（通信与信息系统专业论文）核转换误差扩散半色调图像水印算法的进一步改进.pdf

中山大学硕士论文 核转换误差扩散半色调图像水印算法的进一步改进 专业： 通信与信息系统 硕 士 生：时晨 指导教师：倪江群教授 摘要 数字水印技术通过在数字媒体上嵌入有意义的数据，从而为解决数字媒体版 权保护问题提供了一种有效办法。 数字图像半色调技术是将连续调图像通过一定处理变成只有两个色调的二 值图像，半色调数字水印技术则是在半色调图像中加入用于版权保护的水印信息 的技术。 误差扩散算法是一种流行的数字半色调技术，本文主要研究的就是在这基础 上的核转换误差扩散半色调图像数字水印算法。改进的误差扩散算法通过引入阈 值调制技术，使输出半色调图像的质量得到了提高，并在此基础上产生了改进的 核转换误差扩散半色调图像数字水印算法。 本文的创新点在于通过将嵌入水印的信息和原图像信息结合起来对阈值调 制参数l 进一步优化，以提高图像性能。并且针对c s e d 解码算法的不足，本 文提出了改进的c s e d 解码算法，使解码率有了较大幅度的提升。 关键词：数字水印，半色调图像，阈值调制，核转换误差扩散，c s e d i i i 中山大学硕士论文 i m p r o v e d k e m e l s a l t e r n a t e de r r o r - d i f f u s e da l g o r i t h mf o r h a l f t o n ei m a g e s m a j o r ： c o m m u n i c a t i o na n di n f o r m a t i o ns y s t e m n a m e ：s h i c h e n s u p e r v i s o r ：d r n ij i a n g q u n a b s t r a c t d i g i t a lw a t e r m a r k i n gd e v e l o p sa ne f f e c t i v em e t h o dt oi d e n t i f yt h ep r o p e r t y t h r o u g he m b e d d i n gs e c r e ti n f o r m a t i o ni n t ot h ed i g i t a lm e d i a h a l f l o n i n gi st h er e n d i t i o no fc o n t i n u o u s - t o n ep i c t u r e so nd i s p l a y s ，p a p e ro r o t h e rm e d i at h a ta r ec a p a b l eo fp r o d u c i n go n l yt w ol e v e l s d i g i t a lh a l f t o n ei m a g e w a t e r m a r k i n gt e c h n i q u e sh a v eb e e nw i d e l yu s e dt oh i d ec o p y r i g h ti n f o r m a t i o ni n t o h a l f t o n ei m a g e s i nt h i sp a p e r , a l lt h es t u d yi sb a s e do nt h ee r r o rd i f f u s i o nh a l f t o n ei m a g e sa n d k e r n e l s - a l t e r n a t e de r r o rd i f f u s i o na l g o r i t h mw h i c hi sb a s e do ni t t h em o d i f i e de r r o r d i f f u s i o nw h i c hb r i n g st h r e s h o l dm o d u l a t i o ni n t oe r r o rd i f f u s i o n , i m p r o v e st h eq u a l i t y o ft h eo u t p u th a l f t o n ei m a g e s ，a n dt h ei m p r o v e dk e r n e l s - a l t e r n a t e de r r o rd i f f u s i o n a l g o r i t h mi sb a s e do ni t t h i sp a p e ri n t r o d u c e san e wm e t h o dt oc o m p u t et h et h r e s h o l d w h i c hu s e sb o t l l t h ei n f o r m a t i o no ft h ei n p u ti m a g ea n dt h ee m b e d d e dw a t e r m a r k i n g ，i no r d e rt o i m