基于DCT域水印技术的图像信息隐藏方法研究

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  • 2019-12-02
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简介数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法,近年来在国内外引起了人们极大的兴趣。本算法在充分考虑人类视觉系统掩蔽特性的基础上,首先把原图像各8×8块按Hilbert扫描顺序排列, 然后在原图像分块的Hilbert序列中选取一块图像的DCT域的三个中频分量之间嵌入水印。嵌入水印具有很好的透明性,水印嵌入强度是与原图像特征相自适应的。同时,水印的提取无须求助于原图像。此外,实验结果也证明,该方法对图像调整、JPEG压缩和锐化图像等攻击具有较高的鲁棒性,是一种行之有效的水印嵌入方法。

基于DCT域水印技术的图像信息隐藏方法研究

摘要:数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法,近年来在国内外引起了人们极大的兴趣。本算法在充分考虑人类视觉系统掩蔽特性的基础上,首先把原图像各8×8块按Hilbert扫描顺序排列, 然后在原图像分块的Hilbert序列中选取一块图像的DCT域的三个中频分量之间嵌入水印。嵌入水印具有很好的透明性,水印嵌入强度是与原图像特征相自适应的。同时,水印的提取无须求助于原图像。此外,实验结果也证明,该方法对图像调整、JPEG压缩和锐化图像等攻击具有较高的鲁棒性,是一种行之有效的水印嵌入方法。

关键词:DCT;水印;信息隐藏;鲁棒性;不可见性

 


                                                                     

DCT-based domain of information hiding technology image watermarking method research

Abstract: Digital watermarking technology as the copyright protection of digital media effective measures, in recent years at home and abroad, caused great interest. This algorithm in full consideration of human visual system based on masking.watermark the original image, the first 8 x 8 Hilbert by scanning sequence in the original image is segmented into blocks, then select a Hilbert of image sequence of the three frequency domain optimal watermark between components. Good transparency watermark embedding strength, with the original image is characteristic of the adaptive. At the same time, the watermarking extraction without resorting to the original image. In addition, the experimental results prove that this method for image adjust, JPEG compress and sharpen image attacks has higher robustness, and is an effective watermarking embedding method.

Keywords: DCT; Watermark; Information hiding; Robustness; Not visible


1. 引言

1.1信息隐藏技术

随着信息科技的不断发展,信息隐藏技术作为隐蔽通信和知识产权保护的重要手段而被广泛应用。该技术20世纪90年代中期从圈外兴起的一门集多学科理论与技术于一体的新兴技术领域.它是把一个有意义的信息隐藏在另一个称为载体的信息中得到隐蔽载体,非法者不知道该普通信息中是否隐藏了其他信息。而且即使知道也难以提取或去除隐藏信息。载体一般是非秘密的数字媒体文件,可以是图像、视频、声音、文档文件等。

信息隐藏方法按照嵌入域基本上可分为两大类:空城替换法和变换域法【1】。空域替换法是用待隐藏的信息替换载体信息中的冗余部分。一种简单的替换方法就是隐藏信息位替换载体中的一蝗不重要位(LSB),只有知道隐藏信息嵌入的位置才能提取信息。这种方法较为简单,但容易因图像文件的某些改动而导致隐藏信息的丢失田。而目前多数信息隐藏方法都采用了变换域技术,即把待隐藏的信息嵌入到载体的一个变换空间(如频域)中。变换域法具有可与数据压缩标准兼容的优点,对诸如压缩、剪裁和某些图像处理等攻击的鲁棒性更强。

1.2 信息隐藏技术的研究动态和发展现状

1994年的IEEE国际图像处理会议(ICIP'94,R. G. Schyndel等人第一次明确提出了"数字水印"的概念,从此掀起了现代信息隐藏技术研究的高潮。仅仅过了两年,在ICIP'96上,已经出现了以信息隐藏领域中的水印技术、版权保护(Copyright Protection)和多媒体服务的存取控制(Access Control of Multimedia Services)为主要内容的研讨专题。同年在英国剑桥召开了第一届信息隐藏国际研讨会(First International Workshop on Information Hiding),内容涉及数据隐藏、保密通信、密码学等相关学科领域。在美国,许多著名大学和大公司的研究机构,如麻省理工学院的媒体实验室、明尼苏达大学、普林斯顿大学、南加州大学等,以及NEC公司、IBM公司等,都一直在致力于信息隐藏技术方面的研究,并已取得了大量研究成果。与此同时,大量的数字水印应用软件也应运而生,如HIGHWATER FBI Digimarc CorporationFraunhofer's SYSCOP等。目前,应用于数字图像的水印技术已被考虑写于JPEG 2000标准,这必将进一步推动信息隐藏技术的发展。作为一个技术体系,数字水印尚不完善,每个研究人员的介入角度各不相同,所以研究方法和设计策略也各不相同,但都是围绕着实现数字水印的各种基本特性进行设计。同时,随着该技术的推广和应用的深入,一些其他领域的先进技术和算法也将被引入,从而完备和充实数据水印技术。例在数字图像处理中的小波、分形理论;图像编码中的各种压缩算法;音视频编码技术等等。

