陳鑫，石東，張穎

（南京航空航天大學電子信息工程學院，南京 211106）

引 言

數(shù)字水印的概念最初由Van Schyndel等在1994年提出，并自此迅速成為研究熱點［1］。而圖像水印是數(shù)字水印技術(shù)應(yīng)用最為廣泛的水印類型，在多媒體水印技術(shù)中占有極其重要的地位［2］。

傳統(tǒng)的圖像水印算法是基于空域?qū)崿F(xiàn)，通過直接修改原始圖像的像素值來實現(xiàn)水印信息嵌入。Van Schyndel等［3］提出了利用m序列修改圖像數(shù)據(jù)最低位的水印嵌入方法，這種LSB（Least significant bits）算法利用了m序列良好的自相關(guān)性，便于水印的檢測與提取，但抗攻擊能力弱、穩(wěn)健性差。隨后Bender等［4］提出一種Patchwork算法。其基本思想是隨機選取像素點，增加一個點的亮度值，然后相應(yīng)降低另一個點的亮度值，借以隱藏水印信息。但是總體來說這類算法都比較脆弱，通過一些常規(guī)的信號處理操作，就能輕易抹掉隱藏的水印信息。

因此，研究者開始通過修改圖像變換域中的變換系數(shù)來嵌入水印信息，包括離散傅氏變換、離散余弦變換、離散小波變換和奇異值分解等［5］。為了實現(xiàn)水印的隱蔽性與魯棒性之間的平衡，很多研究工作基于這幾種圖像變換自身的特點，對水印嵌入算法提出了不同程度的改進。曾琳玲［6］就提出了一種同時結(jié)合Arnold變換、離散小波變換和奇異值分解的雙彩色圖像水印算法。

但是，JPEG壓縮是一種不可恢復(fù)的有損圖像壓縮方式，針對這種圖像的可逆水印比較困難，水印嵌入需要和具體的圖像壓縮算法進行結(jié)合。Akira等［7］通過修改每個8×8塊DCT系數(shù)的最后一個非零數(shù)后的零系數(shù)，即用新的非零數(shù)值替換原位置的“0”，一次可以嵌入若干比特水印信息。劉磊等［8］利用JPEG圖像DCT系數(shù)的零系數(shù)間隔確定修改的位置，利用間隔中零系數(shù)的個數(shù)確定水印嵌入量，進而嵌入水印信息。何順等［9］隨后提出一種改進的水印算法。每一個帶有零間隔的DCT塊分別嵌入2位水印信息，并且將這2位水印信息嵌入到DCT塊最后一個非零系數(shù)之后的第1或者第2位零系數(shù)中，提升了水印圖像的不可見性。

本文在上述研究基礎(chǔ)上，給出了一種基于JPEG壓縮域的改進LSB嵌入算法，該算法利用DCT系數(shù)的符號位與最低位進行水印信息的嵌入，不僅具有嵌入容量大的優(yōu)點，還具有良好的隱蔽性。最終，為了驗證本系統(tǒng)的實用性，還設(shè)計了一套完整的JPEG水印編碼軟硬件系統(tǒng)解決方案，實現(xiàn)了在JPEG圖像中水印信息的實時嵌入以及上位機對水印編碼的控制和回顯預(yù)覽。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計框架

1.1 水印嵌入流程

傳統(tǒng)JPEG編碼流程包含5個部分：YCbCr色彩空間轉(zhuǎn)換（RGBtoYCbCr）、二維離散余弦變換（2D?DCT）、之字形掃描、量化編碼和熵編碼。

如圖1所示，本文選擇在量化編碼和熵編碼之間嵌入水印，主要有兩點原因：（1）根據(jù)人類對低頻分量敏感、對高頻分量不敏感的視覺特性，在圖像的DCT頻域內(nèi)進行針對性地水印嵌入，提高算法不可見性與魯棒性；（2）防止量化編碼破壞水印信息。

