基于位扩展的小波域彩色数字水印算法

1、第29卷第4期2006年8月鞍山科技大学学报JournalofAnshanUniversityofScienceandTechnologyVol.29No.4Aug.,2006基于位扩展的小波域彩色数字水印算法钱丽娜,谢元旦,张丹平,刘俊清(鞍山科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山 114044)摘 要:提出一种应用于彩色图像版权保护的水印方法。为保证水印的安全性,在嵌入之前先对水印图像作置乱处理,再将水印图像位扩展为原始图像的两倍大小;然后根据HVS和小波变换的多分辨率分解特性,将位扩展水印和原始彩色图像蓝色分量对应方向上的子带系数进行组合。通过实验验证,该算法在对嵌入水印后的图像进行JPE

2、G有损压缩、剪切、不规则色块污染、添加各种噪声处理后,提取出的水印表现了较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小。关键词:数字水印;小波变换;人类视觉系统;位扩展中图分类号:TN911 73 文献标识码:A 文章编号:1672 4410(2006)04 0376 05近几年,有关数字作品版权保护的数字水印技术研究开展得十分广泛。彩色数字图象正日益占据主流地位,相关的技术研究也显得日趋重要。将灰度图象作为水印可以包含丰富的信息,对该技术的研究尤其具有现实意义。本文提出一种利用水印图像一般比原始图像小的特点,采用位扩展,以有效阻止恶意攻击,进一步提高水印的强壮性的方法。同时,在嵌入水印时,充分利用了人类视

3、觉系统(Humanvisualsystem,HVS)的特性,以进一步提高水印的透明性。1 人类视觉系统HVS的主要特性表现在3个方面:亮度特性、频率特性、图像类型特性。亮度特性主要涉及人眼对亮度变化的敏感性。人眼对于高亮度区域的附加噪声敏感性较小,这就意味着,如果图像的背景亮度越高,所能嵌入的附加信息就越多1,2。HVS对于不同颜色的敏感性也各不相同,该特性对于彩色图像的数字水印研究很有意义。彩色图像的每一个像素都可分为R、G、B三种基色,在向彩色图像嵌入水印时,可根据人眼对不同颜色敏感性的不同,选择适宜嵌入水印信息的基色。图1给出了人眼对各种颜色不同敏感性的标准相关光谱亮度功效函数E( )。

4、可以看出,对于不同波长的三基色R、G、B( r=610nm、g=540nm、b=470nm)的光谱亮度功效函数E( )不同:人眼对绿色(G)最敏感,对红色(R)其次,对蓝色(B)最不敏感。这点从量度方程y=0 299R+0 587G+0 144B中也可以看出。根据HVS的特性,研究选择彩色图像的蓝(B)基色作为灰度水印的嵌入区域。收稿日期:2005 11 15。作者简介:钱丽娜(1978-),女,辽宁鞍山人。3图1 标准相关光谱亮度功效函数E( )Fig.1 Brightaneffectfunctioninrelatedspectruminstandard第4期 钱丽娜,等:基于位扩展的小波域

5、彩色数字水印算法3772 小波变换和DWT域嵌入对策2 1 小波变换小波变换是近年发展起来的一种新的时频分析方法,由于在频域和时域同时具有良好的局部化特征,被称之为 数字显微镜 。小波变换的基本思想是对信号进行细致的频率分解即多分辨率分解,将图像分解为代表图像概貌的低频部分和代表图像细节的高频部分。其中,高频部分包括代表图像水平细节的LH部分,代表图像垂直细节的HL部分和代表图像对角方向细节的HH部分。2 2 DWT域嵌入对策在DWT域4,5,为使水印具有较好的鲁棒性,用来嵌入水印的小波系数应满足:(1)经过常见的信号处理和噪声干扰后仍能很好的保留,即小波系数不应过多的为信号处理和噪声干扰所改

6、变;(2)具有较大的感觉容量,以便嵌入一定强度的水印后不会引起原始图像视觉质量的明显改变。根据这两个条件,对小波系数的分布特点和振幅进行定量、定性的分析,本文提出一种新的嵌入方法:将水印嵌入在小波图像的低频系数中。这是由于大多数图像的能量都集中在低频部分,对图像进行3级小波分解后,95%以上的能量集中在第3层逼近子图LL3上,即低频系数的值很大。这说明低频部分有很好的鲁棒性,且有较大的视觉容量。另外,根据人眼对于图像高亮度区域的附加噪声敏感性较小这一特性,小波图像的低频部分属于图像的高亮度区域,因此,能嵌入更多的附加信息,这也说明低频部分具有很好的透明性。3 按幻方的图像置乱变换6以自然数1,

