一种彩色图像三重水印算法

轩 璐

(三门峡职业技术学院，河南 三门峡 472000)

一种彩色图像三重水印算法

轩 璐

(三门峡职业技术学院，河南 三门峡 472000)

提出一种彩色水印算法，将水印图像经过旋转变换分别嵌入载体图像的多个彩色分量DCT系数中，嵌入位置选择考虑人眼的视觉特性；对多个水印提取结果进行交叉验证，提高水印提取成功率。实验表明，算法在确保不可见性的基础上，对鲁棒性有较大提升。

图像置乱；离散余弦变换；鲁棒性；数字水印

0 引 言

数字水印技术是目前应用普遍的多媒体版权保护手段之一[1]。伴随着多媒体应用的日益普及，如何设计出稳定且易实现的数字水印方案成为学界研究的主要问题[2]。传统的数字水印技术主要分为空域和频域两种，一般来说空域算法较为直接，易于实现，但对于各类攻击的鲁棒性较差，目前应用较少。目前主要研究都集中在计算较为复杂、鲁棒性较好的频域水印嵌入[3]。在频域水印研究中，主要研究的问题集中在载体图像的水印容量、水印嵌入点的选择及嵌入强度等方面。水印研究的重点就是通过以上3个方面的研究力求达到不可见性与鲁棒性的平衡[4]。

文献[5]提出了一种基于关系的DCT域算法，算法以载体图像8*8 DCT变换的(5,2)和(4，3)位置值的大小关系为嵌入条件，将置乱的水印信息通过位置交换的方式插入到以上两点。文献[6]利用8*8 DCT变换矩阵(3，3)、(4,4)位置周围4个点的均值作为插入系数实现水印在以上两点的插入。以上两种方法较好地实现了水印的不可见性，但水印插入基于单值需要修改，在各类攻击中受到影响较大，鲁棒性上仍存在改进的空间。本文利用人类视觉系统特性，将水印图像经过旋转，分别嵌入载体图像的彩色分量DCT系数中，提高了针对多种攻击的抗干扰性，在保证不可见性的基础上，对鲁棒性有明显提高。

1 算法准备

DCT变换的水印嵌入，可以选择在高频或低频系数上进行嵌入，为测试高、低频系数的稳定性，首先进行稳定性分析。具体做法是，选择多个彩色图片分别DCT变换，然后分别进行旋转、剪切、缩放、投影攻击，结果如图1、2所示。通过对结果的分析可以得出，高频系数变化幅度(图1)远远大于低频系数的变化幅度(图2)。即低频系数的抗干扰性强于高频系数，反复不重复抽样进行测试，该特性依然存在。

图1 高频系数变化比较 图2 低频系数变化比较

通过以上2幅图对比可知，低频系数在经受攻击时核心特征表现稳定，具有较强的鲁棒性，是较好的水印信息嵌入位置。

2 水印算法

2.1 水印置乱

文献[7]中提到了一种基于混沌的数字图像置乱算法，内容如下：

Xi+1=μXi(1-X)(i=0,1,…，k-1)0

(1)

其中μ为分支参数0≤μ≤4,当μ=4时Logistic映射处于混沌状态。

置乱密钥共包含5个参数Key=(XR0、XC0、nRow、nCol、nS),其中XR0、XC0为随机初值，nRow、nCol为行、列循环最大步长，nS为置乱次数。

图3 水印置乱

对m行n列的水印图像进行置乱，分别将XR0、XC0带入公式(1)，结果分别与nRow、nCol相乘即可得到2个新的序列newXR(m*nS)和newXC(n*nS)。将图像进行k次置乱(k=1,2,…,nS):分别对图像进行行、列循环移位，即第i行自左向右循环newXR[(k-1)*m+i]，第j列自上向下循环newXC[(k-1)*n+j]位，置乱后的水印如图3。

2.2 水印嵌入过程

如图4所示，首先将水印图像通过旋转得到3个关联的水印图像分别进行置乱，然后将载体图像的RGB分量分别进行8*8的DCT变换后，将水印信息分别嵌入到RGBDCT系数的对应位置，最后将包含水印信息的RGB分量合并得到含三重水印的载体图像。

