基于DCT的數(shù)字水印改進算法

作者：韋曉林時間：2019-01-29 來源：電子產(chǎn)品世界

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作者曉林(東南大學，江蘇南京 211189)

本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/201901/397285.htm

　　摘要：隨著社會的發(fā)展，信息安全越來越成為人們關(guān)注的焦點。數(shù)字水印技術(shù)在版權(quán)保護等方面有著非常好的效果，因而成為信息隱藏技術(shù)研究領(lǐng)域的重要研究方向。本設計在基本DCT算法上進行了改進，提出了n次DCT嵌入算法，能夠明顯提高水印的嵌入效果。通過測試，結(jié)果表明這種設計較好地兼顧了水印技術(shù)的不可見性和魯棒性的要求，可以用在知識產(chǎn)權(quán)的保護等方面，具有較高的實用性。

　　關(guān)鍵詞：數(shù)字水印;DCT;n次DCT

　　0 引言

　　水印嵌入有很多種方法，其中廣泛使用的方法是在DCT變換域上嵌入水印。DCT(離散余弦變換，Discrete Cosine Transform)是與傅里葉變換相關(guān)的一種變換，類似于離散傅里葉變換。但是離散傅里葉變換需要進行復數(shù)運算，盡管有FFT可以提高運算速度，但在圖像實時處理中非常不便。而DCT除了具有一般的正交變換性質(zhì)外，也是一種準最佳變換。另外，在靜止圖像編碼標準JPEG中，使用了離散余弦變換。因此，使用DCT進行水印添加可以提高抗JPEG壓縮能力。因此本設計選擇在DCT域進行水印嵌入。

　　1 基本DCT算法

　　對于彩色圖片，基本DCT算法的流程圖1所示。首先將RGB圖片轉(zhuǎn)成YUV格式，然后再將圖像矩陣分成互不重疊的8*8塊，DCT模塊對其中的Y分量進行8*8 DCT變換，其后Watermarker將讀取的水印信息嵌入對應的DCT系數(shù)上，后經(jīng)IDCT反變換輸出嵌入水印的Y分量，而后經(jīng)YUV2RGB輸出嵌入后的RGB流。另外，為了保證水印信息的安全性，基本DCT會加入了Arnold置亂和混沌加密模塊。Arnold置亂將圖像像素信息打亂的操作，從而使得水印圖像變的雜亂無章。這其實是一種加密操作，置亂的迭代次數(shù)就是密鑰1。混沌加密是將混沌序列與水印信息逐個進行異或處理，其中混沌序列是對初值極度敏感的非周期的類隨機序列，不同的初值會產(chǎn)生完全不一樣的序列，因此可將這個初值當作密鑰2。即使水印被正確的提取，沒有這兩個密鑰，也不能恢復出原水印，因此保證了水印的安全性。

　　圖1中比較核心的模塊是Watermarker模塊，該模塊實現(xiàn)水印信息的嵌入，即將二值水印(0和1的序列)加到8*8的DCT變換域上。本例中載體圖片大小為800800(可分為100100個88塊)，而水印圖片為200200，所以每個88的DCT矩陣需要嵌入4個水印信息，也就是需要選擇4個DCT系數(shù)(s1~s4)進行嵌入。另外，本設計選擇盲水印嵌入，即提取水印時不需要原載體圖片參與。因此，還需選擇4個參考系數(shù)(r1~r4)。由于DCT模塊是按列輸出DCT矩陣的，所以參考系數(shù)r選擇在嵌入系數(shù)s上一列位置。系數(shù)選擇位置如下圖所示：

　　具體嵌入方法為：讀取水印信息w(這里w取1或-1)，按下列公式更改s系數(shù)的值，其中T是選定的閾值：

　 0.1.jpg

　　可以看出，如果水印信息w=-1，則s=r-T。反之，s=r+T。提取水印時只需判斷r系數(shù)和對應s系數(shù)的大小，即可提取嵌入的水印。T的選取對載體圖片和提取的水印圖片都有很大影響。T越小，對載體圖片的影響越小，但提取出的水印質(zhì)量越差。相反，T越大，嵌入水印的載體圖片越差，而提取出的水印質(zhì)量越好。因此為了同時保證載體圖片和提取水印的質(zhì)量，提出了的n次DCT算法。

　　2 改進DCT算法

　　本文提出n次DCT水印嵌入對前面的設計進行改進。在前面提到T的選取影響載體圖片和從中提取水印的質(zhì)量，而且對兩者的影響是相反的。由圖3可以看出T=5時基本DCT提取出的水印有較多的雜點，一般情況下想要提高水印圖片質(zhì)量的方法是增加T值，但這樣會使載體圖片的質(zhì)量變差?？雌饋韮烧卟豢杉娴?，但是事實上可以通過多次DCT來同時得到好的嵌入水印圖片和水印圖片，如圖4所示。

　　理想情況下，如果嵌入水印的圖片未遭受任何攻擊，那么提取出的水印應該沒有誤差，但事實上由于Y分量的“截取誤差”會導致在沒有任何攻擊的情況下提取出的水印有雜點，如圖5所示。這里的截取誤差指：Y分量的取值范圍為-128~127，而IDCT輸出的Y分量有時會超出這個范圍，所以需要截取，大于127的取127，小于-128的取-128。截取誤差會改變r系數(shù)和對應s系數(shù)的大小關(guān)系，從而導致水印像素點的判決錯誤。當然，還有可能是量化誤差引起的。圖5和圖6分別為T=5時1次DCT和3次DCT提取水印結(jié)果。

　　從圖6可以看出n次DCT提取出的水印有很大改善，而產(chǎn)生這種改善的具體原因還有待分析。一般情況下，n=2水印圖片就會有明顯的改善。另外n次循環(huán)后，T值并沒有累加，對比圖5和圖6發(fā)現(xiàn)左列嵌入水印圖片的質(zhì)量是差不多的，說明T值并沒有在循環(huán)中累加。

　　提取水印的質(zhì)量與T的選取有很大關(guān)系，表1為不同T下水印圖像質(zhì)量的測評。從表1可以看出T選取越大，對載體圖片的影響就越大。相反的，提取出的水印質(zhì)量就越好。從T=10起，水印的NC值就一直保持為1，如果是一次循環(huán)DCT，要想達到NC=1，需要更大的T值。這說明水印能完整無差的提取出來，證明了算法的高魯棒性。

　　3 攻擊測試

　　為了驗證水印算法的魯棒性，對嵌入水印圖片進行攻擊，再按照水印提取算法從隱藏有水印的圖像中提取出水印序列，比較提取出來的水印和原始水印，來檢測水印的算法的抗攻擊性能，越相似，該水印系統(tǒng)的魯棒性越強。下列圖為各種攻擊下的水印提取結(jié)果圖

　　圖7為裁剪攻擊測試效果。由于加入了Arnold置亂的原因，剪切所丟失的水印信息分布在整個水印圖片上，所以依然可以從中提取出水印的大致內(nèi)容。