基于ＲＯＩ的組合域數(shù)字水印算法

摘要：提出一種基于ROI的組合域數(shù)字水印算法。將水印信號中感興趣部分提取作為重要信息，混沌加密后嵌入載體圖像的DCT域。將原始水印信號經(jīng)過Arnold變換，嵌入含水印圖像空域的非LSB位。水印提取時不需要原始載體圖像。

關鍵詞：ROI；Arnold變換；混沌系統(tǒng)；組合域

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)24-1255-02

Digital Watermarking Algorithm in Combinational Domain Based on ROI

KANG Qin-qing

(College of Electrical and Information Engineering Hunan Economic University，Changsha 410205，China)

Abstract:In this paper one digital watermark algorithm in combinational domain based on ROI(Region of Interest) is proposed. ROI part of watermark is used as more important information， which is inserted into DCT domain after being encrypted by chaos.The original watermark is inserted in non-LSB bits in spatial domain by Arnold transformation. Detecting procedure need not original host image.

Key words: ROI;arnold transformation;chaos system;combinational domain

1 引言

數(shù)字水印技術的基本思想是在數(shù)字圖像、音頻和視頻等數(shù)字產(chǎn)品中嵌入秘密信息，以便保護水產(chǎn)品的版權、證明

產(chǎn)品的真實可靠性、跟蹤盜版行為或者提供產(chǎn)品的附加信息。通過變換后的秘密信息為數(shù)字水印[1]。根據(jù)水印嵌入的位置可分為時（空）域和變換域兩類。空域嵌入算法簡單，易提取，魯棒性較差；變換域魯棒性好，嵌入算法較復雜。文獻[2]中提出了一種組合空域和變換域的數(shù)字水印算法。該算法將要嵌入的水印圖像W分成兩個部分，非重要的W1和重要的W2。然后將非重要部分W1首先嵌入宿主圖像H中，得到空域嵌入水印圖像HS；接下來HS和W2分別做分塊DCT變換，將分塊后的W2嵌入HS中，最后進行反DCT變換得到組合域含水印圖像，用以結合空域嵌入信息容量大和變換域穩(wěn)健性好的優(yōu)勢。

本文首先對水印信號進行ROI區(qū)域的提取，作為重點保護內(nèi)容，嵌入DCT域；而將原始水印信號，經(jīng)過Arnold變換加密后，嵌入含水印圖像的空域。水印的提取是嵌入的逆過程。空域中的水印提取過程簡單，不需要原始載體圖像，經(jīng)過Arnold變換后的水印魯棒性大大增強，普通攻擊后仍能提取出水印信號。若經(jīng)過較強攻擊，則可提取DCT域中的感興趣區(qū)域水印，來確保信息重要部分。

2 基本原理

2.1 ROI區(qū)域的獲取

ROI，即感興趣區(qū)域（Region of Interest），圖像的關注部分區(qū)域。獲取ROI區(qū)域的方法可以是人工手動獲得感興趣區(qū)域，也可以利用圖像分割的原理自動獲得感興趣區(qū)域。本文采用文獻[3]提出的基于小波變換的感興趣區(qū)提取。將進行小波變換的水印圖像劃分圖像子塊，從三個高頻子帶中獲取塊內(nèi)系數(shù)放差及其平均值，作為圖像分割的特征。再利用K-均值聚類算法對圖像分割特征進行聚類，以獲取感興趣圖像塊。最后將所有感興趣圖像塊集進行通集劃分，得到連通集集合并選出連通面積最大的連通集，則該連通矩形即為我們所要提取的感興趣區(qū)域。

2.2 Arnold仿射模變換

Arnold變換表達式如下：

其中(xi，yi)是原始圖像中像素點的坐標，(xi+1，yi+1)是經(jīng)過變換后原像素的新位置。

利用Arnold變換對二值圖像進行加密，使其變換為類似噪聲特性，增加其魯棒性。Arnold變換是具有一定周期性的。在不改變周期的情況下擴展Arnold變換的選擇參數(shù)，本文采用文獻[4]中的方法，表達如下：