 

2. 数字水印

2.1数字水印的定义和基本特点

作为信息隐藏技术的一个具体表现形式,数字水印是一种有效的数字产品版权保护和数据安全维护技术。它将具有特定意义的标记(水印),利用数字嵌入的方法隐藏在数字图像、声音、文档、图书、视频等数字产品中,用以证明创作者对其作品的所有权,并作为鉴定、起诉非法侵权的证据,同时通过对水印的检测和分析来保证数字信息的完整可靠性,从而成为知识产权保护和数字多媒体防伪的有效手段。[8]

 

数字水印具有如下特性[20]

1.不可感知性:对于以模拟方式存储和分发的信息(如电视节目),或是以物理形式存储的信息(如报刊、杂志),用可见的标志就足以表明其所有权。但在数字方式下,标志信息极易被修改或擦除。因此应根据多媒体信息的类型和几何特性,利用用户提供的密钥将水印隐藏到一系列随机产生的位置中,使人无法察觉。从观察者的感觉来看,水印图像与原始图像在视觉上应一模一样,这是绝大多数水印算法所应达到的要求。

2.鲁棒性:是数字水印技术极为重要的一个特性,它是指嵌入的数字水印在其载体经受各种操作或攻击后仍不被破坏,除非严重损坏原始数字作品否则无法祛除数字水印。这里所说的操作包括传输过程中的信道噪声、滤波、图像处理、增强、有损压缩、几何变换、D/AA/D转换等,攻击包括篡改、伪造、祛除水印等。在经过这些操作后,鲁棒的水印算法应仍能从水印图像中提取出嵌入的水印或证明水印的存在。但是,用于防篡改的水印技术则要求脆弱性,即加入水印后的文件一旦改变,将使得数字水印发生显著的变化。

3.不可检测性:包括两方面的含义:水印信息与原始载体数据具有一致的特性,使攻击者无法通过信息分析手段判断多媒体数据中是否存在水印;水印信息本身具有不可统计性,避免攻击者通过统计多个多媒体数据进而分析存在的相似性来进行攻击。

4.安全性:指水印嵌入算法具有较强的抵抗攻击的能力,能够承受一定程度的人为攻击而使水印不会被破坏。

5.自恢复性:经过一些操作或者变换之后,可能会使原始载体数据产生较大的破坏,如果从留下的片断数据能够恢复信号,就是所谓的自恢复性。

2.2数字水印的分类

数字水印的分类方法有很多种,分类的出发点不同导致了分类的不同。最常见的分类方法包括以下几[21]

1.按嵌入域划分

按水印的嵌入位置可将数字水印分为空间域(或时域)水印和变换域(频率域)水印。空间域算法是用待嵌入的信息替换载体信息的冗余部分。一种简单的替换算法就是用待嵌入信息位替换载体中的一些最低有效位,只有知道隐藏信息嵌入的位置才能提取信息。变换域算法是在宿主信号的某个变换域嵌入水印,如离散傅立叶变换(Discrete Fourier TransformDFT)、离散余弦变换(Discrete Cosine TransformDCT)、小波变换(Discrete Wavelet TransformDWT) [22]等。

随着数字水印技术的发展,各种水印算法层出不穷,水印的嵌入位置也不再局限于以上提出的几种,越来越多的算法采用与分形图像编码[23]、神经网络 [24]、矢量量化[25]技术相结合。应该说,只要构成一种信号变换,就有可能在其变换空间上隐藏水印。

2.按特性划分

按水印的特性可以将数字水印分为鲁棒数字水印(Robust Watermark)、脆弱数字水印(Fragile Watermark)和半脆弱数字水印(Semi-fragile Watermark)。鲁棒水印可以抵抗一定程度的信号处理;而脆弱水印的特点是任何对媒体信息的更改都会破坏水印的完整性,使水印检测不出来。所以说鲁棒水印是尽力保证水印信息的完整性,脆弱水印是尽力保证媒体信息的完整性,它们各有各的用途。半脆弱水印介于二者之间,对一些操作鲁棒,但对重要数据特征的修改操作是脆弱的,它比脆弱水印有更好的应用前景

