基于小波變換的自適應數字水印算法仿真實驗研究

代美麗

(淮南師范學院計算機與信息工程系，安徽淮南232001)

基于小波變換的自適應數字水印算法仿真實驗研究

代美麗

(淮南師范學院計算機與信息工程系，安徽淮南232001)

進行了圖像銳化、圖像加噪、濾波和放縮等情況下的檢測水印仿真實驗，發現檢測圖像受到攻擊后，水印系統能較好的保持圖像的質量和較強的魯棒性，且不需參考原始圖像，實現了全盲檢測，具有很高的實際應用價值.

數字水印;小波變換;魯棒性;幾何攻擊

1 引言

為了更好的體現基于小波變換的自適應數字圖像盲水印算法的優勢，特選用數字圖像領域研究中較為權威的大小為512×512的Lena灰度圖像為測試圖像.水印圖像采用圖1所示的64×64的含有“數字水印”字樣的二值圖像.實驗時，采用峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratios)來評價嵌有水印的圖像與原始圖像之間的差別以及針對各種攻擊該方案的有效性.

其中，I表示原始載體圖像，I＇表示含水印圖像，M、N分別表示圖像的長、寬(像素個數).峰值信噪比(PSNR)主要反映了含水印圖像與原始圖像之間的差異程度，其典型值在20～50dB之間，且峰值信噪比越大，反映水印圖像相對原始圖像的效果越好，一般當PSNR＞36時，兩圖像之間的差別用肉眼是無法分辨的.含水印圖像在受攻擊后，提取出來的水印一般會有失真，因此其PSNR一般都小于36.

圖1 原始圖像與原始水印

在Matlab及Photoshop的環境下，對含水印的圖像進行濾波、銳化、加噪聲、幾何剪切、JPEG2000壓縮等攻擊實驗檢測，對檢測到的相似度進行分析，以驗證該算法的魯棒性(實驗中，參數 l=2，m=16，q=1/213).

圖2 嵌入水印的圖像與直接提取的水印

在含水印圖像在未受任何攻擊下提出提取出的水印圖像，如圖2所示.經計算得到其PSNR為46.1214dB，說明本算法使水印具有很好的不可見性且水印檢測性能穩定.

2 圖像水印仿真實驗

2.1 濾波攻擊

為檢驗算法的抗濾波攻擊能力，對含水印圖像進行了抗濾波攻擊實驗，提取的水印效果不錯，圖3就是經均值濾波攻擊時的實驗結果，檢測后的實驗結果說明該算法對濾波具有較強的魯棒性.

圖3 濾波攻擊實驗效果圖

2.2 銳化攻擊

圖4 a是對圖2 a進行銳化后的效果，銳化后從圖3 a中提取到的水印如圖4 b所示，表明此算法對銳化攻擊具有的魯棒性一般.

圖4 銳化攻擊實驗效果圖

2.3 噪聲攻擊

圖像在網絡中傳輸時很容易受到噪聲的污染，本文對圖加入了均值1%和5%的“椒鹽噪聲”，從數據可以看出該算法抵抗噪聲疊加的能力一般，還需要加強改進.不過，從感官上看，提取到的水印是完全可以識別的，如圖5所示.

圖5 噪聲攻擊實驗效果圖

表1給出了本文算法與傳統算法的比較，可以看出，本算法所提取水印效果要好于傳統的方案，對椒鹽噪聲具有較好的魯棒性.

表1 與傳統算法對噪聲攻擊的實驗結果比較

2.4 剪切實驗

該實驗分別是對圖6在左下、右下、右上、左上四個角上進行剪切及對中心進行剪切(剪切面積≤原圖面積的1/8)的實驗，這些提取到的水印從視覺上看比較清楚，說明該算法對常規幾何剪切操作的魯棒性還是可以的.

圖6 剪切實驗效果圖

圖7 JEPG2000壓縮實驗效果圖

2.5 JPEG2000 壓縮

在圖7中，圖a的壓縮質量因子為80%，圖b的壓縮質量因子為60%.如表2所示，經壓縮后檢測到的水印的PSNR分別是38.9935和35.9612，提取的水印在視覺上也是非常令人滿意的.同時，發現該算法對JPEG2000壓縮具有很強的魯棒性.

表2 與傳統算法對JPEG壓縮處理后的實驗結果比較

通過以上比較知，在JPEG壓縮后，本算法具有明顯的魯棒性.

2.6 改變水印圖像容量實驗

為了說明基于小波變換的自適應數字圖像水印算法相對于現有算法更具有優越性，將參數l、m、q設定為不同的值，且嵌入不同容量的水印信息對水印系統進行抗JPEG2000壓縮實驗，改變水印圖像容量為128×64=213‘bit’.

方案一:實驗所用參數l、m、q的值仍選用JPEG2000壓縮實驗中數據，分別定為 2、16、2－13;

方案二:修改實驗時 l、m、q 的值為 1，16，2－13;

方案三:修改實驗時 l、m、q 的值為 2，6，2－10;

方案四:修改實驗時 l、m、q 的值為 2，10，2－13.

檢測到嵌入新水印后原始圖像的PSNR的值，如表3所示.

表3 嵌入8192BIT容量時的PSNR值

將表2和表3的數據比較容易看出，在水印容量變大的情況下，可以通過自適應的調整l、m、q的值來達到同時兼顧圖像的魯棒性的要求.

3 結論

在Matlab及Photoshop的環境下，選用大小為512×512的Lena灰度圖像為測試對象(實驗參數l=2，m=16，q=1/213)，通過仿真實驗發現:含水印圖像在未受任何攻擊下提出提取出的水印圖像，峰值信噪比為46.1214dB，水印具有很好的不可見性且水印檢測性能穩定;3×3中值濾波和高斯低通濾波攻擊后的圖像PSNR值分別為30.827和圖像25.2542，說明該算法的抗濾波攻擊能力較好;銳化攻擊后的圖像提取的水印圖質量較好;分別加入了均值1%和5%的“椒鹽噪聲”，提取到的水印是可以識別的;分別對圖在左下、右下、右上、左上四個角上進行剪切及對中心進行剪切(剪切面積原圖面積的1/8)實驗，從視覺上看比較清清晰，算法具有較強的魯棒性;壓縮質量因子取90%、80%、70%和60%時，JPEG2000壓縮實驗檢測的水印 PSNR 分別是 41.4762、38.9935、35.9934和35.9612，均大于傳統算法，水印在視覺上令人滿意;水印容量變大時，通過自適應的調整l、m、q值來達到同時兼顧圖像的魯棒性要求.同時，該算法充分考慮人眼視覺系統(HVS)特征，在原始圖像的逼近子圖中采用自適應的方法，使得嵌入的水印具有較強的魯棒性，有較好的安全性和抗攻擊的能力，且具有運算簡單、魯棒性強、不可見性高、靈活性大，能滿足用戶的不同需求等優點.

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TP309

A

1008－7974(2011)10－0024－03

2010淮南師范學院青年教師科研資助計劃項目(項目編號:2010lkq39).

2011－03－10

代美麗(1979－)，女，江蘇徐州人，碩士，淮南師范學院計算機與信息工程系教師.

(責任編輯:陳衍峰)