7、2,!,n2为元素的n阶矩阵A=aij i,j=1,2,!,n满足j=1(i=1,2,!,n)aij=i=1(j=1,2,!,n)aij=i=1aii=i+j=n+1aij=C(1)式中:C=n(n-1)/2,称A为标准幻方。设数字图像相应于n阶矩阵B。对取定的n阶幻方A,将B与A按行列一一对应。把A中的元素1移至元素为2的位置,将元素2移至3的位置,!。一般地,对任何元素m#1,2,!,n2-1,从其在A中的位置移至元素m+1在A中所在的位置;若m=n2,则将移至元素1在A中所在的位置。经过这样的置换之后,矩阵A转换为矩阵A1。记A1=EA。对A1,可重复上述置换得矩阵A2=EA1。继而A3

8、=EA2,A4=EA3等等,这便是一系列的置乱变换,经过n2步,An2=A,一般A1、A2、!、An2-1不满足式(1),不是幻方。对数字图像矩阵B,注意B与A元素之间的对应关系,随A转换为A1而把B中对应像素信息(灰度、RGB)做相应的移至,产生数字图像B1,记为EB=B1,EmB=Bm。例如,一个由4*4像素组成的图像b11B=b21b31b41b12b22b32b4227b13b23b33b4336b14b24b34b8121在如下4阶幻方16A=59411101415378 鞍山科技大学学报 第29卷置乱作用下,得到新的4阶方阵b43B1=EB=b41b24b13像素的灰度图像。b44

9、b23b33b14b12b31b21b42b34b32b22b图2是一个用幻方做图像置乱变换的例子,原图像为64*644 水印嵌入和提取算法4 1 水印嵌入步骤图2 图像的幻方变换Fig.2 Magicsquaretransformforimage(1)原始图像处理。将原始彩色数字图像分解为3个基色分量IR、IG、IB;选择具有紧支撑性、双正交性和正则性的小波函数db1对该蓝色分量作3层小波分解,得到逼近子图系数OAIB(m,n)和不同分辨率级下的水平边缘分量、垂直边缘分量和对角边缘分量,分别记为OHIB(m,n),OVIB(m,n),ODlIB(m,n),l=1,2,3。(2)水印置乱变换。

10、为消除水印像素的空间相关性,加强水印算法的强壮性,确保图像某一部分受到破坏后仍能全部或部分地恢复水印,将水印图像按前面介绍的方法进行幻方置乱变换;同时,将幻方变换的次数作为提取水印时的密钥保存在检测系统之中。经过这样的置乱处理使水印有更强的保密性,即使盗版者提取出水印也无法恢复。(3)水印位扩展。一幅灰度数字图像的每一个像素是以多比特的方式构成的,每一个像素通常为8位(即一个字节)。例如,一个灰度为256的图像,每个像素占一个字节,即8个二进制位,按从高位到低位的排列为B7B6B5B4B3B2B1B0。将置乱水印图像每一个像素的8个二进制位按位数由高到低的顺序分成四部分%1、2、3、4,每一部

11、分含有两位。其中,第1部分由B7和B6组成,第2部分由B5和B4组成,第3部分由B3和B2组成,第4部分由B1和B0组成。将1、2、3、4分别作为一个字节的最高两位,该字节的其余6位填0。这样一个字节就扩展成了4个字节,再将它们排列成2*2的块,如图3所示。对每个水印系数都实施同样的变换,置乱水印图像就扩大4倍。常用的水印技术是将水印直接嵌ll3图3 位扩展过程Fig.3 Bitexpandprocess入原图7。这种简单的方法比较容易遭到攻击,且易把水印提取出来。为解决这一问题,研究采用水印扩展方法。将一个系数分成4个部分,嵌入到不同的地方,这样水印就不易提取出来,而且,水印中的每一个像素的

12、较低有效位均变为高有效位,有利于提高水印的强壮性。(4)水印小波变换。对经过置乱和位扩展处理后的水印图像进行一级小波分解,得到一个逼近子图系数oa1和三个方向上的细节子图系数oh1、ov1、od1。将水印图像一级小波分解的高频系数oh1、ov1、od1作为水印检测时的密钥保存起来。对水印进行一级小波变换的目的一是为了使水印信息的能量更集中,并可把这些能量集中的系数嵌入到宿主图像的最重要小波系数中去,以便经得起图像的高比例压缩;二是可提高水印信息的嵌入量。将水印图像第一层的高频系数oh1、ov1、od1作为检测时的密钥存放起来,这样做的好处是:&将嵌入到图像的信息量减小,增加了图像的峰值

