基于差分進(jìn)化的小波域彩色圖像盲水印算法*

吳萬(wàn)旭，牛鈺瑩，劉甜甜，趙全超

(1.曲阜師范大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 日照 276826;2.曲阜師范大學(xué) 傳媒學(xué)院，山東 日照 276826)

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基于差分進(jìn)化的小波域彩色圖像盲水印算法*

吳萬(wàn)旭1，牛鈺瑩2，劉甜甜1，趙全超1

(1.曲阜師范大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 日照 276826;2.曲阜師范大學(xué) 傳媒學(xué)院，山東 日照 276826)

摘要：針對(duì)因嵌入水印而造成圖像視覺(jué)損失的問(wèn)題，提出了一種基于差分進(jìn)化的DWT-SVD數(shù)字水印盲檢測(cè)算法。首先對(duì)水印圖像進(jìn)行置亂加密處理，其次對(duì)需要嵌入水印的圖像進(jìn)行離散小波變換，得到其低頻、中頻、次高頻、高頻四個(gè)子代，再次將置亂后的水印按照一定的方法嵌入到載體圖像對(duì)應(yīng)的奇異值矩陣S中，完成水印嵌入。最后，利用差分進(jìn)化算法修改奇異值分解中的酉陣U和V，以彌補(bǔ)因添加水印造成的視覺(jué)損失。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在保證水印魯棒性情況下，使嵌入水印后的圖像質(zhì)量得到了有效提高。此外該算法在水印提取階段不需要載體圖像的參與，實(shí)現(xiàn)了水印的盲檢測(cè)。

關(guān)鍵詞：差分進(jìn)化算法；離散小波變換；奇異值分解；Arnold置亂；盲檢測(cè)

0引言

在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)向高速、多媒體、寬帶等方向發(fā)展的基礎(chǔ)上，多媒體資源可以無(wú)損地進(jìn)行任意復(fù)制和傳播，這在為大家?guī)?lái)便利的同時(shí)，也給消費(fèi)者和版權(quán)所有者造成損失。數(shù)字水印技術(shù)[1]是當(dāng)下已經(jīng)進(jìn)入實(shí)用階段可以有效減少這種損失的方法之一。目前，通過(guò)離散小波變換[2]實(shí)現(xiàn)在小波域的數(shù)字圖像水印技術(shù)[3]越來(lái)越受到人們的關(guān)注，這種水印算法在對(duì)抗一般的信號(hào)處理和幾何攻擊時(shí)表現(xiàn)出良好的魯棒性。但是水印的魯棒性和不可見性是一對(duì)矛盾體，一般而言，水印的魯棒性加強(qiáng)，不可見性就會(huì)隨之降低，從而就會(huì)造成圖像在視覺(jué)上的失真。

本文針對(duì)這一問(wèn)題提出一種數(shù)字水印算法，首先將二值水印進(jìn)行Arnold置亂，對(duì)水印信息進(jìn)行初步加密，然后把原始圖像變換到小波域，再次對(duì)變換后圖像的低頻子代進(jìn)行奇異值分解，最后選擇合適的量化策略將水印圖像嵌入到原始圖像的S矩陣中，以實(shí)現(xiàn)水印信息的盲檢測(cè)。經(jīng)過(guò)以上步驟，確保含水印圖像具有較強(qiáng)的魯棒性，但因S矩陣表示圖像的內(nèi)在特性，不可見性降低。針對(duì)此問(wèn)題，采用差分進(jìn)化算法修改U矩陣和V矩陣，減少嵌入水印前后的載體圖像發(fā)生的變化，水印算法的不可見性明顯提高。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，該算法在實(shí)現(xiàn)盲檢測(cè)的基礎(chǔ)上，對(duì)一般的信號(hào)處理操作及幾何攻擊具有良好的魯棒性，并保證了水印具有較高的不可感知性。

1理論基礎(chǔ)

1.1Arnold變換

置亂技術(shù)是圖像加密的一種方式，其主要目的是擾亂圖像中原有像素點(diǎn)的位置，使其變成一幅人眼無(wú)法識(shí)別的圖像。目前，已經(jīng)出現(xiàn)的置亂技術(shù)有很多，其中主要有幻方變換[4]、Arnold變換[5]、K-L變換[6]等。

本文選用Arnold變換(也稱為貓臉變換)來(lái)置亂水印，其具體操作如下：

(1)

1.2奇異值分解

基于奇異值分解[7]的數(shù)字水印算法是目前比較常用的一種嵌入數(shù)字水印的方式，其具體操作為：

設(shè)用I∈Rm×n來(lái)表示一幅數(shù)字圖像，其中R代表整個(gè)實(shí)數(shù)域，m×n表示組成圖像的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。那么對(duì)于任意一個(gè)m×n階矩陣I，存在兩個(gè)正交陣U和V，分別為m階和n階，使得，

