基于分塊dct的自適應(yīng)擴(kuò)頻水印算法

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1、基于分塊DCT的自適應(yīng)擴(kuò)頻水印算法摘要：本文提出了一個(gè)利用塊分類的DCT域自適應(yīng)擴(kuò)頻圖像水印算法。嵌人的水印是一個(gè)可視二值圖像，用兩個(gè)不相關(guān)的偽隨機(jī)序列分別代表水印信息中的0和1，從而達(dá)到擴(kuò)頻的目的。將擴(kuò)頻后的水印信號(hào)，嵌入到分塊DCT域的中低頻段系數(shù)中的過程中，充分考慮到了局部圖像的復(fù)雜度，能夠自適應(yīng)地調(diào)整嵌入強(qiáng)度，提取水印信號(hào)無需使用原始圖像。仿真實(shí)驗(yàn)表明：圖像經(jīng)過JPEG有損壓縮、低通與中值濾波和剪切等圖像處理操作后仍是穩(wěn)健的。關(guān)鍵詞：分塊DCT擴(kuò)頻HVS圖像水印算法1引言數(shù)字水印技術(shù)是指在宿主數(shù)字媒體（圖像、聲音、視頻）等中嵌入一定

2、量的數(shù)字信息，例如作者的電子簽名、日期、公司圖標(biāo)等，用以證明作品的所有權(quán)，并可作為起訴非法侵權(quán)的證據(jù)，從而保護(hù)作品原創(chuàng)者的合法利益。數(shù)字水印技術(shù)不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)加密，其目的不是限制對(duì)數(shù)據(jù)的存取，而是保證嵌入的數(shù)據(jù)不可侵犯和可恢復(fù)。其基本要求有：透明性，是指在宿主數(shù)字媒體中嵌入一定量的數(shù)字水印信息后，不會(huì)引起原媒體明顯的降質(zhì)現(xiàn)象，隱藏?cái)?shù)據(jù)不易察覺，即無法人為地看見或聽見；魯棒性，是指數(shù)字水印必須對(duì)施加于宿主媒體的各種變換操作（如有損壓縮、濾波和剪切等）具有免疫性，即水印信息不能因?yàn)槭┘佑谒拗髅襟w的某種變換操作而丟失；安全性，是指數(shù)字水印能夠抵

3、擋各種蓄意的攻擊，很難被他人所復(fù)制和偽造，只要其不知道控制該算法的密鑰。2已有的基于DCT域的圖像水印算法分析較早利用分塊DCT的水印技術(shù)是Koch.E、Zhao.J的文章[1]，他們的水印方案是用一個(gè)密鑰隨機(jī)的選擇圖像的一些分塊，在頻域的中頻上稍稍改變一個(gè)三元組來隱藏二進(jìn)制序列信息。這種方法對(duì)有損壓縮和低通濾波是穩(wěn)健的。Cox等[2]提出了著名的基于圖像全局變換的數(shù)字水印技術(shù)，該方案對(duì)整個(gè)圖像作離散余弦變換(DCT)，然后將水印嵌入到預(yù)先設(shè)定的低頻分量中，水印信號(hào)由高斯分布的實(shí)數(shù)序列組成，算法不僅在視覺上具有不可察覺性，而且穩(wěn)健性也非常好

4、，可經(jīng)受JPEG壓縮、濾波、剪切等攻擊。Barni等[3]提出一種利用HVS掩蔽特性的基于DCT的水印算法，在水印嵌入階段，對(duì)的圖像進(jìn)行的DCT變換，對(duì)DCT系數(shù)按Zig-Zag掃描重新排列為一維向量，留下向量中開始的L個(gè)系數(shù)不作修改，對(duì)第L個(gè)系數(shù)后面的M個(gè)系數(shù)進(jìn)行修改以嵌入水印。黃繼武等人[4]在對(duì)DCT系數(shù)DC和AC分量的定性和定量分析的基礎(chǔ)上，指出DC分量比AC分量更適合嵌入水印，嵌入DC分量的水印具有更好的穩(wěn)健性，并提出了一個(gè)利用DC分量的自適應(yīng)算法。以上算法至少有以下兩個(gè)缺點(diǎn)：①在水印提取過程中使用了原始圖像，這一點(diǎn)在實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)

5、境中很難做到；②只能給出水印存在有無的回答，在許多應(yīng)用場(chǎng)合要求水印是有意義的，如一個(gè)二維圖像(商標(biāo)、印鑒等)。顯然，這種有意義的水印所包含的信息量、可感知性、可辯識(shí)性及保密性，是無意義的偽隨機(jī)噪聲所不能比擬的。本文在研究了前人算法的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)利用塊分類的DCT域自適應(yīng)擴(kuò)頻圖像水印算法，嵌入的水印是一個(gè)可視二值圖像。用兩個(gè)不相關(guān)的偽隨機(jī)序列分別代表水印信息中的0和1，從而達(dá)到擴(kuò)頻的目的，將擴(kuò)頻后的水印信號(hào)，嵌入到分塊DCT域的中低頻段系數(shù)中。在嵌人過程中充分考慮到了局部圖像的復(fù)雜度，能夠自適應(yīng)地調(diào)整嵌人強(qiáng)度，水印檢測(cè)算法不需要原始圖像

6、，實(shí)現(xiàn)了盲檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)表明：圖像經(jīng)過JPEG有損壓縮、低通與中值濾波、剪切等圖像處理操作后仍是穩(wěn)健的。3數(shù)字水印嵌入算法具體步驟本文算法基本框圖如圖1所示，以下對(duì)各步驟作詳細(xì)介紹。圖1水印嵌入算法框圖3.1原始圖像分塊設(shè)原始圖像為f(x,y)，首先將f(x,y)分割為互不覆蓋的8×8子塊，記為Bm={fm(i,j)，0≤m=0,1,...,M-1≤7｝m=0,1,...,M-1，對(duì)Bm進(jìn)行DCT變換，得到：＝＝DCT｛，0≤≤7｝m=0,1,...,M-1（1）3.2基于視覺掩蔽特性的塊分類本文借鑒黃繼武等[5]提出的算法，水印的嵌入過程

7、可以看成在一個(gè)強(qiáng)背景（原始圖像）上疊加一個(gè)弱信號(hào)（數(shù)字水?。灰盘?hào)低于HVS的對(duì)比度門限，視覺系統(tǒng)就無法感覺到信號(hào)的存在。根據(jù)HVS的對(duì)比度特性，該門限受背景照度，背景紋理復(fù)雜性和信號(hào)頻率的影響，一般說來，背景越亮，紋理越復(fù)雜，門限就越高。即可以嵌入更高強(qiáng)度的水印信號(hào)，根據(jù)圖像的局部紋理復(fù)雜性，盡可能提高嵌入水印的強(qiáng)度，這是提高水印穩(wěn)健性的有效辦法。為此，把圖像分為三類，以便疊加不同強(qiáng)度的水印分量。第1類（R1）平均灰度較低（暗），且灰度變化比較平滑，HVS對(duì)其中像素值的改變較為敏感，疊加的水印分量的強(qiáng)度最弱；第3類（R3）平均灰度較高

8、，且紋理復(fù)雜，HVS對(duì)其中像素值的改變敏感性最弱，疊加的水印分量的強(qiáng)度最強(qiáng)；余下的為第2類（R2）。設(shè)背景照度為I，根據(jù)ARGIN:1pt0pt;TEXT-INDENT:24pt