基于Matlab的數字水印系統的GUI設計

薛媛

（陜西廣播電視大學 陜西 西安 710068）

數字水印技術就是將特殊的標記，利用數字內嵌的方法嵌入到宿主信號中[1]。解決了密碼技術在數據保護方面的不足，有效的保護了數字媒體信息的安全和數字作品的版權。數字水印可分為空域水印和變換域水印。而要使水印具有較好的隱蔽性和魯棒性[2]，即不易被感知，不降低原始載體數據的質量，具有較強的抗剪裁、壓縮、濾波及噪聲攻擊，變換域水印的算法就要更加有針對性，更加突出問題的實質。變換域水印就是將載體數據經過算法變換后嵌入水印信息，主要包括小波變換（DWT）和離散余弦變換（DCT）技術。

Matlab軟件可以通過豐富的圖像處理函數把水印算法變得簡潔高效[3]，基于此本文提出一種基于Matlab的數字水印系統。運用Matlab給出的圖形用戶界面 （GUI），可將數字水印的嵌入和提取算法以GUI的形式呈現出來，便于操作。通過一系列大量的仿真實踐，結果證明，基于Matlab的數字水印系統可在各種復雜的攻擊環境中快捷有效地提取嵌入在載體圖像中的水印資訊。

1 算法設計原理

1.1 離散余弦變換（DCT）

離散余弦變換是一種實數域變換，變換核為實數的余弦函數，計算速度較快。對一幅圖像進行DCT變換[4]，許多有關圖像的重要可視信息都集中在變換后的一小部分系數中，這“一小部分”就是指的低頻部分。低頻部分左上角系數是圖像抽樣信號的均值，也是最大的一個值，該系數與余弦函數無關，稱為DCT變換的直流（DC）系數。其它的頻率系數及高頻部分頻率系數都由余弦函數參與得到，所以被稱為交流（AC）系數[4]。

DCT變換是將圖像分解為N×N的子塊，對每一子塊進行單獨的DCT變換，然后對變換結果進行量化、Huffman編碼。在實用過程中為了減少圖像分塊效應，減少算法的復雜度，通常采用8×8的子塊進行變換。變換完成后，將水印信息放入DCT的頻率塊，可將水印信號分布到空間域的所有像素上。這樣完成水印的嵌入，保證了水印的透明性，同時也具有很好的抗JPEG壓縮等圖像處理攻擊，穩健性較好。

1.2 小波變換處理圖象信息

小波分析是繼付里葉（Fourier）分析之后的又一有效的時頻分析方法。與付里葉變換相比，小波變換是一個局部的空間（即時間）和頻域之間的變換，因而能從相應有效地的頻域信號中提取所需資信，利用平移和伸縮等運算可對信號或函數中表達的特征信息進行多維度細化分析，解決了傳統的付里葉變換難以解決的表征信息特征的困難問題。對于圖像信息處理而言，在圖像經過一次小波變換后，其整體信息像向量一樣被分解為四維分量：低頻子帶圖像分量（LL1）、水平細節子帶圖像分量（HL1）、垂直細節子帶圖像分量（LH1）和對角線細節子帶圖像分量（HH1）[5]。如圖1所示，給出了一幅平面圖像兩級小波變換的分解細節和流程。

圖1 原始圖像歷經二次小波變換的流程Fig.1 Original image process of two wavelet transform

在圖1中低頻子帶分量LL1還能進行再一次分解，如圖1所示，構成塔式分解結構。小波變換的意義使圖像的能量分布在頻域內發生了改變，即分布系數發生了變化。變換后圖像的信息能量主要集中在低頻子帶，而分布在水平子帶、垂直子帶和對角線子帶圖像細節部分的能量相對較少，主要包括圖像的紋理和邊緣信息。

1.3 圖像置亂

數字圖像的置亂技術[6]是一種常見的圖像加密方法，主要用于數字圖像的預處理和后處理。是將一副原始的圖像變換為隱藏其真實信息的雜亂無章的圖像，是按照規定的變換規則在空域或者頻域進行變換。對水印圖像進行置亂處理可增強圖像信息隱藏算法抵抗剪切、噪聲等攻擊的能力，從而提高其安全性。用于圖像置亂的方法很多，本文采取Arnold變換[7]。Arnold變換容易實現和恢復，經過不多幾次的變換也能達到較好的效果。

2 用戶界面創建

Matlab的圖形用戶界面操作功能強大，給用戶設計帶來了極大便利。它主要是通過使用控件來創建用戶界面[8]，例如按鈕（Button）、文本框（Text）、菜單欄（Menu）、滑動條（Slider）等。通過圖形用戶界面（GUI）設計開發一個系統要作兩個層次的工作：一是要使用的GUI各個組件、控件在用戶界面上布局合理，達到界面友好，便于操作；第二是完成GUI各個控件以及組件功能編程，保證達到預期的要求。

