基于HVS和關系的DCT域彩色圖像水印方案*

熊祥光，王端理

(貴州師范大學數學與計算機科學學院，貴州 貴陽 550001)

基于HVS和關系的DCT域彩色圖像水印方案*

熊祥光，王端理

(貴州師范大學數學與計算機科學學院，貴州 貴陽 550001)

提出了一種基于人類視覺系統和關系的離散余弦變換域水印技術。首先對二值水印圖像進行混沌加密和Arnold置亂處理；其次對載體彩色圖像的每一分量進行8×8分塊的離散余弦變換；最后根據每一分塊的亮度和紋理掩蔽特性和水印圖像的像素取值來自適應調整選定位置的離散余弦變換系數的大小關系以嵌入水印。實驗表明，提出的算法具有較好的透明性和抵抗攻擊的能力，且在紅色分量嵌入的水印比在藍色或綠色分量嵌入的水印對濾波、有損壓縮攻擊等具有更好的魯棒性。與同類算法相比，提出的算法具有更好的性能。

彩色圖像水印；離散余弦變換；人類視覺系統；關系

1 引言

隨著多媒體技術和互聯網技術的飛速發展，非法的拷貝、訪問和篡改數字媒體己成為一個迫切需要解決的問題[1,2]。雖然可以通過加密技術對多媒體進行加密來提高其安全性，但是加密技術只能保護傳輸中的秘密信息。一旦加密的數據被破譯，就沒法阻止非法用戶對解密數據的非法操作，所以其保護作用也隨之消失。可喜的是，數字水印技術正好彌補了加密技術的缺陷，為多媒體版權保護提供了一種潛在的解決方案。

典型的水印技術主要分為兩類：空域方法和頻域方法。一般地，空域方法具有計算量小等優點，但對一般的信號處理和惡意攻擊的魯棒性較差。與空域方法相比，頻域方法具有計算復雜等缺點，但具有較強的魯棒性。因此，現在的數字水印技術研究主要是在頻域嵌入水印，而空域方法較少使用。

常見的頻域方法多采用離散余弦變換DTC(Discrete Cosine Transform)[3,4]、奇異值分解[5,6]和離散小波變換[7,8]等。文獻[4]先對原始圖像進行8×8分塊的離散余弦變換，然后根據人類視覺特性來選擇水印的嵌入位置和二值圖像的像素取值來調整DCT系數的大小關系。文獻[6]提出一種基于DWT(Discrete Wavelet Transform)、DCT和SVD(Singular Value Decomposition)的混合域水印算法，但是該算法在提取水印時需使用嵌入時生成的2正交矩陣，致使該算法具有較高的虛警率，詳見文獻[7]對該類算法的理論分析和實驗驗證。文獻[8]對離散提升小波變換后的中頻子帶進行2×2分塊，根據二值圖像像素取值來調整小波系數的大小關系以嵌入水印。從文獻[4,8]的實驗結果來看，這些算法都具有較好的魯棒性，但在嵌入水印的過程中，未充分考慮人類視覺系統的掩蔽特性，使得水印的嵌入強度不具有自適應性，從而影響了嵌入水印后的載體圖像的透明性。

對于真彩色圖像或視頻，一般都是先進行顏色空間的轉換之后，選擇在YIQ(NTSC(National Television Standards Committee)電視系統標準。Y代表亮度信號(Luminance)，I代表In-phase，Q代表Quadrature-phase)或YUV(Y表示明亮度(Luminance)，而U和V表示色度(Chrominance))色彩空間的Y分量中嵌入水印。

本文直接在RGB(三種相加原色Red(紅)，Green(綠)，Blue(藍))色彩空間的每一分量中嵌入一個完整的水印信號，并且充分考慮人類視覺系統的亮度和紋理掩蔽特性，以自適應確定嵌入水印的嵌入強度，使得嵌入水印后的載體圖像具有較好魯棒性的同時具有較高的透明性。

