一種基于QR碼的數(shù)字水印算法

閆靜+彭樂欽

摘 要： 信息的快速傳播對(duì)版權(quán)保護(hù)提出更高的要求，數(shù)字水印技術(shù)被廣泛應(yīng)用于版權(quán)保護(hù)。提出一種在數(shù)字圖像中嵌入QR碼的數(shù)字水印方法來檢測(cè)版權(quán)以防止非法使用。分別將原始圖像和QR碼水印圖像進(jìn)行三級(jí)離散小波分解和一級(jí)離散小波變換，再將水印圖像一級(jí)分解后的四個(gè)子圖分別嵌入原始圖像三級(jí)分解后的四個(gè)低頻子圖中，實(shí)現(xiàn)水印嵌入算法。實(shí)驗(yàn)表明，該算法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)水印的不可見性，而且對(duì)常見攻擊表現(xiàn)出較好的魯棒性。

關(guān)鍵詞： 數(shù)字水??； QR碼； 離散小波變換； 魯棒性

中圖分類號(hào)：TS309 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2018）01-69-05

A digital watermarking algorithm based on QR code

Yan Jing1， Peng Leqin2

（1. School of Information Science and Technology， Shanxi Agricultural University， Taigu， Shanxi 030800， China；

2. State Key Laboratory of Multiphase Flow in Power Engineering， Xi'an Jiaotong University）

Abstract： The rapid growth of Internet and communication technology has led to a greater demand for more robust copyright protection mechanisms， and digital watermarking technology is widely used in copyright protection. A digital watermarking method for embedding QR codes in digital image is proposed to detect the copyright of digital information to prevent the illegal use. The QR code is decomposed into four sub-bands at level 1 and then embedding them into the four-bands decomposed from the original image at level3 with discrete wavelet transform. The experimental results indicate that the algorithm can not only realize the invisibility of digital watermark， but also perform well robustness for resisting attacks.

Key words： digital watermarking； QR code； discrete wavelet transform； robustness

0 引言

隨著數(shù)字信息在萬維網(wǎng)上廣泛傳播，知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)變得越來越重要。數(shù)字信息包括：以數(shù)字格式存儲(chǔ)和傳播的圖像、視頻、音頻或文本。以數(shù)字格式存儲(chǔ)的數(shù)字信息易于被無失真的進(jìn)行復(fù)制和分發(fā)傳播，進(jìn)而被惡意使用，其造成的負(fù)面影響難以衡量。因此，數(shù)字信息的安全性問題極其棘手，極大制約了信息化的進(jìn)程。數(shù)字水印技術(shù)就是為了解決這一問題而提出。數(shù)字水印是信息隱藏的一個(gè)分支，用于隱藏?cái)?shù)字媒體中的加密信息。在互聯(lián)網(wǎng)上交換數(shù)字信息容易造成版權(quán)侵權(quán)問題。受版權(quán)保護(hù)的信息可以很容易地通過點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳播，這一特點(diǎn)引起了數(shù)字信息提供商的極大關(guān)注。

數(shù)字水印技術(shù)是解決版權(quán)侵權(quán)和數(shù)字產(chǎn)品非法使用的有效方法。水印的概念是在原始信號(hào)中嵌入額外的信息，并在需要時(shí)可以提取出水印[1]。在原始信號(hào)中嵌入額外信息的前提是不影響原信號(hào)的正常使用[2]。因此，作為一種成功的解決方案，水印和原始信號(hào)之間的差異應(yīng)該是不可察覺的，即數(shù)字水印應(yīng)該具有不可見性。此外，數(shù)字水印應(yīng)該對(duì)常見的圖像操作，例如壓縮、濾波、旋轉(zhuǎn)、縮放裁剪等具有一定魯棒性，直到原始信號(hào)被破壞并失去其商業(yè)價(jià)值的程度[3]。

數(shù)字水印被廣泛研究了很多年[4]。文獻(xiàn)[5]中提出所有的水印系統(tǒng)應(yīng)該具備四個(gè)特性：不可見性、嵌入容量、魯棒性和安全性。不可見性是指水印不能被人類的感知系統(tǒng)察覺；嵌入容量是指可嵌入的數(shù)據(jù)量；魯棒性是指水印抵抗信號(hào)變換的能力；安全性指抵抗蓄意破壞水印的能力[6]。

