一種Contourlet變換域彩色圖像數字水印算法

何冰

摘 要： 數字水印技術作為版權保護的一種有效手段，在信息安全領域已有一定的實際應用，但實用性的水印算法還較少，特別是與彩色圖像及視頻圖像處理的相關算法鳳毛麟角。依靠人類的視覺敏感特性，在彩色圖像空間上將一幅二值水印圖像根據載體圖像的特征，選擇性的嵌入到受保護圖像的DWT變換后的低頻分量中，所嵌入的二值水印信息量可以根據實際需要自適應的增加。在Contourlet域水印的嵌入算法研究基礎上，提出并通過Matlab軟件仿真完成算法的嵌入過程和水印提取過程。仿真實驗證明所提出的算法能夠有效提高數字水印技術在現實生活中的實際應用。

關鍵詞： 數字水印； 水印嵌入； 水印提取； Contourlet變換

中圖分類號： TN919?34； TP309 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）16?0081?03

Color digital image watermarking based on Contourlet transform domain

HE Bing1， 2

（1. Department of Physics and Electronic Engineering， Weinan Normal University， Weinan 714099， China；

2. Center of Shaanxi X?ray Detection and Application， Weinan Normal University， Weinan 714099， China）

Abstract： As an important means of copyright protection， digital watermarking technology has been widely used， but the practical watermark algorithm is scant， especially the relevant algorithm of color image and video image processing. Taking fully into account of the characteristics of human visual system， a binary watermark image is embedded into the low frequency component （after DWT transform） of the protected image in the color space according to the feature of carrier image， the quantity of the embedded binary watermark information can be adaptively increased according to the actual requirement. Based on the digital watermark embedding algorithm research in Contourlet domain， the embedded process and watermark extraction process of the algorithm are implemented through Matlab software emulation. The emulation result proves that the proposed algorithm can improve the practical application of digital watermarking technology in the real life.

Keywords： digital watermarking； watermark embedment； watermark extraction； Contourlet transform

0 引 言

智能化時代的發展，讓人與人之間的交流變得簡潔、快速，然而人們在網絡上傳輸的信息及發布的有效媒體數據經常可以隨意的被復制和盜用，因此這使得關于數字媒體信息該如何有效保護，關于網絡信息安全如何有效防范提出新的研究課題。近幾年來，相關學者已在多媒體數據版權保護領域召開國際學術會議及發表了許多關于水印技術方面的論文[1?2]。水印技術一般指的是在不影響原始載體（多媒體數據）主觀質量的前提下，在原始媒體（被保護的媒體數據）中嵌入不易察覺的標識數據信息。在水印系統的驗證部分，可以提取此標識信息用來證明原創作者對其作品的所有權.

水印技術目前一直被視為是多媒體產品認證、防篡改的有效手段之一。在其相關研究領域已得到高度的關注，然而當前多數文獻中所提出的水印算法絕大多數是針對灰度二維圖像[3?4]，對于彩色圖像水印算法的深入研究和探討的實用文獻并不多。灰度圖像一般作為二維矩陣數據，而彩色圖像一般是由3個數字矩陣的耦合而成，比較而言灰度圖像更易處理和操作。在現實中，人眼所接觸到的場景一般都是彩色圖像，與灰度圖像相比，它有更大的信息存儲量同時冗余性較高，可以很好地提高算法的魯棒性和不可見性。穩健性和不可見性[5?6]是用來評價所設計的水印系統性能優劣的2個參考標準，穩健性是指當水印數據遭受一些有意識或無意識地破壞之后，仍可通過水印系統提取出水印數據；不可見性是指在水印嵌入后不影響其視覺感官效果。2個標準在水印算法的設計中剛好互相矛盾，要得到穩健性強的水印算法就必須以犧牲不可見性為代價；同樣，要獲得良好的視覺效果就必須犧牲一定的穩健性。一般地，水印系統的設計應該是在穩健性和不可見性之間的一種適度折中。endprint

1 數字水印的評價標準

目前數字水印系統的評價標準主要有以下3種：

（1） 容量。數字水印系統中的容量一般是指載體媒體數據在受到有意或無意攻擊時其所能嵌入的最大信息數據量。若載體的容量加大，相應地可以嵌入更多的水印數據信息，但會使得水印系統的不可見性下降。

（2） 相似度。水印系統中的相似度指的是媒體數據在處理前后相似程度的度量，即要求包含水印數據的媒體作品和原始載體數據媒體在人們的主觀評價及客觀的評價準則下符合一定標準要求。目前水印系統中常規的相似度評價準則有：信噪比 （SNR）、峰值信噪比（PSNR）、方差（SE）和均方差 （MSE）等。均方差較為簡單，在實際評價時會有較大的偏差，即易造成水印系統評判的不準確性；信噪比和峰值信噪比可以客觀地反映2幅媒體數據的差別。

（3） 穩健性。水印系統中的穩健性是指水印信息在經過有意識或無意識的攻擊后，仍然可以提取到水印數據的能力。誤碼率一般指的是錯誤提取后的水印數據量與所有系統信息的值之比，或實際的BER值較小，說明其水印性能越好。穩健性常見的度量方式有歸一化相關系數 NC及誤碼率 BER。歸一化相關系數是對提取之前的水印和提取之后水印的一致性進行度量，歸一化相關系數越大，說明水印算法性能優越。

