现代数字信号处理在数字水印中的应用

1、现代数字信号处理在图像处理中的应用摘要随着信息时代的到来,特别是Internet的普及,信息的安全保护问题日益突出。伴随着互联网和数字多媒体技术的飞速发展,如何保护多媒体作品的版权和鉴别其真伪成为际上研究的热门课题,数字水印技术是近些年提出的一种信息隐藏技术,该技术为多媒体信息的版权保护提供了一种新的方法。数字水印作为信息隐藏技术研究领域的重要分支,是实现版权保护或跟踪侵权行为的有效方法。本文针对基于小波变换的数字水印技术,提出了一种基于小波域的二值图像水印算法。该算法选择了检测结果直观、有特殊意义的二值图像作为原始水印,并在嵌入之前进行图像置乱预处理,以提高安全性和隐蔽性,兼顾了水印的不可见

2、性和鲁棒性,利用多分辨率分析思想进行水印的嵌入与提取。通过大量的仿真实验,证明本文算法在保证水印不可见性的同时,对常见的图像处理如JPEG压缩、噪声、滤波、剪切等,均有较好的鲁棒性。关键词:小波变换,数字水印,鲁棒性,不可见性With the advent of the era of information, especially the popularity of the Internet, information security problem increasingly prominent. With the rapid development of Internet and digit

3、al multimedia technology, how to protect the copyright of multimedia works, and verify its authenticity become on the international research hot topic, digital watermarking technology is put forward a kind of information hiding technology in recent years, the technology of multimedia information cop

4、yright protection provides a new method. Digital watermarking technology as an important branch in the field of information hiding technology research, is to realize the effective method of copyright protection or tracking tort.In this paper, based on wavelet transform the digital watermarking techn

5、ology, a wavelet domain based on the binary image watermarking algorithm. The algorithm chosen the test results intuitive, with special significance in the value of the original image as a watermark and embedded in the image scrambling prior to the pretreatment to enhance the safety and concealment;

6、 watermark does not take into account the visibility and robustness, Use of multi-resolution analysis of the thinking embedded watermark and extraction. Through the simulation experiments to prove that this algorithm can not watermark visibility at the same time, the common image processing such as

7、JPEG compression, noise, and so on, have a better robustness.Key words: wavelet transform, digital watermarking, robustion, visibility1 绪论 (12 数字水印理论基础 (22.1 数字水印的基本概念 (22.2 数字水印的基本特征 (22.3 数字水印的基本原理 (23 小波理论基础 (33.1 连续小波变换 (33.2离散小波变换 (34 基于小波变换的数字水印算法 (54.1算法描述 (54.2 仿真结果 (64.3 实验结果分析 (85 总结与展望 (1

8、05.1全文工作总结 (105.2未来工作展望 (106心得体会 (11参考文献 (121 绪论随着信息技术和计算机网络的飞速发展,数字多媒体信息包括图像、文本音视频、三维模型的存储、复制与传播变得非常方便。我们在通过互联网方便快捷的获取多媒体信息的同时,还可得到与原始数据完全相同的复制品,这就带来了对数字媒体原创者的版权和经济利益如何保护以及数字媒体信息是否安全可信等诸多问题。因此,对多媒体内容的版权保护与内容鉴别成为我们所处的这个信息时代所急待解决的问题。数字水印技术是近几年来国际学术界兴起的一个前沿研究领域,是信息隐藏技术研究领域的重要分支,如今已成为多媒体信息安全研究领域的一个热点。它

9、将具有特定意义的、与载体内容相关或不相关的标记(水印,利用数字嵌入的方法,隐藏在载体,即数字图像、声音、文档、图书、视频等数字产品中,用以证明创作者对其作品的所有权,并作为鉴定、起诉非法侵权的证据。近年来数字水印技术在数字信息的版权保护与完整性认证方面得到了迅猛发展,具有良好的应用前景。2 数字水印理论基础2.1 数字水印的基本概念数字水印(Digital Watermark技术是将与多媒体内容相关或不相关的一些标示信息直接嵌入多媒体内容当中,但不影响原内容的使用价值,并不容易被人的知觉系统觉察或注意到7。通过这些隐藏的信息,可以确认内容创建者、购买者,或者验证内容是否真实完整。与水印相近或关

