基于ＤＣＴ變換的盲水印算法

摘要：該文提出一種基于DCT變換的盲水印算法。將水印信息按隨機產(chǎn)生的0或1嵌入塊DCT系數(shù)中的DC或AC分量中。該算法思想簡單，步驟簡便、容易實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明， 該算法對嵌入的水印具有很好的透明性，對JPEG 壓縮具有很好的魯棒性，同時對濾波和加噪等處理具有很好的易碎性。

關(guān)鍵詞：盲水印；數(shù)字水印；DCT變換；隨機序列

中圖分類號：TP309文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)29-0418-02

Blind Watermarking Algorithm Based on DCT Transform

ZHANG Hong-mei1，2

(1.College of Computer and Information，Hefei University of Technology，Hefei 230009， China;2.Anhui Electron And Information Professional Technology College，Bengbu 233000，China)

Abstract: This paper proposes a blind watermarking algorithm based on DCT transform，To hide watermarking in the DC or AC components of a DCT， according to random 0 or 1. The algorithm is simple to understand and can be easily realized. Experimental results show that the algorithm has a good transparence of the embedded watermark image， has a good robust against JPEG， and frangibility against the attack of Filtering and noisy.

Key words: blind watermarking; digital watermark; DCT transform; random sequence

1 引言

多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使人們能夠方便的獲得各種多媒體信息。數(shù)字化后的多媒體信息具有易于存儲、發(fā)布以及二次創(chuàng)作等優(yōu)點，同時，多媒體信息被非法復(fù)制與篡改也變得越來越容易。因此如何在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下保護數(shù)字媒體的版權(quán)已經(jīng)成為一個亟待解決的問題。數(shù)字水印技術(shù)作為實現(xiàn)多媒體信息認證、版權(quán)保護的一個有效手段，越來越受到人們的關(guān)注。

數(shù)字水印根據(jù)水印的嵌入方式，可以分為兩類：一種方法是直接將水印信息迭加到圖像的空域上；另一種是先將圖像做某種變換（如DCT、DFT、DWT等），然后再將水印信息迭加到變換后的頻域上，最后通過相應(yīng)的反變換來得到嵌入水印信息的圖像。從提取是否需要原始圖像，數(shù)字水印可分為盲水印和非盲水印。盲水印的提取不需要原始圖像，同時可以抵抗IBM攻擊；相比之下，非盲水印實用價值較少。目前，數(shù)字水印已有大量的研究成果，如基于小波變換的特征定位盲水印[1]，基于SVD分解的盲水印[2]，還有DFT、DCF變換的盲水印等，多數(shù)都是嵌入無意義的隨機噪聲，相關(guān)檢測確定有無水印，只有兩種狀態(tài)表示1位信息。若要嵌入有意義的多位信息，如版權(quán)序列號、版權(quán)標志圖等，需精確逐位信息提取；因此嵌入有含義的水印就成為研究的熱點。

當前，大多數(shù)基于DCT的水印方法將水印嵌入DCT域除DC分量外的中低頻系數(shù)中。而文獻[3]根據(jù)對圖像DCT系數(shù)定性和定量的分析指出：DC分量比任何AC分量有更大的感覺容量；從穩(wěn)健性的角度，在保證水印透明性的前提下，DC分量更適合嵌入水印。并采用實驗的方法驗證這一論斷，但是該水印算法是非盲的。本文借鑒文獻[3]的思想，將水印信息隨機的與塊DCT的低頻DC分量或AC分量進行運算，得到密鑰，實現(xiàn)了水印的盲檢測。

2 本文算法

2.1 算法原理

首先對圖像進行8X8分塊DCT變換，然后生成一個二值序列M，并作為密鑰K1保存。根據(jù)該序列中的0或1決定水印信息，與低頻中的DC分量或AC分量進行異或運算，得到密鑰K2。認證時利用這兩個密鑰恢復(fù)水印信息。

2.2 構(gòu)造水印

設(shè)原始圖像為f(x，y)，水印是二值圖像W(i，j)，提取出的水印為W′(i，j)。

1) 首先利用matlab的隨機函數(shù)生成一個二值序列M，然后對原始圖像f(x，y)進行8X8分塊，記為Bk， k=0，1，……，K-1。即：

每塊進行DCT 變換得到Fk (u，v):