p r o v et h eq u a l i t yo ft h eo u t p u th a l f t o n ei m a g e s a n dw ea l s oi n t r o d u c ea ni m p r o v e d c u m u l a t i v es q u a r e de u c l i d e a nd i s t a n c ed e c o d i n ga l g o r i t h m ，w h i c hc a ni n c r e a s et h e d e c o d i n gc o r r e c tr a t e k e yw o r d s ：d i g i t a lw a t e r m a r k i n g ，h a l f t o n ei m a g ew a t e r m a r k i n g ，t h r e s h o l d m o d u l a t i o n ，k e r n e l s a l t e r n a t e de r r o rd i f f u s i o n , c s e d 论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容 外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品 成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以 明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：阂芍炙 日期：劢菇沣g 月8 日 学位论文使用授权声明 本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版， 有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院 系资料室被查阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采 用复印、缩印或其他方法保存学位论文。 学位论文作者签名：时教 导师签名： 日期：瓣占, e l8 日 日期：2 癣j 1 驴e l 中山大学硕士论文 第1 章绪论 1 1 半色调图像数字水印的研究意义 网络技术的迅猛发展和计算机在家庭中的不断普及，带来了数字媒体在因特 网以及存储媒体上的爆炸式的增长。随意的下载、复制、传播数字媒体在给人们 生活带来便利的同时，也造成了盗版活动的猖獗，给数字媒体的版权所有者带来 了极大的经济和精神损害，如何对数字媒体进行版权保护就成为一个需要迫切解 决的问题。目前的信息安全技术以密码学为基础，传统的方法是通过把文件通过 密钥加密来实现的，即先将多媒体数据文件加密成密文后再进行发布，使得网络 传递过程中出现的非法攻击者无法从密文获得有用的信息，从而达到版权保护和 信息安全的目的。但是这种加密的方法只能提供预防的作用，并不能很好的解决 版权保护问题，它有几方面的缺点：第一，加密大数据量的多媒体信息时，运算 量大，效率低，而想要提高系统密级，只能通过增加密钥的长度；第二，该办法 在数据传输过程中虽有保护作用，一旦数据被接受并解密，其保护作用也随着消 失；第三，无法监测数字媒体的复制、传播状况。因此，这种方法在实际中变得 越来越不安全，难以在当今的因特网多媒体信息安全中起到全面保障的作用。 数字水印( d i g i t a lw a t e r m a r k i n g ) 技术【h 】是2 0 世纪9 0 年代中期信息安全领 域的一个新方向，是解决数字媒体版权保护问题的有效办法。该技术通过在数字 媒体上嵌入一定的数据用于版权保护或者有意义信息的添加，这些被嵌入的数据 就被称为水印，水印的嵌入方法被称为数字水印技术。 本文专注于研究只有黑白两个色调的图像，即数字半色调图像上的数字水印 技术。从连续调图像获得相应半色调图像的相关方法统称为数字半色调技术【5 。7 】 ( d i g i t a lh a l t 熏o n i n g ) 。由于人类视觉系统h v s o - i i , u t i a l lv i s u a ls y s t e m ) 具有低通滤波的 特性，所以从一定距离观察半色调图像时，看起来就像是跟原来的连续调图像一 样。现如今数字半色调技术广泛的应用在低分辨率的设备上，如打印机、传真机、 第1 章绪论 印刷机等，大量的半色调图像越来越多的出现在我们生活的方方面面，如报纸、 杂志、传真、身份证等。如何更好的通过半色调数字水印技术，在图像中嵌入如 公司名称、所有者等信息来解决版权保护问题就成为具有现实意义的研究课题。 1 2 半色调图像数字水印的研究现状 按照分类方法的不同和侧重点不同，数字水印有着不同的类别。比如按特性 不同和使用目的不同，数字水印可以分为脆弱数字水印和鲁棒数字水印两大类。 脆弱数字水印主要用于内容保护和完整性认证等方面，要求水印对信号的改动很 敏感，只要载体数据进行了微小的处理，所加载的水印就会改变或者毁掉，人们 根据脆弱水印的状态就可以判断载体数据是否被篡改过。