薛媛

（陜西廣播電視大學(xué) 陜西 西安 710068）

數(shù)字水印技術(shù)就是將特殊的標(biāo)記，利用數(shù)字內(nèi)嵌的方法嵌入到宿主信號(hào)中[1]。解決了密碼技術(shù)在數(shù)據(jù)保護(hù)方面的不足，有效的保護(hù)了數(shù)字媒體信息的安全和數(shù)字作品的版權(quán)。數(shù)字水印可分為空域水印和變換域水印。而要使水印具有較好的隱蔽性和魯棒性[2]，即不易被感知，不降低原始載體數(shù)據(jù)的質(zhì)量，具有較強(qiáng)的抗剪裁、壓縮、濾波及噪聲攻擊，變換域水印的算法就要更加有針對(duì)性，更加突出問(wèn)題的實(shí)質(zhì)。變換域水印就是將載體數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)算法變換后嵌入水印信息，主要包括小波變換（DWT）和離散余弦變換（DCT）技術(shù)。

Matlab軟件可以通過(guò)豐富的圖像處理函數(shù)把水印算法變得簡(jiǎn)潔高效[3]，基于此本文提出一種基于Matlab的數(shù)字水印系統(tǒng)。運(yùn)用Matlab給出的圖形用戶界面 （GUI），可將數(shù)字水印的嵌入和提取算法以GUI的形式呈現(xiàn)出來(lái)，便于操作。通過(guò)一系列大量的仿真實(shí)踐，結(jié)果證明，基于Matlab的數(shù)字水印系統(tǒng)可在各種復(fù)雜的攻擊環(huán)境中快捷有效地提取嵌入在載體圖像中的水印資訊。

1 算法設(shè)計(jì)原理

1.1 離散余弦變換（DCT）

離散余弦變換是一種實(shí)數(shù)域變換，變換核為實(shí)數(shù)的余弦函數(shù)，計(jì)算速度較快。對(duì)一幅圖像進(jìn)行DCT變換[4]，許多有關(guān)圖像的重要可視信息都集中在變換后的一小部分系數(shù)中，這“一小部分”就是指的低頻部分。低頻部分左上角系數(shù)是圖像抽樣信號(hào)的均值，也是最大的一個(gè)值，該系數(shù)與余弦函數(shù)無(wú)關(guān)，稱為DCT變換的直流（DC）系數(shù)。其它的頻率系數(shù)及高頻部分頻率系數(shù)都由余弦函數(shù)參與得到，所以被稱為交流（AC）系數(shù)[4]。

DCT變換是將圖像分解為N×N的子塊，對(duì)每一子塊進(jìn)行單獨(dú)的DCT變換，然后對(duì)變換結(jié)果進(jìn)行量化、Huffman編碼。在實(shí)用過(guò)程中為了減少圖像分塊效應(yīng)，減少算法的復(fù)雜度，通常采用8×8的子塊進(jìn)行變換。變換完成后，將水印信息放入DCT的頻率塊，可將水印信號(hào)分布到空間域的所有像素上。這樣完成水印的嵌入，保證了水印的透明性，同時(shí)也具有很好的抗JPEG壓縮等圖像處理攻擊，穩(wěn)健性較好。

1.2 小波變換處理圖象信息

小波分析是繼付里葉（Fourier）分析之后的又一有效的時(shí)頻分析方法。與付里葉變換相比，小波變換是一個(gè)局部的空間（即時(shí)間）和頻域之間的變換，因而能從相應(yīng)有效地的頻域信號(hào)中提取所需資信，利用平移和伸縮等運(yùn)算可對(duì)信號(hào)或函數(shù)中表達(dá)的特征信息進(jìn)行多維度細(xì)化分析，解決了傳統(tǒng)的付里葉變換難以解決的表征信息特征的困難問(wèn)題。對(duì)于圖像信息處理而言，在圖像經(jīng)過(guò)一次小波變換后，其整體信息像向量一樣被分解為四維分量：低頻子帶圖像分量（LL1）、水平細(xì)節(jié)子帶圖像分量（HL1）、垂直細(xì)節(jié)子帶圖像分量（LH1）和對(duì)角線細(xì)節(jié)子帶圖像分量（HH1）[5]。如圖1所示，給出了一幅平面圖像兩級(jí)小波變換的分解細(xì)節(jié)和流程。

