金淵智

(三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系，河南 三門峽 472000)

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，多媒體被廣泛地運(yùn)用到人們社會(huì)生活中的各個(gè)領(lǐng)域.同時(shí)，多媒體產(chǎn)品的安全問題已成為目前一個(gè)十分重要而又富有挑戰(zhàn)性的研究課題.數(shù)字水印技術(shù)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護(hù)的一種有效方法，它將信息嵌入到數(shù)字多媒體產(chǎn)品中，用于版權(quán)保護(hù)、內(nèi)容檢驗(yàn)或提供其它信息.它目前已成為信息安全領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，也是信息隱藏研究領(lǐng)域的一種重要分支.

基于DCT 變化的數(shù)字水印是目前研究的熱點(diǎn).圖像在經(jīng)8*8分塊DCT 變換后的系數(shù)分為DC 系數(shù)(1個(gè))和AC(63個(gè))系數(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的大小可知，圖像的能量主要集中在系數(shù)矩陣的左上角，右下角的系數(shù)基本上全部為“0”，這就是DCT 系數(shù)的特點(diǎn).根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)，當(dāng)前大部分算法都是基于DC 系數(shù)或者是基于AC 系數(shù)進(jìn)行嵌入的.黃繼武在文獻(xiàn)［1］中總結(jié)了利用DC 系數(shù)嵌入和AC 系數(shù)嵌入的優(yōu)劣性，同時(shí)指出，從穩(wěn)健性角度分析，DC分量更適合用來嵌入水印，AC分量可嵌入的水印容量較大.在此基礎(chǔ)上又出現(xiàn)了大量的DCT域水印算法［2－5］.由于上述水印嵌入方法都是單一的采用DC分量或者AC分量，使得算法具有一定的局限性，因此，本文提出了選擇DC 系數(shù)和AC 中低頻系數(shù)共同作為水印嵌入的位置的算法.同時(shí)結(jié)合HVS的亮度掩蔽和紋理掩蔽的兩大特性，將圖像塊(8*8)分為3 大類，以便在每類中嵌入不同強(qiáng)度的水印信息，實(shí)現(xiàn)水印的自適應(yīng)嵌入.

1 水印算法

1.1 HVS 特點(diǎn)

關(guān)于HVS的研究結(jié)果，在水印嵌入時(shí)，對于嵌入強(qiáng)度來說會(huì)存在一個(gè)臨界值(T)，如果嵌入強(qiáng)度大于T的話，攜帶水印的圖像就會(huì)出現(xiàn)明顯的圖像失真;如果小于這個(gè)臨界值，人類視覺系統(tǒng)就無法感知出載體圖像中存在水印信號(hào)，這樣就滿足了水印的不可見性.T的取值通常情況下會(huì)受到圖像的背景照度、背景紋理以及邊緣等因素的影響，如果圖像背景亮度越強(qiáng)、紋理越復(fù)雜，那么T的值也就大［6－7］，相反T的值就越小.

載體圖像背景亮度即DCT 塊的DC分量，圖像紋理復(fù)雜度即塊內(nèi)方差.塊內(nèi)方差可由公式(1)求出:

這里f(x，y)為每個(gè)圖像塊在(x，y)處的像素值.

結(jié)合HVS的特點(diǎn)和文獻(xiàn)［8］，我們把圖像塊分為三類，以便迭加不同強(qiáng)度的水印分量.第1類(R1)平均灰度較低(暗)，且灰度變化比較平滑，HVS 對其中象素值的改變較為敏感，迭加的水印分量的強(qiáng)度應(yīng)最弱;第3類(R3)平均灰度較高，且紋理復(fù)雜(或存在邊緣)，HVS 對其中象素值的改變敏感性最弱，迭加的水印分量的強(qiáng)度應(yīng)最強(qiáng);余下的為第2類(R2).

1.2 水印預(yù)處理

水印圖像置亂是一種常見的水印加密方法，它使得合法使用者可以自由控制算法的選擇、參數(shù)的選擇以及使用隨機(jī)數(shù)技術(shù)，這就加大了攻擊者非法破譯的難度.由于Arnold 算法易于實(shí)現(xiàn)，其置亂次數(shù)可以為隱藏系統(tǒng)提供密鑰(Key)，從而增強(qiáng)了系統(tǒng)的安全性和保密性，同時(shí)該算法實(shí)現(xiàn)的置亂克服了隨機(jī)置亂的不可恢復(fù)性.故本文采用Arnold 變換對水印信息進(jìn)行置亂.

對M*M的水印圖像按照公式(3)進(jìn)行Arnold 變換，

再將得到的矩陣按列優(yōu)先的方式轉(zhuǎn)換為一維二進(jìn)制序列m，即下面要嵌入的信息序列m.

1.3 水印的嵌入

水印的嵌入基本流程如圖1，算法的基本思路是:將原始圖像分割成不相交的8*8 子塊，再對每個(gè)分塊進(jìn)行DCT 變換，利用HVS 特性對分塊進(jìn)行分類，最后在DCT 域的DC 和AC 系數(shù)上嵌入水印.

