智能手機(jī)空間域數(shù)字水印算法

李 尋， 陳戈珩， 王會平

(長春工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院， 吉林 長春 130012)

0 引 言

隨著科技的飛速發(fā)展，多媒體信息已經(jīng)無處不在地滲透于生活之中，而其中智能手機(jī)是多媒體信息傳播與處理的主要途徑之一，智能手機(jī)不僅能夠方便交流，而且可以隨時隨地獲取所需要的信息。因此如何保護(hù)智能手機(jī)圖像的版權(quán)問題也成為了時下一個現(xiàn)實(shí)問題。利用數(shù)字水印技術(shù)[1]可以有效解決圖像的版權(quán)問題，現(xiàn)如今已有許多優(yōu)秀的數(shù)字水印技術(shù)，卻因?yàn)橹悄苁謾C(jī)較電腦存儲空間小、運(yùn)算能力差而不能應(yīng)用。如何能運(yùn)用較小的運(yùn)算量設(shè)計(jì)出魯棒性與透明性共存的數(shù)字水印算法是一個難題。

數(shù)字水印可分為空域法[2]與頻域法[3]，其中頻域法是經(jīng)過變換后通過修改變換系數(shù)把水印嵌入到變換域中得到含水印圖像，空域法相對于頻域法來說不需要進(jìn)行圖像變換，直接修改像素值來達(dá)到嵌入水印的目的，其算法復(fù)雜度較低，存儲空間較小，能夠有效地在智能手機(jī)的平臺中運(yùn)行，因此空域算法更適用于智能手機(jī)。

空域水印算法是通過用一種算法來達(dá)到修改像素值的目的，計(jì)算簡單快捷，能夠存儲大量的水印信息，但它的魯棒性即抗攻擊能力較差，由于智能手機(jī)上的圖片多為彩色圖片，而很多優(yōu)秀的水印算法[4]是應(yīng)用在灰度圖像中，智能手機(jī)彩色圖到灰度圖的轉(zhuǎn)換需要大量的時間與存儲空間，所以很多現(xiàn)有的算法沒有辦法在其平臺上實(shí)現(xiàn)，針對智能手機(jī)的有效水印少之又少。文獻(xiàn)[5]設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于智能手機(jī)中的脆弱水印方案，用于檢測圖像內(nèi)容的完整性和定位被篡改的區(qū)域，不能抵抗常規(guī)的攻擊，文獻(xiàn)[6-7]分別提出一種應(yīng)用于智能手機(jī)的水印算法，簡化了提取嵌入水印的時間復(fù)雜度,并能一定程度上抵抗常規(guī)的圖像處理攻擊，卻不能抵抗幾何攻擊。為提高水印的魯棒性，文中采用了水印信息分塊重新組合[8]并利用奇偶量化[9]嵌入到原始圖像中，提取相同圖像信息塊并對信息重新擬合的方法[10]。

1 圖像水印算法

1.1 算法基本思想

采用RGB格式大小為nk×mk彩色圖像A做載體，水印大小為n×m,二值圖像W=Wij，將原始圖片提取出三個色位面，水印圖像分為像素相等的不重復(fù)的四個子塊W11、W12、W21、W22，重新組合并記錄重組規(guī)律分為nk×mk三張水印W1、W2、W3,采用奇偶量化的方法嵌入三個色位面中，使其三色位面相同位置嵌入的水印信息不同,如圖1所示。

圖1 k=2水印的重組

(1)

得出各子塊每個像素的灰度值和，并用各像素值和取平均值四舍五入至0或1，確定每一像素點(diǎn)的值：

Bij=round(average(3kBij))

(2)

因?yàn)閃ij=(Bij)，W=(Wij)，最后得出水印W圖像。

1.2 水印的嵌入

1)彩色RGB圖像A大小為nk×mk，二值圖像水印W大小為n×m,提取A的三個色位面Ar、Ag、Ab。

2)將水印圖像W均勻不重疊地劃分為相等的四個子塊Wij，并使其重新排列成三個大小和A相等的W1、W2、W3，排列的規(guī)律和后面的量化步長作為密鑰，在提取時使用。

3)計(jì)算帶嵌入水印像素值p的量化值：

(3)

