种基于小波变换的图像数字水印

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第21卷第1期镇江高专学报Vo1．21No．12008年1月JournalofZhenjiangCollegeJan．，2008一种基于小波变换的图像数字水印于瑞琴，李永忠2(1．镇江市高等专科学校电子与信息系，江苏镇江212003；2．江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江212003)摘要：提出一种在图像小波变换域的低频分量上自适应地嵌入二值水印的算法，其特点是充分利用人类视觉特性实现数字水印嵌入强度的自适应调节，同时，水印图像在嵌入前进行置乱加密以提高算法的安全性。在检测时采用盲检测技术。实验结果表明，该水印算法能够抵抗常规图像处理的攻击，具有

2、较好的不可见性和稳健性，能够有效地保护数字图像。关键词：数字水印；小波变换域；人类视觉系统；盲检测中图分类号：TP391文献标识码：C文章编号：1008—8148(2008)0143058-040引言数字水印技术是20世纪90年代出现的一门新技术，它通过在数字产品中嵌人可感知或不可感知的信息来确定数字产品的所有权或检验数字内容的原始性。随着数字水印技术的发展，各种水印算法层出不穷，水印的隐藏位置也多种多样。实际上只要构成一种信号变换，就有可能在其变换空间上隐藏水印n]。笔者提出一种在图像小波变换域的低频分量上自适应地嵌入水印的算法。1小波变换的多分辨率分析和人的视觉特性1，1小波变换的多分辨率

3、分析小波变换(WaveletTransform)的概念是1984年法国地球物理学家J．Morlet在分析处理地球物理勘探资料时提出来的。1989年S．Mallat提出了多分辨率概念J，统一了在此之前的各种构造小波的方法，特别是提出了二进小波变换的快速算法，使得小波变换完全走向实用性。由于小波变换具有良好的时频分解特性，能够很好地与人类视觉系统相匹配，使得在小波变换域嵌入水印更加具有吸引力。小波变换的基本思想就是对信号进行细致的频率分离即多分辨率分解。在二维多分辨率分析中，一(1，2)=(1，2)0(1，2)(1)(，)=一(1，2)／vj(1，2)(2)在可分离的情况下，P卜1，x2)=pf(

4、xl，x2)+Dxl，x2)(3)=∑(1)(2)+∑“og(J)：(1)Ojk2(x2)+klk2l圮∑／3(J)也)l(x1)(2)+∑】(x1)0i~2(x2)其中，(1，2)是Vj(xl，x2)在一(xl，x2)中的补子空间，只有给定(xl，x2)是正交尺度函数时，Vj(xl，x2)中的基函数，(xl，x2)中三个部分表示的基函数才是关于平移和尺度正交的，也只有在这种正交基的情况下，式(3)中的展开系数、：：和才可以用内积的形式简洁地表示。采用多采样滤波器组，可得到图像可分离多分辨率分解(图1)和重建(图2)的滤波器组结构。收稿日期：2007—08—31作者简介：于瑞琴(1976一)，

5、女，山西孝义人，讲师，硕士生，主要从事信息安全与数字水印、计算机应用技术方面研究；李永忠(1961一)，男，甘肃兰州人，教授，硕士生导师，硕士，主要从事计算机通信、计算机信息处理和计算机应用研究。·58·维普资讯http://www.cqvip.com行滤波列滤波其中：园表示每两行(列)中抽取一行(列)Ho(n)，GofnJ分别为分解小波所对应的低通和高通滤波器图1可分离分解滤波器组结构行滤波列滤波其中：团表示每两行(列)中间插入一行(列)Hfn)．Gfn)分别为合成小波所对应的低通和高通滤波器图2可分离重建滤波器组结构低频子图抗外来影响的能力好，而各层高频子图则分别保持了被分解图像各LL1H

6、L1方向的细节，刻画了被分解图像的边缘细节特征，故统称为被分解图像的细节子图，但高频子图这些边缘细节易受外来噪声、常规图像处理等因素影响，其稳定性较差。所以决定在低频子图中嵌入水印信息，见图3，图4。LH1HH11．2人类的视觉特性人眼对高分辨子带和具有45。角方向的子带内噪声不敏感；在图像高亮度区图3一级分解示意图域，人眼的噪声敏感度系数较低；人眼对纹理比较多的区域较不敏感；详见文献_6。Q是像素(i，)处的量化步长，当噪声或干LL3~-IL3仃?LH~IH2HL2扰<时将不被觉察。笔者在嵌入水印时，选取HL1二LH2唧2加权因子为Q，嵌入强度Ot取O．3。2水印嵌入及提取的算法在进行小波变

7、换时要选取合适的小波基和小LH1HH1波函数。目前小波基主要是通过用小波分析方法处理信号的结果与理论结果的误差来确定，小波函数往往是通过经验或不断地试验，将不同的分图4图像可分离二维多分辨率的三级分解析结果进行对照分析来选择。本实验中的小波基选取双正交小波bior1．1，小波函数选取多尺度二维小波分解函数和重构函数。在嵌入水印信号前，为了消除二值水印图像的像素空间相关性，提高数字水印算法的鲁棒性，