自嵌入全盲魯棒水印量化算法*

左 姣，范九倫

(西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，陜西 西安710061)

隨著數(shù)字多媒體的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像、音頻和視頻等所涉及的版權(quán)問題，使得數(shù)字水印技術(shù)發(fā)展迅速，已成為數(shù)字多媒體信息的內(nèi)容認(rèn)證和版權(quán)保護(hù)的一種強(qiáng)有力的手段[1]?，F(xiàn)有的數(shù)字圖像水印算法有多種分類方法，按水印的特性，可分為魯棒水印、半脆弱水印和脆弱水??；根據(jù)檢測(cè)端是否需要借助原始載體，數(shù)字水印技術(shù)可分為盲水印技術(shù)與非盲水印技術(shù)。

盲水印技術(shù)比非盲水印技術(shù)更有實(shí)用性[2-3],參考文獻(xiàn)[4]通過DWT與HVS相結(jié)合確定水印嵌入位置為圖像經(jīng)過DWT后的低頻子帶，具有很好的魯棒性且能達(dá)到盲檢測(cè)。溫泉等人提出“零水印”算法概念[5]，其零水印實(shí)質(zhì)上代表原始載體的某個(gè)特征，存儲(chǔ)在第三方公正中心，在檢測(cè)端通過計(jì)算提取出來的零水印與存儲(chǔ)在第三方公正中心的原始水印的相關(guān)度判別版權(quán)，屬于一種特殊的盲檢測(cè)。然而一個(gè)實(shí)用的魯棒圖像水印算法應(yīng)達(dá)到全盲檢測(cè)，即檢測(cè)端只借助攻擊圖像就可以認(rèn)證版權(quán)，不需要借助原始載體和原始水印的任何信息[6]。

[6]引入自嵌入技術(shù)，提出了一種DWTSVD域的全盲魯棒量化水印算法，通過圖像自身的特性生成水印序列，然后將水印序列嵌入到小波低頻子帶每個(gè)子塊的最大奇異值中，以此來實(shí)現(xiàn)全盲檢測(cè),但水印嵌入位置的局限性，使得圖像很容易出現(xiàn)方塊效應(yīng)。COX I J等人[7-8]提出把水印嵌入到視覺系統(tǒng)感覺上最重要的分量DCT域中的低頻系數(shù)上，感覺上重要的分量是圖像信號(hào)的主要成分，攜帶較多的信號(hào)能量，在圖像有一定失真的情況下仍能保留主要成分，這個(gè)觀點(diǎn)已經(jīng)被人們廣泛接受。COX I J等人把直流系數(shù)排除在外，原因在于避免加水印的圖像出現(xiàn)方塊效應(yīng)。在參考文獻(xiàn)[6]和COX I J等人的觀點(diǎn)的基礎(chǔ)上，本文提出了一種全盲量化魯棒水印算法，將水印序列嵌入到DWT與DCT的結(jié)合域。

1 水印的生成和預(yù)處理

圖像經(jīng)過離散小波變換(DWT)后，會(huì)把圖像在不同方向與頻率上分解成4個(gè)頻率子帶，其中低頻子帶繼承了原圖的大部分能量，具有很好的抗外在干擾性；圖像經(jīng)過離散余弦變換(DCT)后，得到直流(DC)和交流(AC)分量，DC分量集中了圖像的主要能量，圖像分塊后各子塊的DC系數(shù)與所有子塊DC系數(shù)的均值之間的大小關(guān)系對(duì)外在干擾會(huì)表現(xiàn)出很好的穩(wěn)定性。本文結(jié)合DWT和DCT的特性產(chǎn)生自嵌入的特征水印序列。假設(shè)原始載體圖像I的大小為MXM,自嵌入的特征水印w生成過程如下：

(1)對(duì) I進(jìn)行兩級(jí) DWT。

(2)將低頻子帶分割成互不重疊的4×4的子塊。

(3)對(duì)每個(gè)子塊進(jìn)行 DCT,Ci(1,1)和 Cv(1,1)分別代表第i個(gè)子塊的DC系數(shù)和所有子塊DC系數(shù)的均值，特征水印w的產(chǎn)生如下：

其中，wi代表 w 的第 i比特，i＝1,2,…,()2。

(4)為了提高水印的安全性，用分段Logistic混沌映射對(duì)特征水印進(jìn)行加密，其定義為[9]:

其中，3.569 946…≤u≤4。用此分段Logistic序列對(duì)特征水印進(jìn)行加密，加密后的特征水印為w，同時(shí)也為最后嵌入圖像中的水印。

2 水印序列自嵌入算法

各個(gè)子塊經(jīng)DCT后,相對(duì)于DCT的中高頻交流系數(shù)，將加密后的特征水印自嵌入到每個(gè)子塊的低頻交流系數(shù)中，從而不容易使含水印的圖像產(chǎn)生方塊效應(yīng)，使算法具備良好的不可見性和較強(qiáng)的魯棒性。W自嵌入到原始圖像I的過程如下：

(1)對(duì) I進(jìn)行一級(jí) DWT。

(2)將低頻子帶分割成互不重疊的8×8的子塊。

(3)對(duì)每個(gè)子塊進(jìn)行 DCT，經(jīng)過 Zig-Zag掃描，改變第5個(gè)系數(shù)，即每個(gè)子塊系數(shù)Bi(2,2)。

