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1 引言 網絡技術的迅速發展使多媒體數據的傳輸更加容易，信息隱藏和版權保護成為迫切需要解決的問題，數字水印技術是保護數據的有效途徑。不可見性和魯棒性是數字水印系統兩個最重要的特性。水印被嵌入在圖像的一些重要系數中，其抗攻擊的魯棒性較好，但重要系數改變太多，則圖像會產生嚴重失真。所以魯棒性和不可見性是彼此矛盾的。水印技術可分為空域水印技術和變換域水印技術。空域水印算法魯棒性差。變換域算法可使所嵌入水印信號的能量分散到空間的所有像素上，有利于保證水印的不可見性，同時魯棒性強。離散余弦變換DCT(Discrete Cosine Transformation)算法易于在數字信號處理器中快速實現，離散余弦變換域圖像水印與常用的圖像壓縮標準JPEG兼容，對壓縮、濾波和其他一些攻擊具有較強的穩健性。離散小波變換DWT(DiscreteWavelet Transformation)是將信號分解為不同尺度分量的線性運算，其實現是通過信號與尺度變化的濾波器卷積完成的。離散小波變換是一種多分辨率分析方法，在時域和頻域都可表征信號局部特征。小波分解將原始圖像分解為一系列的低頻分量和高頻分量，根據人類感覺系統的掩蔽效應，可將數字水印信息嵌入到原始載體不易被感知的區域，使數字水印具有較強的不可見性。 由于小波變換具有良好的局部時頻分析特性和多分辨率分析特性，而離散余弦變換具有良好的聚能效應。綜合兩種變換的優點，這里提出一種基于DWT和DCT聯合變換的數字水印技術。 2 水印的嵌入算法 水印嵌入算法的主要思想：為了提高水印的安全性，在水印嵌入前先進行混沌加密，然后將宿主圖像經過DWT得到4個子帶：LL、LH、HL、HH，選擇HL作為嵌入子帶。為了使嵌入的水印可以均勻分布在HL子帶，對HL子帶分塊進行DCT變換。將水印嵌入DCT變換后的中頻系數。這里采用經典的比較中頻系數法進行水印嵌入，嵌入過程如圖1所示。 該算法步驟如下： (1)對原始水印圖像進行混沌置亂加密。置亂水印圖像能增強水印算法的安全性。充分利用混沌序列對初值的敏感性高、安全性強、密鑰空間大的特點，對水印圖像進行置亂。混沌序列由Logistic映射產生，按照Logistic映射式式(1)進行迭代，得到序列： 式中，xn∈(0，1)，μ為分叉參數。 由Lyapunov指數的計算可知，當3．569 9≤μ≤4時，Lo-gistic映射處于混沌狀態。研究表明，當且僅當μ=4時，映射具有最強的混沌特性，所以在生成混沌序列時取μ=4。xn是實值序列，實值序列不利于計算機處理，通常需要對實值序列進行量化，對xn進行量化得到二值序列Xn。 Logistic序列對初始值敏感，只要設定迭代次數、初始值，就可以得到很多偽隨機序列，因此將初始值作為用戶的密鑰，利用式(1)產生混沌序列混沌序列Xp。加密數字水印的方法很多，這里采用將水印圖像W表示為向量形式Wp，P=1，2，…MxN。Wp作為明文空間，利用混沌序列Xp對水印圖像進行加密，得到加密后的水印圖像Vp： 這里+執行異或運算。解密過程與加密相同，用加密后的水印和混沌序列進行異或運算。將x0=0．800 000 000 1作為用戶的密鑰，圖2為加密后的水印圖像。混沌序列對初值極其敏感，即使密鑰(初值)相差細微，也無法正確解密水印圖像。 (2)對宿主圖像進行一級DCT變換。得到4個子帶LL、LH、HL、HH，為了兼顧透明性和魯棒性，選擇HL作為嵌入子 、帶。提取HL系數組成的矩陣A。 (3)對HL系數組成的矩陣A，按照8x8的大小進行分塊。分成8x8的塊是為了與JPEG壓縮標準兼容。 (4)對分塊后的矩陣進行DCT變換。 (5)對于DCT變換后的第i塊系數，采用比較DCT中頻系數法進行水印的嵌入。比較中頻系數法的思想是：從中頻區域選擇兩個位置鼠Bi(v1,v1)和Bi(v2,v2)進行比較，下標i表示第i塊。