因此，本文含有水印嵌入的JPEG編碼過程有4個步驟，具體如下：

（1）對原始載體圖像I進行YCbCr色度空間轉(zhuǎn)換與重采樣，再進行DCT變換、之字形掃描與量化編碼。

（2）對原始水印圖像W進行預(yù)處理，包括二值化處理與K次的Arnold變換，得到待嵌入二值水印序列W′，具體內(nèi)容如第2節(jié)所示。

（3）水印嵌入模塊從水印信息預(yù)處理模塊讀取二值水印序列，根據(jù)第3節(jié)中的嵌入算法對量化后的DCT系數(shù)矩陣進行水印嵌入，并將嵌入了水印的DCT系數(shù)矩陣送入后面的熵編碼模塊。

（4）繼續(xù)進行JPEG壓縮編碼流程中的熵編碼，得到含水印的JPEG圖像。

1.2 水印提取流程

水印提取的過程實質(zhì)上是水印嵌入的逆過程，在下文不再贅述。過程如下：

（1）對嵌入水印后的JPEG圖像I′進行熵解碼的解壓縮操作。

（2）在JPEG熵解碼后的系數(shù)矩陣中，選出對應(yīng)的DCT系數(shù)矩陣，根據(jù)第3節(jié)中的嵌入算法，進行逆運算，最終得到加密的水印序列W′。

（3）根據(jù)嵌入密鑰K，對提取出的水印序列W′作（T-K）次Arnold變換，恢復(fù)其相關(guān)性，最終得到有意義的水印信息。

2 水印信息預(yù)處理模塊

2.1 RGB彩色圖像二值化處理

RGB彩色圖像二值化處理用于將彩色水印圖像或者二值水印圖像轉(zhuǎn)換為一維二值水印信息序列，以壓縮水印信息量。其過程是首先將圖像轉(zhuǎn)為灰度圖，然后設(shè)置閾值，將灰度圖轉(zhuǎn)為黑白圖。

圖像灰度值計算為

黑白圖轉(zhuǎn)換公式為

式中：Gray為圖像灰度值，Tg為參考閾值。為了方便計算與提高運算速度，采用圖像灰度值的中值127作為參考閾值。從而，生成了一個數(shù)據(jù)位寬為1的二維二值水印序列。若原始彩色水印圖像是24位色，則信息量壓縮到原來的1/24。

2.2 Arnold置亂變換

Arnold置亂變換用于水印信息的加密以及增強水印的魯棒性。

對于一個N×N的數(shù)值矩陣，其二維Arnold置亂變換為

式中：0≤xi，yi，xi+1，yi+1≤N-1，N為數(shù)值矩陣階數(shù)，mod為模N運算。

通過上述變換公式，Arnold置亂變換將(xi，yi)處的矩陣值移動到(xi+1，yi+1)處。通過多次Arnold置亂變換，最終能得到雜亂無序的二值水印序列。但是Arnold置亂變換具有周期性，對其再經(jīng)過若干次Arnold變換后，一定會恢復(fù)到Arnold置亂變換之前的原始二值序列。因此，Arnold置亂變換的周期特性非常有利于數(shù)字水印的提取。

由表1可知，隨著矩陣階數(shù)的增加，Arnold變換周期也隨之增加。綜合考慮置亂變換的計算量大小以及水印算法的隱蔽性，本文采用階數(shù)32、周期24的置亂變換，即將二值水印序列分割為多個32×32的小塊，各個小塊獨立進行Arnold置亂，減少計算工作量。

表1 常用階數(shù)的最小Arnold置亂周期（T）Table 1 Minimum Arnold scrambling period of common order

圖2為水印序列Arnold變換實現(xiàn)的結(jié)構(gòu)框圖。讀地址的高5位Raddr［14：10］用于選擇不同的塊，Raddr［9：0］則送入Arnold讀地址映射單元。

圖2 Arnold變換實現(xiàn)結(jié)構(gòu)框圖Fig.2 Block diagram of Arnold transform

Arnold讀地址映射器實際上是一個1 024×10 b的數(shù)據(jù)RAM，存放對0～1 023連續(xù)計數(shù)值進行Ar?nold變換后的結(jié)果，指示了當前外部讀地址的提取數(shù)據(jù)在原始RAM中水印序列的存儲位置?？梢杂糜诩铀貯rnold置亂變換的運算過程。例如，若Arnold讀地址映射器地址0存放的數(shù)值為28，則外部模塊提取的Arnold變換置換的第0個數(shù)據(jù)存放在二值水印ROM地址為28的位置中。