I=USVT，

S=diag(σ1,σ2,…,σr),σi>0(i=1,2,…,r)

(2)

式中，S是一個(gè)m×n階的對(duì)角陣，其對(duì)角線上的元素滿足：

σ1≥σ2≥σ3>…≥σr≥σr+1=…,σm=0

(3)

式中，r表示矩陣I的秩，它是線性代數(shù)中矩陣的一個(gè)重要概念，可由對(duì)角陣S中非零奇異值的個(gè)數(shù)確定。σi稱為矩陣I的奇異值，由于奇異值分解的特殊性，其大小按照一定的順序排列，式USVT就是矩陣I的奇異值分解公式。

1.3差分進(jìn)化算法

差分進(jìn)化算法DEA( Differential Evolution Algorithm)[8]是由Rainer Storn和Keneth Price于1997年提出的一種遺傳算法，其本身具有原理簡(jiǎn)單，受控參數(shù)少，魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)。

DEA包括以下三個(gè)基本操作：

1.3.1變異操作

(4)

式中，i≠r1 ≠r2 ≠r3。i、r1、r2、r3互不相同，因此種群規(guī)模NP≥4。設(shè)種群個(gè)體的基因維數(shù)是L×C，在變異操作中，我們要對(duì)得到的變異基因矩陣進(jìn)行邊界界定。第t代的種群可表示為

l=1,2,…,L;c=1,2,…,C，

l=1,2,…,L;c=1,2,…,C}

1.3.2交叉操作

1.3.3選擇操作

(6)

2數(shù)字水印算法描述

2.1水印嵌入算法

根據(jù)文獻(xiàn)[9]中對(duì)人眼視覺(jué)特性的描述可知，人眼對(duì)高頻區(qū)內(nèi)容的敏感性比低頻區(qū)要低。因此我們選取原始RGB圖像A的B通道嵌入水印，把原始圖像的B通道取出來(lái)，設(shè)為矩陣I。具體嵌入水印算法如下：

(1)對(duì)需要嵌入的水印圖像進(jìn)行某一確定次數(shù)的貓臉變換，變換后的水印圖像記為W=(wij)。

(2)對(duì)載體矩陣I進(jìn)行二維離散小波變換得到其低頻，中頻，次高頻，高頻分量，選取其低頻逼近子圖ILL1并對(duì)ILL1進(jìn)行水印嵌入。

(7)

(6)量化。考慮到需要嵌入水印圖像為二值圖像，本算法采用一種比較簡(jiǎn)單的量化策略：

(8)

①生成差分進(jìn)化的初代矩陣，使其取值范圍限定在±T。

(9)

2.2水印提取算法

(10)

(5)提取水印值。具體算法如下：

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本實(shí)驗(yàn)在Matlab2013a環(huán)境下進(jìn)行仿真驗(yàn)證，以1 024×1 024的彩色圖像Lena作為需要嵌入水印的原始圖像如圖1所示。用64×64的帶有“曲阜師大”字樣的二值圖像作為需要嵌入的水印圖像，嵌入水印后的圖像如圖2所示，經(jīng)過(guò)Arnold變換置亂后的水印圖像如圖4所示。

圖1　原始圖像

圖2　嵌入水印后的圖像

圖3　水印圖像

圖4　置亂后的水印圖像

為了檢測(cè)算法是否在保證水印魯棒性的同時(shí)有效地提高水印的不可見性，我們對(duì)含水印的圖像分別進(jìn)行5種不同類別的攻擊。如圖5～圖16所示。

圖5　無(wú)攻擊時(shí)含水印圖像

圖6　無(wú)攻擊時(shí)提取的水印

圖7　JPEG壓縮(70%)

圖8　壓縮(70%)后提取的水印

圖9　銳化處理后的圖像

圖10　銳化后提取的水印

圖11　加椒鹽噪聲的圖像

圖12　加椒鹽噪聲后的水印

圖13　剪切處理后的圖像

圖14　剪切后提取的水印

圖15　濾波處理后的圖像

圖16　濾波后提取的水印

由于本算法只使用了RGB圖像的B通道矩陣進(jìn)行水印嵌入，所以我們使用灰度圖像的水印評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，只對(duì)含有水印信息的B通道進(jìn)行水印評(píng)估。

3.1峰值信噪比

峰值信噪比(Peak signal noise ratio，PSNR)[10]作為嵌入水印后的圖像客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，主要用于評(píng)價(jià)水印的透明度，它通過(guò)簡(jiǎn)單的均方差MSE進(jìn)行定義，具體計(jì)算公式可表示如下：

(11)

(12)

