智能手機空間域數字水印算法

李 尋， 陳戈珩， 王會平

(長春工業大學 計算機科學與工程學院， 吉林 長春 130012)

0 引 言

隨著科技的飛速發展，多媒體信息已經無處不在地滲透于生活之中，而其中智能手機是多媒體信息傳播與處理的主要途徑之一，智能手機不僅能夠方便交流，而且可以隨時隨地獲取所需要的信息。因此如何保護智能手機圖像的版權問題也成為了時下一個現實問題。利用數字水印技術[1]可以有效解決圖像的版權問題，現如今已有許多優秀的數字水印技術，卻因為智能手機較電腦存儲空間小、運算能力差而不能應用。如何能運用較小的運算量設計出魯棒性與透明性共存的數字水印算法是一個難題。

數字水印可分為空域法[2]與頻域法[3]，其中頻域法是經過變換后通過修改變換系數把水印嵌入到變換域中得到含水印圖像，空域法相對于頻域法來說不需要進行圖像變換，直接修改像素值來達到嵌入水印的目的，其算法復雜度較低，存儲空間較小，能夠有效地在智能手機的平臺中運行，因此空域算法更適用于智能手機。

空域水印算法是通過用一種算法來達到修改像素值的目的，計算簡單快捷，能夠存儲大量的水印信息，但它的魯棒性即抗攻擊能力較差，由于智能手機上的圖片多為彩色圖片，而很多優秀的水印算法[4]是應用在灰度圖像中，智能手機彩色圖到灰度圖的轉換需要大量的時間與存儲空間，所以很多現有的算法沒有辦法在其平臺上實現，針對智能手機的有效水印少之又少。文獻[5]設計了一種應用于智能手機中的脆弱水印方案，用于檢測圖像內容的完整性和定位被篡改的區域，不能抵抗常規的攻擊，文獻[6-7]分別提出一種應用于智能手機的水印算法，簡化了提取嵌入水印的時間復雜度,并能一定程度上抵抗常規的圖像處理攻擊，卻不能抵抗幾何攻擊。為提高水印的魯棒性，文中采用了水印信息分塊重新組合[8]并利用奇偶量化[9]嵌入到原始圖像中，提取相同圖像信息塊并對信息重新擬合的方法[10]。

1 圖像水印算法

1.1 算法基本思想

采用RGB格式大小為nk×mk彩色圖像A做載體，水印大小為n×m,二值圖像W=Wij，將原始圖片提取出三個色位面，水印圖像分為像素相等的不重復的四個子塊W11、W12、W21、W22，重新組合并記錄重組規律分為nk×mk三張水印W1、W2、W3,采用奇偶量化的方法嵌入三個色位面中，使其三色位面相同位置嵌入的水印信息不同,如圖1所示。

圖1 k=2水印的重組

(1)

得出各子塊每個像素的灰度值和，并用各像素值和取平均值四舍五入至0或1，確定每一像素點的值：

Bij=round(average(3kBij))

(2)

因為Wij=(Bij)，W=(Wij)，最后得出水印W圖像。

1.2 水印的嵌入

1)彩色RGB圖像A大小為nk×mk，二值圖像水印W大小為n×m,提取A的三個色位面Ar、Ag、Ab。

2)將水印圖像W均勻不重疊地劃分為相等的四個子塊Wij，并使其重新排列成三個大小和A相等的W1、W2、W3，排列的規律和后面的量化步長作為密鑰，在提取時使用。

3)計算帶嵌入水印像素值p的量化值：

(3)

式中： round——舍入函數；

δ——量化步長。

4)求出原始圖像A嵌入w的像素值：

(4)

式中：wij——水印的像素值。

5)將A的每個像素量化得到嵌入水印圖像的載體圖像。

嵌入過程如圖2所示。

圖2 水印嵌入過程

1.3 水印的提取

1)將被攻擊的載體圖像A′提取出三色位圖。

2)根據式(5)分別求出三幅水印圖像的像素值。

(5)

式中：w′——攻擊后提取的水印像素值；

p″——載體圖像攻擊后的像素值；

|__|——向下取整。

3)將求得的三幅水印進行區域劃分，并根據嵌入時的規律提取出三幅水印圖像所有內容相同的子塊，根據多數原則求得子塊的像素值。

4)將得到的水印子塊合并，最終形成完整的水印圖像。

攻擊后的載體圖像經過算法優化的子塊水印圖像重新組合的水印圖像如圖3所示。

圖3 水印提取過程

1.4 分析算法

該算法水印的透明性與k值大小有關，k值變大，水印嵌入量增大，水印透明性減小；反之，k值減小時則相反，不同圖像k的最優值不同，通過大量實驗得出k值取8較合適。

文中將初始水印分成4個子塊，取得分塊越多,水印魯棒性越好，還原所需的時間越長，通過大量實驗對比，若使魯棒性與算法復雜度兼得，子塊數目取4。

初始水印分割成子塊重組的規律，一般為每個子塊重新組合形成三張水印圖像后，各嵌入彩色圖像中，疊加后每個子塊顯示的內容不同。這樣做的目的是，在載體圖像被攻擊后提取的各子塊水印圖像不相同，攻擊受損的水印位置不同，利于恢復完整的水印。