2 顏色模式轉換

RGB顏色模式與YIQ顏色模式相互之間存在的轉換公式如下：

[YIQ=0.2290.5870.1140.596-0.274-0.3220.211-0.5230.312RGB] （1）

[RGB=10.9560.6211-0.272-0.6471-1.106-1.703YIQ] （2）

式中：R表示彩色圖像紅色分量；G表示綠色分量；B表示藍色分量；Y表示彩色圖像亮度分量；I表示色度分量；Q表示飽和度分量。

3 Contourlet變換

Contourlet 變換是由Do等在2002年提出的一種圖像二維表示方法，也稱為方向濾波器組（PDFB）。它是一種多分辨率多方向的圖像表示方法，能夠有效表示視覺信息中重要而復雜的幾何結構。Contourlet 變換主要是用非分離濾波器組構造了一個離散域多分辨率多方向變換，它的構造方法與小波變換類似，最終結果是用類似線段的基結構來逼近圖像。然而小波變換對圖像分解時，只可將高頻信息分離為水平、垂直、對角3個方向，所以方向性的缺乏使得小波變換不能充分利用圖像本身的幾何正則性。而Contourlet 變換可以將圖像的各階高頻信息細分為2n（n為正整數），這樣對圖像就可以進行更精細的分析和處理，從而達到更好的處理效果。圖1 給出了Wavelet 與Contourlet 的不同。

圖1 Wavelet變換和Contourlet變換的比較

Contourlet 變換通過采用不可分離的濾波器組對二維圖像進行多尺度、多方向展開，就可得到多尺度、局部化和方向性的圖像表示。如果將具有N個像素的圖像進行離散Contourlet 變換，則它的快速迭代濾波器組算法就需進行N階操作。圖2給出了Contourlet 變換的流程圖。

圖2 Contourlet變換的基本流程

4 水印嵌入和提取算法

4.1 水印嵌入

水印嵌入步驟如下：

步驟1：首先將[M×M]大小的載體彩色圖像I的模式由RGB顏色模式轉換為YIQ顏色模式。

步驟2：對模式轉換后的彩色圖像提取其亮度，即Y分量。

步驟3：對Y分量矩陣進行進行[8×8]分塊，然后對分塊之后的圖像進行Contourlet變換，將變換后之后的形成的圖像標記為Y1。

步驟4：找變換后低頻圖像中最大的1 024個系數。

步驟5：讀入水印圖像并將水印掃描為一維向量。

步驟6：按照嵌入公式[B（i，j）=A（i，j）（1+αω）]進行水印的嵌入操作。[α]為嵌入強度調整因子、[ω]為水印信息。

步驟7：對上個步驟新生成的Y1作Contourlet反變換，同時與原始色度分量I、飽和度分量Q轉換為原來的RGB模式，得到嵌入后的彩色圖像B。水印嵌入模型流程見圖3。

圖3 水印嵌入模型流程圖

4.2 水印提取

水印提取步驟如下：

步驟1： 將待測圖像的顏色模式進行轉化（RGB轉化為YIQ）。

步驟2： 將上一步驟轉化后的亮度分量Y進行Contourlet變換。

步驟3： 依照公式[B（i，j）=A（i，j）（1+αω）]計算出分量Y2的系數。

步驟4： 對分量Y2作Contourlet 反變換其結果記為Y3。

步驟5： 上一步驟生成的Y3與原始色度分量I、飽和度分量Q轉換到RGB空間，獲取水印。提取水印過程見圖4。

圖4 提取水印過程框圖

對于提取的水印與原始水印的相關性度量采用兩個性能指標對其進行評價：峰值信噪比和歸一化相關系數。其中峰值信噪比定義為：[PSNR=10lg25521M2i=0M-1j=0M-1（X（i，j）-X'（i，j））] （3）

歸一化相關系數定義為：

[NC=i=0N-1i=0N-1W（i，j）W′（i，j）i=0N-1j=0N-1W（i，j）2] （4）

5 仿真結果

采用Matlab軟件進行算法的穩健性和不可見性的測試，選取[300×300]大小的Lena圖像為載體圖像，32×32 大小的二值圖像為水印圖像。

實驗中，其嵌入強度因子系數[α]=0.001，其實驗結果見圖5～圖9。

圖5 Matlab仿真實驗結果（α=0）

圖6 Matlab仿真實驗結果（α=0.01）

圖7 Matlab仿真實驗結果（α=0.05）

圖8 Matlab仿真實驗結果（α=0.000 1）

圖9 Matlab仿真實驗結果（α=0.000 5）

6 結 語

文章所改進的Contourlet變換域算法具有一定的穩健性和不可見性。利用Contourlet變換域具有良好的壓縮特性，所提出的算法對未來的有損壓縮編碼具有一定的魯棒性。與傅里葉變換相比本算法避免了復數域的繁雜計算量，具有嵌入和檢測速度快的優點。

參考文獻

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