研究人員提出了各種水印技術(shù)，用于在各種多媒體信號(hào)（圖像、視頻和音頻）中嵌入信息。本文主要研究在數(shù)字圖像中嵌入不可見水印的問題。現(xiàn)有的數(shù)字圖像水印技術(shù)主要有兩類：空間域水印和頻域水印技術(shù)?？臻g域水印技術(shù)通過改變某些像素的灰度級(jí)別來工作，而頻域水印技術(shù)則側(cè)重于在頻域中修改系數(shù)。相對(duì)于空間域方法，頻域數(shù)字水印技術(shù)被證明能更有效的實(shí)現(xiàn)數(shù)字水印算法的不可見性和魯棒性要求[7]。常用的頻域變換包括離散小波變換（DWT）、離散余弦變換（DCT）和離散傅立葉變換（DFT）。然而，小波變換由于其良好的空間定位和多分辨率特性，被越來越多地應(yīng)用于數(shù)字圖像水印中。

針對(duì)數(shù)字信息傳播過程中的版權(quán)保護(hù)問題，本文提出一種基于DWT的QR碼數(shù)字水印技術(shù)。QR碼是一種二維碼，由于其方便性和易用性，近年來得到了廣泛應(yīng)用，因?yàn)槿魏闻鋫淞藬z像機(jī)和QR碼閱讀器的智能手機(jī)都可以檢索QR碼中編碼的信息。本文將QR碼作為水印嵌入到數(shù)字圖像。具體是：將QR碼一級(jí)離散小波分解后的四個(gè)子圖對(duì)應(yīng)加權(quán)，嵌入原始數(shù)字圖像三級(jí)小波分解后的低頻子圖中。因?yàn)樵紙D像的主要特征被包含在低頻子圖中，從而保證嵌入水印的不可見性。此外，還研究了所提算法的抗攻擊性。endprint

1 QR碼和離散小波變換

1.1 QR碼

QR（Quick Response，QR）碼[8-10]是一種常用的二維條碼，由日本公司Denso Wave于1994年發(fā)明。QR碼由四種標(biāo)準(zhǔn)模式（數(shù)字、字母、字節(jié)（二進(jìn)制）、漢字）或其擴(kuò)展來存儲(chǔ)任何類型的數(shù)據(jù)。由于其相比于標(biāo)準(zhǔn)的UPC條碼，具有讀寫速度快、存儲(chǔ)容量大的優(yōu)點(diǎn)，QR碼被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品跟蹤、物品識(shí)別、文檔管理和市場(chǎng)營(yíng)銷等。QR碼是由黑色模塊（網(wǎng)點(diǎn)）在白色背景上排列成正方形網(wǎng)格，可由諸如照相機(jī)或移動(dòng)設(shè)備之類等成像裝置讀取，并使用里德-所羅門誤差校正進(jìn)行處理，直到圖像被適當(dāng)?shù)亟?。然后從圖像的水平和垂直分量中提取數(shù)據(jù)。QR碼的結(jié)構(gòu)和本文所使用的QR碼水印圖像分別如圖1（a）和圖1（b）所示。

1.2 離散小波變換

離散小波變換[11-14]是一種用于層次分解圖像的數(shù)學(xué)方法。離散小波變換對(duì)于處理非平穩(wěn)信號(hào)很有效。與傳統(tǒng)的傅里葉變換不同，小波變換不僅可以獲取圖像的頻率信息，還可以獲取圖像的時(shí)間信息。小波變換通過被稱為母小波的震蕩波形來表示信號(hào)。

離散小波變換是一種可以將圖像分解為一系列分辨率不斷降低的圖像集合的處理方法。DWT變換可以將信號(hào)分解為高頻部分和低頻部分。高頻分量包含圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息，而低頻分量會(huì)被進(jìn)一步分解為高頻分量和低頻分量。由于人眼對(duì)邊緣信息不敏感，所以高頻分量可以用于水印嵌入。

對(duì)二維圖像進(jìn)行離散小波變換時(shí)，每一級(jí)分解首先進(jìn)行垂直方向分解，其次進(jìn)行水平方向分解。經(jīng)過一級(jí)DWT分解后，原始圖像被分解為四個(gè)子圖，分別為：LL1、LH1、HL1和HH1。上一級(jí)的低頻分量LL可以作為連續(xù)分解時(shí)的輸入圖像。那么，對(duì)LL1進(jìn)行DWT二級(jí)分解，可以得到四個(gè)子圖，分別為L(zhǎng)L2、LH2、HL2和HH2。對(duì)LL2進(jìn)行DWT變換，可以得到三級(jí)小波變換后的四個(gè)子圖，分別為L(zhǎng)L3、LH3、HL3和HH3。