式中： round——舍入函數(shù)；

δ——量化步長。

4)求出原始圖像A嵌入w的像素值：

(4)

式中：wij——水印的像素值。

5)將A的每個像素量化得到嵌入水印圖像的載體圖像。

嵌入過程如圖2所示。

圖2 水印嵌入過程

1.3 水印的提取

1)將被攻擊的載體圖像A′提取出三色位圖。

2)根據(jù)式(5)分別求出三幅水印圖像的像素值。

(5)

式中：w′——攻擊后提取的水印像素值；

p″——載體圖像攻擊后的像素值；

|__|——向下取整。

3)將求得的三幅水印進(jìn)行區(qū)域劃分，并根據(jù)嵌入時的規(guī)律提取出三幅水印圖像所有內(nèi)容相同的子塊，根據(jù)多數(shù)原則求得子塊的像素值。

4)將得到的水印子塊合并，最終形成完整的水印圖像。

攻擊后的載體圖像經(jīng)過算法優(yōu)化的子塊水印圖像重新組合的水印圖像如圖3所示。

圖3 水印提取過程

1.4 分析算法

該算法水印的透明性與k值大小有關(guān)，k值變大，水印嵌入量增大，水印透明性減??；反之，k值減小時則相反，不同圖像k的最優(yōu)值不同，通過大量實(shí)驗(yàn)得出k值取8較合適。

文中將初始水印分成4個子塊，取得分塊越多,水印魯棒性越好，還原所需的時間越長，通過大量實(shí)驗(yàn)對比，若使魯棒性與算法復(fù)雜度兼得，子塊數(shù)目取4。

初始水印分割成子塊重組的規(guī)律，一般為每個子塊重新組合形成三張水印圖像后，各嵌入彩色圖像中，疊加后每個子塊顯示的內(nèi)容不同。這樣做的目的是，在載體圖像被攻擊后提取的各子塊水印圖像不相同，攻擊受損的水印位置不同，利于恢復(fù)完整的水印。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為更好地描述文中算法性能，選用同為智能手機(jī)平臺的文獻(xiàn)[7]算法做對比。并采用與文獻(xiàn)[7]大小相等的RGB格式512×512的24位真彩圖像為原始圖像，二值水印大小為64×64，如圖4所示(量化步長取4，水印子塊大小為32×32)。

(a) 原始圖像 (b) 水印圖像

主觀以人眼客觀引入峰值信噪比(PSNR)來評判嵌入水印的透明性，用歸一化相關(guān)系數(shù)(NC)來評價提取的水印質(zhì)量。

2.1 時間復(fù)雜度

由于智能手機(jī)存儲空間小、運(yùn)算能力低，所以對算法的時間復(fù)雜度有很高的要求，文獻(xiàn)[7]算法與文中算法同是應(yīng)用在手機(jī)中，故與之做時間復(fù)雜度對比，選用和文獻(xiàn)[7]中相同環(huán)境對同一圖像做10次嵌入與提取實(shí)驗(yàn),并對時間取平均值，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1 時間復(fù)雜度對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

文獻(xiàn)[7]嵌入水印時,其中有一個步驟是需要將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并求嵌入前后子塊圖像的均值差，最后加在彩色圖像中，而文中算法是直接嵌入水印不需要轉(zhuǎn)換為灰度圖，所以嵌入時間比文獻(xiàn)[7]算法耗時短。而提取水印時，文中算法需要對水印再做處理，所以耗時比文獻(xiàn)[7]算法稍長。

2.2 透明性

嵌入水印lena圖像與提取水印圖像如圖5所示。

圖5 嵌入水印lena圖像與提取水印圖像

圖5(a)和圖5(c)分別為文中和文獻(xiàn)[7]未受攻擊的含水印lena圖像,圖5(b)和圖5(d)為提取的水印圖像，分別求出psnr值、NC值，結(jié)果顯示NC值均為1，而文中psnr值大于文獻(xiàn)[7],即文中提取的水印透明性好于文獻(xiàn)[7]。

2.3 魯棒性

采用JPEG壓縮對兩種嵌入水印圖像進(jìn)行攻擊，lena圖像JPEG壓縮質(zhì)量因子為50、30,兩種攻擊的水印提取結(jié)果對比與NC值見表2。

