基于通信技術的自適應數字水印算法

張友純，蔣 禮

（中國地質大學 （武漢）機械與電子信息學院，湖北 武漢430074）

0 引 言

目前，數字水印算法技術仍處于發展階段，研究人員將各個不同領域的理論與數字水印相結合，但在研究中鮮少有人將通信技術全面的融入其中［1，2］。

擴頻技術起源于通信系統，是一種信息處理技術，具有抗干擾能力強和保密性好等特點，運用在數字水印時，可以大大提高算法的魯棒性和安全性［3－6］；交織技術作為一種編碼技術，可以將相鄰比特廣泛分散到數據序列中，提高突發錯誤的容錯率。以上兩種技術運用于數字水印時，在魯棒性和安全性等方面都有著良好的性能。此外，基于人類HVS的特性可知，圖像的紋理越復雜，人類視覺對圖像輕微的變化就越不敏感［7－9］，因此，在算法中根據紋理特性來進行自適應嵌入，也可以兼顧算法的隱蔽性和魯棒性。

1 魯棒性數字水印算法設計

選擇灰度圖像作為載體圖像，二值圖像作為水印圖像，采用離散余弦變換在DCT 域中將水印嵌入到中頻系數上，嵌入前對水印進行預處理，以提高水印算法的魯棒性。具體實現過程如下：

1.1 水印圖像預處理

為了消除水印圖像在時域中的相關性，對水印圖像采用通信技術中的內容進行預處理，其中包含了擴頻技術和交織編碼。首先將水印圖像處理成大小為32＊32的二值水印，再進行重采樣，接下來生成長度為8的偽隨機碼并存放到密鑰1中，將PN 碼和重采樣后的序列進行異或，得到擴頻水印。此時，水印圖像將被擴展成大小為32＊256的矩陣進行存儲，存滿后采用交織編碼將擴頻水印進行置亂，對矩陣中的數據按列依次取出，并重新排列，即可以得到交織水印。

1.2 載體圖像分析

基于人類的HVS 特性，當載體圖像中存在復雜紋理時，可適當增大嵌入強度用來提高算法魯棒性。基于以上原理，首先將載體處理成大小為256＊256的灰度圖，之后對圖像8＊8分塊計算方差，再求所有方差均值作為閾值，最后將方差和閾值比較，根據判斷結果選擇嵌入強度，并將值存入到密鑰2中。

1.3 水印的自適應嵌入

水印的自適應嵌入作為算法的核心內容，它要解決兩個關鍵的問題。一方面，如何均衡隱蔽性和魯棒性；另一方面，在被攻擊后，如何高度還原水印信息。基于這兩個問題，嵌入步驟如下：

（1）對載體圖像進行8＊8 分塊二維離散余弦變換，N＊N矩陣二維DCT 公式如下

（2）按Zig－zag排列得到DCT 系數，則第一行第一列為直流系數，按照Z形排列，依次為低頻分量、中頻分量和高頻分量，其中選擇中頻部分存入到密鑰3中。選擇中頻系數作為嵌入部分的原因如下：DCT 系數中直流和低頻分量攜帶了較多能量，可以保證魯棒性但不能得到很好的隱蔽性；高頻系數代表著圖像的細節，可以保證隱蔽性但不能保證魯棒性；因而，中頻系數是嵌入水印的最好區域，其具有容量大、抗干擾性強的特點，可以集隱蔽性和魯棒性為一體。

（3）選擇水印信息按位自適應嵌入到DCT 中頻系數中。一次選擇8 位水印信息，其嵌入強度為存儲在密鑰2中的值，嵌入規則依照乘性自適應規則完成。

（4）結束所有信息嵌入后，將載體圖像分塊進行二維離散余弦逆變換，得到含水印的載體圖像，完成水印的嵌入過程。N＊N 矩陣二維IDCT 公式如下

1.4 水印的提取

水印的提取實際上是水印嵌入的逆過程，而為實現盲水印算法，提取過程如下：

（1）對經過傳輸的含水印圖像進行8＊8分塊DCT 變換，得到DCT 系數矩陣；

（2）從密鑰3里提取中頻系數，與步驟 （1）中得到的系數進行比較，以恢復經交織的擴頻水印；

（3）對水印進行解交織和解擴頻，其中解擴頻所用到的PN 碼從密鑰1中提取。

2 算法的性能評價

在進行算法性能評價時，使用水印圖像的峰值信噪比PSNR值和歸一化相關系數NC 值進行測試。為了全面的評價本文提出的算法，進行了以下3個方面的測試：①基于本文提出的算法，測試各種攻擊情況下算法的性能。如，噪聲攻擊、剪切攻擊等。②基于不同的傳統典型數字水印算法，使用相同的載體、水印和攻擊方法，進行對比測試。③使用不同的載體圖像進行類比測試，評價算法的普遍適用性。

