一种基于矢量量化彩色图像的水印方法

矢量数据数字水印技术一、矢量数据数字水印技术的应用概况分析1.存储模型数字技术的应用在空间矢量的数字水印技术的整体应用中，家族内部企业由于在管理上还存在一定的难度。

从整体的储存组态上来看，不同的矢量在信息流的变化上也存在不同。

在进行数据的集合中，需要采用多种统计方法让企业的数据与水印的数据相互印证。

其矢量数据数字水印存储模型如下所示：从空间模型中我们可以看到其数字水印空间关系及频率的变化。

在整个过程中，其高频与低频明显具有一定的区别。

因此，从图中，我们同样能够看到其分界线的变化。

根据矢量数据的空间关系，我们可以对分界线上下的不同部分划分为高频和低频。

同时，在数据的质量上要进行模型的基础构造。

让数字水印技术更为成熟。

2.数据分类计算在进行数据的储存计算过程中，会存在矢量数据的不规则分布。

因此，排序题也是数据储存中的一个难点。

在进行数据性的储存过程中，需要对不规则的数据进行数据的随机排列组合。

可以根据数据的储存模型，让高频部分的数据更为准确清晰。

同时，还要对信息的层面变化进行折线数据的扫描。

二、矢量数据数字水印技术的全面应用1.基于DR G勺数字水印算法在数据层的整体计算中，需要对图像元素进行整体性的处理。

一般情况下，不同勺算法具有不同勺数据要求。

在图像数据层面勺处理上，还要对矩阵本身勺数据进行嵌入式勺信息处理。

这样，在使用频率数据进行全面性勺计算过程中，可以使用频域数据进行对比性勺分析。

在保证水印数据足够安全勺情况下，需要对仿射勺数字频率进行变化层数据勺控制。

2.图像水印勺优化在图像水印勺全面优化中，首先需要对数字勺水印变化进行基础勺数据控制。

同时，栅格数据产品勺数字水印技术研究中，需要对版权勺信息进行一定程度勺优化。

在图像水印方面，需要对图像勺长、宽、高进行对比，并对其图像勺水印效果进行增强，这样才能使得矢量勺数据优化效果更佳。

3.水印信息处理技术在数字水印勺处理过程中，需要对水印镶嵌勺稳定性进行基础勺信息处理。

基于DWT的彩色图像数字水印算法
于帅珍
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2005(000)012
【摘要】作为版权保护的重要手段,数字水印技术已得到了广泛的研究和应用,但是实用的彩色图像数字水印技术不多,特别是多通道彩色图像数字水印技术.本文首先从原始彩色图像中提取红色分量、绿色分量和蓝色分量,利用DWT变换对各分量分别进行多级小波分解,然后在各分量的第L级的水平、垂直、对角线小波分解系数中自适应地重复地嵌入水印,而在水印信息检测时,多次采用了"多数原则",并且不需要原始图像.经实验测试,本文提出的算法对诸如JPEG压缩、滤波、噪声污染、亚抽样等常见的信号处理和攻击均具有较强的鲁棒性.
【总页数】4页(P40-42,91)
【作者】于帅珍
【作者单位】徐州师范大学工学院,徐州,221011
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法 [J], 王启亮;柏逢明
2.基于DCT与DWT的彩色图像数字水印算法 [J], 陆宇光;龚声蓉
3.一种基于DWT域的彩色图像数字水印算法 [J], 何冰
4.基于DCT和DWT的彩色图像盲数字水印算法 [J], 于帅珍;沈建国
5.基于DWT和SVD的彩色图像数字水印算法研究 [J], 梁欣
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一种基于DWT的彩色图像数字水印算法
王慧琴;李人厚
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2003(024)002
【摘要】本文提出了一种基于离散小波变换(DWT)的彩色图像数字水印算法.算法选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量嵌入水印.利用人类视觉系统(HVS)的特性,定义视觉掩蔽函数,将二值图像加密后自适应地嵌入到Y分量的DWT系数中,从而兼顾了水印的不可见性和鲁棒性.该算法既能在有源的条件下提取出嵌入的图像水印,也可以在无源的情况下,检测出水印的存在性,因此具有灵活性和应用范围广的特点.大量仿真结果证明了该算法的有效性 .
【总页数】4页(P299-302)
【作者】王慧琴;李人厚
【作者单位】西安交通大学,系统工程研究所,陕西,西安,710049;西安建筑科技大学,信控学院,陕西,西安,710055;西安交通大学,系统工程研究所,陕西,西安,710049【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法 [J], 王启亮;柏逢明
2.基于DCT与DWT的彩色图像数字水印算法 [J], 陆宇光;龚声蓉
3.一种基于DWT域的彩色图像数字水印算法 [J], 何冰
4.基于DWT和SVD的彩色图像数字水印算法研究 [J], 梁欣
5.一种新的DWT域彩色图像数字水印算法及其实现 [J], 李孟涛;孙刘杰
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基于小波变换的矢量图形无损水印算法
邓利平;肖何
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2010(006)004
【摘要】目前,关于矢量图形水印有一些研究,但是并不存在比较通用的算法,且现有算法存在运算量大和没有考虑水印算法时矢量图形拓扑关系的影响等缺陷;在深入研究现有矢量图形水印算法的基础上.针对实际应用,提出了一种基于小波变换的改进算法.实验表明该算法有较好的鲁棒性,同时整个过程是可逆的,通过在高频小波系数中直接插入水印位的方法,可以在提取水印的过程中将空间数据还原,使水印可以不影响矢量图形的显示精度.
【总页数】4页(P889-891,898)
【作者】邓利平;肖何
【作者单位】西华师范大学计算机学院,四川,南充,637002;西华师范大学计算机学院,四川,南充,637002
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种鲁棒性的2D矢量图形水印算法 [J], 王伟;李岩
2.基于QR码和SVD的矢量图形数字水印算法 [J], 李博;王佳;李喜艳
3.针对二维矢量图形数据的盲水印算法 [J], 陈晓光;李岩
4.一种基于复数小波变换的矢量图形数字水印算法 [J], 许丽娜;袁卫华
5.矢量图形中基于小波变换的盲水印算法 [J], 李媛媛;许录平
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一.3 自适应空域彩色图像数字水印嵌入算法设原始载体图像为24位512×512的真彩色图像Ｉ＝｛g(i,j,0≦i ｝ , 数字水印为64×64 的二值图像W={w(i,j,0≦i 其中 ,g(i,j 和 w(i,j 分别代表原始载体图像和数字水印（二值图像）的第 i 行、第 j 列像素的颜色值和灰度值。

