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1、一种基于离散小波变换和H V S 的彩色图像数字水印算法 江波1 李峰 ( 江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江2 1 0 1 3 ) 摘要：本文提出了一种利用人眼视觉模型和小波变换进行彩色图像数字水印嵌入方法。通过 将水印信息重复嵌入到宿主图像的中频和高频系数来增强鲁棒性。实验结果表明该算法对 于常见的水印攻击手段具有良好的效果。 关键字：彩色数字水印：离散小波变换：人眼视觉系统 A d i g i t a lw a t e r m a r k i n ga l g o r i t h mf o rc o l o ri m a g e s b a s e do nD W Ta n dH V
2、S J i a n g B o L iF e n g ( C o l l e g eo f c o m p u t e rs c i e n c ea n dt e l e c o m m u n i c a t i o ne n g i n e e r i n g J i a n g s uU n i v e r s i t yZ h e n j i a n g2 1 2 0 1 3 ) A b s t r a c t ：Ad i g i t a lw a t e r m a r k i n ga l g o r i t h mf o rc o l o ri m a g e sb a s e
3、 d0 nD W T H V Si s p r e s e n t e di nt h i sp a p e r B yi n s e r t i n gw a t e r m a r ki n f o r m a t i o ni n t om e d i a na n dh i g l l 疗e q u e n c y c o e f f i c i e n t st i m ea f t e rt i m et oe n h a n c er o b u s t n e s s E x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tt h e
4、 a l g o r i t h mc a ns a t i s f a c t o r i l yd e f e n da g a i n s tm a n yc o m m o na t t a c k s K e yw o r d s ：c o l o rd i g i t a lw a t e r m a r k i n g ；d i s c r e t ew a v e l e tt r a n s f o r m ；h u m a nv i s i o ns y s t e m 随着数字技术和I n t e r a c t 的飞速发展，数字图像的广泛传播变得非常容易，有效的保护 这
5、些数据成为当前研究的热点，近几年来出现的数字水印被认为是最有效的解决技术，它通 过在数字产品中嵌入一定的数字信息来达到版权保护的目的。 数字水印技术分为空域方法和频域方法两种。空域方法的鲁棒性较差，水印信号容易丢 失，因此目前的研究方法主要集中在频域。本文介绍了一种基于小波域的彩色数字水印方法 将小波变换和人眼视觉特性相结合，数据的嵌入强度由宿主图像的特性来决定，大大增强了 水印的鲁棒性和不可见性。 数字图像的小波变换分析 小波分析属于时频分析的一种，在时域和频域都具有良好的局部化特性。基于小波变换 的多尺度分析可以将图像在不同尺度的频率上进行分解和重构。经过一次D W T 变换后，图 像被分
6、解为四幅，其中左上角一幅是原图像的逼近子图( 低频) ，左下角为垂直细节，右上 角为水平细节，右下角为原图像的细节子图( 高频) 。然后可以继续对左上角的低频子圈进 行同样的第二次，第三次小波变换。随着分解层数的增加，小波系数的范围越来越大，整个 图像的能量主要集中在最低频子图上，频率越高，能量越小。 对图像做三层小波变换后，其系数可构成这样一个树结构，如图1 所示。其中L L 3 是低 频部分。H L 3 ，L H 3 和H H 3 分别是第三层分解得到的水平，垂直和对角方向的边缘纹理等细 节分量，以此类推。具体树结构定义如下： 若( x ，y ) E L L 3 ，则噼y ) 暑t l 吲
7、X + N , y ) w t r e e ( x ，Y 竹田u t r e e ( x + N ，y + N ) 1 作者简介江波( 1 9 8 0 - ) ：男硕士，研究方向：数字水印数字豳像处理；率峰：副教授，研究方向 数字图像处理。 其中：N 为L L 3 的宽度 若( Ky ) H L i ，L H I ，H H I ，i ；2 ，3 则 t r e e ( x ，y 户t r e e ( 2 x - 1 ，2 y - 1 ) u 打e e ( 2 x , 2 y - 1 ) u n e e ( 2 x - 1 ，2 y ) u t r e e ( 2 x ，2 y ) 这样，每一个
8、低频系数和其对应的高频系数就构成一棵小波系数树，此小波系数树中的 所有系数形成了一个8 x 8 数据块。所有的这些数据块统称为小波块，代表了原始空域图像 中同一位置相同尺寸的图像块所包含的低频和高频变化信息。其中低频系数反映了图像块的 亮度，高频系数反映了图像块的纹理特性。 山小乙斗 L m K H H 3 吐1 I r H L l L H I H H I 1 L L H l H H l 二：水印的嵌入 1 ：水印嵌入策略的选择 ( 图1 ) 图像经过多层小波分解后，分为低频和高频两部分。低频部分所占能量较大，因此将水 印嵌入低频鲁棒性较好。但是低频部分代表原始图像的平滑区域，在这部分区域中进
