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1、一种基于人眼视觉感知模型的数字水印隐藏方法第l0期200O年10月电于ACTAELECTR0N1cAS1MCAVoJ28No10Oct一种基于人眼视觉感知模型的数字水印隐藏方法川一ffll.,丝耀庭(匿像信息处理与智能控制国家教育部重点实验室.华中理工大学电信系图像教研室,武汉430074)摘要:水印是将身份确认信息或保密信息镶嵌于图像中的一种技术,可靠的水印会为信息的安垒提供有力的保障.本文提出了一种隐藏数字水印的新方法,该方法将水印作为二值图像来处理,充分考虑了人眼视觉模型(HVS),并将其与图像的Dcr变换相结合来选择位于中频区域的DCT系数,通过修改这些系数来隐藏水印图像实验表明这种新
2、方法可以很好地在降低原始图像变换后视觉失真和提取出的被隐藏水印图像的失真两方面都达到较好的效果uHua,ZHUGuang-xi,ZHUYao-t(StateEacat/onntntelflgemConzrd,脚Elomonics&Eng,HUST,430074,)I玲d:Watennarkiagisathrdqueforlabeling姆talPich岫byhidingsecretinformationitlto-衄壮.Walenmnk锄-beis8n-hodtodiscourageunauthorizedI】g0rames1theo,isi.oftheimages.kthislmpe
3、x.8newn-hodisp,opo.ThewatermarkisprocessedasasuaXXyrecognizablelmrterrrbirmryi,whichincludesnloreitfforamionthanthetraditionalbit目he日工Dsandisextractedinsteadofonlydeice|etocTadzethe0wTr.Thewatermarkishidinthehostirr,agebselecti.,e|ym0di每themiddle-frequencypthefost呻inonlunctionwiththehumanvislmodelan
4、dtheicmm.Ex-petimentsshowthatthismethodcanveimagecroppingandicompression.andgetbetterresults.andthisisalsoprospec-fiven-hod.KeyDfds:ditalwatermark;HVSmodel;DCTtrangorm:radialfrequency1引言电子出版业的迅猛发展和网络传输技术的提高.使得大量的数据可以被方便,高教地进行传输.然而这对于防止网上侵权行为及资源所有人的身份确认等安全问题又提出了更高的要求.数字水印的出现被认为是一种为网络资源提供安垒保密的有效技术.这种技
5、术的发展为资源所有权的确认提供了有力的保障.现代信息社会中.对数字水印的要求主要有以下几点:(1)人眼视觉上对水印的不可察觉性.(2)具有水印的图像与原始图像在统计特性上的一致性.(3)水印不能被剽窃者随意删除(4)经有损压缩编码传送后的图像中的水印不易丢失或失真度不会过大(5)图像经一些通用的如剪切,滤波菩操作处理后不会影响水印的可提取性.(6)水印图像具有明显的特征,不易与其他图像相混淆到目前为止,已经有许多文献对于水印的隐藏和提取做过研究.在以前的文献中.水印通常是一系列数字或代码,通过某些检测理论从含有水印的图像中提取出原始图像.再选择一定的门限值来比较两幅图像的不同从而得到水印.还有
6、作者提出了将水印图像看做是一幅二值图像.再运用计算机视觉的处理方法来隐藏水印【,图像通常包含了.更多的信息量,而且由于人眼对视觉图像的直观感知性.将水印作为二值图像进行处理是一种很具有发展方向的方法.数字水印的隐藏应在满足一定的被隐藏图像质量及提取出的水印图像质量基础上进行一直以来,重构图像的质量主要是以信噪比(SNR)和均方误差(MSE)等数值来度量.然而人眼的视觉感观与M诬并不一致.M匝并不能完垒反映视觉感知的好坏.主要原因是:人眼视觉对不同时空分布特征的响应是不同的,影响视觉响应的一些因素包括特征的空间频率,时间颓率,特征方向,对比度,亮度等等.一般来说.人眼对高频信息如复杂的区域,变化
7、剧烈的的物体的敏感度低于对低频信息如平滑区域的敏感度,所以人眼对于高频区域存在的噪声或失真也不太敏感,而对低频较平滑区域的噪声或失真收稿日期:I999聊;修回日期:2000-02-24基金项目:国家自然科学基金(No69973018):湖北省自然科学基金(Ho99.1009)理弘.忡一一嚣一112电子2000在却比较敏感这个特性可被很好地利用来隐藏水印图像,即如果将水印隐藏于越高频的区域,对原始图像的影响越小,水印越不易被人眼察觉;但同时为了满足图像经有损压缩编码后水日J不被丢失,又希望将水印隐藏F越低频的区域越好.这样来,如何恰当选择被隐藏区域就提出了一个难题.文献【2中作者提出了将水印毖藏
