數(shù)字圖像水印系統(tǒng)算法研究與設(shè)計(jì)

姚楠 周子裔

摘要：在數(shù)字水印技術(shù)中，數(shù)字圖像水印技術(shù)是發(fā)展最成熟、應(yīng)用最廣泛的分支。它指定了“圖像”這一嵌入對(duì)象，與廣義的數(shù)字水印技術(shù)相比，其使用的技術(shù)大多涉及信號(hào)處理和數(shù)字圖像處理兩大學(xué)科領(lǐng)域?；贛atlab設(shè)計(jì)數(shù)字圖像水印系統(tǒng)，利用離散余弦變換算法實(shí)現(xiàn)了數(shù)字圖像水印的嵌入、檢測(cè)和攻擊測(cè)試，取得了較好效果。

關(guān)鍵詞：數(shù)字水??；圖像處理；離散余弦變換；Matlab

DOIDOI：10.11907/rjdk.161096

中圖分類號(hào)：TP317.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2016）005-0196-03

0 引言

目前，數(shù)字水印技術(shù)已廣泛應(yīng)用于圖像、視頻、音頻、文本等方面，且圖像數(shù)字水印發(fā)展最為成熟、應(yīng)用范圍最廣。圖像是視頻的基礎(chǔ)組成部分，對(duì)圖像的水印研究成果可以直接用于視頻水印上，并且圖像信息量適中，有足夠的空間來嵌入一定信息量的水印，而不會(huì)導(dǎo)致圖像的總數(shù)據(jù)量太大，因而處理速度較快[1]。本文基于Matlab構(gòu)建數(shù)字水印系統(tǒng)，利用離散余弦變換算法實(shí)現(xiàn)了數(shù)字圖像水印的添加、提取及攻擊測(cè)試，以期為相關(guān)研究提供參考。

1 離散余弦變換域水印算法

離散余弦變換域數(shù)字水印算法是目前研究最多的一種數(shù)字水印技術(shù)。離散余弦變換域數(shù)字水印技術(shù)比簡(jiǎn)單的空間域水印技術(shù)的健壯性更好[2]。這種算法對(duì)于簡(jiǎn)單的圖像處理操作，如低通濾波、亮度調(diào)整、對(duì)比度調(diào)整和模糊等是魯棒的。離散余弦變換域水印可分為全局離散余弦變換域水印和塊離散余弦變換域水印。塊離散余弦變換域水印首先對(duì)圖像在空域中分割成塊，將每個(gè)分塊進(jìn)行離散余弦變換后，將水印信息添加到低頻或直流分量中，再進(jìn)行離散余弦反變換，并且拼回完整的圖片[3]。利用這種算法檢測(cè)水印時(shí)需要以原始圖片作參考，即明水印，該算法隱蔽性好，且由于JPEG和MPEG有損壓縮算法是基于離散余弦變換的中頻和高頻分量，因而對(duì)這兩種常見有損壓縮有很好的魯棒性，同時(shí)也具有良好的抗噪聲性能。因此，本文采取改進(jìn)的塊離散余弦變換域水印算法。

2 塊離散余弦變換域水印算法

2.1 水印選取

水印類型多種多樣，可以總結(jié)成兩個(gè)分類：無意義水印和有意義水印。無意義水印指生成一段偽隨機(jī)數(shù)序列，水印嵌入者對(duì)偽隨機(jī)序列嵌入水印的同時(shí)，將該序列留存，檢測(cè)水印時(shí)，檢出的水印與該序列對(duì)比，可用于確定水印存在與否。如果水印遭到攻擊而破損，則檢測(cè)時(shí)可以通過統(tǒng)計(jì)策略來確定水印是否存在。有意義水印則指具有一定意義的、預(yù)先設(shè)計(jì)確定的一組數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可以是多種多樣的，可以是另一張圖像、一段以二進(jìn)制編碼的文字、一組二進(jìn)制序列號(hào)，如果水印的容量足夠大，還可以是音頻等信息[4]。

數(shù)字圖像按其特性，可以分為二值圖像、灰度圖像和彩色圖像3種。嵌入的水印往往是一個(gè)名字或者一個(gè)標(biāo)識(shí)，一般都可以用二值圖像表示，并且嵌入灰度圖像和彩色圖像信息量很大，通常需要預(yù)處理。因此，本文選擇二值圖像作為水印。