可嵌入22個中頻系數，如圖3所示。圖中FL表示塊的低頻部分，FH代表高頻部分。FM是可選擇嵌入的中頻區域，因為嵌入FM區域可避免圖像質量下降，而且能夠提供較好的抗攻擊能力。為獲得較好的抗壓縮攻擊性能，選擇系數時可參考表1的JPEG量化表。選擇的兩個DCT系數應滿足調整它們的大小不會導致載體圖像嚴重降質。因此要選擇JPEG壓縮算法中亮度量化值一樣的系數。從表1能觀察到系數(4，1)和(3，2)或(1，2)和(3，0)量化值相等，較適合用來比較。 水印嵌入算法的具體實現：對于每一個8x8塊，選擇(4，1)和(3，2)一對系數，比較它們大小，確保滿足式(3)，若不滿足，交換兩個系數的值。ωi為第i塊嵌入信息位的值。 為了提高魯棒性，對算法做進一步改進。引入控制量α擴大兩個DCT系數差值。引入α雖然會使圖像退化。但能夠降低檢測的誤差。 當ωi=1，系數(4，1)大于系數(3，2)，且兩者差值小于α時，按式(4)調整： 當ωi=0，系數(3，2)大于系數(4，1)且兩者差值小于α時，按照式(5)調整： (6)對于嵌入水印信息后的第i塊系數，進行IDCT變換。 (7)按步驟(5)、(6)對其他塊進行水印的嵌入。 (8)進行IDWT變換，得到嵌入水印后的圖像。 3 水印的提取算法 本算法是盲水印算法，提取時無需水印圖像的原宿主圖像。提取水印是嵌人的逆過程，圖4為水印的提取過程。 其步驟可描述如下： (1)對嵌入水印的圖像進行DWT變換。 (2)選取HL子帶，并將其分為8x8的塊，進行DCT變換。 (3)按式(6)提取水印。 (4)按提取出的水印位重建水印圖像，得到加密的水印。 (5)水印圖像使用混沌密鑰進行混沌解密，得到解密的水印。 (6)計算恢復出的水印信號和原水印信號的相似程度。 4 試驗結果 試驗采用大小為512×512的宿主圖像。經DWT一級變換后HL子帶的大小為256×256。將選擇的HL子帶分成8×8的塊，得到1 024個塊。使用這些塊能嵌入1 024位水印位到宿主圖像。則以32×32的二值圖像作為水印嵌入到宿主圖像。 4．1 在無攻擊的情況下 圖5是實驗中應用的宿主圖像和水印圖像。圖6a和圖6b分別描述該算法嵌入水印后的圖像和提取出的水印。為了檢驗該算法的性能，將該算法和直接應用DCT相印嵌入的結果進行比較。圖7為直接應用DCT進行水印嵌入后圖像和提取的水印，可看出，水印能夠被正確從水印圖像中提取，但直接應用DCT算法嵌入水印后的圖像不可見性較低。 表2給出該法和單一DCT法的PSNT和NC值，從中看出在未受到攻擊的情況下，兩種算法的NC均為1。但本方法的峰值信噪比更高，達到36．777 7 dB，因此圖像的質量更好。 4．2 在有攻擊的情況下 為了測量該算法的不可見性和魯棒性，對水印圖像進行一些常見的攻擊實驗。包括高斯噪聲、椒鹽噪聲、高斯低通濾波器、JPEG壓縮、旋轉等攻擊。實驗結果見表3。在嵌入水印后的圖像受到10％高斯噪聲、10％椒鹽噪聲攻擊的情況下，NC的值仍然在0．9以上。當水印圖像受到50％JPEG壓縮攻擊時，NC值接近1。從表中還能觀察到該算法抗高斯低通濾波攻擊的能力較強，但抗旋轉攻擊能力較差，這是因為原始圖像和水印圖像的空間關系被打亂。 5 結束語 提出一種新的基于聯合DWT－DCT變換的數字圖像水印算法。對宿主圖像先進行DWT變換，提取HL子帶，接著對選擇的HL子帶計算DCT，將加密后的水印嵌入到DCT變換后的系數中。該算法特點為： (1)原始水印經混沌序列加密，增加水印的保密性； (2)將水印嵌入到經DWT－DCT變換后的數據塊，比單一的變換域技術具有較好的不可見性和較強的魯棒性能； (3)在嵌入過程中，采用比較中頻系數法，并參考JEPG壓縮模型，提高水印的抗壓縮能力； (4)水印的嵌入位置經大量試驗選擇在分塊DCT域的中頻段，可在魯棒性和透明性之間得到較好的協調； (5)水印檢測無需原始圖像，實現了盲檢測。該算法可用于保護數字圖像版權，具有一定實用價值。 |
