基于DWT與HVS的圖像水印技術在數字產品版權保護中的應用

【摘 要】伴隨著網絡的普及和多媒體技術的發展，數字作品的侵權變得越來越嚴重。數字水印技術作為數字產品版權保護的有效手段正得到廣泛的研究和應用。本文采用一種基于離散小波變換及人類視覺系統的數字水印算法，通過對lena圖像、產品設計圖、企業LOGO的嵌入與提取實現水印技術在數字產品中的版權保護。

【關鍵詞】圖像數字水印；離散小波變換；人類視覺系統；版權保護

0.引言

隨著信息時代的到來，特別是Internet的普及，許多傳統媒體內容正在向數字化轉變。各種形式的多媒體數字作品紛紛以網絡形式發表，這為作品的創作者和使用者提供了很大的便利，但隨之而出現的問題也十分嚴重：如作品侵權更加容易，篡改更加方便等。因此，數字作品的版權保護成了當前的熱點問題。傳統的信息安全主要是以密碼學為基礎，其保護方式是控制文件的存取，將機密文件加密成密文。隨著電腦軟硬件技術的不斷發展，這種加密形式已經變得越來越不安全。

針對數字產品的版權保護問題，本文采用一種基于離散小波變換DWT及人類視覺系統HVS的水印算法，通過對lena圖像、產品設計圖、企業LOGO的嵌入與提取，實現水印技術在數字產品中的版權保護。

1.數字圖像水印技術

1.1離散小波變換DWT

小波理論是近年來興起的新的數學分支，它是繼1822年法國人傅立葉提出傅立葉變換后的又一里程碑式的發展，解決了很多傅立葉變換不能解決的困難問題。小波變換用于圖像分析的基本思想就是把圖像進行多分辨率分解，將圖像分解成不同空間、不同頻率的子圖像。圖像經過小波變換后被分割成四個頻帶：水平、垂直、對角線和低頻，低頻部分還可以繼續分解。對一幅圖像來說，小波變換構成了對它的多尺度時頻分解。

DWT算法即離散小波變換域算法，是根據小波分解后產生的近似子帶和細節子帶系數的不同，確定水印嵌入位置的不同，主要可以分為低頻域水印算法和高頻域水印算法。低頻域水印算法主要考慮近似子帶系數能量大，經過一般的信號處理后仍能很好保留的特點，嵌入一定強度的水印，達到不影響原圖視覺質量的效果。高頻域水印算法利用人眼視覺特性，在細節子帶的邊緣和紋理處系數較大，嵌入水印信息后，人眼對圖像的變化不敏感。

1.2人類視覺系統HVS

圖像質量的下降對人眼視覺的影響是通過人類視覺系統的靈敏度決定的。此外，人類視覺系統的靈敏度還受到圖像局部空間頻率的影響，大量的實驗結果表明：影響像素誤差可視度的因素是誤差周圍的局部區域環境，而不是整個圖像的背景環境。人眼對圖像不同特性的敏感程度存在一定的差異。對于圖像來說，HVS的主要特性一般表現在三個方面：亮度特性、頻域特性、圖像類型特性。

HVS對不同的顏色其敏感性也各有不同。對于彩色圖像來說，每一個像素都可以分為R、G、B三種基色，在向彩色圖像嵌入水印時，可根據人眼對不同顏色的敏感性的不同來調整水印的嵌入能量，使得嵌入水印后的圖像具有比較好的質量。

1.3數字圖像水印嵌入與提取模型

水印的嵌入過程如圖1所示。該框圖顯示的是將水印信號嵌入到其他原始數據中的大致流程。輸入端為原始對象、水印和密鑰。水印可以是任何形式的信息，比如序列號、文本信息或圖像。密鑰用于增強系統安全性。輸出端為嵌入水印后的對象。

圖1 水印嵌入系統框圖

水印的提取可以用于任何產品，提取時可以需要原始對象的參與，也可以不需要原始對象的參與。圖2是水印提取與水印檢測的框圖。其中的虛框部分表示在提取水印信號時原始對象的參與。

圖2 水印提取系統框圖

2.數字水印在版權保護中的應用

本文采用基于DWT及HVS技術的數字水印算法，通過對lena圖像嵌入與提取水印驗證水印算法的可行性，并繼而應用于產品設計圖、企業LOGO等實際場合。

2.1 MATLAB測試仿真及結果分析

本算法是將一幅大小為128×128的彩色水印“SIIT”圖像嵌入到大小為256×256的彩色“lena”圖像中。

水印嵌入、提取結果如圖3、4所示。

圖3 原始圖像與水印圖像的比較 圖4 原始水印與提取水印的比較

從水印嵌入過程生成的水印圖像觀察，我們可以判斷該算法嵌入的水印具有視覺上良好的隱蔽性。原始Lena圖像及水印圖像之間的峰值信噪比PSNR值達到了33.5528dB，而提取后的水印與原始水印之間的歸一化相關系數也達到了0.9955，充分說明基于本算法的水印的嵌入及提取很好的保持了原始圖像的品質。

2.2實際應用

為進一步驗證基于DWT及HVS的圖像水印技術在版權保護中的應用，本文采用了另外兩幅圖像分別進行測試。進行測試的第一幅圖像為一張產品設計圖，第二幅圖像為某企業LOGO。測試的結果如下：

（1）應用1：產品設計圖嵌入與提取測試結果。

圖5為水印嵌入測試結果，圖6為水印提取測試結果。

圖5 產品設計圖水印嵌入結果 圖6 產品設計圖水印提取結果

（2）應用2：企業LOGO嵌入與提取測試結果。

圖7為水印嵌入測試結果，圖8為水印提取測試結果。

圖7 企業LOGO水印嵌入結果 圖8 企業LOGO水印提取結果

通過對兩幅實際圖像的水印嵌入與提取仿真，測試PSNR及NC指標系數，所示結果如表1所示。

表1 PSNR及NC值

第一幅測試圖像的PSNR達到了34.1982dB，說明嵌入水印后的圖像與原始的產品設計圖較為接近，嵌入水印后未影響產品設計圖的正常使用。NC值達到0.9791，也充分說明了提取后的水印與原始水印之間的相似程度。雖然第二幅測試圖像的 NC值較低，但從提取的結果可清晰地分辨出嵌入的水印。當出現版權糾紛時，仍可通過提取水印來驗證版權的歸屬。

3.結束語

數字水印技術是一種新型的信息隱藏技術，它的主要思想是在數字文本、圖像、視頻及音頻等媒體中加入保護數字產品的版權證明。它彌補了密碼技術及數字簽名技術的缺陷。因此，數字水印技術成為當前多媒體信息隱藏領域發展最快的熱點技術，得到廣泛的應用和研究。本文基于DWT及HVS技術實現水印的嵌入與提取，并通過MATLAB軟件的仿真測試實現了了其在版權保護方面的應用。

【參考文獻】

[1]許文麗，王命宇，馬君.數字水印技術及應用[M].北京：電子工業出版社，2013.

[2]楊榆.信息隱藏與數字水印實驗教程 [M].北京：國防工業出版社，2010.

[3]鐘樺，張小華，焦李成.數字水印與圖像認證——算法及應用[M].西安：西安電子科技大學出版社，2006.

[4]Schyndel R G van，Tirkel A Z，Osborne C F.A digital watermark[J].First IEEE International Image Processing Conference，1994.