基于二值图像数字水印算法研究

尹生妹

摘 要：由于二值图像视觉冗余较少，嵌入容量有限等特点，现有的水印算法大多都无法照搬应用于二值图像上，本文首先对二值图像的特点进行分析，然后对现有基于二值图像数字水印算法进行分析总结，为算法的进一步改进研究打下基础。

关键词：二值图像 数字水印算法

所谓数字水印技术就是用信号处理的方法将一些有意义或无意义的水印信息嵌入到多媒体数据，被嵌入的水印信息可以是文字、作品的序列号、标识、特殊意义的图片等，它以不可见的形式隐藏在多媒体数据中，如图像、视频和音频等数据，这些被添加进去的水印信息可以通过对应的算法从多媒体数据中还原出来，从而达到保护版权的效果，其应用前景广阔，经济效益很大，目前现有的大部分数字水印算法的主要是针对是灰度或者彩色图像，由于二值图像没有过多可以利用的冗余空间，现有的水印算法大多都无法照搬应用于二值图像上。但是二值图像却被广泛应用，如双色印刷的票据、支票、签名印章、文档等等，因此，对二值图像数字水印技术进行深入研究是十分必要的。

一、二值图像的特点

众所周知，二值图像只有两个像素值0和1，分别表示纯黑和纯白，这种“非黑即白”导致了二值图像上视觉冗余较少，嵌入容量有限等特点，现有的大部分数字水印算法都是针对彩色图像或者灰度图像.由于这些图像视觉冗余较大，因而对其像素值的微小改变是不会被发觉的.而对二值图像来说，在嵌入水印的同时又不引起视觉损害就变得比较困难.有时即使图像上很小的细节部分被不当修改也可能会造成整幅二值图像的可读性大大降低，二值图像的像素值只能取0和1的这种特点导致我们用于灰度或者彩色图像的典型水印算法无法直接的应用在二值图像上，因此必须针对二值图像的特点专门设计适用于二值图像的水印算法。

二、二值图像的经典水印算法

由于二值图像视觉冗余较少，嵌入容量有限等特点，使得目前国内外在二值图像数字水印方面的研究较少，但是二值图像使用范围正在扩大，因此二值图像的水印算法的研究也逐渐被大家所重视，近年来，也出现了一些经典的专门针对二值图像的数字水印算法。主要有：结构微调法、游程编码法、图像特征法、图像分塊法等。

（1）结构微调法

这种算法主要通过对二值图像中文本的行距和字符间距进行轻微改变来嵌入水印信息。主要嵌入方法可分为：（1）调整行距。主要通过将整行在垂直方向上的移动来嵌入水印信息，如嵌入“1”通过文本行上移一定空间表示，嵌入“0”通过文本行下移一段空间表示。但上移下移的距离受人眼视觉能力的限制。水印检测时主在通过文本之间的行间距与标准行距的对比来判断水印信息。（2）调整字符间距。主要通过将文本行中字符的位置进行水平移动来改变字符的间距，从而达到嵌入水印信息的目的。如字符左移一定空间代表嵌入信息“1”，字符右移一定空间代表嵌入信息“0”。这种算法一般用于在PS或PDF文档中隐藏数字水印，抗攻击性好，但由于文档中的每个字符的间距并不是固定的值，因此在提取水印信息时需要知道文档中原始字符的间距。

（2）游程编码法

这种算法就是在传真传输中，先采用游程编码（RL）对二值图像进行编码，然后将其以霍夫曼编码进行压缩传输空间。如Matsui提出了一种适用于二值图像的传真文件，该算法主要通过使游程编码的长度减少1或者增加1，由此来改变了游程编码的奇偶性，而修改后的奇偶性质就代表了嵌入的水印信息。这种水印嵌入算法具有算法简单、信息隐藏效果较好等优点，缺点是在游程较多时，载体图像容易失真，水印的不可感知性较差。

（3）图像特征法

这种算法主要是利用二值图像的字体的线条粗细特征、笔画特征、线条的曲率及相对位置等多种特征。通过修改二值图像的这些特征来嵌入水印信息，修改不同的特征代表不同的水印信息。具体实现方法为。首先，需要对字体二值图像字体部分的笔画连接情况进行分析，然后再根据分析结果，对字体图像笔画进行分块，可以再将分块进一步划分为4个子块；然后计算分块后笔画的平均像素宽度；最后4个子块划分为两组，然后通过笔画部分变粗（嵌入1）和变细（嵌入0）来嵌入水印信息。检测水印时候主要通过检测字体二值图像的笔画粗细来识别水印信息。这种算法视觉效果好，缺点是这种算法在水印检测提取时需要原图像参与，因此该算法也不能在要求盲提取的前提下使用。

（4）图像分块法

图像分块法就是先将图像划分为M×N大小的子块，然后根据某种策略对选取可用的子块进行修改像素点来达到水印信息的嵌入。如Koch提出一种基于分块来修改图像分块的算法，通过修改图像子块中黑白的像素比例来代表嵌入的水印信息。该算法鲁棒性差，水印嵌入量有限。M.Wu提出一种通过计算图像块的垂直、水平、斜对角、对角等连续的像素点个数来对像素的连通平滑性进行计算评分，然后通过对评分高的像素点进行像素的翻转来表达嵌入的水印信息，这种算法隐蔽性好，水印嵌入量也较大，不可感知性好。

近几年来，小波分析也大量应用到基于二值图像的数字水印算法中，并成为人们研究的热点。其基本思想就是把二值图像通过小波变换进行多分辨率分解，从而分解成不同频率、不同空间的子图像，再根据各个子图像的特点有针对性的处理，如选取二值图像小波域中频系数作为水印信息的嵌入位置。或是根据水印图像中的0、1像素分布情况来设置调节参数对水印的嵌入过程进行调节等。

结语

综上所述，随二值图像在日常生活中广泛使用，对二值图像防伪需求也正日益增加，由于二值图像视觉冗余较少，嵌入容量有限等特点，因此现有的水印算法大多鲁棒性差，因此我们在针对二值图像的设计水印算法时，需想方设法提高算法的鲁棒性，同时，基于二值图像的数字水印印刷防伪技术还处于初步的研究阶段，要使其真正应用于印刷防伪中还有待于进一步的研究

参考文献

[1]周波，陈健.种适用于二值图像的数字水印算法[J].上海交通大学学报，2004（9），1510-1511.

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