基于數(shù)字水印提取方法的多媒體著作版權保護

基于數(shù)字水印提取方法的多媒體著作版權保護

肖芳，張帆

(武漢理工大學華夏學院，武漢 430223)

摘要：論文在論述小波變換理論相關概念、水印圖像的選擇方法、水印的置亂預處理的基礎上，介紹了通過提取已嵌入的數(shù)字水印圖像，來判斷多媒體著作版權是否被侵害。

關鍵詞：數(shù)字水?。恍〔ㄗ儞Q；圖像置亂

doi:10.3963/j.issn.1674-6066.2015.03.028

Abstract:The wavelet transform, the select of the watermarking information and the image scramble were discussed in this paper. And the collect method was mainly proposed to show that the multimedia products was attacked or protected.

收稿日期：2015-04-08.

作者簡介：肖芳(1981-)，講師.E-mail:37060637@qq.com

Multimedia Products Copyright Protection Based on Collect Method

of Digital Watermarking

XIAOFang,ZHANGFan

(Huaxia College,Wuhan University of Technology,Wuhan 430223,China)

Key words:digital watermarking；wavelet transform；image scramble

隨著信息技術和計算機網絡的飛速發(fā)展，人們通過互聯(lián)網能便利地獲取多媒體信息，但是侵權盜版活動也越來越多。數(shù)字水印技術為保護多媒體著作的著作版權和它們的合法使用提供了一種新的解決手段[1]。數(shù)字水印可以防止電子出版物、音頻、視頻、動畫、圖像產品的被侵權、盜版和隨意篡改，已成為當今的熱門技術。該文重點介紹已嵌入的數(shù)字水印圖像的提取技術[2，3]。通過提取出的圖像與原始圖像的相似程度，可判斷該多媒體制品受到侵權盜版與否。

1基于數(shù)字水印提取方法的多媒體制品版權保護措施

基于數(shù)字水印提取方法的多媒體制品版權保護措施如下：1)要求水印提取方法算法具有不可見性(該文介紹的提取水印方法)不可見性對JPEG壓縮、噪聲，剪切，濾波和旋轉及常見的各種對宿主圖像攻擊，才具有抗干擾的較高魯棒性;2)對水印圖像置亂變換的置亂預處理相關參數(shù)加上密鑰、保密；3)對水印圖像的小波分解重構的位置矩陣，相應小波分解級數(shù)與小波系數(shù)矩陣保密，而不讓任何攻擊者知曉;4)水印的嵌入強度x,y值要≤0.5。否則減弱提取水印算法的不可見性;5)提取水印圖像可以在Matlab R2009b本臺上進行，并采用歸一化相關系數(shù)法來定量分析所提取的水印與原始宿主圖像的相似度，如果不相似，說明該多媒體制品受到侵權和盜版，見圖1。

2原始宿主圖像的小波分解與重構

2.1　原始宿主圖像的小波分解

圖像小波分解是將原始圖像分割成不同的窗口面積，其窗口面積隨時間變化。不同時間有不同的空間分辨率、頻率特性(高低頻率)和方向特性(水平方向、垂直方向)的子圖像。使這種小面積(小波)對水印信息具有自適應性，小波可以用小波基函數(shù)Y(t)來表達。小波分解實質是分別對圖像數(shù)據(jù)的行(水平方向)和列(垂直方向)體一維(一個方向)的小波變換[4]。圖像數(shù)據(jù)的每一級小波分解，總是將上一級紙頻(L-Low)數(shù)擾劃分成更精細的高頻數(shù)據(jù)(H-High)數(shù)據(jù)，如圖2所示。

圖2中，LL2為最低頻濾波器濾波后的低尺度逼近子圖塊。HL2圖塊包括水平方向高通(H-High),垂直方向低通(L-Low)通過濾波器濾波后所保留的信息，HH2圖塊包括水平和垂直方向都通過高通濾波后所得的新的圖塊。這說明小波分解后具有良好的空間方向選擇性。

從濾波器觀點，小波分解是將原始圖像分別沿行(水平方向)和列(垂直方向)經由低通(Lo-D)和高通(Hi-D)分解濾波器進行濾波，并抽取出二級小波時的偶數(shù)下標的濾波結果逼近子圖塊LL2，對三級小波分解，抽取LL3作為嵌入水印圖像，如圖3所示。

圖3中，2↓1表示將圖像按列一分為二，即在2列中加一列，1↓2表示將圖像按列方向一分為二，而即在二行中加1行。

2.2　圖像的小波重構

小波重構與小波分解的過程相反,對小波分解是將圖像一分為二,對小波重構是將圖像合二為一，經過高低通濾波器Hi-D，Lo-D重構出原始圖象，見圖4。

圖4中，1↑2表示將2個子圖相鄰的引刪去，合二為一，2↑1表示將2個子圖相鄰的列刪去，使2子圖合二為一，最終達到重構原始圖象，以供水印提取后，提取的原始圖象與原始宿主圖像是否相似，是否被侵權或盜版。