10、系密切的概念有很多,从目前出现的文献中看,已经有诸如信息隐藏(Information Hiding 、信息伪装(Steganography 、数字水印(Digital Watermarking 和数字指纹(Fingerprinting 等概念。2.2 数字水印的基本特征(1安全性:数字水印的信息应是安全的,难以篡改或伪造,同时,应当有较低的误检测率,当原内容发生变化时,数字水印应当发生变化,从而可以检测原始数据的变更;当然数字水印同样对重复添加有有强的抵抗性。(2隐蔽性:数字水印应是不可知觉的,而且应不影响被保护数据的正常使用,不会降质。(3鲁棒性:是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后,数

11、字水印仍能保持部分完整性并能被准确鉴别。(4水印容量:嵌入的水印信息必须足以表示多媒体内容的创建者或所有者的标志信息,或购买者的序列号,这样有利于解决版权纠纷,保护数字产权合法拥有者的利益。尤其是隐蔽通信领域的特殊性,对水印的容量需求很大。2.3 数字水印的基本原理水印的基本原理是嵌入某些标志数据到宿主数字中作为水印,使得水印在宿主数据中不可感知和足够安全。为了保证由于水印的嵌入而导致宿主数据失真不被察觉到,必须应用某种感知准则,不管是隐性还是显形。水印算法要结合加密方法以提供其安全性,通过的水印算法包含两个基本方面:水印的嵌入和水印的提取。水印可以由多种模型构成,如随机数字序列、数字标识、文

12、本以及图像等。频域法加入数字水印的原理是首先将原始信号(语音一维信号、图像二维信号变换到频域,常用的变换一般有DWT、DCT、DFT、WP和分形。然后,对加入了水印信息的信号进行频域反变换(IDWT、IDCT、DFT、WP,得到含有水印信息的信号。频域法检测水印的原理是将原始信号与待检测信号同时进行变换域变换,进行嵌入水印的逆运算,得出水印信息。如果是可读的水印,那么就此结束,如果是不可读水印,如高斯噪声,就将得出的水印与已知水印作比较,由相关性判断,待检测信号含不含水印,故水印的检测有两个结束点3 小波理论基础3.1 连续小波变换将任意L 2(R 空间中的函数f (t 在小波基下展开,称这种

13、展开为函数f (t 的连续小波变换(ContinueW aveletTr ansform ,简称为CWT,其表达式为:WT f (a,=f (t ,a(t =1a (t (t R d t (31 由以上定义,我们可以看出小波变换也是一种积分变换,WT f (a,为小波变换系数。可以证明,若采用的小波满足容许条件,则连续小波变换存在着逆变换,逆变换公式为:f (t =1d a +0WT f (a,(t d (32 式C =(t R d <为对(t 提出的容许条件。在此需要进一步说明,在小波变换过程中,所采用的小波必须满足容许条件反变换才存在,由容许条件C =(t R d <可以推断出

14、:能用作基本小波(t 的函数至少必须满足(=0=0或者(t d t R,也就是说,(必须具有带通性质,且t 必须是有正负交替的MIA 波形,使得其平均值=0,这便是称之为“小波”的原因。另外,在实际中,对基本小波的要求往往不局限于满足容许条件,对t 还要施加所谓的“正则性条件”,使(在频域上表现出较好的局限性能。为了在频域上有较好的局限性,要求WT f (a,随a 的减小,所以这就要求t 的前n 阶原点矩为0,且n 值越高越好,即t p (t d (t =0 p =1n 且 n 值越大越好 (33此要求在频域内表示就是,(在=0处有高阶零点,且阶次越高越好(一阶零点就是容许条件,即(=n10(

15、 , n 越大越好 (34上两式就是正则性条件。如果 用 上 述变换公式来处理图像信息,还需要将连续小波离散化,同时将一维变换拓展到二维。3.2离散小波变换在实际应用中,为了方便计算机进行分析、处理,信号(t 都要离散化为离散数列,a 和也必须离散化,成为离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,记为DWT.由上一节连续小波变换的概念我们知道,在连续变换的尺度a 和时间值下,小波基函数a(t 具有很大的相关性,所以一维信号f(t做小波变换成二维的WT f (a后,它的信息是有冗余的,体现在不同点的WT f (a满足重建核方程。在理想情况下,离散后的小波基函数mn (t

