基于可視密碼術的小波域音頻數字水印研究

摘 要：提出的基于可視密碼術的小波域量化系數音頻數字水印方案，采用可視密碼術的方法，通過特定算法將秘密信息隱藏到一定數量的圖片中，這些圖片作為水印嵌入到數字作品中，恢復者可以通過將特定數量的圖片疊加在一起，通過人的視覺系統就能識別恢復出原來的秘密信息，無需大量的計算和密碼學的知識，所以可以為更多的人使用。

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關鍵詞：數字水??；離散小波變換；可視密碼術；量化

中圖分類號：TP316 文獻標識碼：A

文章編號：1004-373X(2008)11-084-02

Study of Audio Watermarking in Wavelet Domain Based on the Visual Cryptography

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ZHAO Bo，BIAN Jinlai，GAO Fei

(Qingdao Branch，Navy Aviation Engineering Institute，Qingdao，266041，China)

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Abstract：This paper puts forward audio watermarking in wavelet domain based on the visual cryptography，using visual cryptography theory，hiding the secret information into a certain pictures through specific algorithm，and these pictures can be embedded into digital product.Recuperater plus a certain pictures，through human vision systems，we can renew the initial secret information，however，don′t need mass of calculation and cryptography knowledge，so more people can use it.

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Keywords：digital watermarking;discrete wavelet transform;visual cryptography;quantification

音頻數字水印技術是解決音頻數據版權保護的有效手段，本文提出了一種基于量化的小波域音頻數字水印算法，其優點在于水印的嵌入對音頻信號的影響較小，能夠使觀察者無法察覺其變化，將可視密碼術引入數字水印的生成，解密的時候不需要運算，只要經過人類的視覺系統就可以識別，增加了數字水印的隱秘性和安全性。

1 方案描述

作為能證明著作者版權信息的水印可以是有意義的字符，可以是一串偽隨機序列，也可以是比較直觀的圖像，因為圖像信息在沒有受到嚴重損壞的情況下一般還能夠辨認出來，故本次設計選用的是含數據量較小，但又不失一般性的二值圖像作為水印來處理與隱藏。

1.1 可視密碼術對水印的處理

為提高水印的抗攻擊能力，用改進的(4，4)可視密碼術對水印進行處理。如圖1所示，C01~C03用于加密白色像素點，C10~C13用于加密黑色像素點。它們具有以下屬性：任何一個單一的子密鑰塊包括5個黑子像素；C01~C03里的任意兩個子密鑰塊的疊加包括7個黑子像素，任意3個和4個子密鑰塊的疊加包括8個黑子像素。C10~C13里的任意兩個子密鑰塊的疊加包括7個黑子像素，任意3個子密鑰塊的疊加包括8個黑子像素，4個子密鑰塊的疊加包括9個黑子像素?？梢钥闯?，當子密鑰塊數目少于4的時候，黑子像素和白子像素是無法區分的。只有當4個子密鑰塊都疊加到一起的時候，視覺上才能區分黑(全黑)和白(8/9黑)。

圖1 (4，4)可視密碼術

1.2 水印的降維處理

假設W是M1×M2的二值圖像，它可表示為：



W={w(i，j)，0≤i



式中w(i，j)∈{0，1}，為了將二維的二值圖像嵌入到一維的數字音頻信號中，將其進行降維處理，將二維圖像變為一維序列：



V={v(k)=w(i，j)，0≤i

式中Se={s(n)，0≤n<(M1M2+3p)L}是與水印嵌入相關的部分(M1，M2是水印圖像像素的寬度與高度，p是同步碼的周期長度，并且在水印序列中插入了3個同步碼序列，L是音頻分段的長度)，Sr={s(n)，(M1M2+3p)L≤n

把用于嵌入水印的Se分成M1M2+3p個長度為L的數據段，即:



Se={se(k)}，0≤k<(M1M2+3p)}



式中se(k)表示第k個音頻數據段。

1.4 分段DWT變換并嵌入水印

分段完成之后，需要對每一個數據分段se(k)作H層的DWT變換。

(1) 對每一音頻數據段se(k)分別作H層離散小波變換。



De=DWT(se)={De(k)=DWT(se(k))，

k=O(j)，0≤j



式中De(k)={de(k)(t)，0≤t

(2) 在離散小波變換域內確定水印的嵌入區域。

音頻段se(k)進行小波變換的結果De(k)中包含一組近似分量D0e(k)和H組細節分量D1e(k)，D2e(k)，…，DHe(k)，即:



De(k)=D0e(k)⊕D1e(k)⊕D2e(k)⊕…⊕DHe(k)



為了提高水印系統的魯棒性，本方案選取小波系數的近似分量D0e(k)作為水印的嵌入區域，并且每個音頻分段的D0e(k)只重復嵌入一個水印比特信息，重復次數為TIME，重復嵌入的次數最大TIMEmax=L/2H。

(3) 修改小波系數采用量化系數方法。

(4) 小波反變換，重建音頻信號

前面的過程完成了水印數據嵌入到小波域，然后需要把每個分段數據修改后的小波結果進行反變換復原成音頻信號，并且把分段連在一起構成嵌入水印信息的音頻

S′e和與水印嵌入無關的Sr組合成完整的目標音頻信號。

1.5 水印的檢測

水印檢測是水印嵌入的逆過程。

(1) 首先把待檢測音頻數據相應地分成兩部分，即嵌入有水印的部分S′e和與嵌入無關的部分Sr。

(2) 把S′e進行與嵌入時相同的分段處理，即相同的分段起始位置和相同的分段長度L。然后把每一段分段數據S′e(k)(k表示第k段)進行H層的DWT變換得到小波變換系數D′e(k)={

d′e

(k)(t)，0≤t

d′e(k)(t)是第k個音頻段S′e(k)的離散小波變換D′e(k)中的第t個系數。

(3) 尋找水印嵌入的位置提取水印。在嵌入時本文選擇的是在小波系數的近似分量(低頻分量)中嵌入的，因此提取時也是通過檢測近似分量提取水印比特。設檢測出的水印比特為V

(4) 根據多少判定的方法決定某個音頻段嵌入的水印比特。初始化計數值num=0，依次檢測TIME個V′s(k)(t)，如果V′s(k)(t)=1，就將計數值num自增1(即num+ +)。檢測完一個數據分段中提取的

V′s

(k)(t)，如果num>TIME/2，那么本段嵌入的二值數據V′s(k)=1；否則如果num

(5) 對一維的水印數據進行升維處理，變換成二維圖像數據，并且在界面里顯示出來。

2 水印系統實驗仿真

以前面給出的(4，4)加密方案構造水印，設要隱藏的明文信息是“吉”字，由仿真程序生成的子密鑰圖片如圖2所示。

圖2 (4，4)加密方案生成的子密鑰圖片

將子密鑰key4作為水印嵌入到上述音頻信息中，提取出的子密鑰圖像如圖3所示，將提取的子密鑰圖像與其余3幅子密鑰圖像進行疊加，最終恢復出的代表版權信息的水印圖像如圖4所示。

圖3 提取的子密鑰圖像

圖4 用提取的子密鑰恢復的水印

圖5 三幅子密鑰疊加結果

圖5是提取子密鑰圖像和其余兩幅子密鑰圖像的疊

加結果，從圖5可以看出，單幅子密鑰和少于4幅子密鑰的[CM)]

疊加結果都不能恢復原始的明文信息，只有4幅子密鑰的疊加結果才能恢復原始的明文信息，當然，可視密鑰的形成是將明文圖像的每一個像素分成多個子像素來表示，恢復時會有對比度的損失，恢復得圖像會變暗。

本論文方案也有不足仍需要繼續深入研究，由于可視密碼術方法是通過特定算法將秘密信息隱藏到多張圖片中進行分存，使得圖片單位面積對應的信息量減少，故從另一方面講可視密碼術在增加水印的安全性的同時也降低了水印信息的嵌入量。

參 考 文 獻

［1］劉海燕，鄭雪峰，王穎.數字音頻水印主要算法的研究比較\\[J\\].計算機應用研究，2007，24(9):136-139.

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［2］黃俊波，丁源源，王虹.一種新的基于量化的音頻數字水印算法\\[J\\].電腦與信息技術，2004(1):24-27.

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［3］Wu Shaoquan，Huang Jiwu，Huang Daren，et al.Self-Synchronized Audio Watermark in DWT Domain.IEEE，2004.

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［4］Naor M，Pinkas B.VisualAuthentication and Identification.Advances in Cryptology:CRYPTO 97.Lecture Notes in Computer Science，1997:322-336.

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［5］Doug Stinson.Visual Cryptography Threshold Schemes\\[J\\].Dr.Dobb′s Journal，San Mateo，1998:36-43.

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。