一種基于量化和關(guān)系嵌入的雙重水印算法

1、一種基于量化和關(guān)系嵌入的雙重水印算法劉 磊, 陳生潭 時間:2008年07月17日 字 體: 大 中 小關(guān)鍵詞:? 摘 要:? 關(guān)鍵詞：? 數(shù)字水印是20世紀(jì)90年代發(fā)展起來的對數(shù)字產(chǎn)品進行版權(quán)保護的新技術(shù)121 水印算法系統(tǒng)實現(xiàn)的結(jié)構(gòu)圖? 本文設(shè)計的水印算法是在載體圖像的Y分量三級小波分解的低頻部分自適地的嵌入水印一和在載體圖像Cb分量三級小波分解的高頻部分三次重復(fù)嵌入水印二的雙重水印算法，系統(tǒng)實現(xiàn)的原理圖如圖1和圖2所示。? ? 2 水印預(yù)處理? 對水印進行置亂和加密處理，可以增強抗水印攻擊的能力和水印破譯的難度3。經(jīng)典的方法是Arnold置亂和的Logistic加密。本文采用比較新鮮的約

2、瑟夫置亂和帳篷加密。實際上，帳篷加密是Logistic加密的特例。2.1 約瑟夫置亂? 經(jīng)典的約瑟夫問題可參見參考文獻3。約瑟夫置亂是針對一維序列置亂的方法，有迭帶周期。例如：長度為64的序列，間隔是4，初始值為1，周期就是1482。本文采用大小為6464的兩個二值圖像作為水印。先進行行內(nèi)置亂，再進行列內(nèi)置亂。取相同的初始值和間隔，采用迭帶次數(shù)10和15作為水印一和水印二的置亂密鑰。在水印逆置亂時，首先求出約瑟夫置亂的周期，再減去置亂密鑰，就得到迭帶次數(shù)，從而恢復(fù)水印。由于水印邊框處行內(nèi)或列內(nèi)取值相同，因此置亂結(jié)果存在幾條橫線和豎線。經(jīng)過加密后，橫線豎線將消失。2.2 帳篷加密? 三角帳篷映射

3、的定義和特點請參見參考文獻4。利用三角帳篷映射，產(chǎn)生一個長度為6464的一維混沌序列。初值取0.625作為加密密鑰。生成的序列取值是(0，1)的實數(shù)。閾值門限法量化序列為:? 式中，k=0.5。再重新排列成6464的矩陣。與水印一置亂后的圖像進行異或運算，完成加密。同理，初值取0.875，完成對水印二的加密。水印的解密與上述步驟相同，只要把水印圖像換成待解密的圖像就可以了。本文水印算法的應(yīng)用效果如圖3所示。? 3 載體圖像的變換與舍入誤差3.1 顏色變換? 用于圖像存儲和傳輸?shù)念伾Ｐ蚏GB ，其實并不符合人眼的視覺感受。把水印信息直接加到 RGB 空間上，需要依據(jù)亮度方程調(diào)節(jié)RGB三個分量的

4、幅度才不至于產(chǎn)生顏色失真。也有的方法是在人眼并不敏感的藍色分量上嵌入水印。如果把載體圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到別的彩色空間，例如YCbCr、YUV、YIQ等，就可以避免這種顏色失真。? 研究表明:不同攻擊對彩色圖像的亮度(Y)和色差(Cb、Cr) 的破壞力是不同的。其中,JPEG壓縮、疊加噪聲等處理對色差分量(Cb、Cr)的影響較大,對亮度分量(Y) 的破壞相對較小;而銳化等處理則正好相反5。? 本文采用YCbCr顏色模型，分別在亮度分量和色差分量中嵌入水印，將使數(shù)字水印信息較強地分布于RGB三個通道，提高算法的魯棒性。RGB 彩色空間與YCbCr 彩色空間(256級)的模型相互轉(zhuǎn)換公式可參見參考

5、文獻5。3.2 小波變換? 比較流行的數(shù)字水印嵌入的空間有空域和變換域（包括小波域、離散余弦變換域、壓縮域等）。作為JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)的小波變換，由于充分滿足漸進傳輸、低比特率傳輸、分辨率和質(zhì)量的可調(diào)整性以及抗錯性和特定區(qū)域（ROI）編碼等新的需求，使得基于小波變換的水印方案具有優(yōu)異的性能，也更有吸引力6。? 本文設(shè)計的水印嵌入方法是依據(jù)下述原則提出的。參考文獻6引用了黃達人的觀點：水印嵌入到小波低頻子帶與高頻子帶需要不同的嵌入策略。參考文獻7指出JPEG2000對圖像壓縮時采用三級小波分解，因此嵌入水印時，也應(yīng)考慮到對載體圖像進行的三級小波分解。參考文獻8提出對小波變換的低頻子帶只嵌入一次

