维普资讯 http://www.cqvip.com 科技信息 。高校讲台ｏ ＳＣＩＥＮ￣ＩＮＦＯＲＭＡ￣ＯＮ ２Ｏ０７年第１５期 基于视觉模型的ＤＣＴ域数字水印算法 傅灵敏 （湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙４１￣８２） 摘要：本文基于ｗａｂｏｎ视觉模型提出一种盲水印算法，该算法在量化调制思想的基础上，对原有的水印量化调制算法进行了适当的改进， 这主要是因为通过分析与研究发现原始的量化调制算法产生的误差比较大，而改进后的算法能很好地解决这一问题。 关键词：视觉模型；ＤＣＴ变换；水印嵌入 １．引言 随着Ｉｎｔｅ删ｔ技术和多媒体技术的发展，多媒体信息的传播与利 ３．水印算法 水印的鲁棒性与不可见性存在竞争关系，如加大嵌入强度，必然 用达到了前所未有的深度和广度，为人们的生活与工作带来了极大的 对源数据造成较大的质量破坏错误！未找到引用源。利用视觉模型可 便利。但与此同时。一些伴随而来的副作用如作品侵权等问题也令人 以有效的解决此问题。常见的水印调制算法一般分为两种：加性调制 和量化调制。对于加性调制，如Ｃｏｘ提出的扩频水印技术有较大影响， 头痛不已。在这一背景下，数字水印技术应运而生。 ｃｈｕｋ提出了基于视觉模型的扩频算法ＩＡＤＣＴ。基本嵌入公式为： 数字水印技术就是通过在源数据中嵌入秘密信息——水印来证 Ｐ￣ｉ明数字产品的所有权．水印可以是作者的电子签名，生产日期，公司商 Ｘ、（ Ｊ）＝ （ Ｊ）＋ （ Ｊ）×∞ （３） 其中Ｔ（ｉ，，）为系数 （ ，，）的嵌入强度也称ＪＮＤ值，∞为水印信 标甚至一个随机数序列等等。其以不可感知的形式与源数据紧密结合 在一起。成为源数据不可分割的一部分。并能够在一些不破坏源数据 号。对于量化调彻，如Ｂ．Ｃｈｅｎ等提出的ＱＩＭ算法是典型代表Ｊ，Ｖ． 的使用价值和商用价值的操作后而存活下来，这一点要靠水印的鲁棒 Ｓｍｖａｎａｎ提出了基于视觉模型的ＱＩＭ算法Ｊ，其量化步长也取决于 ，，）。Ｔ（ｉｄ）决定了鲁棒性，其值越大，嵌入到该系数的水印分量的鲁 性来保证。通常，水印会永久地驻留在源数据中，在必要的时候通过专 （门的检测算法检测水印以确认所有权和跟踪侵权行为。水印主要应用 棒性越强。 基于Ｗａｔｓｏｎ视觉模型，本节提出一种盲水印算法，该算法在量化 于非法拷贝的检测。所有权的确认。防拷贝保护，真伪鉴别等方面。 调制思想的基础上，对原有的水印量化调制算法进行了适当的改进， 这主要是因为通过分析与研究发现原始的量化调制算法产生的误差 （１）不可见性：加入的水印应在源数据中不可见，而且不能明显的 比较大。而改进后的算法能很好地解决这一问题。水印信息为二进制 降低源数据的质量。 水印技术主要应满足以下几点要求： （２）鲁棒性与安全性：水印应能抵抗住各种蓄意的攻击，并很难被 码流。 ３．１算法思想 他人伪造，即使非法者知道了水印的算法，但在不知道秘钥的情况下， 仍然不能检测到和提取出水印。 （３）确定性：授权者应能容易可靠地检测出水印。 水印算法大体上分为空域算法和变换域（频域）算法。而变换域算 数上嵌入１．那么先用该系数值除以其所对应的ＪＮＤ值，取整，再加上 法又主要分为Ｄ丌。ＤＣＴ和ＤＷＴ算法等。在本文中主要讨论基于 该嵌入强度的一半：如果要在该系数上嵌入０，那么用该系数值除以 其所对应的嵌入强度后取整即可。具体公式如下： ＤＣＴ的水印算法。 本算法首先考虑水印的鲁棒性，即将水印嵌人到宿主图像的低中 频ＤＣＴ系数上。嵌入强度由ＤＣＴ系数的ＪＮＤ值决定。