人類視覺特性的數字水印新方案

王瑋， 石勝輝

(1. 重慶郵電大學 移通學院， 重慶 401520;2. 重慶理工大學 光電信息學院， 重慶 400054)

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人類視覺特性的數字水印新方案

王瑋1， 石勝輝2

(1. 重慶郵電大學 移通學院， 重慶 401520;2. 重慶理工大學 光電信息學院， 重慶 400054)

摘要：通過分析人類視覺特性，設計一種基于人類視覺特性、圖像亮度特征及圖像紋理特征的水印嵌入新方案.文中方案充分利用人類視覺特性，將水印信息嵌入到圖像亮度較大和紋理復雜的區域.測試結果表明：文中方案具有較高的透明性和較強的魯棒性.

關鍵詞：人類視覺系統； 韋伯-費赫涅爾系數； 亮度特征； 紋理特征

一般認為數字圖像水印技術應具有安全性、透明性(不可見性)、魯棒性.透明性和魯棒性實際上構成了一對基本矛盾，增大水印的嵌入強度可增強魯棒性，但大強度的嵌入水印信息，則可能降低被保護載體圖像的透明性，使其使用價值大打折扣；如果為了保持良好的透明性,降低水印嵌入量或在圖像的高頻部分嵌入水印等，但又會減弱水印的魯棒性[1-4].馮祥斌等[5]將P-Fibonacci加密算法用到數字圖像水印技術當中，提高了水印信息的嵌入量，增強了水印信息的魯棒性，但基于P-Fibonacci加密算法的數字水印具有算法復雜、運算量大及在具體應用中實效性差的特點.因此，在數字圖像水印技術中，人們往往借助于人類視覺特性解決這對矛盾.本文提出人類視覺特性的數字水印新方案.

1人類視覺特性

1.1亮度掩蔽特性

圖1　人眼亮度感覺特性Fig.1　Brightness sensory properties of the HVS

研究發現，人眼在觀察事物時所獲得的亮度感覺與背景亮度有較大關系，且人眼察覺亮度變化的能力有限.人眼亮度感覺特性，如圖1所示.由圖1可知：保持P1的亮度不變，讓P2的亮度從B緩慢遞增至B+ΔBmin，直到眼睛剛剛覺察到兩者的亮度有差別為止.此時，可認為在亮度B下的亮度感覺差了一級.用這種方法，可以求出在其他亮度下的主觀亮度感覺級數.以上實驗說明了以下2點.

1) 只有兩者亮度差達到ΔBmin(可見度閾值)時，人眼才能感覺P1和P2兩個畫面亮度差別.由于ΔBmin不是無限小量，所以人眼察覺亮度變化的能力是有限的.

2) 可察覺的最小亮度差ΔBmin因背景亮度B不同而不同.但在一個均勻亮度背景下，ΔBmin/B是相同的，并等于一個常數ξ.ξ=ΔBmin/B稱為相對對比靈敏度閾或韋伯-費赫涅爾系數.隨著環境的不同，ξ的值通常在0.005～0.020范圍內變化. 當背景亮度很高時，ξ的值可增大至0.050[6].

人眼對不同亮度具有不同的敏感性，在平均亮度低的區域，亮度的少量變化就容易被人眼覺察，而在平均亮度大的區域，人眼對亮度誤差敏感度低[7].人眼的這種特性叫著亮度掩蔽特性，該特性為水印的嵌入提供了前提，只要嵌入水印之后圖像的亮度改變在ΔBmin內，那么就不可能被人眼察覺.

1.2紋理掩蔽特性

研究表明：在圖像平滑區域，少許的圖像信息改變就能被人眼察覺，而在紋理復雜的區域，即便加入較多的干擾噪聲，也不容易被感知，這種特性稱為紋理掩蔽效應.該特性促使人們將更多的水印信息嵌入到載體圖像紋理更復雜的區域.

2嵌入強度的確定

2.1亮度因子的確定

亮度因子是指根據人眼的亮度感覺特性和載體圖像、水印圖像本身的亮度信息而確定的在載體圖像中嵌入水印的強度系數.亮度因子可根據韋伯-費赫涅爾系數確定，即

(1)

在背景亮度B確定的情況下，ξ為確定值，ΔBmin為人眼可察覺的最小亮度差,也即是嵌入水印后允許圖像亮度變化的最大值.由于水印信息ΔBmin是載體圖像本身的亮度值B的函數，而實際嵌入載體圖像中的是一定強度的水印圖像，所以需要將ΔBmin轉變為水印圖像的亮度值的函數.

設水印的亮度為B′，那么ΔBmin=Bξ=B′ξ′.由此可得ξ′=Bξ/B.′其中:ξ′為嵌入水印的亮度因子，它由載體圖像和水印圖像的亮度共同決定.由于ξ通常在0.005～0.020范圍內變化，結合多次實驗，亮度因子可根據原始圖像的亮度分級設為

(2)

在已知載體圖像亮度B，水印圖像亮度B′情況下，就可以容易得出嵌入水印的亮度因子ξ′.

圖2　經2層小波分解結構圖Fig.2　Two stages wavelet transform

2.2紋理因子的確定

經2層小波分解結構圖，如圖2所示.紋理因子是指根據紋理掩蔽特性而確定的在原始圖像中嵌入水印的強度系數.為了表征一幅圖像中紋理特征的強弱，在參考文獻[8-9]的基礎上，借助圖像小波變換后高頻能量與低頻能量的比值ξ″表示,即ξ″=(eHL1+eHH1+eLH1)/eLL2.其中：en為第個n頻帶的能量.

