基于Matlab的數字水印設計 - 基于DCT域的水印實現 - 下載本文

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(compressed domain)內的水印編碼。 3.2.1 DCT法

對原始信號做DCT的算法:Cox和Piva等人提出的DCT技術的經典之作。Cox利用隨機數發生器產生標準正態序列作為水印信息對圖像進行整體DCT變換后,選取除去DC系數之外部分較低頻率系數疊加水印信息;Piva則修改整幅圖像的中頻部分。

對原始信號分塊后,再作DCT的算法:Hsu和Wu把圖像進行8*8分塊,將一個二進制序列作為水印放入DCT的中頻區;有些學者則計算整個圖像的DCT,把一個實數序列嵌入DCT的中頻系數上。選擇中頻區的好處是一方面盡量減少嵌入信息對圖像主觀視覺的影響;同時,盡量避免有損壓縮對水印信息可能帶來的損失。

還有一種DCT方法就是把水印信息嵌入到高頻系數上,但是采用這種方法,抗壓縮性非常差。 3.2.2 其他方法

其它變換域還有Fourier-mellin域、Fourier變換域、分形或WP(Wavelet Package)等。以上的變換域算法計算量都非常大,編程實現這些變換和逆變換也需要好好下一番功夫,由此造成研究人員把大量的時間和精力浪費在與水印算法研究無關的問題上。

3.3 實際需要考慮的問題

在數字水印技術中,水印的數據量和魯棒性構成了一對基本矛盾。從主觀上講,理想的水印算法應該既能隱藏大量數據,又可以抗各種信道噪聲和信號變形。然而在實際中,這兩個指標往往不能同時實現,不過這并不會影響數字水印技術的應用,因為實際應用一般只偏重其中的一個方面。如果是為了隱蔽通信,數據量顯然是最重要的,由于通信方式極為隱蔽,遭遇敵方篡改攻擊的可能性很小,因而對魯棒性要求不高。但對保證數據安全來說,情況恰恰相反,各種保密的數據隨時面臨著被盜取和篡改的危險,所以魯棒性是十分重要的,此時,隱藏數據量的要求居于次要地位。 3.3.1 不可見性

對于以模擬方式存儲和分發的信息(如電視節目),或是以物理形式存儲的信息(如報刊、雜志),用可見的標志就足以表明其所有權。但在數字方式下,標志信息極易被修改或擦除。因此應根據多媒體信息的類型和幾何特性,利用用戶提供的密鑰將水印隱藏到一系列隨機產生的位置中,使人無法察覺。圖3.3左側為原始圖像,右側為嵌入水印后的圖像。

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圖3.3 原始圖像與嵌入水印后的圖像對比

3.3.2 魯棒性

水印必須對一般的信號處理操作(如濾波、平滑、增強、有失真壓縮等)、刪除攻擊、迷惑攻擊等具有魯棒性。除非對數字水印具有足夠的先驗知識,任何破壞和消除水印的企圖都將嚴重破壞多媒體信息的質量。 3.3.3 水印容量

嵌入的水印信息必須足以表示多媒體內容的創建者或所有者的標志信息,或是購買者的序列號。這樣在發生版權糾紛時,創建者或所有者的信息用于標示數據的版權所有者,而序列號用于標示違反協議而為盜版提供多媒體數據的用戶。

數字水印在多媒體信息安全中的另一個重要應用就是內容的真實性鑒定(即認證)。當多媒體內容發生改變時,具有較強的敏感性的易損水。‵ragile watermarking)會隨之發生一定程度的改變,從而可以鑒定原始數據是否被篡改。 3.3.4 安全性

水印的安全性要求未授權者不能發現數字作品中含有水印信息;蛘咚惴ò踩詢H僅依賴于密鑰而不依賴于算法的保密性。因此在沒有密鑰的情況下,未授權者即使知道含有水印信息和知道水印算法,也不能提取出水印信息或者破壞水印信息。另外算法還應該能夠抵抗合謀攻擊。

由于水印特性的要求對應用的依賴型很強,恰當的評價準則和具體的應用有關。

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4 基于DCT變換仿真

4.1 算法原理

離散余弦變換(Diserete Cosine Transform)簡稱DCT變換。離散余弦變換是傅立葉變換的一種特殊情況,在傅立葉級數展開式中,如果被展開的函數是實偶函數,那么其傅立葉級數中只包含余弦項,再將其離散化可導出離散余弦變換,因此余弦變換與傅里葉變換一樣有明確的物理意義,DCT變換避免了傅里葉變換中的復數運算,它是基于實數的正交變換。

DCT變換域數字水印算法的基本原理是將空域圖像變成頻域,然后將水印信息嵌入其直流項之中,最后將頻域轉換成空域以完成圖片的水印的嵌入。其主要思想是:在DCT變換域上選擇中、低頻系數疊加水印信息,因為人眼的感覺主要集中在中、低頻段,攻擊者破壞水印時,不可避免地會引起圖像質量的嚴重下降,而且一般的圖像處理也不會改變這部分數據。再者,由于JPEG、MPEG等壓縮算法的核心是在DCT變換域上進行量化,故通過巧妙的融合水印和量化過程,可以使水印抵御一定的有損壓縮。此外,DCT變換域系數的統計分布有比較好的數學模型,可以從理論上估計水印的信息量;贒CT變換的數字水印在逆變換時會散布在整個圖像空間中,故水印不像空間域技術那樣易受到裁剪、低通濾波等攻擊的影響,具有魯棒性高、隱蔽性好的特點。 4.1.1 準備工作