圖像經(jīng)過三級(jí)DWT變換已包括10個(gè)子圖。其中，LH1、HL1和HH1包含原圖像的高頻分量，而LL3包含了圖片的低頻分量。三級(jí)離散小波分解的示意圖如圖2所示。

2 數(shù)字水印技術(shù)

基于離散小波變換，提出了一種新的水印算法。算法包括兩部分，分別為水印的嵌入和水印的提取。

2.1 水印的嵌入

在這個(gè)過程中，首先對(duì)原始圖像進(jìn)行三級(jí)二維離散小波變換，分解后的細(xì)節(jié)子圖分別為Icvl3、Idnl3、Icvh3和Idnh3。這里使用的小波是Hair小波。其次，對(duì)QR碼水印圖像進(jìn)行Arnold置亂，而后對(duì)置亂后的圖像進(jìn)行一級(jí)Haar小波變換，分解后的細(xì)節(jié)子圖分別為WMcvl1、WMdnl1、WMcvh1和WMdnh1。然后，將水印圖像一級(jí)小波分解后的子圖分別嵌入原圖像三級(jí)小波分解后的對(duì)應(yīng)子圖中，公式如下：

⑴

其中，WMIcvl3、WMIdnl3、WMIcvh3和WMIdnh3為嵌入水印后圖像的三級(jí)小波變換系數(shù)。εi（i=1，2，3，4）為加權(quán)系數(shù)。最后，通過小波逆變換進(jìn)行圖像重構(gòu)可以得到嵌入水印后的圖像。

水印嵌入過程如圖3所示。

2.2 水印的提取

在水印提取過程中，首先對(duì)原始圖像進(jìn)行三級(jí)二維離散小波變換，分解后的細(xì)節(jié)子圖分別為Icvl3、Idnl3、Icvh3、Idnh3，和嵌入水印后的圖像進(jìn)行三級(jí)離散小波變換，分解后的低頻細(xì)節(jié)子圖分別為Icvl3、Idnl3、Icvh3、Idnh3，其次可以得到水印圖像變換后的的低頻細(xì)節(jié)子圖為WMIcvl3、WMIdnl3、WMIcvh3、WMIdnh3。然后，求得所提取水印圖像的三級(jí)小波變換系數(shù)RWMcvl3、RWMdnl3、RWMcvh3、RWMdnh3，公式如下：

⑵

之后，對(duì)所得到的系數(shù)進(jìn)行三級(jí)逆離散小波變換進(jìn)行圖像重構(gòu)，可以生成最終的水印提取圖像。

水印提取過程如圖4所示。

3 仿真結(jié)果與分析

3.1 性能評(píng)價(jià)參數(shù)

為了評(píng)估算法的性能，通過計(jì)算歸一化系數(shù)（NC）來評(píng)價(jià)原始水印（WM）和所提取水?。≧MM）的相似度，其中：

⑶

NC越大，表明兩個(gè)圖像越相似。NC的值越接近1，說明所提取的水印效果越好，在一定程度上表明系統(tǒng)能較好的抵抗攻擊，具有較好的魯棒性。

此外，峰值信噪比（PSNR）用來表征含水印圖像質(zhì)量的好壞。其計(jì)算公式如下：

⑷

一般情況下，PSNR的值越大，認(rèn)為水印嵌入后引起的原圖像變化越少，其不可見性較好。

3.2 水印嵌入的仿真實(shí)驗(yàn)

為了評(píng)估所提出的水印算法，選用熟知的256*256的lena灰度圖像作為原始圖像，圖1（b）中的64*64的QR碼圖像作為水印圖像，在MATLAB2013中完成實(shí)驗(yàn)。水印的魯棒性和不可感知性之間得到折衷，選定加權(quán)因子為。那么，實(shí)驗(yàn)圖像分別如圖5和圖6所示。

仿真結(jié)果表明，原始圖像與嵌入水印后圖像的PSNR值為36.5498，大于30，說明圖之間的差值很小，也即水印能較好的隱藏在原圖中。另一方面，PSNR的值越大，說明水印圖像對(duì)圖像變換的魯棒性越好。此外，原始水印與所提取水印的NC值為0.99977，這說明所提取水印與原水印的相似度很高，算法的提取效果比較好。