2.1 基于lena的算法評價

算法中原始載體圖像為lena、水印圖像為watermark，如圖1、圖3所示。完成了水印嵌入的載體圖像如圖2 所示，嵌入水印后的載體圖像PSNR 值為99.2482，即表示出嵌入水印后載體圖像發生了細微的變化。當含水印的載體圖像進行理想傳輸時，恢復出的水印如圖4所示。

圖1 原始載體圖像

圖2 含水印的載體圖像

圖3 原始水印圖像

圖4 提取的水印圖像

以上討論的是無攻擊的理想傳輸，下面將給出對不同攻擊下算法的性能評價 （見表1）。其中，峰值信噪比PSNR 為Inf時，在MATLAB中代表無限大，且PSNR 值越大，表示算法的性能越好；歸一化相關系數NC，其值越趨近于1，代表算法的性能越優。

表1 不同攻擊情況下本文算法的性能

表1基于以256＊256的lena圖為載體圖像，以32＊32的圖作為水印圖像的數字水印算法，評估結果為：算法具有很好的隱蔽性，設計的一系列抗攻擊步驟，對噪聲攻擊、低通濾波攻擊、剪切攻擊等有很好的魯棒性。此外，算法實現了盲提取，進一步具有了可實現價值。

2.2 典型算法的對比測試

選取國際上較流行的DCT 中頻域數字水印算法，其可代表數字水印當前發展的一般水平：

（1）基 于Cox 的 思 想 提 出 的 算 法［10］（以 下 簡 稱 基 于Cox的算法）；

（2）基于交換的思想完成盲提取的一種數字水印算法［11］（以下簡稱基于交換的算法）。

對比測試不同攻擊下不同算法提取出的水印的NC 值，結果見表2。

表2 對比測試不同攻擊情況下算法的性能

分析表2可知：在與傳統的典型DCT 中頻域算法比較時，本文提出的算法具有良好的魯棒性，尤其是當引入了交織技術，在剪切攻擊和旋轉攻擊兩種幾何攻擊上，算法表現出了相當的優越性。

2.3 不同載體圖像的類比測試

選取數字圖像處理中較流行的3幅典型圖像，如圖5～圖7所示，隱蔽性測試結果如圖8～圖10所示。

對不同載體圖像采用相同攻擊進行魯棒性測試，測試結果見表3。

圖5 lena圖像

圖6 baboon圖像

分析表3可知：即算載體圖像不同，本文研究的水印算法仍具有良好的性能，包括隱蔽性和魯棒性。尤其當原始載體圖像分辨率越高，則算法可以獲得越好的魯棒性。

圖7 camera圖像

圖8 含水印的lena圖

圖9 含水印的baboon圖

綜上所述，在算法的性能評價測試中，引入的擴頻技術可以提高魯棒性，引入的交織編碼可以提高突發錯誤的容錯率，有效的抵抗剪切攻擊，引入的紋理分析自適應嵌入技術可以加大嵌入強度，同時提高隱蔽性和魯棒性。這些技術都使得設計的算法實用性強且安全性高。

圖10 含水印的camera圖

表3 不同載體圖像的魯棒性測試 （NC值）

3 結束語

針對信息安全中數字水印技術的研究，設計了一種DCT 域中基于通信技術的自適應魯棒性數字水印算法。選擇合適圖像分別作為載體和水印，采用二維數字離散余弦變換將水印嵌入在中頻系數中，并運用密鑰實現了盲提取。其中分析載體時，運用紋理掩蔽性技術將水印進行自適應嵌入，分析水印時，采用偽隨機碼對水印進行擴頻，采用交織編碼技術進行置亂。對算法進行攻擊測試結果表明，在保證不降低圖像質量的同時算法具有較強的魯棒性和安全性；但設計的算法中，仍然不能抵抗大角度的旋轉攻擊，為了使算法更好的運用在網絡安全中，抵抗幾何攻擊將是以后繼續深入研究的方向。

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