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    基于復(fù)雜紋理的遙感影像數(shù)據(jù)水印加密算法

    2019-02-28 02:43:26李甜秦思嫻喬煒李瓊
    城市勘測 2019年1期
    關(guān)鍵詞:數(shù)字水印子帶復(fù)雜度

    李甜,秦思嫻,喬煒,李瓊

    (武漢市測繪研究院,湖北 武漢 430022)

    1 引 言

    隨著遙感產(chǎn)業(yè)在我國軍事政治、經(jīng)濟建設(shè)等方面起到越來越突出的作用,遙感影像成為國家重要的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性信息資源成為科學(xué)規(guī)劃、環(huán)境保護、資源開發(fā)、軍事作戰(zhàn)等工作的重要工具。近年來,隨著數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的飛速發(fā)展,遙感影像的傳輸、復(fù)制等都變得非常方便快捷,以Google Earth為代表的大眾化影像地圖軟件,極大地推動了地理信息與遙感行業(yè)的普及和發(fā)展。伴隨影像的廣泛應(yīng)用,如何保護遙感數(shù)據(jù)的安全已成為迫在眉睫的問題。

    數(shù)字水印技術(shù)是將水印信息,如用戶信息、版權(quán)信息等嵌入到數(shù)字載體中,使水印信息成為數(shù)據(jù)不可分離的一部分。由此來確定版權(quán)擁有者、跟蹤侵權(quán)行為、所有權(quán)認(rèn)證、認(rèn)證數(shù)字內(nèi)容來源的真實性等附加信息。數(shù)字水印技術(shù)在圖像、圖形、視頻、音頻等安全保護方面取得了許多應(yīng)用成果,近幾年在測繪相關(guān)領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。

    在遙感影像數(shù)字水印領(lǐng)域主要借助于較為成熟的數(shù)字圖像數(shù)字水印技術(shù)。遙感影像與數(shù)字圖像具有相似性,使得兩者在數(shù)字水印研究方面存在較多的共同點。但由于遙感影像的光譜特性、物理特性和地理位置表達性等特點,遙感影像數(shù)字水印技術(shù)又具有特殊性。當(dāng)前遙感影像數(shù)字水印應(yīng)用以可見數(shù)字水印為主要表現(xiàn)形態(tài),對不可見水印技術(shù)的研究成果并沒有應(yīng)用到實際生產(chǎn)工作中。

    目前遙感影像數(shù)字水印研究雖然取得了一些研究成果,但仍存在幾個方面的問題:

    (1)大多數(shù)的水印算法只是將圖像水印技術(shù)直接移植到遙感影像水印技術(shù)中,并未很好地考慮到遙感影像的獨有特征。遙感影像類似于普通的圖像,但是二者在精度要求和數(shù)據(jù)處理方式方面有著本質(zhì)區(qū)別,遙感影像數(shù)字水印不僅要求水印的不可感知性,還要求數(shù)據(jù)的可用性,必須要發(fā)揮遙感影像“Picture”和“Data”兩方面的作用,而不能將現(xiàn)有的圖像水印直接應(yīng)用。

    (2)現(xiàn)有的水印技術(shù)在抵抗幾何攻擊方面仍然存在問題,不能真正抵抗旋轉(zhuǎn)、裁剪等幾何攻擊以及組合攻擊。通常許多算法所做的裁剪實驗也只是在圖像大小和像素坐標(biāo)沒有發(fā)生改變的情況下進行的。實際攻擊中,即使對影像裁剪一小部分也會改變圖像大小和像素的相對位置,這些算法都無法正確提取出水印信息。

    (3)對遙感影像數(shù)字鑲嵌等處理涉及拼接和色調(diào)調(diào)整等攻擊的水印算法很少研究。傳統(tǒng)的基于空域直接修改像素值或者通過修改變換域系數(shù)間接修改像素值的方法,難以解決數(shù)字鑲嵌處理過程中涉及的拼接、色調(diào)調(diào)整等帶來的攻擊。

    基于以上分析,本文以DOM的數(shù)字水印為研究對象,對于可見水印,分析當(dāng)前頻域DWT算法用于遙感影像可見水印嵌入時存在的問題,引入紋理復(fù)雜度概念,對DWT算法進行改進,并通過實驗對算法表現(xiàn)進行驗證。

    2 算法設(shè)計

    基于DWT域的數(shù)字水印算法嵌入可見水印后出現(xiàn)影像對比度變小、影像質(zhì)量變差等問題。以DWT算法為基礎(chǔ),根據(jù)影像的紋理表現(xiàn)計算不同位置的拉伸系數(shù)α和β,提出了基于影像紋理復(fù)雜度的改進DWT可見水印算法。

