馬永強，孫 偉，邊 靜，張健立，劉 志

（集寧師范學院 計算機與大數(shù)據(jù)學院，內(nèi)蒙古 烏蘭察布 012000）

0 引言

隨著計算機技術和網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，各類多媒體數(shù)據(jù)相關行業(yè)也得到了長足的發(fā)展。同時，多媒體數(shù)據(jù)的安全性問題面臨新的挑戰(zhàn)。對于多媒體產(chǎn)品所有者和服務提供商來說，數(shù)字媒體資源的保護已經(jīng)成為一個越來越重要的問題。信息安全領域的專家學者開始關注數(shù)據(jù)安全問題，已開展研究并提出一些解決措施。

隨著數(shù)字水印技術的出現(xiàn)和發(fā)展，數(shù)據(jù)的安全性問題在某種程度上得到了解決，因此圖像水印技術越來越受到各國學者的關注，各種數(shù)字水印技術不斷出現(xiàn)[1]。傳統(tǒng)的數(shù)字水印處理方式是將特定的版權信息經(jīng)過處理后嵌入到產(chǎn)品數(shù)據(jù)中，嵌入的水印信息可以是二維圖像，也可以是其他形式的信息[2-3]。數(shù)據(jù)版權信息即水印信息，普通用戶無法通過眼睛識別水印信息，也就是說對水印信息有不可見性的要求[4]。如前文所述，各類技術的不斷發(fā)展為人們提供了便捷的信息查詢手段，同時也使得人們能夠更為容易地獲取他人信息，在這個過程中不可避免地會出現(xiàn)版權被侵犯的問題[5-6]。數(shù)字水印與紙水印兩者的相似之處都是水印被嵌入產(chǎn)品中，用于證明版權歸屬，防止偽造[7-8]。數(shù)字圖像水印技術是利用人類視覺系統(tǒng)以及圖像自身存在的冗余信息將經(jīng)過加工處理的版權信息嵌入到數(shù)字產(chǎn)品中。圖像數(shù)字水印等不同的水印技術都需要專業(yè)技術人員使用專業(yè)的水印嵌入方法和提取方法才能夠進行水印的嵌入和提取[9-10]。

基于網(wǎng)格分割理論和已有的三維數(shù)字水印算法，本文將三維幾何模型的旋轉(zhuǎn)規(guī)范化，將模型轉(zhuǎn)換成不變的仿射空間，從而能夠在一定程度上抵抗模型的變換、旋轉(zhuǎn)、縮放等攻擊。

1 圖像數(shù)字水印算法

1.1 圖像分割技術

圖像分割就是把圖像分為若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并提取出感興趣目標的技術和過程。圖像分割過程其實是一個進行標記的過程，目的是為屬于同一區(qū)域的像素賦予相同的編號。數(shù)字半色調(diào)技術通過對實際圖片像素的明暗狀態(tài)進行二次分布，經(jīng)過半色調(diào)技術處理后，實現(xiàn)圖像各個子區(qū)域內(nèi)的平均灰度與原灰度圖像的平均灰度基本相同。

通過相關技術實現(xiàn)將模型轉(zhuǎn)換到一個不變空間，目的是獲得模型對平移、縮放和旋轉(zhuǎn)等一系列操作的不變性。在正式處理之前一般會有一個預處理環(huán)節(jié)，以便在提取圖像數(shù)字水印時，能夠避免對原始模型進行重新定位，進一步降低時間成本。

1.2 圖像數(shù)字水印算法

將每個圖像分塊進行離散余弦變換（DCT 變換），可以得到相應的系數(shù)。使用以下公式對系數(shù)進行量化：

式中：γ 是量化表中的量化因子。

之后按照Z 形順序進行掃描，采用8×8 分塊方式，完成對64 個系數(shù)的編號，實現(xiàn)從低頻帶上取出前8 個頻點系數(shù)，分別標記為W(1),W(2),…,W(8)，函數(shù)可定義為：

