学术年会论文-一种基于离散小波变换的数字水印技术

学术年会论文-一种基于离散小波变换的数字水印技术 一种基于离散小波变换的数字水印技术 罗三定，戴 虎，沙 莎 (中南大学信息科学与 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 学院 湖南 长沙 410083) 提出了一种离散小波变换域实现图像水印的 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 。这种算法充分利用小 波变换的特点，把原始图像及水印图像塔式分解，在多分辨率分解后的相同的频 段来嵌入水印信息。该方法也利用了人眼视觉特性，算法简单而有效。实验证明， 该算法较好地解决了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾，对常见的水印攻击都有 较强的鲁棒性。 数字水印；DWT；小波变换；Arnold变换 An Image Digital Watermarking Technology Based on Discrete Wavelet Transform LUO San-ding, DAI Hu, SHA Sha (College of Information Engineering, Central South University, Changsha, 410083, China) Abstract: A watermarking technique based on DWT is presented. The algorithm makes full use of the characteristics of wavelet transform. The original images and watermarks are pyramidal transformed ,and watermarks were embed in the same frequency after multi-resolution decomposition. The algorithm also takes use of the characteristics of HVS, it is simple and efficient. Experiments results show that this algorithm solve the contradiction between invisibility and robustness very well. Keywords: Digital watermarking; DWT; Wavelet Transform; Arnold Transform 计算机及网络的高速发展为数字作品的传播提供了便利的途径，但是数字作 品极易非法复制和拷贝，使得版权的保护日益重要。仅靠传统的密码学领域的知 识不能很好的解决这一问题，而综合了传统密码学的认证问题和鉴别问题的特点 又与被保护数据紧密结合的数字水印技术则越来越受到人们的重视，逐步成为多 媒体信号处理领域的一个研究热点。 数字水印是利用数字作品中普遍存在的冗余数据与随机性把版权信息嵌入 在数字作品本身中，从而起到保护数字产品版权或者完整性的一种技术。 [1]目前，根据数字水印的嵌入技术不同可将其分为时空域数字水印、变换域数字水印。而变换域数字水印具有更好的稳健性，因此研究相对集中于后者。根 据其检测过程又可以分为盲水印和非盲水印。非盲水印具有更好的稳健性，目前 所提出的数字水印 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 大多是非盲水印。文献[2]提出了采用记录随机选择像素对的差别方法嵌入水印。由于空间域水印嵌入方法对噪声敏感而且容易被破坏， 所以目前的主流方向是变换域水印嵌入算法。文献[3]介绍了一种基于IFS的 DWT数字水印方法，缺点在于水印抵抗滤波和噪声攻击的能力较弱。在文献[4] 利用小波变换的层次结构将同一水印反复嵌入到不同的位置，在高频部分嵌入较 多水印信息，在低频部分嵌入较少信息，最大缺点在于该水印抵抗JPEG压缩攻击的能力比较弱。 