一种改进的矢量量化数字水印方法*

金 芳 商 乐 李晓瑾

(1.91404部队 秦皇岛 066000)(2.91551部队 九江 332000)



一种改进的矢量量化数字水印方法*

金 芳1商 乐1李晓瑾2

(1.91404部队 秦皇岛 066000)(2.91551部队 九江 332000)

基于矢量量化的数字水印方法依赖于划分的码本来完成水印嵌入,矢量量化密语本中的密语根据不同的特征被定义成不同的组,进而将每个二进制水印比特都嵌入到选定的矢量量化编码块中,特点是水印同时存在于矢量量化压缩图像和矢量量化解码后的重建图像中。在矢量压缩编码过程中,码本编辑对水印图像的质量有较大的影响。通过实验分析了不同码本大小的水印图像的质量和抗模糊、锐化攻击的性能。

数字水印; 矢量量化; 码本编辑; 安全性

Class Number TP391

1 引言

当今的信息社会,任何人都可以在互联网上查阅引用任何类型的信息。在互联网中的信息,图像是最常见的一种信息表达方式[1]。对于数字图像,数字水印技术提供了有效的图像验证来保护知识产权[2]。数字水印代表了被保护图像的版权信息[3]。通常情况下,数字水印可以是一个标识、一个标签或者是一个随机序列[4]。

迄今为止,许多研究者提出了大量的水印技术,并且这些技术已经在版权保护方面发挥了巨大作用。然而当前大多数水印技术在普通原始图像中嵌入水印而不是在压缩图像中[5]。它们为普通的非压缩图像大量提供了安全保障,但是却没考虑到实际应用中由于带宽的限制,为了节省传输时间和存储空间,几乎所有的图像都是以压缩的形式在互联网上传输的[6]。因此,为了适应互联网应用,一种新的水印方案被用来将图像压缩技术和向压缩后的图像中加入数字水印结合起来[7]。

文中,对基于矢量量化的数字水印技术的码本划分和码本编辑方法进行了讨论,提出了改进方法。通过实验测试了基于矢量量化的数字水印技术对模糊、锐化等一系列可破坏图像的操作过程的抗攻击性能。

2 矢量量化数字水印改进

同JPEG是著名的有损压缩方法一样,矢量量化图像压缩技术(Linde et al.,1980)是被广泛应用的一种图像压缩方法[8]。在将原始图像分割为块后,矢量量化在图像的压缩率和提取质量上都有很好的表现,矢量量化编码机按照码本搜索每个分块上与图像块最匹配的码字,与码字最匹配的分块的索引值被编码从而实现图像压缩。解压缩图像时,矢量量化译码器使用这些索引值来恢复相应的分块并重建图像。

矢量量化码本既可是秘密的也可是公开的[9]。顾名思义,秘密码本是保密的,它由发送方创建并须随图像压缩文件一起发送至接收方。而公开码本是对所有人公开的,因此不需要随压缩图像一起传送至接收方。我们的水印技术无论在秘密码本还是公开码本均表现良好。

所提方法使用了LBG算法(Linde et al.,1980)来创建码本[10]。事实上,由LBG算法创建的码本包含了相互类似的码字但它们是不完全相同的。根据这种属性,当索引码本来恢复压缩图像块时,可以使用一个类似的码字来取代当前码字来得到相近的结果。据此,为了嵌入水印,所提方案按照码字之间的相似度将码字编组。同一编组中的码字都是相似的。就此,当将水印比特嵌入图像块时,我们可以从编组中取出任何一个对图像恢复没有明显影响的码字来代替图像块。

对于被保护的灰阶图像Hi,令二进制数字水印W表示其版权信息。Hi和Wi定义如式(1)、(2)。通常情况下,Wi的大小远远小于Hi,因此,使M

Hi={x(i,j)|0≤x(i,j)≤255,0≤i,j≤N-1}

(1)

Wi={w(p,q)|w(p,q)=0or1,0≤p,q≤M-1}

(2)

一旦Hi和Wi给定,我们的方案使用矢量量化图像压缩法来将Wi嵌入Hi中来获得一个嵌入水印后的图像Hi′。当需要确认合法拥有者时,使用方案中的水印提取过程可以成功检测到Hi′中的嵌入水印。