则数字水印 w 的嵌入过程（关键步骤）可描述如下：一.3.1 载体图像的彩色空间变换色彩感知是人类视觉系统的一个重要特性，彩色空间可用于表示彩色之间的相互关系。

彩色空间有RGB、YCrCb、CMY、HIS等多种，其中RGB彩色空间主要用于计算机显示，而YCrCb多用于图像通信。

在YCrCb彩色空间中，Y分量称为亮度，它提供图像的亮度表示；Cr和Cb分量称为色差。

为使数字水印信息能较强地分布于RGB三个通道以便抵抗各种对彩色图像进行分色的攻击，本文选取了YCrCb彩色空间。

首先，彩色载体图像从RGB彩色空间转到YCrCb彩色空间；然后，对YCrCb彩色空间内图像信息实施水印嵌入。

RGB彩色空间与YCrCb彩色空间（256级）的模型转换公式为：(5-1一.3.2 彩色分量YCrCb的数字水印嵌入研究表明：不同攻击对彩色图像的亮度（Y）和色差（Cr、Cb）d的破坏力是不同的。

其中，JPEG压缩、叠加噪声等处理对色差分量（Cr、Cb）的影响较大，对亮度分量（Y）的破坏相对较小。

为了提高数字水印的透明性和鲁棒性，本文算法将根据对比度函数模型在彩色载体图像Y分量（即亮度）内嵌入数字水印。

在宿主图像（即亮度分量Y）内嵌入数字水印的关键步骤如下：子块划分:将宿主图像划分为大小为m×n的图像子块Bk（k=1，2，。

，s）为了方便运算，这里要求图像子块Bk内还有奇数个像素。

在本文算法程序中，将512×512的原始图像划分为170×170个3×3的小模块，同时我们选择了64*64的二值图像作为水印。

一种基于支持向量机的图像数字水印算法
李春花;卢正鼎
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2006(011)009
【摘要】为了使数字水印综合性能更好,根据图像邻域像素之间具有很强的相关性这一特点,提出了一种基于支持向量机的图像水印算法.该算法将支持向量机的思想用于数字水印,并取得了较好的效果.由于支持向量机在有限训练样本的情况下具有很好的学习和泛化能力,因此,可以首先利用回归型支持向量机较好地建立图像邻域像素之间的关系模型,然后,通过调整模型的输出值与中心像素值之间的大小关系来嵌入或提取水印.实验表明,用该技术嵌入水印后的图像不仅具有很好的图像感知质量和较强的鲁棒性,对图像增强、JPEG压缩、噪声、几何剪切等抵抗强,而且安全性好、实用性较强.
【总页数】5页(P1322-1326)
【作者】李春花;卢正鼎
【作者单位】华中科技大学计算机学院,武汉,430074;华中科技大学计算机学院,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于支持向量机与结构相似度的图像数字水印算法* [J], 刘一楠;周亚建
2.一种基于LDPC码和图像置乱技术的盲数字水印算法 [J], 马婷
3.一种基于DWT_DCT的数字图像盲水印算法 [J], 张帅; 杨雪霞
4.一种基于最优块的DWT-DCT-SVD的图像数字水印算法 [J], 黄根岭;刘成;黄海于
5.基于离散余弦变换和支持向量机的数字图像水印算法 [J], 季秀兰
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第１４卷㊀第３期Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．３㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２４年３月㊀Ｍａｒ．２０２４㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２４）０３－０１５４－０５中图分类号：ＴＰ３０９．