如果要在该系 ２．视觉模型 视觉模型是对人类视觉特性的描绘与建模。近年来，对视觉模型 的研究也越来越广泛地被人们所重视，尤其是在图像压缩中，已经取 、，．．、…’ 其中ｒ（ ， ）为系数Ｘ（ｉＪ）对应的步长或嵌入强度。通过对所有选 得到了很好的效果。在ＪＰＥＧ标准中。￣ｕｍａｄａ等在文献中提出了基 定位置的系数做如上处理，再对处理后的图像ＤＣＴ系数矩阵做ＤＣＴ 逆转换。就得到了加人水印后的图像，即水印被嵌入到原图像中了。 于亮度的ＤＣＴ域量化步长矩 一阵，该矩阵与具体图像无关。Ｗａｔ￣ｎ ３．２水印嵌入算法 等人在文献中通过亮度遮蔽和对比度遮蔽等视觉特性特性对其进行 ｓｍｐ１．将二值水印图像转换成一维二值序列，为了提高算法的安 了优化： ‘ 全性和鲁棒性，可将该二值序列置乱（置乱方法要可逆）。 （１）由表ｌ示出： Ｓｔｅｐ２．将原图像划分为互不覆盖的８ｘ８的小块，按顺序对每一小 ｆｒｏｕ￣（Ｘ（ｉＪ）／ （ Ｊ））ｘｒ（ｉＪ）＋ｒ（ Ｊ）／２， １ 【ｗｕｎｄ（Ｘ（ｉＪ）／ （ Ｊ））×ｒ（ Ｊ）／２，∞＝Ｏ 表１ 与图像无关的量化步长矩阵Ｃ． ｌｌ ｌｌ ｌ５ ｌ８ ２ｌ ２５ ／ １４ １０ ｌｌ １４ １９ ２５ ３４ ４５ １０ ｌｌ ｌｌ ｌ２ ｌ５ ２０ ２６ ３３ １４ ｌ２ ｌ８ ２４ ２８ ３３ ３９ ４７ １９ ｌ５ ２ｌ ２８ ３６ ４３ ５ｌ ５９ ２５ ２０ ２５ ３３ ４３ ５４ ６４ ７４ ３４ ２６ ３ｌ ３９ ５ｌ ６４ ７７ ９ｌ ４５ ３３ ３８ ４７ ５９ ７４ ９ｌ ｌ０８ 块做如下处理。 Ｓｔｙ３．将图像子块进行ＤＣＴ变换，得到子块的系数矩阵，从该矩 阵的中低频区选取嵌入位置（在该算法中，为了适当地增大水印容量 并保证算法具有一定的鲁棒性，选择了８个嵌入位置），并根据其上的 系数值运用公式（１）和（２】求得该位置系数的水印嵌入强度。 ３ｌ ３８ Ｓｔｅｐ４．相应的从二值序列中按顺序取出８个值来，运用公式（４）嵌 入到上述８个选定的位置上。 Ｓｔｙ５．对加入水印后ＤＣＴ系数矩阵进行ＤＣＴ逆变换，得到嵌入水 印后的图像。 ３．３水印提取算法 ｓｔｅｐ１．将加入水印的图像分为互不覆盖的８ｘ８的子块，按顺序对 每一子块进行如下处理。 Ｓｔｅｐ２．对子块进行ＤＣＴ变换，得到子块ＤＣＴ系数矩阵，对该矩阵 （２】亮度遮蔽矩阵由下式得到： ＝中嵌入水印信号的位置，根据其所对应的嵌入强度利用如下公式从嵌 （１） 入位置上得到嵌入的水印分量：仃，‘． （Ｘ０ ｖ￣＿０．０。０） ｆｌｍｏｄ（ｒｏｕｎｄ（Ｘ、（ Ｊ）／，（ ｄ）ｍ），２）＝１ ”【０ｍｏｄ（ｗｕｎｄ（Ｘ、（ Ｊ）／，（ ｄ）／２），２）＝ｏ １Ｏ２４，参数口取０．６４９。 ｓｔｅｐ３．当对所有嵌入水印的子块处理完后，所提取出的水印分量 （３）对比度遮蔽矩阵由下式得到： 可构成一个二值序列（如果在水印嵌入之前将水印信号置乱过，此时 ‘ 朋 ［‘ Ｉ ¨， Ｉ ， （Ｉ＝ ） ］ （２） 要用置乱逆运算对该序列处理一下），将该二值序列转换成二维矩阵， ¨． 是图像块ｂ的每一点的ＤＣＴ系数，参数 ． 一般取０．７。 得到水印图像。 凰．。． 图像块ｂ的ＤＣ系数，是所有分块的ＤＣ平均值，一般取 １６９ 维普资讯 http://www.cqvip.com ＳＣⅡ ＣＥ胂０ＲＭ＿Ａ．Ｉ１０Ｎ ２００７年第１５期 由上。可以看到在提取水印的时候我们并没有用到原图像，所以 （上接第１７２页）知图像的ＩＦＳ码，以及图像压缩。 这种检测方法应称为盲检测。如果想要得到指示性数据，可采用相关 ２．