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基于通信技術(shù)的自適應(yīng)數(shù)字水印算法

2015-12-20 06:58:14張友純
計算機工程與設(shè)計 2015年8期
關(guān)鍵詞:隱蔽性數(shù)字水印魯棒性

張友純,蔣 禮

(中國地質(zhì)大學(xué) (武漢)機械與電子信息學(xué)院,湖北 武漢430074)

0 引 言

目前,數(shù)字水印算法技術(shù)仍處于發(fā)展階段,研究人員將各個不同領(lǐng)域的理論與數(shù)字水印相結(jié)合,但在研究中鮮少有人將通信技術(shù)全面的融入其中[1,2]。

擴頻技術(shù)起源于通信系統(tǒng),是一種信息處理技術(shù),具有抗干擾能力強和保密性好等特點,運用在數(shù)字水印時,可以大大提高算法的魯棒性和安全性[3-6];交織技術(shù)作為一種編碼技術(shù),可以將相鄰比特廣泛分散到數(shù)據(jù)序列中,提高突發(fā)錯誤的容錯率。以上兩種技術(shù)運用于數(shù)字水印時,在魯棒性和安全性等方面都有著良好的性能。此外,基于人類HVS的特性可知,圖像的紋理越復(fù)雜,人類視覺對圖像輕微的變化就越不敏感[7-9],因此,在算法中根據(jù)紋理特性來進行自適應(yīng)嵌入,也可以兼顧算法的隱蔽性和魯棒性。

1 魯棒性數(shù)字水印算法設(shè)計

選擇灰度圖像作為載體圖像,二值圖像作為水印圖像,采用離散余弦變換在DCT 域中將水印嵌入到中頻系數(shù)上,嵌入前對水印進行預(yù)處理,以提高水印算法的魯棒性。具體實現(xiàn)過程如下:

1.1 水印圖像預(yù)處理

為了消除水印圖像在時域中的相關(guān)性,對水印圖像采用通信技術(shù)中的內(nèi)容進行預(yù)處理,其中包含了擴頻技術(shù)和交織編碼。首先將水印圖像處理成大小為32*32的二值水印,再進行重采樣,接下來生成長度為8的偽隨機碼并存放到密鑰1中,將PN 碼和重采樣后的序列進行異或,得到擴頻水印。此時,水印圖像將被擴展成大小為32*256的矩陣進行存儲,存滿后采用交織編碼將擴頻水印進行置亂,對矩陣中的數(shù)據(jù)按列依次取出,并重新排列,即可以得到交織水印。

1.2 載體圖像分析

基于人類的HVS 特性,當(dāng)載體圖像中存在復(fù)雜紋理時,可適當(dāng)增大嵌入強度用來提高算法魯棒性。基于以上原理,首先將載體處理成大小為256*256的灰度圖,之后對圖像8*8分塊計算方差,再求所有方差均值作為閾值,最后將方差和閾值比較,根據(jù)判斷結(jié)果選擇嵌入強度,并將值存入到密鑰2中。

1.3 水印的自適應(yīng)嵌入

水印的自適應(yīng)嵌入作為算法的核心內(nèi)容,它要解決兩個關(guān)鍵的問題。一方面,如何均衡隱蔽性和魯棒性;另一方面,在被攻擊后,如何高度還原水印信息?;谶@兩個問題,嵌入步驟如下:

(1)對載體圖像進行8*8 分塊二維離散余弦變換,N*N矩陣二維DCT 公式如下

(2)按Zig-zag排列得到DCT 系數(shù),則第一行第一列為直流系數(shù),按照Z形排列,依次為低頻分量、中頻分量和高頻分量,其中選擇中頻部分存入到密鑰3中。選擇中頻系數(shù)作為嵌入部分的原因如下:DCT 系數(shù)中直流和低頻分量攜帶了較多能量,可以保證魯棒性但不能得到很好的隱蔽性;高頻系數(shù)代表著圖像的細(xì)節(jié),可以保證隱蔽性但不能保證魯棒性;因而,中頻系數(shù)是嵌入水印的最好區(qū)域,其具有容量大、抗干擾性強的特點,可以集隱蔽性和魯棒性為一體。

(3)選擇水印信息按位自適應(yīng)嵌入到DCT 中頻系數(shù)中。一次選擇8 位水印信息,其嵌入強度為存儲在密鑰2中的值,嵌入規(guī)則依照乘性自適應(yīng)規(guī)則完成。

(4)結(jié)束所有信息嵌入后,將載體圖像分塊進行二維離散余弦逆變換,得到含水印的載體圖像,完成水印的嵌入過程。N*N 矩陣二維IDCT 公式如下

1.4 水印的提取

水印的提取實際上是水印嵌入的逆過程,而為實現(xiàn)盲水印算法,提取過程如下:

(1)對經(jīng)過傳輸?shù)暮D像進行8*8分塊DCT 變換,得到DCT 系數(shù)矩陣;

(2)從密鑰3里提取中頻系數(shù),與步驟 (1)中得到的系數(shù)進行比較,以恢復(fù)經(jīng)交織的擴頻水?。?/p>

(3)對水印進行解交織和解擴頻,其中解擴頻所用到的PN 碼從密鑰1中提取。

2 算法的性能評價

在進行算法性能評價時,使用水印圖像的峰值信噪比PSNR值和歸一化相關(guān)系數(shù)NC 值進行測試。為了全面的評價本文提出的算法,進行了以下3個方面的測試:①基于本文提出的算法,測試各種攻擊情況下算法的性能。如,噪聲攻擊、剪切攻擊等。②基于不同的傳統(tǒng)典型數(shù)字水印算法,使用相同的載體、水印和攻擊方法,進行對比測試。③使用不同的載體圖像進行類比測試,評價算法的普遍適用性。

2.1 基于lena的算法評價

算法中原始載體圖像為lena、水印圖像為watermark,如圖1、圖3所示。完成了水印嵌入的載體圖像如圖2 所示,嵌入水印后的載體圖像PSNR 值為99.2482,即表示出嵌入水印后載體圖像發(fā)生了細(xì)微的變化。當(dāng)含水印的載體圖像進行理想傳輸時,恢復(fù)出的水印如圖4所示。

圖1 原始載體圖像

圖2 含水印的載體圖像

圖3 原始水印圖像

圖4 提取的水印圖像

以上討論的是無攻擊的理想傳輸,下面將給出對不同攻擊下算法的性能評價 (見表1)。其中,峰值信噪比PSNR 為Inf時,在MATLAB中代表無限大,且PSNR 值越大,表示算法的性能越好;歸一化相關(guān)系數(shù)NC,其值越趨近于1,代表算法的性能越優(yōu)。

表1 不同攻擊情況下本文算法的性能

表1基于以256*256的lena圖為載體圖像,以32*32的圖作為水印圖像的數(shù)字水印算法,評估結(jié)果為:算法具有很好的隱蔽性,設(shè)計的一系列抗攻擊步驟,對噪聲攻擊、低通濾波攻擊、剪切攻擊等有很好的魯棒性。此外,算法實現(xiàn)了盲提取,進一步具有了可實現(xiàn)價值。

2.2 典型算法的對比測試

選取國際上較流行的DCT 中頻域數(shù)字水印算法,其可代表數(shù)字水印當(dāng)前發(fā)展的一般水平:

(1)基 于Cox 的 思 想 提 出 的 算 法[10](以 下 簡 稱 基 于Cox的算法);

(2)基于交換的思想完成盲提取的一種數(shù)字水印算法[11](以下簡稱基于交換的算法)。

對比測試不同攻擊下不同算法提取出的水印的NC 值,結(jié)果見表2。

表2 對比測試不同攻擊情況下算法的性能

分析表2可知:在與傳統(tǒng)的典型DCT 中頻域算法比較時,本文提出的算法具有良好的魯棒性,尤其是當(dāng)引入了交織技術(shù),在剪切攻擊和旋轉(zhuǎn)攻擊兩種幾何攻擊上,算法表現(xiàn)出了相當(dāng)?shù)膬?yōu)越性。

2.3 不同載體圖像的類比測試

選取數(shù)字圖像處理中較流行的3幅典型圖像,如圖5~圖7所示,隱蔽性測試結(jié)果如圖8~圖10所示。

對不同載體圖像采用相同攻擊進行魯棒性測試,測試結(jié)果見表3。

圖5 lena圖像

圖6 baboon圖像

分析表3可知:即算載體圖像不同,本文研究的水印算法仍具有良好的性能,包括隱蔽性和魯棒性。尤其當(dāng)原始載體圖像分辨率越高,則算法可以獲得越好的魯棒性。

圖7 camera圖像

圖8 含水印的lena圖

圖9 含水印的baboon圖

綜上所述,在算法的性能評價測試中,引入的擴頻技術(shù)可以提高魯棒性,引入的交織編碼可以提高突發(fā)錯誤的容錯率,有效的抵抗剪切攻擊,引入的紋理分析自適應(yīng)嵌入技術(shù)可以加大嵌入強度,同時提高隱蔽性和魯棒性。這些技術(shù)都使得設(shè)計的算法實用性強且安全性高。

圖10 含水印的camera圖

表3 不同載體圖像的魯棒性測試 (NC值)

3 結(jié)束語

針對信息安全中數(shù)字水印技術(shù)的研究,設(shè)計了一種DCT 域中基于通信技術(shù)的自適應(yīng)魯棒性數(shù)字水印算法。選擇合適圖像分別作為載體和水印,采用二維數(shù)字離散余弦變換將水印嵌入在中頻系數(shù)中,并運用密鑰實現(xiàn)了盲提取。其中分析載體時,運用紋理掩蔽性技術(shù)將水印進行自適應(yīng)嵌入,分析水印時,采用偽隨機碼對水印進行擴頻,采用交織編碼技術(shù)進行置亂。對算法進行攻擊測試結(jié)果表明,在保證不降低圖像質(zhì)量的同時算法具有較強的魯棒性和安全性;但設(shè)計的算法中,仍然不能抵抗大角度的旋轉(zhuǎn)攻擊,為了使算法更好的運用在網(wǎng)絡(luò)安全中,抵抗幾何攻擊將是以后繼續(xù)深入研究的方向。

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