例如，如果图像中的水 印被发现受到了破坏，则可证明图像遭到了窜改。鲁棒数字水印主要用于在数字 媒体中标识版权信息，它通过巧妙的设计使得嵌入的信息一直存在于数字媒体 中，直到数字媒体被破坏到完全不能正常使用为止。与脆弱数字水印的要求相反， 鲁棒数字水印要求嵌入的水印能够经受起各种常用的信号处理或者恶意攻击，即 使在载体数据经过一定改变后，水印仍据有较好的可检测性。按照视觉效果不同， 数字水印又可分为可见水印和不可见水印( 隐形水印) 二种。可见水印的应用范 围受到较大限制，隐形水印是目前数字水印的主要研究内容。 本文主要研究鲁棒的隐形图像水印，它要求在保证不改变原始图像视觉感知 效果( 即不可见性) 的前提下，实现水印具有较好的鲁棒性和抗攻击性。一般来 说，对鲁棒的图像隐形水印有几个方面的要求： ( 1 ) 不可见性：即不可感知性。水印应该是视觉上不可见的，即在加入水印 数据之后，不影响原始载体图像的视觉质量和视觉效果。 ( 2 ) 鲁棒性：是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍然 能够保持完整或仍能被准确鉴别。可能的信号处理过程包括信道噪声干扰、涂画、 滤波、数模与模数转换、剪切、位移、旋转、尺度变化以及有损压缩编码等。 ( 3 ) 安全性：是指水印抵御攻击的能力。在宿主数据中隐藏的数字水印应该 2 中山大学硕士论文 是安全的，难以被发现、擦除、篡改或伪造，要求水印具有一定的抗攻击能力。 最近十几年来，数字半色调技术有了很大的发展，一些好的技术相继出现， 如有序抖动8 1 ( o r d e r e dd i t h e r ) 、误差扩散算法【9 】【l o ( e r r o rd i f f u s i o n ) 、d b s 算法【9 】 ( d i r e c tb i n a r ys e a r c h ) 、点扩散算法【l o ( d o td i f f u s i o n ) 等。其中，误差扩散算法因其 具有成像质量好，色调丰富，像素点分布是各向异性和无规律性，计算复杂度低 等优点而被广泛使用和研究。但是误差扩散算法在拥有这些优点的同时也有边缘 锐化( e d g es h a r p e n i n g ) 和噪声成形( n o i s es h a p i n g ) 两个主要缺点，所以t d k i t e 等 人通过引用阈值参数l 对原始误差扩散算法进行阈值调制，提出了改进的误差扩 散算法【l ，用来改善边缘锐化和噪声成形的问题。本文的研究正是在改进的误差 扩散数字半色调图像算法的基础上而进行的。 相对于数字半色调技术，存在着反半色调技术( i n v e r s eh a l f l o n i n g ) 。反半色调 技术是从数字半色调图像重建回原始连续调图像的技术【1 2 】。半色调变换是在原始 灰度图上加上高频噪声的过程，所以反半色调变换的基本原理在于适当的引入合 适的低通滤波器，在滤除高频噪声的同时，尽量保持原有连续调图像的高频成分， 使其图像细节损失尽量小。诸如图像压缩、图像增强等图像处理过程都是不可以 直接在半色调图像上实施的，所以这时反半色调变换就显出它的重要性了。 文献 1 2 中指出，对于一幅给定的半色调图像，不存在唯一与之对应的反变 换图像，因此在进行反半色调变换时，需要对图像进行一些附加特性的限制以产 生合适的连续色调图像。对于所有的反半色调技术，有一条基本的假设，即认为 “自然 图像具有最大低通滤波特性。但是简单的低通滤波在滤除大多数噪声的 同时也损失了图像的边缘信息，所以更复杂的反半色调算法的基本原理是在适当 的引入低通滤波器滤除高频噪声的同时，尽量保持原有连续图像的边缘信息。现 有的一些常用的反半色调技术有向量量化【1 3 1 ，映射凸集p o c s e l 4 1 ，m a p 映射， 小波变换【1 6 1 1 7 】等。在本论文中将采用t d k i t e 在文献 1 8 中提出的反半色调算 法。该算法是专门针对误差扩散半色调技术的反半色调变换，不仅计算简单，运 算速度快，而且重建的连续调图像有非常好的图像质量。 半色调数字水印技术是在半色调图像中嵌入水印的技术，针对不同的半色调 技术，存在着相应的半色调图像数字水印技术，目前半色调数字水印技术的研究 第1 章绪论 主要分为两类： 第一个类别的半色调水印嵌入技术是在半色调图像中嵌入不可见的数字信 息，解码时运行相应的提取算法就可以得到嵌入的水印信息。属于第一类别的半 色调水印算法有：使用向量量化算法在误差扩散图像的最高有效位m s l 或者最 低有效位l s b 上嵌入水印的技术【1 9 】 2 0 】，还有一些使用像素翻转的水印嵌入方法， 现介绍如下： ( 1 ) d h s t ( d a t ah i d i n gs e l f t o g g l i n g ) 2 1 】 d h s t 算法的基本原理是：用一个已知种子的伪随机数产生器产生一个大小 为n 的伪随机数，n 标示着嵌入水印的像素位置，每个被选中的像素根据嵌入 水印的比特被强制转换为0 ( 黑) 或者2 5 5 ( 白) 。一般来讲，像素翻转的可能性 是0 5 。由于只对选中的像素孤立的进行翻转，所以称之为自翻转( s e l f t o g g l i n g ) 。 