７；ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ基于视觉密码和ＤＣＴ－ＳＶＤ彩色图像水印技术孙㊀蕾，王洪君，刘鑫淇（吉林师范大学数学与计算机学院，吉林四平１３６０００）摘㊀要：本文提出了一种基于视觉密码和ＤＣＴ－ＳＶＤ的彩色图像水印算法，通过视觉密码方案将彩色秘密水印图像拆分成３份与彩色秘密水印图像等大小的分享份图像，并利用待标记图像㊁水印图像和密钥生成验证信息和测试图像㊂由版权所有者提供水印图像和验证信息，密钥交由图像所有者保存㊂当要验证图像所有者的所有权时，会要求图像所有者提供密钥，结合密钥㊁测试图像和验证信息便可生成水印，若密钥正确，生成的水印可识别为原始水印㊂将其中一份分享份图像利用ＤＣＴ－ＳＶＤ水印算法嵌入到载体图像中并进行攻击测试，利用数字水印的提取算法将分享份图像从遭受常见攻击的载体图像中提取出来，与剩余分享份进行叠加恢复秘密水印图像㊂实验结果表明，水印具有良好的不可感知性和鲁棒性㊂关键词：视觉密码；数字水印；可验证；彩色图像；ＤＣＴ－ＳＶＤＣｏｌｏｒｉｍａｇｅｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｖｉｓｕａｌｃｒｙｐｔｏｇｒａｐｈｙａｎｄＤＣＴ－ＳＶＤＳＵＮＬｅｉ，ＷＡＮＧＨｏｎｇｊｕｎ，ＬＩＵＸｉｎｑｉ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＪｉｌｉｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｉｐｉｎｇ１３６０００，Ｊｉｌｉｎ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｐｒｏｐｏｓｅｓａｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｖｉｓｕａｌｃｒｙｐｔｏｇｒａｐｈｙａｎｄＤＣＴ－ＳＶＤ．Ｔｈｅｃｏｌｏｒｓｅｃｒｅｔｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｈｒｅｅｓｈａｒｅｄｉｍａｇｅｓｏｆｔｈｅｓａｍｅｓｉｚｅａｓｔｈｅｃｏｌｏｒｓｅｃｒｅｔｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅｔｈｒｏｕｇｈａｖｉｓｕａｌｃｒｙｐｔｏｇｒａｐｈｙｓｃｈｅｍｅ．Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｔｅｓｔｉｍａｇｅｓａｒｅｇｅｎｅｒａｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｔｏｂｅｌａｂｅｌｅｄ，ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅ，ａｎｄｔｈｅｋｅｙ．Ｔｈｅｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅａｎｄｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｒｅｐｒｏｖｉｄｅｄｂｙｔｈｅｃｏｐｙｒｉｇｈｔｏｗｎｅｒ，ａｎｄｔｈｅｋｅｙｉｓｓａｖｅｄｂｙｔｈｅｉｍａｇｅｏｗｎｅｒ．Ｗｈｅｎｖｅｒｉｆｙｉｎｇｔｈｅｏｗｎｅｒｓｈｉｐｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｏｗｎｅｒ，ｔｈｅｉｍａｇｅｏｗｎｅｒｉｓｒｅｑｕｉｒｅｄｔｏｐｒｏｖｉｄｅａｋｅｙ，ｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｋｅｙ，ｔｅｓｔｉｍａｇｅ，ａｎｄｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｏｇｅｎｅｒａｔｅａｗａｔｅｒｍａｒｋ．Ｉｆｔｈｅｋｅｙｉｓｃｏｒｒｅｃｔ，ｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｅｄｗａｔｅｒｍａｒｋｃａｎｂｅｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄａｓｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｗａｔｅｒｍａｒｋ．ＯｎｅｏｆｔｈｅｓｈａｒｅｄｉｍａｇｅｓａｒｅｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎｔｏｔｈｅｃａｒｒｉｅｒｉｍａｇｅｕｓｉｎｇｔｈｅＤＣＴ－ＳＶＤｗａｔｅｒｍａｒｋａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄａｔｔａｃｋｔｅｓｔｉｎｇｉｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｓｈａｒｅｄｉｍａｇｅｆｒｏｍｔｈｅｃａｒｒｉｅｒｉｍａｇｅｔｈａｔｈａｓｂｅｅｎｃｏｍｍｏｎｌｙａｔｔａｃｋｅｄ，ａｎｄｉｔｉｓｏｖｅｒｌａｉｅｄｗｉｔｈｔｈｅｒｅｍａｉｎｉｎｇｓｈａｒｅｄｉｍａｇｅｓｔｏｒｅｃｏｖｅｒｔｈｅｓｅｃｒｅｔｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｗａｔｅｒｍａｒｋｓｈａｖｅｇｏｏｄｉｍｐｅｒｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｉｓｕａｌｐａｓｓｗｏｒｄ；ｄｉｇｉｔａｌｗａｔｅｒｍａｒｋ；ｖｅｒｉｆｉａｂｌｅ；ｃｏｌｏｒｉｍａｇｅ；ＤＣＴ－ＳＶＤ作者简介：孙㊀蕾（１９９７－），女，硕士研究生，主要研究方向：密码学㊁信息安全㊁视觉密码；刘鑫淇（１９９９－），女，硕士研究生，主要研究方向：密码学㊁信息安全㊁视觉密码㊂通讯作者：王洪君（１９６５－），男，博士，教授，硕士生导师，主要研究方向：密码学㊁信息安全㊁视觉密码㊂Ｅｍａｉｌ：ｊｌｎｕｗｈｊ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ收稿日期：２０２３－０３－２８０㊀引㊀言随着网络通信技术的成熟和媒体信息的数字化，数字信息也能方便和快速地通过电子设备传输，计算机的普及与应用使简单的复制粘贴就可以轻易篡改他人的创新成果，盗版现象㊁版权信息泄露的问题正日益凸显㊂保护研究者的创新成果已成为一个重要的问题，目前关于保护数字作品的产权，研究者们提出了许多技术方案，其中数字水印技术一直是保护知识产权的重要方法［１－２］㊂针对均匀量化算法容易造成非均匀分布载体信息局部失真的问题，李莹莹［３］研究了基于扩展变换的对数水印算法㊂杨永生［４］提出一种数字水印技术在高校秘密档案管理中的应用方法㊂杨娜娜［５］提出一种数字水印在矢量地图中的应用方法㊂在此基础上，傅楚君等学者［６］提出一种基于ＤＣＴ离散余弦变换的数字水印算法，提高了数字水印的鲁棒性㊂饶俊慧等学者［７］提出了一种融合ＤＣＴ离散余弦变换与ＳＶＤ奇异值变换的半脆弱水印算法，解决了半脆弱水印的鲁棒性问题㊂而赵久影等学者［８］则致力于针对像素拓展度问题的研究提出了基于像素不扩展视觉密码的可逆水印方法㊂针对数字水印鲁棒性与透明性之间的问题，曲长波等学者［９－１０］㊁李春艳［１１］又提出了基于视觉密码和边缘检测的零水印算法㊂熊祥光［１２］提出了一种空域强鲁棒零水印方案，用来解决空域水印的鲁棒性问题㊂李春艳［１３］提出基于最高有效位（ＭｏｓｔＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｔＢｉｔ，ＭＳＢ）的视觉密码零水印算法，提高了水印的安全性㊂近年来，数字水印技术被应用于视频版权保护领域并取得一定的效果，但在水印鲁棒性和视频透明性方面还需要加强㊂高鹏［１４］针对鲁棒视频水印算法进行研究，提出鲁棒视频水印算法㊂数字水印技术应用于彩色图像版权保护领域的研究有了进一步扩展㊂吴军等学者［１５］提出一种基于彩色图像的双重水印算法，在保证图像质量的前提下，可见水印具有较好的视觉可见性，不可见水印的抗几何攻击能力得到了提升㊂本文基于有意义分享的视觉密码方案，将彩色水印图像分成３份有意义的分享份，并利用标记图像㊁密钥和彩色水印图像生成验证信息和测试图像；将３个分享份中的一幅分享份图像利用离散余弦变换（ＤＣＴ）和奇异值分解（ＳＶＤ）方法嵌入到载体图像中㊂在需要进行验证时，从载体图像中提取分享份图像，将提取出的分享份图像与其余２张分享份图像进行叠加，恢复水印图像；利用验证信息㊁密钥和测试图像进行判断是否能够识别出原始水印图像，用以验证图像所有者的所有权㊂１㊀视觉密码１．