算法具体步骤为：

1)将水印图像S1进行180°和90°旋转得到S2、S3。根据公式(1),分别对S1、S2、S3进行置乱得到3个大小相同的二进制序列W1、W2、W3。

图4 水印嵌入流程

5)根据公式(2)、(3)判断每个嵌入点的嵌入能量。

(2)

(3)

其中wj为该嵌入点对应的水印序列值，对于所有的嵌入点有

2.3 水印提取

水印详细提取过程见图5，含有水印的载体图像进行嵌入逆过程即可得到水印信息，具体步骤可归纳为：

1)将含有水印信息的载体图像分解为RGB分量，并分别进行8*8 DCT转换。

(4)

3 实验结果分析

算法结果采用Matlab进行仿真实验，采用256*256的彩色Lena图作为载体图像，水印图像采用32*32的二值图像(图6)，测试采峰值信噪比(PSNR)评价算法的不可见性见公式(5)，归一化相关系数(NC)根据公式(6)来定量评价算法的鲁棒性。

(5)

其中m、n为帧的长和宽，P和P*分别嵌入前后的图像。

(6)

3.1 不可见性

通过图7与图6 Lena图的对比，肉眼无法分辨有明显的不同，计算PSNR值为42.517，结果表明本文算法具备较好的不可见性。

图6 嵌入水印图片与水印 图7 嵌入后图片与提取水印

表1 在不同攻击下水印提取平均成功率

3.2 鲁棒性分析

为验证算法的鲁棒性，本文采取了部分常见攻击测试，具体数据见表1。

通过数据可以得出结论，本算法在应对各种攻击时表现出较强的性能，具备一定的应用价值。

4 结 论

基于DCT的三重水印嵌入算法，提高了水印的提取准确率，结合混沌置乱对于剪辑攻击的提取率达到100%,对于其他攻击也呈现了较强的鲁棒性。实验结果表明，本文算法在保证不可见性的前提下体现了较强的鲁棒性，是一种较好的彩色盲水印算法。

[1]Li L Z，Gu Q L，Gao T G．A zero-watermarking algorithm based on fuzzy adaptive resonance theory[A].Proc．FSKD’09[C]．Tian-jin:IEEE Press，2009:378-382.

[2]鲁晓辉,金渊智.基于MPEG-2的视频水印算法[J].计算机应用与软件，2014，(10)：144-146.

[3]熊祥光,王端理.基于HVS和关系的DCT域彩色图像水印方案[J].计算机工程与科学，2014，(02):311-316.

[4]武风波,汪峰.基于HVS的小波变换数字图像水印算法[J].应用光学，2014，(02)：311-316.

[5]徐金东,黎洪松,倪梦莹.一种基于关系的DCT域数字水印改进算法[J].北京师范大学学报：自然科学版，2007，(01):57-59.

[6]谢斌，刘珊，任克强.基于DCT的自适应多重彩色图像盲水印算法[J]．电视技术，2014,38(09)：21-24.

[7]蔡虔,陈艺,谢斌.一种DCT域多重视频盲水印算法[J].电视技术，2013，(05)：26-28.

[责任编辑：王荣荣 英文编辑：刘彦哲]

Triple-Watermarking Algorithm of Color Image

XUAN Lu

(Sanmenxia Polytechnic College,Sanmenxia,Henan 472000,China)

A color watermark algorithm was proposed.Watermark image after rotation transform was embedded in DCT coefficient of three color components of carrier image，and selection of embedding positions depends on the human visual characteristics.The extraction results were cross-validated.And the algorithm increased success rate of extraction.The experimental results show that the algorithm is of good invisibility and strength in robustness.

digital image scrambling；discrete cosine transform；robustness；digital watermarking

轩璐(1981-),女,河南三门峡人, 三门峡职业技术学院讲师，硕士。

TP 309.7

A

10.3969/j.issn.1673-1492.2015.02.008

来稿日期：2014-12-25