3 仿 真

文中利用Matlab的GUI功能構建了數字水印系統和抗攻擊實驗系統。

水印嵌入公式：

2.改革綜合教學模式，打破傳統課程設置的局限性，整合交叉學科內容，通過“雙創”實踐訓練，培養學生整體研究思維。教學過程中，積極探索開展常用的任務驅動教學法、師生角色互換法、案例教學法、情景教學法等多種新教法［10］。在“雙創”教學體系下，整合單一教學資源，調整教學內容和課程結構，規范綜合性訓練模塊，明確各階段教學目標，針對各年級學生狀況，逐漸加大課程難度和深度。同時，利用翻轉課堂、同儕教學、PBL、TBL、一對一教學等，建立健全系統訓練與探索研究相結合的“雙創”人才培養教學新體系。

水印提取公式:

（i、j根據分塊大小逐步增加，m、n每次逐一進行增加，α為嵌入水印強度）

一般對于圖像的視覺質量描述，常用基于像素的差分失真度量方法PSNR（峰值信噪比）來表示，PSNR的單位為dB（分貝）。

MSE為兩幅圖像之間的均方誤差。

本文采用的載體圖像為彩色的512×512圖像，水印為彩色的64×64圖像。如圖2所示。

圖2 載體圖像和水印圖像Fig.2 The host image and watermark image

3.1 參數實驗

對嵌入水印系數α取不同的值進行實驗，如圖3所示給出了當α分別取0.1，0.3，0.6，0.9的結果，實驗平臺為Matlab GUI開發的數字水印系統。

如圖3所示，可以看出在α為0.1、0.3時嵌入水印圖像質量良好，PSNR值較高。隨著嵌入水印系數的增大，嵌入水印的圖像開始失真，當α=0.6時，圖像已經失真較為明顯。所以為了保證嵌入水印圖像的不可見性良好，α取值應在0.1左右。

圖3 不同嵌入水印系數下的嵌入水印圖像Fig.3 Embedded watermark image under different embedding watermark coefficient

3.2 魯棒性實驗

3.2.1 加入椒鹽噪聲

如圖4所示，可以看出隨著噪聲系數的不斷增強，提取的水印質量隨之下降。但在載體圖像很模糊的情況下，依然能夠看到水印圖像的概貌，說明本文算法小波變換對椒鹽噪聲具有一定的魯棒性。

3.2.2 加入高斯噪聲

圖4 加入不同椒鹽噪聲系數后的載體圖像及提取的水印圖像Fig.4 The carrier image and extraction of watermark image in different salt

圖5 加入高斯噪聲在不同的方差系數下的載體圖像及提取的水印圖像Fig.5 The carrier image and extraction of watermark image in different coefficient of Gaussian noise

如圖5所示，可以看出隨著方差系數的不斷增強，提取的水印質量隨之下降。高斯噪聲方差的增大對載體圖像的視覺質量影響較小，但對提取出的水印圖像有很大影響，所以本文算法對感染高斯噪聲后的載體圖像提取出的水印圖像視覺效果不是很理想，但依然能證明水印的存在性。

3.2.3 JPEG有損壓縮

如圖6所示，可以看出本文算法對JPEG壓縮具有很強的魯棒性，在壓縮比為30%的情況下依然可以清晰的提取出水印圖像。

3.2.4 剪 切

如圖7所示，可以看本文算法在剪切二分之一的情況下仍然可以提取出水印圖像。

4 結 論

文章利用Matlab圖形用戶界面設計的數字水印系統，能快捷有效地將彩色水印圖像在滿足不可見性的條件下嵌入到彩色宿主圖像中。該算法先從原始宿主圖象和水印圖象中提取RGB三分量，而后對各分量小波變換，再將變換后的低頻子帶進行分塊離散余弦變換，然后將水印嵌入到分塊離散余弦變換后的直流系數上。水印圖像在嵌入操作之前對RGB三分量進行置亂處理，這增強了水印的隱密性和安全性。通過Matlab圖形用戶界面建立的數字水印系統仿真平臺證明本文算法具有很好的魯棒性，是一種可靠、實用、簡捷的數字水印方法。

圖6 不同壓縮比下的載體圖像及提取的水印圖像Fig.6 The carrier image and extraction of watermark image in different reduction ratio

圖7 不同剪切的載體圖像及提取的水印圖像Fig.7 The carrier image and extraction of watermark image in different shearing

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