3.按水印所附载的媒体划分

按水印所附载的媒体,我们可以将数字水印划分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印以及用于三维网格模型的网格水印等。随着数字技术的发展,会有更多种类的数字媒体出现,同时也会产生相应的水印技术

4.按检测过程划分水印的检测过程可以将数字水印划分为非盲水印(Non-blind Watermark)、半盲水印(Semi-blind Watermark)和盲水印(Blind Watermark)。非盲水印在检测过程中需要原始数据和原始水印;半盲水印则不需要原始数据,但需要原始水印来进行检测;而盲水印的检测只需要密钥,既不需要原始数据,也不需要原始水印。一般来说,非盲水印的鲁棒性比较强,但其应用受到存储成本的限制。目前学术界研究的数字水印大多数是半盲水印或盲水印。

5.按内容划分

按数字水印的内容可以将水印划分为有意义水印和无意义水印。有意义水印是指水印本身也是某个数字图像(如商标图像)或数字音频片段的编码;无意义水印则只对应于一个序列号或一段随机数。有意义水印的优势在于,如果由于受到攻击或其他原因致使解码后的水印破损,人们仍然可以通过视觉观察确认是否有水印。但对于无意义水印来说,如果解码后的水印序列有若干码元错误,则只能通过统计决策来确定信号中是否含有水印。水印则分别是在DCT变换域、时/频变换域和小波变换域上隐藏水印。

3. 基于DCT的图像数字水印研究

随着Internet技术的发展,网络已经成为人们日常生活的一部分。而在网络上,大量的静态图像的格式是JPEG格式,因此人们急需一种可以抗JPEG压缩的数字水印技术。而基于傅立叶变换的数字水印技术JPEG压缩能力较差。人们开始寻找其他的变换域方法。由于JPEG压缩是基于分块DCT压缩的,于是很自然的基于DCT变换域的数字水印得到了人们的关注,成为数字水印技术研究的一个主流方向之一。

3.1 基于DCT变换的数字水印技术进展

1995年,COX等提出了“扩展频谱”数字水印算法,将水印信息隐藏在图像的DCT变换域中,实验证明这种方法不仅具有隐蔽性好和鲁棒性强的特点而且易于兼容JPEGMPEG等压缩标准。以COX等人的工作为起点,DCT变换域数字水印技术逐渐成为研究的主流。在这两份文献中,COX明确提出了加载在图像的视觉敏感部分(DCT变换系数的低频分量)的数字水印才能又较强的健壮性。他们的水印方案是对整个图像进行DCT变换,然后将水印加载在预先决定的范围内除去DC分量的低频分量上,水印则是由高斯分布的一个实数序列组成,水印加载在DCT系数上的强度正好于相当的频率分量的信号强度。该算法不仅在视觉上具有水印的不可察觉性,而且水印的健壮性非常好,可经受有损的JPEG压缩、滤波、D/A以及A/D转换,也可经受一般的几何变换如剪切、缩放、平移和旋转等操作。COX的算法是对整个图像进行DCT变换,而与此对应的是KOCHZHAO提出的基于分块DCT变换的另一种思路。首先他们对图像进行互不覆盖的8×8分块操作,然后根据密钥选择其中的某一个块并对其进行DCT变换。接着他们选择其中的两个系数并根据要嵌入本块的水印比特值来决定是否要调整系数值。后来的许多算法都采用了这种互不覆盖的8×8分块DCT变换操作并对该算法进行了优化。然后黄继武提出了基于生理模型的健壮性DCT域数字水印。李华,朱光喜,朱耀庭在2000年根据人眼视觉频率响应函数提出了一种基于人眼视觉模型的DCT域数字水印隐藏方法。这两种方法都增强了水印的强度和不可觉察性,并引入了自适应水印的概念。因DCT变换的AC中低频系数集中了图像的绝大部分的能量,而高频部分的信息在量化过程中往往会丢失,所以目前大多数基于DCT变换域的数字水印模型都把水印信号嵌入到中低频分量上。但是从健壮性的角度看,在保证水印不可见的情况下,DC分量比AC分量更适合于嵌入水印。