首先要讀入一幅待嵌入的原始圖片I=f1(x,y)以及一幅水印圖M=f2(x,y)。由于DCT法需要給原圖像進行8*8分塊,所以為了便于將一個二進制序列作為水印放入DCT,最好讓原圖像的行x與列y象素數可以被8整除。如果不能整除需要將x/8與y/8的結果進行取整,其取法遵循向下取整原則。在整除的情況下,對于水印圖像,它的行寬不得大于x/8列長不得大于y/8。取x和y均為256即256*256象素,水印圖為32*32象素。由此可以看到,整個原圖可以劃分為x*y/64=1024個變換塊如圖4.1。

圖4.1 劃分變換塊

每個塊的位置計為(m,n),那么所取的水印圖像的每一個象素點可以對應一個變換塊進行嵌入。

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4.1.2 選取8*8變換塊

下面將原圖像的每個8*8塊分別作DCT變換,在此之前我們需要知道每個塊中所包含象素點的坐標。通過圖4.1我們不難總結出規律,即:所。╩,n)快中的左上點的行坐標為x=(m-1)*8+1而左上點的列坐標為y=(n-1)*8+1如圖4.2。

圖4.2 像素點坐標

由此又可推出該塊中所有象素點的坐標,用MATLAB的語句來表示可以寫成block_dct1=I(x:x+block-1,y:y+block-1),這樣block_dct1矩陣用來表示該塊所有象素的值。之后對該塊進行DCT變換,從而將空域圖像8*8塊矩陣變為頻域8*8塊矩陣。 4.1.3 邊界自適應

所謂邊界自適應,也就是需要根據圖像塊的邊緣信息密度自適應地調整嵌入強度,由于邊界處的高頻分量較高,相對低頻分量不明顯,所以在地頻分量中嵌入的水印圖像的強度應當比較大。同理在非邊界區域嵌入的強度應當比較小。在這里我們取常量Alpha1=0.02作為非邊界區的嵌入強度;Alpha2=0.1作為邊界區的嵌入強度。關于區圖像邊界的問題可以通過MATLAB函數edge實現,這里另BW=edge(I,'prewitt')其中BW表示邊緣圖像的矩陣。要說明的是,首先邊緣圖像是二值圖像,白色處表示原圖像的邊界。其次,edge函數中的I必須是灰度圖像,如果I取的是彩色圖像的話,就必須先將彩色圖像變成灰度圖像再取邊界。 4.1.4 DCT變換與嵌入

首先,要檢測變換塊是否含有邊界,可以將邊界圖像與原圖相對應位置的象素塊提出,將塊中所有象素的值(只含0,1)求和的方法檢測它是否含有邊界,不妨設置一個閾值等于3,即該塊中含有三個或以上的邊界點就認為該塊含有較多的邊界信息,通過

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邊界自適應的原理應當將較大的強度值嵌入。

然后,需要將每一個8*8塊進行DCT變換,并將變換后的直流分量與強度值和水印圖像相應點象素的信息相乘。在這里需要指出的是為了保證提取算法的簡單可以令水印圖像象素的值減一個比較小的值。

這一步用MATLAB來實現可以用block_dct1=dct2(block_dct1)分別將8*8塊進行二維DCT變換,block_dct1(1,1)=block_dct1(1,1)*(1+Alpha*(mark(m,n)-0.1))其中的mark表示水印圖像的象素值,將它嵌入塊的直流項中。 4.1.5 恢復空域

將嵌入后的塊分別進行反DCT變換,并且按順序存回I矩陣,這時的I就是嵌入水印后的圖像。

4.2 嵌入算法擴展

上面的方法一般只能對一幅灰度圖像嵌入一幅二值圖像,在下面將進行彩色圖像嵌入三幅二值圖像或一幅8色彩色圖像的方法。 4.2.1 RGB彩色圖像三個矩陣的劃分

由于所有的RGB彩色圖像都是由紅綠藍三個顏色組成的,在存儲中這三個圖像也是分為3個矩陣存儲的,那么我們就可以將每個矩陣視為一個灰度,并且每個灰度圖像中都可以分別潛入一個水印圖像。

1、彩色圖像的邊緣圖像

由于edge函數中的I必須是灰度圖像,所以要想用GRAY=rgb2gray(I)語句將彩色圖像變成灰度圖像,再將灰度圖像GRAY取其邊界圖像。

2、彩色圖像分層

在MATLAB中,將彩色RGB圖像讀入I后,不同于灰度圖像,I矩陣是一個三維矩陣它可以表示為I(a,b,c)其中當c=1時,I(a,b,1)表示彩色圖像中紅色分量的矩陣,同樣的,I(a,b,2)、I(a,b,3)分別表示彩色圖像中綠色和藍色分量的矩陣。在分層嵌入的時候,表示原圖像矩陣就需要加入第三維分量c的值,否則MATLAB會默認c=1。

這里需要注意的是,在新圖像的生成的時候,要將R、G、B三個矩陣全部存入輸出的矩陣,否則會缺色。 4.2.2 八色彩色水印

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