2 實驗結果

為更好地描述文中算法性能，選用同為智能手機平臺的文獻[7]算法做對比。并采用與文獻[7]大小相等的RGB格式512×512的24位真彩圖像為原始圖像，二值水印大小為64×64，如圖4所示(量化步長取4，水印子塊大小為32×32)。

(a) 原始圖像 (b) 水印圖像

主觀以人眼客觀引入峰值信噪比(PSNR)來評判嵌入水印的透明性，用歸一化相關系數(NC)來評價提取的水印質量。

2.1 時間復雜度

由于智能手機存儲空間小、運算能力低，所以對算法的時間復雜度有很高的要求，文獻[7]算法與文中算法同是應用在手機中，故與之做時間復雜度對比，選用和文獻[7]中相同環境對同一圖像做10次嵌入與提取實驗,并對時間取平均值，實驗結果見表1。

表1 時間復雜度對比實驗結果

文獻[7]嵌入水印時,其中有一個步驟是需要將彩色圖像轉換為灰度圖像，并求嵌入前后子塊圖像的均值差，最后加在彩色圖像中，而文中算法是直接嵌入水印不需要轉換為灰度圖，所以嵌入時間比文獻[7]算法耗時短。而提取水印時，文中算法需要對水印再做處理，所以耗時比文獻[7]算法稍長。

2.2 透明性

嵌入水印lena圖像與提取水印圖像如圖5所示。

圖5 嵌入水印lena圖像與提取水印圖像

圖5(a)和圖5(c)分別為文中和文獻[7]未受攻擊的含水印lena圖像,圖5(b)和圖5(d)為提取的水印圖像，分別求出psnr值、NC值，結果顯示NC值均為1，而文中psnr值大于文獻[7],即文中提取的水印透明性好于文獻[7]。

2.3 魯棒性

采用JPEG壓縮對兩種嵌入水印圖像進行攻擊，lena圖像JPEG壓縮質量因子為50、30,兩種攻擊的水印提取結果對比與NC值見表2。

表2 JPEG壓縮后水印NC對比

從表中可以看出,當壓縮質量因子為50時，兩種水印算法 NC值都為1，當壓縮質量因子為30時，比較 NC值得出文中算法的抗 JPEG壓縮攻擊的魯棒性更好。

對兩種算法分別添加零均值方差為0.001、0.002的零均值高斯噪聲，提取出的水印見表3。

表3 添加零均值高斯噪聲提取水印NC對比

實驗顯示,文中算法在高斯噪聲攻擊中魯棒性優于文獻[7]算法。

添加椒鹽噪聲提取水印NC對比見表4。

表4說明對兩種嵌入水印圖像，分別添加相同質量因子的椒鹽噪聲，文中算法提取水印NC值大于文獻[7]，證明文中算法對椒鹽噪聲的魯棒性好于文獻[7]。

表4 添加椒鹽噪聲提取水印NC對比

將含水印圖像放大2倍后提取的水印見表5。

表5 將含水印圖像放大提取的水印對比

由于文中算法在隱秘圖像(含水印圖像)經過幾何變換后，提取出的水印圖像同樣經過同等的變化，一個有意義的水印經過幾何變換后，同樣具有意義。所以，可以得出該算法對幾何攻擊有很好的魯棒性。但是此時已經無法用NC值判定與原水印的相似程度了，我們選擇用可視效果觀察，可以看出兩種算法提取的水印效果是一致的。

嵌入水印圖像旋轉5°和50°提取的水印見表6。

表6 隱秘圖像旋轉后提取的水印對比

此時文中算法用視覺可以識別出水印，而文獻[7]的水印圖像已經模糊不能識別，說明文中算法較文獻[7]算法對于旋轉攻擊有很好的魯棒性。

隱秘圖像剪切后提取的水印見表7。

表7 隱秘圖像剪切后提取的水印對比

從表7視覺對比中可以看出，文中算法基本與原始水印沒有差別，從NC值對比上也能明顯的看出，文中算法對于剪切攻擊魯棒性好于文獻[7]算法。

3 結 語

大量實驗表明，提出的基于智能手機的數字水印算法相比于文獻[7]算法快速、高效，并有較好的魯棒性，在不需要原始圖像的情況下，也能提取出水印，在常規攻擊與幾何攻擊中都有較好的魯棒性，能夠很好地適用于智能手機中。

參考文獻：

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