2.1 码本划分

文中的水印技术依赖于划分的码本来完成水印嵌入,在此说明分配过程。设初始码本为CB,因此CB中的每个码字包含a×a个元素。通过码本分配过程,在每个分配单元中有两个码字,编号为0和1,从而码字0用来嵌入码字比特0,相应的码字1用来嵌入比特1。这两个彼此相似的码字被分至同一划分块,其索引值记录在码本中。两个码字之间的相似度是通过计算均方误差(MSE)来确定的。两个码字CWx和CWy的均方误差定义如式(3)。

MSE(CWx,CWy)=

(3)

例如假定我们想为一个包含256个码字的码本进行划分,将每个划分单元中放入两个码字,则将得到128个划分单元,划分过程完成后,令CB={D1,D2,…,Dn}为一个码本划分,其中Di由两个相似码字CWi0和CWi1的索引和码字编号构成。

2.2 码本编辑

本文提出方案的最显著特点是水印是嵌入到已经经过矢量量化压缩的图像中。因此该方法尤其适用于互联网上传递图像的版权保护。

在进行水印嵌入时,一些矢量量化编码索引的编号位被一些水印像素值取代了。以下的修正方法可以根据改变的编号利用同一分割块中的其它码字。如果相同分割块中码字的相似度不够,那么该水印图像就会降低图像质量,因此我们必须加强同一分割块中码字的相似度。本文中同样提出了一种码本编辑方法从而提高同一分割块中的码字相似度。

首先,遵从码本划分部分中相同的过程来进行码本划分。划分完成后,计算同一分割块中两个码字之间距离的总和来确定码字是否相似。码字CWx和CWy的距离和DS(CWx,CWy)可由式(4)求得。

(4)

然后,比较距离和与预先设定门限TH,如果距离和远大于TH,这意味着同一划分中的码字之间差异过大,因此分割必须进行编辑;相反,如果距离和远小于门限值,相似度就有了保证,也就无需编辑。

当相似度确定后,开始对码字缺乏相似度的分割块进行码本编辑。首先对于每个被编辑的划分,我们计算每两个相应码字的向量元素的平均值,然后通过对分割块中所有码字和上面的向量平均值取平均,可以有效增加同一分割块中码字的相似度[8]。更具体一点,令CWx=CWx(i,j),CWy=CWy(i,j),其中1≤i,j≤a为同一分割块中的码字,每个向量元素的平均值为

AVG(i,j)=(CWx(i,j)+CWy(i,j))/2

(5)

对码字CWx的编辑就是对式CWx(i,j)=(CWx(i,j)+AVG(i,j))/2遍历i、j。同样的,对于CWy,则是对CWy(i,j)=(CWy(i,j)+AVG(i,j))/2遍历i、j。

图1为码本编辑前后图像质量的比较。该比较中使用的是有256个码字的码本,计算峰值信噪比来比较两个图像的图像质量,其中峰值信噪比由式(6)定义

(6)

相似度越高,峰值信噪比值就越高,反之亦然。在图1中可以看出,码本编辑对增强图像效果是有意义的。同样值得关注的是,在码本编辑过程中我们根据实验提出门限值TS。在每个分割块中有太多的编号因子,码字长度等均会使距离和复杂化。鉴于此,虽然本文提出的新的数字图像水印技术于码本保密或公开情况下均可应用,在码本编辑过程开始之前,码本必须是保密的。换言之,要编辑码本,发送方必须将码本和索引发送到接收方。

(a)没有码本 编辑的水印图像

(b)有码本 编辑的水印图像

3 实验结果

本文提出的数字水印技术在矢量量化过程中完成水印嵌入过程。嵌入的水印仍然存在于解码后的图像中并可无损提取。

实验中,得到归一化相关系数来判定水印的鲁棒性。归一化相关系数值可以是0～1之间的任何值。该系数越接近于1,水印恢复就越准确,WI和WI′归一化相关系数值定义如式(7)

(7)

(a)512*512的原始图像

(b)64*64的原始水印

图像过程中们使用的软件包括Adobe Photoshop 5.02C和Ulead Photo Impact 5.0。实验中使用的图像是512*512灰阶图像“Lena”,水印为一个64*64二进制图像,图像和水印同时显示在图2中。同时,我们使用标准LBG算法训练包含256个码字的码本并且建立每个分割块有两个码字的码本划分。表1为不同门限值TS码本编辑的结果。结果表明,对于一个包含256个码字的码本来说,当门限值设置在140以下时,图像同时在图像质量和抗模糊和锋锐鲁棒性方面具有最大效果。