6、水印，而高頻子帶要反復(fù)嵌入水印的策略。參考文獻9指出三級小波變換后，應(yīng)從HH2與HH3（二級小波分解的對角高頻子帶和三級小波分解的對角高頻子帶）的關(guān)系入手，嵌入水印。參考文獻2用到了多數(shù)判決和雙重水印嵌入的思想。3.3 舍入誤差? 本文采用的顏色變換是數(shù)據(jù)類型為整數(shù)型到整數(shù)型的變換，而小波變換則是數(shù)據(jù)類型為實數(shù)型到實數(shù)型的變換。載體圖像如果在小波域嵌入水印，則在小波逆變換后，得到的結(jié)果圖像就是實數(shù)型的數(shù)據(jù)。再經(jīng)過顏色變換，雖然結(jié)果依然是整數(shù)型的數(shù)據(jù)，但是這個過程已經(jīng)引入了很大的舍入誤差。為了解決舍入誤差對水印的影響，本文對失真的部分進行補償。未補償和有補償對水印提取結(jié)果的影響如圖4所示。在沒有

7、誤差補償?shù)那闆r下，水印一和水印二的NC值分別為0.9588 和0.9716，而考慮了誤差補償后NC值分別為1.000 0和1.0000。說明該措施是有效的。? 4 小波域的自適應(yīng)量化門限? 對比度函數(shù)模型的定義可參見參考文獻5。它的取值范圍是(-1，1)。對比度函數(shù)值|H(g)|越大,表示當(dāng)像素值g有所變動時對人眼視覺的影響越有限;而對比度函數(shù)值|H(g)|越小,表示當(dāng)像素值g 有所變動時對人眼視覺的影響越明顯。Weber定律指出人眼對于中等亮度的變化感知門限在2%以內(nèi)，對于更亮或者更暗的變化感知度非線性下降，最大可以達到5%左右。? 小波域的自適應(yīng)量化門限的計算步驟如下：? (1) 通過對比

8、度模型計算出載體圖像亮度分量在空域的對比度函數(shù)值。再結(jié)合Weber定律，算出其在空域的自適應(yīng)量化間隔：? 式中,J表示空域量化的間隔，Z表示載體在對應(yīng)位置的幅值，H表示取模(就是把對比度函數(shù)歸一化，在(0,1)之間取值)。上面式子的含義是：空域量化的間隔由兩部分組成，其一是變化不超過0.02的最小量化間隔，其二是依據(jù)像素與其周圍的對比度特性自適應(yīng)調(diào)整的量化間隔。并且保證量化的間隔最大值不會超過人眼視覺門限的上限。? (2) 對J進行三級小波變換，取小波域低頻子帶的系數(shù)再取整后作為量化間隔。5 基于量化的水印嵌入與提取? 量化嵌入的原理如圖5所示1。將坐標(biāo)軸等間隔劃分成A區(qū)間集與B區(qū)間集，區(qū)間大

9、小為。規(guī)定A區(qū)間集代表0，B區(qū)間集代表1。根據(jù)水印值是0或1，調(diào)整待嵌入水印的系數(shù)值。使其等于離自己最近的對應(yīng)區(qū)間內(nèi)的中間值。當(dāng)檢測水印時，只需判斷該系數(shù)落在的區(qū)間是A集還是B集，就可以得到對應(yīng)的水印信息是0或1。? ? ? 量化嵌入水印一的具體步驟：? (1) 計算小波域自適應(yīng)量化模板hvs。? (2) 亮度分量三級haar小波分解，取低頻子帶Cy。? (3) 遍歷Cy的每一元素，取hvs的對應(yīng)元素作為量化間隔，量化嵌入水印。? (4) 小波逆變換。? (5) 與嵌入水印二的Cb分量和原始的Cr分量一起顏色反變換。? 量化提取是量化嵌入的逆過程，這里不再重復(fù)。6 基于關(guān)系的水印嵌入與提取?