    2.1 DWT可見水印算法

    以DWT算法為例介紹利用頻域算法嵌入可見水印。首先將水印圖像擴展為與原始影像相同大小的影像,原始影像和水印圖像都進行DWT變換,對經(jīng)過小波變換后高頻和低頻子帶分別按下式進行計算,從而實現(xiàn)嵌入水印的目的。

    (1)

    利用DWT算法進行兩組可見數(shù)字水印實驗,第一組設(shè)定α(i,j)=0.90和β(i,j)=0.10,第二組設(shè)定α(i,j)=0.80和β(i,j)=0.20,實驗結(jié)果如圖1所示。

    圖1α和β取不同值時DWT算法實驗結(jié)果比較

    根據(jù)圖1,利用DWT算法嵌入可見水印后,水印明顯可見,但影像對比度變小,影像質(zhì)量變差,水印圖像分量的拉伸權(quán)重越大圖像質(zhì)量越差。其原因在于DWT算法中,水印圖像的水印信息部分和背景部分都參與了水印嵌入計算,必須對主圖像和水印圖像同時進行拉伸,影響了主圖像的細節(jié)特征和平均亮度,致使影像質(zhì)量下降。由于影像對不同地物有不同的光譜響應(yīng),α和β應(yīng)該隨嵌入位置的不同而發(fā)生變化,在影像平坦區(qū)域應(yīng)該盡可能多地保留水印圖像紋理信息,在影像紋理復(fù)雜區(qū)域,盡可能多地保留載體圖像的紋理特征,抑制水印圖像的紋理信息。

    2.2 基于紋理復(fù)雜度的改進DWT可見水印算法

    為了解決上述兩個問題,本文以DWT算法為基礎(chǔ),根據(jù)影像的紋理表現(xiàn)計算不同位置的拉伸系數(shù)α和β,提出了基于影像紋理復(fù)雜度的改進DWT可見水印算法。

    對于小波變換的各個系數(shù)當(dāng)中,低頻子帶是原始影像的近似,包含的紋理很少,可以按照空域亮度的掩蔽特性進行分析。同一高頻子帶內(nèi)部高頻系數(shù)從小到大分別對應(yīng)了空域上的平滑區(qū)域、紋理區(qū)域、邊緣區(qū)域。同一鄰域內(nèi)的紋理數(shù)越多,對噪聲的掩蔽性就越大。為了衡量不同影像、小波分解級別、小波分解子帶和不同位置對噪聲的隱蔽性能,本文定義了以下變量:

    定義1:位置(i,j)處紋理復(fù)雜度

    (2)

    式中l(wèi)表示子帶所在的小波分解級別,Ω是以(i,j)位置為中心的鄰域,N是鄰域內(nèi)系數(shù)的個數(shù)。計算鄰域越小越容易受到邊緣的影響,若采用較大的鄰域則會導(dǎo)致計算時間復(fù)雜度急劇增加。綜合考慮魯棒性和計算復(fù)雜度,本文選擇3×3鄰域。引入l的原因在于:對于同樣的紋理強度而言,越是頻率低的高頻,頻帶對應(yīng)的空間尺度越大,對應(yīng)原始影像空間中大尺度紋理,紋理稀疏,紋理掩蔽性弱。因此對于同樣大小的高頻系數(shù),其所處的頻帶越高,掩蔽性越大。

    定義2:子帶l紋理復(fù)雜度

    不同子帶的紋理特征是不同的,對噪聲的掩蔽性也是不同的。用子帶l上所有位置紋理復(fù)雜度的平均值來描述子帶l的紋理復(fù)雜度,即:

    (3)

    式中,num(Cij)表示子帶l中的系數(shù)個數(shù)。

    定義3:影像平均紋理復(fù)雜度

    不同影像的整體紋理復(fù)雜程度不同導(dǎo)致水印嵌入強度的變化范圍也不一樣,有的影像的整體紋理較弱,需要嵌入的強度較小,有的影像整體紋理較強,紋理較復(fù)雜,需要嵌入的強度就比較大。為了表達一幅影像的平均紋理復(fù)雜度,定義影像紋理復(fù)雜度,即:

    (4)

    k表示小波分解的最大級數(shù)。

    根據(jù)以上定義,分別計算小波分解后低頻和高頻子帶的拉伸系數(shù)。

    對于低頻子帶,按照空域亮度的掩蔽特性進行計算,拉伸系數(shù)按下式計算:

    (5)

    βij=1-αij

    (6)