圖1 原始圖像歷經(jīng)二次小波變換的流程Fig.1 Original image process of two wavelet transform

在圖1中低頻子帶分量LL1還能進(jìn)行再一次分解，如圖1所示，構(gòu)成塔式分解結(jié)構(gòu)。小波變換的意義使圖像的能量分布在頻域內(nèi)發(fā)生了改變，即分布系數(shù)發(fā)生了變化。變換后圖像的信息能量主要集中在低頻子帶，而分布在水平子帶、垂直子帶和對(duì)角線子帶圖像細(xì)節(jié)部分的能量相對(duì)較少，主要包括圖像的紋理和邊緣信息。

1.3 圖像置亂

數(shù)字圖像的置亂技術(shù)[6]是一種常見的圖像加密方法，主要用于數(shù)字圖像的預(yù)處理和后處理。是將一副原始的圖像變換為隱藏其真實(shí)信息的雜亂無(wú)章的圖像，是按照規(guī)定的變換規(guī)則在空域或者頻域進(jìn)行變換。對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂處理可增強(qiáng)圖像信息隱藏算法抵抗剪切、噪聲等攻擊的能力，從而提高其安全性。用于圖像置亂的方法很多，本文采取Arnold變換[7]。Arnold變換容易實(shí)現(xiàn)和恢復(fù)，經(jīng)過(guò)不多幾次的變換也能達(dá)到較好的效果。

2 用戶界面創(chuàng)建

Matlab的圖形用戶界面操作功能強(qiáng)大，給用戶設(shè)計(jì)帶來(lái)了極大便利。它主要是通過(guò)使用控件來(lái)創(chuàng)建用戶界面[8]，例如按鈕（Button）、文本框（Text）、菜單欄（Menu）、滑動(dòng)條（Slider）等。通過(guò)圖形用戶界面（GUI）設(shè)計(jì)開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)要作兩個(gè)層次的工作：一是要使用的GUI各個(gè)組件、控件在用戶界面上布局合理，達(dá)到界面友好，便于操作；第二是完成GUI各個(gè)控件以及組件功能編程，保證達(dá)到預(yù)期的要求。

3 仿 真

文中利用Matlab的GUI功能構(gòu)建了數(shù)字水印系統(tǒng)和抗攻擊實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。

水印嵌入公式：

2.改革綜合教學(xué)模式，打破傳統(tǒng)課程設(shè)置的局限性，整合交叉學(xué)科內(nèi)容，通過(guò)“雙創(chuàng)”實(shí)踐訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)生整體研究思維。教學(xué)過(guò)程中，積極探索開展常用的任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)法、師生角色互換法、案例教學(xué)法、情景教學(xué)法等多種新教法［10］。在“雙創(chuàng)”教學(xué)體系下，整合單一教學(xué)資源，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和課程結(jié)構(gòu)，規(guī)范綜合性訓(xùn)練模塊，明確各階段教學(xué)目標(biāo)，針對(duì)各年級(jí)學(xué)生狀況，逐漸加大課程難度和深度。同時(shí)，利用翻轉(zhuǎn)課堂、同儕教學(xué)、PBL、TBL、一對(duì)一教學(xué)等，建立健全系統(tǒng)訓(xùn)練與探索研究相結(jié)合的“雙創(chuàng)”人才培養(yǎng)教學(xué)新體系。

水印提取公式:

（i、j根據(jù)分塊大小逐步增加，m、n每次逐一進(jìn)行增加，α為嵌入水印強(qiáng)度）

一般對(duì)于圖像的視覺質(zhì)量描述，常用基于像素的差分失真度量方法PSNR（峰值信噪比）來(lái)表示，PSNR的單位為dB（分貝）。

MSE為兩幅圖像之間的均方誤差。

本文采用的載體圖像為彩色的512×512圖像，水印為彩色的64×64圖像。如圖2所示。

圖2 載體圖像和水印圖像Fig.2 The host image and watermark image

3.1 參數(shù)實(shí)驗(yàn)

對(duì)嵌入水印系數(shù)α取不同的值進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，如圖3所示給出了當(dāng)α分別取0.1，0.3，0.6，0.9的結(jié)果，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為Matlab GUI開發(fā)的數(shù)字水印系統(tǒng)。

如圖3所示，可以看出在α為0.1、0.3時(shí)嵌入水印圖像質(zhì)量良好，PSNR值較高。隨著嵌入水印系數(shù)的增大，嵌入水印的圖像開始失真，當(dāng)α=0.6時(shí)，圖像已經(jīng)失真較為明顯。所以為了保證嵌入水印圖像的不可見性良好，α取值應(yīng)在0.1左右。

圖3 不同嵌入水印系數(shù)下的嵌入水印圖像Fig.3 Embedded watermark image under different embedding watermark coefficient

3.2 魯棒性實(shí)驗(yàn)

3.2.1 加入椒鹽噪聲

如圖4所示，可以看出隨著噪聲系數(shù)的不斷增強(qiáng)，提取的水印質(zhì)量隨之下降。但在載體圖像很模糊的情況下，依然能夠看到水印圖像的概貌，說(shuō)明本文算法小波變換對(duì)椒鹽噪聲具有一定的魯棒性。

3.2.2 加入高斯噪聲

圖4 加入不同椒鹽噪聲系數(shù)后的載體圖像及提取的水印圖像Fig.4 The carrier image and extraction of watermark image in different salt

圖5 加入高斯噪聲在不同的方差系數(shù)下的載體圖像及提取的水印圖像Fig.5 The carrier image and extraction of watermark image in different coefficient of Gaussian noise

如圖5所示，可以看出隨著方差系數(shù)的不斷增強(qiáng)，提取的水印質(zhì)量隨之下降。高斯噪聲方差的增大對(duì)載體圖像的視覺質(zhì)量影響較小，但對(duì)提取出的水印圖像有很大影響，所以本文算法對(duì)感染高斯噪聲后的載體圖像提取出的水印圖像視覺效果不是很理想，但依然能證明水印的存在性。

3.2.3 JPEG有損壓縮

如圖6所示，可以看出本文算法對(duì)JPEG壓縮具有很強(qiáng)的魯棒性，在壓縮比為30%的情況下依然可以清晰的提取出水印圖像。

3.2.4 剪 切

如圖7所示，可以看本文算法在剪切二分之一的情況下仍然可以提取出水印圖像。

4 結(jié) 論

文章利用Matlab圖形用戶界面設(shè)計(jì)的數(shù)字水印系統(tǒng)，能快捷有效地將彩色水印圖像在滿足不可見性的條件下嵌入到彩色宿主圖像中。該算法先從原始宿主圖象和水印圖象中提取RGB三分量，而后對(duì)各分量小波變換，再將變換后的低頻子帶進(jìn)行分塊離散余弦變換，然后將水印嵌入到分塊離散余弦變換后的直流系數(shù)上。水印圖像在嵌入操作之前對(duì)RGB三分量進(jìn)行置亂處理，這增強(qiáng)了水印的隱密性和安全性。通過(guò)Matlab圖形用戶界面建立的數(shù)字水印系統(tǒng)仿真平臺(tái)證明本文算法具有很好的魯棒性，是一種可靠、實(shí)用、簡(jiǎn)捷的數(shù)字水印方法。

圖6 不同壓縮比下的載體圖像及提取的水印圖像Fig.6 The carrier image and extraction of watermark image in different reduction ratio

圖7 不同剪切的載體圖像及提取的水印圖像Fig.7 The carrier image and extraction of watermark image in different shearing

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