10、基于關(guān)系嵌入的水印，在提取時不需要原始圖像參與，是盲提取的嵌入方法。關(guān)系嵌入的規(guī)則是：w表示水印信息，對于兩個數(shù)a和b（a代表三級小波分解的系數(shù)，b代表二級小波分解的系數(shù)）,如果ab且w=0，則a和b互換；其他情況下a和b不互換。因為小波變換不同級間系數(shù)幅值以近似2倍的關(guān)系遞增，所以在關(guān)系嵌入前后考慮在較低級系數(shù)上進行2倍調(diào)整，這樣可以減小載體失真。? 關(guān)系嵌入水印二的具體步驟：? (1) 色差分量Cb三級haar小波分解，提取二級高頻子帶(LH2,HL2,HH2)和三級高頻子帶(LH3,HL3,HH3)。? (2) LH3取絕對值得到LH3new。? (3) 對LH2的奇數(shù)行和列系數(shù)取絕對值

11、再乘以2得到LH2new。? (4) 遍歷LH2new和LH3new,用上述關(guān)系嵌入規(guī)則嵌入水印二。? (5) LH2new除以2去絕對值，正負(fù)號與原始系數(shù)一致，替換LH2的奇數(shù)行和列。? (6) LH3new去絕對值，正負(fù)號與原始系數(shù)一致，替換LH3。? (7) 重復(fù)（2）（6）的步驟，依次把水印二嵌入到HL和HH分量中去。? (8) 小波逆變換，顏色逆變換。? (9) 再進行顏色變換，計算舍入誤差。? 水印二的提取是關(guān)系嵌入的逆過程。三次提取完成，再投票表決。水印二取值由多數(shù)決定。7 實驗結(jié)果? 評價水印算法的方法有主觀評價和客觀評價兩種。對于有意義水印算法的評價，主觀評價與客觀評價有時有

12、很大差別?？陀^評價標(biāo)準(zhǔn)有兩個，一是峰值信噪比(PSNR)4，用來計算水印嵌入前后載體圖像改變的程度，以（db）表示。另一個是歸一化相關(guān)系數(shù)（NC）10，用于計算提取水印與初始水印的相關(guān)性。它們的公式如下：? ? 各種水印攻擊結(jié)果如表1所示。由表1可見，對于一般的水印攻擊，該算法體現(xiàn)了較強的魯棒性，因為不同的水印攻擊對載體亮度分量和色差分量的影響不同，使得嵌入雙重水印的算法可以抵抗更多種的水印攻擊。例如水印一在JPEG壓縮上有較強的魯棒性，但在縮放和色深變換中卻檢測不到，而水印二正好相反，它在JPEG壓縮中已經(jīng)檢測不到了，但在縮放和色深變換中效果不錯。總之，發(fā)揮各自所長，提高了水印算法整體的性能

13、。? 本文提出了一種基于小波域的數(shù)字水印算法?？紤]到Y(jié)分量與Cb分量的不同特性和小波低頻分量和高頻分量的區(qū)別,提出了適合于盲提取的基于量化和關(guān)系的嵌入策略。量化間隔考慮了反映視覺特性的對比度函數(shù)與Weber定律,增強了水印的魯棒性。關(guān)系嵌入也把不同級間的系數(shù)關(guān)系利用起來,二倍關(guān)系的幅值調(diào)整減小了圖像失真,三次嵌入投票表決也增強了水印的性能。此外,還考慮了舍入誤差的補償。這也使得水印算法成為半盲提取的水印算法。參考文獻1 杜青.基于DCT和量化的彩色圖像數(shù)字水印算法J.?蘇州大學(xué)學(xué)報：工科版，2006，26（1）.2 于帥珍，沈建國.基于小波域的自適應(yīng)彩色圖像雙重水印算法J. 微計算機信息(測控自動化),2006，22(1).3 向德生，文宏，熊岳山.小波域魯棒自適應(yīng)圖像水印嵌入方案J. 計算機工程與應(yīng)用，2004，(36):81.4 李淑明，覃團發(fā)，劉賢鋒.DCT域自適應(yīng)混沌加密的二值圖像數(shù)字水印算法J. 通訊和計算機，2005，2（6）.5 王向陽，楊紅穎，趙巖,等. 基于人眼視覺特性的自適應(yīng)空域彩色圖像數(shù)字水印算法J. 遼寧師范大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2004，27（2）.6 強英，王穎.基于小波域的數(shù)字圖象水印算法綜述J.?計算機工程與應(yīng)用,2004，(11):46.7 于景俠，王秉中.一種自適應(yīng)圖像小波域數(shù)字水印嵌入方案J. 計算機工程與應(yīng)用