基于DCT域水印技术的图像信息隐藏方法研究

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  • 2019-10-01
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简介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。

摘要:数字水印是将特定的数字信息(水印)隐藏于数字化的多媒体数据(如图像、声音、视频和文本等)中,而不影响原数据的效果,并且可以从这些数据信息中部分地或全部地恢复出来,以达到版权保护的目的。作为一门新兴的学科,数字水印有许多理论与实际技术问题善待解决。本文主要是改进目前许多图像隐形水印算法在嵌入强度和含水印图像的质量评价等方面存在的问题,设计了一个较完整的基于DCT域的图像隐形水印算法,使该算法较好地兼顾不可感知性、稳健性和安全性。

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,嵌入强度;离散余弦变换;

DCT-based domain of information hiding technology

 image watermarking method research

 

Abstract: Digital watermarking is a particular digital information (watermark) hiding in digital multimedia data (such as images, sounds, video and text, etc.), without affecting the original data, results, and information from these data, in part or All resume out in order to achieve the purpose of copyright protection. As an emerging discipline, digital watermarking has many theoretical and practical kind to solve technical problems. Of this paper is to improve the current number of invisible image watermarking algorithm in the containing watermark embedding strength and image quality evaluation of existing problems, designed a more complete image based on DCT domain invisible watermarking algorithm, so that the algorithm has better balance can not be perceived Xing, robustness and security.

The algorithm taking full account of the human visual system masking, based on the first of the original image of 8 × 8 Kuai by Hilbert scan order, and then in the original image sub-block Hilbert select an image sequence of DCT-3 IF components of the between the embedded watermark. Embedded watermark has good transparency, watermark embedding strength is adaptive characteristics of the original image. Meanwhile, the watermark extraction is no need to resort to the original image. In addition, the experimental results also show that the method of image adjustment, JPEG compression, and sharpening images have a high attack robustness, is an effective method of watermark embedding.

 

Keywords: DCT; watermark; information hiding; robustness; invisibility, embedding strength; discrete cosine transform;

 

 

 

  

 

1     引言.... - 4 -

1.1      数字水印信息隐藏技术简介... - 4 -

1.2      课题的研究背景... - 5 -

1.3      行业发展现状... - 6 -

1.4      本课题的研究目标和主要内容... - 7 -

2     图像隐形水印技术.... - 7 -

2.1      DCT变换的基本原理:... - 8 -

2.2      DCT域水印算法的特点... - 10 -

2.3      图像隐形水印的性能评估... - 11 -

2.3.1       水印的稳健性分析... - 11 -

2.3.2       图像质量评价方法... - 12 -

2.3.3       水印的性能测试... - 13 -

3     基于DCT域的图像隐形水印算法实现.... - 15 -

3.1      问题分析... - 15 -

3.1.1       水印嵌入位置的选择... - 15 -

3.1.2       含水印图像的质量评价... - 16 -

3.2      水印的制作... - 20 -

3.2.1       水印信号的预处理... - 20 -

3.2.2       水印的嵌入... - 21 -

3.3      水印的提取... - 23 -

3.4      水印的检测... - 24 -

4     仿真分析.... - 24 -

4.1      水印的性能测试... - 25 -

4.2      实验结果分析... - 26 -

4.3      水印图像抗攻击性能实验... - 27 -

5     小结与致谢.... - 28 -

5.1      致谢... - 28 -

6     参考文献

 

1   引言

1.1    数字水印信息隐藏技术简介

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。

数字水印是将特定的数字信息(水印)隐藏于数字化的多媒体数据(如图像、声音、视频和文本等)中,而不影响原数据的效果,并且可以从这些数据信息中部分地或全部地恢复出来,以达到版权保护的目的。数字水印是一门涉及数字信号处理、图像处理、密码学、通信理论和算法设计等多个领域的交叉学科。数字水印算法可以识别嵌入到载体对象中的所有者的相关信息,并能在需要的时候将其提取出来,用于判别对象是否受到保护,并能监视被保护的数据的拷贝控制、真伪鉴别以及完整性认证等,这成为数字水印发展的动力。数字水印技术与密码学关系非常密切,它们之间的相互融合将为今后信息技术的发展提供必不可少的安全手段。