3 改進LSB算法

本文將傳統(tǒng)時域（空域）中的LSB算法應(yīng)用到DCT變換域，并對其作了適當?shù)母倪M，設(shè)計實現(xiàn)了一種嵌入容量可調(diào)的LSB嵌入算法，通過修改量化后的DCT系數(shù)值來實現(xiàn)水印的嵌入。

算法的實現(xiàn)過程描述如下，對量化后的8×8 DCT系數(shù)矩陣進行之字形掃描，然后選定一個嵌入起始地址AddrL（取值0～63）和欲嵌入信息位的長度BitLen，對起始地址往后的BitLen長度內(nèi)的DCT系數(shù)Qi作運算后得到Q′i，具體運算過程如下：

（1）如式（4）所示，DCT系數(shù)Qi的高11位保持不變。

（2）若DCT系數(shù)Qi嵌入的二值水印為1，Qi［0］運算公式則為

（3）若嵌入的二值水印為0，Qi［0］運算公式則為

式中：i為當前DCT系數(shù)塊的Z字形掃描序列，且0≤i≤63，Qi為量化后的DCT系數(shù)，數(shù)據(jù)位寬為12，Q′i為嵌入水印后的DCT系數(shù)值。

由上述內(nèi)容可知，改進的LSB算法的本質(zhì)是利用DCT系數(shù)值的最高位與最低位的關(guān)系，修改最低位的值來實現(xiàn)水印嵌入。并且通過AddrL與BitLen的設(shè)置，實現(xiàn)了0～64嵌入容量的自由調(diào)節(jié)。

當嵌入二值水印為1時，若原載體圖像的DCT系數(shù)為正偶數(shù)、0或者負奇數(shù)時，嵌入過程不會改變原DCT系數(shù)值。由于量化后的DCT系數(shù)中存在大量的0值系數(shù)，故當二值水印序列中1的占比較大時，對DCT系數(shù)矩陣的改動也會相應(yīng)減少，適用于白色分量居多的二值水印圖像。相較于傳統(tǒng)LSB算法的直接暴力地用水印信息替換最低位，該算法對原圖的影響更小，不可見性更好。

此外，綜合考慮人類視覺對頻域系數(shù)的敏感特性和水印的魯棒性與不可見性，本文選擇起始地址AddrL為6的中頻系數(shù)區(qū)域進行水印嵌入，并且設(shè)定水印信息嵌入長度BitLen=16，每個8×8的圖像塊嵌入16 b的水印信息序列。分別采用本文設(shè)計的LSB嵌入算法和傳統(tǒng)LSB算法對圖3（a）中量化后的DCT系數(shù)矩陣進行水印嵌入，嵌入16 b的全1水印序列（16’hFFFF），最后結(jié)果如圖3（b）和圖3（c）所示。斜線小方塊表示嵌入前后變化了的DCT系數(shù)值?？梢园l(fā)現(xiàn)對于全1序列前者僅修改了4個DCT系數(shù)實現(xiàn)了16 b水印信息的嵌入，改動量為傳統(tǒng)LSB算法的二分之一。

圖3 嵌入結(jié)果對比Fig.3 Embedding results comparison

4 系統(tǒng)驗證

4.1 驗證平臺

本文采用Xilinx的Virtex?7 VC707評估套件作為硬件開發(fā)測試平臺，內(nèi)部系統(tǒng)時鐘頻率為250 MHz，分辨率1 920像素×1 440像素、數(shù)據(jù)量7.9 MB的BMP圖像作為測試圖像，對本文設(shè)計內(nèi)容進行實測驗證。

為了方便控制硬件模塊，本文還設(shè)計一個上位機軟件，實現(xiàn)對圖像的傳輸及水印嵌入過程的控制。上位機的GUI界面由圖像加載界面、圖像預(yù)覽界面、命令控制寄存器配置界面、DMA參數(shù)配置界面和Log信息預(yù)覽界面5部分組成。