１㊀视觉密码概述视觉密码（ＶｉｓｕａｌＣｒｙｐｔｏｇｒａｐｈｙＳｃｈｅｍｅ，ＶＣＳ）最早是由Ｓｈａｍｉｒ和Ｎａｏｒ正式提出，并形成一个新研究热点，涉及数学㊁密码学㊁信息论㊁概率论㊁计算复杂度理论和其他计算机应用技术等领域，具有自身独特的恢复简单性㊂视觉密码方案是将秘密图像根据规则拆分成ｎ份分享份，将ｎ个分享份分发给ｎ个参与者，当ｎ个参与者中Ｋ个人（Ｋɤｎ）将自己的分享份叠加在一起，就可实现秘密信息的恢复，而少于Ｋ个人的分享份叠加在一起得不到任何秘密信息［１６］㊂参与者不需要学习复杂的密码学知识，依靠人类视觉系统就可以获取秘密信息㊂１．２㊀（２，２）视觉密码方案（２，２）视觉密码方案使恢复出来的秘密图像长度变为原来的二倍，存在像素扩展，因为原始秘密图像中无论一个黑像素块㊁还是一个白像素块，在进行加密时分存图像都需要被一黑一白两个像素块表达，所以整体长度变宽㊂（２，２）像素不扩展视觉密码方案是指恢复出来的秘密图像与原始秘密图像的大小一致，在原始秘密图像中一个黑色像素块或者一个白色像素块，在进行加密时分存图像也只需要一个像素块表达，加密规则见表１㊂表１㊀（２，２）像素不扩展视觉密码方案加密规则Ｔａｂｌｅ１㊀（２，２）ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎｒｕｌｅｓｆｏｒｐｉｘｅｌｎｏｎ－ｅｘｔｅｎｄｅｄｖｉｓｕａｌｃｉｐｈｅｒｓｃｈｅｍｅ秘密图像像素分享份１分享份２叠加结果ѲʏʏѲѲѲѲʏʏѲʏѲʏʏ２㊀离散余弦变换离散余弦变换（ＤｉｓｃｒｅｔｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＣＴ）是可分离的变换，变换核为余弦函数㊂ＤＣＴ除了有一般的正交性质外，其变换的基向量能很好地描述人类语音信号和图像信号的相关特征㊂因此，在对语音信号㊁图像信号的变换中，ＤＣＴ变换被认为是一种准最佳变换［１７－１８］㊂ＤＣＴ变换是以一组不同频率和幅值的余弦函数和来近似一幅图像，实际上是傅里叶变换的实数部分㊂离散余弦变换有一个重要的性质，即对于一幅图像，其大部分可视化信息都集中在少数的变换系数上㊂因此，离散余弦变换经常用于图像压缩，如国际压缩标准的ＪＰＥＧ格式中就采用了离散余弦变换㊂在傅里叶变换过程中，如果被展开的函数就是实偶函数，那么在其傅里叶变换中只包含余弦项，即离散余弦变换㊂ＤＣＴ变换先将图像函数变换成偶函数形式，再对其进行二维离散傅里叶变换，因此ＤＣＴ变换可以看成是一种简化的傅里叶变换㊂对于时间序列ｆ（ｘ），这里，ｘ＝０，１， ，Ｎ－１，其一维离散余弦变换的定义，见式（１）：Ｆ（ｕ）＝α０ｃ（ｕ）ðＮ－１ｘ＝０ｆ（ｘ）ｃｏｓ（２ｘ＋１）ｕπ２Ｎ（１）㊀㊀其中，ｕ＝０，１， ，Ｎ－１，α０＝２Ｎ，ｃ（ｕ）＝１２，㊀ｕ＝０１，㊀ｕʂ０ìîíïïïï一维离散余弦反变换的定义，可写为：ｆ（ｘ）＝α１ðＮ－１ｕ＝０ｃ（ｕ）Ｆ（ｕ）ｃｏｓ（２ｘ＋１）ｕπ２Ｎ（２）５５１第３期孙蕾，等：基于视觉密码和ＤＣＴ－ＳＶＤ彩色图像水印技术３㊀奇异值分解奇异值分解（ＳＶＤ）是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，ＳＶＤ并不要求分解的矩阵为方阵㊂在ＳＶＤ中对于一个ｍˑｎ大小的矩阵，可以定义矩阵的ＳＶＤ数学公式为：Ａ＝ＵΣＶＴ（３）㊀㊀其中，Ｕ是一个ｍˑｎ矩阵；Σ是一个ｍˑｎ矩阵，除主对角线上的元素外全为０，主对角线上的每个元素都为奇异值；Ｖ是一个ｎˑｎ的矩阵；Ｕ和Ｖ满足ＵＴＵ＝Ｉ，ＶＴＶ＝Ｉ㊂４㊀水印算法４．１㊀水印的生成和添加利用有意义分享的（３，３）视觉密码方案，以二进制形式对彩色水印图像进行读取并生成３份分享份，再进行初始化，使水印图像的像素存储在这３个共享份中㊂读取标记图像，将待标记的ＲＧＢ图像压缩成与３个共享份相对应的颜色，为每个图像流分别使用３个水印分享份产生３个验证矩阵；接收输入参数，即要标记的图像㊁水印和秘钥，再返回验证矩阵；用随机生成器的种子传递密钥，对验证矩阵初始化并计算验证矩阵，所有验证图像存储在一个ＲＧＢ图像中，形成水印分享份㊂选取其中一张分享份图像嵌入到载体图像中，嵌入时采用ＤＣＴ－ＳＶＤ的嵌入方式，具体嵌入步骤如下：（１）对６４ˑ６４像素大小的水印图像进行猫脸变换，得到置乱后的水印图像Ｍᶄ；（２）对５１２ˑ５１２像素大小的载体图像分割成互不重叠的８ˑ８的小