基于小波域和塊分類的魯棒自適應(yīng)水印算法

1、第27卷第1期2007年2月桂林電子科技大學學報JournalofGuilinUniversityofElectronicTechnology.27,No.1VolFeb.2007基于小波域和塊分類的魯棒自適應(yīng)水印算法白林雪,陳光喜(桂林電子科技大學數(shù)學與計算科學學院,廣西桂林541004)摘要:一種基于小波域和圖像塊分類的魯棒的自適應(yīng)水印算法,能更加有效地利用人眼的視覺掩蔽特性,增強水印的安全性和魯棒性。算法首先將8×8分塊后的圖像塊根據(jù)亮度區(qū)別和紋理特征進行分類,計算出各塊的JND閾值。把分塊后的原圖像按Hilbert掃描順序排列,在序列中選取兩相鄰塊,然后結(jié)合各分塊JND閾值,

2、通過不同強度的調(diào)整兩相鄰塊各對應(yīng)中高頻子帶均值之間的大小關(guān)系自適應(yīng)的嵌入水印。同時,根據(jù)水印信號改變低頻系數(shù)的值以嵌入水印信號。實驗結(jié)果證明:該算法可以存儲較大量的水印信息,而且對常見圖像處理操作、有損壓縮、裁剪、擠壓、像素移位等幾何變換有較高的魯棒性,且有較高的透明性。關(guān)鍵詞:離散小波變換(DWT);人類視覺系統(tǒng)(HVS);細節(jié)子帶;閾值;Hilbert掃描中圖分類號:TP309.7文獻標識碼:A文章編號:1673X()Arobustimage-adaptivebasedicationBAILin2xue,CHENGuang2xi(ofathematicsandComputingScienc

3、e,GuilinUniversityofElectronicTechnology,Guilin541004,China)Abstract:Inmakingthemostofthehidingfeaturesofhumanvisualsystem(HVS)andincreasingthesecurityandrobustofwatermarking,arobustimage2adaptivepublicwatermarkingalgorithmbasedondiscretewaveletdomain(DWT)andblocksofimageisproposed.First,blocksofthe

4、originalimageareclassifiedaccordingtotheirluminanceandtexturefeaturesandtheJNDvalueofeachblockiscalculatedaccordingtoitsfeature.Atthesametime,the8×8blocksoftheoriginalimagearerearrangedintoa12DHilbertscanningorder.Then,twoneighboringblocksareselectedfromtheHilbertsequenceofthehostimageblocksint

5、urn.AccordingtotheJNDvalueoftheblocks,abinarywatermarkwithvisuallyrecognizablepatternsisembeddedintothehostimageby.Finally,acorrespondingdetailmodifyingthepolarityoftheaveragevalueofthetwocorrespondingsub2bandssub2bandischosenfromthreedetailsub2bandsofthetwoneighboringblocksatatimerespectively.Thelo

6、westcoefficiencyischangedbytheuseofthewatermark.Theembeddedwatermarkisinvisible.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmiseffectiveandrobusttocommonimageprocessingoperationsandsomegeometricdistortionssuchascropping,pinching,pixel2shift,andsoon.Keywords:discretewavelettransformation;humanvi

7、sualsystem;detailsub2band;threshold;Hilbertscanning.近年來,數(shù)字水印技術(shù)作為多媒體作品版權(quán)保護的一種潛在解決方案受到了廣泛的關(guān)注,并成為國內(nèi)外學術(shù)界的一個新興研究領(lǐng)域。一個有效的數(shù)字水印技術(shù)必須具備透明性、魯棒性、安全性等一些基本特征。而水印透明性與魯棒性是一對矛盾,解決這一矛盾的有效途徑之一就是充分利用人類視覺系統(tǒng)(HVS)的屏蔽特性和小波變換(DWT)良好的時空局部特性。大多數(shù)基于DWT的水印算法都屬于私有水印或易碎水印,針對版權(quán)保護的魯棒公有水印算法較收稿日期:2006-12-05基金項目:國家自然科學基金(10501009,10661

8、005)作者簡介:白林雪(19822),女,山東臨沂人,碩士研究生,目前研究方向為密碼學與信息隱藏和數(shù)字水印.第1期白林雪等:基于小波域和塊分類的魯棒自適應(yīng)水印算法57少。文獻1中提出了一種基于多小波的公開水印算法,但這種算法未能很好的考慮人類視覺系統(tǒng)掩蔽特性,也未能給出抗同步攻擊的實驗分析。文獻2提出了一種基于小波變換和圖像紋理特征的自適應(yīng)水印算法,利用了圖像本身固有的紋理特征尋找水印的嵌入位置,但其僅在中高頻嵌入水印信號,抵抗壓縮的性能不高。文獻3提出了一個基于DWT的隱性水印嵌入對策,并應(yīng)用該對策提出了一種自適應(yīng)水印算法,但其水印檢測需要原圖,是一種私有水印方案。文獻4以一幅有意義的二值

