網格圖像水印技術的研究

摘要：針對網格環境中圖像信息資源的版權保護問題，提出了一種可應用于網格環境下的基于離散小波變換DWT和擴頻技術的有意義數字水印算法。該算法在傳統的基于DWT和擴頻技術的有意義數字水印算法中，利用小波變換的多分辨率特性來進行圖像的小波分解和重構，利用數字擴頻技術來實現嵌入和檢測水印。實驗證明選擇頻域嵌入水印可以獲得更好的圖像保真度，并且比在空域中的水印算法更穩健，可實現在網格環境下的版權保護。

關鍵詞：網格；數字水印技術；有意義數字水??；離散小波變換；擴頻技術

中圖分類號：TN911．73文獻標志碼：A

文章編號：1001－3695(2007)05－0308－04

作為下一代互聯網絡的核心基礎設施，網格已經開始成為一種新的推動力[1]。它以寬帶Internet作為通信支撐平臺，試圖通過實現互聯網上的各種信息資源的全面聯通，將其集成為一個空前強大的一體化信息系統，使得在動態變化的多個虛擬機構間共享資源和協同解決問題的目標成為可能，解決網絡虛擬環境上的資源共享和協同工作問題[2]。

網格信息資源的數字特征，導致網格信息資源極易被復制、竄改、非法傳播乃至受到蓄意攻擊。這使得在Internet上運行的網格作業面臨著各種各樣的安全威脅。其中，網格信息資源的版權保護問題已經成為阻礙網格應用推廣的難題之一。由于網格信息資源的高度共享性，解決網格信息資源的版權保護問題迫在眉睫。

數字水印技術是一種極為有效的數字資源版權保護技術[3]。它利用人類的聽覺、視覺系統的特點，在圖像、音/視頻等數字資源中加入一定的隱藏信息，使人們很難分辨出加入水印后的數字資源與原始數字資源的區別。通過專門的檢測步驟人們可以提取出所附加的隱藏信息，以便保護數字資源的版權，證明產品的真實可靠性，跟蹤盜版行為，或者提供產品的附加信息。目前，數字水印技術已經在電子出版、廣播監控、交易跟蹤、真偽鑒別、拷貝控制、所有者識別和所有權驗證等領域取得了廣泛的應用[4]。

1可用于網格環境的有意義數字水印算法

網格建立的目的是實現各種網絡上的各種信息資源充分地共享。在網格環境中，圖片資源占有相當大的比重，其版權保護的要求也是比較高的，一般要求嵌入圖像的信息是可讀的或可視的、有意義的信號[5]，即信號是代表一定意義的文本、聲音、圖像或視頻信號，如有意義的文字串（所有者姓名、地址、標志等）或者一個二維圖像（商標、印簽等）。本文主要針對網格環境中的圖片資源的版權保護問題，重點研究用于網格圖片資源版權保護目的的有意義數字水印的算法。該算法基于離散小波變換技術（DWT）和數字擴頻技術，其特點是在水印提取后，所提取的水印非常直觀，不需要利用原始的水印信號進行相關性計算，可以直接用來判定載體中是否含有水印。

1．1算法的設計思想

對人類視覺的研究表明：人眼視網膜將圖像分成幾個不同的頻帶，每個頻帶大約占一個倍頻程的帶寬，在這些頻道中的信號是相對獨立的。而小波變換是一種可達到時域和頻域局部化的時頻域分析方法，其基本思想是對信號進行細致地頻率分離，即多分辨率分析（MRA），使其具有單調性、逼近性、伸縮性、平移不變性等特性。通過多分辨率分析，圖像在對數尺度上被分解為有大體相同帶寬的子頻帶，這與人眼對圖像的視覺感知過程是相適應的[6]。因此，可以利用離散小波變換技術把圖像進行多分辨率分解，將圖像分解成不同空間、不同頻率的子圖像，以便能獨立地處理這些結果成分而不影響它們之間的關系。

圖像經過小波變換后被分割成四個頻帶，即水平、垂直、對角線和低頻，低頻部分還可以繼續分解。所生成的小波圖像的數據總量與原始圖像的數據量相等，生成的小波圖像具有與原圖像不同的特性[7~9]。小波圖像的能量主要集中于低頻部分，其水平、垂直和對角線部分表征了原圖像在水平、垂直和對角線的邊緣信息，具有明顯的方向特性，所占用的圖像能量較少。由于圖像經過小波分解后能量主要集中在低頻部分，而有損壓縮、低通濾波、尺寸調整等都不會對圖像低頻部分造成大的影響。使用小波變換技術嵌入的水印在重構時會散布在整個圖像空間中，不會像空域水印那樣受剪裁等圖像處理操作的影響。因此，利用離散小波變換技術將水印嵌入原始圖像低頻段的數字水印技術將擁有較好的魯棒性。