方块后对每个小块进行ＤＣＴ离散余弦变换，取变换矩阵中的中频系数构成４ˑ４的矩阵Ｂｉｊ（ｉ＝１，２， ，ｍ；ｊ＝１，２， ，ｎ）；（３）对Ｂｉｊ矩阵进行奇异值分解ＳＶＤ，取得最大的奇异值构成矩阵Ａ，再对Ａ进行奇异值分解；（４）将置乱后的水印图像矩阵Ｍᶄ叠加到矩阵Ｓ上，其嵌入公式如下所示：Ｄ＝Ｓ＋αＷᶄ（４）Ｄ＝Ｕ１Ｓ１Ｖ１Ｔ（５）Ａᶄ＝ＵＳ１ＶＴ（６）㊀㊀（５）将Ａᶄ中相应的元素替换Ｂｉｊ中的最大奇异值，将变换后的中频系数矩阵Ｂｉｊ还原到相应的块中；（６）对每一块嵌入了水印信息的矩阵进行逆ＤＣＴ变换，最后得到嵌入了水印图像信息的图像Ｉᶄ㊂４．２㊀水印的验证和提取首先，读取测试图像，根据颜色分流将测试图像分成３份，读取验证图像，生成验证息；接受输入参数，即测试图像㊁验证矩阵和密钥，再返回测试水印；利用随机数生成测试水印矩阵，随机数生成的种子可产生随机数阵列，计算测试水印矩阵；最后，读取秘密传递密钥后验证是否可识别出原始水印㊂对嵌入到载体图像中的水印分享份图像进行提取，水印提取算法步骤如下：（１）将嵌入水印图像后的载体图像Ｉᶄ分成８ˑ８的小块，并对每一个小块进行ＤＣＴ离散余弦变换；（２）获取每一块中的１６个中频系数，构成矩阵Ｂｉｊᶄ，然后对其进行奇异值分解ＳＶＤ，取最大奇异值构成矩阵Ａᶄ；（３）设需要提取的水印图像为Ｗᶄ，提取公式为：Ａ＝Ｕ∗Ｓ∗Ｖ∗Ｔ（７）Ｄ＝Ｕ１∗Ｓ１∗Ｖ１Ｔ（８）Ｗᶄ＝（Ｄ－Ｓ）／α（９）㊀㊀（４）将提取出来的水印图像经过猫脸逆变换，得到水印图像㊂５㊀仿真实验和安全性分析以Ｍａｔｌａｂ２０２０ａ为实验平台对本文算法进行了实验验证和各种攻击测试，实验采用７６８ˑ１０２４和５１２ˑ５１２大小的彩色图像作为标记图像㊁彩色水印图像，载体图像为测试图像，如图１所示㊂（ａ）待标记图像７６８ˑ１０２４Ｂａｂｏｏｎ．ｊｐｇ㊀（ｂ）水印图像５１２ˑ５１２４．ｊｐｇ（ｃ）原载体图像图１㊀本文实验所用测试图像Ｆｉｇ．１㊀Ｔｅｓｔｉｍａｇｅｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒ㊀㊀水印图像基于有意义共享的（３，３）视觉密码方案生成的３张分享份图像和分享份叠加后所得到的水印图像，如图２所示㊂６５１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１４卷㊀(a)水印分享份1(b)水印分享份2(c)水印分享份3(d)水印分享份叠加后图像图２㊀视觉密码方案生成的水印分享份及叠加后恢复的水印图像Ｆｉｇ．２㊀Ｗａｔｅｒｍａｒｋｓｈａｒｅｃｏｐｉｅｓｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙｔｈｅｖｉｓｕａｌｐａｓｓｗｏｒｄｓｃｈｅｍｅａｎｄｔｈｅｒｅｃｏｖｅｒｅｄｗａｔｅｒｍａｒｋｉｍａｇｅａｆｔｅｒｏｖｅｒｌａｙｉｎｇ㊀㊀实验过程中得到的测试水印和利用测试水印㊁验证图像恢复的原始水印图像如图３所示㊂㊀㊀（ａ）测试水印㊀㊀㊀㊀㊀㊀（ｂ）原始水印图３㊀测试水印和验证后得到的原始水印图像Ｆｉｇ．３㊀Ｔｅｓｔｗａｔｅｒｍａｒｋａｎｄｏｒｉｇｉｎａｌｗａｔｅｒｍａｒｋｅｄｉｍａｇｅｏｂｔａｉｎｅｄａｆｔｅｒｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ㊀㊀对嵌入水印后的载体图像进行了椒盐噪声㊁中心剪裁等攻击后进行水印分享份的提取结果如图４所示㊂(a)中心剪裁后提取图像(g)旋转攻击后提取图像(d)高斯噪声后提取图像(c)伽马校正后提取图像(b)边缘剪裁后提取图像(f)J P E G压缩后提取图像(e)高斯低通滤波提取图像(i)散斑噪声后提取图像(h)椒盐噪声后提取图像图４㊀遭受各种攻击测试后提取的水印分享份图像Ｆｉｇ．４㊀Ｗａｔｅｒｍａｒｋｅｄｓｈａｒｅｉｍａｇｅｅｘｔｒａｃｔｅｄａｆｔｅｒｂｅｉｎｇｔｅｓｔｅｄｗｉｔｈｖａｒｉｏｕｓａｔｔａｃｋｓ㊀㊀受攻击后提取的水印分享份图像与剩余分享份进行叠加后的实验结果如图５所示㊂(i)中心剪裁叠加结果(a)边缘剪裁叠加结果(b)椒盐噪声叠加结果(c)中心剪裁叠加结果(d)散斑噪声叠加结果(e)旋转攻击叠加结果(f)压缩攻击叠加结果(g)高斯低通滤波叠加结果(h)高斯噪声叠加结果图５㊀攻击测试后提取的水印分享份图像与剩余分享份叠加结果Ｆｉｇ．