摘 要： 在分析打印掃描過程對載體圖像影響的基礎(chǔ)上,，提出一種結(jié)合DWT和SVD變換技術(shù)的零水印算法。該算法結(jié)合打印掃描的特性,，利用圖像相鄰分塊的最大奇異值的大小關(guān)系與水印信息構(gòu)造出版權(quán)信息,，然后將版權(quán)信息進行注冊。實驗表明,，該算法對打印掃描具有較強的魯棒性,，并且能夠判斷是否為二次復(fù)印。
關(guān)鍵詞： 零水??；離散小波變換；奇異值分解,；打印掃描
打印機和掃描機的廣泛使用,，使得印刷品的安全問題變得日益嚴(yán)重。因此,，鑒別非法印刷品和復(fù)制品,，以防止在經(jīng)濟上帶來重大的損失，有效的防偽技術(shù)顯得尤為重要[1],。
數(shù)字水印技術(shù)在不改變現(xiàn)有成熟的印刷工藝,、不改變印刷材料與設(shè)備的基礎(chǔ)上就能達到有效防偽的效果,，因此，數(shù)字水印技術(shù)在防偽印刷領(lǐng)域具有其特別的優(yōu)勢,。傳統(tǒng)的數(shù)字水印技術(shù)是將特定信息嵌入到數(shù)字作品中,，然后提取或者檢查所嵌入的特定信息，以驗證版權(quán)所有者,。而水印的嵌入不可避免會造成圖像失真,，尤其圖像經(jīng)過打印掃描過程中的復(fù)雜攻擊下，水印可能消失,。零水印[2-3]技術(shù)卻能很好地解決這一個問題,。
零水印技術(shù)是利用圖像的重要特征來構(gòu)造版權(quán)信息，而不是修改圖像的這些特征,，從而很好地解決了數(shù)字水印的不可感知性和魯棒性之間的矛盾,。本文在分析打印掃描對圖像影響的基礎(chǔ)上，提出一種新的基于DWT和SVD變換的零水印算法,，該算法通過對圖像分塊奇異值的分解[4],，利用兩相鄰塊的最大奇異值的大小關(guān)系，結(jié)合水印信息構(gòu)造出版權(quán)信息,。實驗表明,，圖像在經(jīng)過打印掃描后，該算法能有效地提取出水印,，具有一定的魯棒性,，并且能夠有效檢測非法復(fù)制品。
1 水印算法
1.1 打印掃描的模型
打印掃描模型如圖1所示,。在打印掃描的過程中,，一張原始圖像經(jīng)過打印機的半色調(diào)處理，輸出的圖像只是大體上和原始圖像一致,，局部細節(jié)上有一定的失真,。因為半色調(diào)復(fù)合點的形狀、紙張的吸水特性和光滑度,、網(wǎng)點的擴散等因素造成復(fù)合點變化,，使輸出的圖像模糊，這就會使打印掃描后圖像的像素失真,，對水印提取造成困難,。因此，本文在經(jīng)過大量的實驗測試后,，利用圖像分塊奇異值分解后的最大奇異值的大小關(guān)系幾乎保持不變的特性,，結(jié)合水印信息構(gòu)造出版權(quán)信息。
1.2 奇異值分解
應(yīng)用SVD的主要理論背景是：(1)奇異值的穩(wěn)健性好,，即當(dāng)圖像被施加小的擾動時,，圖像的奇異值不會有大的變化,；(2)奇異值所表現(xiàn)的是圖像的內(nèi)蘊特性而非視覺特性。因此,，利用奇異值構(gòu)造零水印具有很好的穩(wěn)健性,。
從線性代數(shù)的角度，一幅灰度圖像可以看成是一個非負矩陣,。若一幅圖像用A表示,，定義為A=RM×N，其R表示實數(shù)域,，則矩陣A的奇異值分解定義如下[5]：
(5)將得到的矩陣P與加密水印W′進行“異或”運算,，得到版權(quán)信息圖,，然后將其存儲到知識產(chǎn)權(quán)信息庫中,，就可以認為版權(quán)得到保護了。
1.5 零水印的檢測算法
(1)將經(jīng)過打印掃描后的圖像I′進行一級DWT處理,，得到低頻子圖CA′,。
(2)對低頻子圖CA′按式(5)分塊奇異值分解。
(3)比較相鄰的Si′中的第一個元素Si′(1,1)的大小關(guān)系,，按式(6)構(gòu)造出矩陣P′,。
(4)將矩陣P′與版權(quán)信息圖進行“異或”運算，然后根據(jù)初始值進行逆置亂,，得到水印標(biāo)記W1,。
(5)利用相關(guān)系數(shù)NC，設(shè)定一個閾值來鑒別是否為非法復(fù)制品,。
2 實驗結(jié)果
本文在MATLAB7.0上實現(xiàn),，選取了512×512的Lena圖作為載體圖像，以32×32的二值圖為水印,。水印置亂的初始值x0為0.5,，當(dāng)作密鑰保存。圖像使用EPSON 1390打印機在普通打印紙上打印輸出,，然后用漢王掃描儀掃描輸入,，分辨率為400 dpi，將掃描后的數(shù)字圖像調(diào)整為512×512,。
載體圖像和水印圖像,，以及利用載體圖像和水印信息構(gòu)造出來的加密版權(quán)信息，其結(jié)果如圖2所示,。
經(jīng)過一次打印掃描后如圖3(a)的圖像,、如圖3(b)非原載體圖像與如圖3(c)使用版權(quán)信息圖來提取的水印，水印相關(guān)值分別為0.883和0.01,。
通過分析以上結(jié)果可知,，正確地提取水印必須有正確的密鑰與正確的載體圖像,，否則將無法正確得到。
圖4是將一次打印掃描后的載體圖像進行隨意涂改,，然后進行水印提取,，其水印相關(guān)值為0.819。
從以上結(jié)果可知,，載體在小面積的隨意涂改后,，還能正確提取出水印，可見本算法可滿足印刷品實際應(yīng)用,。
表1為lena圖像經(jīng)過多次打印掃描后提取水印的相關(guān)值,。由表中數(shù)據(jù)表明，根據(jù)不同載體圖像取適當(dāng)?shù)拈撝稻湍芎芎玫貦z測出盜版印刷品,，達到防偽印刷的效果,。
本文在分析打印掃描對圖像的影響后，結(jié)合DWT和SVD的特點,，提出一種利用相鄰分塊的最大奇異值的大小關(guān)系,，獲得載體特征信息，與水印信息構(gòu)造出版權(quán)信息的新方法,。實驗表明,，本算法能夠滿足防偽印刷的要求。
參考文獻
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