最后進入水印檢測環(huán)節(jié)后，可以通過對原始網(wǎng)格和嵌入水印的網(wǎng)格進行小波變換的方式，得到兩個小波系數(shù)矩陣，通過兩個矩陣的差值獲取水印信息。

2 圖像數(shù)字水印算法仿真實驗

2.1 圖像預處理

二值化處理是文檔圖像處理過程中一個必不可缺的環(huán)節(jié)，通過對文檔圖像進行二值化處理，后期字符識別和處理操作將會更為方便和容易。

2.2 水印嵌入

本文不僅對原始圖像嵌入了水印，也對圖像分割之后的文字區(qū)域和圖像區(qū)域分別嵌入了水印。為了確保提取到的圖像區(qū)域比較完整，對經(jīng)過閉運算得到的圖像又進行開運算，通過使用4×4 的正方形結(jié)構元素的方法，實現(xiàn)了圖像中更多的白色像素能夠被置為黑色，然后再對圖像進行取反操作。對圖像區(qū)域的非連通區(qū)域進行填充就是通過此方法實現(xiàn)的。

3 實驗結(jié)果

組合攻擊實驗結(jié)果如表1 所示。在組合攻擊實驗中，根據(jù)已有文獻提到的方法分別采用三種不同的組合策略。課題組成員分別對兩個模型進行相同的組合攻擊測試，由此得到的數(shù)字水印的相關系數(shù)也不盡相同。

表1 組合攻擊實驗結(jié)果

當使用“裁剪50%+簡化30%”這對組合進行攻擊時，數(shù)字水印的相關系數(shù)明顯低于0.5，這充分說明這一組合攻擊對嵌入的水印破壞程度較大；而另外兩種組合攻擊的結(jié)果表明，本課題組成員提供的算法能夠成功檢測出嵌入的數(shù)字水印信息。

經(jīng)過計算，JEPG 庫圖像的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）平均值分別為0.978 2、0.987 4、0.996 2。根據(jù)實驗過程和最終的結(jié)果來看，在數(shù)字水印信息的檢測環(huán)節(jié)，用到了原始數(shù)字中的信息，因此本圖像數(shù)字水印算法屬于非盲數(shù)字水印方法。

經(jīng)過SR 系統(tǒng)的灰度圖像嵌入水印前后K-S 統(tǒng)計值如圖1 所示?？梢钥闯觯?jīng)過SR 系統(tǒng)后，各幅圖像無論在嵌入水印前或嵌入水印后，Laplace 分布的統(tǒng)計值最高，首先被排除。少數(shù)α 統(tǒng)計值與廣義高斯分布統(tǒng)計值有交織情況，再加上α 分布較為復雜，因此排除該分布。嵌入水印前，高斯分布統(tǒng)計值為最低的可能性約為96.8%。而嵌入水印后，高斯分布與廣義高斯分布的統(tǒng)計值出現(xiàn)一定程度彼此交織的情況。簡單統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)，高斯分布統(tǒng)計值低于廣義高斯分布統(tǒng)計值的可能性約為78%。

圖1 經(jīng)過SR 系統(tǒng)的灰度圖像嵌水印前后K-S 統(tǒng)計值

4 結(jié)語

本研究為了完成數(shù)字水印信息的嵌入，將某幾個子區(qū)域的頻域系數(shù)矩陣作為水印信息的載體，經(jīng)過相關技術處理后得到帶有數(shù)字水印信息的三維幾何模型。本質(zhì)上來說，這種方法對選取這些子區(qū)域中的每個頂點都嵌入了相應的數(shù)字水印信息；通過實驗過程和結(jié)果來看，本課題組提出的這種非盲數(shù)字水印算法可以抵抗一定程度的網(wǎng)格簡化攻擊和噪聲攻擊，同時也能夠彌補已有算法的一些不足之處。當然，這種非盲水印算法也存在一定的缺點，如時間復雜度較高，并且在對包含頂點數(shù)目較多的模型進行數(shù)字水印信息的嵌入時，算法執(zhí)行效率不高，希望這些問題在后續(xù)的研究過程中有所改善。