DCT域大容量鲁棒数字水印

耿 芸,张贵仓,柴 智

(西北师范大学数学与信息学院,兰州730070)

数字水印技术作为内容认证和版权保护的一种重要手段,得到了广泛的关注,应用范围也越来越多,成为信息隐藏技术的一个研究热点。数字水印的嵌入位置由空域发展到变换域,变换域水印的引入大大提高了水印的鲁棒性和安全性。水印的嵌入信息也由简单的随机序列发展到有实际意义的版权信息等,使得数字水印的应用范围越来越广[1]。用于版权保护的数字水印要求有很强的鲁棒性和安全性,一般称为鲁棒性水印。基于变换域的数字水印技术往往采用类似于扩频的图像技术来隐藏水印信息。这类技术一般基于常用的图像变换(基于局部或是全局的变换),这些变换包括离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)、傅氏变换(DFT或FFT)、傅立叶-梅林(Fourie-Mellin)变换以及哈达马变换(Hadamard transform)等等。基于分块的DCT是常用的变换之一,这是因为DCT域的方法计算量较小,且与国际流行 的数据压缩标准(JPEG,MPEG,H 261/263)兼容,便于在压缩域中实现,是目前的主流变换[2]。嵌入的水印信息必须足以表示多媒体内容的创建者或所有者的标志信息等,水印的容量较大时能够保证信息的安全性。尤其是隐蔽通信领域的特殊性,对水印的容量需求很大。DCT域二值水印的研究已经较为深入,这主要是因为它具有较高的鲁棒性,但是其算法一般嵌入容量较小[3,4]。文献[5]表明,在将载体图像变换域中的部分系数代替时,图像能够保证较好的图像质量且水印具有较高的鲁棒性。但是常规的变换域水印仅在8×8分块中嵌入一个数据,笔者为了提高水印容量,我们在每个8×8分块嵌入4个数据,这样就可以在不明显降低图像质量的情况下大大提高隐藏水印的信息量。

1 灰度水印的嵌入和提取

1.1 灰度图像水印的嵌入

由于DCT高频系数在常见的图像处理过程中都会被优先破坏,使得嵌入水印的鲁棒性较差,而低频系数的修改又容易导致水印的不可见性比较差,因此综合考虑,将水印放在中频系数上[6]。

1)灰度水印包含的信息量非常大,为了能够将灰度水印隐藏到载体图像A(256×256)中,必须对水印图像进行压缩[6]。本文用离散小波变换的方法将水印图像进行变换,保留其低频分量B LL。

2)将载体图A分解成32×32个大小为8×8大小的块 A dct,并对每个分块进行 DCT变换为。

3)同样将水印低频分量B LL分解成2×2大小的块B LL1,并选择DCT中频系数中的4个中频系数用mB LL1替代为Adct2,其中m为强度系数。

4)对变换过后的A dct2进行逆DCT变换,即得到隐藏了秘密图像的新图像A*。

1.2 灰度水印的提取

水印的检测是水印嵌入的逆过程,具体检测步骤如下：

1)取嵌入水印的灰度图像A*(256×256),按照8×8的大小进行分块,然后对每一块进行离散余弦变换得到A*dct,分别提取每块中频相应的2×2元素矩阵。

2)将该元素矩阵进行变换为BLL2,将其他分量皆置为0得到相应的图像B*。

3)对图像B*进行逆置乱得到提取的水印图像。

2 实验仿真

本文以8位灰度图像Lena(256×256)作为原始载体图像,选取 8位灰度图像 Woman(128×128),对其进行置乱和二维小波分解。本文对水印的嵌入、提取和攻击进行了测试实验。利用峰值信噪比PSNR作为水印图像的客观评价标准,采用归一化相关系数NC(Normalized Cross-Correlation)作为提取水印与原始水印的相似性评价标准。实验结果如图1所示。实验发现,经本文方法嵌入灰度水印图像后的PSNR为41.215 dB,从图1中可以看出,含水印的图像保持了良好的图像质量。对嵌入的水印进行提取时发现,水印的提取效果比较好,主观识别较清晰,NC系数分别为0.9921。

