線性空間隱藏模型下圖像無損水印的仿真實驗分析

摘 要： 旨在分析線性空間隱藏模型下圖像無損水印的仿真實驗，提出線性空間隱藏模型下無損水印算法提出。通過將原始圖像載體劃分為圖像塊序列，結(jié)合整數(shù)小波變換，獲取待嵌水印子帶。在0/1水印序列下，結(jié)合線性空間隱藏模型，在圖像小波域中嵌入水印，不僅提高了水印的魯棒性，同時也提高了水印的不可見性。結(jié)合簡單逆向平移的過程，對原始圖像進行恢復(fù)。對于線性空間隱藏模型，不僅實驗了水印的獨立性，同時基于無損水印領(lǐng)域，也提高了水印的魯棒性，并降低誤檢率，實現(xiàn)原始圖像的無損恢復(fù)。線性空間隱藏模型下圖像無損水印的仿真實驗結(jié)果表明，算法的應(yīng)用不僅可以避免有損壓縮，同時也有較好的不可見性和安全性。

關(guān)鍵詞： 線性空間隱藏模型； 圖像無損水印； 仿真實驗； 魯棒水印嵌入算法

中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）24?0016?03

Analysis on simulation experiment of image lossless watermark in

linear space hidden model

RAO Junhui1， WU Xiaoyun2， LI Qiong1

（1. School of Electronics and Communication Engineering， Yulin Normal University， Yulin 537000， China；

2. School of Information Science， Guangdong University of Finance Economics， Guangzhou 510320， China）

Abstract： The simulation experiment of the image lossless watermark in linear space hidden model is analyzed and the lossless watermark algorithm in the model is proposed in this paper. The original image carrier is divided into a sequence of image blocks， and the embedding watermark sub?band is acquired in combination with integer wavelet transform. In the watermark sequence of 0/1， the watermark is embedded in the wavelet domain of the image based on the linear space hidden model， which can improve the robustness and invisibility of the watermark. The watermark is extracted by judging the odevity only， and the original image is recovered in terms of the simple reverse translation process. It is pointed out that the linear space hidden model can realize the watermark independence， improve the watermark robustness in the field of lossless watermark， and reduce the 1 alarming rate. The lossless recovery of the original image was realized. The simulation experiment results of the image lossless watermark in linear space hiding model show that the algorithm can avoid the lossless compression， and has good invisibility and security.

Keywords： linear space hidden model； image lossless watermark； simulation experiment； robust watermark embedding algorithm

21世紀的今天，數(shù)字水印作為數(shù)字產(chǎn)品的重要保護方法之一，可以實現(xiàn)水印化前后圖像失真的保護。而水印信息一旦處于隱藏狀態(tài)，就能保證原始載體數(shù)據(jù)的無損恢復(fù)，并使得載體數(shù)據(jù)處于永久失真的狀態(tài)。數(shù)字水印在軍事、醫(yī)療方面的應(yīng)用，一旦存在不可感知的失真現(xiàn)象，將會帶來無法預(yù)知的后果[1]。可逆性的水印技術(shù)主要結(jié)合傳統(tǒng)水印技術(shù)的特點，實現(xiàn)了無損恢復(fù)原始載體，其在生活、生產(chǎn)中有著廣泛的應(yīng)用。本文對線性空間隱藏模型下的圖像進行無損水印仿真實驗，提出可逆圖像水印算法，在整數(shù)小波變換技術(shù)的應(yīng)用下，結(jié)合擴頻技術(shù)，提高了水印的魯棒性。

1 圖像無損水印算法

一般而言，可逆水印算法的應(yīng)用主要是對[M]×[M]灰度圖像載體[D]進行劃分，將其對[nc]個[m]×[m]圖像塊進行劃分，在控制像素的作用下，對圖像進行有效分類和應(yīng)用，結(jié)合不同類型的圖像塊，實現(xiàn)線性空間模型的有效結(jié)合[2]。水印的生成過程，主要是做好用戶信息和擁有者的一種信息整合，生成二進制水印序列，用[W1]表示，并借助于密鑰[k1]生成二進制混沌序列，用[L]表示。水印擴頻的生成過程，如下：

[Wij=0，Wi=01，Wi=1]

式中：[0]<[j]≤[t-1]；[0]<[i]≤[nc-1]。

1.1 線性空間隱藏模型

對于線性空間隱藏模型的應(yīng)用，往往實現(xiàn)多個水印的信息，并嵌入圖像載體中，實現(xiàn)更好的可逆水印魯棒性，并做好水印圖像塊的有效綁定，在圖像塊中獨立的嵌入。采用線性空間隱藏模型，逐步實現(xiàn)水印信息的嵌入，結(jié)合灰度圖像塊，選擇圖像塊[bi]，結(jié)合整數(shù)小波變換的過程，取出系數(shù)進而形成系數(shù)向量[3]。正交向量用X表示，其中[X]=[x0，x1，…，xt-1]，在優(yōu)化模型的應(yīng)用中，生成水印[Wi]，其中[Wi]=[Wi0，Wi1，…，Wi（t-1）]，進而得到向量[Gi′]。

