图像的盲水印算法分析及其实现

摘 要 本文提出了基于二维混沌映射的数字图像水印算法，混沌具有随机性、似噪声及对初始条件的极端敏感性等特点。将经过二维混沌映射置乱后的数字水印信号嵌入图像小波域的低频系数，实现了数字水印的隐蔽性、保密性和稳固性；利用二维混沌映射Arnold变换对水印信号进行置乱，不仅增强了水印信号保密性，同时有效提高了视觉上抵抗图像剪切攻击的能力。 本文引入置乱度的定义对置乱后的图像作定量分析。通过分析Arnold变换的周期及控制参数，实现对数字图像的最佳置乱。对数字水印信号进行置乱分散了原始水印信号的相关性，在遭到剪切攻击时可以将错误码元尽可能分散，因此有效地提高了数字水印算法的抗剪切攻击性能。 研究了无意义水印的盲提取模型，这是基于假设检验的逐位提取方法，能够提取出嵌入的每一位水印比特，而不是象通常方法那样只能判断水印是否存在，并在小波域进行了MATLAB仿真。 关键字：盲水印、二维混沌映射、MATLAB、Arnold变换 v:* {behavior:url(#default#VML);} o:* {behavior:url(#default#VML);} w:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 国内外数字水印研究现状? 数字水印技术是近年来发展起来的一项重要应用研究，其学术特点在于它横跨计算机科学、图像信息处理、多媒体技术、模式识别、密码学、数字通讯等众多学科和领域。作为数字化时代的一门新兴技术，它尚未形成一套独立完整的学科理论体系，但其重要的现实作用已经引起国内外众多学者、研究机构和公司的极大兴趣，成为当前信息科学中的一个新颖且具有广阔应用前景的研究热点。 根据数字水印技术作用域的不同，数字水印技术可以分为空间域水印技术和变换域水印技术，我们从两种域空间来说明数字水印技术的国内外研究现状。 1.2.1 对空间域水印技术的研究 空域技术直接更改图像的数据，通常是在图像的亮度或彩色光带或者在两者之上加一个调制信号来嵌入数字水印。该技术属于早期研究，目前的水印技术大都是基于最低有效位LSB（Least ?Significant Bit）方法。该方法把水印信息放在图像数据的最低位上，保证了水印的不可见性，但它的鲁棒性差，一般的图像压缩和量化就可以把大部分水印去掉。 Bender等提出了一种基于图像统计特性的水印技术。它首先随机地选取一对像素值(a,b)，假定它们满足一定的统计特性，如高斯分布N(0,1)；然后对其中一个像素的灰度值加1，对另一个像素的灰度减1。 Pitas改进了上述算法，将原始图像分成两个集合 和 ，对于集合 中的亮度值由一个正整数参数K控制来进行水印的嵌入，即将 变成 ,则嵌入水印后的图像变成 和 ，然后通过计算统计量 来进行检测，将 的值和一个指定的阀值作比较来判断是否含有水印。该改进算法对JPEG压缩有一定的抵抗能力。 Lee等在空间域上实现了一种自适应水印算法，嵌入水印是二值图像，在嵌入水印之前，原图分解为 块，每块中的像素自适应地修改保证好的鲁棒性和不可见性，嵌入的位置由密钥k通过随机数产生器来进行选择。 上述的几种方法在检测水印时都需要原始图像，水印的鲁棒性不好，经JPEG压缩或其他图像处理后容易被去掉。 1.2.2 对变换域水印技术的研究 变换域水印技术是先将图像变换到频率域，改变图像的频率域系数，然后进行反变换得到加入水印的图像。几种最常见的变换是离散傅立叶变换（DFT），离散余弦变换（DCT），离散小波变换（DWT）等。 Cox等人在1995年提出了扩展频谱方法，该方法利用通信理论上的频谱扩展思想，将数字水印在图像的频谱上扩展达到不可见性和鲁棒性的目的。由于它是在数字图像感知比较重要的频谱部分嵌入水印，所以它在抵抗有损压缩及其他图像处理操作能力有很大提高，但它的缺点是提取水印时必须利用原始图像。 Koch等人提出了一种基于分块DCT变换的数字图像水印算法，该算法将图像先分成8×8块，并对每一块做DCT，然后选择其中的一部分作为修改的对象。接着在所选块中，根据一定的规则挑选一些位于中频的DCT系数嵌入水印。 Bors给出了一种基于Gaussian网分类器的图像水印算法，然后修改其中选定的像素点，使得它们的DCT系数满足一定的约束条件，该算法抗JPEG压缩能力非常好。 Piva等人提出了一种基于DCT域的水印算法，他们将一串随机序列加到选定的图像的DCT系数中，并在算法中利用了HVS的屏蔽性，从而更好地满足了水印的不可见性，这种算法在提取水印时不需要原始图像。 伯晓晨等人提出一种新的盲图像水印检测算法，在DCT域嵌入水印，采用符号相关检测来检测水印。 随着JEPG2000的标准化和DCT到DWT图像压缩方法的转变，基于DWT的水印方案引起了人们越来越多的兴趣。Inoue等人提出了一种基于DWT数字水印方法，该方法通过使用控制量化处理，把信息嵌入到图像信号的低频成分，然后使用量化步长和低频域的均值幅度提取水印，这种方法不需要原始图像。Chae等人在DWT系数上实现一种位扩展嵌入水印的方法，该方法把信息大部分嵌入在低频DWT子带，嵌入时水印的每位线性扩展为24位，同时原始图像系数也扩展为24位，根据一定的规则实现每个对应8位之间的嵌入；而检测时做相反的过程提取水印，该方法具有一定的鲁棒性，但提取水印时需要原始图像。 为了提高水印的鲁棒性，人们研究人的视觉特性，实现水印的自适应嵌入，如Podilchuk等人提出一种基于DWT的自适应水印方法。Barni等人考虑人眼的视觉分布，根据Lewis等人提出的视觉掩盖模型实现水印的自适应嵌入，该方法考虑了视觉对各子带方向的敏感特性，各子带的亮度特性和纹理特性，具有很好的效果。 Kundur等人利用多尺度融合技术，结合人类视觉模型提出一种静止图像水印技术，该方法将Dooley提出的对比敏感特性模型扩展为二维模型，根据此模型计算每个自带的对比敏感系数，从而实现水印的嵌入，在提取水印时需要原始图像。 随着水印算法研究的逐渐深入，对水印的鲁棒性要求也越来越高，因此水印算法的研究也与更多的学科相结合，如通信与信息理论、图像与语音处理、信号检测与估计、数据压缩技术、人类视觉与听觉系统、计算机网络与应用、电波传播等。从国内外对水印的研究来看：变换域的水印技术是当前数字水印技术研究的主流[2]。 1.3 本论文研究内容 本论文主要从理论的角度研究傅立叶域静止图像的数字水印算法，第一章为绪论，介绍了数字水印技术的产生，国内外研究现状及应用情况，阐述了本论文的研究依据及重要意义。 第二章首先叙述了数字图像水印技术的基本概念及一般框架，介绍了数字水印技术的分类以及攻击与评价标准，最后介绍了一些典型的数字水印算法。 第三章介绍了傅立叶变换及其性质。 第四章提出了一种基于傅立叶域相关性检测的半盲水印算法。 第五章对数字水印技术未来的发展做了展望。 本文的主要贡献为： 结合了Arnold置乱与经典的相关性检测方法，并对相关性检测方法作了改进，有效的提高了水印的安全性和检测有效率。