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。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。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。

通常图像隐形水印应具有如下两个基本特性:不可见性(仅从视觉上很难觉察含水印图像和原始图像的区别)和稳健性(含水印图像经过常规的信号处理后,仍能够从中检测到水印的能力)。它们是相互矛盾的,如何采取折衷的办法,在保证水印不可见性的前提下,嵌入尽可能强的水印信息,是数字水印研究中的一个重要问题。

1.2    课题的研究背景

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。

 

 

 


1-1信息隐藏核心系统参考模型

1.3    行业发展现状

随着数字水印理论和技术的发展,产业界对水印的应用也给予了足够的重视,工BM在其数字图书馆的研究计划中采用了可见水印技术[’l,该计划的研究成果已被美国国会图书馆等著名图书馆所采用。NEC公司致力于研究如何将水印技术应用到DDv系统的拷贝保护机制中。一些国际标准项目也有计划地发展实用的数字水印算法,如欧洲的ATLSIMAN,其目标在于建立一个在全欧洲范围内对大规模的商业侵权和盗版行为提供版权保护机制。ocTALIS的主要目的是将有条件的访问机制和版权保护机制融合起来。

随着水印技术应用的推广,其标准化工作越来越受到重视10119992IBMSofly·HitaehiNECpioneer等五家大公司宣布了一个保护数字视频和数字电影的水印标准协议,标志着水印标准化已逐步迈向正轨。

从水印的嵌入载体来看,目前水印研究主要涉及图像水印、视频水印、音频水印、文本水印和三维网格水印等几个方面,其中大部分水印研究都集中在图像隐形水印的研究上。其原因在于图像是最基本的多媒体数据,且互联网的发展为图像水印提供了大量的应用需求。图像隐形水印相对于文本水印、音频水印和视频水印来说较容易实现,其一些研究成果也可以应用于其它类型的水印上。目前数字水印的究内容归结起来主要分为三个层次:

(1)基础理论研究:目的在于建立一个较完善的数字水印的理论框架模型,解决数字水印的信息容量、数字水印的信息论分析等基本理论问题。

(2)应用基础研究:主要针对某种具体的载体(如数字图像、数字音频、数字视频和文本等),研究其相应的具有稳健性和安全性等特性的水印嵌入算法,以及如何提取和检测水印,如何测试和评估水印系统的性能。

(3)实际应用研究:目的在于将数字水印能运用到实际生活中,解决现实中存在的一些问题。可以针对某项具体的应用研制开发出相应的软件,运用到实际的工作中。

近几年来,国内学术界对数字水印也倾注了极大的热情,许多科研院校开展了这方面的研究。20001月,由国家“863计划智能计算机系统专家组主办,模式识别国家重点实验室等单位承办的我国首次数字水印技术学术研讨会在北京举行,并取得了圆满成功,与会者近百人。

国内发表的很多有关水印算法的学术论文实际上非常相似,只是在水印的预处理、嵌入位置和检测方法上有些不同之处。且目前国内在数字水印的应用上还没有比较成熟的水印商业软件。

总的来说,我国数字水印技术的发展已初具规模,但也存在许多需要解决的问题,今后数字水印的研究任重道远。

1.4    本课题的研究目标和主要内容

在分析以上数字水印存在问题的基础上,提出了本文的研究目标,旨在设计一个较完整的基于DCT域的图像隐形水印算法,改进目前许多水印算法在嵌入强度和含水印图像质量评价等方面存在的弊端,使该算法较好地兼顾不可感知性、稳健性和安全性。

