法設(shè)計[D].哈爾濱理工大學(xué),2019.
[4]蘇娜. 基于DCT域的數(shù)字圖像水印算法的研究與應(yīng)用[D].電子科技大學(xué),2016.
[5]張鴻昌. 基于混沌系統(tǒng)的數(shù)字圖像水印方法研究[D].南昌大學(xué),2016.
[6]趙仁卿. 基于數(shù)字水印的二維碼技術(shù)研究[D].華中科技大學(xué),2013.
2020省級創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)計劃項目(S202013614030);2020省級質(zhì)量工程項目(2020kfkc548)