一種基于DCT變換的古籍圖像可見水印算法

計(jì)云倩 沈曉峰 蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 215006

一種基于DCT變換的古籍圖像可見水印算法

計(jì)云倩 沈曉峰 蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 215006

本文提出了一種基于DCT變換的古籍圖像可見水印算法。利用古籍圖像的紋理特性將原始圖像分塊,根據(jù)不同的嵌入強(qiáng)度將可見水印圖像嵌入原始圖像的頻域中以顯示所有權(quán)。實(shí)驗(yàn)表明:嵌入水印的圖像對(duì)中值濾波、有損壓縮、剪切等攻擊性操作具有較強(qiáng)的魯棒性,想在不損壞圖像使用質(zhì)量的前提下, 去除或毀壞圖像中的可見水印是很困難的。

離散余弦變換; 古籍圖像; 可見水印

DCT; ancient image; visible watermarking

1 引言

隨著Internet的飛速發(fā)展，數(shù)字媒體的傳輸變得越來越容易，但存在的問題是：一方面，盜用者未經(jīng)版權(quán)所有者同意，非法使用和復(fù)制數(shù)字媒體。另一方面，用戶無法得知某種數(shù)字媒體的版權(quán)所有者，從而無法獲得其授權(quán)。因而如何保護(hù)版權(quán)成為了一個(gè)急需解決的問題，古籍?dāng)?shù)字化版權(quán)保護(hù)更是迫在眉睫。數(shù)字水印技術(shù)為數(shù)字媒體的版權(quán)保護(hù)提供了一種行之有效的方法[1]。

根據(jù)提取、檢測(cè)水印時(shí)是否需要原始作品可將水印算法分為：非盲水印算法、半盲水印算法和盲水印算法。非盲水印算法是指提取檢測(cè)時(shí)需要提供原始作品信息。半盲水印算法是指檢測(cè)提取水印時(shí)不需要提供原始圖像信息，但是只能判斷水印是否存在，不知道水印是什么。盲水印算法是指提取檢測(cè)水印時(shí)不需要原始作品信息，且提取的水印是一個(gè)標(biāo)志性的圖案[2]。

根據(jù)水印可見性的不同,可將其分為可見水印 和不可見水印2類。不可見水印主要用于版權(quán)保護(hù)、認(rèn)證及隱蔽通信等方面；可見水印主要用于明確標(biāo)識(shí)版權(quán),可應(yīng)用于數(shù)字電視、數(shù)字圖書館及電子商務(wù)等方面,如電視圖像上的半透明臺(tái)標(biāo)標(biāo)識(shí)。目前，對(duì)數(shù)字水印的研究多集中在不可見水印，而對(duì)可見水印的關(guān)注較少。由于可見水印有其獨(dú)特的作用，本文對(duì)其相關(guān)技術(shù)作重點(diǎn)研究[3]。

與普通圖像相比，古籍圖像的一個(gè)顯著特點(diǎn)是它主要由文字區(qū)域和非文字區(qū)域組成，通常文字區(qū)域是全黑或近似于全黑，非文字區(qū)域是全白或近似于全白，表現(xiàn)在灰度直方圖上為灰度值分布兩極化,所以在古籍圖像中嵌入同樣強(qiáng)度的可見水印，通過分析灰度直方圖便很容易檢測(cè)并去除，不能達(dá)到保護(hù)版權(quán)的目的。

本文提出了一種基于DCT變換的古籍圖像可見水印算法。利用古籍圖像的紋理特性將原始圖像分塊,根據(jù)不同的嵌入強(qiáng)度將可見水印圖像嵌入原始圖像的頻域中以顯示所有權(quán)。實(shí)驗(yàn)表明:嵌入水印的圖像對(duì)中值濾波、有損壓縮、剪切等攻擊性操作具有較強(qiáng)的魯棒性。

文章的組織結(jié)構(gòu)為：第2節(jié)介紹了本文使用的技術(shù)，在此基礎(chǔ)上，第3節(jié)將詳細(xì)介紹本文所提出的算法；第4節(jié)給出了由本文提出的算法所得到的一些實(shí)驗(yàn)結(jié)果；最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)。

2 相關(guān)技術(shù)

DCT是數(shù)字圖像處理以及信號(hào)處理常用的一種正交變換，具有壓縮比高、誤碼率小、信息集中能力和計(jì)算復(fù)雜性綜合效果較好等優(yōu)點(diǎn)，是圖像編碼的核心技術(shù)之一[4]。二維離散DCT變換及IDCT反變換公式如下：

