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基于離散余弦變換的數(shù)字水印算法研究與實(shí)現(xiàn)

2013-07-29 05:50:52池越周亞同
中國新通信 2013年6期
關(guān)鍵詞:數(shù)字水印數(shù)字圖像余弦

池越 周亞同

【摘要】討論了基于離散余弦變換的數(shù)字水印算法原理及其具體步驟,并通過仿真實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了數(shù)字水印的嵌入和提取,驗(yàn)證了算法的可行性。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字水印小波變換離散余弦變換

一、前言

數(shù)字水印作為信息隱藏的一項(xiàng)重要技術(shù),已廣泛應(yīng)用于信息安全的多個(gè)領(lǐng)域之中。離散余弦變換(DCT)作為一種傳統(tǒng)的算法,是數(shù)字圖像處理和信號處理的一種正交變換,具有壓縮比高、誤碼率等優(yōu)點(diǎn),將其應(yīng)用于數(shù)字水印算法實(shí)現(xiàn)水印的前如何提取十分有效。

二、基于離散余弦變換的數(shù)字水印算法

從數(shù)字水印的不可見性出發(fā),基于DCT域數(shù)字水印算法應(yīng)將水印信息嵌入到原始圖像的低頻部分,但這樣得到的水印圖像無法抵御如JPGE壓縮等有損壓縮的攻擊;如果從數(shù)字水印的魯棒性角度出發(fā),應(yīng)將水印嵌入到原始圖像的高頻部分,但這樣得到的水印圖像與原始圖像在視覺上會(huì)有明顯的差別[2]。這里提出的基于離散余弦變換的數(shù)字水印算法,主要是將水印嵌入到圖像DCT頻域的DC分量上,因?yàn)檫@是對人類視覺感受比較重要的部分。算法在保證數(shù)字水印魯棒性的前提下,考慮圖像的HVS特性和自身特點(diǎn),使數(shù)字水印的強(qiáng)度自適應(yīng)于原始圖像,進(jìn)而保證了數(shù)字水印的不可見性。

基于DCT的數(shù)字水印算法是先將原始圖像分割成8x8的塊,依據(jù)HVS特性對塊進(jìn)行分類后,再對所有的塊進(jìn)行DCT變換。在DCT域中,根據(jù)各塊的分類結(jié)果,將不同強(qiáng)度的水印分量嵌入到相應(yīng)塊的DCT系數(shù)當(dāng)中。原始圖像的分塊示意圖如圖1所示,每個(gè)8x8塊的DCT系數(shù)都按照的順序進(jìn)行排列。圖像左上角的第一個(gè)系數(shù)為直流系數(shù)用DC表示,接下來排列的是低頻系數(shù),并且隨著排列序號的越大對應(yīng)的頻率越高,圖像右下角對應(yīng)的是最高頻率的系數(shù)。因此不難看出,DCT變換可以按照能量的大小將圖像的頻譜系數(shù)進(jìn)行區(qū)分,這更有利于進(jìn)行相應(yīng)的頻譜操作[3]。

三、基于離散余弦變換的數(shù)字水印算法的實(shí)現(xiàn)步驟

采用的水印信息是一幅64×64的二值圖像,原始圖像是512×512的lena圖像?;陔x散余弦變換的數(shù)字水印的嵌入算法具體步驟如下:Step1:讀入并顯示原始圖像和水印圖像;Step2:將原始圖像分割成8×8的塊,用坐標(biāo)將需要隱藏的圖像表示出來,并對每一塊圖像進(jìn)行DCT變換;Step3:嵌入水印圖像,如果水印圖像值為1,則取,如果水印圖像值為0,則?。ㄆ渲袨殡S機(jī)矩陣);Step4:將水印信息嵌入原始圖像的所有塊中,并對嵌入后的圖像進(jìn)行IDCT變換;tep5;顯示嵌入水印后的圖像。

基于離散余弦變換的數(shù)字水印提取算法是水印嵌入算法的逆過程,具體步驟如下:Step1:讀出嵌入水印后的圖像。Step2:將讀入的圖像分成8×8的塊,并對每一塊圖像進(jìn)行DCT變換;Step3:讀出嵌入水印圖像時(shí)和的信息,即嵌入的水印圖像信息;Step4:讀出并顯示提取出的水印圖像。

四、水印嵌入提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果

采用的原始圖像是256×256的lena圖像如圖2,水印信息是一幅32×32的二值圖像如圖3。

經(jīng)DCT變換后生成嵌入水印圖像,圖4為嵌入水印后的圖像,根據(jù)人的視覺特性,可以觀察出水印嵌入之后對原始圖像在視覺上變化甚微。具有良好的透明性。水印的提取和嵌入是相反的過程。圖5為提取后的水印圖像與原水印圖像的比較。

五、結(jié)論

數(shù)字圖像水印技術(shù)的核心是將數(shù)字水印信息嵌入到圖像中,同時(shí)保證所加水印的不可見性。通過對基于DCT變換數(shù)字水印算法的研究實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),算法嵌入后的水印圖像具有很好隱蔽性,并可以順利的提取水印,提取出的水印與原水印相似度很高。

參考文獻(xiàn)

[1]劉為超.基于小波的數(shù)字圖像認(rèn)證水印研究:[學(xué)位論文],西安:西安電子科技大學(xué),2005

[2]孫圣和,陸哲明.數(shù)字水印處理技術(shù).電子學(xué)報(bào),2000(8):85~90

[3] CT Hsu,JL Wu. Hidden Digital Watermarks in Images[J] .IEEE Transactions on Image Processing, 1999,8(1):58~68

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