考慮到具有較高能量的低頻部分對人眼視覺影響較大，向原始圖像低頻部分嵌入水印將難以保證水印的不可見性。若將水印嵌入原始圖像的高頻區，在有損壓縮、低通濾波等處理中水印容易丟失，但它對對比度調節、亮度調節等處理操作不敏感，對人眼造成的影響也不太顯著。因此可以考慮通過融合高、低頻率水印嵌入算法，實現優勢互補，得到一種效果相對較好的圖像數字水印嵌入算法。

作為一種新興的信息處理技術，擴頻技術利用與待傳輸數據（信息）無關的擴頻碼對所要傳輸的信號進行頻譜擴展，使之遠遠超過待傳輸信息所必需的帶寬，在接收機中采用相同的擴頻碼解擴和恢復數據[10]。盡管傳輸信號的能量可以很大，但平攤在每一個頻段上的信噪比仍然很小。即使幾個頻段中的部分信號丟失，其他頻段仍有足夠的信息可用于恢復完整信號。因此，檢測或刪除擴頻信號是很難的。由于擴展信號的難檢測性和難刪除性，可以考慮將數字擴頻技術應用于圖像水印嵌入算法中，提高圖像水印算法的魯棒性[6]。

通過將原始載體數據的頻域看做信道C，水印看做將通過C的信號Ps，各種有意、無意的干擾看做噪聲PN 。根據擴頻技術原理，把一個水印的能量譜擴展到一個很寬的頻段中，使得分配到每個頻率分量上的水印信號能量變得微小而難以檢測，更難以刪除。由于水印的嵌入位置和內容是事先定義和已知的，所以在水印的檢測過程中，可以通過合成從各個頻率分量上提取出來的弱信號，以高信噪比檢測所嵌入的水印信息。對于水印的攻擊者而言，要破壞這種水印信號，就必須對數字產品（信道）的所有頻率分量加以大幅度地干擾和破壞，然而這會導致數字產品質量的大幅度下降乃至完全破壞。只要水印信號能量足夠小，加入原始數據的水印就不可能被看見或聽到。適當利用人的掩蔽效應還可以進一步增加水印信號的能量。

1．2用于網格環境的有意義數字水印算法

根據上述算法設計思想，本文提出了一種可用于網格環境的有意義數字水印算法。該算法基于離散小波變換技術和數字擴頻技術，由圖像水印嵌入過程和圖像水印檢測過程兩個部分組成。

1．2．1圖像水印嵌入過程

在將圖像水印信息嵌入到作為載體的原始圖像的過程中，不僅要考慮圖像的視覺質量，而且還要兼顧水印的穩健性。為了方便起見，這里使用的是二值水印圖像，即水印圖像數據矩陣元素只有0和1兩種取值。具體嵌入過程如下：

1．2．2圖像水印檢測過程

在本算法中，檢測水印的過程不需要版權所有者提供原始圖像，但是需要提供原始水印，并與嵌入時相同的偽隨機矩陣來進行相關解擴，因此屬于半盲水印檢測。具體做法如下：

首先將待測圖像F″進行二級小波分解，并提取第二層二維細節子圖LH的小波系數矩陣f″LH(t)（這里t = 2表示第二層）。矩陣f″(t)與X的互相關系數可表示為：corr2(f ″(t)，X)。通過分別計算f″LH(t)與X的互相關系數，并與其平均值相比較，可以從水印嵌入的位置將水印解擴出來，進而檢測并提取水印信息。圖3描述了這一檢測過程。

2實驗及其結果分析

根據上述的有意義數字水印算法，筆者在網格原型實驗系統中進行了實驗。在本實驗中，原始圖像采用的是512×512級灰度圖像，二值水印圖像采用的是69×128的灰度圖像。二值圖像中含有版權信息“武漢理工大學”。在檢測時，只要能從最后檢測出的二值圖像中看到版權信息“武漢理工大學”，則表示水印檢測成功。

對于二值水印圖像的檢測，所提取的水印圖像可能含有原始圖像的某些頻譜成分，加上原始圖像可能遭到有意無意的處理操作、幾何變換，乃至惡意攻擊，所提取的水印圖像很可能與原水印圖像不完全相同。由于沒有明確的界限，暫時只能用人眼來判定檢測結果的正確性，即判斷版權水印信息的存在與否，其他方法有待進一步研究。

2．1水印圖像的不可見性

在圖4中，圖4(a)為原始灰度圖像，圖4(b)為待嵌入的水印圖像。其中含有版權信息“武漢理工大學”，圖4(c)表示嵌入水印后的圖像。比較圖4(a)、(c)可知，本算法的視覺不可感知性還是比較理想的。圖4(d)是在不提供原始圖像的基礎上對圖4(c)進行水印提取的檢測結果，從中可以看到檢測結果比較理想，有清晰的版權信息。

2．2對已知攻擊手段的抵抗能力

已知的針對數字圖像水印算法的攻擊手段包括疊加椒鹽噪聲、圖像剪裁、進行均值濾波、進行DCT壓縮、圖像的縮放等手段[11]。本節將測試和分析本算法對這些攻擊手段的抵抗能力，檢驗本算法的魯棒性。