圖像二維DCT變換(N取8或16)有許多優(yōu)點(diǎn)：圖像信號(hào)經(jīng)過變換后，變換系數(shù)幾乎不相關(guān)，經(jīng)過反變換重構(gòu)圖像，信道誤差和量化誤差將像隨機(jī)噪聲一樣分散到塊中的各個(gè)像素中去，不會(huì)造成誤差累積；并且變換能將數(shù)據(jù)塊中的能量壓縮到為數(shù)不多的部分低頻系數(shù)中去(即DCT矩陣的左上角)。對(duì)于給定圖像f(m,n)存在兩種DCT變換方法，一種是把圖像f(m,n)看成一個(gè)二維矩陣，直接對(duì)其進(jìn)行DCT變換，然后嵌入水印。另一種方法是與JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)相統(tǒng)一，先把圖像分成8×8的小塊，再分別對(duì)每一塊進(jìn)行DCT變換，進(jìn)而嵌入水印。本文采用后一種方法嵌入水印[5]。

3 水印嵌入和提取算法

可見水印中，水印被可見地嵌入到原始宿主圖像中。一般說來，嵌入的可見水印必須具有較高的清晰度，容易被辨認(rèn)，但水印的嵌入不能嚴(yán)重破壞原始載體的視覺效果，影響其使用價(jià)值。為了同時(shí)滿足這兩個(gè)要求，本章算法充分考慮原始圖像紋理特征與HVS之間的關(guān)系，確保水印的自適應(yīng)嵌入。

3.1 嵌入準(zhǔn)則

考慮到可見水印的特性,算法采用線性加法嵌入準(zhǔn)則,公式為:

3.2 水印嵌入算法

（1）將原始圖像和水印圖像劃分為8×8的圖像塊,通過對(duì)每個(gè)塊進(jìn)行DCT變換得到直流系數(shù)和交流系數(shù)。

（2）原始圖像塊的規(guī)范化交流DCT系數(shù)為:

（4）根據(jù)公式（3）完成水印的嵌入。再通過反變換得到含水印圖像。

圖1(a)原始圖像 (b)水印圖像 (c)含水印圖像

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖

為了驗(yàn)證本文所提算法的有效性，我們?cè)谧龇抡鎸?shí)驗(yàn)時(shí)以Matlab6.5作為試驗(yàn)環(huán)境，所用的原始載體圖像是灰度級(jí)為256級(jí)，大小為256×256的古籍圖像，如圖1（a）所示，水印是大小為256×256的灰度標(biāo)志圖像，如圖1（b）所示。然后按照本文所提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，在沒有攻擊的情況下實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖1（c）。實(shí)驗(yàn)中調(diào)節(jié)因子t的大小決定了修改圖像塊的強(qiáng)度。通過實(shí)驗(yàn)分析，本文選取t為0.2。為了驗(yàn)證算法的魯棒性，對(duì)含水印圖像用剪切、旋轉(zhuǎn)、濾波、JEPG壓縮等方式進(jìn)行攻擊，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的可見水印算法具有一定的魯棒性，在不損壞圖像使用質(zhì)量的前提下, 去除圖像中的可見水印, 將是十分困難的。圖2（c）-（d）分別是對(duì)含水印圖像進(jìn)行局部剪切、（3 x3）中值濾波、逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)30度,然后順時(shí)針旋轉(zhuǎn)30度、質(zhì)量因子為60的JPEG壓縮的效果圖。

5 結(jié)語

提出了一種基于DCT變換的古籍圖像可見水印方案。利用人類視覺系統(tǒng)的亮度和紋理敏感度特性,將水印按不同的加權(quán)因子嵌入圖像各區(qū)域。可以在滿足可見水印特性的前提下,最大程度地嵌入水印,提高水印魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明水印覆蓋了圖像的大部分區(qū)域,對(duì)圖像細(xì)節(jié)沒有造成顯著影響，結(jié)果圖像中的水印具有良好的視覺質(zhì)量。

[1] 趙翔,郝林.數(shù)字水印綜述[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì).2006,27(11):1946-1950.

[2] 劉瑞禎,譚鐵牛.數(shù)字圖像水印研究綜述[J].通信學(xué)報(bào).2000,21(8):39-48.

[3] 姜明芳.可見水印應(yīng)用于數(shù)字圖書館版權(quán)保護(hù)[J].現(xiàn)代情報(bào).2009,29(1):98-

100 .

[4] 孫圣和,陸哲明,牛夏牧.數(shù)字水印技術(shù)及應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社.2004:168-170.

[5] 毛萬欣,盧正鼎.一種基于DCT的自適應(yīng)圖像數(shù)字水印算法[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué).2005,27(7):43-46.

In this paper, we present an adaptive ancient image visible watermarking algorithm based on dct domain. The original image is segmented into blocks based on the texture property, and different embedding intensities are used when embed the watermarking into the DCT domain of the original image to indicate ownership of the image. From the experimental results, the stego-images are extremely robust to common image processing such as Median filter, JPEG compression and cutting. It is difficult to remove the visible watermarking without damaging the image.

10.3969/j.issn.1001-8972.2010.13.009

計(jì)云倩，碩士研究生，主要研究領(lǐng)域?yàn)閳D形圖像處理技術(shù)；

沈曉峰，碩士，主要研究領(lǐng)域?yàn)閳D形圖像處理技術(shù)。