基于通信技术的自适应数字水印算法
2015-12-20张友纯
张友纯,蒋 礼
(中国地质大学 (武汉)机械与电子信息学院,湖北 武汉430074)
0 引 言
目前,数字水印算法技术仍处于发展阶段,研究人员将各个不同领域的理论与数字水印相结合,但在研究中鲜少有人将通信技术全面的融入其中[1,2]。
扩频技术起源于通信系统,是一种信息处理技术,具有抗干扰能力强和保密性好等特点,运用在数字水印时,可以大大提高算法的鲁棒性和安全性[3-6];交织技术作为一种编码技术,可以将相邻比特广泛分散到数据序列中,提高突发错误的容错率。以上两种技术运用于数字水印时,在鲁棒性和安全性等方面都有着良好的性能。此外,基于人类HVS的特性可知,图像的纹理越复杂,人类视觉对图像轻微的变化就越不敏感[7-9],因此,在算法中根据纹理特性来进行自适应嵌入,也可以兼顾算法的隐蔽性和鲁棒性。
1 鲁棒性数字水印算法设计
选择灰度图像作为载体图像,二值图像作为水印图像,采用离散余弦变换在DCT 域中将水印嵌入到中频系数上,嵌入前对水印进行预处理,以提高水印算法的鲁棒性。具体实现过程如下:
1.1 水印图像预处理
为了消除水印图像在时域中的相关性,对水印图像采用通信技术中的内容进行预处理,其中包含了扩频技术和交织编码。首先将水印图像处理成大小为32*32的二值水印,再进行重采样,接下来生成长度为8的伪随机码并存放到密钥1中,将PN 码和重采样后的序列进行异或,得到扩频水印。此时,水印图像将被扩展成大小为32*256的矩阵进行存储,存满后采用交织编码将扩频水印进行置乱,对矩阵中的数据按列依次取出,并重新排列,即可以得到交织水印。
1.2 载体图像分析
基于人类的HVS 特性,当载体图像中存在复杂纹理时,可适当增大嵌入强度用来提高算法鲁棒性。基于以上原理,首先将载体处理成大小为256*256的灰度图,之后对图像8*8分块计算方差,再求所有方差均值作为阈值,最后将方差和阈值比较,根据判断结果选择嵌入强度,并将值存入到密钥2中。
1.3 水印的自适应嵌入
水印的自适应嵌入作为算法的核心内容,它要解决两个关键的问题。一方面,如何均衡隐蔽性和鲁棒性;另一方面,在被攻击后,如何高度还原水印信息。基于这两个问题,嵌入步骤如下:
(1)对载体图像进行8*8 分块二维离散余弦变换,N*N矩阵二维DCT 公式如下
(2)按Zig-zag排列得到DCT 系数,则第一行第一列为直流系数,按照Z形排列,依次为低频分量、中频分量和高频分量,其中选择中频部分存入到密钥3中。选择中频系数作为嵌入部分的原因如下:DCT 系数中直流和低频分量携带了较多能量,可以保证鲁棒性但不能得到很好的隐蔽性;高频系数代表着图像的细节,可以保证隐蔽性但不能保证鲁棒性;因而,中频系数是嵌入水印的最好区域,其具有容量大、抗干扰性强的特点,可以集隐蔽性和鲁棒性为一体。
(3)选择水印信息按位自适应嵌入到DCT 中频系数中。一次选择8 位水印信息,其嵌入强度为存储在密钥2中的值,嵌入规则依照乘性自适应规则完成。
(4)结束所有信息嵌入后,将载体图像分块进行二维离散余弦逆变换,得到含水印的载体图像,完成水印的嵌入过程。N*N 矩阵二维IDCT 公式如下
1.4 水印的提取
水印的提取实际上是水印嵌入的逆过程,而为实现盲水印算法,提取过程如下:
(1)对经过传输的含水印图像进行8*8分块DCT 变换,得到DCT 系数矩阵;
(2)从密钥3里提取中频系数,与步骤 (1)中得到的系数进行比较,以恢复经交织的扩频水印;
(3)对水印进行解交织和解扩频,其中解扩频所用到的PN 码从密钥1中提取。
2 算法的性能评价