8、于原始囝像的IX=Y变换系数的中频区内的思想,但只是提出了这种想法,并没有给出具体的实现方法本文根据人眼视觉对图像感知的特点,充分考虑视觉模型(HVS),提出了一种根据人眼视觉频率响应函数和Dcr变换相结台来选择用于隐藏农印的DCI系数的方法,实验表明达种选择方法可以很好地在降低原始图像视觉失真和经压缩变换后水印图像的失真两方面都达到较好的效果.2人眼视觉频率响应及DCT变换系数的选择2.1人眼视觉频率响应函敲人眼对图像信息的处理并不是连来进行的而是抽取空间,频率或色彩的特征进行神经编码.人的视觉感知特点与统计意义上的信息分布并不一致,即统计上需要更多信息量才能表述的特征对视觉感知可能并重要,
9、从感知的角度来讲无须详细表述选部分特征文献:4中提出了一种人眼视觉系统模型(HVS),并给出了视觉系统的频率响应函数日()=(0+)exp(一)(I)其中为视角正对的径向频率,单位为周/度(cle/degree),o,b,c为决定HVS曲线形状的常数.m,s曲线的形状表示式为公式(2),且当一=3周/度时,ID,S曲线取得峰值日()=(0.2+045)嘲1(一0埽)(2)图像信号的Dcr变换只是DFT变换的一部分,为了可以直接将视觉响应函数与D变换相结台,文献4中对仅适用于DFT变换的视觉响应函数提出了如公式(3)所示的矫正函数:IA()l=1/4+(1T1(2/口+(/d+1).(3)其中n
10、=11.636度,达样视觉系统的响应函数()如式(4)所示0.05,ex1(嚣=),whoaa,<II7(4)l一.J,L=则人眼视觉响应函数丑(甜)对应的曲线如图1所示:采用文献5中给出的公式(5):(cle/degree)=wa(cycle/pixe1)(el姆)(5)可将二维Dcr系数(u,)对应的径向频率的值求出.其中:(+)/2,=0,1,N一1,是依赖于观测距离的采样函数,是Dcr块的大小在本文的宴验中,参考文献5,6中所述,取=48下面介绍如何选择需要修改的Dcr系数.2.2Dcr系数的选择实验中使用的原始灰度图像的大小为N.,水印图像为MIx的二值图像,将原始图像分为(N
11、l)/64个大小为88的子块,对每一个子块进行Dcr编码,这样就得到64个Dcr系数将水印图像分为相同的子块数,每一个子块4wl,(MI8/NI)(x8/).这就需要从每个原始图像子块的64个IXYf系数日)中选出位于中频范围的(Ml8/N1)【帆8/)个系数来臆藏每一个水印子块.原始图像每个子块的64个Dcr变换系数如图2所示的顺序进行排列.按照公式(5),计算每一个Dcr系数(,)所对应的值,这样就将图2变换为如图3所示的按值排列的频率响应图.I56141527铷47I3I62629420l2I725304143ll10243I4044l92332394S525422船30465I5560
12、3437475056S96I|563ycIe,dege图1人眼视觉频率响应函数()036912l53Ij579513I566JB5llI4I699SllI3I5IgI2I314I517I9151SI6lgI921lgI6I92022242I2l262B圈2Dcr变换系数圈3根据公式(5)将per系数的z排列图变换为对应的值排列图由图l所示的人眼视觉响应曲线可以看出,中频区域太致应在值位于12恐之间的区域,这样就可据此选择图3中对应的DCr参数了.由于取值的不同,所选择的参数也不一样.可以根据实际要求和图像的特征来随意选择取值3数宇水印的隐藏和提取算法3.1水印隐藏算法本文提出的隐藏方法是基于分
13、块DCr变换的,具体算法如下:(1)为了防止图像剪切对于水印提取的影响,将整幅水印图像按像素点置乱的方法随机排列顺序.再将打乱顺序的水印图像隐藏于原始图像中本实验中采用文献7中提出的利用Rilbe空间填充曲线进行图像置乱变换的方法对水印进行置乱捧序.(2)将分成各个子块的原始图像按子块置乱的方法随机排列顺序.可以采用与水印图像置乱相同的方法也可用不同的方法本实验中采用与水印置乱相同的方法进行.(3)对每个8x8的原始图像子块进行离散Dcr变换.达样,就得到64个按照锯齿状排列的变换系数.(4)按照第2节绐出的结论选择(64xIxM2)/Ix个中频系数.(5)参考文献2中给出的方法,采用极性比较
14、的方法修改选择出的中频系数,用以隐藏水印图像.(6)通过反DCT变换获得已经隐藏有水印的原始图像.第lO期李华:一种基于跟视觉感知模型的数字水印隐藏方法33.2水印提取算法从被隐藏图像中提取水印基_率上相当十隐藏过程的逆过程具体处理方法如下:(1)将投有永印的原图像I被检浏图像分为88大小的子块,然后进行D(1r耍换分5fI得到y和.(2)同样按照第2节的结论选择出r和r的中频系数参考文献2中的比较极性的方法得j!lI置乱顺序的水印图像.(3)将乱序水印图像按照反置乱的方法重新排序.从而得到每终的水印图像观察者可以通过直接观察主观的比较检测出的图像与实际水印的相似程度,但这种比较容易受到观测者的经验,实验条件等因素的影响.因此有必要选择一种客观评价的方法为了客观地评价由上述算法获得的水印图像的质量,本实验中.采用公式(6)计算相似性.其中袁示大小为xl,的原始水印图像.为提取出的水印图像:c/2】l】一c)c2=(【lJ)(,j)(.川i;0i:0l=nl=【l(6)4实验结果与讨论实验中使用的原始图像为大小为256256的256级灰度Lena图.水印图像为128X128的具有I-IUST标示的二值图像图4为完整的原始图像的实验结果,图5是对一幅被切去了四分之一的原始图实验的结果和经过普通分形编码方法后的图像中提取水印的实验结果.6:0图4()原始灰度图(b