表2 JPEG壓縮后水印NC對比

從表中可以看出,當(dāng)壓縮質(zhì)量因子為50時，兩種水印算法 NC值都為1，當(dāng)壓縮質(zhì)量因子為30時，比較 NC值得出文中算法的抗 JPEG壓縮攻擊的魯棒性更好。

對兩種算法分別添加零均值方差為0.001、0.002的零均值高斯噪聲，提取出的水印見表3。

表3 添加零均值高斯噪聲提取水印NC對比

實(shí)驗(yàn)顯示,文中算法在高斯噪聲攻擊中魯棒性優(yōu)于文獻(xiàn)[7]算法。

添加椒鹽噪聲提取水印NC對比見表4。

表4說明對兩種嵌入水印圖像，分別添加相同質(zhì)量因子的椒鹽噪聲，文中算法提取水印NC值大于文獻(xiàn)[7]，證明文中算法對椒鹽噪聲的魯棒性好于文獻(xiàn)[7]。

表4 添加椒鹽噪聲提取水印NC對比

將含水印圖像放大2倍后提取的水印見表5。

表5 將含水印圖像放大提取的水印對比

由于文中算法在隱秘圖像(含水印圖像)經(jīng)過幾何變換后，提取出的水印圖像同樣經(jīng)過同等的變化，一個有意義的水印經(jīng)過幾何變換后，同樣具有意義。所以，可以得出該算法對幾何攻擊有很好的魯棒性。但是此時已經(jīng)無法用NC值判定與原水印的相似程度了，我們選擇用可視效果觀察，可以看出兩種算法提取的水印效果是一致的。

嵌入水印圖像旋轉(zhuǎn)5°和50°提取的水印見表6。

表6 隱秘圖像旋轉(zhuǎn)后提取的水印對比

此時文中算法用視覺可以識別出水印，而文獻(xiàn)[7]的水印圖像已經(jīng)模糊不能識別，說明文中算法較文獻(xiàn)[7]算法對于旋轉(zhuǎn)攻擊有很好的魯棒性。

隱秘圖像剪切后提取的水印見表7。

表7 隱秘圖像剪切后提取的水印對比

從表7視覺對比中可以看出，文中算法基本與原始水印沒有差別，從NC值對比上也能明顯的看出，文中算法對于剪切攻擊魯棒性好于文獻(xiàn)[7]算法。

3 結(jié) 語

大量實(shí)驗(yàn)表明，提出的基于智能手機(jī)的數(shù)字水印算法相比于文獻(xiàn)[7]算法快速、高效，并有較好的魯棒性，在不需要原始圖像的情況下，也能提取出水印，在常規(guī)攻擊與幾何攻擊中都有較好的魯棒性，能夠很好地適用于智能手機(jī)中。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張曉強(qiáng),王蒙蒙,朱貴良.圖像水印算法研究新進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),2012,34(4):17-22.

[2] 戚娜.數(shù)字水印的相關(guān)應(yīng)用研究[J].電子設(shè)計(jì)工程,2017,25(1):152-154.

[3] 黨紅梅,李人厚,弋英民.幾種頻率域圖像數(shù)字水印算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2003,24(12):52-55.

[4] 孔玲君,聶鵬.一種基于DWT-DCT變換域的全息水印技術(shù)[J].光電子·激光,2016(2):198-202.

[5] Hernández C P, Torres-Huitzi C. A fragile watermarking scheme for image authentication in mobile devices[C]//International Conference on Electrical Engineering Computing Science and Automatic Control. [S.l.]: IEEE,2011:1-6.

[6] 宋杰,金聰,葉俊民.基于Android智能手機(jī)的彩色圖像盲數(shù)字水印算法[J].中國體視學(xué)與圖像分析,2014(2):148-154.

[7] 彭樂,金聰.適用于Android智能手機(jī)的灰度均值水印算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2015,42(7):85-90.

[8] 王會平,陳戈珩,胡明輝.基于SUSAN和HU不變矩的零水印算法研究[J].長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2015,36(6):654-657.

[9] 陳利,何選森,趙天嬌.一種自適應(yīng)的奇偶量化水印算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2011,47(35):203-205.

[10] 熊祥光.空域彩色圖像魯棒零水印算法[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),2017,39(1):103-110.