9、圖像為水印,利用小波變換的層次結(jié)構(gòu)將同一水印反復嵌入到不同位置,在高頻嵌入較多水印信息,而在低頻部分嵌入較少的信息,但其僅能抗壓縮比為2.69的JPEG壓縮。本文提出的一種魯棒的基于分塊DWT及圖像塊分類的的自適應(yīng)水印算法,以一幅有意義的二值圖像為水印,參考了文獻5的噪聲閾值計算方法,約束水印嵌入的強度。同時,算法在結(jié)合各塊視覺閾值的基礎(chǔ)上,通過不同強度的調(diào)整圖像分塊的Hilbert序均值之間的大小關(guān)系,且,對信號較為重要,水印信號相對較弱,嵌入后對圖像影響較小,所以,本文算法在分塊后圖像的低頻部分也嵌入了水印信息。即臨界噪聲閾值的大小不同。本文對載體圖像進行互不覆蓋的8×8分塊,依

10、據(jù)圖像塊的亮度和紋理特征,將圖像塊分為四類:第一類圖像塊亮度低且紋理簡單,HVS對其中像素值的改變較為敏感,迭加的水印信號的強度應(yīng)最小,則其允許的臨界噪聲閾值應(yīng)最小;第二類亮度低且紋理復雜:第三類亮度高且紋理簡單:第四類亮度高且紋理復雜,HVS對其中像素值的改變敏感度最弱,迭加的水印信號的強度應(yīng)最大,則其允許的臨界噪聲閾值應(yīng)最大。1.2塊視覺閾值JND計算為了使載體圖像中嵌入的水印信號更大,同時具有良好的透明性和魯棒性,很多自適應(yīng)水印算法都開始考慮結(jié)合人眼視覺屏蔽特性本文的算法基于塊的JND(justdifference)的計算,該算法主要利用:),而熵值較,可以用它來刻畫圖像分類的紋理掩蓋效

11、應(yīng),設(shè)為H(u,v),為了計算的精確性,將其歸一化到區(qū)間a,b上。(2)人眼對不同亮度區(qū)域的噪聲的視覺敏感性不同,通常對中等灰度最為敏感,且敏感性向低灰度和高灰度兩個方向成非線性下降,設(shè)不同亮度對噪聲的掩蓋因子(u,v),將其歸一化到區(qū)間c,d上。(3)二維數(shù)字圖像經(jīng)一層小波變換后得到4個子圖像,設(shè)不同層l(l=0,1,2,3)不同方向子帶對噪聲的)。掩蓋因子為S(l,這樣,根據(jù)上面介紹的圖像塊的分類,設(shè)定閾值K1、T1.當熵值H(u,v)<K1時,該圖像塊屬于平滑區(qū),否則屬于紋理區(qū);當噪聲掩蓋因子(u,v)<T1時,人眼對該圖像塊的亮度變化較為敏感,否則較不敏感。圖像分塊經(jīng)一層小

12、波變換后各細節(jié)子l,帶Du,v的視覺可容許噪聲閾值可由式(1)表示,1圖像塊分類及臨界噪聲閾值的計算1.1圖像塊的分類水印嵌入過程可看作在強背景(即原始數(shù)據(jù))上疊加一個弱信號(即水印),如果圖像的亮度越亮,紋理越復雜,HVS對其中像素值的改變越不敏感,水印可見性必然較低,所加入的水印信號強度就可越大:反之,亮度越低,紋理越簡單,水印信號嵌入強度就應(yīng)越小。以上性質(zhì)暗示,具有不同局部性質(zhì)的區(qū)域,在保證不可見性的前提下,可允許迭加的信號強度不同,),S(l,)=J(u,v,l,)(u,v)S(l,)H(u,v)S(l,)(u,v)H(u,v)S(l,ifH(u,v)<K1and(u,v)<

13、;T1ifH(u,v)<K1and(u,v)T1ifH(u,v)K1and(u,v)<T1ifH(u,v)K1and(u,v)T1(1)通過上述分析與推導可知,式(1)臨界噪聲閾值)考慮了圖像塊不同亮度的對比度掩蓋效J(u,v,l,應(yīng)、不同紋理的屏蔽效應(yīng)以及人類視覺系統(tǒng)對不同分辨率、不同方向特性的敏感性,確保了水印嵌入強度的可控和嵌入水印的高不可見性,并使得水印強度與原圖像特征相適應(yīng)。此外,在保證水印高透明性的前提下水印強度可達到較大,這為本文算法的魯棒性提供了有力的保證。58桂林電子科技大學學報2007年2月2水印嵌入及提取算法2.1水印嵌入算法號。若令dif=Dij1(i,j)

14、-Dij2(i,j),=水印嵌入具體由以下個步驟完成:(1)水印信號生成。為了保證水印的安全性,水印在嵌入前將利用由密鑰生成的混沌序列對其進行混沌調(diào)制。先將二值水印圖像利用行掃描將其映射為一維向量W1W1(i) W1(i)0,1,0i<m×n,(J1+J2) 2,不妨將各系數(shù)的改變值設(shè)為-dif) 2,其t(i,j)(中t=1,2.(3)對所有經(jīng)過系數(shù)調(diào)整后的子塊進行一層DWT反變換,即得到嵌入水印圖像I.2.2水印提取算法再由密鑰key利用混沌序列生成一個二值混沌序列P,P=P(i) P(i)0,1,0i<m×n,由P對水印信號W信號Wt,1進行混沌調(diào)制,得到