本文的研究内容是在分析DCT域的图像隐形水印的相关理论和关键技术的基础上,针对水印嵌入强度等方面存在的问题,提出依据图像失真闽值和图像的局部特性确定各嵌入强度的大小。探讨了在水印嵌入之前如何对水印进行预处理,来提高水印的安全性和稳健性。对水印的稳健性也进行了深入地分析,并实现了一个基于DCI,域的图像隐形水印算法,经过测试表明该算法具有较好的稳健性。

 

2   图像隐形水印技术

数字图像是最基本的多媒体数据,对数字图像进行水印实验相对于文本水印、音频水印和视频水印来说较易实现,而且它的一些研究结果可以应用于其它类型的水印中。因此,图像隐形水印技术是目前水印研究的重点之一。

图像是由许多点排列而成的行列式,其中的每个点为一个像素,这些像素可以有一定的颜色。根据像素有无色彩信息,可以将图像分为彩色图像和灰度图像。灰度图像指只含有亮度信息,它由暗到明的亮度构成。灰度图像相较于彩色图像来说更易实现水印,因此,通常将灰度图像作为水印的测试图像。水印测试常用两类灰度图像,一类为256色灰度图像,其亮度值由暗到明划分为O~255256个级别,0表最暗,256表最亮,数字水印常将它作为水印的载体图像;另一类为二值图像,它是一种比较特殊的灰度图像,每个像素只有黑色和白色两种颜色,它运算简单,数据量小,常用来作为待嵌入的水印信号。

按照水印的隐藏位置,图像隐形水印可以划分为空域数字水印和变换域数字水印。变换域数字水印技术又可根据所采用的变换形式进一步细分为离散傅里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(WDT)等。目前图像隐形水印的研究主要集中在变换域水印技术上。

2.1    DCT变换的基本原理:

离散余弦变换(DiscretecosineTrnasofmrDC刀是基于实数的正交变换,它体现了图像信号的相关特性,且较易于在数字信号处理器中快速实现,因此,被运用到有关图像编码的国际标准中。数字图像处理中常使用二维DCT变换,

对于一幅NxN图像F(xy),其DCT变换为:

二维DTC变换在图像压缩中有很多应用它是JPGEMPGE等数据压缩标准的重要数学基础。JEPG压缩算法(如图31)中,首先将RGB分量转化成亮度分量和色差分量,同时丢失一半的色彩信息;然后将原始图像划分为8x8的图像块,对每个图像块进行DTc变换;在量化阶段,根据量化表(如表3)l将所有的DCT系数除以预定义的量化值并取整;最后用编码器来完成压缩任务。

JPGE压缩亮度量化表如表31所示,由于大多数图像的高频分量较小,因此所对应的图像高频成分的系数常为0。又由于人眼对高频成分的失真不太敏感,所以可用更粗的量化,这样可以调整图像中不同频率成分的影响。JPGE解压缩过程如图32所示,首先进行解码,然后将所有的DCT系数逆量化,再对每个图像块做IDCT变换,重构图像数据,最后将所有图像块拼接成一幅完整的

图像。恢复后的图像接近于原始图像,但与原始图像相比有一定的失真。

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。

 

2.2     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。

2.3    图像隐形水印的性能评估

对图像数字水印系统建立标准统一的评估方法是数字水印研究的重要内容之一。数字水印系统的性能评估主要包括稳健性分析和含水印图像的失真度评估两个方面。通常,需要在数字水印的稳健性和不可见性之间需要进行折衷。为了进行公平合理的性能评估,应该在给定的图像视觉可见性的前提下进行测试。

2.3.1 水印的稳健性分析

含水印的数字作品在日常的使用中可能会发生改变,很多应用要求能够从这些改变的数字作品中正确地检测水印,这就涉及到水印的稳健性。稳健性与安全性不同,稳健性指能经受住常规的信号处理,而安全性则用于防止非授权者任何破坏水印的攻击行为。水印可能经受的常规处理主要发生在水印的嵌入和检测过程之间,它包括:有损压缩、滤波和加噪等。要想获得较好的稳健性,常会以牺牲一些计算花费、数据的有效载荷和保真度等为代价。以下分析以下分析了影响水印系统稳健性的主要因素。

