基于图像融合和小波变换的数字水印嵌入与提取系统研究*

蔡正保

(安徽国防科技职业学院信息技术学院 安徽六安 237011)

数字水印技术发展迅速，应用前景广阔，数字水印技术的发展进步极大地方便了多媒体产品的传输、发表、应用等，但数字产品也会更容易被他人蓄意破坏、利用等。然而，对于数字产品的保护，仅仅应用管理和法律上的手段还是远远不够的，必须有技术手段作为支撑[1]。大多数的水印算法都能够很好地进行单水印嵌入与提取，可是单水印技术在实际应用中的局限性比较明显。例如，鲁棒性水印能够对多媒体产品进行版权认证，但是不能够验证产品是否被篡改；相比较而言，脆弱性水印就可以对多媒体产品内容进行完整性认证，但是抗攻击能力很弱。这样一来，可以结合不同数字水印技术的优缺点，在多媒体产品中嵌入双重水印，可以实现对其内容和版权的双重保护[2]。为方便对数字作品进行保护，文章在对双重数字水印技术进行研究的基础上，结合软件工程技术，设计了一种基于图像融合和小波变换的数字水印嵌入与提取系统，以满足用户对于数字图像版权和内容保护的需求。

1系统需求分析

在进行系统设计之前，需求分析为必要步骤，需求分析能否做到合理、完善将会影响到系统的功能是否完备。系统需要在算法、图像载体选择、软件的开放性、性能测试等方面满足一定的条件，具体需求如表1所示。

表1 系统需求分析表

2系统水印处理算法选择

对于水印的处理，采用双重数字水印技术相结合，先采用图像融合技术嵌入可见水印，再运用小波变换技术嵌入不可见水印[3]。可见水印嵌入到图像中以防范图像被盗用，防止非法人员获取图像的内容，可以用来保护图像的版权。不可见水印可以运用到图像的版权保护、内容完整性鉴定等方面，不可见水印不能抵御非法人员对图像内容的利用，二者各有优缺点。所以，二重数字水印技术可对图像进行双重保护。

2.1基于图像融合的可见水印技术

采用图像融合技术主要是为了使得嵌入的水印非法人员难以擦除，且水印在载体图像上可见，不破坏载体图像信息[4]。这里所用的图像融合技术是同时调整载体图像的亮度和待嵌入水印的强度，运用空间域技术修改载体图像像素。图像的亮度和水印嵌入强度可用公式(1)体现出相互联系。

f(m,n)=jf(m,n)+kg(m,n)

(1)

其中：j为载体图像的拉伸因子，它的取值范围应在0.85～1.0的范围，人类肉眼不能感知图像的失真。K为水印嵌入深度因子。为了使得人类视觉不能感知嵌入水印后背景图像发生变化，设z为图像均值，它的变化肉眼能够感知，然而，离该数值较远的像素点，j值变化比较大，j是(f(m，n) -z)的增函数。即j是z的反函数，如公式(2)所示。

(2)

图像的亮度随着f(m，n)的增大而增大，为了使得图像上的水印难以覆盖，k值也要增大，那么，k为f(m，n)的增函数，如公式(3)所示。这样采用图像融合技术嵌入的水印难以擦除。

k=3ef(m,n)/255/5

(3)

2.2基于小波变换的不可见水印技术

顾名思义，不可见水印可以隐藏于载体图像中，可是含印图像会受到一些攻击，那就需要不可见水印能够抵御攻击。要使得不可见水印在保护图像版权方面有较好的鲁棒性、安全性等。就要对不可见水印进行低强度嵌入，将水印嵌入到图像的重要小波树中，若想为增强水印安全性，可对其混沌置乱。处理方法如下：

(1)对于原始载体图像做多分辨率小波变换处理，可以得到该图像的重要小波树[5]。这样，载体图像就被分割为低频、水平、垂直以及对角线这4个频带[6]。

(2)将待嵌入水印做混沌置乱处理。

(3)在领域相关性原则指导下把置乱后的水印嵌入到载体图像的重要小波树系数之中。将重要小波树系数做2×2分块处理。例如，第n个待嵌入的分块，将其左上顶点作为嵌入点，那么其他三点便是邻点。得到的领域系数均值如公式(4)所示，嵌入后得到的小波系数如公式(5)所示。