2．2．1疊加椒鹽噪聲

圖5中，圖5(a)為向原始灰度圖像圖4(a)中嵌入水印后所得到的圖像，圖5(b)是對圖5(a)疊加椒鹽噪聲后所得到的圖像，圖5(c)是利用本文提出的水印檢測算法提取出來的水印信息。

從圖5中可以看出，檢測效果比較理想，所提取的水印圖像含有比較明顯的“武漢理工大學”的版權信息。但與圖4(d)所示的檢測結果相比較，圖5(c)所示的檢測結果仍有較多的噪聲點。本實驗表明，該算法對疊加椒鹽噪聲攻擊有良好的抵抗能力，具有較好的魯棒性。

2．2．2圖像剪裁攻擊

圖6中，圖6(a)為向原始灰度圖像圖4(a)中嵌入水印后所得到的圖像，圖6(b)是對圖6(a)進行剪裁攻擊后得到的圖像，圖6(c)是利用水印檢測算法提取得到的水印信息。從檢測結果來看，效果比較理想，所提取的水印圖像含有明顯的“武漢理工大學”的版權信息。本實驗說明，該算法對圖像剪裁攻擊有良好的抵抗能力，具有較好的魯棒性。

2．2．3均值濾波攻擊

圖7中，圖7(a)為向原始灰度圖像圖4(a)中嵌入水印后所得到的圖像，圖7(b)是對圖7(a)進行均值濾波后所得到的圖像，圖7(c)是利用上述水印檢測算法所提取出來的水印信息。從檢測結果來看，盡管提取得到的水印圖像含有“武漢理工大學”的版權信息，但與圖4(d)所示的檢測結果相比較，圖7(c)所示的檢測結果含有許多噪聲點。本實驗說明，該算法對均值濾波攻擊有較好的抗攻擊能力，具有一定的魯棒性。

2．2．4DCT壓縮

圖8中，圖8(a)為向原始灰度圖像圖4(a)中嵌入水印后所得到的圖像，圖8(b)是圖8(a)經DCT壓縮后所得到的圖像，圖8(c)是利用本文所提出的水印檢測算法提取出來的水印信息。從檢測結果來看，從所提取的水印圖像中無法直接看到“武漢理工大學”的版權信息。本實驗說明，該算法無法抵抗DCT壓縮攻擊，對DCT壓縮變換不具有魯棒性。

2．2．5縮放攻擊

圖9中，圖9(a)為向原始灰度圖像圖4(a)中嵌入水印后所得到的圖像，圖9(b)是圖9(a)經縮小到原來的0.9倍后得到的圖像，圖9(c)是利用本文所提出的水印檢測算法提取的水印信息，從所提取的水印圖像中無法直接看到“武漢理工大學”的版權信息。本實驗說明，該算法不能抵抗縮放攻擊，對縮放變換操作不具有魯棒性。

2．3實驗總結與分析

從上述的實驗分析中可以看出，本文所提出的可用于網格環境的有意義數字水印算法能夠初步解決網格環境中的圖片資源的版權保護問題。所嵌入的水印圖像具有較好的不可見性，可以較為準確地提取出含版權信息“武漢理工大學”的二值水印，但是提取的水印圖像中含有一定量的噪聲點。從利用已知的針對數字圖像水印算法的攻擊手段對含水印圖像進行圖像處理攻擊實驗的結果及分析中可以看出，該算法對疊加椒鹽噪聲攻擊、剪裁攻擊、均值濾波攻擊均具有較好的抵抗能力，有一定的魯棒性，然而對DCT壓縮攻擊和縮放攻擊卻不具備魯棒性。

3結束語

網格通過將高速互聯網、高性能計算機、大型數據庫、傳感器、遠程設備等融為一體，實現全面的資源共享，為廣大用戶提供了更多的資源和功能。為了促進網格計算的廣泛應用，讓用戶放心地交流和共享網格資源，就必須解決網格資源共享中的版權保護問題[12]。

針對網格環境中圖像資源的版權保護問題進行了初步的研究，提出了一種可應用于網格環境下的基于DWT和擴頻技術的有意義數字水印算法，并對其進行了實驗和分析。基于本文的研究成果，相信數字水印技術必將在信息資源高度共享的網格環境下發揮巨大作用，使得網格信息資源的知識版權保護問題得到完美解決，鼓勵人們在網格環境下充分共享其信息資源，促進網格技術的推廣和應用。目前的當務之急就是建立在網格環境下的一種應用模式、一套理論基礎、一套評價理論和測試標準，使得數字水印技術在網格環境下得到廣泛應用，并且促進相關產業的發展。因此，無論從理論角度還是應用角度來看，開展對數字水印技術的研究，不但具有重要的學術意義，還具有極為重要的經濟意義。

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注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文”