一种基于DCT变换的古籍图像可见水印算法

计云倩 沈晓峰 苏州大学计算机学院 215006

一种基于DCT变换的古籍图像可见水印算法

计云倩 沈晓峰 苏州大学计算机学院 215006

本文提出了一种基于DCT变换的古籍图像可见水印算法。利用古籍图像的纹理特性将原始图像分块,根据不同的嵌入强度将可见水印图像嵌入原始图像的频域中以显示所有权。实验表明:嵌入水印的图像对中值滤波、有损压缩、剪切等攻击性操作具有较强的鲁棒性,想在不损坏图像使用质量的前提下, 去除或毁坏图像中的可见水印是很困难的。

离散余弦变换; 古籍图像; 可见水印

DCT; ancient image; visible watermarking

1 引言

随着Internet的飞速发展，数字媒体的传输变得越来越容易，但存在的问题是：一方面，盗用者未经版权所有者同意，非法使用和复制数字媒体。另一方面，用户无法得知某种数字媒体的版权所有者，从而无法获得其授权。因而如何保护版权成为了一个急需解决的问题，古籍数字化版权保护更是迫在眉睫。数字水印技术为数字媒体的版权保护提供了一种行之有效的方法[1]。

根据提取、检测水印时是否需要原始作品可将水印算法分为：非盲水印算法、半盲水印算法和盲水印算法。非盲水印算法是指提取检测时需要提供原始作品信息。半盲水印算法是指检测提取水印时不需要提供原始图像信息，但是只能判断水印是否存在，不知道水印是什么。盲水印算法是指提取检测水印时不需要原始作品信息，且提取的水印是一个标志性的图案[2]。

根据水印可见性的不同,可将其分为可见水印 和不可见水印2类。不可见水印主要用于版权保护、认证及隐蔽通信等方面；可见水印主要用于明确标识版权,可应用于数字电视、数字图书馆及电子商务等方面,如电视图像上的半透明台标标识。目前，对数字水印的研究多集中在不可见水印，而对可见水印的关注较少。由于可见水印有其独特的作用，本文对其相关技术作重点研究[3]。

与普通图像相比，古籍图像的一个显著特点是它主要由文字区域和非文字区域组成，通常文字区域是全黑或近似于全黑，非文字区域是全白或近似于全白，表现在灰度直方图上为灰度值分布两极化,所以在古籍图像中嵌入同样强度的可见水印，通过分析灰度直方图便很容易检测并去除，不能达到保护版权的目的。

本文提出了一种基于DCT变换的古籍图像可见水印算法。利用古籍图像的纹理特性将原始图像分块,根据不同的嵌入强度将可见水印图像嵌入原始图像的频域中以显示所有权。实验表明:嵌入水印的图像对中值滤波、有损压缩、剪切等攻击性操作具有较强的鲁棒性。

文章的组织结构为：第2节介绍了本文使用的技术，在此基础上，第3节将详细介绍本文所提出的算法；第4节给出了由本文提出的算法所得到的一些实验结果；最后对全文进行了总结。

2 相关技术

DCT是数字图像处理以及信号处理常用的一种正交变换，具有压缩比高、误码率小、信息集中能力和计算复杂性综合效果较好等优点，是图像编码的核心技术之一[4]。二维离散DCT变换及IDCT反变换公式如下：

图像二维DCT变换(N取8或16)有许多优点：图像信号经过变换后，变换系数几乎不相关，经过反变换重构图像，信道误差和量化误差将像随机噪声一样分散到块中的各个像素中去，不会造成误差累积；并且变换能将数据块中的能量压缩到为数不多的部分低频系数中去(即DCT矩阵的左上角)。对于给定图像f(m,n)存在两种DCT变换方法，一种是把图像f(m,n)看成一个二维矩阵，直接对其进行DCT变换，然后嵌入水印。另一种方法是与JPEG压缩标准相统一，先把图像分成8×8的小块，再分别对每一块进行DCT变换，进而嵌入水印。本文采用后一种方法嵌入水印[5]。

3 水印嵌入和提取算法

可见水印中，水印被可见地嵌入到原始宿主图像中。一般说来，嵌入的可见水印必须具有较高的清晰度，容易被辨认，但水印的嵌入不能严重破坏原始载体的视觉效果，影响其使用价值。为了同时满足这两个要求，本章算法充分考虑原始图像纹理特征与HVS之间的关系，确保水印的自适应嵌入。

3.1 嵌入准则

考虑到可见水印的特性,算法采用线性加法嵌入准则,公式为:

3.2 水印嵌入算法

（1）将原始图像和水印图像划分为8×8的图像块,通过对每个块进行DCT变换得到直流系数和交流系数。

（2）原始图像块的规范化交流DCT系数为:

（4）根据公式（3）完成水印的嵌入。再通过反变换得到含水印图像。

图1(a)原始图像 (b)水印图像 (c)含水印图像

4 实验结果

图2 实验结果图

为了验证本文所提算法的有效性，我们在做仿真实验时以Matlab6.5作为试验环境，所用的原始载体图像是灰度级为256级，大小为256×256的古籍图像，如图1（a）所示，水印是大小为256×256的灰度标志图像，如图1（b）所示。然后按照本文所提出的算法进行实验，在没有攻击的情况下实验结果见图1（c）。实验中调节因子t的大小决定了修改图像块的强度。通过实验分析，本文选取t为0.2。为了验证算法的鲁棒性，对含水印图像用剪切、旋转、滤波、JEPG压缩等方式进行攻击，实验结果表明本文提出的可见水印算法具有一定的鲁棒性，在不损坏图像使用质量的前提下, 去除图像中的可见水印, 将是十分困难的。图2（c）-（d）分别是对含水印图像进行局部剪切、（3 x3）中值滤波、逆时针旋转30度,然后顺时针旋转30度、质量因子为60的JPEG压缩的效果图。

5 结语

提出了一种基于DCT变换的古籍图像可见水印方案。利用人类视觉系统的亮度和纹理敏感度特性,将水印按不同的加权因子嵌入图像各区域。可以在满足可见水印特性的前提下,最大程度地嵌入水印,提高水印鲁棒性。实验结果表明水印覆盖了图像的大部分区域,对图像细节没有造成显著影响，结果图像中的水印具有良好的视觉质量。

[1] 赵翔,郝林.数字水印综述[J].计算机工程与设计.2006,27(11):1946-1950.

[2] 刘瑞祯,谭铁牛.数字图像水印研究综述[J].通信学报.2000,21(8):39-48.

[3] 姜明芳.可见水印应用于数字图书馆版权保护[J].现代情报.2009,29(1):98-

100 .

[4] 孙圣和,陆哲明,牛夏牧.数字水印技术及应用[M].北京:科学出版社.2004:168-170.

[5] 毛万欣,卢正鼎.一种基于DCT的自适应图像数字水印算法[J].计算机工程与科学.2005,27(7):43-46.

In this paper, we present an adaptive ancient image visible watermarking algorithm based on dct domain. The original image is segmented into blocks based on the texture property, and different embedding intensities are used when embed the watermarking into the DCT domain of the original image to indicate ownership of the image. From the experimental results, the stego-images are extremely robust to common image processing such as Median filter, JPEG compression and cutting. It is difficult to remove the visible watermarking without damaging the image.

10.3969/j.issn.1001-8972.2010.13.009

计云倩，硕士研究生，主要研究领域为图形图像处理技术；

沈晓峰，硕士，主要研究领域为图形图像处理技术。