基于图像归一化的轮廓域数字水印算法研究_彭晏飞

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1、计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign2011,Vol.32,No.147基于图像归一化的轮廓域数字水印算法研究彭晏飞，肖迎杰(辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛125105)摘要：为了使Contourlet域数字水印能有效地抵抗几何攻击，提高数字水印的鲁棒性，以图像归一化理论为基础，提出了一种可有效抵抗几何攻击的Contourlet域数字图像水印方案。该方案利用基于矩的图像归一化技术和不变质心理论提取出归一化图像的重要区域，对该重要区域进行Cont

2、ourlet变换，根据Contourlet变换后图像系数的特性，用奇偶量化的方法将水印信息嵌入到Contourlet变换后中频子带上。实验结果表明，该方案不仅具有很好的透明性，而且具有较强的抵抗常规信号处理及几何攻击的能力。关键词：图像归一化;数字水印;重要区域;Contourlet变换;中频子带中图法分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000-7024(2011)01-0047-04StudyonContourlet-domaindigitalwatermarkingalgorithm

3、basedonimagenormalizationPENGYan-fei,XIAOYing-jie(SchoolofElectronicsandInformationEngineering,LiaoningTechnicalUniversity,Huludao125105,China)Abstract：InordertoimprovetheresistanceofdigitalwatermarkinginContourletdomaintogeometricattacksandtoimprove

4、thero-bustnessofdigitalwatermarking,awatermarkingContourletschemefordigitalimagethatcanresistgeometricalattacksisproposed.Firstly,thesignificantregionofnormalizedimageisextractedwithZernikemoment-basedimagenormalizationandinvariantcenteredtheory.Then

5、,Contourlettransformisperformedonthesignificantregion.Finally,bymakingthebestuseofthecoefficientscharacteristicsoftheimageafterContourlettransform,themeaningfulwatermarkisembeddedintothemiddlefrequencybandafterContourlettransformwithodd-evenquantizat

6、ionmethod.Theexperimentalresultsshowthattheschemehasagoodtransparencyandrobusttobothgeometricattacksandsignalprocessingattacks.Keywords：imagenormalization;watermarking;significantregion;Contourlettransform;intermediatefrequencydirectionalsub-bands0引言

7、Contourlet的图像水印算法受到重视[1-4]。然而，Contourlet变换不具有几何不变性，使得Contourlet数字水印技术是目前信息隐藏技术领域的一个新方向，域水印不具有抗几何攻击的能力。微小的几何变换虽然没有通过在载体数据中嵌入版权信息，成为对数字产品进行版权去除水印信息，但破坏了水印的同步信息，从而不能正确检测保护和内容认证的有效手段。几何攻击作为一种实现简单、到水印。因此只有在检测水印之前使受到几何攻击的水印图破坏性强的有效攻击方法，被认为是鲁棒性静态图像数字水像恢复已失去

8、的同步信息，才能正确的检测水印。印技术走向商用的瓶颈，实现抗几何攻击的水印算法是信息本文结合图像归一化理论，提出了一种可有效抵抗几何隐藏领域内公认的难题，因此研究抗几何攻击的图像数字水攻击的Contourlet域鲁棒数字水印方案。印算法具有深刻意义。图像水印算法在实现过程上分为空域水印算法和变换域1Contourlet变换算法。空域方法将水印直接嵌入到宿主图像中，而变换域方Contourlet变换的基本思想是首先用一个类似于小波的法是将水印嵌入到宿主图像的变换域中，较空域算法具有更多尺度分解捕捉