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一種基于奇異值分解的魯棒水印算法

2016-10-31 21:23王超
科教導(dǎo)刊·電子版 2016年23期
關(guān)鍵詞:奇異值分解數(shù)字水印魯棒性

王超

摘 要 本文提出了一種基于奇異值分解的數(shù)字水印算法,用于提高水印的魯棒性。在該算法中,首先,對原始載體圖像進(jìn)行分塊的奇異值分解,然后把經(jīng)過Logistic映射產(chǎn)生的混沌序列調(diào)制的水印信號嵌入到分塊的奇異值分解的最大系數(shù)中的十位數(shù)字上去。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對各種攻擊具有較強(qiáng)的魯棒性。

關(guān)鍵詞 數(shù)字水印 魯棒性 奇異值分解

中圖分類號:TN911 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

0引言

信息媒體的數(shù)字化為信息的存取提供了極大的便利性,同時也顯著地提高了信息表達(dá)的效率和準(zhǔn)確度。人們借助于計算機(jī)、數(shù)字掃描儀、打印機(jī)等電子設(shè)備可以方便、迅捷地將數(shù)字信息傳達(dá)到世界各地。隨之而來的副作用是通過網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)文件或作品使有惡意的個人或團(tuán)體有可能在沒有得到作品所有者的許可下拷貝和傳播有版權(quán)的內(nèi)容。

數(shù)字水印是指在數(shù)字化的數(shù)據(jù)內(nèi)容中嵌入隱蔽的記號,它是信息隱藏技術(shù)的一個重要分支,主要目的是對數(shù)字作品的版權(quán)保護(hù)和完整性認(rèn)證。從這兩個方面可以將數(shù)字水印分為魯棒水印,脆弱水印和半脆弱水印。魯棒水印有魯棒性、安全性和透明性等特點(diǎn)。

本文對大量水印算法進(jìn)行了研究,提出了一種魯棒性較高,透明性較好的水印算法。

1水印算法

1.1嵌入水印

水印的嵌入算法流程如圖1所示。

1.1.1水印產(chǎn)生

設(shè)O={o(i,j)|1≤i≤M,≤j≤N}為水印圖像。

(1)利用Arnold變換將圖像進(jìn)行置亂,將置亂次數(shù)作為密鑰Key1;

(2)提取置亂后的圖像的像素值,并生成二值化序列W={w(i)|w(i)∈{0,1},1≤i≤(MN8)}。將w(i)作為初始水印。

(3)利用Logistic映射簡單且性能優(yōu)異的特點(diǎn)生成實(shí)值混沌序列X={x(i)|i=1,2,…},其中Logistic迭代函數(shù)的初始值為Key1;

(4)用生成的混沌序列X對W進(jìn)行了調(diào)制,得到需要嵌入的水印。

(5)對調(diào)制后的水印信號進(jìn)行置亂。

1.1.2水印嵌入

設(shè)Z={z(i,j)|1≤i≤MX,1≤j≤NY}為原始載體圖像。

將圖像Z進(jìn)行2€?分塊,然后依次對各個分塊進(jìn)行奇異值分解,提取每個分塊的Smax。計算Smax的十位數(shù)為r。然后按如下方法嵌入水?。?/p>

如果水印比特為1,而r為奇數(shù),則不作任何改變;如果r為偶數(shù),則將r加1。

如果水印比特為0,而r為偶數(shù),則不作任何改變;如果r為奇數(shù),則將r減1。

對圖像做逆奇異值分解,得到含水印圖像Z1。

1.2水印提取算法

水印提取算法的流程如圖2所示。

(1)接收到載水印圖像Z后,將其進(jìn)行2€?分塊,然后對每個分塊進(jìn)行奇異值分解,求得r1。

(2)根據(jù)ri的值進(jìn)行水印提取,提取方式如下式:

得到提取水印序列W。對W進(jìn)行逆置亂,再利用密鑰KEY1生成的混沌序列對它進(jìn)行解調(diào)。

(3)將解調(diào)后的水印序列恢復(fù)為原始水印圖像,得到最終的水印信息。

2仿真實(shí)驗(yàn)

2.1水印嵌入實(shí)驗(yàn)

Logistic 迭代函數(shù)的初始值選取為K1=0.24,迭代參數(shù)選取為K2 =3.966,T1 = 50。

本文以Lena 512€?12 的灰度圖像作為載體圖像(圖3a),以一幅64€?4的灰度圖像作為水印圖像(圖3b)。采用上述水印嵌入算法嵌入水印的載水印圖像如圖3a所示,計算其峰值信噪比為37.1163。從該圖可見,圖像嵌入水印后視覺上基本沒有差異,實(shí)現(xiàn)了水印的不可見性。并且通過對其水印的提取,可以得到提取出來的水印如圖3b所示。

2.2水印抗攻擊實(shí)驗(yàn)

2.2.1 JPEG壓縮

對原始圖像分別進(jìn)行質(zhì)量因子為50、65、80的JPEG壓縮,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

2.2.2添加高斯噪聲

對原始圖像添加噪聲方差為0.005和0.01的高斯噪聲,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

2.2.3剪切

對原始圖像進(jìn)行左上角1/4處剪切和右半部分剪切實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

3結(jié)語

本文利用奇異值的穩(wěn)定性,提出了一種基于奇異值分解的魯棒水印技術(shù)。實(shí)驗(yàn)表明,該算法具有良好的不可見性,并且對各種攻擊具有較強(qiáng)的魯棒性。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉瑞禎,譚鐵牛.數(shù)字圖像水印研究綜述[J].通信學(xué)報,2000(8):39-48.

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[3] 王麗娜,張煥國,葉登攀.信息隱藏技術(shù)與應(yīng)用[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2009.

[4] 呂林濤,郝亮.面向圖像內(nèi)容認(rèn)證的半脆弱數(shù)字水印算法[J].計算機(jī)應(yīng)用,2010(5):1239-1242.

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