 (1)水印的结构:目前有关数字水印结构的研究比较少,大部分的研究都运用了Cox等人的水印结构理论。Cox指出,符合正态分布的随机序列构成的水印具有最好的稳健性,并能获得较低的虚警率和漏警率。

(2)嵌入强度:水印的嵌入强度是影响数字水印稳健性的重要因素。

(3)重复嵌入:通常,嵌入水印的数字图像在经受信号处理时,图像中的所有系数会受到不同程度地影响。信号处理对有些系数可能影响较大,而对有些系数影响可能较弱,对另一些可能毫无影响。因此,利用这一特性,可以将水印重复地嵌入到多个系数中,即将水印多次嵌入到不同的系数中,即使其中某些系数在信号处理的过程中受到的影响较大,但仍然可能在其余的系数中检测到水印信号的存在。

4)扩频编码:扩频编码的优良性能运用于数字水印中,可以提高水印系统的稳健性。

(5)嵌入位置:数字作品中的不同系数具有不同的特性,选择不同的系数嵌入水印影响水印的性能。

(6)纠错编码:对待嵌入的水印信号进行纠错编码,可以提高数字水印系统的稳健性。

(7)图像的尺寸和特性:图像的尺寸对数字水印系统的稳健性产生直接地影响;图像的特性对数字水印系统产生重要影响。

(8)密钥:密钥不直接影响数字水印的稳健性,但对数字水印系统的安全性起了重要的作用,因此,可以间接地影响对数字水印的稳健性。当密钥空间越大,则搜索的次数越多,则系统的安全性越强。

(9)嵌入信息量:所需嵌入数字作品中的水印信息量直接影响数字水印作品的稳健性。通常,对于同一种数字水印算法,需嵌入的水印信息量越大,数字水印的稳健性越差。

2.3.2 图像质量评价方法

在比较图像隐形水印系统时,需要采用图像质量评价方法来评价数字水印的不可见性。近年来,应用需求地增长使得这方面的研究变得越来越重要。但人类并没有充分地了解自己的视觉特性,因此,到目前为止还没有提出通用的图像质量评价标准。在实际应用中,主要采用两种具有代表性的评价方法:

(1)主观性评价方法:指采用主观上打分的方法。主观性评价方法对图像质量评价具有一定的实用价值,但在实际应用中,该方法费时费力,而且具有不同专业背景的人对水印图像的主观评价结果差异很大,因此在实际中很难实现。

(2)客观性评价方法:目前有两种基本的客观图像质量评价方法。一种是用数学方法定义的客观图像质量评价方法,例如广泛运用的均方误差、信噪比和峰值信噪比等。另一种是结合人类视觉系统特性的客观图像质量评价方法,该方法计算起来比较复杂。而且,在实际的严格测试中,该方法比基于数学的评价方法(PSNR)并没有表现出明显的优势。基于数学的图像质量评价方法易计算,且不依赖于视觉环境和观察者个人等特性,因此,在实际中广泛运用。常用的MSEPSNR基于原始图像和失真图像的像素差值。

MSE的表达式为:

其中,表示原始图像,表示经过处理后的失真图像。MN

分别表示图像的长和宽。PSNRMSE有相似之处,其表达式为:

2.3.3 水印的性能测试

一般,对水印图像进行一系列测试来评价水印系统的稳健性,并即时解决测试过程中出现的各种问题。测试需要在多个不同的具有代表性的图像上进行,这些图像应具有以下特征:具有纹理/光滑区域、图像边缘明显、可进行尖锐化处理、模糊处理和亮度/对比度调整等。

为了能够进行统一的性能评估,需要一个标准的测试步骤,常用的测试过程如下:

(1)在一定的视觉质量的前提下,以较大的强度嵌入水印。

(2)含水印的图像进行一系列的攻击测试。

(3)对经受攻击后的图像进行水印的提取和检测。

(4)通过相似度判断该算法是否能经受此类攻击。

(5)对多幅图像反复嵌入水印重复上述过程。

由于水印系统之间性能评估的困难性,目前没有统一的、客观的水印测试标准。通常采用PJEG压缩、添加噪声、滤波和剪切等方法进行测试,但这些方法还远远不够,必须有一套完善统一的测试标准来比较各个水印系统的优劣,否则,必将阻碍数字水印技术的发展。剑桥大学FahinePetietolas等人开发了通用的水印测试软件StriMark,己被广泛地应用于水印系统的测试中,它集成了几十种典型的水印攻击方法,可以比较全面地测试水印算法的稳健性,因此striMakr己被当作测试水印算法稳健性的标准工具。

通常对图像隐形水印系统进行一系列的信号处理测试,然后从被处理过的图像中提取出水印,计算它与原始水印的相似度来判断水印系统的稳健性。信号处理测试主要包括:

(1)PJEG压缩:图像压缩会去掉图像信息中的冗余量,数字水印必须能够经受住某种程度的有损图像压缩,并能够从其中提取出水印信息。PJEG是广泛地应用于数字图像中的压缩算法。测试中常用的压缩品质从1095。目前的水印算法对JEPG压缩具有较好的稳健性,今后若出现更高压缩比的压缩算法,则不能保证是否也具有同样好的稳健性。

(2)滤波:经过滤波应该无法删掉图像中的水印,常用的滤波有高斯滤波、中值滤波和均值滤波等。事实上当前很多针对水印的攻击行为是用滤波完成的。

(3)噪声:数字图像信息在传输和处理的过程中,会遭受一定程度的噪声攻击,许多数字水印系统能够在一定的限度内经受住这种攻击。高斯噪声和椒盐噪声是常用的噪声攻击测试。

(4)几何失真:很多水印算法对几何操作都比较脆弱,容易被去除,因此,研究数字水印经受图像几何失真变换后的稳健性也是人们所关注的。

通常包括下述几何操作:

①剪切:对图像进行剪切可以破坏水印,这在某些情况下很有用处,比如盗版者仅对版权保护的原始图像某一部分感兴趣。测试中通常剪掉图像的部分区域来验证水印的稳健性。

②旋转:一般进行小角度的旋转不会改变图像的商业价值,但能使图像的水平特征重新分布,从而使水印无法被检测到。

③缩放:实验中按照一定的比例,对图像的长度和宽度统一进行一定程度的缩放处理。

(5)直方图均衡化:将原始图像的直方图变换成均匀分布的形式,这样增加了图像灰度值的动态范围,可以增强照明条件较差的图像的整体对比度,它不应对水印的提取和检测有严重影响。

以上是一些基本的测试操作,当然,还有许多其它的测试方法。虽然已提出的许多算法能够经受住以上的部分操作,但目前还没有能够经受住所有处理操作的水印算法。

 

3   基于DCT域的图像隐形水印算法实现

根据目前图像隐形水印中存在的问题,提出了一种基于DCT域的图像隐形水印算法,该算法在水印的嵌入位置、嵌入强度和含水印图像的质量评估等方面给出了较好的解决方案。

3.1    问题分析

3.1.1 水印嵌入位置的选择

DCT域系数分为低频、中频和高频三种,各系数的稳健性不同,对人类视觉的影响也不同。因此,选择不同的系数来嵌入水印会对算法的性能产生不同的影响。通常低频系数集中了信号的大部分能量,水印嵌于此也具有较强的稳健性,但人眼对低频部分的噪声相对敏感;水印嵌入高频系数中有利于提高水印的不可见性,但水印很容易因量化等处理而丢失;直流系数代表了块的平均亮度,水印嵌于其中造成直流系数的改变容易导致分块效应。权衡了水印的不可见性和稳健性,我们仅仅选择了8DCT中频系数来嵌入水印,见表41中的阴影部分,用集合A表示为:

3.1.2 含水印图像的质量评价

在图像隐形水印算法中,将水印嵌入到原始图像中必然会引起视觉上图像质量的变化,为了保障水印的不可见性,必须有相应的方法来评价含水印图像的失真情况。目前常用几个传统的客观图像质量评价方法(如峰值信噪比PSNR、信噪比SNR和均方误差MsE)来评价图像失真,这些方法基于原始图像和失真图像像素的差值,并不符合人的主观感受,因此不能有效地评价图像的失真情况。

Zhou Wang’s等人即]提出了一种新的基于数学的通用图像质量评价方法(Q),他们认为:人眼的主要功能是从可视域中抽取结构化的信息。通过各种失真图像测试表明该方法与主观上的度量很一致,且比MSEPSNR要好得多。

因此,引用ZhouWang’s等人提出的通用图像质量评价方法(Q)来评价含

水印图像的失真情况。令x={xi|=12…N}y:{yi|i=12…N}分别为原始图像和失真图像的像素,评价公式为:

Q范围为[-11],为以下三个部分的乘积:

()l第一部分为xy的线性相关系数,范围为[-1,1]

(2)第二部分为,表示xy的均值紧密程度,范围为[01]

(3)第三部分,升表示xy的方差的相似性,范围为[011

i=12…N,均有xi=yiQ=1。引入通用图像质量评价方法(Q)来评

价含水印的图像质量。假设含水印的图像某子块质量为Qk   ,期望达到的图像失真闭值为TQ ,Qk必须满足条件:

其中,e为一个较小的数。公式48表明图像子块的质量Qk应尽量接近于失真闲值TQ

本文提出了一种基于DCI,域的图像隐形水印算法,其过程如图4-1和图42所示。

41基于DCT域的图像隐形水印嵌入算法流程图

本文选择了有意义的图像作为水印,水印的提取和检测过程需要原始图像的参与,则该水印系统的总体设计主要包括以下四个部分:

(1)对水印信息进行预处理:通过Arnold置换和位分解的预处理将水印图像转换为杂乱的二值序列,作为实际待嵌入的水印信息,可以增强水印的安全性,提高水印的检测性能。

(2)嵌入水印:将原始图像进行8X8分块DTC变换,选择各子块的8DCr中频系数作为水印的嵌入位置,并用与视觉特性相结合的PJGE亮度量化表来确定这些系数嵌入强度的比例关系。我们给嵌入强度因子一个适当的搜索区间,试探性地选择某个嵌入强度值进行水印嵌入,引入了优于峰值信噪比(PSNR)和均方差(MSE)的图像质量评价方法(Q)来评价含水印图像的失真情况。若图像质量不满足所期望接近的失真度,则不断地调整嵌入强度值,从而水印图像的位信息分别以不同的强度嵌入到各子块的8个中频系数中。

(3)提取水印:将测试图像与原始图像作相应地运算,抽取出数值序列。并对它进行后处理,恢复出水印图像。

(4)检测水印:将恢复的水印图像与原始水印图像作相似度计算,若检测值足够大,则判定水印存在,否则,水印不存在。

3.2    水印的制作

3.2.1 水印信号的预处理

为了增加水印的安全性和稳健性,在嵌入水印之前需要对水印信号进行相应的预处理:

(1)Anrold变换:先对水印图像进行Arnold变换,Anrold变换是一种数字图像位置置乱技术,它通过像素点的位置移动来改变图像的空间位置关系。对于一幅NxN的正方形数字图像,点P (xy)变换到P’ (x’y’)的公式为:

一幅数字图像的各像素可依据公式49将左边的输出作为下一次

Anrold变换的输入,当迭代到某一步时,图像会变得杂乱无章Anrold变换具有周期性,当迭代次数n=KxT,即为周期T的整数倍时,将重新得到原始图像。因此,我们将它用于水印图像的预处理和后处理过程中。对水印图像进行Anrold变换,寻找其中一幅比较混乱的图像作为待嵌入的水印图像,这样,水印攻击者即使获得了水印,也不了解水印的实际内容。