9、行修改 极易降低图像的质量。另一方面，高频部分代表图像的边缘和纹理，在此嵌入水印，视觉掩 蔽效果较好，但是容易受到滤波和压缩的影响。因此，我们根据这两种嵌入方式的特点，按 不同的方式同时把水印嵌入到宿主图像的低频和高频中。 设宿主图像为O ( M I x M 2 ) ，水印图像为W ( N 1 x N 2 ) 。( N l M 1 ，N 2 M 2 ) 首先将水印图像进行 一层小波分解，宿主图像进行L 层分解，L 的值由其最低频子带的大小决定：即最低频子带 的大小要和水印图像的低频子带大小相等。这样，水印图像被分解为四个子带： W L L l ，W L H l ，W H L l ，W H H
10、l 。其中，W L L I 代表低频部分，W L H l 代表水平细节，W H L I 代表 垂直细节，W H H l 代表对角细节。同样，宿主图像被分为( 3 L + 1 ) 个子带aO L H l ，O H L I ，O H H l 代表第一层，O L L L ，O L H L ，O H L t , O H H L 代表第L 层。我们将这L 层子带分为三类：其中O L L L 为低频部分，O L H l ，O H L l ，O H H l 为商频部分，剩余为中频部分。将水印的低频部分W L L I 嵌入到宿主图像的低频O L L L 中。这样嵌入的好处是：在宿主图像的低频中只嵌入一次水印
11、低频，同时宿主图像低频和水印低频大小相等，使嵌入的水印能够均匀的分散到整个宿主 图像中，保证了视觉不可见性。然后，将宿主图像的中频按水印细节子带大小进行分块，将 水印高频系数W L H l ，W I l L l ，w H H l 分别嵌入到对应方向的宿主图像中频系数分块中。这样就 使得水印高频部分被多次重复的嵌入，提高了鲁棒性。最后，考虑到宿主图像高频部分O H H l 在全图中具有最强的视觉掩蔽特性，允许嵌入的能量最大，因此对其按水印的低频大小进行 分块，把水印低频系数反复嵌入其中，这样在保证视觉不可见性的同时，提高了宿主图像对 抗剪切攻击的能力。 2 ：基于小波域的人眼视觉特性 基于小波域
12、的数字水印考虑以下四个视觉特性： ( 1 ) 人眼对不同尺度不同方向子带图像的噪声敏感度不同不同层L 不同子带( O ) 的掩蔽因子九( L ，e ) 为： 删= 孵蠹一 1 0 0 如果L = 1 O 3 2 如果L = 2 0 1 6 如果L = 3 0 1 0 如果L = 4 ( 2 ) 图像的纹理越强，水印的可见性门限越高，允许嵌入的水印能量越大： 由图像小波系数特性：小波块中的高频系数代表了图像的纹理。高频系数绝对值 越大，代表纹理越强。按纹理将图像分为两类：s 1 和s 2 。s l 代表纹理较强的区域s 2 代表纹理较弱的区域。设小波块的高频系数为h ( u ，v ) ，则纹理掩
13、蔽系数T ( u ，v ) 为： T ( u ，v 卜j r l ( u ，V ) s 1 i fh ( u ，V ) 圭| h ( u ，V ) j T 1 ，T 2 由实验确定 l T 2 ( u ，v ) s 2e l s e ( 3 ) 当图像背景亮度很大或很小时对噪声不敏感： 由图像小波系数特性：小波块中的低频系数代表图像的亮度。设低频系数为， 0 ；表示燕个图像的平均亮度，且：l 一- - m a x ( 0 l m i - - - m i n ( 0 ，令： = m i n ( ( f m I ) ，2 ，( - k 。l I ) 2 ) ，将图像分为两类，对应的亮度掩蔽系数L
14、( u ，v ) 为： L ( u ，v ) ；n ( u ，v ) 6 ：i fI ；- h 引6 L I , L 2 由实验确定 L ( “v ) 。1 L 2 ( u ，v ) E s 2e l s e 田买3 岔碾足 ( 4 ) 人眼对绿色最为敏感。对红色其次，对蓝色最不敏感： 由文献【l 】，人眼的颜色掩蔽系数C 对R O B 的比值为2 ：1 ：4 。 合成嵌入强度为上述四个嵌入强度之积。 3 ：水印图像置乱： 水印图像置乱是为了进一步提高宿主图像抗剪切攻击的能力。本文采用A r n o l d 变换。 令水印图像的像素坐标) y e 0 , 1 2 N - 1 ，则经过一次A m
15、 o l d 变换图像坐标为： m 2 J t y l J 对水印图像进行n 次变换，同时把变换次数记为密钥k 。 4 ：具体嵌入步骤如下： ( 1 ) 将水印图像进行n 次A r n o l d 变换。变换次数记为密钥k ，以保证只有合法用户能 够检测。 ( 2 ) 提取宿主图像和水印图像的R G B 值。 ( 3 ) 对宿主图像R G B 分量分别进行L 层小波分解，对水印图像R G B 分量进行1 层分 解。 ( 4 ) 计算宿主图像块的视觉掩蔽系数，对于每一个R G B 分量按照嵌入规则将水印图 像的低频系数和高频系数分别嵌入宿主图像。 ( 5 ) 对R G B 分量进行低频和高频小波
16、系数重构，得到嵌入水印后图像。 三：水印的提取 本算法的水印提取是水印嵌入的逆过程，需要用到原始宿主图像。提取的基本模式如下： f 1 ) 将原始宿主图像和待检测图像分别进行R G B 三色分离。 ( 2 ) 对于每一种颜色，对两幅图像分别进行L 层的小波分解，得到各自的低频，中频和 高频系数。 ( 3 ) 将两幅图像的低频和高频系数相减后加和求均得提取水印的低频系数。 ( 4 ) 将两幅图像的中频系数相减后加和求均得提取水印的三个方向的高频系数。 ( 5 ) 将得到的水印图像低频和高频系数进行小波重构，得到杂乱的水印图像。 ( 6 ) 将杂乱的水印图像，用嵌入水印过程中的口令l ( 作图像的逆置乱排序，得到检测 到的水印图像。 四：实验结果及分析 本文采用2 5 6 x 2 5 6 x 2 4 的彩色L e n a 图像作为宿主图像，6 4 x 6 4 x 2 4 的彩色校徽图像作为 水印图像进行水印的嵌入，提取及攻击检测。图( 2 ) 为原始宿主图像和水印图像及
