人类视觉特性的数字水印新方案

王玮， 石胜辉

(1. 重庆邮电大学 移通学院， 重庆 401520;2. 重庆理工大学 光电信息学院， 重庆 400054)



人类视觉特性的数字水印新方案

王玮1， 石胜辉2

(1. 重庆邮电大学 移通学院， 重庆 401520;2. 重庆理工大学 光电信息学院， 重庆 400054)

摘要：通过分析人类视觉特性，设计一种基于人类视觉特性、图像亮度特征及图像纹理特征的水印嵌入新方案.文中方案充分利用人类视觉特性，将水印信息嵌入到图像亮度较大和纹理复杂的区域.测试结果表明：文中方案具有较高的透明性和较强的鲁棒性.

关键词：人类视觉系统； 韦伯-费赫涅尔系数； 亮度特征； 纹理特征

一般认为数字图像水印技术应具有安全性、透明性(不可见性)、鲁棒性.透明性和鲁棒性实际上构成了一对基本矛盾，增大水印的嵌入强度可增强鲁棒性，但大强度的嵌入水印信息，则可能降低被保护载体图像的透明性，使其使用价值大打折扣；如果为了保持良好的透明性,降低水印嵌入量或在图像的高频部分嵌入水印等，但又会减弱水印的鲁棒性[1-4].冯祥斌等[5]将P-Fibonacci加密算法用到数字图像水印技术当中，提高了水印信息的嵌入量，增强了水印信息的鲁棒性，但基于P-Fibonacci加密算法的数字水印具有算法复杂、运算量大及在具体应用中实效性差的特点.因此，在数字图像水印技术中，人们往往借助于人类视觉特性解决这对矛盾.本文提出人类视觉特性的数字水印新方案.

1人类视觉特性

1.1亮度掩蔽特性

图1　人眼亮度感觉特性Fig.1　Brightness sensory properties of the HVS

研究发现，人眼在观察事物时所获得的亮度感觉与背景亮度有较大关系，且人眼察觉亮度变化的能力有限.人眼亮度感觉特性，如图1所示.由图1可知：保持P1的亮度不变，让P2的亮度从B缓慢递增至B+ΔBmin，直到眼睛刚刚觉察到两者的亮度有差别为止.此时，可认为在亮度B下的亮度感觉差了一级.用这种方法，可以求出在其他亮度下的主观亮度感觉级数.以上实验说明了以下2点.

1) 只有两者亮度差达到ΔBmin(可见度阈值)时，人眼才能感觉P1和P2两个画面亮度差别.由于ΔBmin不是无限小量，所以人眼察觉亮度变化的能力是有限的.

2) 可察觉的最小亮度差ΔBmin因背景亮度B不同而不同.但在一个均匀亮度背景下，ΔBmin/B是相同的，并等于一个常数ξ.ξ=ΔBmin/B称为相对对比灵敏度阈或韦伯-费赫涅尔系数.随着环境的不同，ξ的值通常在0.005～0.020范围内变化. 当背景亮度很高时，ξ的值可增大至0.050[6].

人眼对不同亮度具有不同的敏感性，在平均亮度低的区域，亮度的少量变化就容易被人眼觉察，而在平均亮度大的区域，人眼对亮度误差敏感度低[7].人眼的这种特性叫着亮度掩蔽特性，该特性为水印的嵌入提供了前提，只要嵌入水印之后图像的亮度改变在ΔBmin内，那么就不可能被人眼察觉.

1.2纹理掩蔽特性

研究表明：在图像平滑区域，少许的图像信息改变就能被人眼察觉，而在纹理复杂的区域，即便加入较多的干扰噪声，也不容易被感知，这种特性称为纹理掩蔽效应.该特性促使人们将更多的水印信息嵌入到载体图像纹理更复杂的区域.