3 基于ROI的組合域數(shù)字水印算法

3.1 水印的生成

利用第2節(jié)方法從水印圖像W中提取感興趣區(qū)域W1，利用Arnold變換分別將原始圖像W和ROI區(qū)域W1加密成W'和W'1，其中可將(x0，y0)可作為密鑰，增強其安全性。

3.2 水印的嵌入

1) 將原始圖像H分為8*8的不重疊塊hk(x'，y')，0≤x'，y≤8，k=0，1，…，N-1，分塊進行DCT變換，并選其中的低頻系數(shù)作為DCT水印嵌入位。嵌入的算法為經(jīng)典的加法法則：

h'i=hi+a*wi （3）

其中，a為嵌入強度，由于圖像塊根據(jù)文獻[5]中基于 HVS特性的塊分類方法進行分類，a隨分類而變化，對應R1~R3類，a取值分別為2、5、10。hi為原始圖像的低頻系數(shù)，h'i為嵌入水印后的圖像，wi為水印圖像。最后對進行反DCT變換，得到了DCT域含水印圖像FH。

2) 將加密后的水印信號W'，嵌入含ROI區(qū)域的水印圖像FW的非LSB位，最終得到含水印圖像SW。

3.3 水印信號的提取

水印信號的提取就是水印圖像嵌入的逆過程。無需原始圖像。空域水印的提取是直接從含水印圖像SW的非LSB位上提取出，經(jīng)過反Arnold變換得到水印圖像W\"；只有擁有密鑰，才能生成混沌水印，找到水印具體的嵌入位置。DCT域水印的提取將含水印圖像分塊（8*8）進行DCT變換，提取出嵌入的水印信號，并進行反Arnold變換，得到感興趣區(qū)域圖像W1\"。

為客觀評價提取水印與原始水印的相似程度，采用以下計算公式[6]：

4 實驗結果及分析

本文采用512*512的lena作為原始圖像，水印信號256*256大小的二值圖像，參數(shù)α=2，5，10，計算嵌入水印后的圖像與載體圖像的PSNR，NC，計算結果見下表。

5 結論

本文設計了提出了一種基于ROI的組合域數(shù)字水印算法。該算法對水印信號提取感興趣區(qū)域作為重點保護信息，嵌入原始圖像的DCT域。實驗結果表明該算法具有很好的不可見性，利用Arnold變換進行加密的空域水印魯棒性大大提高，可抵抗一般的剪切，壓縮等圖像基本處理攻擊。若受到嚴重攻擊還可以較好的從DCT域中提取出感興趣區(qū)域圖像。起到了雙保障。

這類水印的優(yōu)點：

1) 檢測過程無需原始圖像，屬于盲檢測算法；

2) 只是將感興趣區(qū)域的圖像嵌入DCT域，保證了對重要信息的安全。

本方案的下一步的研究方向是加強兩部分水印的聯(lián)系。探討是否可以利用感興趣的部分恢復原水印圖像。

參考文獻：

[1] 孫圣和，陸哲明.數(shù)字水印技術及應用[M].北京:科學出版社，2004.

[2] Shih F Y，Wu S Y T. Combinational image watermarking in the spatial and frequency domains.Pattern Recognition，2003，36(4):969-975.

[3] 趙紅，王向陽，楊紅穎.基于感興趣區(qū)域的圖像水印嵌入算法研究[J].小型微型計算機系統(tǒng)，2007，28(5):920-925.

[4] 鄒建成，唐旭暉，李國富.數(shù)字圖像的仿射模變換及其周期性[J].北方工業(yè)大學學報，2000，12(3):13-16.

[5] 黃繼武，SHI Y Q.一種自適應圖像水印算法[J].自動化學報，1999.25(4):476-482.

[6] LEE H K， KIM H J， KNOW K R， et al. Digital Watermarking of Medical Image Using ROI Information[J].Enterprise Networking and computing in Healthcare Industry，2005:HEALTHCOM 2005:Proceedings of 7th International Workshop on 23-25 June 2005:404-407.

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。”