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一種基于實(shí)值離散Gabor變換的數(shù)字水印技術(shù)

2015-09-09 09:40:58況偉張滿
電腦知識(shí)與技術(shù) 2015年16期
關(guān)鍵詞:數(shù)字水印

況偉 張滿

摘要:該文在基于DCT的二維實(shí)值離散Gabor(RDGT)變換的基礎(chǔ)上提出了一種在靜態(tài)圖像中嵌入二維圖像作為水印的圖像水印實(shí)現(xiàn)技術(shù)。實(shí)驗(yàn)證明,該文所提議的算法具有較好的透明性,對(duì)如JPEG有損壓縮,剪切,噪聲等具有較好的穩(wěn)健性。

關(guān)鍵詞:實(shí)值離散Gabor變換;數(shù)字水印;Arnold變換

中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2015)03-0187-02

An Efficient Image Watermarking Scheme Based on Real-valued Discrete Gabor Transform

KUANG Wei, ZHANG Man

(Anhui Province Party Shool of C.P.C, Hefei 230022, China)

Abstract: An efficient watermarking scheme for digital images is presented, in this paper, based on the 2D real-valued discrete Gabor transform (RDGT) by embeddingd 2D image as a meaningful watermark into a static image. Experimental results show good robustness of the approach against JPEG compression and other common image processing manipulations.

Key words: real-valued discrete Gabor transform (RDGT); digital watermarking; Arnold transformation

當(dāng)前,我們的社會(huì)進(jìn)入到信息時(shí)代,計(jì)算機(jī)科學(xué)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅猛發(fā)展,數(shù)字資料(數(shù)字圖片、視頻等)的傳播成爆發(fā)式增長(zhǎng),人們獲得數(shù)字資料的方法和途徑越來(lái)越廣泛,這極大的方便了人們的生活,但是卻引起了版權(quán)的保護(hù)的嚴(yán)重缺失問(wèn)題。數(shù)字水印技術(shù)是有效的版權(quán)保護(hù)手段,日益引起人們的關(guān)注。

空間域和變換域是數(shù)字水印技術(shù)的兩種嵌入方式。其中變換域的嵌入方法具有比較好的穩(wěn)健性。本文提出的是基于二維實(shí)值離散Gaborb變換的數(shù)字水印技術(shù),因?yàn)槎S實(shí)值離散Gabor變換由于實(shí)值離散Gabor變換的基本函數(shù)與哺乳動(dòng)物的視覺(jué)皮層簡(jiǎn)單細(xì)胞的二維感知域模型相似,并且由于是實(shí)值運(yùn)算,具有比傳統(tǒng)復(fù)值Gabor變換較低的計(jì)算復(fù)雜性,因此結(jié)合二維實(shí)值離散Gabor變換來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字水印技術(shù)是較為合適的。

1 基于DCT的二維實(shí)值離散Gabor變換

在臨界抽樣條件下,將一圖像

[I(x,y),x=0,1,…,X-1;y=0,1,…,Y-1]分成[K×L]個(gè)維數(shù)為[M×N]的不重疊的格子,使得[X=KM]和[Y=LN]。這樣圖像[Ix,y]的實(shí)值離散Gabor展開(kāi)就可以定義為下列新式:

[I(x,y)=k=0K-1l=0L-1m=0M-1n=0N-1a(k,l,m,n)gklmn(x,y)] (1)

系數(shù)[a(k,l,m,n)]可以通過(guò)下式獲得:

[a(k,l,m,n)=x=0X-1y=0Y-1I(x,y)γklmnx,y] (2)

[gklmn(x,y)=g(x-kM,y-lN)?2Mgmcosπ(2mod(x,M)+1)mod(m,M)2M?2Ngncosπ(2mod(y,N)+1)mod(n,N)2N] (3)

[γklmn(x,y)=γ(x-kM,y-lN)?2Mgmcosπ(2mod(x,M)+1)mod(m,M)2M?2Ngncosπ(2mod(y,N)+1)mod(n,N)2N] (4)

[gm=121,,m=0m≠0 ,gn=121,,n=0n≠0]

公式(1)稱為二維實(shí)值離散Gabor展開(kāi)[1],公式(2) 稱為二維實(shí)值離散Gabor變換,系數(shù)稱為實(shí)值離散Gabor變換系數(shù),式(3)為實(shí)值Gabor基本函數(shù),式(4)為實(shí)值輔助雙正交函數(shù)。

2 水印嵌入和提取算法

給定一副灰度級(jí)圖像I,它的大小為[X×Y],待加入的數(shù)字水印W為[M×N]的二值圖像,它們的表示分別如下:[I={I(i,j)|0≤i

圖1 水印嵌入的基本流程圖

3.1 對(duì)原始圖像進(jìn)行實(shí)值離散Gabor變換

以像素大小為[512×512]的圖像,劃分為[32×32]個(gè)獨(dú)立區(qū)域,每個(gè)獨(dú)立區(qū)域的像素大小為[16×16]。對(duì)每個(gè)獨(dú)立區(qū)域在臨界抽樣的基礎(chǔ)上進(jìn)行二維實(shí)值離散Gabor變換,變換后的系數(shù)矩陣的大小也為[512×512]。然后我們將1000點(diǎn)左右的水印信號(hào)加入到系統(tǒng)矩陣中。水印信號(hào)的大小要選擇合適,過(guò)大則會(huì)影響圖像質(zhì)量,過(guò)短則水印提取后的顯示效果較差[2]。