表1 不同门限值码本的图像质量及 模糊攻击和锐化攻击性能

3.1 图像质量受码本大小影响分析

由于水印的嵌入,图像质量不可避免地降低,但是图像质量不应该被大量损坏,或者说应该可以很容易检测到期经历的改变。

表2显示的是基于我们技术的不同大小的码本对512*512图像“Lena”的影响对比。这里实验的码本均为未经编辑的标准LBG算法训练所得码本。另外实验中涉及的每个码本分块中依然包含两个码字。

表2 码本大小与水印图像质量的关系

表2表明码本大小确实与图像质量相关,也就是说,加入在我们的水印技术中使用一个更大码本,嵌入水印后图像的质量也就会更好。

3.2 不同大小码本与鲁棒性关系的讨论

本节讨论不同大小码本对鲁棒性的影响。仍然使用LBG算法来训练分别具有125、256、512和1024个码字的码本。为了比较不同大小码本的鲁棒性,这里并没有使用码本编辑过程。

图3显示了不同大小的码本在模糊攻击下的鲁棒性能。图4显示了不同大小的码本在锐化攻击下的鲁棒性能。由图3和图4发现模糊攻击和锐化攻击的鲁棒性能与码本的大小是成反比的。也就是说在拥有较少码字的情况下嵌入水印图像在抗攻击方面具备更强大的功能(表3和表4),原因是码本越大,描述图像特征的细节就越多,水印恢复中的错误就越容易发生。反之,码本越小,描述的特征就越少,因此改变很大的情况下初始码字仍然可以正确的从分割块中得到从而恢复水印,这在图像已经被完全破坏或者大片像素点改变的情况仍可出现。

表3 不同码本大小的水印图像抗模糊攻击性能

表4 不同码本大小的水印图像抗锐化攻击性能

虽然具备较少码字的码本具备更大的抗攻击能力,我们从之前的码本大小对图像质量影响的分析部分的实验中注意到:用较小码本恢复的图像在图像质量上较差。因此推荐在我们的水印系统中使用256或者512的码本。

图3 不同大小码本对抗模糊攻击的鲁棒性

3.3 安全性分析

为了分析本文新水印技术的安全性能,我们讨论了以下两方面:索引安全性和不可预料的隐藏水印删除。关于索引安全性,既然我们的技术不在LSB技术索引值中嵌入水印,攻击就不能通过删除定义位来移除水印。进一步讲,由于索引值由大量表面上看起来无序的值组成,即使它们可以拦截索引,但在攻击者眼中看来毫无意义。如果索引被破坏,由于非正常的索引值,解压缩图像的质量会非常差。在这种情况下接收方会请求发送方重发。

图4 不同大小码本对抗锐化攻击的鲁棒性

对于不可预料的隐藏水印删除,由于我们方法中的水印嵌入时通过使用种子驱动随机序列发生器选择码本上的分割块来完成的,种子越长保护越好,则水印不会被轻易删除。

4 结语

本文通过改进码本编辑提出了一种改进的矢量量化图像数字水印技术。通过实验得出了图像质量受码本大小的影响情况,讨论了不同大小的码本与鲁棒性的关系以及索引的安全性。新技术可将水印嵌入在互联网上传输时可节约传输时间和存储空间的已压缩图像中。本文提出的改进的矢量量化数字水印技术非常适用于互联网上的知识产权保护应用。

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A Digital Image Watermarking Technology Based on Vector Quantization

JIN Fang1SHANG Le1LI Xiaojin2

(1. No. 91404 Troops of PLA, Qinhuangdao 066000)(2. No. 91551 Troops of PLA, Jiujiang 332000)

Digital watermarking method based on vector quantizaiton of the dependence to divide the code has to complete the watermark embedding, whisper of vector quantization according to the different characteristics are defined into different groups, then each binary watermark bit is embedded into the selected vector quantization coding block and characteristics is watermark exist at the same time in vector quantization compression image and vector quantization decoding in the reconstructed image. In the process of vector coding, the code editor has a great influence on the quality of the watermark image. The quality of the watermark image and the performance of anti blur and sharpening are analyzed by experiments.

digital watermarking, vector quantization, codebook editing, security

2016年7月12日,

2016年8月28日

金芳,女,硕士,助理工程师,研究方向:通信与通信对抗试验方法研究,数据融合处理,信息系统建设等。商乐,男,助理工程师,研究方向:装备管理及管理系统建设。

TP391

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.01.035