金真伊 李德
摘 要: 本文提出一種在理想實驗環境中可以抗打印掃描攻擊的大容量文本水印算法,該算法首先對文本圖像進行字符切分,以字符復雜度為標準將字符圖像分為嵌入部分、調整部分和去除部分,對嵌入部分和調整部分的每塊字符圖像再次切分。根據切分出的字符圖像,以打印掃描不變量為基礎,建立量化函數,通過分別翻轉單個字符圖像切分部分的的像素邊界點,實現水印的嵌入。該方法考慮到人類視覺系統的掩蔽特性,嵌入水印信息后的文本圖像視覺效果良好,經實驗,該方法可以抵抗常見的噪聲攻擊以及縮放攻擊,實現了水印的全盲提取。
關鍵詞: 文本水印;量化;大容量
數字水印的基本方法是利用載體冗余數據來嵌入水印信息的,可以避免引起感官系統的察覺,而文本對于圖像、聲音、及視頻等多媒體數據而言,冗余度較小,所以,目前基于頻域的文本水印嵌入方法,嵌入水印后的圖像視覺效果并不理想,這給文本水印的發展帶來了極大的難題[1-2]。基于翻轉字符像素的水印嵌入方法可以保持較好的視覺效果,這給文本水印的發展帶來了新思路,但該方法單個字符嵌入容量過低,而整體的嵌入量也依賴于字符圖像的多少,比如證書類的文本文件字數都相對較少,因此,提高單個字符嵌入量顯得尤為重要[3-4]。
本文針對抗打印掃描水印算法容量較小的問題,在保證嵌入水印后整體視覺效果不變的前提下,提出一種基于字符像素翻轉的大容量且抗打印掃描攻擊的文本水印算法。經實驗表明,該算法具有很好的不可感知性,并且可以抵抗打印掃描攻擊,具有很好的魯棒性。
1 水印的嵌入和提取方案
1.1 水印嵌入過程
Step1將文本圖像進行二值化處理后,對圖像進行字符切分,根據切分出來的字符圖像設置像素復雜度的閾值為T,作為去除字符圖像的復雜度參數。將文本圖像分為三個部分,分別為嵌入部分A,調整部分B和去除部分C。然后計算出整體字符圖像黑色像素的平均值;
Step2將單個字符圖像再一次進行切分,每個字符圖像被切分成為四份,分別對每一份圖像里的字符像素分別進行處理;
Step3計算出嵌入部分A中的每個字符內部的四個像素塊中,黑色像素的翻轉量,并計算出嵌入部分的所有像素改變量之和;
Step4使整體字符像素數保持不變,需要根據嵌入部分字符像素改變量的總和對調整部分字符進行翻轉。
Step5如翻轉量大于0時,找響應數目的白色邊界點進行翻轉;如翻轉量小于0時,要找相應數目的黑色邊界點進行翻轉,從而實現水印的嵌入。
1.2 水印提取過程
Step1將嵌入水印的文本圖像按照與水印嵌入相同的方式進行字符切分,將所有字符分為嵌入部分、調整部分和去除部分;
Step2對單個字符像素再一次進行切分,將每個字符圖像切分成四份圖像,對每一份圖像中的字符像素分別進行處理;
Step3分別計算出A和B中字符圖像中包含的黑色像素,計算整體字符圖像黑色像素的平均值;
Step4用奇偶量化方法對單個字符里的四個字符塊分別進行提取。
2 實驗結果及分析
為了提高算法的抗變換性,在水印提取時采用眾數原則,即對提取出的對應于同一水印信息的3比特數據按照取值0或1的多少來決定最后的水印信息。
對比了原始圖像與嵌入水印后的圖像后發現,除了單個字符圖像的比劃略微變粗或變細,幾乎看不出其他明顯的差別,所以,嵌入水印后的文本圖像具有較好的不可感知性。圖像在受到椒鹽攻擊及高斯攻擊后,仍能夠提取出的水印,且誤碼率在允許的范圍之內;對此文本圖像進行縮放攻擊,縮放到85%,BER為0.06,在誤碼率允許的范圍內,即與原始水印信息有很高的相似性。所以,此算法可以抵御一定程度上的縮放攻擊、高斯攻擊以及椒鹽攻擊。
3 結論
本文中為了使字符得到充分的翻轉,在算法中引入了字符復雜度的概念,去除不能充分翻轉的字符,提高算法的抗變換性。在保證一定魯棒性的同時實現了單個字符嵌入量的提升。通過實驗可以看出本算法實現了全盲檢測的同時,使嵌入水印后的文本圖像表現出很好的視覺效果,人眼幾乎很難察覺到文檔被修改過,并且能夠抵抗椒鹽攻擊、高斯攻擊以及縮放攻擊。本算法是在理想實驗環境中實現的,但在實際應用中,還有一些輔助因素要考慮,如對掃描后的圖像進行文檔糾偏,去噪,找到有效的文字塊區域等,這對實際應用的成功都是至關重要的,下一步要解決這些輔助因素,將本方法應用到實際中去。
參考文獻:
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