(4)

(5)

公式(5)中，s是嵌入深度因子；其数值与鲁棒性成正比。水印的提取规则见公式(6)：

(6)

(4)把按照上述规则处理后的子带做逆小波变换操作即可获得含水印图像。

3系统整体结构

系统的整体结构比较简单，主要包括四部分：水印嵌入、水印提取、算法库、算法性能测试，如图1所示。

图1 系统整体结构图

3.1水印嵌入模块

水印嵌入模块相对于其他模块要复杂一些，模块可扩展功能比较强大，用户可以根据需要选择图像载体、水印以及嵌入算法，并且添加了对水印进行加密或置乱的预处理功能[7]。

3.2水印提取模块

水印提取模块可以完成对水印的提取和恢复，提取的算法较为简单，为嵌入算法的逆过程[8]。

3.3算法库

算法库可以完成算法的载入和更新，可以添加上文提出的基于图像融合和小波变换的水印嵌入和提取算法，用户也可以根据自己的需要设计其他算法添加到算法库中。

3.4算法性能测试模块

算法的优劣应有具体的测试分析指标，该模块设计了噪声攻击、剪切攻击、篡改等攻击手段，以便对水印算法性能的测试。可以根据PSNR、NC等指标来具体评价分析算法性能[9]。

4系统的开发工具及运行环境

系统可在Windows 7、Windows 10等Windows 操作系统环境下，使用Visual C++ 6.0和Access 2016 进行架构，在算法处理上使用了Matlab 7.0，Matlab拥有大量的函数和工具，在使用C++编程过程中可以对其调用。系统对于数据库的功能要求不高，可以使用Acess 数据库来完成数据的简单管理操作，具体开发工具及运行环境如表2所示。

表2 系统的开发工具及运行环境

5系统的应用

在实际测试应用中选用256×256的灰度lena图作为原始载体图像，可见水印和不可见水印都选用64×64的二值图像。图2(a)为原始图像lena、图2(b)、图2(c)分别为可见水印和不可见水印。

(a) 原始图像lena

(b)可见水印

(c)不可见水印

图3(a)为嵌入可见水印后的图像，图3(b)为嵌入双重水印后的图像，图3(c)为提取出的不可见水印。此处在使用图像融合技术的情况下，可见水印不容易擦除。含水印图像在没有攻击的情况下，直接提取出的不可见水印鲁棒性很好。

(a) 嵌入可见水印后的图像(b) 嵌入不可见水印后的图像(s=0.02)

(c) 提取出的不可见水印(NC=1)图3 水印的嵌入和提取

图4为含双重水印图像在遭受几种攻击的情况下的图像以及其提取出的不可见水印。含水印图像在遭受一定程度的篡改、剪裁和噪声攻击后都能提取出不可见水印，但水印的鲁棒性会有不同程度的降低，具体数值如表3所示。

(a)受篡改的图像

(b)提取的水印

(c)受剪裁的图像

(d)提取的水印

(e)受噪声攻击的图像

(f)提取的水印

表3 含水印图像PSNR值及不可见水印的NC值

通过图4的图像和表3的性能指标可知，含双重水印图像在遭受各种攻击后，可以提取出鲁棒性较好的不可见水印，不可见水印有较强的抗攻击能力，从而可以证明图像的版权。通过实际测试，文章所采用的双重数字水印算法能够很好阻止其他人员利用图像内容，可以很好保护原始图像版权。

6小结

文章采用双重数字水印技术设计了一种水印嵌入与提取系统。系统的需求分析完善，设计较为合理，系统包括水印嵌入、水印提取、算法库、算法性能测试四大模块。通过在实际办公环境下对系统进行应用测试，系统四大模块功能均已实现。根据系统水印嵌入和提取过程中的性能指标分析，系统能很好地实现对数字图像版权和内容的保护，且结构简单、易于操作，可扩展性强，可应用于实际生产生活中。