基于离散余弦变换的数字水印算法研究与实现

池越 周亚同

【摘要】讨论了基于离散余弦变换的数字水印算法原理及其具体步骤，并通过仿真实验实现了数字水印的嵌入和提取，验证了算法的可行性。

【关键词】数字水印小波变换离散余弦变换

一、前言

数字水印作为信息隐藏的一项重要技术，已广泛应用于信息安全的多个領域之中。离散余弦变换（DCT）作为一种传统的算法，是数字图像处理和信号处理的一种正交变换，具有压缩比高、误码率等优点，将其应用于数字水印算法实现水印的前如何提取十分有效。

二、基于离散余弦变换的数字水印算法

从数字水印的不可见性出发，基于DCT域数字水印算法应将水印信息嵌入到原始图像的低频部分，但这样得到的水印图像无法抵御如JPGE压缩等有损压缩的攻击；如果从数字水印的鲁棒性角度出发，应将水印嵌入到原始图像的高频部分，但这样得到的水印图像与原始图像在视觉上会有明显的差别[2]。这里提出的基于离散余弦变换的数字水印算法，主要是将水印嵌入到图像DCT频域的DC分量上，因为这是对人类视觉感受比较重要的部分。算法在保证数字水印鲁棒性的前提下，考虑图像的HVS特性和自身特点，使数字水印的强度自适应于原始图像，进而保证了数字水印的不可见性。

基于DCT的数字水印算法是先将原始图像分割成8x8的块，依据HVS特性对块进行分类后，再对所有的块进行DCT变换。在DCT域中，根据各块的分类结果，将不同强度的水印分量嵌入到相应块的DCT系数当中。原始图像的分块示意图如图1所示，每个8x8块的DCT系数都按照的顺序进行排列。图像左上角的第一个系数为直流系数用DC表示，接下来排列的是低频系数，并且随着排列序号的越大对应的频率越高，图像右下角对应的是最高频率的系数。因此不难看出，DCT变换可以按照能量的大小将图像的频谱系数进行区分，这更有利于进行相应的频谱操作[3]。

三、基于离散余弦变换的数字水印算法的实现步骤

采用的水印信息是一幅64×64的二值图像，原始图像是512×512的lena图像。基于离散余弦变换的数字水印的嵌入算法具体步骤如下：Step1：读入并显示原始图像和水印图像；Step2：将原始图像分割成8×8的块，用坐标将需要隐藏的图像表示出来，并对每一块图像进行DCT变换；Step3：嵌入水印图像，如果水印图像值为1，则取，如果水印图像值为0，则取（其中为随机矩阵）；Step4：将水印信息嵌入原始图像的所有块中，并对嵌入后的图像进行IDCT变换；tep5；显示嵌入水印后的图像。

基于离散余弦变换的数字水印提取算法是水印嵌入算法的逆过程，具体步骤如下：Step1：读出嵌入水印后的图像。Step2：将读入的图像分成8×8的块，并对每一块图像进行DCT变换；Step3：读出嵌入水印图像时和的信息，即嵌入的水印图像信息；Step4：读出并显示提取出的水印图像。

四、水印嵌入提取实验结果

采用的原始图像是256×256的lena图像如图2，水印信息是一幅32×32的二值图像如图3。

经DCT变换后生成嵌入水印图像，图4为嵌入水印后的图像，根据人的视觉特性，可以观察出水印嵌入之后对原始图像在视觉上变化甚微。具有良好的透明性。水印的提取和嵌入是相反的过程。图5为提取后的水印图像与原水印图像的比较。

五、结论

数字图像水印技术的核心是将数字水印信息嵌入到图像中，同时保证所加水印的不可见性。通过对基于DCT变换数字水印算法的研究实验发现，算法嵌入后的水印图像具有很好隐蔽性，并可以顺利的提取水印，提取出的水印与原水印相似度很高。

参考文献

[1]刘为超.基于小波的数字图像认证水印研究：[学位论文]，西安：西安电子科技大学，2005

[2]孙圣和，陆哲明.数字水印处理技术.电子学报，2000（8）：85～90

[3] CT Hsu，JL Wu. Hidden Digital Watermarks in Images[J] .IEEE Transactions on Image Processing， 1999，8（1）：58～68