受限扩散凝聚法 检测法来检测提取出的水印与原始水印的相关性，具体公式如下： 受限扩散凝聚（ＤＬＡ）法是美国科学家Ｗｉｔｔｅｎ和Ｓａｎｄｅｒ提出的，其 基本方法是：在一个平面网格上选定一个静止的微粒作为种子，然后 Ｄ＝－Ｗ、ｘＷＩ、ｖ／丽 （６） 其中， 、是检测出的水印， 是用于验证的原水印。对于Ｄ我们 在距种子较远的格点上产生一个微粒，令微粒沿网格上下左右的方向 可以设定一个阀值，如果检测结果大于这个阀值就说明水印已经被检 随机行走。如果该微粒在行走过程中与种子相碰，就凝聚在种子上；如 测出来了。 ４．实验结果 果微粒走到边界上，就被边界吸收而消失。如此重复上述步骤，就会以 种子为中心形成一个不断增长的凝聚集团，利用ＤＬＡ或其修改的模 在实验中，我们采用的是２５６ｘ２５６的灰度图像，如下图ａ所示，图 型可以对部分植物的形态结构进行计算机模拟，如植物根系的生长过 ａ中的图片是我们即将加入数字水印的原始图片，图ｂ中的图片是用 程模拟和海藻类植物的形态结构模拟等。ＤＬＡ模型主要用于模拟各种 来作为水印的６０ｘｌ１０二值图像。将图片ａ和图片ｂ作为我们的数字 分形生长和凝聚现象。 水印算法的输入，将图片ｂ作为水印嵌入到图片ａ中，生成了图片ｃ。 ３．粒子系统法 图ｃ是加入水印后的图像。可以看出，如果仅从视觉效果上来看，图ａ 粒子系统法的基本思想是用大量的、具有一定生命的粒子图元来 和图ｃ是没有什么区别的。由此可知：水印信号在宿主图像中是不可 描述自然界不规则的模糊景物。每个粒子在任一时刻都具有随机的形 见的。 状、大小、颜色、透明度、运动方向和运动速度等属性，并随时间推移发 图ｄ是在没有任何攻击的情况下，从加入水印的图像中提取出来 生位置、形态的变化。每个粒子的属性及动力学性质均由一组预先定 的水印。为检验算法的鲁棒性，我们对已加入水印的图像做了一些比 义的随机过程来说明。粒子在系统内都要经过“产生”、“活动”和“死 较常见的攻击，具体情况和实验结果如下图所示。通过图１与图２的 亡”这三个具有随机性的阶段，在某一时刻所有存活粒子的集合就构 实验结果比较，我们可以看出：本文提出的基于视觉模型的数字水印 成了粒子系统的模型。粒子系统适合用来模拟山、水、树丛、草地等模 算法是可行的。而且。从实验结果来看，当某些攻击已经造成图像质量 糊、随机图像。 的严重下降时，水印的不可见性和鲁棒性之间的矛盾在这里得到了很 ４．Ｌ一系统 好的调和，该算法是有效的。 美国植物学家Ａｒｅｓｔｉｄ Ｌｉｎｄｅｎｍａｙｅｒ提出了著名的Ｌ一系统法，成为 植物生长建模的主要方法之一。Ｌ一系统是一种字符串重写系统，通过 ■…对植物对象生长过程的经验式概括和抽象，构造公理与产生式集，生 成字符发展序列，表现植物的拓扑结构。它以形式化的语言描述植物 的结构和生长，在语言的终结符与植物结构对应时，由文法生成的句 子代表植物，而句子生成的中间过程是植物生长发育的过程。最简单 的Ｌ一系统简称为ＤＯＬ－系统，Ｄ表示确定性，０表示与上下文无关。随 机Ｌ一系统克服了确定性Ｌ一系统只能生成规则分形图形的局限，可构 （ａ）原始图像 （ｂ）隐藏的水印 …■ （ｃ）隐藏了水印的图像（ｄ）提取出来的水印 造随机的植物拓扑结构。参数化Ｌ一系统使Ｌ一系统能够模拟时延信 图１ 本文算法的实验结果 息。Ｓｍｉｔｈ等人将Ｌ一系统引入到植物模拟的分枝拓扑研究中，并称之 为文法构图ｆＧ砒１）方法。Ｌ＿系统法的特点：它能简洁她描述植物的拓 扑结构，例如枝条和花序结构。具有定义简单、结构化程度高、易于实 ■…现等特点。 