一種基于數(shù)字版權(quán)保護(hù)的數(shù)字盲水印算法研究

張 明，顧亞男

（中國(guó)石油大學(xué)（華東） 圖書館，山東 青島 266580）

一種基于數(shù)字版權(quán)保護(hù)的數(shù)字盲水印算法研究

張 明，顧亞男

（中國(guó)石油大學(xué)（華東） 圖書館，山東 青島 266580）

文章針對(duì)各種數(shù)字多媒體版權(quán)容易被竊取修改盜用，提出一種改進(jìn)的基于SVD和DWT變換多子帶嵌入的數(shù)字盲水印算法。新算法首先對(duì)原始載體圖像進(jìn)行分塊，運(yùn)用SVD分解出奇異值和奇異值向量，然后運(yùn)用DWT變換分成4個(gè)子帶，將置亂后的水印運(yùn)用特殊算法嵌入到除了低頻子帶外的其他3個(gè)子帶中，最后直接運(yùn)用閾值的方法將水印提取出來(lái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的DWT水印算法相比，新算法具有良好的不可見性和魯棒性，不僅能抵抗裁剪，旋轉(zhuǎn)等幾何攻擊，而且能有效抵抗噪聲、圖像灰度值變化等攻擊。

數(shù)字版權(quán)；數(shù)字盲水印算法；SVD；DWT；閾值

隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)信息化時(shí)代的到來(lái)，越來(lái)越多的數(shù)字圖書圖像在傳播和存儲(chǔ)過(guò)程中遭到各種干擾和攻擊[1]，數(shù)字水印技術(shù)作為近年來(lái)數(shù)字版權(quán)信息研究熱點(diǎn)之一，也日益收到關(guān)注[2]。劉濤等[3]提出了在離散小波變換（Discrete Wavelet Transform，DWT）小波分解的低頻域中，采用鄰域均值估計(jì)和量化的方法，將水印自適應(yīng)地嵌入低頻域小波系數(shù)中，但是算法魯棒性不好。Zhou[4]提出一種將水印嵌入到二級(jí)小波變換的低頻子帶中，算法不僅復(fù)雜，而且對(duì)裁剪、旋轉(zhuǎn)等幾何攻擊和圖像像素變化、直方圖均衡化等攻擊效果不好。本文結(jié)合奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD）變換與DWT變換的特點(diǎn)提出了一種新的水印算法，該算法不需要密鑰就能直接提取出水印，并且對(duì)裁剪、旋轉(zhuǎn)等幾何攻擊，噪聲、圖像灰度值變化等攻擊表現(xiàn)出了很好的抵抗效果。

1 數(shù)字水印算法

1.1 水印的嵌入

設(shè)原始載體圖像為I，水印圖像為W，運(yùn)用Arnold加密后的水印圖像為首先對(duì)載體圖像進(jìn)行8×8分塊處理，分成一系列的子塊In（n=1,2,…,4 096）。對(duì)每一個(gè)子塊In做SVD分解得到S和V，然后根據(jù)I'n=S·V得到新的矩陣，再做一級(jí)小波變換，得到一個(gè)新的系數(shù)矩陣包括低頻子帶水平子帶垂直子帶和對(duì)角線方向的細(xì)節(jié)子帶，然后根據(jù)公式（1）和（2）計(jì)算：

求得矩陣C(i,j)(i=1,2,3,4;j=1,2,…,12)的值，再對(duì)矩陣C(i,j)計(jì)算求平方和求得Sn，根據(jù)公式（3）和我（4）求得P值：

其中a，b，c為嵌入水印調(diào)制參數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值設(shè)置得到a=4，b=1，c=0.318。

根據(jù)公式（5）嵌入水?。?/p>

根據(jù)新的矩陣C'(i,j)(i=1,2,3,4;j=1,2,…,12)生成新的水平、垂直、對(duì)角線方向的細(xì)節(jié)子帶，再根據(jù)初始的低頻子帶，經(jīng)過(guò)逆變換生成含有水印的載體圖像。

1.2 水印的提取

根據(jù)公式（1）和（2）求得矩陣C'(i,j)(i=1,2,3,4；j=1,2,…,12)，根據(jù)矩陣C'(i,j)求得矩陣的和S'。設(shè)檢測(cè)到的水印信號(hào)為W'，T為檢測(cè)閾值。不同閾值下歸一化相關(guān)系數(shù)（Normalized Correlation，NC）如圖1所示。

圖1 不同閾值下NC值

根據(jù)圖1可以看出，當(dāng)閾值T選擇在50～60時(shí)，算法NC值最大，所以此處可以設(shè)置閾值T=55，然后采用公式（6）來(lái)檢測(cè)或者提取水印信號(hào)的值：