15、待嵌入水印水印信號提取過程基本上是水印嵌入的逆過程:(1)首先將嵌入水印的圖像和原始圖像分別按8×8分塊進行Hilbert掃描,在序列中按嵌入步驟(2)中的順序在兩個序列中依次選取兩相鄰塊H1、H2和L1、L2,做一層DWT,依次選取各個細節(jié)子帶HHl,2l,1Wt(i)=P(i) W1(i),0i<m×n,、這里“ ”表示異或(以下同)。(2)水印信號嵌入。為了保證算法同時具有較好的透明性和魯棒性,本文選擇在原圖像各88嵌入,值為上限,改。從圖像分塊的Hilbert序列中依次選出相鄰的兩個分塊H(2)和H(2+1),分別記為H1和H2,對它們分別作一層二維離散小波變

16、換;最后,每次在選定的兩相鄰塊H1和H2各自細節(jié)子帶中各選取一對應(yīng)l,l,(以下簡記為D1和D2).子帶D1和D2若D1和D2為低頻子帶,則繼續(xù)進行DWT變換,由于已將圖像8×8分塊,故只需進行到第三層變換,低頻子帶即為1×1,設(shè)此時低頻系數(shù)的數(shù)量級表示為,則將兩個對應(yīng)子帶系數(shù)按照以下公式進行修改:D=D+10)-(1+(以下簡記H1,H2)L1Hl,2(以下簡記L1,HLiiL2當,ijijWr(k)=1,0,ififHij11(i,j)(i,j)<Hij22(i,j)(i,j)(4)HH當=LLi,則要繼續(xù)進行兩層DWT變換,得到低頻子帶D1和D2,由下式提取出水

17、印信號,Wr(k)=0,ifH1=L1andH2=L21,else(5)(2)然后從以上提取出的num個水印版本中提取出調(diào)制水印信號Wt,num-11,ifWt=Ws=0r(k)DWt(i),(2)也就是說,當水印信號為“0”時,不作改動;當水印信號為“1”時,將兩個子帶的系數(shù)均稍作修改,由于低頻系數(shù)具有較大的值,水印信號相對較弱,故嵌入后對圖像影響較小,而且改變的強度是根據(jù)系數(shù)的數(shù)量級來確定,從而完成水印的自適應(yīng)嵌入。若D1和D2為中高頻子帶,則結(jié)合式(1)給出的)和細節(jié)子帶D1和D2中每個臨界噪聲閾值J(u,v,l,系數(shù)的顯著因子l,=l,(i,j) +1 Dl,ij(6)k=0,1,2,

18、m×n-1.0,else(3)再由密鑰key(與水印嵌入時相同)使用混沌序列生成二值混沌序列P對Wt進行解調(diào),即W1(t)=Wt P(t),t=0,1,2,m×n-1.,2映射成二維矩陣W,W=W(i,j),0i<m,0j<n,W(i,j)0,1,W即是恢復出的水印信號。(4)最后按行掃描順序?qū)13仿真試驗及攻擊分析(3)(以下簡記為t(i,j),通過不同強度的調(diào)整兩對應(yīng)細仿真試驗的水印是一幅32×32的二值圖像(如圖1所示)。前面提到的a、b、c、d分別取值1,10,1,5.式(1)中,K1、T1分別取值為6,3;在各圖像分塊經(jīng)過一層小波變換后的各

19、個細節(jié)子帶中嵌入num=8個節(jié)子帶均值之間的大小關(guān)系來自適應(yīng)的嵌入水印信第1期白林雪等:基于小波域和塊分類的魯棒自適應(yīng)水印算法59水印版本,以下給出算法的一些不可見性和魯棒性的試驗結(jié)果及其抗攻擊性能分析。.圖2銳化、運動模糊、亮度增強和對比度增強后提取出的水印圖1原始圖像、水印圖像和嵌入水印后的圖像圖3中分別是經(jīng)過壓縮比為2,8的小波壓縮和質(zhì)量因子為90,70,60的JPEG后提取的水印,恢復的水印仍然可以識別,相似值分別為1,0.8014,1,0.9152,0.6956.最后,表1給出了本文算法與同類算法的一些性能比較。從圖1可以發(fā)現(xiàn),在水印嵌入前后的圖像并沒有明顯差別,說明該算法嵌入水印具有很好的不可見性,下面通過一些實驗測試水印的魯棒性。圖2中前兩幅分別是經(jīng)過2次銳化和經(jīng)3像素運動模糊后提取出的水印圖像,恢復水印相似值分別為31對比算法本文算法文獻5的算法文獻1的算法是是否運算復雜度(Hilbert,DWT)低信噪比PSNR2次銳化效果質(zhì)量因子70的JPEG壓縮同上(Multiwav