解码时，使用相同的伪随机数产生器和种子得到嵌入水印的像素位置，就可以知 道嵌入的水印信息。d h s t 算法非常简单，但是产生的图像视觉质量较差，常常 伴随大量的椒盐噪声。 ( 2 ) d h p t ( d a t ah i d i n gp a i rt o g g l i n g ) 2 1 】 为了改善d h s t 算法中由于单个像素点任意翻转而造成局部平均亮度改变 过大的缺点，d h p t 算法同时对一对互补的像素进行翻转，使对局部平均亮度带 来的变化降低。在d h p t 算法中，如果一个被选中的像素点( 主像素点) 需要自 翻转，则在它的3 * 3 邻域内随机选中一个与其颜色相反的点( 从像素点) 也进行 自翻转，如果没有这样的从像素点，则不进行互补翻转。d h s t 算法虽然多引入 了一个误差，但是两个误差一正一反，相互均衡，有效的保持了3 * 3 邻域中的平 均亮度。d h p t 算法比d h s t 算法稍微复杂些，但是减少了输出图像的椒盐噪声， 改善了视觉质量。 ( 3 ) d h s p t ( d a t ah i d i n gb ys m a r tp a i rt o g g l i n g ) 【2 2 】【2 3 】 d h s p t 算法是在d h p t 算法基础上的改进，进一步减少椒盐噪声，提高视 觉质量。简而言之d h s p t 与d h p t 算法的不同之处在于：d h s p t 算法中对从 像素点的选取不是随机的，而是采用互相关度来选择从像素点，选取在翻转过后 与主像素点相关( c o n n e c t i n g ) 最小的点作为从像素点。d h s p t 算法的复杂度比 4 中山大学硕士论文 d h p t 高，但是半色调图像的质量较好。 ( 4 ) m d h e d ( m o d i f i e d d a t ah i d i n ge r r o rd i f f u s i o n ) 【2 4 】 m d h e d 算法是对d h e d ( d a t ah i d i n ge r r o rd i f f u s i o n ) 的改进。不同于d h s p t 算法只选择一对互补像素点的翻转来均衡邻域平均亮度，d h e d 算法是将u ，) 像 素点翻转所产生的误差通过误差扩散算法扩散到邻域内的其他像素点，达到邻域 内的亮度均衡，从而图像质量较好。m d h e d 算法对d h e d 算法的改进之处在 于：d h e d 算法是把当前像素由于水印嵌入引起的误差扩散至未处理的相邻像素 点上，而m d h e d 算法不仅仅将误差扩散到未处理的相邻像素上，也扩散到相 邻已经处理的像素点上。m d h e d 算法利用误差扩散算法本身把像素翻转所产生 的误差进行扩散，进一步抑制了半色调图像中的椒盐噪声，很自然的达到保持较 好的图像质量的目的。 ( 5 ) k a e d f ( k e r n e l sa l t e r n a t e de r r o rd i f f u s i o n ) 2 5 1 核转换误差扩散算法k a e d f 是由s c p e i 等人在文献 2 5 仲提出的，基本 思想是根据嵌入水印的大小把原连续调图像分块，每一块对于一个水印b i t ，由 需嵌入的b i t ( 即0 或1 ) 来决定使用哪种误差扩散核对当前块进行误差扩散半色 调变换。为了进一步提高k a e d f 算法的质量，将加入阈值调制的误差扩散算法 即改进的误差扩散算法引入到k a e d f 算法，得到改进的k a e d f 算法 i k a e d f 算法。本文就是要在i k a e d f 算法的基础上，通过更为合理的方法计算 阂值l ，进一步提高输出半色调图像的质量，并且要针对该种算法，进一步研究 解码算法，提高解码的正确率。 第二个类别的半色调水印嵌入技术是把隐藏的视觉图案通过一定的算法嵌 入到两幅或者两幅以上的半色调图像中，在解码时通过把这些图像重叠，嵌入的 视觉图案就会直接浮现出来。属于第二类别的半色调水印嵌入技术有：噪声均衡 误差扩散算法【2 5 1 ，随机误差扩散【2 6 1 ，共轭半色调掩模【2 7 1 ，随机掩膜【2 8 1 等。 s c p e i 和j m g u o 在文献 2 5 提出了一种误差扩散半色调图像混合水印算 法。该算法用属于第二个类别的半色调水印嵌入技术噪声均衡误差扩散算法 n b e d f 和属于第一个类别的半色调水印嵌入技术核转换误差扩散算法 k a e d f 相结合，用于嵌入水印和视觉图案到半色调图像中，拥有比较好的性能。 第1 章绪论 n b e d f 算法中，第一幅半色调图像e d f l 是对原始输入连续调图像运用k a e d f 算法嵌入水印产生，第二幅半色调图像e d f 2 则是根据e d f l 和要嵌入的水印图 案，运用n b e d f 算法产生。解码时将e d f l 和e d f 2 重叠，就会浮现嵌入的视 觉图案，对e d f 2 进行c s e d 解码，可得嵌入的水印。这种混合算法实现了两种 水印技术的结合，可嵌入的水印容量大，但缺点是不够稳健，对失真较为敏感， 图像质量也不够理想，还需进一步改进。 