基于最佳判決門限的水印信息提取算法研究

◆李沐明 曹 鵬

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基于最佳判決門限的水印信息提取算法研究

◆李沐明1曹 鵬2

（1.國家開放大學信息化部 北京 100039；2.北京印刷學院信息與工程學院 北京 102600）

傳統的數字半色調技術主要應用在電子圖像上，對于印刷圖像研究較少，本文將數字半色調技術應用于水印嵌入，根據偽隨機半色調加網方法將水印信息進行嵌入，然后打印輸出。在對拍攝圖像中的水印信息進行提取時，本文借鑒了通信中二進制雙極性基帶系統的最佳門限電平的求解方式，提出了一種最佳判決門限的計算算法以獲取水印信息提取的最佳判決門限，從而采用該門限提取圖像中的水印信息。實驗結果表明，該算法有較強的魯棒性，能夠有效地提取嵌入的水印信息。

數字半色調；二進制雙極性基帶系統；最佳判決門限；水印提取

0 引言

數字半色調技術是通過控制網點的形態特征來表現原連續調圖像。半色調加網方法不同于一般的防偽方法，由于其不需要使用特殊油墨、特殊圖像處理工具等，并且在加網過程中通過對網點的調制使其攜帶加密信息，因此利用該網點特性就可通過某種算法將半色調加網技術應用到信息隱藏及防偽中[1]。在數字半色調方面,國內外的研究在持續進行并且取得了一定的成果，Xiaotian Wu等提出在網點擴散圖像中進行數據隱藏[2]; Panagiotis Takis Metaxas基于誤差抖動提出了并行數字半色調技術[3]; Jia-Hong Lee等基于半色調圖像利用可逆信息隱藏實現了一種新的可逆半色調加網技術[4]。這些理論方法的提出實現了基于半色調加網的信息隱藏和信息提取。然而，目前利用半色調加網實現信息隱藏的對象主要是針對電子圖像，對于印刷后的加網圖像存在一定的缺陷，因為打印之后圖像中的水印信息和圖像載體信息存在一定的損失，直接影響了圖像中水印信息的有效提取。因此，對于這種包含水印信息（噪點信息）的印刷圖像，本文參考了通信中二進制雙極性基帶系統的最佳門限電平的求解方式，提出了一種最佳噪聲判決門限的計算算法，通過這種算法得到噪點提取的最佳門限，從而更加有效地恢復圖像中的水印信息。

1 數字水印圖像生成

數字水印屬于信息隱藏技術的一個分支，數字水印系統包含嵌入系統和檢測系統兩大組成部分。嵌入系統完成水印的生成和嵌入功能，一般具有兩個基本輸入：原始載體和水印信號，水印的生成是原始信息到水印信號的過程，一般需要考慮水印的魯棒性、安全性和隱秘性等因素。目前的水印生成算法有很多，如偽隨機、擴頻、相位調制等等。水印的嵌入是將水印信息隱藏在載體的空域或頻域的過程。原始載體是水印信息的宿主，通常是圖像、音頻和視頻等，水印信號是用戶需要隱藏的信息。水印檢測系統與嵌入系統對應，實現水印的檢測、提取功能[5]。

本文是利用數字半色調技術實現水印信息的嵌入，這種處理方式對水印的隱秘性要求較低，水印嵌入的過程是為了表示出該圖像含有隱藏信息，因此系統不存在水印的檢測過程，只需有水印提取過程。其中原始載體圖像為一幅普通的二值圖像。待嵌入的水印信息可以是一段碼流，一段字符串或者一個網址，這種水印可以轉為有意義的ASCII碼流，數量估計在幾十字節左右，即水印算法需要能夠嵌入幾百個bit的信息。本文中水印嵌入的流程圖如圖1所示，其中水印信息分別嵌入在二值圖像的白塊部分和黑塊部分，并且這種嵌入方式是隨機的。對于“0”和“1”用“不含噪聲”和“含噪聲”來表示。

圖1 水印嵌入流程圖

圖2 4bit碼流嵌入結果

本文以圖3(a)作為原始載體圖像，對其嵌入一段由數字和字母組成的字符串，嵌入結果如圖3(b)所示。

圖3 水印嵌入實例

2 二進制雙極性基帶系統

因此，在二進制基帶信號傳輸過程中，噪聲引起的誤碼有兩種差錯形式：發送的是“1”碼，卻被判為“0”碼；發送的是“0”碼，卻被判為“1”碼。下面分別計算這兩種差錯概率。