2嵌入强度的确定

2.1亮度因子的确定

亮度因子是指根据人眼的亮度感觉特性和载体图像、水印图像本身的亮度信息而确定的在载体图像中嵌入水印的强度系数.亮度因子可根据韦伯-费赫涅尔系数确定，即

(1)

在背景亮度B确定的情况下，ξ为确定值，ΔBmin为人眼可察觉的最小亮度差,也即是嵌入水印后允许图像亮度变化的最大值.由于水印信息ΔBmin是载体图像本身的亮度值B的函数，而实际嵌入载体图像中的是一定强度的水印图像，所以需要将ΔBmin转变为水印图像的亮度值的函数.

设水印的亮度为B′，那么ΔBmin=Bξ=B′ξ′.由此可得ξ′=Bξ/B.′其中:ξ′为嵌入水印的亮度因子，它由载体图像和水印图像的亮度共同决定.由于ξ通常在0.005～0.020范围内变化，结合多次实验，亮度因子可根据原始图像的亮度分级设为

(2)

在已知载体图像亮度B，水印图像亮度B′情况下，就可以容易得出嵌入水印的亮度因子ξ′.

图2　经2层小波分解结构图Fig.2　Two stages wavelet transform

2.2纹理因子的确定

经2层小波分解结构图，如图2所示.纹理因子是指根据纹理掩蔽特性而确定的在原始图像中嵌入水印的强度系数.为了表征一幅图像中纹理特征的强弱，在参考文献[8-9]的基础上，借助图像小波变换后高频能量与低频能量的比值ξ″表示,即ξ″=(eHL1+eHH1+eLH1)/eLL2.其中：en为第个n频带的能量.

3水印嵌入与检测

首先,计算图像的亮度因子ξ′，根据亮度嵌入一定强度的水印，其嵌入算法为

(3)

式(3)中:B为载体图像的亮度;Bw为水印图像的亮度;B′为嵌入水印之后的载体图像亮度.由于采用的是线性小波变换，所以有

(4)

式(4)中:DWT[·]为小波变换；I为载体图像的小波系数；W为水印经小波变换之后的系数；I′为嵌入水印后的小波系数.

根据第一步嵌入水印之后的图像I′确定纹理强度因子ξ″，并以此为依据，再次嵌入水印，其嵌入算法表达式为

(5)

将式(4)代入式(5)有

(6)

式(6)中:I″为经过两次嵌入水印之后的图像小波系数;α为整个过程中水印嵌入强度，令α=ξ′+ξ″.

水印嵌入有以下5个步骤：1) 将载体图像分成与水印图像等大的图像块；2) 对载体图像块及水印信息做两层小波分解，记为I和W；3) 根据小波变换后的系数I，确定纹理强度因子ξ″；4) 将水印图像嵌入到各块载体图像中的对应位置；5) 将结果做逆变换，得到含水印图像.

根据式(6)，容易得到水印的检测(提取)公式，即

(7)

式(7)中:I″，I分别为可疑图像和原始未嵌入水印图像经两层小波变换后的系数

表1　算法透明性评估

4实验分析

采用的宿主图像为数字图像处理领域常用测试图Lena,Babara,Peper等灰度图像，其大小为512px×512px，水印图像为自做的128px×128px的“移通学院”灰度图像.

4.1算法透明性评估

峰值信噪比(RSN)描述了算法的透明性性，峰值信噪比越大，透明性越高.通常RSN≥30dB时，视觉上就感受不到嵌入水印前后的差异.文中算法的透明性评估，如表1所示.由表1可知：人眼无法察觉含水印图像与原载体图像的差别，表明该水印嵌入算法具有很好的主观透明性；不同测试图中的RSN都较大，说明采用文中算法嵌入水印对载体图像扭曲较轻.

4.2算法鲁棒性评估

图像处理领域通常用检测出的水印与初始水印的相似度衡量水印算法的抗攻击能力(即鲁棒性)，相似度越高，水印系统鲁棒性越高.采用归一化相关系数(NC)表示相似度.

