基于HVS和DWT的雙彩色數(shù)字圖像水印技術(shù)

萬志銀,唐國紅,李桂林

(長沙理工大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,湖南 長沙　410114)

基于HVS和DWT的雙彩色數(shù)字圖像水印技術(shù)

萬志銀,唐國紅,李桂林

(長沙理工大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,湖南 長沙410114)

摘要根據(jù)HVS系統(tǒng),人眼對于紅、綠、藍(lán)三色的敏感程度是不同的。人眼對于藍(lán)色分量最不敏感,故嵌入水印有良好的透明性,但同時(shí)在紅色分量中嵌入水印具有良好的魯棒性。為解決水印嵌入的視覺失真問題,采用了不同基色對應(yīng)不同的加權(quán)系數(shù)的水印嵌入方案。同時(shí),將彩色水印圖像嵌入彩色宿主圖像的中頻段以及多次嵌入低頻段來增加算法的魯棒性。仿真結(jié)果表明,該算法具有較好的透明性,且提取水印效果較好。

關(guān)鍵詞HVS;數(shù)字水印;魯棒性

Double Digital Watermarking Technique for Color Images Basedon DWT and HVS Characteristics

WAN Zhiyin,TANG Guohong,LI Guilin

(School of Electrical and Information Engineering,Changsha University of Science&Technology,Changsha 410114,China)

AbstractThe human eye has different sensitivity to the red,green,and blue in the HVS.The human eye is least sensitive to the blue component,so the embedded watermark has a good transparency.But in the red component of the embedded watermark is robust.In order to solve the problem of visual distortion in watermarking,we take a watermark embedding scheme that different color corresponding to different weighting coefficients.While the color watermark image is embedded in the host image color as well as multiple embedded low frequency bands to increase the robustness of the algorithm.Simulation results show that the algorithm has good transparency and good watermark extraction.

KeywordsHVS;digital watermark;robustness

互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展使得數(shù)字信息的傳播和獲取變得越來越容易,同時(shí)也導(dǎo)致了數(shù)字媒體作品被非法復(fù)制、篡改、傳播等問題的產(chǎn)生,版權(quán)保護(hù)成為一個(gè)亟需解決的問題。在這樣的背景下,數(shù)字水印技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,并得到良好發(fā)展[1-2]。

數(shù)字水印技術(shù)是將一些標(biāo)識信息直接嵌入到數(shù)字載體中,并不影響原載體的使用價(jià)值,也不影響被探知和再次修改。通過這些隱藏在載體中的信息來達(dá)到確認(rèn)內(nèi)容的創(chuàng)建者、購買者以及傳送隱秘信息或者判斷載體是否被篡改等目的,從而達(dá)到數(shù)字媒體版權(quán)保護(hù)的目的。根據(jù)水印的嵌入位置可將水印算法分為:空域數(shù)字水印算法和變換域數(shù)字水印算法[3-4]。空域水印是直接在空域中對采樣點(diǎn)的幅度值進(jìn)行改變,而變換域水印是對變換域中的系數(shù)進(jìn)行改變。近些年來變換域算法是熱點(diǎn)之一,常使用的是DCT或DWT兩種變換[5]。本文采用離散小波變換,并結(jié)合人類視覺系統(tǒng)提出了一種基于HVS和DWT的雙彩色數(shù)字水印算法。

1離散小波變換

設(shè)f(t)為平方可積函數(shù),Ψ(t)為基本小波或母小波的函數(shù),則

(1)

式(1)是連續(xù)小波變換,但實(shí)際中為精簡計(jì)算通常采用的是離散小波變換。將尺度因子a和位移b進(jìn)行離散化,設(shè)a=a0,b=ka0b0,擴(kuò)展步長a0≠1且是固定值。若a0>1,則離散小波變換為

(2)

其中,j∈Z,且a0,ka0b0和t均為連續(xù)變量。

圖1　二位離散小波變換的二層分解示意圖

2水印的嵌入和提取

2.1　HVS特性和嵌入位置分析

人類視覺系統(tǒng)(Human Visual System,HVS)。人類通過人類視覺系統(tǒng)來獲取外界的圖像類信息,通過光輻射對眼睛的刺激引起生理以及心理上的變化,這種變化就是視覺。人類視覺系統(tǒng)對于圖像的認(rèn)識是非均勻以及非線性的。HVS特性包含了以下幾個(gè)方面:頻率敏感性、亮度敏感性、紋理掩蔽特性,方向特性以及光譜特性[8-9]。本文則利用HVS的光譜特性和頻率敏感特性。

人眼對于不同顏色的光其敏感程度不同,對于綠光最敏感。如果彩色圖像中綠色分量像素點(diǎn)值稍有改變,人眼就能感知到,則嵌入水印的強(qiáng)度較小;對于紅色的敏感程度稍遜于綠色;而對于藍(lán)色則最不敏感,這意味著在彩色圖像藍(lán)色分量的小波域中嵌入水印很難被察覺,且嵌入水印的強(qiáng)度較大[10]。水印的嵌入強(qiáng)大越大,魯棒性就越好,那么水印受到攻擊以后提取出的水印也就越完整。因此,采取不同基色乘以不同的權(quán)值來解決視覺效果上的失真。權(quán)值比εR∶εG∶εB=2∶1∶4(4)時(shí)嵌入效果最佳,其中εR為R基色上的權(quán)值。

就HVS的頻率敏感特性而言,若將圖像從空域變換到頻域,頻率越低,人眼的敏感性越高;頻率越高,人眼的敏感性也就越低。HVS的頻率特性說明了人眼對于高低頻率的敏感程度是不同的,則若在低頻部分嵌入水印就不如在高頻部分嵌入的水印的透明性好,但在高頻部分嵌入水印抗攻擊性較差。折中一下,本文采取將水印嵌入到宿主圖像的中頻部分,并將水印多次嵌入到低頻部分來提高算法的魯棒性。

