中的基于DWT-DCT变换强鲁棒性的数字水印算法的研究 DSP中的基于 变换强鲁棒性的数字水印算法的研究 1 引言 　　随着多媒体和网络技术的迅速发展与广泛应用，数字化媒体（如数字图像、数字视频和音频等）的 传输和获取变得越来越便捷，一方面促进了人类信息的共享，推动了社会的进步，而另一方面由于其极易复制 且复制后的媒体质量与原版几乎没有差异，因此也带来了数字多媒体的版权问题。数字水印技术作为版权保护 的重要手段而得到了广泛的研究和应用。 　　现有图像数字水印算法基本上可分为两类：空间域方法和变换域 方法。空域法通过直接改变图像某些像素的灰度值来嵌入水印，如LSB、扩展频谱等；而变换域方法先把图像做 某种变换，例如DCT、DWT，然后通过改变某些变换系数嵌入水印。随着JPEG2000和MPEG-4标准的建立， 　　　　1 引言引言 　　随着多媒体和网络技术的迅速发展与广泛应用，数字化媒体（如数字图像、数字视频和音频等）的传输和获取变得越来越 便捷，一方面促进了人类信息的共享，推动了社会的进步，而另一方面由于其极易复制且复制后的媒体质量与原版几乎没有差 异，因此也带来了数字多媒体的版权问题。数字水印技术作为版权保护的重要手段而得到了广泛的研究和应用。 　　现有图像数字水印算法基本上可分为两类：空间域方法和变换域方法。空域法通过直接改变图像某些像素的灰度值来嵌入 水印，如LSB、扩展频谱等；而变换域方法先把图像做某种变换，例如DCT、DWT，然后通过改变某些变换系数嵌入水印。 随着JPEG2000和MPEG-4标准的建立，目前大量的数字水印技术研究集中在DWT域，因为在DWT域嵌入水印可以提高水印 对最新图像压缩处理的攻击。但是在DWT域嵌入水印也有其弱点，例如抵抗缩放等几何形变攻击能力较弱。介绍了一种基于 DWT-DCT的可以抵抗几何形变的空域数字水印方法。此方法的缺点是嵌入的水印信息只能是英文字母，而且对部分字母识别 能力较差，水印抵抗JPEG压缩攻击的能力较弱。本文采用具有实际意义的汉字和二值图像作为水印，利用DCT生成可抵抗几 何形变的双重数字水印信息，并且嵌入DWT域低频区域系数矩阵，以提高其抵抗常见图像处理攻击的能力。经实验证明，该 方法对常见的攻击有较好的鲁棒性，同时满足了水印信息的不可见性。 　　　　2 水印的嵌入算法 水印的嵌入算法 　　水印嵌入算法的主要思想：为了提高水印的安全性，在水印嵌入前先进行混沌加密，然后将宿主图像经过DWT得到4个子 带：LL、LH、HL、HH，选择HL作为嵌入子带。为了使嵌入的水印可以均匀分布在HL子带，对HL子带分块进行DCT变换。将 水印嵌入DCT变换后的中频系数。这里采用经典的比较中频系数法进行水印嵌入，嵌入过程如图1所示。 该算法步骤如下： (1)对原始水印图像进行混沌置乱加密。置乱水印图像能增强水印算法的安全性。充分利用混沌序列对初值的敏感性高、安 全性强、密钥空间大的特点，对水印图像进行置乱。混沌序列由Logistic映射产生，按照Logistic映射式式(1)进行迭代，得到序 列： 式中，xn∈(0，1)，μ为分叉参数。 由Lyapunov指数的计算可知，当3．569 9≤μ≤4时，Lo-gistic映射处于混沌状态。研究表明，当且仅当μ=4时，映射具有最 强的混沌特性，所以在生成混沌序列时取μ=4。xn是实值序列，实值序列不利于计算机处理，通常需要对实值序列进行量化， 对xn进行量化得到二值序列Xn。 Logistic序列对初始值敏感，只要设定迭代次数、初始值，就可以得到很多伪随机序列，因此将初始值作为用户的密钥，利 用式(1)产生混沌序列混沌序列Xp。加密数字水印的方法很多，这里采用将水印图像W表示为向量形式Wp，P=1，2，… MxN。Wp作为明文空间，利用混沌序列Xp对水印图像进行加密，得到加密后的水印图像Vp： 