2 提出的水印算法

2.1 HVS的視覺掩蔽特性

從信號處理的角度來看，數字水印技術可理解為在強背景(宿主載體)下疊加一個弱信號(水印)，只要疊加的水印信號強度適當，人類的感知系統就無法感知到水印信號的存在，即水印信號具有良好的透明性。然而，水印的嵌入量、透明性和魯棒性是對立統一的，嵌入量越多，魯棒性越好，但透明性越差；反之，魯棒性越差，但透明性越好。為了能調和這三者之間的矛盾，大量的生理學和心理學實驗研究表明，可充分利用人類的生理模型，在滿足不可感知的前提下，最大限度地增加水印的嵌入強度，從而提高水印的魯棒性。

一般地，數字水印技術可能用到的人類視覺系統掩蔽特性如下[9]：

(1)人眼對不同亮度區域的噪聲的對比靈敏度不同，一般對中等灰度像素最為敏感，在中等灰度很寬的區域內Weber比為常數0.02，而對比靈敏度向低灰度和高灰度兩個方向呈非線性下降。設對比靈敏度最大值為β，當前的分塊為Block(x,y)，亮度均值為Ave(x,y)，則不同亮度對噪聲的掩蔽因子w(x,y)可表示為：

(1)

其中，I1和I2為預定義的閾值。實驗中I1和I2可根據載體圖像的特征來選取，一般設置為80和160。

(2)人眼對平滑區域較敏感而對紋理區域不敏感。實驗表明，平滑區域對應的熵值較小，而紋理區域對應的熵值較大。因此，可用每一分塊的熵值的大小來近似刻畫每一分塊的紋理掩蔽因子。設分塊Block(x,y)的熵值為Entropy(x,y)，并將其歸一化到區間[a,b]上，則可用公式(2)來近似表示不同分塊的紋理掩蔽因子，即:

e(x,y)=[(b-a)(Entropy(x,y)-

(2)

其中，a和b為預定義的閾值，影響水印的透明性和魯棒性，一般a,b∈[1,8]，也可取其他的值。

綜上，圖像每一分塊可容許噪聲掩蔽因子可表示為：

(3)

2.2 水印嵌入算法

(1)水印信號的預處理。為了保證水印的安全性，在將水印W嵌入到載體圖像之前，先用密鑰k1(混沌映射的初始值)生成與水印同大小的二值混沌矩陣(由混沌序列生成)對水印信號進行異或加密；然后用密鑰k2(Arnold變換的迭代次數)將加密后的水印信號進行Arnold空間置亂，使嵌入了水印的圖像具有抗剪切攻擊的能力，并增強了水印的安全性。

(2)水印嵌入。首先對彩色圖像的每一分量進行互不重疊的8×8分塊，其次對每一分量的每一分塊進行DCT變換。嵌入水印時，由公式(3)計算第i塊的臨界噪聲掩蔽閾值k(i)，并將k(i)歸一化到區間[c,d]中。若待嵌入1位水印的一對DCT系數(關于DCT系數對的選取，可參閱文獻[4]的選取方法)為C(x1,y1)和C(x2,y2)，系數調整時，以C(x1,y1)>C(x2,y2)為例，詳細的嵌入規則如下：

Figure 1 Experimental results of the transparency圖1 透明性實驗結果

ifW(i)==0// 第i位水印

ifC(x1,y1)

C(x1,y1)?C(x2,y2) // 交換兩個系數

end

else

ifC(x1,y1)>C(x2,y2)

C(x1,y1)?C(x2,y2) // 交換兩個系數

end

end

ifC(x1,y1)>C(x2,y2)

ifC(x1,y1)-C(x2,y2)

C(x1,y1)=C(x1,y1)+k(i)/2

C(x2,y2)=C(x2,y2)-k(i)/2

end

ifC(x1,y1)-C(x2,y2)>2×k(i)