1 3 论文结构安排 因为i k a e d f 算法有良好的性能，本文在分析了该算法在计算阈值时未考 虑到嵌入水印的信息这点不足后，提出了一种新的改进的核转换误差扩散算法一 一i k a e d f + 算法，并将该算法应用到s c p e i 和j m g u o 提出的误差扩散半调图 像混合水印算法的嵌入过程中，产生了良好的输出效果。由于针对k a e d f 算法 的解码算法c s e d 算法在提取水印时需要利用原始嵌入图像来计算阈值，是一种 非盲的检测方法，并且检测率还有待进一步提高，本文在分析了c s e d 算法的特 点后提出了改进的盲c s e d 解码算法一i b c s e d ，在实现盲检测的同时大幅度 提高了解码率，是一种比较好的针对有关核转换误差扩散算法的解码算法。论文 结构安排如下： 第1 章，简单介绍数字半色调图像水印技术的研究意义和研究现状。 第2 章，介绍改进的误差扩散算法、i k a e d f 算法、c s e d 算法和n b e d f 算法，最后介绍误差扩散半调图像混合水印算法。 第3 章，介绍本论文主要的创新工作：i k a e d f + 算法，i b c s e d 算法，以及 改进的误差扩散半色调图像混合水印算法。 第4 章，仿真实验结果及性能分析。 第5 章，回顾论文的全部工作并展望下一步的研究工作。 最后是参考文献和致谢。 6 中山大学硕士论文 第2 章核转换误差扩散半色调图像水印算法 2 1 误差扩散算法 误差扩散是一种比较流行的半色调变换算法，本文的研究正是基于误差扩散 上。所以本小节先对误差扩散进行详细介绍，分析它的优缺点，然后对改进的误 差扩散算法进行介绍。 2 1 1 误差扩散算法简介 误差扩散算法是一种极为广泛使用和流行的数字半色调技术，通过该算法得 到的半色调图像能够有较好的图像质量和视觉质量。算法的框图如图2 - 1 所示。 算法的基本思想是按照从上到下，从左到右的顺序对原始的连续调图像进行 一行行的扫描，每一个当前像素经过量化器后都得到一个对应于该像素的半色调 变换后的值，然后把量化所产生的量化误差通过误差扩散滤波器扩散到相邻的将 未被处理的像素上。 图2 - 1 误差扩散算法框图 在图2 - 1 中假设( f ，j f ) 代表当前像素的位置，x ( f ，) 代表输入连续调图像的当 前点像素，y ( i ，) 代表输出半色调图像当前点像素，只有黑、白两个值。x ( f ，) 代表当前点量化器的输入，p g ) 代表量化误差。在该算法中将p ( z ，) 通过误差 7 第2 章核转换误差扩散半色调图像数字水印算法 扩散滤波器即误差扩散的核h ( z ) 反馈到输入的连续调图像上。q ( o ) 是l - b i t 量化 器，7 0 代表量化器的阈值，本文中假设输入输出都在【0 5 ，0 5 】范围内，一o 5 代 表黑点，o 5 代表白点： 1 2 ( x ) = j o 5 ，x 瓦 ( 2 1 ) q ( x ) = t o j ，x 1 弘，则认为该块由j a r v i s 核处理过，相应嵌入的水印b i t 为0 ( 黑) ； ( 2 ) c s e d 1 矗，则认为该块由s t u c k i 核处理过，相应嵌入的水印b i t 为1 ( 白) 。 对每一个块都如此，得到整一个水印w 1 ，从而完成了水印的提取。 s c p e i 的c s e d 解码算法中，弘的获取是需要原图像信息的，即在解码之 前，先对输入图像分别进行误差扩散算法，分别得到a c s e d j 和a c s e d s ，从 而得到先验阈值瓦2 ( a c s e d j + a c 5 咧2 。这种方法是一种非盲的水印检测方 法，而且检测率并不能满足实际使用的需要。所以本论文提出一种改进的c s e d 盲检测方法一i b c s e d 方法，该算法在实现盲检测的同时极大的提高了检测的 正确率，有利于k a e d f 算法的实际应用，具体算法将会在下文中给以详细说明。 1 8 中山大学硕士论文 r l m ： 。 l n g h l“峙“ ， | 一 甚 鬻 v j 。一 o 叠?i 。? z 。二： _ 。 滋 ( a ) 幅度谱频率分布位置( b ) j a r v i s( c ) s t u c k i 图2 8l e n a5 1 2 5 1 2 误差扩散图的二维傅立叶变换幅度谱。 2 2 2 改进的核转换误差扩散算法( i k a e d f ) 由于改进的误差扩散算法比标准误差扩散算法更多的保留了原图像的信息， 那么将改进的误差扩散算法应用到k a e d f 算法中，就既有利于提高输出半调图 像质量，又能增加水印提取时的正确率。所以有了改进的k a e d f 算法 i k a e d f 算法，嵌入部分框图如下： 0 1 4 9 i m di m a g e 绚木朋 图2 - 9 改进的核转换误差扩散算法 y j ，j 由图2 - 9 可以看出，i k a e d f 算法引入阈值调制参数l 来控制输出图像的质 量，补偿了量化误差，降低了误差图像同原图像的相关性，同时也增强了水印的 1 9 震羹蒸瓣薹翻圈 第2 章核转换误差扩散半色调图像数字水印算法 载体信号，更有利于水印的检测。 