16、 满足正交完备性条件,此时小波变换后的系数没有任何冗余,这样就大大地压缩了数据,并且减少了计算量。为了减少小波变换的系数冗余度,我们将小波基函数a=a (ta记为离散小波变换定义为:WT f(a0j,k0=f(ta0.j k=0(td(t j=0,1,2.,kZ (35二进制小波变换的重建公式为:f(t=WT2KRkZ (2K(tdz(364 基于小波变换的数字水印算法4.1算法描述Amold 变换是Amold 在遍历理论研究中提出的一种变换,俗称猫脸变换原意为cat mapping 。设想在平面单位正方形内绘制一个猫脸图像,通过如下变换x y =1112x y mod1 (41 这个猫脸图像

17、将由清晰变为模糊,这就是Arnold 变换。注意到式(4.1定义的Amold 变换实际上是一种点的位置移动,并且这种变换是一一对应的。此外,这个变换可以迭代地做下去。类似的变换还有面包师变换。对于数字图像来说,可以将其看成是一个函数在离散网格点处的采样值,这样我们就得到了一个表示图像的矩阵,矩阵中元素的值是对应点处的灰度值或RGB 颜色分量值。对于正方形数字图像,我们有离散化的Amold 变换:x y =1112x y modN,x,y 0,1.N 1 (42 其中N 为图像的高度和宽度。对于数字化图像而言,我们所说的位置移动实际上是对应点的灰度值或者RGB 颜色值的移动,即将原来点(x,y处

18、象素对应的灰度值或RGB 颜色值移动至变换后的点(x ,y 处。如果我们对一个数字图像迭代地使用离散化的Amold 变换,即将左端输出的(x ,y作为下一次Amold 变换的输入可以重复这个过程一直作下去当迭代到某一步时,如果出现的图像符合我们对图像的“杂乱无章”标准的要求,这即是一幅置乱了的图像。目前的小波域水印算法,对于水印嵌入位置的选择有不同的意见。一种意见认为低频子图是图像的平滑部分,人另一种意见则认为中高频子图的小波系数幅度一般较小。由人类视觉特性知,只要迭加的水印信号低于JND 值,视觉系统就无法感觉到信号的存在。这样在图像有一定失真的情况下,仍能保留主要成分,可保持原始载体图像的

19、主观视觉质量基本不变,于是提出水印嵌入低频系数中。以前的很多算法不在低频系数中加入水印,原因是避免出现方块效应,但经过实验证明,不在低频部分嵌入所有水印,只嵌入一部分水印,再在中频部分嵌入一部分水印,既能保证不可见性又有很好的鲁棒性。综合考虑上述嵌入位置的探讨以及小波分解系数的特点,本文将水印的嵌入位置选择为原始图像经过小波三级分解后的中频和低频分量上。为了权衡水印不可见性和鲁棒性,决定优先选择在原始图像小波分解后的第二级分量上嵌入水印。具体嵌入位置如下: 将水印图像一级小波分解后的水平分量嵌入到原始图像小波分解后的第二级水平分量上(中频分量:水印图像一级小波分解后的垂直分量嵌入到原始图像小波

20、分解后的第二级垂直分量上;水印图像一级小波分解后的对角分量嵌入到原始图像小波分解后的第二级对角分量上。 而由于人眼对对角分量上噪声的敏感度低于水平、垂直分量上噪声的敏感度,所以将水印经一级小波分解后的低频分量嵌入到原始图像小波分解后的第三级对角分量上。 考虑到低频分量集中了原始图像的大部分信息,有较好的稳定性,在图像有一定失真的情况下,仍能保留主要成份,最后又将水印图像经小波分解后的低频分量二次嵌入到原始图像的低频分量中。具体的嵌入过程如下: 分别输入原始图像X 和水印图像W ;利用Amold变换将水印图像W置乱,置乱后的水印记为W' 置乱次数k作为密钥;对置乱后的水印图像W采用Haa

21、r小波变换进行一级小波分解,得到平W(LH,i,j、垂直W(HL,i,j、对角分量小波系数W(HH,i,j和低频分量小波系数W(LL,i,j;对原始图像为X采用Haar小波变换对其进行三级小波分解,得到低频分量小波系数x( LL3 ,i,j、水平分量小波系数x(LH n,i,j 、垂直分量小波系数x(HL n,i,j和对角分量小波系数x(HH n,i,j , n =1,2,3;参照对嵌入位置的分析,用水印的小波系数按下式修改原始图像的波系数:X(i,j = X(i ,j + aW(i ,j (4 3其中X(i,j 是嵌入水印图像的小波系数,X(i,j 是原始图像的小波系数,W(i ,j是在原始