2.3　圖像小波分解級數(shù)的選定

在小波域的嵌入和提取水印中，需要對所選圖像進行多級小波分解出嵌入的低頻逼近子圖，如LL2，LL3。通過嵌入小波圖像低頻系數(shù)算法，把水印圖像嵌入到小波分解后的低頻重要系數(shù)的位置上。這種低頻重要系數(shù)是通過低通濾波器Lo-D得到的此系數(shù)的幅值，隨分解級數(shù)的增加，將以近似2的倍數(shù)增長，嵌入水印的強度也以2的倍數(shù)增加，可增強水印的抗干擾魯棒性，所以分解級數(shù)不能太少，但太多，會引起圖像邊界失真。

3圖像置亂技術在數(shù)字水印圖像的應用

3.1　圖像置亂的含義

圖像置亂技術是一種加密技術[5]，是運用一定的規(guī)則打亂圖像中的像素位置或顏色，使之變成一幅雜亂無章的圖像，以達到使非法攻擊、盜劫圖像的人無法辨認出原始圖像的目的。數(shù)字水印技術通過置亂來去除水印圖像中像素之間的相關性，并分散比特的分布，使水印呈現(xiàn)出類似白噪聲的特性。水印技術需要重點關注：1) 置亂效果，如何達到最佳置亂目標；2) 置亂時間；3)消除置亂復原提取水印圖像的效果。論文采用文獻[6]的置亂Armold變換算法，這種算法簡便，置亂效果顯著。

3.2　水印圖像的Armold置亂變換算法

Armold變換(Cat mapping)俗稱貓臉變換是V、O、Armold在遍歷論中提出的一種混純系統(tǒng)。其定義如下[6]

(1)

式中，(x，y)是像素在圖像中的坐標，(x′，y′)是Armold變換后，該像素在新圖像中的坐標，N是該圖像矩陣的階數(shù)，即圖像的大小，一般取正方形，為256×256，圖像的像素點位置按公式(1)進行移動，由x,y變成x′，y′，得到一個相對原始圖像更混亂的圖像，即進行了該圖像的一次置亂，迭代次數(shù)為1，通常應進行多次置亂處理，以達到滿意的置亂效果，達到該圖像的初步隱藏，對迭代次數(shù)提供密鑰，增強水印的安全性。

3.3　Armold變換圖像的周期性

表1　不同圖像階數(shù)(大小)對應Armold變換的周期 T值

3.4　置亂程度的度量～置亂度

Armold變換選取圖像局部像素方差來度量置亂程度，求出置亂度P，求法如下:

n=1,2,…,L；i=0,1,2…,k-1；j=0,1,2…,k-1

以下以一個水印圖像大小為30×30為例[8]。將其分成5×5大小的子塊，共分成6×6=36個子塊，對應不同的迭代次數(shù)的Armold變換，可以求出對應的置亂度值，參見表2。

表2　對應不同的Armold變換次數(shù)的置亂度值

3.5　最終嵌入的水印的置亂圖像的選取準則

根據(jù)3.4節(jié)公式，求出了不同Armold變換的迭代次數(shù)所對應的置亂度值。以最大置亂度值P=1.167 4對應的選代次數(shù)為35次。作為對水印圖像的最佳置亂度處理，作為嵌入水印圖像的對象，從表2可見當選代次數(shù)達60次時，置亂度為1.000，水印圖像被恢復成原始水印圖像達到置亂消除。這種還原原始圖像可與原始宿主圖像對應比較其相似程度，達到鑒別多媒體制品受到攻擊與否！這種措施將納入下節(jié)的水印圖像提取方法中。

4水印的提取方法

4)對已提取的水印序列W′升維來恢復水印圖像矩陣，利用Armold變換選代T-t次，來完成水印圖像的恢復。

其中t為嵌入時的Armold變換選代次數(shù)，T為Armold變換恢復原始圖像的周期值。

參考文獻

[1]常青. 數(shù)字水印與多媒體著作權保護[J]. 數(shù)字通信, 2000, 27(1): 47-48.

[2]孫仝和, 陸哲明, 牛夏牧. 數(shù)字水印技術及應用[M]. 北京科學出版社, 2004.

[3]王麗娜,煥國, 葉登墊. 信息隱藏技術與應用[M]. 武漢: 武漢大學出版社, 2009.

[4]周熠. 圖像數(shù)字水印中的小波變換技術研究[J]. 計算機與數(shù)字工程, 2004(4):72-75.

[5]張華熊, 仇佩亮. 置亂技術在數(shù)字水印中的應用[J]. 電路與系統(tǒng)學報, 2001, 6(3): 32-36.

[6]孫新德, 路玲. Armold變換在數(shù)字圖像水印中的應用研究[J]. 信息技術, 2006(10): 129-132.

[7]鄒建成, 鐵小勻. 數(shù)字圖像的二維Armold變換及其周期性[J]. 北方工業(yè)大學學報, 2000, 12(1): 10-14.

[8]何淼. 基于最佳置亂的自適應圖像數(shù)字水印算法[D].武漢：中南民族大學, 2007.