3.2 DCT域水印算法的特点

DCT变换把空域信号变换到频域中一个DC分量和一系列的AC分量,其中, DC分量表示平均亮度,AC分量集中了原始图像块的主要能量。在JPEG压缩时,首先抛弃的就是AC分量中的高频成分,因此,所有把水印信号嵌入中低频部分的算法一般都具有较好的抗JPEG压缩、抗缩放重采样性。当然,基于DCT变换域的算法也有频域算法的缺点:计算复杂。但是,这些算法可以嵌入较多的信息,对视觉影响较小即隐蔽性较好,嵌入水印信号较健壮,基于DCT变换域的算法可以更好的结合HVS模型,进一步改进算法性能。目前,已经有针对DCT变换的硬件芯片了,所以计算复杂的缺点可以在一定程度上得到削弱。

3.3 基于DCT的图像数字水印的基本原理

离散余弦变换,简称DCT,是一种实变换域变换,其变换核为实数的余弦函数,计算速度较快,而且对于具有一阶马尔柯夫过程的随机信号,DCT十分接近于K-L变换,也就是说它是一种近似最佳变换,很适合于做图像压缩和随机信号处理。

DCT变换的基本思路是将图像分解为8×8的子块或16×16的子块,并对每一个子块进行单独的DCT变换,然后对变换结果进行量化、编码。随着子块尺寸的增加,算法的复杂度急剧上升,因此,实用中通常采用8×8的子块进行变换,但采用较大的子块可以明显减少图像分块效应。

在图像压缩中,一般把图像分解为8×8的子块,然后对每一个子块进行DCT变换、量化,并对量化后的数据进行Huffman编码。DCT变换可以消除图像的空间冗余,Huffman编码可以消除图像的信息熵冗余。

DCT是无损的,它只将图像从空间域转换到变换域上,使之更能有效地被编码。对一个图像子块而言,将对变换后的64个系数进行量化,并对Z字顺序扫描系数表进行编码。这种排列方法有助于将低频非0系数置于高频系数之前,直流系数由于包含了所有图像特征中的关键部分而被单独编码。量化后的系数经过熵编码进一步无损压缩,通常采用的是Huffman编码。这种压缩编码方法中,图像质量的降低主要是由于对系数的量化造成,且不可恢复。假设子图像为f(x,y),则二维DCT变换可以由公式实现。

 u,v=1,2,…,N-11

     u,v=0                       2

其中Fu,v)表示变换域的高频成分,也称为交流系数;F00)表示变换域中的低频成分,也称为直流系数。对变换结果进行分析,可以看出能量主要集中到左上角。DCT变换具有良好的去相关特性。在图像的压缩编码中,N一般取8

在解码时首先得到各点的DCT系数,然后根据下面的DCT反变换即可恢复出原图像。二维DCT的反变换公式为:

 

u,v=1,2,…,N-1                      3

利用该公式还可以无损地恢复原图像。在 实际应用中,使用DCT变换的矩阵描述形式更容易理解。在解码时首先得到各点的DCT系数,然后根据DCT反变换即可恢复出原图像。

4.水印的嵌入及提取

4.1水印的嵌入过程

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

实验结果和分析

本文算法在Win XP系统下实现,编程环境为MATLAB R2006b

实验中我们采用512*512lena灰度图为原始图像的一副32*32二值图像为水印算法,在MATLAB R2006b上实现,攻击实验在Photo Shop CS3上完成。

人眼对图像平滑区噪声较敏感而对纹理区噪声较为不敏感.由于熵值较小的对应平滑区,而熵值较大的对应图像纹理区,我们可用它来刻画图像分块的纹理掩盖效应.记块的熵值为H′(u,v),为增强纹理对水印嵌入强度的掩盖效应,我们将其熵值归一化到区间[a,b]上,

                      (5-1)

为保证水印嵌入强度的可控,以确保嵌入水印具有良好的不可见性,再将可容许噪声阀值归一化到区间〔cd〕上,即得到最终图像各8×8分块的临界可见噪声门限。

设不同层不同方向子带对噪声的掩盖因子为,临界噪声阀值J考虑了图像分块的敏感性,确保了水印嵌入强度的可控和嵌入水印的高不可见性,并使得水印嵌入强度与原图像特征相适应。此外,在保证水印高透明性的前提下,水印强度可达到较大,保证了算法的鲁棒性,增强了水印的抗攻击性能。

  

原始图像                      含水印图像         绝对值放大30倍后的图像

 

水印图像

ans

说明: 未命名

34.8046

 

 5-1 实验结果

从上图可以发现,视觉效果上嵌入水印前后两图没有什么差别,这说明该算法嵌入水印具有良好的不可见性,同时,从原始图像与嵌入水印后图像之差图像(绝对值放大30倍)可以看出,水印嵌入强度在纹理区、低亮度区和高亮度区要大些,而在图像平滑区和中等亮度区相对要弱些,水印嵌入强度具有自适应调节性能。