水印的大小也是有限制的，如果水印的大小超過了源圖像的大小，則需要對(duì)水印進(jìn)行預(yù)處理才可以被嵌入。水印的信息量也不能超過嵌入算法在源圖像中的容量上限。在不進(jìn)行預(yù)處理的情況下，水印圖形與原始圖像大小的比值越小，水印嵌入的質(zhì)量就越好。

2.2 嵌入位置選擇

嵌入位置的選擇由兩方面構(gòu)成：一是空域中的位置選擇，即選擇將水印信息嵌入在哪些像素中，對(duì)于塊水印，還涉及塊大小的選擇；二是頻域中位置的選擇，即選定一個(gè)性能好、具有較好魯棒性、嵌入水印后對(duì)原圖影響較小的的頻率位置[5]。一般而言，對(duì)圖像進(jìn)行分塊時(shí)，分塊是等寬高的。本文在設(shè)計(jì)水印時(shí)，使用了等寬高的水印，所以如果不作特殊處理，只能對(duì)寬高相等的源圖像進(jìn)行處理。若要設(shè)計(jì)針對(duì)不同分辨率的圖像均可處理的程序，則需要對(duì)源圖截取一個(gè)等寬高的部分，然后對(duì)該部分進(jìn)行水印嵌入操作。水印信息嵌入的頻域位置影響著圖像經(jīng)過基本壓縮的魯棒性，選擇適當(dāng)?shù)那度胛恢脤?duì)圖像質(zhì)量及水印信息至關(guān)重要。

圖像經(jīng)離散余弦變換的能量大多集中于低頻和直流部分，而高頻分量則明顯較少。在低頻或直流分量中添加水印信息，其較大的幅度使得其提取時(shí)的信噪比更高，更有利于水印提取。并且，有損圖像壓縮算法（如JPEG、MPEG）對(duì)該低頻信息的改動(dòng)較少，加在低頻或直流區(qū)域的水印能夠有效地抵御有損壓縮攻擊。此外，人類視覺主要集中在低頻頻段，攻擊者在破壞水印的過程中，會(huì)引起圖像質(zhì)量嚴(yán)重下降，因此在該頻段中嵌入水印有利于阻止攻擊者對(duì)水印發(fā)起攻擊[6]。

2.3 水印嵌入算法設(shè)計(jì)

塊離散余弦變換域變換算法有很多變種，在實(shí)際設(shè)計(jì)時(shí)往往會(huì)根據(jù)實(shí)際使用情況加以修改，因此不盡相同。本系統(tǒng)采取的算法是：設(shè)原始圖像I為一個(gè)M×N像素大小的RGB彩色或者灰度圖像，J是P×P像素大小的二值灰度圖像水印。如果是RGB彩色圖像，則需提取其某個(gè)顏色的值。該算法具體描述為：

（1）首先確定分塊系數(shù)K，該系數(shù)通常是一個(gè)指定的值，但在通過Matlab實(shí)現(xiàn)數(shù)字水印的過程中，為了能夠體現(xiàn)通用性和對(duì)不同圖像的適應(yīng)性，K應(yīng)該由程序計(jì)算得出一個(gè)恰當(dāng)?shù)闹担员隳軐⑺〖虞d在各種分辨率和寬高比的圖像中去[7]。本設(shè)計(jì)中令A(yù)為M和N的最小值，設(shè)定K=A[]P。

（2）對(duì)圖像I進(jìn)行分塊，將原圖中A×A的區(qū)域，分割成（A/K）×（A/K） 個(gè) K×K大小的塊Bm，n，0

（3）對(duì)每一個(gè)分塊進(jìn)行二維離散余弦變換運(yùn)算，得DBm，n。

（4）選定其中一個(gè)中低頻分量位置i，將水印信息添加至其中，添加過程可表達(dá)為：

DB'm，n（i）=DBm，n（i）×J（m，n）×scale

其中scale為縮放系數(shù)，該值一般取0.01～0.02。

（5）對(duì)DB'm，n做離散余弦反變換，得IDBm，n。

（6）將分塊的IDBm，n重新拼合成帶水印圖像的A×A部分，再將其余未參與水印嵌入部分的原圖復(fù)制整合，即完成圖片的水印嵌入。

如果原圖像是彩色圖像，則要將其它兩種顏色分量處理后進(jìn)行合并。

在主界面上瀏覽輸入源圖像和水印圖像，設(shè)置分塊系數(shù)為5，點(diǎn)擊“嵌入水印”，結(jié)果如圖1所示。

2.4 水印提取算法設(shè)計(jì)