C(x1,y1)=C(x1,y1)-k(i)/2

C(x2,y2)=C(x2,y2)+k(i)/2

end

end

(3)對彩色圖像每一分量中的每一分塊調整后的系數進行DCT逆變換，得到嵌入水印的彩色圖像。

2.3 水印提取算法

水印提取是嵌入過程的逆過程，具體的提取算法如下：

(1)對嵌入水印后的彩色圖像(可能已受到攻擊)的每一分量進行互不重疊的大小為8×8的分塊，并對每一分塊進行DCT變換，根據嵌入水印的位置(x1,y1)和(x2,y2)，通過比較系數C(x1,y1)和系數C(x2,y2)的大小關系以提取水印。若C(x1,y1)>C(x2,y2)，則提取的水印信息為0，否則為1。

(2)對提取的水印進行逆Arnold變換和混沌解密，得到提取的水印圖像。

3 實驗結果與分析

3.1 透明性實驗驗證

為了驗證所提算法的性能，我們在Windows XP操作系統和Matlab 7.5環境下進行了仿真實驗。實驗中，公式(1)的β、I1和I2分別取值為0.2、80和160，公式(2)的a和b分別取值為2和6，嵌入算法步驟(2)中的c和d分別取值為10和20，嵌入水印的位置(x1,y1)和(x2,y2)分別為(5,5)和(4,4)。原始圖像為512×512的真彩色標準Lena、Baboon、Peppers和Airplane圖像，如圖1a～圖1d所示(圖1已將真彩色圖像轉換為灰度圖像)。原始水印采用64×64標識“貴州師大”的二值圖像，如圖1e所示。圖1f～圖1i是嵌入水印后的圖像，圖1j是從嵌入水印的Lena圖像的R分量提取的水印圖像。

為了定量分析算法的性能，在數字水印技術中通常采用峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)來客觀評價嵌入水印后圖像的質量。一般PSNR值越大，水印的透明性越好，但該方法未考慮人類視覺系統的掩蔽特性，不能準確評判嵌入水印后圖像的質量。結構相似度索引SSIM(Structural Similarity Index)[10]作為新的用于評價兩幅圖像相似度的客觀度量，考慮了圖像的局部統計特征，因此與PSNR相比，SSIM更符合人類視覺系統的掩蔽特性，更適合作為衡量嵌入水印后圖像質量的客觀評判。一般SSIM越接近1，說明嵌入水印后圖像的透明性越好。實驗中，同時采用PSNR和SSIM作為水印透明性的客觀評判。對于提取水印與原始水印的相似性，采用歸一化互相關NC(Normalize Correlation)[9]作為客觀評判標準。PSNR、SSIM和NC的定義如下：

(4)

(5)

(6)

嵌入水印后的圖像與原始圖像的PSNR和SSIM如表1所示。從圖1和表1的結果可以看出，嵌入水印的圖像與原始圖像從主觀視覺上看，兩者幾乎沒有差異，水印的透明性較好，很難感知水印的存在，滿足透明性的基本要求。實驗表明，相同條件下，若先將RGB的彩色圖像轉換為YUV

格式的彩色圖像，然后在YUV的每一分量中嵌入水印，則在YUV彩色空間的Y分量和V分量嵌入水印后，PSNR和SSIM都比在RGB彩色空間的R分量和B分量嵌入水印后的PSNR和SSIM低，而在U分量嵌入水印后的PSNR和SSIM比在G分量嵌入水印后的高。

3.2 魯棒性實驗驗證

為了驗證所提算法在不同彩色格式圖像中的每一分量嵌入水印后的魯棒性能和與其他算法進行性能比較，以Lena彩色圖像為例，對于本文提出的算法，c和d分別為10和20；對于文獻[4]中的算法，閾值k1和k2分別為10和20；對于文獻[8]中的算法，首先選擇haar小波對RGB彩色圖像的每一分量進行2層的提升小波變換，然后對中頻子帶進行互不重疊2×2的分塊，調整系數C(1,2)和C(2,1)的大小關系以嵌入水印，閾值k1和k2也分別為10和20。相同條件下，分別在RGB和YUV彩色空間的每一分量采用相同的算法嵌入水印，對嵌入水印后的圖像分別進行諸如3×3濾波、剪切、品質百分數為70%的JPEG壓縮，均值為0、方差為0.01的噪聲、5倍的隨機噪聲和圖像增強等攻擊，然后在每一分量提取水印并計算提取的水印與原始水印的NC值，實驗結果如表2和表3所示。從表2和表3可以看出，在不同彩色空間不同分量嵌入的水印都具有較好的魯棒性能，但在不同分量嵌入水印的魯棒性不同。本文提出的算法，對多種攻擊，在RGB彩色圖像每一分量提取水印與原始水印的NC值比在YUV彩色圖像每一分量提取水印與原始水印的NC值低。與文獻[4]和文獻[8]的算法相比，本文提出的算法性能更優。

