基于Turbo碼的DCT域直流分量圖像水印算法

韓哲鑫

摘 要 該文提出了一種基于Turbo碼的DCT變換域直流分量圖像水印算法。首先對原始水印信息進行偽隨機置亂，接著對置亂的水印進行Turbo編碼并進行BPSK調制，生成待嵌入的水印信息。在充分考慮人眼視覺特性的基礎上，分別采用兩種方式將水印嵌入到DCT變換系數的DC分量中，并進行性能比較。文中對算法在多種常見的攻擊如JPEG壓縮、噪聲、剪切、濾波下進行了仿真。實驗結果表明，利用該算法實現的水印具有良好的不可見性和魯棒性。特別是非自適應加性嵌入方式對JPEG壓縮攻擊具有很強的魯棒性。

關鍵詞 Turbo碼 DC分量 偽隨機 DCT變換

中圖分類號：TN911 文獻標識碼：A

0引言

數字水印要解決的兩個主要問題就是水印的不可感知和魯棒性。考慮到圖像水印系統和通信系統的模式很相似，人們將糾錯編碼用于數字水印中來提高性能，取得了很好的效果。本文將具有接近Shannon理論誤碼極限的糾錯性能的Turbo編碼應用到水印生成來提高其性能。本文提出了一種基于DC分量和Turbo碼相結合的信息隱藏方案，仿真結果表明該水印算法對JPEG壓縮、剪切、濾波等攻擊具有良好的魯棒性和不可感知性。

1水印生成、嵌入和提取

1.1水印生成

水印在密鑰Key1的控制下利用偽隨機序列先進行偽隨機置亂，再在密鑰Key2的控制下進行Turbo編碼，得到經過BPSK調制的二值序列w，w∈{-1，1}，w即為待嵌入的水印信息。假設原始水印轉化為一維序列后的長度為N，Turbo碼編碼的速率為R，則經Turbo編碼后的水印的長度為K=N/R。

1.2水印嵌入

大多的DCT域算法都考慮將水印信息隱藏在DCT域的交流分量中，很少考慮將水印嵌入在直流分量中，然而，直流分量是圖像能量最集中的部分，而且在信號處理的過程中，DC分量比AC分量改變的少，因此從穩健性的角度，在保證水印不可見性的前提下，DC分量比AC分量更適合于嵌入水印。故本文選擇在DC分量中嵌入水印。

1.3水印提取及評價

提取算法需要原始圖像、生成偽隨機序列的密鑰Key1和Turbo編碼中偽隨機交織器所用的Key2。

2實驗結果及分析

2.1 JPEG壓縮攻擊

JPEG壓縮為有損壓縮，品質因數0-100，品質因數越大，壓縮比越小，圖像質量越好。圖1給出了不同品質因數下兩種方式提取的水印信息的相應位錯誤率（BER）和相似度（NC）。從圖中可知方式1、方式2分別在品質因數為20、50以上時基本可以正確的提取出水印信息，相似度都為1。可見本算法兩種方式對JPEG攻擊有很好的魯棒性，尤其是方式1抗JPEG壓縮能力更好。

2.2剪切攻擊

對圖像進行剪切也是常用的一種攻擊手段。把含水印的圖像剪切掉一部分，再從中提取出水印。圖2給出了不同剪切比例下兩種方式提取的水印信息的相應位錯誤率和相似度。從圖中可以看出兩種方式都有很好的抗剪切性，在相同的剪切比例下，方式1優于方式2。

2.3 濾波攻擊

對嵌入水印的圖像Lena分別進行不同窗口大小的均值濾波和高斯低通濾波，圖3給出了濾波后的水印解碼的位錯誤率、相似度和濾波器窗寬的關系。由結果可知兩種方式的在濾波攻擊下有分別有相似的性能。而對比兩種方式可以發現，方式1在兩種濾波攻擊下的魯棒性都要好于方式2。可見本算法對濾波攻擊具有很好的魯棒性，同時方式1的性能更為突出。

3小結

綜上所述，本文將偽隨機序列和Turbo碼編碼技術應用到數字水印中在DC分量中來隱藏水印信息，取得了良好的效果。該算法在滿足不可見性的同時，具有很好的魯棒性。

參考文獻

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