張 明,顧亞男
(中國石油大學(xué)(華東) 圖書館,山東 青島 266580)
一種基于數(shù)字版權(quán)保護的數(shù)字盲水印算法研究
張 明,顧亞男
(中國石油大學(xué)(華東) 圖書館,山東 青島 266580)
文章針對各種數(shù)字多媒體版權(quán)容易被竊取修改盜用,提出一種改進的基于SVD和DWT變換多子帶嵌入的數(shù)字盲水印算法。新算法首先對原始載體圖像進行分塊,運用SVD分解出奇異值和奇異值向量,然后運用DWT變換分成4個子帶,將置亂后的水印運用特殊算法嵌入到除了低頻子帶外的其他3個子帶中,最后直接運用閾值的方法將水印提取出來。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的DWT水印算法相比,新算法具有良好的不可見性和魯棒性,不僅能抵抗裁剪,旋轉(zhuǎn)等幾何攻擊,而且能有效抵抗噪聲、圖像灰度值變化等攻擊。
數(shù)字版權(quán);數(shù)字盲水印算法;SVD;DWT;閾值
隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)信息化時代的到來,越來越多的數(shù)字圖書圖像在傳播和存儲過程中遭到各種干擾和攻擊[1],數(shù)字水印技術(shù)作為近年來數(shù)字版權(quán)信息研究熱點之一,也日益收到關(guān)注[2]。劉濤等[3]提出了在離散小波變換(Discrete Wavelet Transform,DWT)小波分解的低頻域中,采用鄰域均值估計和量化的方法,將水印自適應(yīng)地嵌入低頻域小波系數(shù)中,但是算法魯棒性不好。Zhou[4]提出一種將水印嵌入到二級小波變換的低頻子帶中,算法不僅復(fù)雜,而且對裁剪、旋轉(zhuǎn)等幾何攻擊和圖像像素變化、直方圖均衡化等攻擊效果不好。本文結(jié)合奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)變換與DWT變換的特點提出了一種新的水印算法,該算法不需要密鑰就能直接提取出水印,并且對裁剪、旋轉(zhuǎn)等幾何攻擊,噪聲、圖像灰度值變化等攻擊表現(xiàn)出了很好的抵抗效果。
設(shè)原始載體圖像為I,水印圖像為W,運用Arnold加密后的水印圖像為首先對載體圖像進行8×8分塊處理,分成一系列的子塊In(n=1,2,…,4 096)。對每一個子塊In做SVD分解得到S和V,然后根據(jù)I'n=S·V得到新的矩陣,再做一級小波變換,得到一個新的系數(shù)矩陣包括低頻子帶水平子帶垂直子帶和對角線方向的細節(jié)子帶,然后根據(jù)公式(1)和(2)計算:

求得矩陣C(i,j)(i=1,2,3,4;j=1,2,…,12)的值,再對矩陣C(i,j)計算求平方和求得Sn,根據(jù)公式(3)和我(4)求得P值:


其中a,b,c為嵌入水印調(diào)制參數(shù),根據(jù)經(jīng)驗值設(shè)置得到a=4,b=1,c=0.318。
根據(jù)公式(5)嵌入水印:

根據(jù)新的矩陣C'(i,j)(i=1,2,3,4;j=1,2,…,12)生成新的水平、垂直、對角線方向的細節(jié)子帶,再根據(jù)初始的低頻子帶,經(jīng)過逆變換生成含有水印的載體圖像。
根據(jù)公式(1)和(2)求得矩陣C'(i,j)(i=1,2,3,4;j=1,2,…,12),根據(jù)矩陣C'(i,j)求得矩陣的和S'。設(shè)檢測到的水印信號為W',T為檢測閾值。不同閾值下歸一化相關(guān)系數(shù)(Normalized Correlation,NC)如圖1所示。

圖1 不同閾值下NC值
根據(jù)圖1可以看出,當(dāng)閾值T選擇在50~60時,算法NC值最大,所以此處可以設(shè)置閾值T=55,然后采用公式(6)來檢測或者提取水印信號的值:

根據(jù)Arnold變換具有的周期性特征,將提取出的水印信息進行周期變換,就能夠得到提取出的水印圖像信息。
峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)[5-7]是判定圖像失真程度的主要衡量標(biāo)準(zhǔn)。PSNR值越大,表示兩幅圖像相似度越高。
歸一化相關(guān)系數(shù)[5-7]通常用來評價原始水印和提取出來的水印之間的相似度。NC值越大,代表水印算法魯棒性越高[5]。
通過PSNR和NC值來評價算法的效果。通過計算,原始載體圖像和含水印載體圖像的PSNR是38.230 7,比文獻[4]的PSNR是34.324 3相比高一些。原始水印圖像和提取出的水印圖像NC=1,這說明水印提取幾乎是無損的,證明本算法具有很強的魯棒性。
分別對本文算法進行各種攻擊,實驗所得NC值如表1所示。

表1 受各種攻擊后提取水印的NC值

續(xù)表1
從表1數(shù)據(jù)看出,本文算法在裁剪、旋轉(zhuǎn)、圖像像素變化,降低對比度等攻擊下NC值明顯高于文獻[4],說明魯棒性很好。從人類視覺方面可以看出,本文算法能有效地抵抗住他們的攻擊。相比文獻[4],新算法不僅在裁剪、旋轉(zhuǎn)、圖像像素變化,降低對比度方面明顯較好,而且在抗噪聲、直方圖均衡化性能方面也較優(yōu)。
本文在總結(jié)前人關(guān)于SVD和DWT水印算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進的基于SVD和DWT數(shù)字盲水印算法。新算法首先對原始載體圖像進行分塊,運用SVD分解出奇異值和奇異值向量,然后運用DWT變換分成4個子帶,將置亂后的水印運用特殊算法嵌入到除了低頻子帶外的其他3個子帶中,最后直接運用閾值的方法將水印提取出來。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的DWT水印算法相比,新算法具有良好的不可見性和魯棒性,不僅能抵抗裁剪、旋轉(zhuǎn)等幾何攻擊,而且能有效地抵抗噪聲、圖像灰度值變化等攻擊,表現(xiàn)出了很強的魯棒性。
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Study on a blind digital watermarking algorithm based on digital copyright protection
Zhang Ming, Gu Yanan
(Library in China University of Petroleum(East China), Qingdao 266580, China)
With a wide variety of digital multimedia copyright modi fi ed theft is easy to steal, this paper puts forward an improved blind watermarking algorithm based on SVD and DWT. Firstly, using SVD decomposition to obtain singular values and singular value vector,divides the four subbands using DWT transform, then the scrambling watermark will be embedded in three sub-bands except the lowfrequency sub-band according to a special operation. Finally, using a method of threshold to extract the watermark. Experimental results show that compared with the traditional DWT watermarking algorithm, the algorithm has good invisibility and robustness, can not only resist cropping, rotating geometric attacks, but also can effectively resist attacks such as noise, image grey value change.
digital copyright; blind digital watermarking algorithm; singular value decomposition; discrete wavelet transform; threshold
張明(1989— ),男,山東濰坊人,館員,碩士;研究方向:情報信息,信息檢索。