與嵌入算法對(duì)應(yīng)，水印要通過檢測(cè)操作才能發(fā)揮其應(yīng)有作用。提取算法和嵌入算法很相似，且其中很多參數(shù)必須和嵌入時(shí)保持高度一致，才能保證準(zhǔn)確提取水印。

由于該水印設(shè)計(jì)之初就為明水印，因此進(jìn)行水印檢測(cè)時(shí)必須有未加水印的源圖像參與。根據(jù)上述已設(shè)計(jì)出的嵌入算法，確定對(duì)M×N像素尺寸、分塊系數(shù)為K的帶水印圖像X進(jìn)行提取，算法具體描述為：

（1）對(duì)帶水印的圖像X進(jìn)行分塊，將原圖中A×A區(qū)域，即將原圖取其等寬高的區(qū)域，分割成（A/K）×（A/K） 個(gè) K×K大小的塊XBm，n，0

（2）對(duì)XBm，n每一個(gè)分塊進(jìn)行二維離散余弦變換運(yùn)算，得DXBm，n。對(duì)IBm，n每一個(gè)分塊進(jìn)行二維離散余弦變換運(yùn)算，得DIBm，n。

（3）生成一個(gè)（A/K）×（A/K）大小的空白矩陣空間Y。

（4）依據(jù)嵌入水印時(shí)設(shè)計(jì)好的嵌入空間位置和頻域位置遍歷全圖，對(duì)源圖和帶水印圖像進(jìn)行比較，若水印圖像在元素較大位置，則置水印該位置為1，否則置為0。

在主界面上瀏覽輸入待檢測(cè)圖像，點(diǎn)擊“檢測(cè)水印”，結(jié)果如圖2所示。

3 水印攻擊

水印經(jīng)常會(huì)遭到各種類型的攻擊，因此水印必須有能力對(duì)抗此類攻擊。攻擊抵抗能力是對(duì)水印系統(tǒng)性能評(píng)估的一個(gè)重要指標(biāo)，即魯棒性。本文設(shè)計(jì)的攻擊實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖3所示。

3.1 JPEG壓縮

為方便圖像在互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行傳播或者節(jié)約存儲(chǔ)空間，圖片往往會(huì)被壓縮。最常見的圖像壓縮算法是JPEG壓縮，該算法可以非常有效地縮小圖片數(shù)據(jù)量、節(jié)約存儲(chǔ)空間，但這是一種有損壓縮算法，將不可逆地?fù)p壞圖像的視覺效果，同時(shí)也對(duì)圖像中的水印造成影響。由圖4可知，本算法對(duì)JPEG壓縮攻擊的魯棒性較好，即使經(jīng)過質(zhì)量系數(shù)50的嚴(yán)重壓縮后，水印圖像仍然可以辨別。同時(shí)也可以看出，質(zhì)量系數(shù)越低的JPEG壓縮，對(duì)水印的影響越大。

3.2 噪聲攻擊

圖片在通信過程中，往往會(huì)因?yàn)橥ㄐ胚^程而加入噪聲，因此水印往往要對(duì)這些噪聲具有魯棒性。實(shí)驗(yàn)中一般采取添加高斯噪聲、椒鹽噪聲的方式，攻擊的檢測(cè)結(jié)果如圖5所示。噪聲攻擊后，水印雖然有圖像質(zhì)量上的損失，但是人眼仍然可以識(shí)別，即使加強(qiáng)噪聲的強(qiáng)度，使用統(tǒng)計(jì)方法也可以檢出水印。

4 結(jié)語

離散余弦變換域數(shù)字水印是目前應(yīng)用最廣泛、研究最多的圖像水印方案，其計(jì)算簡(jiǎn)單、算法清晰明了，通過結(jié)果測(cè)試可知離散余弦變換域水印各方面性能良好。同時(shí)，選擇在低頻部分嵌入水印，利用圖像的離散余弦變換的能量多集中于低頻部分的特點(diǎn)，保證了水印的信噪比，同時(shí)也能較好地在JPEG壓縮等主要針對(duì)高頻部分的有損壓縮攻擊中表現(xiàn)出較好的魯棒性。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的可視化應(yīng)用平臺(tái)為開發(fā)者提供了良好的研究環(huán)境。

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（責(zé)任編輯：孫 娟）