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基于離散余弦變換的數字水印算法研究與實現

2013-07-29 05:50:52池越周亞同
中國新通信 2013年6期
關鍵詞:信息

池越 周亞同

【摘要】討論了基于離散余弦變換的數字水印算法原理及其具體步驟,并通過仿真實驗實現了數字水印的嵌入和提取,驗證了算法的可行性。

【關鍵詞】數字水印小波變換離散余弦變換

一、前言

數字水印作為信息隱藏的一項重要技術,已廣泛應用于信息安全的多個領域之中。離散余弦變換(DCT)作為一種傳統的算法,是數字圖像處理和信號處理的一種正交變換,具有壓縮比高、誤碼率等優點,將其應用于數字水印算法實現水印的前如何提取十分有效。

二、基于離散余弦變換的數字水印算法

從數字水印的不可見性出發,基于DCT域數字水印算法應將水印信息嵌入到原始圖像的低頻部分,但這樣得到的水印圖像無法抵御如JPGE壓縮等有損壓縮的攻擊;如果從數字水印的魯棒性角度出發,應將水印嵌入到原始圖像的高頻部分,但這樣得到的水印圖像與原始圖像在視覺上會有明顯的差別[2]。這里提出的基于離散余弦變換的數字水印算法,主要是將水印嵌入到圖像DCT頻域的DC分量上,因為這是對人類視覺感受比較重要的部分。算法在保證數字水印魯棒性的前提下,考慮圖像的HVS特性和自身特點,使數字水印的強度自適應于原始圖像,進而保證了數字水印的不可見性。

基于DCT的數字水印算法是先將原始圖像分割成8x8的塊,依據HVS特性對塊進行分類后,再對所有的塊進行DCT變換。在DCT域中,根據各塊的分類結果,將不同強度的水印分量嵌入到相應塊的DCT系數當中。原始圖像的分塊示意圖如圖1所示,每個8x8塊的DCT系數都按照的順序進行排列。圖像左上角的第一個系數為直流系數用DC表示,接下來排列的是低頻系數,并且隨著排列序號的越大對應的頻率越高,圖像右下角對應的是最高頻率的系數。因此不難看出,DCT變換可以按照能量的大小將圖像的頻譜系數進行區分,這更有利于進行相應的頻譜操作[3]。

三、基于離散余弦變換的數字水印算法的實現步驟

采用的水印信息是一幅64×64的二值圖像,原始圖像是512×512的lena圖像。基于離散余弦變換的數字水印的嵌入算法具體步驟如下:Step1:讀入并顯示原始圖像和水印圖像;Step2:將原始圖像分割成8×8的塊,用坐標將需要隱藏的圖像表示出來,并對每一塊圖像進行DCT變換;Step3:嵌入水印圖像,如果水印圖像值為1,則取,如果水印圖像值為0,則取(其中為隨機矩陣);Step4:將水印信息嵌入原始圖像的所有塊中,并對嵌入后的圖像進行IDCT變換;tep5;顯示嵌入水印后的圖像。

基于離散余弦變換的數字水印提取算法是水印嵌入算法的逆過程,具體步驟如下:Step1:讀出嵌入水印后的圖像。Step2:將讀入的圖像分成8×8的塊,并對每一塊圖像進行DCT變換;Step3:讀出嵌入水印圖像時和的信息,即嵌入的水印圖像信息;Step4:讀出并顯示提取出的水印圖像。

四、水印嵌入提取實驗結果

采用的原始圖像是256×256的lena圖像如圖2,水印信息是一幅32×32的二值圖像如圖3。

經DCT變換后生成嵌入水印圖像,圖4為嵌入水印后的圖像,根據人的視覺特性,可以觀察出水印嵌入之后對原始圖像在視覺上變化甚微。具有良好的透明性。水印的提取和嵌入是相反的過程。圖5為提取后的水印圖像與原水印圖像的比較。

五、結論

數字圖像水印技術的核心是將數字水印信息嵌入到圖像中,同時保證所加水印的不可見性。通過對基于DCT變換數字水印算法的研究實驗發現,算法嵌入后的水印圖像具有很好隱蔽性,并可以順利的提取水印,提取出的水印與原水印相似度很高。

參考文獻

[1]劉為超.基于小波的數字圖像認證水印研究:[學位論文],西安:西安電子科技大學,2005

[2]孫圣和,陸哲明.數字水印處理技術.電子學報,2000(8):85~90

[3] CT Hsu,JL Wu. Hidden Digital Watermarks in Images[J] .IEEE Transactions on Image Processing, 1999,8(1):58~68

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