基于分塊的多尺度小波頻域數(shù)字水印

劉挺

（西安外事學(xué)院陜西西安710077）

數(shù)字水印是數(shù)字信息領(lǐng)域內(nèi)的一種信息隱藏與加密相結(jié)合的技術(shù)，現(xiàn)已被人們接受認(rèn)同，可用于數(shù)字認(rèn)證、信息追蹤、機(jī)密通信、保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)等領(lǐng)域。隨著數(shù)字信息的廣為普及，與此密不可分的數(shù)字信息安全技術(shù)也在日新月異的發(fā)展與創(chuàng)新。目前，我們常用的水印算法有：生理模型水印、空間域水印、頻率域水印等。從數(shù)字水印認(rèn)證追蹤的的應(yīng)用角度出發(fā)，本文數(shù)字水印研究的側(cè)重點(diǎn)為抗攻擊能力高的強(qiáng)數(shù)字水印算法。

1 小波多尺度分解變換算法

小波變換分析是一種時(shí)頻域變換方法。其時(shí)頻域變換時(shí)，窗口大小固定，窗口形狀可以改變的局部化變換技術(shù)，具有多分辨率分析的能力。多尺度小波變換在頻率域和時(shí)域空間都具有很強(qiáng)的局部信息表示能力，可選擇不同的尺度對信息進(jìn)行分析[1]。小波變換算法把數(shù)字信息分解成低頻和高頻信號兩部分。低頻信息集中了原始信息的主要部分，而高頻信息體現(xiàn)的是原始圖像的細(xì)節(jié)部分。

數(shù)字圖像經(jīng)過小波算法變換后，可分解成不同頻帶和空間的子圖像。每次圖像經(jīng)過一次分解后，變?yōu)樗?、垂直、低頻、對角線4個(gè)頻率子帶，可以根據(jù)需要，對低頻子帶數(shù)字信息進(jìn)一步逐層變換，得到多級小波分解。下面圖1為3級小波分解示意圖。

圖1 三級小波分解Fig.1 Watermarking imbedding

上面圖1中的LLn為頻率子帶中的低頻分量，HLn為水平方向的高頻分量、LHn為垂直方向的高頻分量和對角線方向的高頻分量HHn；數(shù)字n代表變換分解的級數(shù)。小波變換分解的級數(shù)越多，低頻分量所包含的數(shù)字信息會(huì)在更小分辨率下是對原始圖像的一種近似。高頻子帶不同圖像呈現(xiàn)出原始圖像不同方向和條理的細(xì)節(jié)特征[2]。

在數(shù)字圖像小波變換的低頻子帶分量中嵌入數(shù)字水印，具有很強(qiáng)的魯棒性，但其可見性和敏感性遠(yuǎn)大于在高頻子帶中嵌入的數(shù)字水??；同時(shí)高頻子帶在對抗有損壓縮攻擊時(shí)易丟失信息，而造成水印信息的破環(huán)，權(quán)衡以上各種因素考慮，本文采取在中頻段來嵌入數(shù)字水印。

2 分塊的概念

分塊可以把復(fù)雜數(shù)字圖像信息區(qū)域化、簡單化[3]。為了提高數(shù)字水印信息的強(qiáng)度，采取分批重復(fù)來嵌入水印信息。載體圖像分塊按照目標(biāo)數(shù)字水印大小劃分為不同的“塊”區(qū)域，每一個(gè)塊區(qū)域?qū)?yīng)不同的水印信息，同一個(gè)區(qū)域可重復(fù)隱藏水印信息，這樣嵌入的單個(gè)水印信息強(qiáng)度高，其算法簡單、執(zhí)行效率高。每一塊可看為獨(dú)立的一個(gè)實(shí)體，根據(jù)物體幾何旋轉(zhuǎn)定律中“質(zhì)心不變”的特征，每一塊內(nèi)部及塊與塊之間的信息位置，都相對穩(wěn)定，分塊重復(fù)嵌水印的算法，使塊內(nèi)部含有的水印信息單一，強(qiáng)度非常高，易于算法的辨識和提取，對外而言表現(xiàn)出抵御攻擊的能力越強(qiáng)。