22、图像的(i ,j位置上嵌入的水印小波系数值,“是嵌入强度,其取值应权衡不可见性和鲁棒性要求,a越大,水印虽越强壮,但是嵌入水印的图像质量就会降低。反之,取值小,图像质量虽提高了,但同时会削弱水印的鲁棒性。本文经过反复实验,高频分量a的取值范围为0.060 .08,低频分量a的取值范围为0.10.2较合适。按照新的小波系数进行小波逆变换,重构得到含水印图像X。水印的提取过程是嵌入过程的逆过程,提取时需要借助于原始图像,其过程如下:对含水印图像X和原始图像X进行三级小波分解,得到低频分量小波系数X(LL3 ,i ,j和X(LL3 ,i ,j、水平分量小波系数X(LLH n ,i ,j和X(LLH

23、n ,i ,j、垂直分量小波系数x(LH,i,j和x(LH,i,j以及对角分量小波系数x(HH,i,j和x(HH,i ,j,n=1,2,3;参照下式提取出嵌入的水印小波系数:W(i,j= (X (i ,jX (i ,j/a (44其中,X (i ,j 是含水印图像的小波系数,X(i,j是原始图像的小波系数,W(i,j是提取出的水印小波系数;用计算出的小波系数进行小波逆变换(重构提取出水印图像W;根据嵌入时设置的密钥k,并根据水印图像的尺寸求得其置乱周期T,对W进行( T k次置乱操作,得到最终的提取水印图像W。4.2 仿真结果利用二维离散小波变换实现数字水印。仿真实验采用的原始图像为256&#

24、215;256的灰度级lena图像,水印图像是64×64的二值图像。 图4.1 原图和经过小波变换后的图像 图4.2 水印图像 图4.3水印图像的检测结果 图4.4 嵌入水印图像 图4.5 加入椒盐噪声的图像4.3 实验结果分析本节通过大量的仿真试验验证了基于小波变换的数字水印算法,该算法在水印嵌入之前对水印信息进行了置乱处理,之后采用了多分辨率思想,在原始图像的小波变换域进行水印信息的嵌入,由于算法是在变换域进行水印嵌入,所以水印信息能很好的分散在原始图像的全部像素中,并且对原始图像小波分解后的各个频域系数进行水印的对应迁入和重复嵌入,从而使得算法的鲁棒性得到加强。从实验结果上看,

25、该算法能够满足视觉上不可见性的要求,而且可以很好的保证加入水印后的图像质量,提取出的水印图像清晰,视觉上看来与原始水印图像几乎一致,可以达到很好的水印效果。本文算法对于常见的图像处理如JPEG压缩、噪声、滤波、剪切等攻击后都可以清晰地识别水印中的信息。,但是对于旋转攻击鲁棒性则具有很好的敏感性,算法仍需改进。同时,本算法还存在以下不足的地方:检测时需要原始图像,这在实际应用中是很不方便的;没有利用HVS来选择水印的嵌入位置和强度;算法的通用性不好,在下一步的研究工作中将重点解决以上问题。5 总结与展望5.1全文工作总结在变换域图像水印算法中,小波变换相对于其它变换有许多优势,本文对基于小波变换

26、的水印方法所具有的特性进行了较为详细的分析。基于小波变换的数字图像水印方法具有可选择性高,安全性强,良好的空间一尺度定位,能充分利用HVS的特性以及计算简单等特性。本文结合图像置乱算法及多分辨率分析方法,提出了一种基于小波域的二值图像水印算法。该算法对水印信息采用了置乱预处理,以提高安全性和隐蔽性,然后利用小波变换的多尺度分解特性,将水印图像嵌入到原始图像小波分解系数上。在不改变原图象数据的同时,利用图象自身特点嵌入水印,对水印图像的嵌入与提取比较简单,在一定程度上缓解了水印的鲁棒性与不可见性之间的矛盾,实验证明具有较强的不可见性和鲁棒性。5.2未来工作展望当今国际上公认的昧频分析工具的强劲优点,小波分析与图像处理的结合,将使图形、图像处理进入更高的层次总体来说,频域水印的不可见性比空域水印要好,且抗攻击能力很强,但是嵌入量较小,机算更为复杂。在实际应用中,需要选择合适的算法,以适应不同的需求。尽管人们都在努力发展和完善数字水印技术,但水印技术仍然没有完全成熟和广为人们所理解,而且还有很多问题没有得到解决。尽管水印技术很难在短期内取得突破,但是鉴于水印技术广泛的应用价值,有必要对水印技