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时间:2019-01-09
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1、一种基于Slantlet变换的盲水印嵌入算法 摘要:为了保护数字版权,有效抵抗各种攻击,提出一种基于Slantlet变换的盲水印嵌入算法。不同于常见的基于离散小波变换(DWT)的数字水印技术,该方案先对原始图像进行8×8分块并进行Slantlet变换,再从低频近似区域中选择一个嵌入位嵌入水印。通过计算嵌入位相邻元素的平均值,并比较每个嵌入位数值和平均值的大小关系,计算得到密钥,利用密钥实现了水印的盲检测。实验结果表明,提出的盲水印算法不但具有较好的保真度,而且对于各种几何攻击和噪声攻击具有较强的鲁棒性。 关键词:Slantlet变换;盲检测;盲水印嵌入算法;数字水印技术
2、 DOIDOI:10.11907/rjdk.161924 中图分类号:TP312 文献标识码:A文章编号:16727800(2016)010005204 0引言5 归因于信息技术的快速发展与进步,媒体资源数字化正在全球范围内发生。关于数字媒体的版权问题吸引了大批研究者的兴趣,因为数字信息可以复制、攻击或在储存过程中改变。为了保护这些数字媒体的版权,数字水印技术应运而生。一个水印方案至少应该拥有以下特质:感性无形(或透明)、不严重影响图像质量且不易去除、抗图像处理攻击。水印被分为两种主要类型:可见的和不可见的。可见水印,如那些用于公司的徽标,而不可见水印是潜移默化的
3、,嵌入在数据的未知区域。此外,水印可以分为两类处理域:空间域和变换域或频域,其区别在于水印的嵌入方式有所不同。 在一系列变换域算法中,离散小波变换因其良好的时频局域化特点,被广泛应用于数字水印领域,近几年仍然有很多学者基于此进行研究[16]。 实际应用中,人们希望在对信号经过小波变换处理后,可以得到信号的最小重构误差和最稀疏表示[7]。而离散小波变换是根据消失矩的阶数要求设计滤波器组,然后通过递推求解的方式产生小波基函数,这使得无法在满足消失矩要求的同时,又具有良好的时域局部性。为了解决该问题,本文在进行信号处理时采用了Slantlet变换,Slantlet变换在设计上
4、具有明确的基函数表达式,突破了通过滤波器组迭代生成小波基函数的方式;在同样具有2阶消失矩的情况下,Slantlet支集长度比一般离散正交小波短,可以在时域局部性和平滑性之间取得较好的平衡。 本文基于分块Slantlet提出了一种新型盲水印算法。与已有算法相比,本文算法嵌入水印后对原始图像的影响较小,并且能够较好地抵抗几何和噪声攻击。 1图像Slantlet变换 本文算法基于Slantlet变换,它是一种正交的具有二阶消失矩的离散小波变换,相对于普通离散小波变换,可以更好地改善时域局部性,并保留一般的离散小波滤波器组具有的二尺度分解等特性。此外,Slantlet在设计上
5、具备更大的灵活度,可以对应不同的尺度设计不同的滤波器,在支集长度减小的同时满足了正交性和消失矩的要求。图1是利用Slantlet5产生的2尺度和3尺度滤波器组,gi(n)、fi(n)和hi(n)是构建Slantlet的3个滤波器。 2水印检测密钥生成 经过实验发现,图像在经过一系列变换或攻击后,虽然原先的像素值会发生变化,但对于某一特定像素而言,其和周围像素的关系是相对稳定的。基于这样的规律,将某一位置嵌入水印后的矩阵值和与其相邻的4个矩阵值的关系保存下来,作为后期水印检测时的凭据。在本文算法中,将某一位置嵌入水印后的矩阵值和其周围4个位置矩阵值的平均值相比较,得出两者
6、之间的关系。如图2所示,假设在矩阵的[2,2]位置嵌入水印,该位置嵌入水印后的值为145,其相邻元素的平均值为(119+119+169+136)/4=136,那么得出嵌入位的数值大于周围元素的平均值,并将此记录保存在新建的状态矩阵中,用于和水印图像矩阵一起异或操作生成检测密钥。 3水印嵌入与提取 3.1水印嵌入 本文所提算法是先将原始图像进行Slantlet分解,然后利用加性准则将水印嵌入到LL子带中。原始图像选择512灰度等级(N×N)的标准图像I,二值水印图像大小为N8×N8。 4实验结果与分析 本文实验采用Matlab7.0进行仿真,原始图像采用512×51
7、2像素的Lena、boat、peppers、baboon标准灰度图像,水印图像采用64×64像素的“苏州大学”5字的二值图像。对图像质量的评价标准采用峰值信噪比PSNR,水印检测结果的评价标准采用提取出来的水印W*和原始水印W之间的相似度NC进行衡量。 实验结果表明,本文算法对于剪切、压缩及各类噪声攻击具有较好的鲁棒性,但是也存在应对旋转等攻击鲁棒性还不够强的问题,目前解决此类问题一般是通过采用SIFT特征点匹配校正来解决[8]。除此之外,本文也运用多种其它方法进行了有益的尝试。比如,将嵌入位元素和低频区域所有其
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