3 多尺度小波嵌入算法

將彩色載體圖像按照RGB三基色分解為紅、綠、藍(lán)三個(gè)一級子圖像。根據(jù)人眼對顏色的敏感性不同，結(jié)合水印信息隱藏特性，取分解后的藍(lán)色（B）一級子圖像作為數(shù)字水印信息嵌入的載體。對藍(lán)色一級子圖像進(jìn)行多尺度小波分解。藍(lán)色分量子圖像第一次小波分解后，被分成4個(gè)二級子圖像，分別為：LH1垂直方向的高頻、HH1對角線方向的高頻、HL1水平方向的高頻和LL1低頻分量共4個(gè)圖像。取低頻圖像LL1進(jìn)行第二次小波分解，得到小波2級分解的4個(gè)子圖像。再取多尺度小波算法二級分解后的低頻分量圖像，再一次進(jìn)行第三次多尺度小波分解，如圖1所示。圖1中高頻圖像中的HH2、HH3、HL2、HL3、LH2、LH3共6個(gè)區(qū)域位于低頻LL3與小波1級分解的高頻HH1、LH1、HL1區(qū)域之間，稱之為“中頻”圖像區(qū)域[4]。

對將要隱藏的水印信息同時(shí)進(jìn)行小波1級分解，得到3個(gè)高頻和1個(gè)低頻子圖像，取數(shù)字水印的低頻區(qū)域圖像，隱藏到載體圖像的小波3級分解的中低頻圖像區(qū)域HL3、HH3、LH3中，將數(shù)字水印信息的3個(gè)高頻區(qū)域圖像HH1、LH1、HL1分別隱藏在載體圖像的3個(gè)中高頻圖像區(qū)域HL2、HH2、LH2中。載體圖像的中頻段可多次重復(fù)嵌入數(shù)字水印信息，以便提高數(shù)字水印的強(qiáng)度[5-6]。數(shù)字水印信息的還原或取出步驟是把原始無水印載體圖像與含水印的圖像分別進(jìn)行小波3級分解，取出中頻帶的數(shù)字圖像區(qū)域，進(jìn)行對比，從而得到含有多次重復(fù)的數(shù)字水印信息像素點(diǎn)值，用均值算法求出水印的每一個(gè)值，再根據(jù)像素點(diǎn)值位置區(qū)域，推導(dǎo)出數(shù)字水印信息的4個(gè)基本分量WDR、WHR、WVR、WAR，并用WAR分量信息計(jì)算出SWR，從而重構(gòu)出原始數(shù)字水印圖像信息。

4 數(shù)字水印信息的嵌入

本文基于分塊的多尺度小波水印算法，具體實(shí)現(xiàn)步驟為：

1）取大小為M×M彩色載體圖像，將其分為紅色、藍(lán)色、綠色3個(gè)灰度二維子圖像。3個(gè)子圖像的顏色加權(quán)值參數(shù)分別設(shè)為紅色為0.12，藍(lán)色為0.12，綠色值為0.03。取其藍(lán)色灰度二維圖像作為具體嵌入?yún)^(qū)域。

2）將藍(lán)色灰度圖像進(jìn)行小波變換3級分解，得到中頻帶分量信息LH3、HL3、HH3，同時(shí)對二值水印圖像進(jìn)行小波變換1級分解。

3）將數(shù)字水印分解得到的低頻信息LL1嵌入隱藏到藍(lán)色灰度圖像3個(gè)中頻帶中，重復(fù)嵌入水印像素點(diǎn)。重復(fù)次數(shù)為N=（3/64*藍(lán)色灰度圖像大小）/（數(shù)字水印圖像大小/4）。

公式1中CrA3（i，j）：載體圖像的低頻信息；CwA1（i，j）：水印低頻信息；λ：強(qiáng)度參數(shù)。

4）把分解后的水印高頻信息，分別嵌入到藍(lán)色灰度圖像3級小波分解中的高頻信息中。每一個(gè)區(qū)域重復(fù)嵌入的次數(shù)m=（1/16*藍(lán)色灰度圖像大?。?（數(shù)字水印圖像大小/4）。

公式2、公式3、公式4中CrLH2（i，j）、CrHL2（i，j）、CrHH2（i，j）分別表示載體圖像分解后的水平高頻信息、垂直高頻信息、斜線高頻信息；CwLH1（i，j）、CwHL1（i，j）、CwHH1（i，j）分別為水印小波分解的水平、垂直、斜線高頻信息；λ：水印嵌入的強(qiáng)度參數(shù)。