13、信噪比,提高了水印的不可见性。能够将水印信息嵌入到宿主图像的重要部分中(即图像的低频系数中),保证了图像受第4期 钱丽娜,等:基于位扩展的小波域彩色数字水印算法379省去了水印嵌入高频时复杂的相关性计算,使算法简单易行。(水印的安全性和保密性得到了进一步的保证。(5)水印嵌入。利用水印嵌入的加法公式3OA3*oa1IBwm(m,n)=OAIB(m,n)+ (2)将水印低频信息对应嵌入到宿主图像蓝色分量的低频系数中。式中: 表示水印的嵌入强度, 取值要在水印的不可见性与鲁棒性之间权衡, 越大,水印越具鲁棒性,但嵌入水印的图像质量会下降; 值小,图像质量提高了,但会削弱水印的鲁棒性。(6)小波反变

14、换。将含有水印信息的蓝色分量低频系数OAlll3IBwm(m,n)与原始宿主图像蓝色分量高频系数OHIB(m,n)、OVIB(m,n)、ODIB(m,n)(l=1,2,3)结合进行三级小波反变换(重构),形成含有水印信息的蓝色分量图像IBwm。(7)三色叠加。将含有水印信息的蓝色分量图像IBwm与红色分量IR和绿色分量IG相叠加,形成含有水印图像的彩色图像Iwm。4 2 水印提取步骤水印提取过程为水印嵌入的逆过程,需要用到原始图像I。水印提取过程分几个步骤:(1)对含水印的彩色图像和原始彩色图像分别进行三色分离,选择具有紧支撑性、双正交性和正则性的小波函数db1将三色分离后得到的蓝色分量分别进

15、行三层小波分解,将得到的蓝色低频分量小波系数分别记为3OA3IBwm(m,n)和OAIB(m,n)。(2)利用公式3oa)1=(1/ )OA3IBwm(m,n)-OAIB(m,n)(3)将置乱与位扩展处理后的水印图像小波变换的低频系数提取出来。将oa)1结合作为密钥保存的各细节子图的值oh1、ov1、od1进行一级小波反变换(重构),得到置乱与位扩展处理后的灰度水印图像wm)。(3)将wm)按照与位扩展相反的步骤缩小4倍,得到和原始水印图像同样大小的置乱水印图像wm。(4)将提取的置乱水印图像wm利用幻方反变换来恢复原貌,获得原灰度水印图像。5 实验结果及结论为了验证水印嵌入算法的鲁棒性和不可

16、见性,在计算机上进行了仿真试验。实验采用的是512+512彩色原始宿主图像Lena.jpg,水印图像采用64+64的灰度图像QQ.jpg。为了折衷不可见性与鲁棒性,水印嵌入强度 取0 25。为了消除主观因素的影响,本文采用峰值信噪比(PSNR)和归一化互相关(相似度NC)量度来测试水印算法的性能。图4给出原始图像与原始水印,图5给出嵌入水印后的图像(PSNR=32 4648)和提取的水印(NC=1)。从图中可以看出,所嵌的水印具有很好的不可见性。图4 原始图像与原始水印图5 含水印图像和提取的水印 Fig.4 OriginalimageandwatermarkimageFig.5 Embedd

17、edimageandextractedwatermark为验证嵌入算法对常规信号处理的鲁棒性,分别对水印进行了剪切、加噪、缩放、JPEG压缩等攻击试验,如表1所示。从实验结果不难看出该算法具有良好的鲁棒性。380 鞍山科技大学学报表1 鲁棒性实验结果Tab.1 Robustexperimentresult攻击方法JPEG80JPEG60JPEG40淑盐噪声高斯噪声缩小4倍剪切处理第29卷色块污染提取水印PSNR值NC值31 26810 962730 51000 961929 89450 956024 59560 958422 68960 959626 99200 962618 04060 99

18、1420 27680 99006 结 语本文将人类视觉系统(HVS)结合离散小波变换(DWT)应用于数字水印技术的研究中,提出了一种基于DWT和HVS的彩色数字水印嵌入算法,将灰度图像作为数字水印嵌入到真彩图像中。实验表明,本算法对于常见的图像处理和噪声干扰具有较好的鲁棒性,且提取出的水印在主观视觉上的可变性也较好。下一步将研究如何在彩色数字图像中嵌入多个水印以实现版权和防篡改的双重保护。参考文献:1WATSONAB.DCTquantizationmatricesvisuallyoptimizedforindividualimagesJ.SPIE:HumanVision,VisualProce

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