(4)生成一個(gè)1到i的遍歷的隨機(jī)序列g(shù)用來提高算法的安全性，如果解密者不知道這個(gè)信息，將無法準(zhǔn)確得出水印信息。

(5)將加密后的特征水印W通過式(3)的奇偶量化規(guī)則嵌入到 g(i)所對(duì)應(yīng)的子塊的 Bg(i)(2,2)中[10]。

其中，mod(·)為求模運(yùn)算，δ為量化步長(zhǎng)，λg(i)＝round(Bg(i)(2,2)/δ),round(·)為舍入取整運(yùn)算。

3 水印提取算法

3.1 特征水印提取算法

檢測(cè)端從攻擊圖像中提取自嵌入的特征水印序列w′的過程如下：

(1)對(duì) I′進(jìn)行兩級(jí) DWT。

(2)將低頻子帶分割成互不重疊的4×4的子塊。

3.2 認(rèn)證水印提取算法和解密

檢測(cè)端從攻擊圖像 I′中提取認(rèn)證水印序列 w′的過程如下：

(1)對(duì)攻擊圖像 I′進(jìn)行一級(jí) DWT。

(2)將低頻子帶分割成互不重疊的8×8的子塊。

(3)對(duì)每個(gè)子塊進(jìn)行DCT，得到系數(shù)B′i(2,2)。

(4)通過奇偶判斷方法從每個(gè)子塊提取序列W′：

(5)將提取出來的序列按隨機(jī)序列g(shù)所對(duì)應(yīng)的位置重新排列，得到認(rèn)證水印，然后利用密鑰對(duì)其解密，得到解密后的認(rèn)證水印W"。

(6)計(jì)算 w′和 W"之間的歸一化相關(guān)度(NC)來評(píng)價(jià)算法的魯棒性以判斷版權(quán)。NC定義為：

4 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果分析

原始載體圖像選擇512×512的256灰度級(jí)圖像Lean和 Baboon，如圖1(a)和圖2(a)所示,兩幅載體圖像嵌入水印后的圖像如圖1(b)和圖2(b)所示。由于原載體圖像自身的差異，其量化步長(zhǎng)的確定應(yīng)通過實(shí)驗(yàn)所得,原載體圖像的量化步長(zhǎng)δ分別為59和60;峰值信噪比(PSNR)分別為 41.452 9 dB和 40.723 7 dB。此時(shí),算法對(duì)載體圖像都具有良好的不可見性。

圖1 原圖與含水印的Lean圖像

圖2 原圖與含水印的Baboon圖像

按照本文提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，用NC來衡量各種攻擊的魯棒性。表1列出了兩個(gè)不同水印序列之間的NC。根據(jù)表1的W"和w′欄，各種攻擊下載體圖像 W"和w′之間的NC都較高，因此本文算法對(duì)這些攻擊表現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性。

表1 抗攻擊魯棒性實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從表1的 w和 w′欄與 w和 W"欄分別可知，自嵌入的特征水印序列產(chǎn)生算法和特征水印嵌入算法都具有較強(qiáng)魯棒性，這正是本文算法有較強(qiáng)魯棒性的原因。本文算法能夠達(dá)到全盲檢測(cè)的原因是：(1)通過提取原始載體圖像自身的特征來產(chǎn)生特征水印序列，而不是將額外的水印形式嵌入到載體圖像中；(2)特征水印序列自嵌入算法通過奇偶量化嵌入，在檢測(cè)端本身就可以達(dá)到盲提取。

為了驗(yàn)證本文算法的性能，將參考文獻(xiàn)[6]與本文算法作比較，參考文獻(xiàn)[6]的算法為：對(duì)載體圖像先進(jìn)行DWT，將低頻子帶分成互不重疊的子塊，對(duì)每個(gè)子塊進(jìn)行SVD，通過對(duì)比相鄰兩個(gè)子塊最大奇異值的關(guān)系產(chǎn)生特征水印，然后將選定的特征水印序列嵌入到原始圖像小波低頻子塊的最大奇異值中。為了具有可比性，這里使不同算法的載體圖像與含水印的圖像的PSNR基本相同。從表1可知，參考文獻(xiàn)[6]算法的魯棒性也較強(qiáng)，但水印只是嵌入到最大奇異值，使得嵌入過程容易出現(xiàn)方塊效應(yīng)。而本文算法是在DWT與DCT域中進(jìn)行的，嵌入位置為DCT域的交流低頻系數(shù)，從而使嵌入過程不容易出現(xiàn)方塊效應(yīng)，且在嵌入過程中加入了一個(gè)隨機(jī)序列來決定特征水印的比特位嵌入的是哪一個(gè)子塊的低頻系數(shù)，因此安全性更高，并且魯棒性更強(qiáng)。

為了提高圖像水印的實(shí)用性，本文提出了一種具有良好的不可見性和魯棒性的自嵌入全盲檢測(cè)魯棒水印量化算法，并且對(duì)檢測(cè)端能達(dá)到全盲檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法對(duì)抵抗添加噪聲、JPEG壓縮、高通濾波、中值濾波等常見的圖像處理攻擊均具有較強(qiáng)的魯棒性。

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