    式中,CL為低頻系數(shù)的最低嵌入值,△CL是低頻系數(shù)的嵌入強度變化范圍。Cij是低頻位置(i,j)位置上的系數(shù),Cm是低頻系數(shù)平均值,△CL為低頻系數(shù)變化范圍。αij計算完后線性拉伸至[0.95,1]范圍內(nèi),則βij∈[0.0,0.05]范圍內(nèi),目的是保證水印的可見性。

    對于高頻子帶,首先根據(jù)影像平均紋理復(fù)雜度確定水印嵌入強度變化范圍,再根據(jù)各個子帶紋理復(fù)雜度確定每個子帶的嵌入強度變化范圍,最后根據(jù)同一子帶內(nèi)部不同位置的紋理復(fù)雜度確定不同位置的水印嵌入強度。采用的公式如下:

    (7)

    (8)

    (9)

    βij=1-αij

    (10)

    水印嵌入時,由于水印圖像中水印信息和背景信息都參與了計算,致使影像質(zhì)量下降。為了降低背景信息對嵌入水印后影像質(zhì)量的影響,必須對參與水印嵌入計算的背景信息進行限制。本課題以所有水印圖像三級分解高頻子帶系數(shù)平方和為指標(biāo)提取水印圖像的背景信息,凡是落在背景區(qū)域內(nèi)的系數(shù),其α調(diào)整至[0.95,1]區(qū)間范圍內(nèi),β取值范圍[0.0,0.05]。

    (11)

    根據(jù)上文介紹,總結(jié)基于紋理復(fù)雜度的改進DWT可見水印算法流程包括以下幾個關(guān)鍵步驟。技術(shù)流程圖如圖2所示。

    圖2基于紋理復(fù)雜度的改進DWT可見水印算法流程

    (1)將水印圖像的大小調(diào)整到與影像一致,分別對影像和水印圖像進行三級小波分解。

    (2)計算影像第三級小波分解低頻子帶LL3水印嵌入強度α,對α線性拉伸,計算β。

    (3)計算影像小波分解后各高頻子段的紋理復(fù)雜度、子帶紋理復(fù)雜度和影像平均紋理復(fù)雜度,得到第三級小波分解高頻子段的水印嵌入強度α和β,根據(jù)水印圖像小波分解得到的系數(shù)對α和β進行調(diào)整,得到最終的水印嵌入強度。

    (4)嵌入水印信息,進行逆DWT變換,得到嵌入水印后的影像。

    3 實驗結(jié)果與分析

    利用基于紋理復(fù)雜度改進DWT算法進行可見水印嵌入實驗,與原始DWT算法相比,如圖3、表1所示,用改進后算法嵌入可見水印強度降低,但水印仍明顯可見,嵌入水印后影像的改變量相對較小,影像的均值和方差與原始影像接近,PSNR明顯提高,影像信息熵含量也有改善,表現(xiàn)為影像質(zhì)量明顯改善。

    需要注意的是,改進后的算法計算時間明顯增長。這是由于算法在計算過程中首先要對影像進行三級小波分解,對每個級別的小波分解低頻子帶計算紋理復(fù)雜度、子帶紋理復(fù)雜度和影像平均紋理復(fù)雜度,計算量明顯增加。

    圖3 DOM1和DOM2利用改進DWT算法嵌入可見水印結(jié)果 DOM1和DOM2利用DWT和改進DWT算法嵌入水印結(jié)果比較 表1

    4 結(jié) 語

    本文詳細介紹了改進的可見水印算法研究開展的實驗與實驗結(jié)果分析,利用基于紋理復(fù)雜度的改進DWT可見水印算法進行DOM分幅產(chǎn)品嵌入可見水印,實驗結(jié)果表明利用改進后的可見水印算法嵌入水印具有良好的視覺可見性,同時還有效改善了水印嵌入過程導(dǎo)致的影像質(zhì)量下降,實驗結(jié)果表明嵌入水印后影像質(zhì)量較原始算法有了明顯改進。

    本文通過研究證明了數(shù)字水印理論和算法用于DOM的可行性,并根據(jù)實際研究成果提出了實際生產(chǎn)可用的數(shù)字水印算法,但仍存在一些問題,需要未來展開研究。一是根據(jù)生產(chǎn)需求生成多樣化數(shù)字水印形態(tài)和載體類型。例如借助于二維碼的容錯能力,將用戶信息等版權(quán)信息生成二維碼嵌入遙感影像中,提高版權(quán)保護的可靠性。二是將現(xiàn)階段的理論和算法研究成果轉(zhuǎn)為實際生產(chǎn)可用的軟件系統(tǒng),提高算法執(zhí)行效率,真正服務(wù)于遙感影像生產(chǎn)工作,尤其是對外提供數(shù)據(jù)服務(wù)和網(wǎng)上數(shù)據(jù)發(fā)布等方面。

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