基于分块DCT的自适应扩频水印算法.doc

《基于分块DCT的自适应扩频水印算法.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于分块DCT的自适应扩频水印算法摘要：本文提出了一个利用块分类的DCT域自适应扩频图像水印算法。嵌人的水印是一个可视二值图像，用两个不相关的伪随机序列分别代表水印信息中的0和1，从而达到扩频的目的。将扩频后的水印信号，嵌入到分块DCT域的中低频段系数中的过程中，充分考虑到了局部图像的复杂度，能够自适应地调整嵌入强度，提取水印信号无需使用原始图像。仿真实验表明：图像经过JPEG有损压缩、低通与中值滤波和剪切等图像处理操作后仍是稳健的。关键词：分块DCT扩频HVS图像水印算法1引言数字水印技术是指在宿主数字媒体（图像、声音、视频）等中嵌入一定量的数字信息，例如作者的电子签

2、名、日期、公司图标等，用以证明作品的所有权，并可作为起诉非法侵权的证据，从而保护作品原创者的合法利益。数字水印技术不同于传统的数据加密，其目的不是限制对数据的存取，而是保证嵌入的数据不可侵犯和可恢复。其基本要求有：透明性，是指在宿主数字媒体中嵌入一定量的数字水印信息后，不会引起原媒体明显的降质现象，隐藏数据不易察觉，即无法人为地看见或听见；鲁棒性，是指数字水印必须对施加于宿主媒体的各种变换操作（如有损压缩、滤波和剪切等）具有免疫性，即水印信息不能因为施加于宿主媒体的某种变换操作而丢失；安全性，是指数字水印能够抵挡各种蓄意的攻击，很难被他人所复制和伪造，只要其不知道控制该

3、算法的密钥。2已有的基于DCT域的图像水印算法分析较早利用分块DCT的水印技术是Koch.E、Zhao.J的文章[1]，他们的水印方案是用一个密钥随机的选择图像的一些分块，在频域的中频上稍稍改变一个三元组来隐藏二进制序列信息。这种方法对有损压缩和低通滤波是稳健的。Cox等[2]提出了著名的基于图像全局变换的数字水印技术，该方案对整个图像作离散余弦变换(DCT)，然后将水印嵌入到预先设定的低频分量中，水印信号由高斯分布的实数序列组成，算法不仅在视觉上具有不可察觉性，而且稳健性也非常好，可经受JPEG压缩、滤波、剪切等攻击。Barni等[3]提出一种利用HVS掩蔽特性的基于

4、DCT的水印算法，在水印嵌入阶段，对的图像进行的DCT变换，对DCT系数按Zig-Zag扫描重新排列为一维向量，留下向量中开始的L个系数不作修改，对第L个系数后面的M个系数进行修改以嵌入水印。黄继武等人[4]在对DCT系数DC和AC分量的定性和定量分析的基础上，指出DC分量比AC分量更适合嵌入水印，嵌入DC分量的水印具有更好的稳健性，并提出了一个利用DC分量的自适应算法。以上算法至少有以下两个缺点：①在水印提取过程中使用了原始图像，这一点在实时的网络环境中很难做到；②只能给出水印存在有无的回答，在许多应用场合要求水印是有意义的，如一个二维图像(商标、印鉴等)。显然，这种

5、有意义的水印所包含的信息量、可感知性、可辩识性及保密性，是无意义的伪随机噪声所不能比拟的。7本文在研究了前人算法的基础上，提出了一个利用块分类的DCT域自适应扩频图像水印算法，嵌入的水印是一个可视二值图像。用两个不相关的伪随机序列分别代表水印信息中的0和1，从而达到扩频的目的，将扩频后的水印信号，嵌入到分块DCT域的中低频段系数中。在嵌人过程中充分考虑到了局部图像的复杂度，能够自适应地调整嵌人强度，水印检测算法不需要原始图像，实现了盲检测。仿真实验表明：图像经过JPEG有损压缩、低通与中值滤波、剪切等图像处理操作后仍是稳健的。3数字水印嵌入算法具体步骤本文算法基本框图如

6、图1所示，以下对各步骤作详细介绍。图1水印嵌入算法框图3.1原始图像分块设原始图像为f(x,y)，首先将f(x,y)分割为互不覆盖的8×8子块，记为Bm={fm(i,j)，0≤m=0,1,...,M-1≤7｝m=0,1,...,M-1，对Bm进行DCT变换，得到：＝＝DCT｛，0≤≤7｝m=0,1,...,M-1（1）3.2基于视觉掩蔽特性的块分类本文借鉴黄继武等[5]提出的算法，水印的嵌入过程可以看成在一个强背景（原始图像）上叠加一个弱信号（数字水印），只要信号低于HVS的对比度门限，视觉系统就无法感觉到信号的存在。根据HVS的对比度特性，该门限受背景照度，背景纹理复

7、杂性和信号频率的影响，一般说来，背景越亮，纹理越复杂，门限就越高。即可以嵌入更高强度的水印信号，根据图像的局部纹理复杂性，尽可能提高嵌入水印的强度，这是提高水印稳健性的有效办法。为此，把图像分为三类，以便叠加不同强度的水印分量。第1类（R1）平均灰度较低（暗），且灰度变化比较平滑，HVS对其中像素值的改变较为敏感，叠加的水印分量的强度最弱；第3类（R3）平均灰度较高，且纹理复杂，HVS对其中像素值的改变敏感性最弱，叠加的水印分量的强度最强；余下的为第2类（R2）。设背景照度为I，根据Weber定律，在均匀背景下，人眼刚好可以识别的物体照度