基于DCT变换的半脆弱图像水印算法

基于DCT变换的半脆弱图像水印算法
作者：吴亚榕
来源：《软件导刊》2012年第10期
摘要：提出一种新的基于DCT变换的低频半脆弱水印算法，该算法首先对原始图像进行DCT变换，然后利用人眼视觉特性和压缩算法的特点在图像的低频区域寻找嵌入位置。

一系列的实验表明，该算法很好地满足了半脆弱水印所要求的脆弱性和鲁棒性。

关键词：半脆弱水印；DCT变换；脆弱性；鲁棒性
中图分类号：TP317.4文献标识码：A文章编号：1672-7800（2012）010-0168-02
基金项目：仲恺农业工程学院科研基金项目（G3100047）、广东省科技计划项目
作者简介：吴亚榕（1982-），女，硕士，仲恺农业工程学院科学技术处中级职称，研究方向为图形图像处理、计算机网络。

0引言
近年来，数字水印技术的研究取得了很大的进步，其在数字产品版权保护方面的作用日益受到人们的重视。

尤其是半脆弱水印，它兼具鲁棒水印对常规操作的鲁棒性和脆弱水印对恶意篡改的脆弱性，因此更加受到研究者的关注。

一般地，根据半脆弱水印算法的嵌入空间不同，可将其分为空间域和变换域。

空间域半脆弱水印算法原理简单，易于实现，但鲁棒性较差，常见的图像处理方法就可以将水印破坏掉；变换域半脆弱水印算法抗攻击能力强，嵌入的水印不易被破坏掉。

基于上述原因，当前的研究者把主要精力都集中在变换域。

图像的变换域算法主要包括离散傅立叶变换（DFT）、离散余弦变幻（DCT）、离散小波变换（DWT）等。

其中，离散余弦变换是目前流行的国际压缩标准（JPEG、MPEG、H.261等）的核心算法，在DCT域中嵌入水印对抵抗各种攻击具有与生俱来的优势。

本文根据DCT 变换的特点提出一种基于DCT变换的半脆弱图像水印算法。

1离散余弦变换（DCT）
离散余弦变换是一种实数域变换，其变换核为实数的余弦函数，除了具有一般的正交变换性质外，它的变换阵的基向量还能很好地描述图像信号的相关特征，因此在图像信号的变换中，DCT变换被认为是一种准最佳变换。

在近几年颁布的一系列图像、视频压缩编码的国际标准中都把DCT作为其中的一个基本处理模块。

经过DCT变换后的数据矩阵为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，其值为原图像的亮度平均值，称为直流分量（DC），其余的频率系数则多半是一些接近于0的正、负浮
点数，其中低频部分（即频率矩阵的左上角部分）对应原始图像的轮廓，高频部分对应原始图像的细节。

图像信号经过变换后，变换系数间几乎不相关，经过反变换重构图像，信道误差和量化误差将如同随机噪声一样分散到块中的各个像素中去，不会造成误差累积，并且变换能将数据块中的能量压缩到为数不多的部分低频系数中去。

2水印的嵌入与检测
2.1水印位置的选择
根据人眼视觉系统（HVS）的特性，具有不同局部性质的区域在保证不可见的前提下，可允许叠加的信号强度不同。

所以可以把原始图像进行分块，以便叠加不同强度的水印分量。

对于平均灰度较高和纹理复杂的图像块，HVS对其中像素值的改变敏感性最弱，叠加的水印分量的强度应最强；对于平均灰度较低且变化较平滑的图像块，HVS对其中像素值的改变较为敏感，叠加的水印分量的强度应最弱。

本文研究的水印嵌入算法是利用人眼视觉系统的特性，根据JPEG量化表自适应的调整，将二维图像水印嵌入到图像的DCT低频分量中。

关于嵌入位置的选择，由于人眼视觉系统对低频部分的噪声相对敏感，为使水印不易察觉，应将水印嵌入到高频部分，但是通常图像的绝大部分能量集中在低频范围，嵌入到高频的水印又很容易因压缩、去噪等处理而丢失。