為了進(jìn)一步評(píng)估所提算法的魯棒性，對(duì)嵌入水印后的lena圖像進(jìn)行一些常見的攻擊，例如，JPEG攻擊、中值濾波攻擊、旋轉(zhuǎn)攻擊和縮小攻擊。進(jìn)行攻擊后的嵌入水印圖像以及所提取水印的圖像分別如圖7-10所示。此外，分別計(jì)算原始圖像和經(jīng)過攻擊后的嵌入水印圖像的PSNR值，以及原始水印和所提取水印圖像的NC值，水印攻擊結(jié)果如表1所示。

從表1可以得出，本文所提水印算法對(duì)JPEG攻擊和中值濾波攻擊表現(xiàn)出較好的魯棒性。對(duì)旋轉(zhuǎn)攻擊和縮小攻擊表現(xiàn)出的魯棒性比較差。然而，經(jīng)過攻擊后的嵌入水印圖像和原嵌入水印圖像的PSNR值，都比較大，說明水印的不可見性良好。endprint

4 結(jié)束語

提出了一種基于DWT的QR碼數(shù)字水印技術(shù)。QR碼作為水印圖像，經(jīng)過一階DWT，被分解為四個(gè)子圖，嵌入到原始圖像的重要區(qū)域。在頻率域中嵌入水印，不僅可以保證水印的不可見性，而且可以兼顧嵌入水印的魯棒性。仿真結(jié)果表明，使用該算法提取的水印與原始水印圖像的相似度很高，NC值可以達(dá)到36.5498，而且對(duì)抵抗壓縮、濾波等常見攻擊，表現(xiàn)出較好的魯棒性。此外，算法具有原理簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，便于推廣的優(yōu)點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1] Das C， Panigrahi S， Sharma V K， et al. A novel blind robust

image watermarking in DCT domain using inter-block coefficient correlation[J]. AEU-International Journal of Electronics and Communications，2014.68（3）：244-253

[2] Panah A S， Van Schyndel R， Sellis T， et al. On the

properties of non-media digital watermarking： a review of state of the art techniques[J]. IEEE Access，2016.4：2670-2704

[3] Singh P， Chadha R S. A survey of digital watermarking

techniques， applications and attacks[J]. International Journal of Engineering and Innovative Technology （IJEIT），2013.2（9）：165-175

[4] Singh A K， Kumar B， Dave M， et al. Robust and

imperceptible dual watermarking for telemedicine applications[J]. Wireless Personal Communications，2015.80（4）：1415-1433

[5] Pei S C， Huang S G， Ding J J.，Discrete gyrator transforms：

computational algorithms and applications[J]. IEEE transactions on signal processing，2015.63（16）：4207-4222

[6] Bae T M， Kang S J， Ro Y M. Watermarking requirement

for QoS adaptive transcoding[C]//TENCON 2004. 2004 IEEE Region 10 Conference. IEEE，2004：602-605

[7] 龔冬梅，顧濟(jì)華，陳大慶等.基于QR碼的抗幾何攻擊數(shù)字全

息水印[J].包裝工程，2015.36（9）：124-128

[8] Gammer N， Cherrett T， Gutteridge C. Disseminating

real-time bus arrival information via QRcode tagged bus stops： a case study of user take-up and reaction in Southampton， UK[J]. Journal of Transport Geography，2014.34：254-261

[9] Zhao S， Wang L， Liang W， et al. High performance optical

encryption based on computational ghost imaging with QR code and compressive sensing technique[J]. Optics Communications，2015.353：90-95

[10] Qian J， Du X， Zhang B， et al. Optimization of QR code

readability in movement state using response surface methodology for implementing continuous chain traceability[J].Computers and Electronics in Agriculture，2017.139：56-64

[11] Dubolia R， Singh R， Bhadoria S S， et al. Digital image

watermarking by using discrete wavelet transform and discrete cosine transform and comparison based on PSNR[C]//Communication Systems and Network Technologies （CSNT）， 2011 International Conference on. IEEE，2011：593-596

[12] 張勤，崔麗. 基于DWT的一種數(shù)字水印算法[J]. 北京師范

大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015.51（1）：19-22

[13] 何冰.一種Contourlet變換域彩色圖像數(shù)字水印算法[J].現(xiàn)

代電子技術(shù)，2015.38（16）：81-83，87

[14] Singh A， Dutta M K， Prinosil J， et al. Wavelet based

robust watermarking scheme for copyright enforcement and integrity control in tele-ophthalmology[C]//Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops （ICUMT）， 2016 8th International Congress on. IEEE，2016：408-413endprint