(2)位分解:将经Anrold变换后的水印图像进行位分解:

其中i表示第几个二进制位。可将水印图像转化为二值(0)l序列,作为实际待嵌入的水印数据,可以提高水印的检测率。

3.2.2 水印的嵌入

水印的嵌入过程如图41所示,首先将原始图像x(fy)分割为互不重叠的8X8子块,然后根据公式35对各图像子块进行DCT变换。可将水印嵌入到8DCT中频系数中。由与视觉特性相结合的PJEG亮度量化表可知,人眼对这8DCT中频系数的视觉敏感性不同,因此,由JPEG亮度量化表来确定这些中频系数的不同嵌入强度,使量化步长较小的元素嵌入较大的水印能量,而量化步长较大的元素嵌入较小的水印能量。设q (uv)JPEG量化表中位置 (uv)元素的量化步长,设第k个图像子块中8DCT中频系数公共的嵌入强度参数为ak,则第k个图像子块中频率

(uv)的嵌入强度为:

其中,q (uv)已知,只要确定ak的大小即可确定8DTC中频系数的水印嵌入强度。根据4.1.3节有关水印嵌入强度的分析来估计嵌入强度大小。设ak

的搜索区间为【ab],则用二分法估计在一定的图像失真度约束下的图像某子块的嵌入强度参数ak的算法步骤如下:

(1)a= (k +ab)/2,由公式4n得到8个中频系数的嵌入强度ak (uv)

的小,水印的位息按如下式入到图的DCT:

其中,A={(04)(05)(13)(14)(22)(23)(31)(40)}。对调整后的图像进行DCT变换,得到含水印图像。

(2)计算当前子块的图像质量Qk,若满足公式48,则ak即为所求,进入(5)。

(3)Qk>To,则表明水印的嵌入强度还不够大,这时应调整ka的搜索区间,在目前ak值的右半侧进行搜索,令a=ak,返回(1)

(4)Qk>To,则表明水印的嵌入强度过大,造成图像较大失真,调整ak的搜索区间,在目前ak值的左半侧进行搜索,令b=ka,返回(1)

(5)输出满足条件的嵌入水印的图像子块。

重复上述过程,为每个图像子块找到合适的嵌入强度参数ak,从而确定嵌入强度的大小,最后输出满足条件的含水印图像。

Ø  测试过程:

(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

ans

0.5052

0.9492

-0.0321

                  

(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

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。

 

3.3    水印的提取

这里提取水印的过程需要原始图像的参与,水印的提取过程(如图42)主要由以下3个步骤组成:

(1)抽取水印序列

将原始图像F (xy)和被测图像F’ (xy)分别进行分块DCT变换,根据水印的嵌入公式4.11抽取出数值序列:

(2)设定水印的位值

按如下方式设定水印的位值:

若抽取出的数值大于0.15,则设该二进制位为1,否则设该二进制位为0

(3)重构水印图像

在水印的预处理阶段曾对水印信息进行了位分解,得到的二进制序列重构水印图像各像素的值:

(4)Anrold变换

将得到的图像进行Arnodl变换,恢复水印图像,变换次数为:

其中,TArnodl变换周期,k为预处理过程中的变换次数。

 

3.4    水印的检测

水印的检测过程是判断被测图像F’ (xy)中是否存在水印。相似度

式为:

 

p>T,可以判定被测图像F’ (xy)中存在水印;否则,不存在值T的选取要同时考虑虚警概率和漏警概率,通常T被设定为5

 

4   仿真分析

本文实现了所提出的基于DTC域的图像隐形水印算法。该算法采用数字图像处理中的一些典型图像进行测试。基本的硬件配置为内存256M以上,硬盘200M以上,操作系统为WindowsXP,实现工具为MatLab7.0

