摘? 要: 提出一種利用人眼視覺模型和小波變換" title="小波變換" target="_blank">小波變換進(jìn)行彩色圖像數(shù)字水印嵌入的方法,。通過將水印信息重復(fù)嵌入到宿主圖像的中頻和高頻系數(shù)來增強(qiáng)魯棒性,。
關(guān)鍵詞: 彩色數(shù)字水印? 離散小波變換? 人眼視覺系統(tǒng)
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隨著數(shù)字技術(shù)和Internet的飛速發(fā)展,數(shù)字圖像的傳播變得非常容易,有效地保護(hù)這些數(shù)據(jù)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。近年來出現(xiàn)的數(shù)字水印被認(rèn)為是最有效的解決技術(shù),它通過在數(shù)字產(chǎn)品中嵌入一定的數(shù)字信息來達(dá)到版權(quán)保護(hù)的目的,。
數(shù)字水印技術(shù)分為空域方法和頻域方法,?？沼蚍椒ǖ聂敯粜暂^差,水印信號(hào)容易丟失,因此目前的研究方法主要集中在頻域。本文介紹了一種基于小波域的彩色數(shù)字水印方法,將小波變換和人眼視覺特性相結(jié)合,數(shù)據(jù)的嵌入強(qiáng)度由宿主圖像的特性來決定,大大增強(qiáng)了水印的魯棒性和不可見性,。
1?數(shù)字圖像的小波變換分析
小波分析屬于時(shí)頻分析的一種,在時(shí)域和頻域都具有良好的局部化特性,。基于小波變換的多尺度分析可以將圖像在不同尺度的頻率上進(jìn)行分解和重構(gòu),。經(jīng)過一次DWT變換后,圖像被分解為4幅,其中左上角一幅是原圖像的逼近子圖(低頻),左下角為垂直細(xì)節(jié),右上角為水平細(xì)節(jié),右下角為原圖像的細(xì)節(jié)子圖(高頻),。然后可以繼續(xù)對左上角的低頻子圖進(jìn)行第2次、第3次小波變換,。隨著分解層數(shù)的增加,小波系數(shù)的范圍越來越大,整個(gè)圖像的能量主要集中在最低頻子圖上,頻率越高,能量越小,。
對圖像做3層小波變換后,其系數(shù)可構(gòu)成樹狀結(jié)構(gòu)。小波系數(shù)圖如圖1所示,。其中LL3是低頻部分,。HL3、LH3和HH3分別是第3層分解得到的水平,、垂直和對角方向的邊緣紋理等細(xì)節(jié)分量,以此類推,。具體樹結(jié)構(gòu)定義如下:
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這樣,每一個(gè)低頻系數(shù)和其對應(yīng)的高頻系數(shù)就構(gòu)成一棵小波系數(shù)樹。此小波系數(shù)樹中的所有系數(shù)形成了一個(gè)8×8數(shù)據(jù)塊。所有的這些數(shù)據(jù)塊統(tǒng)稱為小波塊,代表了原始空域圖像中同一位置相同尺寸的圖像塊所包含的低頻和高頻變化信息,。其中低頻系數(shù)反映了圖像塊的亮度,高頻系數(shù)反映了圖像塊的紋理特性,。
2? 水印的嵌入
2.1 水印嵌入策略的選擇
圖像經(jīng)過多層小波分解后,分為低頻和高頻2部分。(1)低頻部分所占能量較大,因此將水印嵌入低頻魯棒性較好,。但是低頻部分代表原始圖像的平滑區(qū)域,在這部分區(qū)域中進(jìn)行修改極易降低圖像的質(zhì)量,。(2)高頻部分代表圖像的邊緣和紋理,在此嵌入水印,視覺掩蔽效果較好,但是容易受到濾波和壓縮的影響。因此,可以根據(jù)這2種嵌入方式的特點(diǎn),以不同的方式同時(shí)把水印嵌入到宿主圖像的低頻和高頻中,。
設(shè)宿主圖像為O(M1×M2),水印圖像為W(N1×N2)且N1
2.2 基于小波域的人眼視覺特性
基于小波域的數(shù)字水印,考慮以下4個(gè)視覺特性,。
(1)人眼對不同尺度、不同方向子帶圖像的噪聲敏感度不同,不同層L,、不同子帶(θ)的掩蔽因子λ(L,θ)為:
(2)圖像的紋理越強(qiáng),水印的可見性門限越高,允許嵌入的水印能量越大,。
由圖像小波系數(shù)特性可知:小波塊中的高頻系數(shù)代表了圖像的紋理。高頻系數(shù)絕對值越大,代表紋理越強(qiáng),。按紋理將圖像分為2類:S1和S2,。S1代表紋理較強(qiáng)的區(qū)域,S2代表紋理較弱的區(qū)域。設(shè)小波塊的高頻系數(shù)為h(u,v),則紋理掩蔽系數(shù)為:
T1,T2由實(shí)驗(yàn)確定,。
(3)當(dāng)圖像背景亮度很大或很小時(shí),對噪聲不敏感,。
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(4)人眼對綠色最為敏感,紅色其次,對藍(lán)色最不敏感,。
本文認(rèn)為人眼的顏色掩蔽系數(shù)C對RGB的比值為2:1:4,。合成嵌入強(qiáng)度為上述4個(gè)嵌入強(qiáng)度之積,。
2.3 水印圖像置亂
水印圖像置亂是為了進(jìn)一步提高宿主圖像的抗剪切攻擊能力。本文采用Arnold變換,。令水印圖像象素坐標(biāo)x,y∈{0,1,2……N-1},則經(jīng)過一次Arnold變換圖像坐標(biāo)為:
水印圖像置亂的具體嵌入步驟如下,。
(1)將水印圖像進(jìn)行n次Arnold變換,變換次數(shù)記為密鑰k,以保證只有合法用戶能夠檢測。
(2)提取宿主圖像和水印圖像的RGB值,。
(3)對宿主圖像RGB分量分別進(jìn)行L層小波分解,對水印圖像RGB分量進(jìn)行1層分解,。
(4)計(jì)算宿主圖像塊的視覺掩蔽系數(shù),對于每一個(gè)RGB分量按照嵌入規(guī)則將水印圖像的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)分別嵌入宿主圖像。
(5)對RGB分量進(jìn)行低頻和高頻小波系數(shù)重構(gòu),得到嵌入水印后的圖像,。
3?水印的提取
本算法的水印提取是水印嵌入的逆過程,需要用到原始宿主圖像,。提取的基本模式如下。
(1)將原始宿主圖像和待檢測圖像分別進(jìn)行RGB三色分離,。
(2)對于每一種顏色,對2幅圖像分別進(jìn)行L層的小波分解,得到各自的低頻,、中頻和高頻系數(shù)。
(3)將2幅圖像的低頻和高頻系數(shù)相減后分別除以各自的嵌入強(qiáng)度,將所得數(shù)值求和并除以其總的嵌入次數(shù)作為提取水印的低頻系數(shù),。
(4)將2幅圖像的中頻系數(shù)相減后分別除以各方向的嵌入強(qiáng)度,將所得數(shù)值按方向求和并除以該方向總的嵌入次數(shù)作為提取水印的對應(yīng)方向的高頻系數(shù),。
(5)將得到的水印圖像低頻和高頻系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu),得到雜亂的水印圖像。
(6)將雜亂的水印圖像,用嵌入水印過程中的口令k作圖像的逆置亂排序,得到檢測到的水印圖像,。
4? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
本文采用256×256×24b的彩色Lena圖像作為宿主圖像,64×64×24b的彩色?；請D像作為水印圖像進(jìn)行水印的嵌入、提取及攻擊檢測,。水印算法結(jié)果如圖2所示,。可以看出水印嵌入后,宿主圖像沒有任何視覺差異,提取出的水印和原始水印也具有很好的相似性,。對嵌入水印后圖像進(jìn)行各種攻擊,并提取出水印效果,。水印攻擊檢測結(jié)果如圖3所示。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,該算法對于一般的圖像攻擊具有較好的效果,提取出來的水印色彩失真較小,特別是對于剪切攻擊,水印提取幾乎沒有任何影響,。但是對于圖像的放縮和旋轉(zhuǎn),效果一般,有待進(jìn)一步研究,。
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5? 結(jié)? 論
本文介紹了一種利用人眼視覺特性在小波域內(nèi)進(jìn)行彩色圖像水印嵌入的方法。根據(jù)不同的嵌入強(qiáng)度,把水印同時(shí)嵌入到宿主圖像的低頻和高頻系數(shù)中,最大限度地提高了水印的魯棒性,。實(shí)驗(yàn)證明,本算法對于常見的圖像攻擊,特別是對于圖像的剪切攻擊具有較好的抵抗性,。
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參考文獻(xiàn)
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