在进行算法性能评价时,使用水印图像的峰值信噪比PSNR值和归一化相关系数NC 值进行测试。为了全面的评价本文提出的算法,进行了以下3个方面的测试:①基于本文提出的算法,测试各种攻击情况下算法的性能。如,噪声攻击、剪切攻击等。②基于不同的传统典型数字水印算法,使用相同的载体、水印和攻击方法,进行对比测试。③使用不同的载体图像进行类比测试,评价算法的普遍适用性。
2.1 基于lena的算法评价
算法中原始载体图像为lena、水印图像为watermark,如图1、图3所示。完成了水印嵌入的载体图像如图2 所示,嵌入水印后的载体图像PSNR 值为99.2482,即表示出嵌入水印后载体图像发生了细微的变化。当含水印的载体图像进行理想传输时,恢复出的水印如图4所示。
图1 原始载体图像
图2 含水印的载体图像
图3 原始水印图像
图4 提取的水印图像
以上讨论的是无攻击的理想传输,下面将给出对不同攻击下算法的性能评价 (见表1)。其中,峰值信噪比PSNR 为Inf时,在MATLAB中代表无限大,且PSNR 值越大,表示算法的性能越好;归一化相关系数NC,其值越趋近于1,代表算法的性能越优。
表1 不同攻击情况下本文算法的性能
表1基于以256*256的lena图为载体图像,以32*32的图作为水印图像的数字水印算法,评估结果为:算法具有很好的隐蔽性,设计的一系列抗攻击步骤,对噪声攻击、低通滤波攻击、剪切攻击等有很好的鲁棒性。此外,算法实现了盲提取,进一步具有了可实现价值。
2.2 典型算法的对比测试
选取国际上较流行的DCT 中频域数字水印算法,其可代表数字水印当前发展的一般水平:
(1)基 于Cox 的 思 想 提 出 的 算 法[10](以 下 简 称 基 于Cox的算法);
(2)基于交换的思想完成盲提取的一种数字水印算法[11](以下简称基于交换的算法)。
对比测试不同攻击下不同算法提取出的水印的NC 值,结果见表2。
表2 对比测试不同攻击情况下算法的性能
分析表2可知:在与传统的典型DCT 中频域算法比较时,本文提出的算法具有良好的鲁棒性,尤其是当引入了交织技术,在剪切攻击和旋转攻击两种几何攻击上,算法表现出了相当的优越性。
2.3 不同载体图像的类比测试
选取数字图像处理中较流行的3幅典型图像,如图5~图7所示,隐蔽性测试结果如图8~图10所示。
对不同载体图像采用相同攻击进行鲁棒性测试,测试结果见表3。
图5 lena图像
图6 baboon图像
分析表3可知:即算载体图像不同,本文研究的水印算法仍具有良好的性能,包括隐蔽性和鲁棒性。尤其当原始载体图像分辨率越高,则算法可以获得越好的鲁棒性。
图7 camera图像
图8 含水印的lena图
图9 含水印的baboon图
综上所述,在算法的性能评价测试中,引入的扩频技术可以提高鲁棒性,引入的交织编码可以提高突发错误的容错率,有效的抵抗剪切攻击,引入的纹理分析自适应嵌入技术可以加大嵌入强度,同时提高隐蔽性和鲁棒性。这些技术都使得设计的算法实用性强且安全性高。
图10 含水印的camera图
表3 不同载体图像的鲁棒性测试 (NC值)
3 结束语
针对信息安全中数字水印技术的研究,设计了一种DCT 域中基于通信技术的自适应鲁棒性数字水印算法。选择合适图像分别作为载体和水印,采用二维数字离散余弦变换将水印嵌入在中频系数中,并运用密钥实现了盲提取。其中分析载体时,运用纹理掩蔽性技术将水印进行自适应嵌入,分析水印时,采用伪随机码对水印进行扩频,采用交织编码技术进行置乱。对算法进行攻击测试结果表明,在保证不降低图像质量的同时算法具有较强的鲁棒性和安全性;但设计的算法中,仍然不能抵抗大角度的旋转攻击,为了使算法更好的运用在网络安全中,抵抗几何攻击将是以后继续深入研究的方向。
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