i k a e d f 算法中，在水印嵌入之前，先对输入连续调图像分别运用j a r v i s 核 和s t u c k i 核通过改进的误差扩散算法，得到了两个l 值，分别记为l j 和l s 。嵌 入时，若w m ( m ，z ) = 1 ，则用s t u c k i 核对该块进行改进的误差扩散算法，阈值调 制参数为l = l s ；若w m ( m ，刀) = 0 ，则用j a r v i s 核对该块进行改进的误差扩散算法， 阈值调制参数l = l j 。 可以看出，嵌入时所需要的重要参数l ，是在嵌入之前就已经决定了的，只 包含输入连续调图像的信息，而完全与嵌入的水印无关。但是观察图2 - 9 可以看 到，量化器的输入是l * x ( i ，) + x ( f ，j ) ，而x ( f ，) 与嵌入的水印图案有着密切关 系。而i k a e d f 算法对于给定的连续调图像，不管嵌入的是什么图案的水印， 选取的阈值l 都是相同的，就必然损失了在水印解码时可以用到的信息，这显然 不是最优的方法。我们需要设计出一种新的阈值参数l 值计算方法，使得在计算 l 值的同时考虑到嵌入水印的信息，提高输出半色调水印图像的质量，同时为提 取水印提供更好的支持，这就是本论文第三章中所要介绍的一种新改进的和转换 误差扩散算法一i k a e d f + 算法。 2 3 基于像素的噪声均衡误差扩散算法( n b e d f ) 本小节主要介绍属于第二个类别的数字水印嵌入技术基于像素的噪声 均衡误差扩散算法n b e d f 。 n b e d f 是s c p e i 在文献中 2 5 】中提出的一种基于像素的水印嵌入算法。算 法中涉及到两幅半色调图像，第一幅半色调图像e d f l 是由原始灰度图像经过常 规误差扩散算法直接得到的，而第二幅半色调图像e d f 2 则是根据已得的e d f l 和要嵌入的水印视觉图案，运用噪声均衡误差扩散的方法产生。提取视觉图案时， 只需将e d f l 和e d f 2 重叠，视觉图案就会自动显现出来。水印嵌入流程图如图 2 1 0 所示。 2 0 巾出大学硕士论文 图2 一1 0 基于像素的n b e d f 算法 其中，墨，为募始输入图像的获度值，藏为最后输毒半色调霉像的灰度值， 取值为0 ( 黑色) 或者2 5 5 ( 白色) ，q 。表示当前像素点的量化误差。k 一为误差 扩散核，量化器阈值取1 2 8 。 提取时将e d f l 与e d f 2 叠加，嵌入的永印视觉图案就会显现出来，重叠的 概念如图2 1 1 所示。在逻辑上就是简单的求与预算：当且仅当在该象素点处e d f l 和e d f 2 取值均为l 时，取值才为董，其余均为0 。 圈+ 冒= 目 e d f l e d f 2 o v e r l a i dr e s u l t 图2 1 1n b e d f 算法中重叠( o v e r l a y ) 的概念 假设要嵌入的视觉图案为w ，它的背景为蠢色，信息为黑色，输入图像x 为m * n 的连续调图像。如果w 的图像尺寸小于x ，则可以以w 为中心，向外 填充白点( 灰度值为2 5 5 的点) 扩充背景，直到和x 的尺寸相同。 首先由常规的误差扩散方法对原始灰度蚕像进行处理可以获得获得半色调 图像e d f l ，流程如图2 1 0 实线部分所示，用式( 2 2 ) 处理。 2 1 第2 章核转换误差扩散半色调图像数字水印算法 半色调图像e d f 2 的获取是根据e d f l 和嵌入的视觉图案w 得到的，包含 水印的嵌入过程，首先定义，( e d f l ) b ，( e d f 2 ) b 分别代表图像w ，e d f l ， e d f 2 的黑点的集合，相应的，( e d f l ) ，( e d f 2 ) 矽则分别代表白点的集合。 则e d f 2 在某像素点( f ，) 的取值是由已经产生的e d f l 和w 在像素点( f ，_ ，) 的取 值的情况决定： ( 1 )若e d f 2 所处理的( f ，_ ，) 处像素值满足条件：( f ，) 且( f ，) ( e d f l ) b ， 按照标准的误差扩散对它进行处理，即按式( 2 2 ) 处理； ( 2 ) 若( f ，) 且( f ，) ( e d f l ) 矽，则使用n b e d f 算法，即按式( 2 - 2 2 ) 进行处 理： x 蜘) = x ( f ，) + 抱矿p ( 枷一心 ( 2 2 2 ) p ( f ，) = x ( f ，_ ，) 一y ( i ，) + 虬 其中j 是为了嵌入水印而故意引入的噪声，为一个常量，针对2 5 6 阶的灰 度图，在实验中取2 0 。 ( 3 )若( f ，) r ( i ，) ( e d f l ) b ，按n ( 2 - 2 2 ) 式进行处理。 ( 4 )若( f ，) 且( f ，) ( e d f l ) 矿，则使用n b e d f 算法，但需改变( 2 - 2 2 ) 式中虬前面的符号。 由于视觉图案的显现是拿e d f l 与e d f 2 进行重叠，逻辑上就是简单的求与 运算：当且仅当该像素点处e d f l 与e d f 2 均为2 5 5 ，即为白点时，浮出的视觉 图案在该店的也为白点，否则均为黑点。