3水印嵌入與檢測

首先,計算圖像的亮度因子ξ′，根據亮度嵌入一定強度的水印，其嵌入算法為

(3)

式(3)中:B為載體圖像的亮度;Bw為水印圖像的亮度;B′為嵌入水印之后的載體圖像亮度.由于采用的是線性小波變換，所以有

(4)

式(4)中:DWT[·]為小波變換；I為載體圖像的小波系數；W為水印經小波變換之后的系數；I′為嵌入水印后的小波系數.

根據第一步嵌入水印之后的圖像I′確定紋理強度因子ξ″，并以此為依據，再次嵌入水印，其嵌入算法表達式為

(5)

將式(4)代入式(5)有

(6)

式(6)中:I″為經過兩次嵌入水印之后的圖像小波系數;α為整個過程中水印嵌入強度，令α=ξ′+ξ″.

水印嵌入有以下5個步驟：1) 將載體圖像分成與水印圖像等大的圖像塊；2) 對載體圖像塊及水印信息做兩層小波分解，記為I和W；3) 根據小波變換后的系數I，確定紋理強度因子ξ″；4) 將水印圖像嵌入到各塊載體圖像中的對應位置；5) 將結果做逆變換，得到含水印圖像.

根據式(6)，容易得到水印的檢測(提取)公式，即

(7)

式(7)中:I″，I分別為可疑圖像和原始未嵌入水印圖像經兩層小波變換后的系數

表1　算法透明性評估

4實驗分析

采用的宿主圖像為數字圖像處理領域常用測試圖Lena,Babara,Peper等灰度圖像，其大小為512px×512px，水印圖像為自做的128px×128px的“移通學院”灰度圖像.

4.1算法透明性評估

峰值信噪比(RSN)描述了算法的透明性性，峰值信噪比越大，透明性越高.通常RSN≥30dB時，視覺上就感受不到嵌入水印前后的差異.文中算法的透明性評估，如表1所示.由表1可知：人眼無法察覺含水印圖像與原載體圖像的差別，表明該水印嵌入算法具有很好的主觀透明性；不同測試圖中的RSN都較大，說明采用文中算法嵌入水印對載體圖像扭曲較輕.

4.2算法魯棒性評估

圖像處理領域通常用檢測出的水印與初始水印的相似度衡量水印算法的抗攻擊能力(即魯棒性)，相似度越高，水印系統魯棒性越高.采用歸一化相關系數(NC)表示相似度.

壓縮攻擊亦是數字水印領域中一種常見攻擊方式，為了檢測算法的抗壓縮攻擊，分別對含水印圖像實行不同程度的壓縮攻擊，并與文獻[10]算法對比，如表2所示.由表2可知：即使將含水印圖像壓縮到30%，也能夠較好地重構水印，重構水印與原始水印的相似度為0.906 8；與文獻[10]方法對比可知，文中算法的抗攻擊能力明顯優于文獻[10]方法，這說明算法具有較強的抗JPEG壓縮的能力.

表2　抗壓縮攻擊對比

為檢驗算法的抗噪聲污染能力，分別向含水印圖像中加入不同強度的椒鹽噪聲和高斯噪聲，其檢測結果，如表3所示.由表3可知：在含水印圖像中， 即使加入強度為0.05的椒鹽噪聲， 也能檢測到較好的水印信息，其NC值可大于0.7；同時，文中算法對高斯白噪聲也有較好的抵抗能力；與文獻[10]比較，文中討論的算法在抗攻擊方面具有明顯的優勢.

表3　椒鹽噪聲與高斯噪聲污染

續表

5結束語

通過分析人類視覺特性，設計一種新的數字水印方案，該方案充分利用載體圖像的亮度、載體圖像的紋理、水印圖像的亮度及人眼的視覺特性等，算法簡單，效果良好.實驗表明：該方案具有較好的透明性和魯棒性，具有一定的應用價值.

參考文獻：

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[6]盧官明,宋昉.數字電視原理[M].北京:機械工業出版社,2009：1.

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[10]武風波,汪峰.基于HVS的小波變換數字圖像水印算法[J].應用光學,2014,35(2):254-259.

(責任編輯： 陳志賢 英文審校： 吳逢鐵)

New Watermark Scheme Based on Human Visual System Characteristics

WANG Wei1， SHI Shenghui2

(1. College of Mobile Telecommunications, Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 401520, China；2. College of Optical and Electronic information, Chongqing University of Technology， Chongqing 400054, China)

Abstract：Analysis of the human visual system (HVS) characteristics, a new scheme which based on the human visual system characteristics, image brightness and texture features have been designed . The scheme makes use of HVS, embed the watermark into the brightest area and the intricate texture area. After testing, the scheme has a higher transparency and stronger robustness.

Keywords：human visual system； Weber-Fechner ratio； bright features ； texture features

中圖分類號：TN 911.73

文獻標志碼：A

基金項目：廣西自然科學基金資助項目(2015GXNSFAA139293)； 廣西教育廳科研基金資助項目(YB2014214)； 重慶理工大學青年科研星火支持計劃資助項目(2015XH05)

通信作者：王瑋(1979-)，男，講師，博士研究生，主要從事圖像處理、嵌入式系統設計的研究.E-mail:2560664054@qq.com.

收稿日期：2016-03-18

doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2016.03.0304

文章編號：1000-5013(2016)03-0304-04