（物理电子学专业论文）基于数字全息和小波变换的数字图像水印算法的研究.pdf

重庆邮电大学硕士论文第五章基于数字全息和尘这垄垦垫的錾主堕堡查塑查鲨 ( 5 ) 根据水印嵌入算法，提取水印系数矩阵 w 0 ，w l ，w 2 ，w 3 ； ( 6 ) 根据小波系数矩阵重构水印，并显示重构图像。 5 1 2 仿真实验结果及分析 本文所有的算法过程实现都是在m a t l a b 软件上面上实现的，本算法 是在m a t l a b 7 0 平台上完成。本实验采用的是5 1 2 5 1 2 、b m p 格式的标准测 试图像“l e n a ”作为原始载体图像，选择6 4x6 4 、带有“重邮光电”字样的二值 图像作为水印图像。嵌入强度为0 1 。水印嵌入的实验结果如下： 嵌入有水印的图像 宿主图像 图5 2 嵌入图像与原始宿主图像的对比 从视觉上看，基本无法看出两幅图的差别，说明算法能很好地满足水 印的不可见性。再根据水印提取算法来提取出嵌入宿主图像的水印，其结 果如下： 提取的水印 原始水卸 图5 3 提取水印与原始水印 从视觉效果来看，提取出的水印基本和原始水印无异。 我们知道，水印算法的评价一般分为主观性评价和客观性评价，在这 里我们综合运用两种方法，主观性评价主要是从视觉感受上主观的评价嵌 入前后图像间的差异；在进行客观性评价时，我们使用峰值信噪比( p s n r ) 和归一化相关系数( 也称相似度n c ) 来对算法进行评价。这里主要是对 3 4 重庆邮电大学硕士论文 第五章基于数字全息和小波变换的数字图像水印方法 水印算法的隐蔽性和鲁棒性两个方面的性能进行研究。本文的算法在图像 嵌入水印后，其p s n r 值为3 4 7 8 7 5 ，说明嵌入算法能较好地满足水印的 不可见性。 鲁棒性评价一般由原始水印与提取水印间的差异( 即归一化相关系数， 相似度n c ) 来衡量，当没有攻击嵌入水印图像时，原始水印和提取出的水 印相似度为0 9 9 5 0 ，表明水印基本没有失真。 判断一个水印算法的优劣，不只是看它能否顺利地从宿主图像中提取 出来，最重要的是看嵌入水印的图像能否承受住各种图像处理，能否经受 攻击，因此本文对算法进行了一系列的攻击测试。 1 j p e g 有损压缩攻击测试 对含有水印的宿主图像进行品质因子为2 0 ，3 0 ，4 0 ，6 0 ，9 0 的有损压 缩，图为各种情况下的实验检测结果： 露藤凰圜园 图5 4 ( a )图5 4 ( b )图5 4 ( c ) l i f t 5 4 ( d ) 图5 4 ( e ) 表5 1 对载体图像进行j p e g 压缩的测试结果 品质因子峰值信噪比( p s n r )相似比系数( n c ) 9 03 2 1 7 2 90 9 8 2 8 6 0 2 5 9 2 0 40 9 4 2 0 4 02 3 2 5 4 30 8 8 1 4 3 02 1 5 2 1 20 8 2 0 1 2 01 9 7 2 4 1 0 6 9 8 2 从图和表中可以看出，随着品质因子q 的不断减小( 即对图像质量的 压缩越大，图像能量损失越大) ，提取的水印视觉效果越来越差，水印的 相似比系数越来越小，且峰值信噪比不断下降。但是即使品质因子降n 2 0 ， 依然能提取出比较清晰的水印图像，说明该算法对j p e g 有损压缩有较好的 3 5 重庆邮电大学硕士论文第五章基于数字全息和小波变换的数字图像水印方法 鲁棒性。 2 剪切攻击测试： 图像的剪切攻击是比较常见的攻击手段，因为剪切后的图像会丢失很 大一部分信息，使得水印不容易被检测到，一般基于空域的水印方法在遭 受剪切时，水印基本难以检测到。本文对图像进行了不同程度的剪切，其 提取结果如下图5 5 所示，图5 5 ( a ) 、( c ) 、( e ) 、( g ) 为被剪切的图像，图5 5 ( b ) 、 ( d ) 、( f ) 、( h ) 为剪切后提取的水印。 