图1 嵌入水印前后载体图像和水印图像

表1 攻击后提取效果

DCT变换将图像信号从时域变换到了频域,是广泛使用的有损数字图像压缩系统的核心步骤之一。因此DCT域水印的研究已经较为深入,这主要是因为它具有较高的鲁棒性。但是常见的DCT域水印为二值水印,这是因为常见的算法在 DCT域中添加的信息量有限。笔者采用对部分中频系数进行置换的方法大大提高了隐藏的信息量。本文中,每个DCT分块都能添加4个数据,因此可以将压缩的灰度图像添加到载体图像中而不降低图像的质量。

图像在使用和传输的过程中,经常会面临一些非恶意攻击,如图像在传送过程中的信道噪声、有损压缩、图像增强等;除此之外,也可能会受到一些恶意攻击,如图像剪切、涂改等操作。为了验证本文算法的鲁棒性,对嵌入水印后的图像进行了一些常规的攻击,以进行鲁棒性评估。本文中使用了Stirmark Version 4.0对含水印图像分别进行图像剪切和添加噪声等操作以后的实验结果如表1。从本文的仿真实验中也可以看出,该水印的在经受一系列攻击之后仍然能够较为清晰的提取出水印。

为了进一证明本算法的优越性,参考了两种具有代表性的文献进行了对比,列在表2中。

表2 与文献的水印特征比较

一般来说DCT域二值水印都具有较强的鲁棒性,但是嵌入容量都比较小如文献[7]。而隐藏大容量的灰度图像则一般不能在变换域进行,且不能实现盲提取,如文献[8]。从表中可以发现,相对于其他的几种水印算法,本文的算法在DCT域进行,且能够盲提取,将大容量和鲁棒性结合到了一起,因此具有明显的优越性。

上述的水印算法只在每个块中的4个DCT系数上进行了隐藏,事实上中频部分还有许多未知可以隐藏信息。但是由于隐藏的信息量较多的时候,会显著降低水印的不可见性,影响图像的质量。

3 结论

本文提出了一种基于 DCT域的灰度水印算法,此算法的特点是通过替换载体图像的部分中频DCT系数来隐藏信息,由于在每个8×8分块中嵌入了4个数据,使其嵌入容量大大提高。实验结果表明：该算法在变换域嵌入数字水印,对JPEG压缩、剪切和噪声这几种常见的攻击方式都有较好的鲁棒性,并且能很好地满足数字水印系统的不可见性。由于嵌入信息量大大提高,该水印算法对于在隐蔽重要的通信数据等特殊领域有着非常重要的应用价值。该算法的创新之处是在基于DCT域实现了大容量的灰度图像的信息隐藏,在不降低其透明性的情况下较大地提高了嵌入容量和鲁棒性,并且水印是可以盲提取的。嵌入的水印信息对媒体的所有权等具有证明作用,还有必要进一步在盲提取的情况下提高嵌入水印的信息量和水印的鲁棒性。因此下一步需要研究所选择的中频系数的个数和不同中频系数对图像质量和水印的鲁棒性及安全性的影响,并考察其在隐蔽通信领域中的应用。

[1] Li CT.Digital watermarking schemes for multimedia authentication[J].Digital watermarking for digital media,2005：30-51.

[2] 吴亚坤,邸春红.数字水印技术综述[J].辽宁大学学报(自然科学版),2010,37：202-206.

[3] 路玲,孙新德.基于图像子块DCT系数对的盲检测数字水印[J].郑州大学学报(工学版),2010,31：106-109.

[4] 王玲玲,胡社教.基于DCT系数量化的自适应数字水印算法[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2010,33：1198-1201.

[5] 孙圣和,陆哲明,牛夏牧.数字水印技术及应用[M].北京：科学出版社,2004.

[6] Hsu CT,Wu J L.Hidden signature in images[C]∥In Proceedings of ICIP,1996,3：223-226.

[7] 蒋华,张敏.一种新的LWT和SVD的灰度图像水印[J].计算机工程与应用,2010,46(11)：104-106.

[8] 瞿治国,金聪.一种稳健的可恢复双重数字水印技术[J].武汉大学学报(理学版),2007,53(3)：314-318.