这里+执行异或运算。解密过程与加密相同，用加密后的水印和混沌序列进行异或运算。将x0=0．800 000 000 1作为用户 的密钥，图2为加密后的水印图像。混沌序列对初值极其敏感，即使密钥(初值)相差细微，也无法正确解密水印图像。 (2)对宿主图像进行一级DCT变换。得到4个子带LL、LH、HL、HH，为了兼顾透明性和鲁棒性，选择HL作为嵌入子 、带。 提取HL系数组成的矩阵A。 (3)对HL系数组成的矩阵A，按照8x8的大小进行分块。分成8x8的块是为了与JPEG压缩标准兼容。 (4)对分块后的矩阵进行DCT变换。 (5)对于DCT变换后的第i块系数，采用比较DCT中频系数法进行水印的嵌入。比较中频系数法的思想是：从中频区域选择两 个位置鼠Bi(v1,v1)和Bi(v2,v2)进行比较，下标i表示第i块。可嵌入22个中频系数，如图3所示。图中FL表示块的低频部分，FH 代表高频部分。FM是可选择嵌入的中频区域，因为嵌入FM区域可避免图像质量下降，而且能够提供较好的抗攻击能力。为获 得较好的抗压缩攻击性能，选择系数时可参考表1的JPEG量化表。选择的两个DCT系数应满足调整它们的大小不会导致载体 图像严重降质。因此要选择JPEG压缩算法中亮度量化值一样的系数。从表1能观察到系数(4，1)和(3，2)或(1，2)和(3，0)量 化值相等，较适合用来比较。 水印嵌入算法的具体实现：对于每一个8x8块，选择(4，1)和(3，2)一对系数，比较它们大小，确保满足式(3)，若不满足， 交换两个系数的值。ωi为第i块嵌入信息位的值。 为了提高鲁棒性，对算法做进一步改进。引入控制量α扩大两个DCT系数差值。引入α虽然会使图像退化。但能够降低检测 的误差。 当ωi=1，系数(4，1)大于系数(3，2)，且两者差值小于α时，按式(4)调整： 当ωi=0，系数(3，2)大于系数(4，1)且两者差值小于α时，按照式(5)调整： (6)对于嵌入水印信息后的第i块系数，进行IDCT变换。 (7)按步骤(5)、(6)对其他块进行水印的嵌入。 (8)进行IDWT变换，得到嵌入水印后的图像。 

　　　　3 水印的提取算法 水印的提取算法 　　本算法是盲水印算法，提取时无需水印图像的原宿主图像。提取水印是嵌人的逆过程，图4为水印的提取过程。 其步骤可描述如下： (1)对嵌入水印的图像进行DWT变换。 (2)选取HL子带，并将其分为8x8的块，进行DCT变换。 (3)按式(6)提取水印。 　　（4）按提取出的水印位重建水印图像，得到加密的水印。 　　（5）水印图像使用混沌密钥进行混沌解密，得到解密的水印。 　　（6）计算恢复出的水印信号和原水印信号的相似程度。 　　　　4 试验结果 试验结果 　　试验采用大小为512×512的宿主图像。经DWT一级变换后HL子带的大小为256×256。将选择的HL子带分成8×8的块，得 到1 024个块。使用这些块能嵌入1 024位水印位到宿主图像。则以32×32的二值图像作为水印嵌入到宿主图像。 　　　　4.1 在无攻击的情况下 在无攻击的情况下 　　图5是实验中应用的宿主图像和水印图像。图6a和图6b分别描述该算法嵌入水印后的图像和提取出的水印。为了检验该算 法的性能，将该算法和直接应用DCT相印嵌入的结果进行比较。图7为直接应用DCT进行水印嵌入后图像和提取的水印，可看 出，水印能够被正确从水印图像中提取，但直接应用DCT算法嵌入水印后的图像不可见性较低。 表2给出该法和单一DCT法的PSNT和NC值，从中看出在未受到攻击的情况下，两种算法的NC均为1。但本方法的峰值信噪 比更高，达到36．777 7 dB，因此图像的质量更好。 

　　　　4.2 在有攻击的情况下 在有攻击的情况下 　　为了测量该算法的不可见性和鲁棒性，对水印图像进行一些常见的攻击实验。包括高斯噪声、椒盐噪声、高斯低通滤波 器、JPEG压缩、旋转等攻击。实验结果见表3。在嵌入水印后的图像受到10％高斯噪声、10％椒盐噪声攻击的情况下，NC的 值仍然在0.9以上。当水印图像受到50％JPEG压缩攻击时，NC值接近1。从表中还能观察到该算法抗高斯低通滤波攻击的能 力较强，但抗旋转攻击能力较差，这是因为原始图像和水印图像的空间关系被打乱。 　　　　5 结束语结束语 对宿主图像先进行DWT变换，提取HL子带，接着对选择的HL子带计算DCT，将加密后的水印嵌入到DCT变换后的系数中。 该算法特点为：（1）原始水印经混沌序列加密，增加水印的保密性；（2）将水印嵌入到经DWT－DCT变换后的数据块，比 单一的变换域技术具有较好的不可见性和较强的鲁棒性能；（3）在嵌入过程中，采用比较中频系数法，并参考JEPG压缩模 型，提高水印的抗压缩能力；（4）水印的嵌入位置经大量试验选择在分块DCT域的中频段，可在鲁棒性和透明性之间得到较 好的协调；（5）水印检测无需原始图像，实现了盲检测。该算法可用于保护数字图像版权，具有一定实用价值。 　　本文提出一种新的基于联合DWT－DCT变换的数字图像水印算法，再将双重水印信息利用LAPLACE算子的图像边缘检测 功能嵌入小波域低频逼近系数矩阵的鲁棒数字水印改进算法。仿真结果表明，小波域的低频逼近系数矩阵不是水印信息的禁 区，将水印信息嵌入低频系数矩阵，可以更好地抵抗图像压缩；而仿射变换的利用提高了水印信息抵抗几何形变的性能。两者 的结合，不但能保证水印信息的鲁棒性，同时保证了水印信息的不可见性。同时也表明，本文所提出的方法有很强的抗常见图 像处理攻击的能力。对彩色图像，如果先进行分量变换，对变换分量后的某一通道或者多个通道进行小波分解，选取其低频区 域嵌入水印信息，同样可得到很好的效果。