5）重構(gòu)出已嵌入水印信息的藍(lán)色灰度圖像。

6）將載體圖像的紅色、藍(lán)色（含水印）、綠色的灰度圖像疊加，得到含二值數(shù)字水印的彩色圖像。

5 數(shù)字水印信息的提取

數(shù)字水印的提取，具體操作如下：

1）把含有數(shù)字水印的載體圖像，分解為紅、藍(lán)、綠3個(gè)二維灰度圖像。

2）選取藍(lán)色灰度圖像（含水?。┖驮驾d體圖像中的藍(lán)色灰度圖像（無水?。┓謩e進(jìn)行小波變換3級分解，得到矩陣信息[Cwr，Swr]和[Cr，Sr]。

公式7中的：λ數(shù)字水印強(qiáng)度參數(shù)；n表示重復(fù)嵌入的次數(shù)。

4）數(shù)字水印高頻信息的提取。

公式9中的參數(shù)m重復(fù)嵌入的次數(shù)。根據(jù)公式8和公式9運(yùn)算方法，同理可得到Wvr和Wdr。

5）還原水印信息。

由數(shù)字水印的4個(gè)基本組成分量算出Swr和Cwr，再重新組成水印圖像。

6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文算法采用matlab7.0進(jìn)行模擬仿真，水印信息大小為64*64的二值圖像，水印載體圖像采用標(biāo)準(zhǔn)圖像庫中的512*512尺寸的baboon.bmp彩色圖像。水印嵌入?yún)?shù)為4.43，載體圖像的psnr值為32.6368＞30，數(shù)字水印透明性較好。本文實(shí)驗(yàn)中采用一些攻擊手段改變了圖像的大小，使用NC值來衡量水印效果，不合適，故采取主觀測試為主，客觀數(shù)據(jù)為輔的方法來進(jìn)行評定。部分實(shí)驗(yàn)對比如圖2所示。

圖2 部分實(shí)驗(yàn)對比圖Fig.2 Part of the experimental comparison chart

7 結(jié)束語

文中的多尺度小波頻域水印算法，在高斯噪聲、椒鹽噪聲、壓縮等破環(huán)攻擊下，顯示出較強(qiáng)的抗攻擊能力，但是相對于其他的形狀幾何攻擊有明顯的不足。文中水印算法為灰度二值圖像水印的嵌入，屬于非盲水印，提取時(shí)需要原始圖像參與。

[1] 孫光民，于瑤，劉偉平，等.基于小波變換的彩色圖像多分量水印嵌入算法[J].北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，34（5）:471-475.SUN Guang-min，YU Yao，LIU Wei-ping，et al.Watermarking algorithm of several components based on DWT for color image[J].Journal of Beijing University of Technology，2008，34（5）:471:475.

[2] 胡裕峰，朱善安.基于擴(kuò)頻調(diào)制和視覺掩蔽的彩色圖像盲水印算法[J].中國圖像圖形學(xué)報(bào)，2009，14（7）:1307-1312.HU Yu-feng，ZHU Shan-an.Color image blind watermark algorithm based on spread spectrum modulation and visual masking[J].Journal of Image and Graphics，2009，14（7）:1307-1312.

[3] 鐘鏑.基于分塊的圖像分割方法研究[J].廣東電腦與電訊，2007（1）:82-85.ZHONG Di.Research on block-division based image segmentation method[J].Computer&Telecommunication，2007，（1）:82-85.

[4] 王向陽，楊紅穎.DCT域自適應(yīng)彩色圖像二維數(shù)字水印算法研究[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)，2004，16（24）:243-247.WANG Xiang-yang，YANG Hong-ying.Adaptive 2-D Color image watermarking based on DCT[J].Journal of Computer Aided Design&Computer Graphics，2004，16（24）:243-247.

[5] 陳珂，牛麗，于復(fù)生.一種基于離散小波域的脆弱水印算法[J].計(jì)算機(jī)仿真，2011（6）:151:154.CHEN Ke，NIU Li，YU Fu-sheng.A fragile watermarking algorithm based on discrete wavelet domain[J].Computer Simulation，2004，16（24）:243-247.

[6] 鄒強(qiáng).一種小波域的自適應(yīng)數(shù)字盲水印算法研究[J].計(jì)算機(jī)仿真，2011（6）:290-293.ZOU Qiang.An adaptive blind digital watermarking algorithm based on wavelet domain[J].Computer Simulation，2011（6）:290-293.