为了解决这一矛盾，本文的水印算法考虑将水印嵌入到图像的低频部分。

2.2嵌入算法
将二值水印图像嵌入到原始图像的具体过程如下：
步骤1：将原始图像分成互不相交的8×8图像块，对给定的图像块进行DCT变换，每个系数除以相应的量化因子，并取整。

步骤2：对于每个子块，对量化后的矩阵求出其所有非0元的均值E和方差D，再对照二值序列的水印信息进行处理。

若水印信息为0，计算E-D，反之计算E+D。

步骤3：对每一个8×8子块作相应的处理。

找出一个统一的限制标准的位置，在每个块中选择一个低频因子嵌入步骤2所得的信息（经过大量实验比较，本文选择（2，3）位置）。

步骤4：将调整后的整数乘以相对应的量化因子，得到加水印的DCT系数。

步骤5：对新的DCT系数进行DCT反变换，得到带水印的图像块。

为了得到较好的抗JPEG压缩效果，步骤2中提到的量化因子和JPEG压缩中的量化表一致。

为了减少图像失真，在步骤3中嵌入E+D或E-D时乘以一个0.1～0.2间的系数。

这种提取水印算法较为简单，为嵌入水印的逆过程。

2.3评价方法
3实验结果
实验中采用的原始图像是512×512的Lena图像，原始水印图像为64×64的印章图像，并使用Matlab7.1作为仿真工具。

原始图像、原始水印、嵌入水印后的图像（PSNR=35.1319）、提取出的水印图像（NC=1.0）如图1所示。

从图1中可以看出，人眼感觉不出含水印图像与原始图像有明显的差异。

对嵌入水印图像进行剪切攻击实验，结果如图2所示。

对嵌入水印图像进行JPEG压缩攻击实验，结果如图3所示。

从剪切试验的结果可以看出该算法具有脆弱性，对原始图像进行剪切，提取出的水印其相对位置也发生了变化，嵌入水印的图像没有被篡改的位置仍然能够100%提取出水印来。

对其进行JPEG压缩攻击的时候，质量因子为90的时候能100%提取出水印，即便是质量因子为50时，提取出的水印能仍然能分辨出水印信息。

4结语
本文提出一种基于DCT变换的低频半脆弱水印算法，该算法很好地满足了脆弱水印的脆弱性和鲁棒性。

下一步的研究工作将致力于提高嵌入质量和嵌入容量，使它能够智能定位嵌入最优的一个或多个位置，这样不仅可以大大改善嵌入后图像的质量，同时对含水印图像的攻击也会变得更加困难，使算法的结构模型得以进一步完善。

参考文献：
[1]LUCS，
LIAOHYM.Multipurposewatermarkingforimageauthenticationandprotection[J].IEEETrans.onImagePr ocessing，2001（10）.
[2]LUZM，LIUCH.Semi-fragileimagewatermarkingmethodbasedonindexconstrainedvectorquantization[J].IEEElectronicsLetter s，2003（1）.
[3]ZHANGJING，ZHANGCHUN-
TIAN.Digitalwatermarkingtechniquesforimageauthentication[J].JournalofImageandGraphics，2003（4）.
[4]EKICIO，SANKURB，parativeassessmentofsemi-fragilewatermarkingmethods[J].JournalofElectronicImaging2004（1）.
[5]张静，张春田.用于图像认证的数字水印技术[J].中国图像图形学报，2003（4）.
[6]黄继武，SHIYQ，程卫东.DCT域图像水印：嵌入对策和算法[J].电子学报，2000（4）.
[7]周亚训，徐铁峰.基于二值运算的隐形签名数字水印算法[J].通信学报，2002（2）.
[8]汪春生，程义民，王以孝.一种基于块分类的自适应数字水印算法[J].计算机工程与应用，2002（21）.
[9]余燕忠，王新伟，刘建华.DCT域水印嵌入新策略和算法[J].计算机应用与软件，2004（1）.
（责任编辑：孙娟）。