一种强鲁棒性的图像数字水印算法的设计

石红梅

(苏州工业职业技术学院电子工程系 江苏苏州 215104)

一种强鲁棒性的图像数字水印算法的设计

石红梅

(苏州工业职业技术学院电子工程系 江苏苏州 215104)

针对当前图像水印的研究现状和存在的问题，提出了一种基于离散小波变换域的数字水印算法。该算法选择在原始图像小波变换的中、低频子带嵌入水印，提高了水印的容量和不可见性。并结合人类视觉系统模型，实现了水印的强鲁棒性。对所提出的算法进行了大量的实验及性能分析。实验结果表明，该算法对常见的图像攻击如JPEG压缩、加噪、剪切等具有较强的鲁棒性，同时也很好地保证了水印的不可见性。

数字水印;鲁棒性;攻击测试

0 引言

信息时代的到来，使得传统的媒体正向数字化转变。各种形式的多媒体作品纷纷以网络形式出现，使得作品的侵权更加容易。传统的信息安全以密码学为基础，从根本上解决不了问题。而数字水印是一种有效的保护数字产品版权和维护数据安全的技术，是信息隐藏研究领域的一个重要分支。它将具有特定意义的标记(水印)，利用数字嵌入的方法隐藏在数字图像、声音、文档、图书、视频等数字产品中，以证明创作者对其作品的所有权，并作为鉴定、起诉非法侵权的证据，同时通过对水印的检测和分析来保证数字信息的完整可靠性，从而成为知识产权保护和数字多媒体防伪的有效手段。

本文提出的算法采用对原始图像的R、G、B基色乘以加权系数的方法来解决可视失真，并通过将水印嵌入中频段以及多次嵌入水印低频小波系数的方法来实现水印的强鲁棒性。

1 算法描述

本算法将一幅大小为128×128的“CUMT”彩色水印嵌入到大小为256×256的彩色Lena图像中，采用的嵌入算法如图1所示。

图1 水印嵌入框图

水印嵌入实现的主要步骤为:

1)原始彩色图像及水印的分解:将原始彩色图像按RGB色彩空间进行分解，三个基色分量分别用IR、IG、IB表示。彩色数字水印同样也按RGB色彩空间进行分解，分别用WR、WG、WB表示它的三个基色分量。

2)DWT变换:采用WAVEDEC2函数对原始彩色图像的三个基色分量分别作DWT变换(2层小波分解)，同时也对水印的三个基色分量作一次小波分解。这一步骤实现图像从空间域到小波域的变换。

3)水印嵌入:式(1)为R基色在低频、水平、垂直、对角线区域上的嵌入公式。通过这些公式将彩色数字水印的三基色分解系数分别对应嵌入到原始彩色图像的三基色分解系数中。式中的I指的是原始彩色图像，W指代的是水印图像，而A、H、V、D表示的则是图像经小波分解后的低频、水平、垂直、对角线分量。

式(1)中的IRA2(i，j)表示原始图像的R分量经2层小波分解后在低频区域中的第i，j处系数的值，IRA1(i，j)表示原始图像的R分量经1层小波分解后在低频区域中的第i，j处系数的值，而WRA1(i，j)表示水印的红色分量R经1层小波分解后在低频区域中的第i，j处系数的值。同样的，IRH2(i，j)表示原始图像的R分量经2层小波分解后在水平区域中第i，j处系数的值。G、B基色在低频、水平、垂直、对角线区域上的嵌入公式类推。

4)IDWT变换:在将水印的三基色分解系数分别嵌入原始彩色图像的三基色分解系数之后，采用WAVEREC2函数对得到的小波系数作小波反变换，即可得到水印图像。

根据水印嵌入的设计思想，在MATLAB软件中编程实现水印的嵌入，实验结果如图2所示。

图2 水印嵌入结果

水印提取与水印嵌入的设计思想刚好相反，将嵌入框图中的“水印”换成“含水印图像”，将“水印嵌入”换成“水印提取”，则完成从含水印的图像中提取水印的过程。提取水印的结果如图3所示。

图3 水印提取

从水印嵌入过程生成的水印图像观察，可以判断该算法嵌入的水印具有视觉上良好的隐蔽性。原始Lena图像及水印图像之间的峰值信噪比PSNR值达到了33.518 3 dB，而提取后的水印与原始水印之间的归一化相关系数也达到了0.994 7，充分说明基于本算法的水印的嵌入及提取很好地保持了原始图像的品质。

