DCT域大容量魯棒數字水印

耿 蕓,張貴倉,柴 智

(西北師范大學數學與信息學院,蘭州730070)

數字水印技術作為內容認證和版權保護的一種重要手段,得到了廣泛的關注,應用范圍也越來越多,成為信息隱藏技術的一個研究熱點。數字水印的嵌入位置由空域發展到變換域,變換域水印的引入大大提高了水印的魯棒性和安全性。水印的嵌入信息也由簡單的隨機序列發展到有實際意義的版權信息等,使得數字水印的應用范圍越來越廣[1]。用于版權保護的數字水印要求有很強的魯棒性和安全性,一般稱為魯棒性水印。基于變換域的數字水印技術往往采用類似于擴頻的圖像技術來隱藏水印信息。這類技術一般基于常用的圖像變換(基于局部或是全局的變換),這些變換包括離散余弦變換(DCT)、離散小波變換(DWT)、傅氏變換(DFT或FFT)、傅立葉-梅林(Fourie-Mellin)變換以及哈達馬變換(Hadamard transform)等等。基于分塊的DCT是常用的變換之一,這是因為DCT域的方法計算量較小,且與國際流行 的數據壓縮標準(JPEG,MPEG,H 261/263)兼容,便于在壓縮域中實現,是目前的主流變換[2]。嵌入的水印信息必須足以表示多媒體內容的創建者或所有者的標志信息等,水印的容量較大時能夠保證信息的安全性。尤其是隱蔽通信領域的特殊性,對水印的容量需求很大。DCT域二值水印的研究已經較為深入,這主要是因為它具有較高的魯棒性,但是其算法一般嵌入容量較小[3,4]。文獻[5]表明,在將載體圖像變換域中的部分系數代替時,圖像能夠保證較好的圖像質量且水印具有較高的魯棒性。但是常規的變換域水印僅在8×8分塊中嵌入一個數據,筆者為了提高水印容量,我們在每個8×8分塊嵌入4個數據,這樣就可以在不明顯降低圖像質量的情況下大大提高隱藏水印的信息量。

1 灰度水印的嵌入和提取

1.1 灰度圖像水印的嵌入

由于DCT高頻系數在常見的圖像處理過程中都會被優先破壞,使得嵌入水印的魯棒性較差,而低頻系數的修改又容易導致水印的不可見性比較差,因此綜合考慮,將水印放在中頻系數上[6]。

1)灰度水印包含的信息量非常大,為了能夠將灰度水印隱藏到載體圖像A(256×256)中,必須對水印圖像進行壓縮[6]。本文用離散小波變換的方法將水印圖像進行變換,保留其低頻分量B LL。

2)將載體圖A分解成32×32個大小為8×8大小的塊 A dct,并對每個分塊進行 DCT變換為。

3)同樣將水印低頻分量B LL分解成2×2大小的塊B LL1,并選擇DCT中頻系數中的4個中頻系數用mB LL1替代為Adct2,其中m為強度系數。

4)對變換過后的A dct2進行逆DCT變換,即得到隱藏了秘密圖像的新圖像A*。

1.2 灰度水印的提取

水印的檢測是水印嵌入的逆過程,具體檢測步驟如下：

1)取嵌入水印的灰度圖像A*(256×256),按照8×8的大小進行分塊,然后對每一塊進行離散余弦變換得到A*dct,分別提取每塊中頻相應的2×2元素矩陣。

2)將該元素矩陣進行變換為BLL2,將其他分量皆置為0得到相應的圖像B*。

3)對圖像B*進行逆置亂得到提取的水印圖像。

2 實驗仿真

本文以8位灰度圖像Lena(256×256)作為原始載體圖像,選取 8位灰度圖像 Woman(128×128),對其進行置亂和二維小波分解。本文對水印的嵌入、提取和攻擊進行了測試實驗。利用峰值信噪比PSNR作為水印圖像的客觀評價標準,采用歸一化相關系數NC(Normalized Cross-Correlation)作為提取水印與原始水印的相似性評價標準。實驗結果如圖1所示。實驗發現,經本文方法嵌入灰度水印圖像后的PSNR為41.215 dB,從圖1中可以看出,含水印的圖像保持了良好的圖像質量。對嵌入的水印進行提取時發現,水印的提取效果比較好,主觀識別較清晰,NC系數分別為0.9921。