取左上角的2個低頻系數(shù)B1，B2。

2) 兩個系數(shù)分別除以相應(yīng)的量化因子， 并取整:

其中Alpha 是強度系數(shù)， 這里取5，Deta是一個固定參數(shù)，取值為0.5， L1和L2為系數(shù)B1和B2在量化矩陣中對應(yīng)位置的值16，11。

3) 求出L1和L2的最低有效位， 記為S1、S2。若序列M為1，則密鑰Key為水印信息與S1異或；否則密鑰Key為水印信息與S2異或。即：

二值序列M和密鑰Key作為水印提取時的密鑰， 對于密鑰的加密可以使用網(wǎng)絡(luò)安全中的任一加密算法。

2.3 提取水印

1) 利用公式(1)對被認證的圖像進行8×8分塊，再利用公式(2)對每塊圖像進行DCT變換。取兩個低頻系數(shù)B1和B2。

2) 利用公式(3) 、(4) 對兩個系數(shù)量化、取整得到L′1 和L′2 。

3) 求出L′1和L′2的最低有效位， 記為S1、S2， 若密鑰M的值為1，則密鑰Key與S1進行異或；否則密鑰Key與S2進行異或。得到提取的水印W′，即:

4) 設(shè)定閾值T， 通過相關(guān)度公式得到提取出的水印信號W′與原始水印信號W的相關(guān)度R，相關(guān)度的計算方法采用Matlab中的函數(shù)corr2(W′，W)來計算。

判別規(guī)則如下:

3 仿真實驗

實驗是用MATLAB仿真模擬得到的，原圖像是經(jīng)典的lena( 256×256) 圖像， 水印圖像是含有“電子學(xué)院”四個字的二值圖像( 32×32) ， 如圖1 所示；利用本文算法得到的水印圖像如圖2所示。由于水印信息并沒有真正的嵌入到圖像中，所以水印透明性好。另外，從水印相似度NC值為1看出，本文提供的水印算法，可以完全正確地提取出所嵌入的水印圖像。

(a) 原始圖像(b) 原始水印圖像(a)嵌入水印的圖像(b) 提取的水印圖像

圖1 原始圖像和水印圖像圖2 嵌入水印的圖像和提取的水印圖像

對含水印的圖像（圖2-a）進行JPEG有損壓縮，檢測結(jié)果如表1所示。

對含水印的圖像進行非法攻擊， 如濾波、椒鹽噪聲、高斯噪聲、裁剪等，然后對其進行檢測，檢測結(jié)果如表2所示。

實驗中的閾值T取為0.8， 從上面兩個試驗結(jié)果可以得出下面的結(jié)論：

根據(jù)表1中的NC值項，經(jīng)過JPEG壓縮后提取的水印與原水印比較的相似度都在T之上，即使經(jīng)過深度有損壓縮，水印仍然能夠被可靠地提取，因此該算法對JEPG壓縮具有很好的抵抗能力。

根據(jù)表2中提取出的水印圖像，除了剪切攻擊之外，其他非法攻擊提取出的水印圖像都非常模糊；根據(jù)表2中的NC值項，所有攻擊后提取的水印與原始水印的相似度都小于T，因此該算法對濾波、椒鹽噪聲、高斯噪聲、裁剪等非法攻擊具有易碎性。

4 結(jié)束語

本文根據(jù)DCT變換的原理、特點以及在數(shù)字水印領(lǐng)域中的應(yīng)用優(yōu)勢，提出的基于DCT變換的盲水印算法，該算法步驟簡單、容易實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明，該方法具有很好的水印透明性，對JPEG 壓縮具有很好的魯棒性， 同時對濾波和加噪等處理具有很好的易碎性。由于并未將水印信息嵌入到原始圖像中，因此提取水印信息時無需原始圖像，即實現(xiàn)了水印的盲檢測。

參考文獻：

[1] 張永平，蘇廣川.基于特征定位的數(shù)字圖像盲水印技術(shù)[J].計算機工程，2007，33(2):125-132．

[2] 張志宏，陳鳳祥，王偉.一種基于奇異值分解的盲水印[J].計算機仿真，2005，22(8):115-117.

[3] 程興國，王裹，曾嶸.DCT域中DC分量上嵌人水印的算法[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2007(242):57-59.