2 攻击测试

在图像的传播、使用过程中，都会或多或少地受到各种有意或无意的攻击。为了检测算法的鲁棒性能，分别对嵌入水印后的Lena图像进行压缩、噪声、剪切攻击。

2.1 JPEG压缩攻击

JPEG压缩是一种对图像进行攻击的常用方法。而JPEG作为一种压缩存储图像的标准也会经常被用到，所以，对于图像数字水印来说，最基本的要求是能够忍受一定程度的图像压缩处理。为了检验JPEG压缩处理对图像数字水印检测的影响，通过设定不同的压缩因子检验水印图像对JPEG压缩攻击的抵抗能力。

图4(a)～(b)分别为压缩质量因子为90%、60%时提取水印的示意图。

图4 压缩攻击

对水印图像进行压缩攻击后，原始图像与水印图像的PSNR值及提取水印与原始水印的NC值的比较如表1所示。

表1 压缩攻击后的PSNR及NC值

从图4可以看出，在压缩质量因子为90%、60%时提取的水印具有良好的清晰度且与原始水印的相关度较高。从表1中可以看出，压缩质量因子为60%时提取的水印与原始水印的归一化相关系数达到了 0.789 6，说明提取的水印与原始的“CUMT”水印具有良好的关联度。随着压缩强度的增大，Lena图像与水印图像之间的PSNR值在不断减小，说明图像的质量是同比降低的，但提取出的水印却依然清晰可见。充分说明了该算法对于JPEG压缩具有强鲁棒性。

2.2 噪声攻击

为了进一步测试该水印抵抗攻击的能力，在水印图像中分别添加不同方差的椒盐噪声，再对水印图像进行水印的提取。

图5为添加椒盐噪声时水印图像抵抗攻击的情况。

图5 椒盐噪声攻击

添加椒盐噪声后提取水印图像与原始水印的PSNR值及原始水印与提取水印之间的NC值如表2所示。

表2 椒盐噪声攻击后的PSNR及NC值

从受椒盐攻击的水印图像中提取的水印可以看出，即使是方差为0.01的椒盐噪声，也可以从中提取出清晰的水印，并且原始水印与提取的水印之间的相关系数达到0.895 9。此算法对于抵抗椒盐噪声具有很好的鲁棒性。

2.3 剪切攻击

为了测试本文提出的水印算法抵抗图像剪切攻击的能力，对水印图像分别进行1/4中心剪切、1/4边角剪切的处理。提取水印的情况分析如下所述。

水印图像在抵抗剪切攻击后提取水印的情况如图6(a)～(b)所示。

图6 剪切攻击

在选择不同区域及不同面积进行剪切攻击后，比较原始图像及受攻击的水印图像，它们的PSNR值及水印之间的NC值如表3所示。

从图6及表3受剪切攻击的水印图像中提取的水印可以看出，虽然对图像进行边角和中心1/4的剪切，水印图像与原始Lena图像之间的PSNR值偏小，说明剪切攻击对于水印图像的影响较大。尽管如此，提取的水印与原始水印之间的相关系数都达到了0.97以上，说明该算法对剪切攻击具有超强的鲁棒性。

表3 剪切攻击后的PSNR及NC值

3 结束语

本文提出了一种基于离散小波变换(DWT)及人类视觉系统(HVS)的数字水印算法。实验结果显示，在原始图像及水印都为彩色静态图像的前提下，嵌入与提取的效果都比较理想，实现了水印的不可见。攻击测试表明水印算法具有较好的鲁棒性，能够抵抗常见的图像处理操作，如JPEG压缩、噪声、剪切等，水印提取后的NC值也较理想。

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A Strong Robust Image Watermarking Algorithm Design

SHI Hong-mei
(Department of Electronic Engineering，Suzhou Institute of Industrial Technology，Suzhou 215104，China)

Aiming at the current image watermark research status and existing problems，the article proposes a digital watermarking algorithm based on the discrete wavelet transform.By choosing low and middle sub band of the wavelet packet decomposition of the original image to embed the watermark，the algorithm increases the capacity of the watermark and improves the imperceptibility.With the combination of HVS model，the robustness of watermark is achieved.Quantities of experiment data show that the algorithm has good robustness on image attacks，such as JPEG compression，noise，cropping，and etc，and at the same time the imperceptibility of watermark can be guaranteed.

digital watermark;robustness;attack test

TP 309

A

1672-2434(2011)03-0036-04

2011-03-18

石红梅(1982-)，女，助教，从事研究方向:信息隐藏