根據(jù)Arnold變換具有的周期性特征，將提取出的水印信息進(jìn)行周期變換，就能夠得到提取出的水印圖像信息。

2 實(shí)驗(yàn)及分析

2.1 數(shù)字水印評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）[5-7]是判定圖像失真程度的主要衡量標(biāo)準(zhǔn)。PSNR值越大，表示兩幅圖像相似度越高。

歸一化相關(guān)系數(shù)[5-7]通常用來(lái)評(píng)價(jià)原始水印和提取出來(lái)的水印之間的相似度。NC值越大，代表水印算法魯棒性越高[5]。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

通過(guò)PSNR和NC值來(lái)評(píng)價(jià)算法的效果。通過(guò)計(jì)算，原始載體圖像和含水印載體圖像的PSNR是38.230 7，比文獻(xiàn)［4］的PSNR是34.324 3相比高一些。原始水印圖像和提取出的水印圖像NC=1，這說(shuō)明水印提取幾乎是無(wú)損的，證明本算法具有很強(qiáng)的魯棒性。

分別對(duì)本文算法進(jìn)行各種攻擊，實(shí)驗(yàn)所得NC值如表1所示。

表1 受各種攻擊后提取水印的NC值

續(xù)表1

從表1數(shù)據(jù)看出，本文算法在裁剪、旋轉(zhuǎn)、圖像像素變化，降低對(duì)比度等攻擊下NC值明顯高于文獻(xiàn)[4]，說(shuō)明魯棒性很好。從人類視覺方面可以看出，本文算法能有效地抵抗住他們的攻擊。相比文獻(xiàn)[4]，新算法不僅在裁剪、旋轉(zhuǎn)、圖像像素變化，降低對(duì)比度方面明顯較好，而且在抗噪聲、直方圖均衡化性能方面也較優(yōu)。

3 結(jié)語(yǔ)

本文在總結(jié)前人關(guān)于SVD和DWT水印算法的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的基于SVD和DWT數(shù)字盲水印算法。新算法首先對(duì)原始載體圖像進(jìn)行分塊，運(yùn)用SVD分解出奇異值和奇異值向量，然后運(yùn)用DWT變換分成4個(gè)子帶，將置亂后的水印運(yùn)用特殊算法嵌入到除了低頻子帶外的其他3個(gè)子帶中，最后直接運(yùn)用閾值的方法將水印提取出來(lái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的DWT水印算法相比，新算法具有良好的不可見性和魯棒性，不僅能抵抗裁剪、旋轉(zhuǎn)等幾何攻擊，而且能有效地抵抗噪聲、圖像灰度值變化等攻擊，表現(xiàn)出了很強(qiáng)的魯棒性。

[1] 張軍亮，朱學(xué)芳.數(shù)字水印在數(shù)字版權(quán)保護(hù)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代情報(bào)，2012（5）：62-66.

[2] 姜明芳.適用于電子圖書版權(quán)保護(hù)的可逆可見水印方案[J].現(xiàn)代情報(bào)，2014（2）：58-61.

[3] 劉濤，肖漢.基于小波變換的圖像自適應(yīng)數(shù)字水印算法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2010（3）：1058-1060.

[4] ZHOU Y，JIN W.A robust digital image multi-watermarking scheme in the DWT domain[C].Cairo：International Conference on Systems and Informatics，2012：1851-1854.

[5] 張明.基于DWT變換和PCA主成分分析的數(shù)字水印算法研究[D].青島：中國(guó)石油大學(xué)（華東），2014.

[6] PRAMOUN T，AMORNRAKSA T.Improved image watermarking scheme based on DWT coefficients modification in LL subband[C].Phetchaburi：International Conference on Electrical Engineering/electronics，Computer，Telecommunications and Information Technology. IEEE，2012：1-4.

[7] HANA O，HELA M，KAMEL H.A robust multiple watermarking scheme based on the DWT[C].Tunisia：International Multi-Conference on Systems，Signals amp; Devices. IEEE，2013：1-6.

Study on a blind digital watermarking algorithm based on digital copyright protection

Zhang Ming, Gu Yanan
（Library in China University of Petroleum（East China）, Qingdao 266580, China）

With a wide variety of digital multimedia copyright modi fi ed theft is easy to steal, this paper puts forward an improved blind watermarking algorithm based on SVD and DWT. Firstly, using SVD decomposition to obtain singular values and singular value vector,divides the four subbands using DWT transform, then the scrambling watermark will be embedded in three sub-bands except the lowfrequency sub-band according to a special operation. Finally, using a method of threshold to extract the watermark. Experimental results show that compared with the traditional DWT watermarking algorithm, the algorithm has good invisibility and robustness, can not only resist cropping, rotating geometric attacks, but also can effectively resist attacks such as noise, image grey value change.

digital copyright; blind digital watermarking algorithm; singular value decomposition; discrete wavelet transform; threshold

張明（1989— ），男，山東濰坊人，館員，碩士；研究方向：情報(bào)信息，信息檢索。