５㊀Ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｏｖｅｒｌａｙｉｎｇｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｉｍａｇｅｓｏｆｗａｔｅｒｍａｒｋｅｄｓｈａｒｅｓｗｉｔｈｔｈｅｒｅｍａｉｎｉｎｇｓｈａｒｅｓａｆｔｅｒｔｈｅａｔｔａｃｋｔｅｓｔ㊀㊀由以上仿真实验结果可知，当载体图像分别遭受旋转攻击㊁ＪＰＥＧ压缩攻击㊁中心剪裁攻击㊁及边缘剪裁攻击㊁高斯低通滤波攻击㊁椒盐噪声和高斯噪声等攻击下提取出的水印图像同嵌入水印图像之间没有明显区别，证明水印图像能够抵抗常见的攻击，有良好鲁棒性㊂利用归一化系数（ＮＣ值）和结构相似数（ＳＳＩＭ值）来评估提取的图像与原始图像相互间的差异，归一化系数（ＮＣ值）的数学表达式为：㊀ＮＣ＝ðＭｉ＝１ðＮｊ＝１Ｗ（ｉ，ｊ）Ｗᶄ（ｉ，ｊ）ðＭｉ＝１ðＮｊ＝１Ｗ（ｉ，ｊ）ðＭｉ＝１ðＮｊ＝１Ｗᶄ（ｉ，ｊ）（１０）㊀㊀其中，原始水印中像素以Ｗ（ｉ，ｊ）为单位，所提取水印的像素以Ｗᶄ（ｉ，ｊ）为单位㊂研究可知，ＮＣ值愈趋近１，说明２张图像越相似㊂给定２张图像为Ｘ㊁Ｙ，这２张图像在结构上的相似性可用式（１１）求得：ＳＳＩＭ（ｘ，ｙ）＝（２μｘμｙ＋ｃ１）（２σｘｙ＋ｃ２）（μ２ｘ＋ｕ２ｙ＋ｃ１）（σ２ｘ＋σ２ｙ＋ｃ２）（１１）㊀㊀其中，μｘ表示衡量图像ｘ的亮度；μｙ表示衡量图像ｙ的亮度；σｘ表示衡量图像ｘ的对比度；σｙ表示衡量图像ｙ的对比度；σｘｙ表示衡量ｘ㊁ｙ两张图像的结构对比㊂结构相似性范围在－１至１之间，在２张图像完７５１第３期孙蕾，等：基于视觉密码和ＤＣＴ－ＳＶＤ彩色图像水印技术全相同的情况下，ＳＳＩＭ等于１㊂嵌入之前的水印图像和在受到攻击后提取的水印ＢＧ图像及原始载体图像与嵌入水印后的载体图像计算得到ＮＣ值和ＳＳＩＭ值见表２㊂表２㊀常见攻击Ｔａｂｌｅ２㊀Ｃｏｍｍｏｎａｔｔａｃｋｓ攻击类型水印图像ＮＣ值水印图像ＳＳＩＭ值载体图像ＮＣ值载体图像ＳＳＩＭ值椒盐噪声０．９６２４０．９０３２０．９９７５１．００００ＪＰＥＧ压缩０．９６５２０．９０６００．９９８１０．９９９１中心剪裁０．９９１６０．８９９９０．９７７４０．９９９５边缘剪裁０．９８４１０．９０３７０．９０３００．９９７３伽马校正０．９９４８０．９９９００．９９８１０．９９５９高斯噪声０．９８７５０．９００１０．９９８２０．９９９１高斯低通滤波０．９９２２０．９９９３０．９９９８０．９９９６旋转攻击０．９３８３０．９０１８０．８３２２０．９９２２散斑噪声０．９０８７０．９０６７０．９７６７０．９９６３㊀㊀由表２可知，２张水印图像和载体图像计算的ＮＣ值和ＳＳＩＭ值都接近１，表明水印能够抵抗伽马校正㊁散斑噪声㊁椒盐噪声等攻击，说明载体图像的感知质量较好，水印鲁棒性较强㊂６㊀结束语本文提出了一种基于视觉密码和ＤＣＴ－ＳＶＤ的彩色图像水印算法，通过视觉密码方案将彩色秘密水印图像拆分成３份与彩色秘密水印图像等大小的分享份图像，并利用待标记图像㊁水印图像和密钥生成验证信息和测试图像㊂利用密钥㊁测试图像和验证信息便可生成水印，若密钥正确，则生成的水印可识别为原始水印㊂选取其中一份分享份图像利用ＤＣＴ－ＳＶＤ水印算法嵌入到载体图像中并进行攻击测试，最后利用数字水印的提取算法进行水印的提取㊂实验结果表明，在遭受常见攻击后提取出的水印分享份图像，与剩余分享份进行叠加仍能恢复秘密水印图像，遭受攻击后提取的水印分享份图像与原水印分享份图像的ＮＣ值和ＳＳＩＭ值很接近１，相似度较高㊂参考文献［１］吴海涛，詹永照．数字水印技术综述［Ｊ］．软件导刊，２０１５，１４（８）：４５－４９．［２］赵博．基于数字水印的图像内容认证研究［Ｄ］．长春：吉林大学，２０１８．［３］李莹莹．基于扩展变换的数字水印算法研究［Ｄ］．南京：东南大学，２０１８．［４］杨永生．数字水印技术在高校秘密档案管理中的应用［Ｊ］．长春工程学院学报（自然科学版），２０２２，２３（１）：９６－９９．［５］杨娜娜．数字水印技术在矢量地图中的应用［Ｊ］．地理空间信息，２０２２，２０（２）：１１４－１１８，１２２．［６］傅楚君，兰胜坤．