基于dct变换下dm—qim数字图像水印算法

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1、基于DCT变换下DM—QIM数字图像水印算法摘要：基于DCT域下的水印算法相对于空域中水印算法具有更好的稳定性，更大的容量，以及更好的隐蔽性，同时在借助人类的感知模型的情况下能设计出具有较好保真度的水印系统。本论文对DM-QIM(QuantizationIndexModulation)水印方案进行了系统的研究，介绍了这种数字水印算法的原理及模型，探究了数字水印的嵌入和提取方案，最后对实验结果做了分析和总结。Abstract：DCT~basedwatermarkingalgorithmwithrespecttotheairspac

2、ewatermarkingalgorithmhasstrongrobustness，andlargercapacity,betterconcealment.Whi1eusinghumanperceptionmodelcandesignbetterfidelitywatermarkingsystem・ThischapterexaminesaDM-QIM(QuantizationIndexModulation)watermarkingscheme,describestheprincipleofthedigitalwatermarki

3、ngalgorithmandmodeltoanalyzethedigitalwatermarkembeddingandextractionprogram,finallyanalyzesandsummarizestheexperimentalresults.关键词：水印算法；DCT；DM-QIMKeywords：watermarkingalgorithm；DCT；DM-QIM中图分类号：TP309文献标识码：A文章编号：1006-4311(2013)36-0230-021量化索引调制(QIM)1998年,QuantizationI

4、ndexModulation(QIM)是由麻省理工大学的BrianChen和Gregoryw.Womell提出的一种水印嵌入方法。在现有的算法中，发现该算法能够实现嵌入效率、嵌入失真度及鲁棒性间的平衡。1999年Chen和Wornell还提出了能够实现大容量水印的方案，这个方案是基于Costa的“脏纸编码”思想［1］。此后，他们又提出量化索引调制DC-QIM(Distortion-CompensatedQIM),这种调制方法能够实现失真补偿。至今，QIM水印方案包括抖动调制DM(DitherModulation)、扩展变换抖动调

5、制STDM(SpreadTransformDitherModulation)、带失真补偿的抖动调制DC-DM(Distortion-CompensatedDitherModulation)等⑵。根据嵌入的不同的水印信息来选择不同的量化器，实现对载体信息的量化，从而使嵌入前后的图像信息在不同的量化区间上量化后呈现带有水印的信息。这就是量化索引调制QIM原理的实现思路。量化函数可表示为：f=A［l/A］(1)其中△表示量化步长，［］表示取整运算。从公式(1)可以看出其是个多对一的不可逆函数。量化后输出的值是离散的，在量化允许的误差范

6、围内，可以保证信息具备的抗干扰能力，这一特点正好满足水印稳健性的要求。在使用上述量化函数的过程的时候，在满足量化误差小于二分之一的量化步长的条件下，量化后的信息f和量化前的信息I近乎相等，这表明图像信息可以实现量化前后图像信息的变化，但是效果不明显。这样能够满足嵌入水印图像的不可感知特性。所以综合上述表述，可以看出量化函数很好地满足了水印在稳健性和保真度方面的要求，是能够应用于图像数字水印技术中的。量化索引调制的嵌入算法为：F(I,W)二Q(I,W,△)(2)其中I表示图像中待嵌入信息的载体向量，W指待嵌入水印信息的索引，△表示

7、的是选择的量化器的量化步长，函数Q(I,W,A)表示当量化步长为△时，第W个量化器函数，F(I,W)则是经过量化处理之后的载体向量。水印信息不同，所控制的量化器也不一样，例如在二进制水印中，二进制的“0”和“1”分别对应了两个与不同量化器对应的，从而根据水印信息对载体图像信息进行相应的量化处理。在水印的提取过程中，则可采用最小距离解码器或最大似然解码器解码完成。QIM图像水印的一般嵌入模型如图1所示。目前比较成熟的数字水印算法就是利用量化算法来实现的，其方法是：利用水印比特位对载体数据进行量化处理,依据水印信息和量化值对要保护的

8、信息做微小的改动来完成水印的嵌入。此外，许多研究者又将量化思想用于不同掩蔽信息以及不同的变换域上，丰富了基于量化的数字水印算法，例如文献提出了一种在量化之后的系数中直接加上水印的算法；文献通过将色彩空间由RGB转换到CIELab空间上的各个颜色轴采用均匀量化，从