所以算法的基本原理是使e d f 2 在区 域尽可能多的为黑点，而在区域则尽可能多的与e d f l 保持一致。前者是为 了保证浮出水印图案的质量，后者则是为了保证e d f 2 图像本身的质量，减少失 真。假设原本在( f ，) 处，w 是黑点。如果在该处e d f l 是白点，也即原始的x t ( f ，) 是一个大于阈值1 2 8 的值，则如情况( 2 ) 所示，需要减去人为设定的噪声屹，这 中山大学硕士论文 样就使得新的x ( f ，) 1 2 8 ，从而得到的e d f 2 在( f ，) 处是一个与视觉图案相同 的黑点。当e d f l 叠加到e d f 2 上时，就会显现出正确的视觉图案像素点。相反 的，如果e d f l 是黑点，则如情况( 1 ) 所示，按照正常的误差扩散方法，既保证了 叠加后能浮出正确图案，又尽量保持了e d f 2 自身的图像质量。情况( 3 ) ( 4 ) 都是 当w 是白点时，使e d f 2 与e d f l 保持一致。总而言之就是使e d f 2 在口尽可 能多的为黑点，而在矿则与e d f l 一致。 通过调节n b 的值可以控制e d f 2 的图像质量和提取的视觉图案w 的视觉 质量。如果增大n b ，那么e d f 2 的质量将下降而解码的水印在叠加的e d f 图像 中则会变得更加清晰；若减小n b 值，则刚好相反。式( 2 2 2 ) 中的附加噪声不仅 把e d f l 中的白像素强制变成了e d f 2 中的黑像素，而且把e d f l 中的黑像素强 制变成e d f 2 中的白像素，由此平衡了e d f 2 图像的视觉质量。把e d f l 和e d f 2 进行叠加，可以清晰地显示水印的黑色区域。 2 4 误差扩散半色调图像混合水印算法 噪声均衡误差扩散算法n b e d f 是基于像素的，核转换误差扩散算法k a e d f 是基于块的，两者可以互不干扰的混合使用，从而得到误差扩散半色调图像混合 水印算法【2 5 】t ，该算法由s c p e i 和j m g u o 提出，在文献【2 5 】中有详细介绍。 设k a e d f 算法要嵌入的水印为w 1 ，n b e d f 要嵌入的视觉图案为w 2 。其 中w 1 和w 2 可以为数字图像也可以是比特序列。嵌入算法和提取算法的流程如 图2 1 2 所示： 第2 章核转换误差扩散半色调图像数字水印算法 栩豫八 z 坤眦嘶 ， 。 一n 碥掣7l 。1 。li li l i d f + y j 厂 冈 。t，y + 厂一、 l 聃骗0 ，l r 一， 。 话u dp 越t e m 。一e a 9 嗣， 田固 髓眩 l ：际豹i 一 - ，7 士由俎- 一一一 l e d nl - 、 1 一。l i l 蔓 ik 踞di 二r j， l 妇il 们l 图2 1 2s c p e i 的误差扩散半色调图像混合水印算法流程图 误差扩散半色调图像混合水印算法的基本思想是：假设要嵌入的水印为w l ， 要嵌入的视觉图案为w 2 ，则使用j a r v i s 核和s t u c l 【i 核进行转换的k a e d f 嵌入 w l 得到e d f l ，再通过e d f l 和w 2 使用n b e d f 算法得到e d f 2 。解码时通过 叠加e d f l 和e d f 2 使视觉图案w 2 浮现，通过对e d f 2 进行c s e d 解码得到嵌 入的水印w 1 。 2 4 中山大学硕士论文 第3 章种新改进的核转换误差扩散半色调水 印算法 3 1 一种新改进的核转换误差扩散半色调水印算法 通过前文的介绍，我们知道i k a e d f 算法的基本思想是：在水印嵌入之前， 先对输入的连续调图像分别运用j a r v i s 核和s t u c k i 核运行改进的误差扩散算法， 得到了两个l 值，分别记为l j 和l s 。嵌入时，若w m ( m ，疗) = l ，则用s t u c l d 核 对该块进行改进的误差扩散算法，阈值调制参数取l = l s ；w m ( m ，疗) = 0 ，则 用j a r v i s 核对该块进行改进的误差扩散算法，阈值调制参数取l = l j 。所以即便 是嵌入的水印各不相同，选取的阈值l 也是相同的，故而阈值l 中未能包含嵌 入水印的信息，不是一种很好的计算阈值的方法。为了提高i k a e d f 算法的性 能，本文提出了一种新的改进的核转换误差扩散算法i k a e d f + 算法，该算 法的主要思想是将嵌入水印的信息融入到l 的计算中，具体方法如下： 假设原灰度图像x 大小为m ，要嵌入的水印图像w m 大小为m o x n o ， 首先把x 划分为m o x n o 个大小为m 1 x n l 的块，且每块按空间位置对应w m 的 一个象素，记为( f ，) ，其中f = 1 ，2 ，m 0 ，歹i i1 ，2 ，n o 。接着把原灰度图像x 中 对应w m ( i ，歹) = 1 的块，假设共有s 个，也即将要使用s t u c k i 核进行误差扩散算 法的s 个块全部叠加起来，再除以s ，得到图像p s ，同理对原灰度图像x 中对应 w m ( i ，歹) = 0 的j 个块进行计算，得到图像p j 。