先把水印图像进行Arnodl变换,用含水印图像进行位分解,得到实际待嵌入的水印序列。对于图像失真阀值TQ,应使它尽量接近于不可见和可见的界限,从而在嵌入更强的水印情况下又不致于影响水印的不可见性。由实验设TQ0.09982。在实验过程中,依据TQ用二分法不断地调整水印的嵌入强度,得到嵌入水印的图像。从主观视觉效果看,原始图像和含水印图像没有非常明显的视觉差别。通常设相似阀度值T5

 

4.1    水印的性能测试

Cox水印算法用固定的嵌入强度,它与本文的自适应水印算法进行比较(如表42)。自适应算法的嵌入强度为所有嵌入强度的平均值。表42Cox算法以固定的强度2.1520将水印到8DCT中频系数中,含水印图像

PSNR=30.6206Q=0.09901。自适应算法根据图像特性以不同的强度嵌入水印,嵌入强度的均值为2.1520,含水印图像PSNR=37.9879Q=0.09982,图像质量明显优于Cox算法。

为了考察算法的稳健性,对含水印图像(46)进行了JPGE压缩、剪切、滤波和加噪等常见的信号处理测试。

4.2    实验结果分析

从实验结果看,在嵌入强度值相等的情况下,自适应算法含水印图像质量明显优于Cox算法。表明自适应算法更好地结合了图像的局部特征。可推断在含水印图像失真量相同的情况下,自适应算法可嵌入更高的强度,即具有更强的稳健性。以上进行了多个信号处理测试,提取出的水印图像与原始水印图像的相似度值均大于闭值,表明所提出的水印算法对常见的信号处理具有较好的稳健性。

综合以上的测试与分析,本算法的优点归纳为:

(1)在嵌入水印之前对水印图像进行了相应地预处理,增强了水印图像的安全性,提高了检测性能。

(2)折衷地考虑了水印的不可见性和稳健性,选择8DTC域中频系数作为嵌入位置。引入优于PSNRMES的通用图像质量评价方法(Q)来评价图像质量的失真情况,并辅助JPGE亮度量化表来确定各系数的不同嵌入强度,从而使水印嵌入更符合人的视觉特性。

(3)考虑到图像的局部特性,根据设定的失真条件不断地搜索合适的嵌入强度,克服了传统算法只指定少数嵌入强度的弊端。

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。

 

4.3    水印图像抗攻击性能实验

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。

4-3 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

亮度+40,对比度+10

0.9412

锐化

锐化一次

0.9412

边缘锐化两次

0.9392

扭曲

扭曲挤压50%

0.3887

旋转扭曲180°

0.4034

图像压缩

100

0.9292

添加噪声

颗粒对比度80(常规)

0.7271

颗粒强度20(常规)

0.7744

颗粒强度10(喷洒)

0.5463

颗粒对比度20(喷洒)

0.5242

添加杂色25%(均匀分布)

0.4537

添加杂色5%(高斯分布)

0.6738

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。

 

5   小结与致谢

 

mathb70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。

5.1    致谢

在这次毕业设计的完成过程中,得到许多老师和同学的帮助与鼓励,使我能够顺利地完成毕业设计,我在此对他们表示衷心的感谢。

首先,我诚挚地感谢我的导师。他严谨的治学态度、对知识不懈的追求,必将使我受益终身。在毕业设计过程中给予了我谆谆教诲和无私帮助。本论文从选题到系统调试成功到最后成文,无不倾注着您的心血。在此论文脱稿之际,我再一次向他致以最诚挚的谢意。

在我漫长的求学生涯中,倾注了父母一生的心血,是他们多年来的辛勤付出,使我能顺利完成学业,还要感谢我的同学们给我的支持和鼓励,使我一直以来能够坚持努力。再次给他们献上最诚挚的谢意并以最深的祝福。

感谢所有关心和帮助我的师长、同学、朋友和亲人。

 

 

6   参考文献

 

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