4.2 不可見性測試

圖4為原始載體圖像、原始水印圖像、嵌入水印的JPEG水印載體圖像以及無水印的原始JPEG圖像對比示意圖。圖4（c）與圖4（d）的峰值信噪比（PSNR）為41.10 dB。但是，相比于原始JPEG圖像，水印信息的嵌入并未引起JPEG水印載體圖像的失真，因此該水印算法具有主觀上良好的不可見性。

圖4 二維碼水印嵌入結(jié)果Fig.4 Watermark embedding result of QR code

表2以PSNR作為不可見性指標，將本文改進的LSB算法與復(fù)現(xiàn)的傳統(tǒng)LSB算法，以及和已經(jīng)發(fā)表的論文進行了對比。文獻［6］嵌入的數(shù)據(jù)量更多，但是PSNR指標低于本文結(jié)果的14.26%。在嵌入數(shù)據(jù)的比特數(shù)相同及更少的情況下，其他設(shè)計的PSNR是本文結(jié)果的70.39%～83.99%，由此可見本文實現(xiàn)的水印嵌入算法具有更好的不可見性。

表2 PSNR性能對比Table 2 PSNR performance comparison

4.3 魯棒性測試

為了驗證本文改進LSB算法的魯棒性，本文對嵌入了水印信息的圖像進行各種攻擊實驗，然后從被攻擊后的圖像中再提取水印圖像，并以相似系數(shù)（NC）為指標與原水印進行比較分析。

圖5所示的是裁剪32×32的小塊后，攻擊后的圖像和提取出的水印圖像。圖6為均值0，方差0.005的高斯噪聲和椒鹽噪聲攻擊實驗的結(jié)果。圖7為壓縮質(zhì)量Q為50的JPEG壓縮攻擊實驗結(jié)果。

如圖5～7所示，水印載體圖像在受到各種噪聲攻擊后，仍能提取出水印信息，顯示改進LSB方法具有一定的抗攻擊能力。同時，表3將本文改進的LSB算法與傳統(tǒng)LSB算法進行魯棒性的性能對比。由表3可知改進LSB的NC值更大，有更好的還原性能。

圖5 裁剪32×32攻擊實驗結(jié)果Fig.5 Experimental results of 32×32 clip?ping attack

圖6 噪聲攻擊實驗（噪聲密度0.005）Fig.6 Experimental results of noise attack(noise density is 0.005)

圖7 JPEG壓縮攻擊實驗（Q=50）Fig.7 Experimental results of JPEG compress attack(Q=50)

表3 NC性能對比Table 3 NC performance comparison

4.4 處理速度測試

本文最后還進行了處理速度測試。由于本文提出的改進LSB方法易于采用流水線設(shè)計，所以處理速度主要取決于搭載硬件的電路性能。在輸入接口數(shù)據(jù)寬度為128 b時，處理數(shù)據(jù)帶寬最高可達128 b×250 MHz=32 Gb/s，體現(xiàn)了基于FPGA實現(xiàn)水印嵌入功能的優(yōu)越性。

5 結(jié)束語

本文對JPEG圖像數(shù)字水印進行了深入的研究與設(shè)計，提出了一種結(jié)合圖像壓縮算法的改進LSB嵌入方法。該方法不僅嵌入容量大，隱蔽性好，還利于硬件實現(xiàn)。在Xilinx Virtex?7 VC707評估套件上輸入接口數(shù)據(jù)寬度為128 b時，處理數(shù)據(jù)帶寬最高可達32 Gb/s?；贔PGA設(shè)計完成了JPEG數(shù)字水印系統(tǒng)，最后通過測試平臺對水印編碼系統(tǒng)的水印嵌入功能進行了測試與驗證，驗證了本系統(tǒng)的實用性。但是，在圖像中增加嵌入的水印數(shù)據(jù)量，將會惡化PSNR指標和魯棒性。如何在嵌入數(shù)據(jù)量、PSNR指標和魯棒性上取得較好的平衡，目前還未得以解決，這也是今后本文進一步的研究方向。