图5 5 ( a ) 图5 5 ( b )图5 5 ( c ) 图5 5 ( d ) 图5 5 ( e ) 图5 5 ( f )图5 5 ( g ) 图5 5 ( f ) 3 6 重庆邮电大学硕士论文第五章基于数字全息和小波变换的数字图像水印方法 表5 2 含水印图像受到剪切攻击时的测试结果 剪切面积 相似比系数( n c ) 右上角1 4 0 7 7 3 4 外角4 9 0 9 8 8 l 内角4 9 0 9 6 0 3 l 20 6 7 1 8 从图表中可以看出，对嵌入水印的宿主图像的剪切不会因为其剪切面 积增大，而使水印信息丢失的更多。即使图像被剪切1 2 ，依然能从视觉上 可以大致分辨出水印图像。可见本算法对剪切攻击具有很好的鲁棒性。 3 加噪攻击和滤波攻击： 在图像的传输过程中，经常会存在着大量的噪声，而在图像处理中， 经常面临滤波等操作，因此对水印图像进行噪声和滤波攻击很有必要。图 5 6 显示了各种加噪和滤波处理以及相应提取出的水印。 图5 6 ( a ) 1 + 3 中值滤波 ( a ) 水印图5 6 ( b ) 5 5 中值滤波( b ) 水印 3 7 重庆邮电大学硕士论文第五章基于数字全息和小波变垫的数字圈堡水印方法 图5 6 ( c ) o 0 0 1 高斯噪声( c ) 水印图5 6 ( d ) 0 0 0 3 高斯噪声( d ) 水印 图5 6 ( e ) 0 0 1 椒盐噪声( e ) 水印图5 6 ( f ) o 0 2 椒盐噪声( f ) 水印 表5 3 水印图像中值滤波和加噪的测试结果 操作相似比系数n c 1 3 中值滤波 0 7 9 0 2 5 * 5 中值滤波 0 6 3 7 8 椒盐噪声0 0 1 0 7 7 5 0 椒盐噪声o 0 2 o 6 3 9 7 高斯噪声o 0 0 1 0 6 2 1 9 高斯噪声o 0 0 3 0 4 0 6 9 从图表可以看出，含水印的宿主图像对滤波和增加椒盐噪声等操作具 有较好的鲁棒性，从提取水印基本能分辨出水印字样，但对加入高斯噪声 却没有很好的抵抗能力，这与算法本身的设计有关。总的来说，算法对加 3 8 重庆邮电大学硕士论文第五章基于数字全息和小波变换的数字图像水印方法 5 2 2 仿真实验及分析 本节依然使用6 4 6 4 带有“重邮光电”字样的二值图像作为水印图像， 首先根据上述算法流程思想，在m a t l a b 7 0 上将水印图像制作成菲涅耳全 息图，其结果如下所示： 图5 9 菲涅耳全息图 按照所提算法，将全息图的进行一层小波分解，对宿主图像进行三层 小波分解，然后将分解系数分别嵌入到宿主图像的小波中频系数中，然后 进行小波逆变换，得到嵌入全息水印后的图像。其结果如下图所示： 嵌入有水印的图像 宿主图像 图5 1 0 嵌入水印的宿主图像以及原始图像 嵌入全息图后，宿主图像从视觉上看不出来与原始图像的区别，说明 该算法具有比较好的不可见性。此时嵌入水印的图像的峰值信噪比p s n r 为5 9 2 7 8 2 ，按照提取算法得到的水印为： 提取水印 此时提取的水印与原始嵌入水印的相似度n c 值为0 8 3 3 2 ，可以看到 4 l 重庆邮电大学硕士论文第五章基于数字全息和小波变换的数字图像水印方法 此时提前的水印具有相对较好的可分辨性，可见该算法具有比较好的鲁棒 性。为了更好的讨论该算法的鲁棒性，我们按照上节的评价测试方式对算 法进行攻击测试，得到一系列的测试结果，其结果如下表5 4 所示： 表5 4 嵌入水印的图像经受各种攻击后的测试结果 从表5 4 中可以看出，该算法对剪切和j p e g 有很好的抵抗能力，而 对加噪的抗攻击能力不够强，加入高斯噪声的图像提取的水印已经分辨不 出。 我们对第5 1 节提出的算法与本节算法的性能进行对比研究，可以得 到表5 5 的比较结果： 表5 5 本节算法与第5 1 节算法的评价测试对比 从表5 5 中我们可以看出，本节算法由于加入数字全息图的原因，在 没有受到任何攻击时，所提取的水印的清晰度要比第5 1 节算法所提取水 印清晰度低，但是在面对攻击时，特别是面对剪切时，本节算法的相对清 晰度却比第5 1