本文采用具有实际意义的二值图像作为水印，提出了与JPEG2000和 MPEG-4 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 相兼容的基于DWT的水印技术方案。实验结果 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明此算法较好地 解决了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾，对通常的滤波、压缩、加噪、拉伸、 锐化等攻击都有较强的鲁棒性，对防伪鉴定的应用有一定的帮助。 2 随着JPEG2000和MPEG-4标准的建立，目前大量的数字水印技术研究集中 在DWT域，其好处主要有： DWT方法可以将原始将图像分解到频域中，同时还保留了图像在空间上的 分布。这对于加强数字水印以及有损压缩和局部剪裁等的鲁棒性是非常有效的， 其次从水印不可见性的角度，DWT也利用了HVS的空间-频率特性，其多分辨率分析与人眼视觉特性是一致的。最后，在DWT域嵌入水印可以提高水印对最新图像压缩处理的攻击的鲁棒性。 对一幅图像来说，小波变换构成了对它的多尺度时频分解。根据Mallat塔式 [7]，图像在N个尺度上被分解为细节系数LH、HL、HH和逼近系数分解算法nnnLL，且n=1，2，?，N。LL是最低频段滤波后的低尺度逼近，同级分辨率下，N HL包含了水平方向高通、垂直方向低通滤波后的细节信息，LH保留的是水平方向低通、垂直方向高通滤波后所得的细节信息，HH保留的是水平方向和垂直方向都经高通滤波后的细节信息。 正方形二维正交小波变换快速分解公式为： ,jj1 ,,h(k,2i)h(m,2l)s,i,l10k,mk,n ,jj1 ,,h(k,2i)h(m,2l)s,i,l01k,mk,n ,jj1 ,,h(k,2i)h(m,2l)s,i,l11k,mk,n ,jj1 s,h(k,2i)h(m,2l)s,i,l00k,mk,n 快速重构公式为： j,jj,1kimilils,sh(k,2i)h(m,2l)，h(k,2i)h(m,2l),,,,00,10illi,, jjilil，,h(k,2i)h(m,2l)，,h(k,2i)h(m,2l),,,01,11ilil,, 其中，h为高通滤波器，h为低通滤波器，j为分解尺度，α、β、γ对应10 于小波空间的高频系数，s对应于低频系数。 由公式可知，下一尺度系数可由上一尺度的低频系数分解得到。 数字水印方案最重要的性质是鲁棒性和不可见性，两者存在一定的矛盾。鲁 棒性要求加强水印信息的强度，而信息强度太大则会使水印可见，任何方案都必 须权衡这两方面的性质。根据人类视觉掩盖效应的研究，图像的边缘和纹理部分 能隐藏较大的数据量，而图像的平坦部分对噪声相对敏感。由多分辨率分析的思 想，图像平坦的部分集中了图像绝大部分能量，正对应着小波变换的低频子带。 而高频部分则对应于图像的边缘和纹理，即细节部分。考虑到水印的鲁棒性，应 将水印信息嵌入到图像DWT分解后的低频子带为好，但低频段的变化对人眼的 视觉影响较大，将大量水印信息嵌入到低频段容易引起图像视觉质量的下降，很 难保证图像重构后水印的不可见性。若将水印数据嵌入到图像的高频部分中，则 可利用高频系数的特点，很好的将水印信息隐藏，但这样的水印却经受不住有损 压缩、低通滤波等一些简单的图像处理，水印信息很可能在量化、压缩等处理中 被删除。如果能将水印嵌入高、低频带的特性充分结合，就可能得到效果较好的 水印嵌入方法。 综上，为了使水印具有较好的鲁棒性，选择中、高频系数嵌入水印为好，如 二、三层的中、高频小波系数，因为第二、三层的小波系数是上一层低频系数进 一步分解得到的结果，水印嵌入在这一频段，既具有高频对视觉影响小的特点， 又具有低频系数不易被修改、移除的特点，具有较好的鲁棒性。且最低分辨率子 图像受压缩等变换的影响较小，因此，应尽量把水印信息嵌入到最低分辨率子图 像中，如此水印具有了较好的不可见性和鲁棒性。 同时，为了提高水印的安全性，可以在水印嵌入前对整幅水印图像按照一定 的置乱规则进行置乱，然后根据随机生成的0、1矩阵决定嵌入的水印信息。 水印信息也有很多种，可能是伪随机噪声或者图像等，由于人眼对视觉图像 的直观感知性,将水印作为二值图像进行处理是一种发展方向，故本文采用二值 图像进行实验。 图像置乱技术是一种重要的图像加密技术，人们用得较多的置乱技术是基于 Arnold变换、幻方变换、分形Hilbert曲线、IFS模型等方法。