[Gi′=Gi+β0x0+β1x1+…+βt-1xt-1]

求解過程中應(yīng)用以下模型：

[prjx0Gi′ki%2=Wi0prjx1Gi′ki%2=Wi1 ?prjxt-1Gi′ki%2=Wi（t-1）βi=nki]

其中n的范圍在0～1之間，水印嵌入之后，將圖像數(shù)據(jù)載體的影響逐漸減少。這種模型的應(yīng)用，往往是對適當(dāng)?shù)南蛄繀?shù)進行尋找，并基于約束條件，盡可能使得目標函數(shù)處于較小的值。結(jié)合線性空間使平行量產(chǎn)生位移[4]。

1.2 魯棒水印嵌入算法

在魯棒水印嵌入算法的應(yīng)用過程中，水印的取值為0時，圖像塊不需要進行處理；一旦水印的值為1時，嵌入水印并執(zhí)行一系列操作。

對圖像塊的類型進行判斷，當(dāng)圖像為a類型，溢出問題可以直接忽略，結(jié)合線性空間隱藏模型和魯棒可逆水印算法，在圖像塊中嵌入強度值[5]。一旦圖像塊和b類型相符合，圖像塊的像素將大于（255-[βm]），結(jié)合線性空間隱藏模型，避免溢出問題的產(chǎn)生。c類型圖像塊像素值和[βm]相比較，明顯較小。d類型圖像塊，始終都會產(chǎn)生溢出現(xiàn)象。

2 線性空間隱藏模型下圖像無損水印算法分析

以嵌入水印值為1的圖像塊為例，假設(shè)攻擊者在對圖像塊像素攻擊的過程中，主要是修改圖像塊的一種小波系數(shù)，其概率用p表示，系數(shù)的個數(shù)用t表示，匹配信息化為非匹配信息的概率，為0.5p。結(jié)合二項分布[bt，p2]可以得到圖像塊擦除的概率為：

[bi；t，p2=itp2i1-p2t-i]

當(dāng)i>[t2]時，圖像塊的一種水印信息被成功攻擊的概率為：

[Pw=Bi；t，p2=i=t2titp2i1-p2t-i]

當(dāng)p=1時，是一種隨機供給的模式。在算法誤檢率的分析過程中，主要是結(jié)合隨機選取的形式，對n位匹配信息進行檢測，誤檢概率用[2-n]表示。算法的不可見性表達中，主要是結(jié)合算法的魯棒性進行檢測，盡可能將圖像的其他修改降低[6]。

3 線性空間隱藏模型下圖像無損水印的仿真實驗

仿真實驗結(jié)合512×512像素的標準灰度圖像進行評價，并選擇20幅大小為8×8像素的圖像塊，結(jié)合隨機二進制的序列形式，做好仿真實驗的分析。魯棒性的分析過程，結(jié)合高斯噪聲和壓縮質(zhì)量因子的影響實現(xiàn)量度的過程。而不可見性的分析過程，結(jié)合峰值信噪聲比的主要形式，對水印圖像的視覺質(zhì)量進行評估[7]。

關(guān)于算法不可見性的評估過程，主要是選擇小波中的一種頻系數(shù)塊，隨機的抽取不同的小波系數(shù)，在實驗過程中，對待嵌入的一種小波頻系數(shù)進行提取，控制水印圖像的視覺質(zhì)量，就要確保原始圖像載體的有效恢復(fù)。嵌入強度和PSNR之間的關(guān)系，如圖1所示。

圖1 嵌入強度和PSNR之間的關(guān)系

嵌入強度和PSNR之間魯棒性的關(guān)系，如圖2所示。

結(jié)合測試圖像，圖像視覺效果的恢復(fù)過程在嵌入強度處于不斷增加的狀態(tài)，水印的圖像視覺質(zhì)量將會不斷變差，尤其當(dāng)嵌入強度值為14時，幾乎處于最差的狀態(tài)。在嵌入強度和PSNR之間魯棒性的關(guān)系分析中，由于壓縮質(zhì)量因子的影響，一旦壓縮圖像處于一種不斷減弱的狀態(tài)，將會有較高的位出錯率。

圖2 嵌入強度和PSNR之間魯棒性的關(guān)系

4 結(jié) 語

線性空間隱藏模型中可逆圖像水印算法的魯棒性在認證過程中，結(jié)合線性空間的隱藏模型，可以提高水印的魯棒性，并體現(xiàn)水印之間的獨立性。總之，線性空間隱藏模型下圖像無損水印的仿真實驗結(jié)果表明，該算法的應(yīng)用不僅可以避免有損壓縮，同時也有較好的不可見性和安全性。

參考文獻

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