發“1”時錯判為“0”的概率P（0/1）為

發“0”時錯判為“1”的概率P（1/0）為

假設信源發送“1”碼的概率為P(1)，發送“0”碼的概率為P(0)，則二進制基帶傳輸系統的總誤碼率為

3 基于最佳判決門限的水印信息提取

含水印信息的圖像經過打印輸出后，首先由手機或相機等設備進行圖像采集，然后將采集到的圖像裁剪為合適的大小，利用仿射變換并結合數字圖像處理的相關知識對圖像進行幾何校正。針對校正后的含水印圖像進行水印信息的提取是最關鍵的一步，為了更有效地提取水印信息，本文在這里通過最佳判決門限算法獲取含水印信圖像中嵌入的01碼流，將提取的碼流進行RS糾錯恢復為原來的水印信息。水印信息提取的流程圖如圖4所示。

圖4 水印信息提取

圖5 最佳判決門限獲取

4 實驗測試

4.1 數據源

本文試驗中所采集的測試圖像是由華為智能手機在實驗室拍攝的，大小為3104×3104像素，由于測試圖像的分辨率較高，為了減少運算量本文將測試圖像進行裁剪并變換圖像大小為500×500像素。

4.2 實驗環境

實驗平臺為Windows 7操作系統下Matlab 2010 b版，計算機處理器為intel core i5 3.3GHz，內存為8GB。采用本文算法在Matlab軟件上進行校正提取測試。

4.3 實驗方法

首先將嵌入水印信息后的含水印圖像打印輸出，以圖3(b)為例，采用hp laserjet 1020系列打印機進行正確打印，然后由華為智能手機進行拍攝并裁剪為500×500像素大小，如圖6(a)所示，由于受拍攝環境的影響，往往會存在圖像光照不均勻、幾何失真等問題，嚴重影響了水印信息的正確提取，因此需要對拍攝的含水印圖像進行幾何校正，本文參考了文獻[6]的校正算法思想，將角點檢測算法與凸包算法相結合對失真的QR碼圖像進行幾何校正，校正結果如圖6(b)所示。

獲得校正后完整的含水印圖像之后，本文采用最佳門限判決算法找到最適合水印信息提取的判決門限，考慮到圖像的灰度值在0-255的范圍內，經過對圖像的大量測試，本文將判決門限的范圍鎖定在10-100的區間，在此合理區間內尋找最佳判決門限，對于不同的判決門限輸入，會得到不同的噪聲信息提取的正確率。以圖6(b)為例，在輸入的判決門限為10-100時，輸出的噪聲信息提取正確率如圖7所示。

(a) 手機拍攝圖像

(b) 圖像幾何校正結果

圖6 含水印圖像采集校正示例

圖7 噪聲信息提取

在圖7中，綠色的曲線代表碼流為“1”時的提取正確率，藍色的曲線代表碼流“0”正確率，紅色的曲線代表噪聲提取的綜合提取正確率。隨著判決門限的增加，“0”“1”碼流曲線都呈現先上升后下降的趨勢，當判決門限為30時，“0”“1”碼流的提取正確率達到峰值，并且綜合提取正確率也在峰值處，因此30為圖6(b)的最佳判決門限，根據此最佳判決門限能夠提取“0”“1”碼流，然后進行RS糾錯處理，查找ASCII碼表得到原始的水印信息。

本文嵌入的水印信息為隨機文本信息，包括數字、字母和標點符號。按照水印嵌入和提取的流程，共進行了100次試驗，在手機拍攝圖像失真不嚴重的情況下，經過試驗，水印信息提取的正確率為95%。該實驗表明本文提出的最佳判決門限獲取算法是比較穩定的，水印信息提取結果較好。

5 結論

本文將數字半色調技術應用于水印信息嵌入中，根據偽隨機編碼規則將水印信息嵌入到載體圖像中。對于打印輸出經過手機拍攝的含水印信息的圖像，在水印信息提取時根據最佳判決門限算法得到最合適的提取門限，從而準確地提取圖像中包含的水印信息。經過實驗測試證明本文提出的最佳判決門限獲取算法是有效的，并且魯棒性較強，能夠較好地提取圖像中包含的水印信息。因此本文基于打印拍攝圖像的水印(噪點)信息的提取有一定的創新性和應用價值。

[1]曹鵬，劉喆燦，衣旭梅.半色調加網與信息隱藏技術[M].北京:電子工業出版社，2013.

[2]Xiaotian Wu .Visual data hiding in dot diffusion images.Computer Sciences and Convergence Information Technology (ICCIT).Korea，2010.

[3]Panagiotis Takis Metaxas. Parallel Digital Halftoning by Error-Diffusion[J].ACM 1-58113-604-8，2003.

[4]Jia-Hong Lee, Mei-YiWu,and Hong-JieWu. A New Inverse Halftoning Method Using Reversible Data Hiding for Halftone Images[J]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing，2010.

[5]趙仁卿.基于數字水印的二維碼技術研究[D].武漢:華中科技大學，2013.

[6]Kong Suran.QR Code Image Correction based on Corner Detection and Convex Hull Algorithm[J].Journal of Multimedia，2013.