Table 1 Experimental results of the transparency表1 透明性實驗結果

Table 2 Experimental results of the robustness表2 魯棒性實驗結果

Table 3 Comparison of the performance of different algorithms表3 不同算法的實驗性能比較

4 結束語

本文提出了一種基于離散余弦變換的彩色圖像自適應水印算法。算法選擇有意義的二值圖像作為水印信號，根據密鑰對水印圖像進行混沌加密和Arnold置亂處理，使嵌入了水印的圖像具有抗剪切攻擊的能力，同時增強了算法的安全性。對于選定的DCT系數對，采用基于關系的嵌入方法，并依據人類視覺系統的掩蔽特性對水印嵌入強度進行自適應調節。實驗表明，提出的算法具有良好的透明性及抗攻擊的能力。相同條件下，對于RGB和YUV格式的彩色圖像，在RGB彩色圖像的R和B分量嵌入水印的PSNR和SSIM比在YUV彩色圖像Y和V分量嵌入水印的PSNR和SSIM高，但提取的水印與原始水印的NC值比在YUV格式的彩色圖像提取的水印與原始水印的NC值低，并且不同分量的魯棒性能不同。對于提出的算法，在RGB彩色圖像的紅色分量嵌入水印的透明性和魯棒性較好。與文獻[4]和文獻[8]的算法相比，提出的算法具有更好的性能。

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XIONGXiang-guang,born in 1984,MS,lecturer，CCF member(E200022762M),his research interests include digital watermarking, and image processing.

王端理(1971-),女,湖南雙峰人，碩士，副教授，研究方向為數據庫理論和圖像處理。E-mail:wdl5929@163.com

WANGDuan-li,born in 1971,MS,associate professor,her research interests include database theory, and image processing.

ColorimagewatermarkingschemebasedonHVSandrelationshipinDCTdomain

XIONG Xiang-guang,WANG Duan-li

(School of Mathematics and Computer Science,Guizhou Normal University,Guizhou 550001,China)

A novel watermarking technique based on human visual system (HVS) and relationship is proposed in the discrete cosine transform (DCT) domain. Firstly, the binary watermarking image is processed by chaotic encryption and Arnold scrambling. Secondly, each component of the original color image is subdivided into blocks of size 8×8 and is performed by DCT transform. Finally, according to the brightness and texture masking features of each sub-block and the watermarking pixel values, the relationship of the selected DCT coefficients is adaptively adjusted to embed the watermarking. Experiments show that the proposed algorithm has good transparency and the ability to resist a variety of attacks and the embedded watermarking in red component is more robust against compression and additive noise et al. than the embedded watermarking in the blue or green component. Compared with similar algorithms, the proposed algorithm has better performance.

color image watermarking;discrete cosine transform;human visual system;relationship

2012-10-10;

：2012-12-30

貴州省科學技術廳、貴州師范大學聯合科技基金資助項目(黔科合J字LKS[2011]7號)

1007-130X(2014)02-0311-06

TP391.41

：A

10.3969/j.issn.1007-130X.2014.02.020

熊祥光(1984-),男,貴州織金人，碩士，講師，CCF會員(E200022762M)，研究方向為數字水印和圖像處理。E-mail:xxg0851@163.com

通信地址：550001 貴州省貴陽市貴州師范大學數學與計算機科學學院Address:School of Mathematics and Computer Science,Guizhou Normal University,Guiyang 550001,Guizhou,P.R.China