圖1 嵌入水印前后載體圖像和水印圖像

表1 攻擊后提取效果

DCT變換將圖像信號從時域變換到了頻域,是廣泛使用的有損數字圖像壓縮系統的核心步驟之一。因此DCT域水印的研究已經較為深入,這主要是因為它具有較高的魯棒性。但是常見的DCT域水印為二值水印,這是因為常見的算法在 DCT域中添加的信息量有限。筆者采用對部分中頻系數進行置換的方法大大提高了隱藏的信息量。本文中,每個DCT分塊都能添加4個數據,因此可以將壓縮的灰度圖像添加到載體圖像中而不降低圖像的質量。

圖像在使用和傳輸的過程中,經常會面臨一些非惡意攻擊,如圖像在傳送過程中的信道噪聲、有損壓縮、圖像增強等;除此之外,也可能會受到一些惡意攻擊,如圖像剪切、涂改等操作。為了驗證本文算法的魯棒性,對嵌入水印后的圖像進行了一些常規的攻擊,以進行魯棒性評估。本文中使用了Stirmark Version 4.0對含水印圖像分別進行圖像剪切和添加噪聲等操作以后的實驗結果如表1。從本文的仿真實驗中也可以看出,該水印的在經受一系列攻擊之后仍然能夠較為清晰的提取出水印。

為了進一證明本算法的優越性,參考了兩種具有代表性的文獻進行了對比,列在表2中。

表2 與文獻的水印特征比較

一般來說DCT域二值水印都具有較強的魯棒性,但是嵌入容量都比較小如文獻[7]。而隱藏大容量的灰度圖像則一般不能在變換域進行,且不能實現盲提取,如文獻[8]。從表中可以發現,相對于其他的幾種水印算法,本文的算法在DCT域進行,且能夠盲提取,將大容量和魯棒性結合到了一起,因此具有明顯的優越性。

上述的水印算法只在每個塊中的4個DCT系數上進行了隱藏,事實上中頻部分還有許多未知可以隱藏信息。但是由于隱藏的信息量較多的時候,會顯著降低水印的不可見性,影響圖像的質量。

3 結論

本文提出了一種基于 DCT域的灰度水印算法,此算法的特點是通過替換載體圖像的部分中頻DCT系數來隱藏信息,由于在每個8×8分塊中嵌入了4個數據,使其嵌入容量大大提高。實驗結果表明：該算法在變換域嵌入數字水印,對JPEG壓縮、剪切和噪聲這幾種常見的攻擊方式都有較好的魯棒性,并且能很好地滿足數字水印系統的不可見性。由于嵌入信息量大大提高,該水印算法對于在隱蔽重要的通信數據等特殊領域有著非常重要的應用價值。該算法的創新之處是在基于DCT域實現了大容量的灰度圖像的信息隱藏,在不降低其透明性的情況下較大地提高了嵌入容量和魯棒性,并且水印是可以盲提取的。嵌入的水印信息對媒體的所有權等具有證明作用,還有必要進一步在盲提取的情況下提高嵌入水印的信息量和水印的魯棒性。因此下一步需要研究所選擇的中頻系數的個數和不同中頻系數對圖像質量和水印的魯棒性及安全性的影響,并考察其在隱蔽通信領域中的應用。

[1] Li CT.Digital watermarking schemes for multimedia authentication[J].Digital watermarking for digital media,2005：30-51.

[2] 吳亞坤,邸春紅.數字水印技術綜述[J].遼寧大學學報(自然科學版),2010,37：202-206.

[3] 路玲,孫新德.基于圖像子塊DCT系數對的盲檢測數字水印[J].鄭州大學學報(工學版),2010,31：106-109.

[4] 王玲玲,胡社教.基于DCT系數量化的自適應數字水印算法[J].合肥工業大學學報(自然科學版),2010,33：1198-1201.

[5] 孫圣和,陸哲明,牛夏牧.數字水印技術及應用[M].北京：科學出版社,2004.

[6] Hsu CT,Wu J L.Hidden signature in images[C]∥In Proceedings of ICIP,1996,3：223-226.

[7] 蔣華,張敏.一種新的LWT和SVD的灰度圖像水印[J].計算機工程與應用,2010,46(11)：104-106.

[8] 瞿治國,金聰.一種穩健的可恢復雙重數字水印技術[J].武漢大學學報(理學版),2007,53(3)：314-318.