圖1 自適應(yīng)水印嵌入算法框圖

采取以下步驟完成水印的嵌入:

①將水印圖像按照上一小節(jié)的方法進(jìn)行預(yù)處理，得到水印圖像的一維序列m.

1.4 水印的提取

設(shè)待測水印圖像為A*，則水印的提取過程如下:

圖2 水印提取算法的框圖

具體的提取方法如下:

③對于每一塊的DC 系數(shù)(公式(6))和AC 系數(shù)(公式(7))進(jìn)行分別提取:

④根據(jù)得到的λ*和d*值運(yùn)用式(8)進(jìn)行比較判斷得到水印信號(hào).

⑤將上述恢復(fù)出的一維水印序列m*變成二維序列，再利用Arnold 變換具有周期性的特點(diǎn)進(jìn)行逆置亂變換，得到最終的提取結(jié)果.

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文所有的實(shí)驗(yàn)均在Matlab2010 上完成，處理器Intel Celeron 1.8 GHz，內(nèi)存1 GB，操作系統(tǒng)為Windows 2003.在實(shí)驗(yàn)中選用的載體圖像是256*256的Lena 圖像(如圖3(a)所示)，水印信息為32*32的二值圖像(如圖3(b)所示).根據(jù)嵌入方法可知，這樣做已經(jīng)達(dá)到了水印信息的最大嵌入量，即256*256的Lena 圖像最多可以嵌入1024 比特的信息，這樣更能說明該水印算法具有良好的不可見性以及具有較高的魯棒性.我們采用峰值信噪比(PSNR)評價(jià)嵌入水印后灰度圖像與原始灰度圖像間的失真度，并采用歸一化相關(guān)系數(shù)(NC)來定量的評價(jià)提取的水印與原始水印之間的相似度.

圖3 水印嵌入前后對比

圖4 水印不可見性及檢測

2.1 不可見性

對水印不可見性進(jìn)行測試，圖4 是水印嵌入實(shí)例.圖4(a)是嵌入了水印的原始宿主圖像.與圖3(a)相比，在視覺上觀察不出有任何明顯的變化，同時(shí)計(jì)算PSNR 為18.4251，因此算法具有良好的不可見性，說明本算法是有效的.

2.2 其他攻擊測試

為了驗(yàn)證算法的魯棒性，本文還做了鹽椒噪聲、JPEG 壓縮、高斯低通濾波和剪切攻擊的提取實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)的參數(shù)和結(jié)果如表1所示.與此同時(shí)，通過計(jì)算水印提取的時(shí)間，也說明了該算法具有較高的執(zhí)行效率.

表1 各類攻擊下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)匯總

針對不同塊分類R1、R2 和R3 我們分別采用不同的嵌入強(qiáng)度λ 和d(2，6，10)實(shí)現(xiàn)了水印的自適應(yīng)嵌入，為了簡便起見，在同一類中和的取值相同.由于本文采用的是有意義的水印信息，即便是當(dāng)NC的值小于0.5 時(shí)，也能通過主觀判斷來獲得正確的水印信息，而NC的值越接近1，則表明該水印算法的效果越好.

3 小 結(jié)

本文首先介紹了DCT 系數(shù)的特點(diǎn)和HVS的研究成果，然后研究前人的水印算法的基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合DC 系數(shù)和AC 系數(shù)協(xié)同實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)水印嵌入方案.最后，通過仿真實(shí)驗(yàn)，主觀感覺無法感知到水印的存在，表明水印具有不可見性，在魯棒性方面，當(dāng)含水印圖像遭受各種信號(hào)處理和噪聲攻擊的情況下，提取時(shí)依然具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性和魯棒性.

［1］黃繼武，Yun Q.Shi，程衛(wèi)東.DCT 域圖像水印:嵌入對策和算法［J］.電子學(xué)報(bào)，2000，28(4):57－60.

［2］閆麗君，康寶生，岳曉菊.改進(jìn)的基于DCT的自適應(yīng)水印算法［J］.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2011，47(5)186－187.

［3］李昊，呂建平，楊芳芳.基于正負(fù)量化的DCT 域數(shù)字圖像盲水印算法研究［J］.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2011，47(8)197－200.

［4］王靜，王 冰.基于DCT 域和紋理復(fù)雜度的圖像水印算法［J］.計(jì)算機(jī)工程，2011，37(18)148－150.

［5］黃繼武，Yun Q.Shi，姚若河.基于塊分類的自適應(yīng)圖像水印算法［J］.中國圖形圖像學(xué)報(bào)，1999，4(8)640－643.

［6］Watson A B.DCT quantization matrices visually optimized for individual images［J］.In:Proc.of SPIE:Human Vision ，Visual Processing and Digital Display IV，Washington:SPIE，1993，1913:202－216.

［7］Jayant N，Johnston J，Safranek R.Signal compression based on model of human perception［J］.Proceedings of the IEEE，1993，81(10):1385－1421.

［8］黃繼武，Yun Q.Shi，一種自適應(yīng)圖像水印算法［J］.自動(dòng)化學(xué)報(bào)，1999，25(4):476－482.