综上所述，可以看出：虽然说ＩＦＳ法、ＤＬＡ法、粒子系统法和Ｌ一系 统法都能用来模拟植物的形态结构，但是它们各有所长，利用ＩＦＳ法 能生成各种植物，又能模拟各种山、水、云等，但合适的ＩＦＳ码的选择 是一个令人非常头疼的问题，ＩＦＳ在图像压缩方面具有很大的优势和 广阔的前景。ＤＬＡ法最适合模拟各种凝聚现象。粒子系统法在模拟森 图２基于ＤＣＴ的数字水印算法实验结果 …■ 林、草地等方面具有其无可比拟的优点。而Ｉ，＿系统法无疑是描述植物 拓扑结构的一种简洁、有效的方法 参考文献 ［１］Ｐｒｕｓｉｎｋｉｅｗｉｃｚ Ｐ，Ｌ／ｎｄｅｎｍａｙｅｒ Ａ．“Ｔｈｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃ ｂｅａｕｔｙ ｏｆ ｐｌａｎｔｓ”． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ－Ｖｅｒｌａｇ，１９９０． ［２］齐东旭．分形及其计算机生成．科学出版社，１９９６．７． ｆ３］Ｓａｉｅｄ，Ｅｆｆａｔ Ａ．Ａｎｏｍａｌｏｕｓ Ｄｉｆｕｓｉｏｎ ｏｎ Ｆｒａｃｔａｌ ｏｂｊｅｃｔｓ：Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ （ａ）圈像加＾椒盐 （ｂ）提取的水印 （ｃ）图像加＾高斯噪声 （ｄ）提取的水日： Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ．Ｃｈａｏｓ．ｓｏｌｉｔｏｎｓ＆Ｆｒａｃｔａｌｓ．２０００，１ １（９）：ｐ１３６９—１３７６． 图３加入噪音后的实验结果 ［４］黄艳峰，植物形态的分形模拟，西北工业大学，２００２：８－１０． ５．小结 ［５］Ｐｅｉｔｇｅｎ．Ｈ．０ ａｎｄ Ｒｉｃｈｔｅｒ．Ｐ．Ｈ．Ｔｈｅ Ｂｅａｕｔｙ ｏｆ Ｆｒａｃｔａｌｓ．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ—Ｖｅｄａｇ， 本章通过对ＨＶＳ模型中的两个局部特性（亮度遮蔽和对比度遮 Ｂｅｄｉｎ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ，１９８６． 蔽）地充分利用，优化了水印分量在嵌入位置上的嵌入强度，使得在保 ｆ６］Ｂａｒｎｓｌｅｙ．Ｍ．Ｆ，Ｆｒａｃｔａｌｓ Ｅｖｅｒｙｗｈｅｒｅ．Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，Ｂｏｓｔｏｎ．１９９８． 证了水印的不可见性的前提下，最大限度地嵌入水印分量，增强了水 ［７］袁杰，分形算法与应用研究，哈尔滨工程大学计算机软件与理论， 印的鲁棒性。选取图像作为水印信息，使得水印的检测结果更具视觉 ２（）ｏ２＿３． 效果。实验证明，该算法简单，易行，有效。 作者简介：尹玉亮，男，１９８０年生，山东人，助教，研究方向：计算 参考文献 机图形学与机械ＣＡＤ。 ［１］武兵．数字水印技术浅析冲国科技信息，２００６，１１， ［２】翁敏嫦，谭兆信．数字水印的鲁棒性研究，现代计算机（专业版），２００２，４． ［３］彭喜科，赵亮程．一种改进的实现数字水印的算法，现代计算机（专业版）， ２００２，７． ［４］李艳芳．数字水印及其应用．现代计算机（专业版），２００２，３， ［５］叶妙．图像数字水印技术．现代计算机（专业版），２００２，２， ［６］朱国晖，戴跃伟，王执铨．一种基于ＤＣＴ变换的数字图像水印算法，火炮发射 与控制学报．２００５，２． １７０