所谓将图像中的块叠加，实际上 就是把位置相同的点按像素独立相加，叠加后再分别除以叠加块的总个数则是为 了保持叠加后图像的像素范围不超过原图像x 像素范围。然后对p ：j 和p s 这两幅 图像分别使用j a r v i s 核和s t u c k i 核计算得到阈值l j 和l s 。 第3 章一种新的改进的核转换误差扩散算法 嵌入时，根据相应的b i t 信息使用相应的阈值l 和核进行嵌入：若 w m ( i ，j ) = 1 ，则用s m c m 核对该块进行误差扩散算法，阈值调制参数l = l s ；若 形m ( f ，) = 0 ，则用j a r v i s 核对该块进行误差扩散算法，阈值调制参数l = l j 。 理论上来讲，i k a e d f + 算法将嵌入水印信息与输入图像信息联合起来计算 阈值调制参数l ，相比只通过输入图像信息计算l 是更为合理的。由于提高了输 出图像中嵌入水印的信息，也更加有利于水印的提取。对多幅图像进行仿真结果 表明，该算法能有效降低误差图像与原始图像的相关性，输出半色调图像质量也 较高，并且在使用相同解码算法的情况下，使用i k a e d f + 算法进行嵌入所得的 解码率正确率也比i k a e d f 算法有了较大幅度的提高。 3 2 改进的c s e d 盲检测解码算法( i b c s e d ) 通过前文的介绍我们可以知道，c s e d 算法是一种专门针对k a e d f 算法而 设计的一种解码方法。但是c s e d 算法有两个比较重要的缺点：第一，c s e d 解 码算法需要先验阈值乃，而弓是由原始连续调图像产生的，因此是一种非盲检 测方法，这样就给水印提取带来了很大的局限性，不便于实际应用。第二，通过 一系列的仿真数据可以看出c s e d 解码算法的性能还需要较幅度的提高，它的解 码率还不足以满足实际工作的需要。 为了使i k a e d f + 算法能更好的在实际中应用，必须对深入的理解c s e d 算 法的设计理念，对其进行性能上的改进，以实现盲检测并且进一步提高解码准确 率。 首先，我们采取反半色调变换来达到实现盲检测的目的。通过对输出半色调 。 下 图像进行反半色调变换，得到一幅连续调图像x ，再通过x 计算得到阈值上声。 虽然弓。与巧有一定差别，但是只要足够的接近，我们就可以使用弓。来代替巧 提取嵌入的水印。这种接近的程度取决于反半色调变换算法性能的优劣，我们可 以选用高质量且高速度的反半色调变换，如t d k i t e 和n d a m e r a - v e n k a t a 等人 2 6 中山大学硕士论文 提出的反半色调变换算法，来实现盲检测，即b c s e d 算法。 为了提高解码的准确率，改善c s e d 解码的性能，我们进一步研究c s e d 算 法。c s e d 解码算法是考虑到s t u c k i 核的半色调图像比j a r v i s 核的半色调图像保 留了更多的高频信息，根据由不同的核产生的误差扩散图的二维傅立叶变换幅度 谱的分布有明显不同而设计出来的。我们分别从水平角度和垂直角度观察 l e n a 5 1 2 * 5 1 2 灰度图通过不同核的误差扩散得到的半色调图像的二维傅立叶变换 幅度谱的分布，分布图如图3 1 所示。 ( a ) 垂直角度 ( b ) 水平角度 图3 - 1l e n a 5 1 2 * 5 1 2 误差扩散图的二维傅立叶变换幅度谱 左边标识为j 的图是用j 核进行误差扩散算法得到的半色调图像的二维傅立 叶变换图，相应的右边标识为s 的图则是用s 核进行误差扩散算法得到的半色调 图像的二维傅立叶变换图。图( a ) 是从垂直角度对两幅傅立叶变换图进行观察， 白色点代表高能量点，中间地带表示高频，可以看出，虽然s 图相比i 图的能量 更多地集中在高频的地方( 中间) ，但是两幅图在四个角低频的地方仍然都有较 强的能量分布。图( b ) 是从水平角度对两幅傅立叶变换图进行观察，横坐标的中 2 7 舢 锄 拙 舢 。 第3 章一种新的改进的核转换误差扩散算法 间代表高频，也就是图( a ) 的中间地带，两端代表低频，也就是图( a ) 的四个角。 观察图像可以看出j 图和s 图在低频的能量十分强大，比中心高频的能量还要强 大许多。原始的c s e d 算法是直接选取每块图像中若干个高能点，计算他们到中 心位置的c s e d 距离，采用s 核得到的半色调图像的c s e d 距离理应比采用j 核得到的c s e d 距离更小。通过对图3 1 的分析我们可以知道，如果直接计算， 那么位于四个角上的超高能量点就肯定会被选中，降低了s 核和j 核c s e d 的可 分辨度，从而影响了解码率。所以c s e d 算法只考虑s 核比j 核的能量更集中于 中心，就选取能量最高的若干个点进行距离的计算是不合理的。由此我们提出了 改进的b c s e d 算法i b c s e d 。 i b c s e d 算法考虑到低频( 四个角) 上聚集的能量极大的降低了对两种核嵌 入半色调图像的区分度，对解码产生了不利的影响，所以要去除这些影响。具体 做法是在统计c s e d 前，将四个角