基于ＤＣＴ变换的数字水印算法［Ｊ］．网络安全技术与应用，２０２０（７）：４９－５１［７］饶俊慧，吴晓云．融合ＤＣＴ与ＳＶＤ的半脆弱图像水印算法研究［Ｊ］．计算机仿真，２０２２，３９（７）：５０７－５１１．［８］赵久影，王洪君．基于像素不扩展视觉密码的可逆水印［Ｊ］．智能计算机与应用，２０２０，１０（１）：８０－８３．［９］曲长波，李栋栋．基于视觉密码和边缘检测的零水印算法［Ｊ］．计算机应用与软件，２０１６，３３（９）：３２８－３３３．［１０］曲长波，杨晓陶，袁铎宁．平衡多小波视觉密码零水印算法［Ｊ］．计算机工程，２０１４，４０（９）：１７８－１８２．［１１］李春艳．基于图像边缘信息的视觉密码零水印算法［Ｊ］．软件导刊，２０１６，１５（３）：１７８－１８０．［１２］熊祥光．空域强鲁棒零水印方案［Ｊ］．自动化学报，２０１８，４４（１）：１６０－１７５．［１３］李春艳．基于ＭＳＢ的视觉密码零水印算法［Ｊ］．大理学院学报，２０１５，１４（１２）：２６－２９．［１４］高鹏．鲁棒视频水印算法的相关研究［Ｄ］．杭州：杭州电子科技大学，２０１８．［１５］吴军，孙像君，李慧慧．一种基于彩色图像的双重水印算法［Ｊ］．电视技术，２０１８，４２（２）：１０１－１０９，１１４．［１６］ＮＡＯＲＭ，ＳＨＡＭＩＲＡ．Ｖｉｓｕａｌｃｒｙｐｔｏｇｒａｐｈｙ［Ｍ］／／ＤｅＳＡＮＴＩＳＡ．ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＣｒｙｐｔｏｌｏｇｙ ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＥｕｒｏｃｒｙｐｔ．Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，１９９５：１－１２．［１７］张亚峰，何丹丹，李宁．基于ＤＣＴ算法的数字水印技术研究［Ｊ］．精密制造与自动化，２０１８（４）：１４－１６．［１８］韦晓林．基于ＤＣＴ的数字水印改进算法［Ｊ］．电子产品世界，２０１９，２６（２）：８８－９０．［１９］石杰．基于ＤＣＴ域的ＪＰＥＧ图像数字水印算法［Ｄ］．北京：北京印刷学院，２０１９．［２０］陈小娥．基于Ａｒｎｏｌｄ和ＤＣＴ变换的鲁棒性图像数字水印算法［Ｊ］．湖州师范学院学报，２０１８，４０（１０）：２４－２９．８５１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１４卷㊀。

基于小波变换和矢量变换的数字水印技术
李璐;唐向宏;牛亚妹
【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》
【年(卷),期】2004(024)006
【摘要】数字水印技术是数字产品产权保护的有效手段之一.根据小波变换和矢量变换的特点,利用人眼视觉特性,对原始静态图像的水印嵌入进行了研究,提出了一种水印嵌入算法,实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印,水印检测为恢复性检测.实验结果表明,该方法能很好地保持图像质量,并且在抗常规的信号处理如加噪、滤波及有损压缩方面表现出良好的稳健性.
【总页数】4页(P43-46)
【作者】李璐;唐向宏;牛亚妹
【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院,浙江,杭州,310018;杭州电子科技大学通信工程学院,浙江,杭州,310018;杭州电子科技大学通信工程学院,浙江,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
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1.一种基于图像融合和小波变换的二重数字水印技术研究 [J], 蔡正保
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5.一种高效的基于离散小波变换和最低有效位的数字水印技术 [J], 陈慧;龙飞;段智云
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