2.2　小波基的選擇

數(shù)字水印中的小波基選擇通常是正交小波基,而本文選取雙正交小波基。雙正交小波基的組成是兩個(gè)尺度函數(shù)以及兩個(gè)小波函數(shù),雙正交小波不緊具有正交性和對稱性,還同時(shí)擁有線性相位以及緊支撐。和正交小波基相比,雙正交小波基對正交性的要求較低,本文采用雙正交小波基是希望獲得其線性相位的特性,同時(shí)降低對正交性的要求。

在圖像的分解以及重構(gòu)時(shí),如若使用不同的濾波器,則設(shè)計(jì)的自由度較大,限制較少,同時(shí)圖像在分解時(shí)失真度較小,而重構(gòu)時(shí)平衡性較好。本文選擇雙正交小波基bior1.1,它的分解系數(shù)Nr=1,重構(gòu)系數(shù)Nd=1。

2.3　權(quán)值系數(shù)的選取

權(quán)值系數(shù)的選取影響到算法的魯棒性及水印提取的效果,εR、εG、εB能直接波及水印的嵌入強(qiáng)度,值越大嵌入強(qiáng)度越大,魯棒性和水印提取效果越好,但同時(shí)水印不可見性就越差,合理地選擇權(quán)值大小對本文的水印嵌入效果和提取效果影響較大。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)如表1所示。

表1　權(quán)值系數(shù)數(shù)據(jù)分析

根據(jù)表1,本文選擇εR=0.06、εG=0.03、εB=0.12作為水印嵌入的權(quán)值系數(shù)。

2.4　水印的嵌入步驟

(1)讀入彩色原始圖像(c)和水印圖像(w);

(2)對原始彩色圖像和水印圖像進(jìn)行三色分離,得到R、G、B分量。然后對原始圖像和水印圖像的R、G、B分量分別進(jìn)行2級和1級DWT變換,選擇原始圖像的中頻部分和低頻部分作為水印嵌入?yún)^(qū)域。嵌入公式為

(3)

其中,CWR為水印嵌入圖像;CR為宿主圖像的R分量圖像;WR為水印圖像的R分量圖像;ACW、HCW、VCW和DCW分別是水印嵌入圖像的低頻系數(shù)、水平細(xì)節(jié)系數(shù)、垂直細(xì)節(jié)系數(shù)和對角細(xì)節(jié)系數(shù);AC2、HC2、VC2和DC2分別為宿主圖像進(jìn)行2級離散小波變換后的低頻系數(shù)、水平細(xì)節(jié)系數(shù)、垂直細(xì)節(jié)系數(shù)、對角細(xì)節(jié)系數(shù);AC1、HC1、VC1和DC1分別為水印圖像進(jìn)行1級離散小波變換后的低頻系數(shù)、水平細(xì)節(jié)系數(shù)、垂直細(xì)節(jié)系數(shù)和對角細(xì)節(jié)系數(shù)。

(3)對于嵌入水印的每個(gè)顏色分量進(jìn)行小波重構(gòu),形成了新的R、G、B分量;

(4)將新得到的R、G、B分量進(jìn)行三色合并,得到了嵌入水印后的圖像。

圖2　水印嵌入過程

2.5　水印的提取步驟

水印的提取是水印嵌入的逆過程,具體步驟如下:

(1)讀入原始彩色圖像和嵌入水印后的圖像;

(2)將原始彩色圖像和嵌入水印后的圖像進(jìn)行三色分離,對原始彩色圖像和帶水印圖像的R、G、B分量進(jìn)行2級DWT變換得到對應(yīng)的低頻系數(shù)以及細(xì)節(jié)系數(shù),然后用水印提取算法將水印提取出來,其水印提取算法就是水印嵌入的逆算法;

(3)將提取出的水印圖像進(jìn)行IDWT變換,再進(jìn)行三色合并,得到原始水印圖像。

3仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

選擇256×256的Lena彩色圖像作為宿主圖像,256×256的“長沙理工大學(xué)”彩色圖像作為水印,Matlab作為仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),嵌入效果如圖3所示。

圖3　嵌入效果圖

嵌入水印圖像的PSNR=30.952 6 dB,水印的不可見性好,視覺上也無法分辨原圖是否嵌入了水印,提取效果如圖4所示。

圖4　提取效果圖

提取出的水印NC=0.998,接近1,說明提取出來的水印效果良好,與原始水印相似度高。表2為各種攻擊仿真結(jié)果數(shù)據(jù)。

表2　水印攻擊仿真結(jié)果

圖5　3種水印提取效果圖

從上述結(jié)果可以看出,本文算法所得到的嵌入水印圖掩藏效果好,經(jīng)受各種攻擊后所提取出的水印和原始水印的相似度高,魯棒性高。

4結(jié)束語

本文提出了一種結(jié)合HVS特性和DWT變換的數(shù)字水印算法,選取雙正交小波基,將水印嵌入到宿主圖像的中頻部分和多次嵌入到低頻部分,以及采取不同基色乘以不同權(quán)值的方法來增強(qiáng)魯棒性,仿真實(shí)驗(yàn)得

到的水印嵌入圖不可見性好,并且提取的水印效果理想,這證明了該算法的可行性。

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作者簡介:萬志銀(1991—),女,碩士研究生。研究方向:圖像處理。唐國紅(1966—),男,副教授。研究方向:智能信息處理與原理。

收稿日期:2015- 05- 08

中圖分類號TN918;TP309.2

文獻(xiàn)標(biāo)識碼A

文章編號1007-7820(2016)01-145-04

doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.01.039