3.2歸一化相關(guān)系數(shù)NC

另一種常見的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)是歸一化相關(guān)系數(shù)NC[11]，它求的是原始水印和提取水印之間的相似度，主要用于評(píng)價(jià)水印的魯棒性，其具體計(jì)算公式如下：

(13)

本文采用圖像客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)PSNR值、NC值來(lái)分別分析水印算法的不可見性和魯棒性。從表1中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，在不同攻擊方式下本文算法得到的NC值與文獻(xiàn)[9]相差不大，均在0.96以上，說(shuō)明本文算法擁有相對(duì)較強(qiáng)的魯棒性。

表1　各種攻擊方式下的NC值

從表2中可以看出，在各種攻擊方式下本文算法的PSNR值較之文獻(xiàn)[9]均有不同幅度的增加，表明水印的不可見性明顯提高。其中文獻(xiàn)[9]提出的是一種嵌入時(shí)基于歐幾里得范數(shù)算法。將水印圖像嵌入到經(jīng)小波變換和奇異值分解后的S矩陣中，可以保證含水印圖像具有較強(qiáng)的魯棒性，但不可見性會(huì)降低。而應(yīng)用差分進(jìn)化算法，可以在保證魯棒性的基礎(chǔ)上，提高不可見性，達(dá)到了協(xié)調(diào)水印的魯棒性和不可見性的目的。

表2　各種攻擊方式下的PSNR值

4結(jié)語(yǔ)

本文提出一種基于差分進(jìn)化的變換域水印嵌入算法，并采用量化方式實(shí)現(xiàn)水印提取的盲檢測(cè)。為了在保證魯棒性的基礎(chǔ)上，提高不可見性，采用差分進(jìn)化算法修改U矩陣和V矩陣，以減少載體圖像在嵌入水印前后發(fā)生的變化，提高水印的不可見性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，相較于其他算法，本文算法的不可見性明顯提高，并且實(shí)施起來(lái)方便可行，計(jì)算簡(jiǎn)單，是一種比較有效的水印算法。目前，大部分水印算法都是選取二值圖像作為嵌入的水印，含有的信息較少，所以，彩色水印是未來(lái)水印算法的一個(gè)研究方向。

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Blind Watermarking Algorithm for Color Images in Wavelet Domain based on Differential Evolution

WU Wan-xu1, NIU Yu-ying2, LIU Tian-tian1, ZHAO Quan-chao1

(1.School of Information Science and Engineering；2.School of Communication, Qufu Normal University,Rizhao Shandong 276826,China)

Abstract：Aiming at the problem of visual loss caused by watermark embedding, a DWT-SVD digital watermarking blind detection algorithm based on differential evolution is proposed. Firstly, Arnold scrambling pretreatment is done on watermark image, and the host image decomposed by DWT,thus generating+ four different bands sub-maps, including the low frequency, intermediate frequency, sub-high frequency and high frequency. Then, the watermark image is embedded in S matrix after decomposition by singular value in the watermark of each block. Finally, a differential evolution algorithm is applied to modifying the U and V matrix, thus to remedy the visual loss caused by embedding in S matrix. Experimental results show that this algorithm could effectively improve image quality after watermarking being embadded while maintaining the robustness. In addition,no carrier image is needed in watermarking extraction stage, this indicates that the proposed algorithm could achieve blind detection of watermarking.

Key words：differential evolution algorithm; discrete wavelet transform; singular value decomposition; Arnold scrambling; blind detection algorithm

doi:10.3969/j.issn.1002-0802.2016.04.020

*收稿日期：2015-12-26；修回日期：2016-03-01Received date:2015-12-26；Revised date：2016-03-01

基金項(xiàng)目：教育部人文社科項(xiàng)目(No.11YJCZH021)；山東省精品課程建設(shè)立項(xiàng)(No.2011BK163)；國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新課題(No.201410446028)；曲阜師范大學(xué)在線公開課建設(shè)項(xiàng)目(No.OOCP2014005)

Foundation Item:Humanities and Social Sciences Project of China Ministry of Education(No.11YJCZH021);Excellent Course Developing Project of Shandong Province(No.2011BK163);National University Student Innovation Program(No.201410446028);Online Open Courses Construction Project of Qufu Normal University(No.OOCP201405)

中圖分類號(hào)：TP309

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-0802(2016)04-0486-06

作者簡(jiǎn)介：

吳萬(wàn)旭(1993—)，男,學(xué)士，主要研究方向?yàn)閿?shù)字水印和版權(quán)保護(hù)；

牛鈺瑩(1991—)，女，碩士，主要研究方向?yàn)閿?shù)字水印和信息安全；

劉甜甜(1994—)，女，學(xué)士，主要研究方向?yàn)閿?shù)字水印和版權(quán)保護(hù)；

趙全超(1993—)，男，學(xué)士，主要研究方向?yàn)閿?shù)字水印和 版權(quán)保護(hù)。