压缩攻击亦是数字水印领域中一种常见攻击方式，为了检测算法的抗压缩攻击，分别对含水印图像实行不同程度的压缩攻击，并与文献[10]算法对比，如表2所示.由表2可知：即使将含水印图像压缩到30%，也能够较好地重构水印，重构水印与原始水印的相似度为0.906 8；与文献[10]方法对比可知，文中算法的抗攻击能力明显优于文献[10]方法，这说明算法具有较强的抗JPEG压缩的能力.

表2　抗压缩攻击对比

为检验算法的抗噪声污染能力，分别向含水印图像中加入不同强度的椒盐噪声和高斯噪声，其检测结果，如表3所示.由表3可知：在含水印图像中， 即使加入强度为0.05的椒盐噪声， 也能检测到较好的水印信息，其NC值可大于0.7；同时，文中算法对高斯白噪声也有较好的抵抗能力；与文献[10]比较，文中讨论的算法在抗攻击方面具有明显的优势.

表3　椒盐噪声与高斯噪声污染

续表

5结束语

通过分析人类视觉特性，设计一种新的数字水印方案，该方案充分利用载体图像的亮度、载体图像的纹理、水印图像的亮度及人眼的视觉特性等，算法简单，效果良好.实验表明：该方案具有较好的透明性和鲁棒性，具有一定的应用价值.

参考文献：

[1]王炳锡,陈琦,邓峰森.数字水印技术[M].西安:西安电子科技大学出版社,2003:11.

[2]袁大洋，肖俊，王颖.数字图像水印算法抗几何攻击鲁棒性研究[J].电子与信息学报，2008，30(5):1251-1256.

[3]袁占亭，张秋余，陈宁.数字水印的鲁棒性分析与研究[J].计算机工程与设计，2005,26(3):614-616.

[4]刘铁柱，张建伟，刘红岩.数字水印的鲁棒性和易脆性相结合的研究[J].微电子学与计算机，2009，26(1):155-158.

[5]冯祥斌,陈永红.应用P-Fibonacci加密的模糊自适应水印算法[J].华侨大学学报(自然科学版),2014,35(3):287-292.

[6]卢官明,宋昉.数字电视原理[M].北京:机械工业出版社,2009：1.

[7]向德生,熊岳山,朱更明.基于视觉特性的灰度水印自适应嵌入与提取算法[J].中国图象图形学报,2006，11(7):26-35.

[8]李谦.基于小波变换和纹理特征的水印算法的研究[J].计算机工程与设计,2006,27(14):2616-2619.

[9]刘雅宁，郭宝龙，李雷达.基于区域能量和纹理特征的数字水印算法[J].微电子学与计算机，2007,24(10):197-200.

[10]武风波,汪峰.基于HVS的小波变换数字图像水印算法[J].应用光学,2014,35(2):254-259.

(责任编辑： 陈志贤 英文审校： 吴逢铁)

New Watermark Scheme Based on Human Visual System Characteristics

WANG Wei1， SHI Shenghui2

(1. College of Mobile Telecommunications, Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 401520, China；2. College of Optical and Electronic information, Chongqing University of Technology， Chongqing 400054, China)

Abstract：Analysis of the human visual system (HVS) characteristics, a new scheme which based on the human visual system characteristics, image brightness and texture features have been designed . The scheme makes use of HVS, embed the watermark into the brightest area and the intricate texture area. After testing, the scheme has a higher transparency and stronger robustness.

Keywords：human visual system； Weber-Fechner ratio； bright features ； texture features

中图分类号：TN 911.73

文献标志码：A

基金项目：广西自然科学基金资助项目(2015GXNSFAA139293)； 广西教育厅科研基金资助项目(YB2014214)； 重庆理工大学青年科研星火支持计划资助项目(2015XH05)

通信作者：王玮(1979-)，男，讲师，博士研究生，主要从事图像处理、嵌入式系统设计的研究.E-mail:2560664054@qq.com.

收稿日期：2016-03-18

doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2016.03.0304

文章编号：1000-5013(2016)03-0304-04