一種大容量文本水印算法研究

金真伊 李德

摘 要： 本文提出一種在理想實(shí)驗(yàn)環(huán)境中可以抗打印掃描攻擊的大容量文本水印算法，該算法首先對(duì)文本圖像進(jìn)行字符切分，以字符復(fù)雜度為標(biāo)準(zhǔn)將字符圖像分為嵌入部分、調(diào)整部分和去除部分，對(duì)嵌入部分和調(diào)整部分的每塊字符圖像再次切分。根據(jù)切分出的字符圖像，以打印掃描不變量為基礎(chǔ)，建立量化函數(shù)，通過(guò)分別翻轉(zhuǎn)單個(gè)字符圖像切分部分的的像素邊界點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)水印的嵌入。該方法考慮到人類視覺(jué)系統(tǒng)的掩蔽特性，嵌入水印信息后的文本圖像視覺(jué)效果良好，經(jīng)實(shí)驗(yàn)，該方法可以抵抗常見(jiàn)的噪聲攻擊以及縮放攻擊，實(shí)現(xiàn)了水印的全盲提取。

關(guān)鍵詞： 文本水印;量化;大容量

數(shù)字水印的基本方法是利用載體冗余數(shù)據(jù)來(lái)嵌入水印信息的，可以避免引起感官系統(tǒng)的察覺(jué)，而文本對(duì)于圖像、聲音、及視頻等多媒體數(shù)據(jù)而言，冗余度較小，所以，目前基于頻域的文本水印嵌入方法，嵌入水印后的圖像視覺(jué)效果并不理想，這給文本水印的發(fā)展帶來(lái)了極大的難題[1-2]?；诜D(zhuǎn)字符像素的水印嵌入方法可以保持較好的視覺(jué)效果，這給文本水印的發(fā)展帶來(lái)了新思路，但該方法單個(gè)字符嵌入容量過(guò)低，而整體的嵌入量也依賴于字符圖像的多少，比如證書(shū)類的文本文件字?jǐn)?shù)都相對(duì)較少，因此，提高單個(gè)字符嵌入量顯得尤為重要[3-4]。

本文針對(duì)抗打印掃描水印算法容量較小的問(wèn)題，在保證嵌入水印后整體視覺(jué)效果不變的前提下，提出一種基于字符像素翻轉(zhuǎn)的大容量且抗打印掃描攻擊的文本水印算法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明，該算法具有很好的不可感知性，并且可以抵抗打印掃描攻擊，具有很好的魯棒性。

1 水印的嵌入和提取方案

1.1 水印嵌入過(guò)程

Step1將文本圖像進(jìn)行二值化處理后，對(duì)圖像進(jìn)行字符切分，根據(jù)切分出來(lái)的字符圖像設(shè)置像素復(fù)雜度的閾值為T(mén)，作為去除字符圖像的復(fù)雜度參數(shù)。將文本圖像分為三個(gè)部分，分別為嵌入部分A，調(diào)整部分B和去除部分C。然后計(jì)算出整體字符圖像黑色像素的平均值;

Step2將單個(gè)字符圖像再一次進(jìn)行切分，每個(gè)字符圖像被切分成為四份，分別對(duì)每一份圖像里的字符像素分別進(jìn)行處理;

Step3計(jì)算出嵌入部分A中的每個(gè)字符內(nèi)部的四個(gè)像素塊中，黑色像素的翻轉(zhuǎn)量，并計(jì)算出嵌入部分的所有像素改變量之和;

Step4使整體字符像素?cái)?shù)保持不變，需要根據(jù)嵌入部分字符像素改變量的總和對(duì)調(diào)整部分字符進(jìn)行翻轉(zhuǎn)。

Step5如翻轉(zhuǎn)量大于0時(shí)，找響應(yīng)數(shù)目的白色邊界點(diǎn)進(jìn)行翻轉(zhuǎn);如翻轉(zhuǎn)量小于0時(shí)，要找相應(yīng)數(shù)目的黑色邊界點(diǎn)進(jìn)行翻轉(zhuǎn)，從而實(shí)現(xiàn)水印的嵌入。

1.2 水印提取過(guò)程

Step1將嵌入水印的文本圖像按照與水印嵌入相同的方式進(jìn)行字符切分，將所有字符分為嵌入部分、調(diào)整部分和去除部分;

Step2對(duì)單個(gè)字符像素再一次進(jìn)行切分，將每個(gè)字符圖像切分成四份圖像，對(duì)每一份圖像中的字符像素分別進(jìn)行處理;

Step3分別計(jì)算出A和B中字符圖像中包含的黑色像素，計(jì)算整體字符圖像黑色像素的平均值;

Step4用奇偶量化方法對(duì)單個(gè)字符里的四個(gè)字符塊分別進(jìn)行提取。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了提高算法的抗變換性，在水印提取時(shí)采用眾數(shù)原則，即對(duì)提取出的對(duì)應(yīng)于同一水印信息的3比特?cái)?shù)據(jù)按照取值0或1的多少來(lái)決定最后的水印信息。

對(duì)比了原始圖像與嵌入水印后的圖像后發(fā)現(xiàn)，除了單個(gè)字符圖像的比劃略微變粗或變細(xì)，幾乎看不出其他明顯的差別，所以，嵌入水印后的文本圖像具有較好的不可感知性。圖像在受到椒鹽攻擊及高斯攻擊后，仍能夠提取出的水印，且誤碼率在允許的范圍之內(nèi);對(duì)此文本圖像進(jìn)行縮放攻擊，縮放到85%，BER為0.06，在誤碼率允許的范圍內(nèi)，即與原始水印信息有很高的相似性。所以，此算法可以抵御一定程度上的縮放攻擊、高斯攻擊以及椒鹽攻擊。

3 結(jié)論

本文中為了使字符得到充分的翻轉(zhuǎn)，在算法中引入了字符復(fù)雜度的概念，去除不能充分翻轉(zhuǎn)的字符，提高算法的抗變換性。在保證一定魯棒性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了單個(gè)字符嵌入量的提升。通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以看出本算法實(shí)現(xiàn)了全盲檢測(cè)的同時(shí)，使嵌入水印后的文本圖像表現(xiàn)出很好的視覺(jué)效果，人眼幾乎很難察覺(jué)到文檔被修改過(guò)，并且能夠抵抗椒鹽攻擊、高斯攻擊以及縮放攻擊。本算法是在理想實(shí)驗(yàn)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)的，但在實(shí)際應(yīng)用中，還有一些輔助因素要考慮，如對(duì)掃描后的圖像進(jìn)行文檔糾偏，去噪，找到有效的文字塊區(qū)域等，這對(duì)實(shí)際應(yīng)用的成功都是至關(guān)重要的，下一步要解決這些輔助因素，將本方法應(yīng)用到實(shí)際中去。

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