5.1 水印嵌入实验

 (1)HVS_DWT_Recover程序中的参数hasCut1来测试,并在程序中从大到小修改cutsize的大小。当块大小为4x4时隐藏的信息刚好完整提取出来,剪切效果及水印如以下各图表所示。

5-1 不同剪切效果的水印图像

剪切块大小

2X2

4X4

8X8

水印图

说明: 未命名

说明: 未命名

ans

0.5052

0.9492

-0.0321

说明: watermarked                   说明: 未命名

(a)原图像                               (b)4X4

                             3-3剪切效果

(2)另外,为了验证最佳抗剪切攻击的尺寸。做了以下实验:

HVS_DWT_Recover程序中的参数hasCut1forHiding0来测试,并在程序中从大到小每间隔一定值来修改cutsize的大小。直到找出最佳抗剪切攻击的水印。同样,根据实验得出的cutsize与相应的ans值,结果可通过matlabplot语句表示出参数曲线图,能更加客观地说明剪切效果。

如下所示:

5-2   最佳抗剪切攻击水印结果

Cutsize

30

100

200

239

300

水印

说明: 未命名

说明: 未命名6

说明: 未命名7

说明: 未命名4

说明: 未命名8

Ans

0.9492

0.9114

0.7725

0.6377

0.3813

 利用以上参数得出线性图:

5-3 线性图

可见,无论如何修改cutsize的参数,程序都能解出水印,可见鲁棒性很好。

5.2文本水印嵌入实验

 

水印嵌入后的提取,可以看到原始long.txt文件中的文字如下所示:

说明: 未命名

5-4long.txt

 

经过提取解出的long1.txt文件中显示:

说明: 未命名

5-5long1.txt

 

本算法充分利用了HVS特性,不会导致视觉上的可察觉失真。那么接下来就可以对其进行攻击。我们将水印嵌入程序中的hascut参数设置为0.9114,并且更改cutsize的参数,可以看到,当cutsize100时,解得:

说明: 未命名

而当cutsize30时,解得:

5-6 long1.txt

说明: 未命名

 

5-7 long.txt

可见,当cutsize越小时候,解的越正确,而当cutsize30时候,此时的参数是最好的,鲁棒性是最好的。

 

5.3针对水印嵌入后的水印图像进行一些抗攻击性能实验

以下是对水印图像的一些攻击实验结果。以下测试结果中的参数如果未加特殊说明,均是在Photoshop中相应的参数值。

5-3 攻击实验结果

处理操作

参数

相关值

水印图像

图像调整

色调均化一次

0.9412

说明: 未命名5

亮度+40,对比度+10

0.9412

说明: 未命名5

锐化

锐化一次

0.9412

说明: 未命名5

边缘锐化两次

0.9392

说明: 3

扭曲

扭曲挤压50%

0.3887

说明: 4

旋转扭曲180°

0.4034

说明: 5

图像压缩

100

0.9292

说明: 未命名

添加噪声

颗粒对比度80(常规)

0.7271

说明: 未命名

颗粒强度20(常规)

0.7744

说明: 未命名

颗粒强度10(喷洒)

0.5463

说明: 未命名

颗粒对比度20(喷洒)

0.5242

说明: 未命名

添加杂色25%(均匀分布)

0.4537

说明: 未命名

添加杂色5%(高斯分布)

0.6738

说明: 未命名

从攻击实验的结果来看,本文的数字水印算法对一系列信号处理操作具有较强的鲁棒性。值得关注的是系统对几种线性或非线性滤波的抵抗力也令人满意。对图像压缩的抵抗力同样不错,即使在扭曲180°的低品质条件下,仍然达到了0.4037的相关值。对轻微的噪声效果处理也有抵抗力。边缘增强,色调均化、亮度与对比度恢复水印视觉效果也特别好几乎和水印没有差别。

 

6.结论

 

mathb60编程实现上述对JPEG图像的信息隐藏算法,对实验图像进行视觉观察,对比原始图像和嵌入水印信息后的图像,从人的视觉上感觉不到明显差别。也不能用人眼直接观察到图像中包含的任何水印信息。

对嵌入信息的图像进行扭曲、剪切、缩放、压缩、滤波等攻击性实验,均可以得到较清晰的logo水印图像。

经过分析和实验表明.利用基于二维DCT的信息隐藏算法对图像进行的处理具有良好的安全性、不可感知性、鲁棒性和可证明性。它可以应用到静止图像水印、视频水印、版权保护、篡改提示、使用控制等领域中。在以图像为隐蔽载体的信息隐藏技术中有着广泛的应用前景。

 

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