基于擴頻和歸一化的圖像識別算法研究

候琳珊　李德

摘要：提出了一種基于擴頻和歸一化的圖像識別算法。此算法使用歸一化技術對圖像進行歸一化處理，灰度水印圖像使用擴頻技術處理。將圖像分成若干塊，取每一個圖像塊的離散余弦變換域的第一個系數，組成為一個矩陣。將此矩陣與擴頻后的水印信息進行異或操作，產生零水印。實驗結果表明該算法具有很強的抗仿射變換性能和魯棒性。該算法可以用來隱藏信息的數字圖像。

關鍵詞： 零水?。?歸一化； 擴頻技術； 離散余弦變換

0 引言

零水印具有很強的隱蔽性和保密性。本文提出的算法是將圖像歸一化和離散余弦變換[2-3]相結合，產生出水印的嵌入位置。Arnold變換和擴頻技術被用來實現水印的強魯棒性和安全性。

1 零水印嵌入方案

1.1 水印嵌入過程

第一步：水印圖像預處理

（1） 選取32×32像素的二值圖像用作水??；

（2） 進行Arnold置亂[4]后轉換為序列A；

（3） 選擇合適的參數和初值來產生一個混沌序列并將其元素轉換成0或1得到序列B，；

（4） A、B異或運算產生一個新的序列C；

（5） 把C擴頻調制后轉換為64×64矩陣D。

第二步：載體圖像預處理

（1）選取一個512×512的灰度圖像作為載體；

（2）將其分成64×64個小塊，提取每小塊第一個系數組成新矩陣后平均零一化成特征矩陣E。

第三步：水印嵌入

將D、E進行異或運算，生成一個零水印F。

1.2 水印提取過程

第一步：目標圖像的預處理

按照載體圖像預處理步驟生成其特征矩陣A'。

第二步：水印提取

（1） A'、F異或運算后的矩陣轉換成序列B'；

（2） B'與B異或運算產生水印序列C'；

（3） 將C'進行Arnold逆變換處理，得到水印。

2 實驗結果及分析

2.1 縮放攻擊

將含水印的圖像放大到原來2倍和縮小為原來的0.125倍后得結論：圖像縮放對水印圖像辨識度的影響很小，該算法具有較強的抗縮放攻擊能力。

2.2 剪切攻擊

對含有水印的圖像分別進行10%、20%、30%的剪切，隨著剪切的程度加大，水印圖像的辨識度降低。實驗結果表明該算法具有一定的剪切攻擊的能力。

2.3 JPEG壓縮攻擊

分別選用質量因子為70、50、30、10、0進行壓縮，得到誤碼率分別為：0、0、0、0、0.002可看出該算法具有較強的抗JPEG壓縮攻擊能力。

3 結論

本文提出了一種基于擴頻和歸一化的圖像識別算法。首先，歸一化載體圖像；其次，將載體圖像分割成64×64個小塊，DCT變換處理每一塊后，提取每個小塊的第一個系數組成新的矩陣，將其平均零一化成特征矩陣；最后，擴頻后的水印信息與特征矩陣異或，產生零水印。由于圖像歸一化技術具有良好的抗仿射變換能給力和擴頻技術的強魯棒性，該算法可以得到廣泛的應用。

參考文獻：

[1] 溫泉， 孫錟鋒， 王樹勛. 零水印的概念與應用. 電子學報， 2003， 02（2）： 214～216.

[2] 肖俊， 王穎. 基于多級離散余弦變換的魯棒數字水印算法. 計算機學報， 2009， 32（05）： 1055～1061.

[3] 江玉珍， 楊群生. 基于DCT域和DWT域的圖像零水印算法的研究. 電腦開發與應用， 2005， 18（6）： 12～14.

[4] 付尚樸， 李方軍， 高進青， 黃杰. 圖像數字水印置亂. 教學與科技， 2014（4）： 27～32.

作者簡介：候琳珊（1997-），女，本科生，主要研究領域為數字信息版權保護；

李德（1972-），男，通訊作者，吉林延吉市人，博士，教授，碩士生導師，主要研究領域為信息安全、版權保護

候琳珊等. 基于擴頻和歸一化的圖像識別算法研究