3.2 對(duì)水印進(jìn)行變換

將強(qiáng)度很弱的水印信號(hào)疊加進(jìn)強(qiáng)圖像信號(hào)中去,需要對(duì)水印的空間關(guān)系進(jìn)行調(diào)整。通常使用Arnold變換打亂水印的添加位置。這樣做的目的是分散突發(fā)錯(cuò)誤,提高水印的抗攻擊能力。如圖2所示,圖2(a)是水印的原始圖像,對(duì)圖2(a)的中間部分進(jìn)行剪切操作后的效果如圖2(b)所示,圖2(c)是對(duì)水印原始圖像進(jìn)行Arnold變換[3]置亂操作后的效果,在圖2(c)的基礎(chǔ)上進(jìn)行剪切,然后再使用逆Arnold變換得到提取后的水印。通過(guò)觀察我們可以知道,使用了Arnold變換后的水印信號(hào)對(duì)抗裁剪的攻擊得到了顯著的加強(qiáng)。

(a) 原始水印 (b) 對(duì)(a)剪切后的圖像 (c) 經(jīng)過(guò)6次Arnold變換

(d) 對(duì)(c)剪切后的圖像 (e) 對(duì)(d)進(jìn)行逆Arnold變換后的圖像 圖2 水印置亂的效果

3.3水印嵌入

Gabor變換系數(shù)矩陣由32×32個(gè)16×16大小的相互獨(dú)立的小區(qū)域組成,每個(gè)區(qū)域中嵌入一點(diǎn)水印,我們選擇小區(qū)域中的某一中頻系數(shù)點(diǎn)(如(8,8))作為目標(biāo)點(diǎn),與之相鄰的8個(gè)點(diǎn)作為參考點(diǎn)。如圖3所示,對(duì)此9個(gè)點(diǎn)的絕對(duì)值進(jìn)行排序,取其中值點(diǎn)作為水印的嵌入點(diǎn)。改動(dòng)其幅值,修改采用如下的方法:bi,j = ai,j×(1+cwi,j);其中ai,j為原系數(shù)(即第(i,j)個(gè)小區(qū)域中嵌入點(diǎn)系數(shù)),wi,j為數(shù)字水印矩陣的第(i,j)個(gè)值,bi,j為修改后的第(i,j)個(gè)小區(qū)域中嵌入點(diǎn)系數(shù)。

圖3 3×3窗口示意圖

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

(a) lena (b) 水印

圖4 原始lena圖像和水印圖像

圖4是原始的lena圖像和原始水印。圖5(a)是使用本文算法后合成的含水印的圖像,圖5(b)為從圖5(a)中提取的水印。

(a)含水印lena圖像 PSNR=47.75 (b)提取的水印 NC=1

圖5 含水印圖像及從中提取的水印

接下來(lái)檢測(cè)本文算法在攻擊下表現(xiàn)出的穩(wěn)健性。對(duì)圖5(a)進(jìn)行了白噪聲攻擊、高斯低通濾波、剪切、JPEG壓縮后再分別提取水印??梢钥吹奖疚乃惴▽?duì)這些常見(jiàn)攻擊的抗攻擊能力還是很強(qiáng)的。

(a)白噪聲攻擊 (b) 提取的水印NC=0.9844

(c) 高斯低通濾波后的圖像 (d) 提取的水印 NC=0.9688

(e) 部分剪切后圖像 (f)提取的水印NC=0.9375

(g) JPEG壓縮 質(zhì)量因子75 (h) 提取的水印 NC=1

圖6 受攻擊后的lena圖像和提取的水印

5 結(jié)論

本文提出了一種基于實(shí)值離散Gabor變換的用于知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印技術(shù)。實(shí)值離散Gabor變換快速算法的出現(xiàn)和數(shù)字計(jì)算機(jī)技術(shù)的日新月異又為其提供了快速計(jì)算的物質(zhì)條件。由此可見(jiàn),采用基于實(shí)值離散Gabor變換的數(shù)字圖像水印技術(shù)也是數(shù)字媒體生產(chǎn)者很好的選擇。

參考文獻(xiàn):

[1] 陶亮,顧涓涓.實(shí)值 Gabor 變換理論及應(yīng)用[M].合肥: 安徽科學(xué)技術(shù)出版社,2005.

[2] Daugman J. Complete discrete 2 – D Gabor transform by neural networks for image analysis and compression[C]. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, Signal Processing, 1988, 36(7): 1169-1179.

[3] WANG Yuan-zheng,TAO Liang.2D Real-valued discrete Gabor transform baded on DCT[J].Computer Engineering and Application,2007,43(8):37-39.

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