随着数字水印技术的兴起，置乱技术在通过置乱来分散错误比特的分布从而提高数字水印的鲁棒 性方面又有了新的应用。其中Arnold变换算法简单且具有周期性，所以在数字 水印方面得到了很好的应用。 本文使用Arnold变换对水印图像进行置乱，对于正方形数字图像，离散化的 Arnold变换为： ,x11x，，，，，，＝modN,,, x,y,0,1，？N,1 ,,,,,,,y12y，，，，，， 其中，N为图像的宽度和高度。Arnold变换是几何变换的典型，利用它可将 原来的(x,y)处象素对应的灰度值移动至变换后的点（x′,y′）处，重复迭代则可得到比较满意的置乱效果。然后再根据采样原理，将Arnold置乱后的图像拼成一幅新的图像。 这种置乱算法易于实现，易于恢复，无需很多次变换就能达到令人比较满意 的效果，而且实现起来比较简单，适合实际应用。 如图所示，水印添加及提取都是在小波域中进行的。 嵌入水印 嵌入水印原始载DWT IDWT 后的图像 体图像 水印信息 密钥 图1 水印添加的一般过程 水印嵌入常用的公式为： V′=V+αX或 V′=V(1+αX) iii iii 其中V，V′分别表示原始图像和加入水印后的图像，X为水印信息，α为水iii印强度值，α取值大，鲁棒性好，不可见性差；反之，α取值小，不可见性好， 但鲁棒性差。可根据实验情况，满足不可见性的前提下，通过提高α来加强水印信息。 原始载体图像 密钥 IDWT 水印提取 水印载 有\无 DWT 水印验证 体图像 原始水印 图2 水印提取与检测的一般过程 若原图像I是大小为M×M的灰度图像，水印I是大小为N×N的二值图cmmn像，其中M＝A×2，N＝A×2，m?3，n?2。水印嵌入步骤如下： (1) 将原始图像进行L层小波分解得到3L+1个子带，分别为cA、cH、cV、cD，Liii i=1，2，?，L。其中cH、cV、cD均由cA分解而得到； i+1 i+1 i+1 i*(2) 使用Arnold变换对对二值水印图像I进行置乱，得到置乱后的水印图像I； mm*(3) 对二值水印图像I进行K层小波分解得到3K+1个子带，分别为ca、ch、m K i*cv、cd，i=1，2，?，K。同时，使得size(cA)= size(ca)。即I与I分解 i i L Kcm 到最后的子图的系数矩阵大小相等； (4) 生成随机的0、1矩阵P，且size(P)= size(ca)。 K (5) 如果P(i,j)值为0，则cH(i,j)、cV(i,j)、cD(i,j)值不变，转入第(7)步。 LLL[3](6) 如果P(i,j)值为1，则按如下公式计算cH(i,j)、cV(i,j)、cD(i,j)的值： LLL cH(i,j),cH(i,j)，,*ch(i,j) LLK cV(i,j),cV(i,j)，,*cv(i,j) LLK cD(i,j),cD(i,j)，,*cd(i,j) LLK (7) 重复(5)、(6)直到取完小波系数矩阵的所有点。 (8) cA以及其它尺度没有计算的小波系数以及矩阵P、水印强度因子α等均作为L 密钥保存。 (9) 利用修改后的系数矩阵进行小波逆变换，重构带有水印信息的原始图像。 [4]本文采用峰值信噪比(PSNR)为嵌入水印后重构图像质量的客观评价指标。 峰值信噪比PSNR的计算公式如下： 2255PSNR,10*log() 10MSE NM1*2MSE,[W(i,j),W(i,j)] ,,ijM*N,,11 W(i,j)与W*(i,j)为嵌入水印前后图像的灰度值，MSE为原始图像与嵌入水印后图像之间的均方误差。 在数字水印的提取过程中，由于应用的不同，可能有不同的提取要求。(1)要证明图像中是否存在数字水印,只需在图像对应的频率子带上,检测是否存在一定特征的伪随机噪声。(2)不但要得出是否存在水印的结论,而且还要将水印图像 提取出来。第一种情况是通过检测水印图像的频谱特性或概率分布特性来实现,而第二种情况需要原图像的支持。 在本文中属于第二种情况，提取过程如下： (1)将原始图像和带有水印信息的图像均作L层小波分解得到3L+1个子带，分****别为cA、cH、cV、cD、cA、cH、cV、cD，i=1，2，?，L； LiiiLiii (2)对二值水印图像I’进行K层小波分解得到3K+1个子带，分别为ca、ch、m K i cv、cd，i=1，2，?，K； i i (3)根据保存的密钥P，如果P(i,j)值为0，则ch(i,j)、cv(i,j)、cd(i,j)的值不变； K K K(4)如果P(i,j)值为1，则按如下公式计算ch(i,j)、cv(i,j)、cd(i,j)的值： K K K 'ch(i,j),[cH(i,j),cH(i,j)]/, KLL 'cv(i,j),[cV(i,j),cV(i,j)]/, KLL 'cd(i,j),[cD(i,j),cD(i,j)]/, KLL (5) 重复(3)、(4)直到计算完小波系数矩阵的所有点； (6) 结合保存的小波系数矩阵进行小波逆变换，重构二值水印图像； (7) 根据文献[5]，使用Arnold反变换，解4个二元一次方程组，根据解的范围， 得到像素反置乱坐标，对提取的水印图像做反置乱变换就可以得到恢复的二 值水印图像。 [6]本文采用如下公式计算所提取的水印图像与原水印图像的相似度NC： *[W(i,j)W(i,j)],,ij ,NC2[W(i,j)],,ij W(i,j)与W*(i,j)为嵌入水印前后图像的灰度值。 [8]本文以Matlab 6.5为实验平台，以384×384的Lena原图和96×96的二值水印图做实验。 (a)原始图像 (b)水印图像 (c)置乱后的水印（d）嵌入水印图像 (e)提取的水印 图3 原始图象、水印及嵌入水印后的图象及水印 图像3(d)的PSNR=54.6993dB。当PSNR超过30dB时，人的视觉很难分辨出原 始图像和重构图像的差异，因此本算法完全满足水印信息的不可见性。 本文还对几种常见的水印攻击进行了实验，并给出了实验结果： (f) (g) (h) (i) （j） 图4 常见的水印攻击后提取的水印效果图 (f)是高斯低通滤波处理提取的水印图像，(g)是3×3中值滤波处理后提取的水印图像，(h)是加入椒盐噪声后提取的水印图像，(i)是将图像缩小50%再放大200%后提取的水印图像，(j)是锐化攻击之后，提取的水印图像。另外，表1给出了经过上面几种攻击后，提取的水印与原水印图像的相似度。 表 1 对应操作 (e) (f) (g) (h) (i) (j) PSNR(dB) 54.6993 39.1794 33.8088 22.5087 22.5261 21.4990 相似度NC 0.9994 0.9877 0.9593 0.7298 0.7936 0.6560 由上表数据可知，在图像质量很差的时候，如在噪声攻击、拉伸和锐化攻击 之后，图像PSNR值已经降到30dB以下，但也能够有效的提取出水印。 在剪切攻击下，提取的水印图像效果如下，由于对水印进行置乱可以消除水 印像素的空间相关性，因此能提高水印抗图像剪裁操作的强壮性。剪切部分均为 图像左上角： (k) (l) (m) 图5 剪切攻击后提取的水印效果图 在表2中，给出了在剪切掉原图的1/16-1/4大小后，提取的水印图像与原水 印的相似度。 表 2 对应图像 (k) (l) (m) 剪切大小 1/16 1/8 1/4 相似度NC 0.9683 0.9013 0.8521 [9]在JPEG压缩攻击之后，提取的水印图像如下所示，从(j)到(o)分别对应着从10%到100%的压缩质量。 (n) (o) (p) (q) (r) (s) 图6 JPEG压缩攻击后提取的水印效果图 在表3中，分别给出了各种压缩质量下，嵌入水印图像的PSNR以及提取的水印相似度。 表 3 对应图像 (n) (o) (p) (q) (r) (s) 压缩质量 10% 20% 40% 60% 80% 100% PSNR(dB) 29.4872 31.8522 33.9346 35.3058 37.6829 52.9029 NC 0.8389 0.9319 0.9761 0.9870 0.9952 0.9993 由实验结果可知，随着JPEG压缩比的降低，图像质量增加，PSNR值随着增加，提取的水印相似度也增加，在图像质量很差的时候也是可以准确的提取出 水印图像。 5 实验结果表明，该水印算法能很好地满足不可见水印的各项要求，尤其在 JPEG压缩、低通滤波及在几何变换等图像处理中表现出较强的鲁棒性。 [1]StankovicS,DjurovicI,PitasI. 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