CN112508765B - 一种基于沃尔什-哈达玛变换的频域彩色数字图像盲水印方法 - Google Patents

一种基于沃尔什-哈达玛变换的频域彩色数字图像盲水印方法 Download PDF

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Abstract

本发明利用频域数字水印算法鲁棒性强的优点，公开了一种基于沃尔什‑哈达玛变换的频域彩色数字图像盲水印方法。本发明利用沃尔什‑哈达玛变换(WHT)后矩阵系数间的高度相似性，通过微调矩阵第一行系数间的大小关系来完成数字水印的嵌入与盲提取。该发明将彩色图像数字水印嵌入到彩色宿主图像中，不但具有较好的水印隐蔽性和较强的鲁棒性，而且具有较好的实时性，解决了大容量彩色图像数字水印运行速度慢的难题，适用于快速、高效进行数字媒体版权保护的场合。

Description

一种基于沃尔什-哈达玛变换的频域彩色数字图像盲水印 方法
技术领域
本发明属于信息安全技术领域，涉及大容量彩色数字图像的快速版权保护。
背景技术
随着多媒体和网络技术的快速发展，许多信息都以数字的形式发布并存储在互联网上，人们可以更加准确、高效地从互联网上获取所需的信息，然而在信息获取的同时也产生了一系列诸如盗版、侵权、篡改等严重问题。因此，数字多媒体信息的版权保护迫在眉睫，数字水印技术应运而生。数字水印技术是信息隐藏技术的一个重要分支，它利用数字多媒体的数据冗余或视觉冗余，通过一定的嵌入方法直接将数字水印嵌入到数字多媒体中，且人眼不易察觉，而必要时又可以通过专门的提取算法将水印信息从多媒体数据中提取出来。数字水印的成功嵌入和提取可以有效地解决版权保护问题。
此外，一个良好的数字水印技术需要兼顾不可见性、鲁棒性和实时性等性能指标。因此，如何设计一种高不可见性、强鲁棒性、高实时性的数字水印算法成为目前数字水印技术研究的热点。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于沃尔什-哈达玛变换的频域彩色数字图像盲水印方法，其特征在于通过具体的水印嵌入过程和提取过程来实现的，其水印嵌入过程描述如下：
第一步：彩色图像数字水印的预处理：为方便水印信息的嵌入并提高其安全性和鲁棒性，首先，将一幅大小为N×N的彩色图像数字水印W依照红、绿、蓝三基色的顺序分成3个分层水印图像W i ；然后，将每个分层水印图像W i 进行基于密钥Ka i 的Arnold置乱变换；最后，将置乱后的分层水印图像中每个十进制数表示的像素用8位二进制数表示，并依次连接形成长度为8N 2 的分层水印位序列SW i ，其中i=1, 2, 3, 分别表示红、绿、蓝三层；
第二步：获取宿主图像的嵌入块：将一幅大小为M×M的原始彩色宿主图像H分成3个分层宿主图像H i ；同时，把每一个分层宿主图像H i 分成大小为m×m的图像块；然后，根据分层水印信息长度8N 2 ，利用基于密钥Kb i 的Hash伪随机置乱算法生成的选块序列，从分层宿主图像H i 中选择合适位置的图像块，以提高水印抗剪切攻击的鲁棒性，其中8N 2<=(M×M)/(m×m)，i=1, 2, 3, 分别表示红、绿、蓝三层；
第三步：选取一个图像块A，并按照公式(1)对其进行沃尔什-哈达玛变换；
Figure 954307DEST_PATH_IMAGE001
(1)
其中，H A 表示图像块A经过沃尔什-哈达玛变换后得到的矩阵，N是图像块的尺寸大小，H N 是N×N阶哈达玛矩阵且由数值1和-1组成，可由公式(2)生成；
H N =hadamard(N) (2)
其中，hadamard(.)为生成哈达玛矩阵的函数，N为生成哈达玛矩阵的阶数；
第四步：从分层水印序列SW i 中按先后顺序取出两位待嵌入水印信息w 1、w 2，利用变换后矩阵第一行系数的大小关系，依据该嵌入水印信息及公式(3)、(4)、(5)、(6)，将两位水印信息嵌入到变换后矩阵；
Figure 573507DEST_PATH_IMAGE002
(3)
Figure 466639DEST_PATH_IMAGE003
(4)
Figure 259015DEST_PATH_IMAGE004
(5)
Figure 255789DEST_PATH_IMAGE005
(6)
其中，sign(.)为取符号函数，avg 1,2 为第1行第1、2列元素的平均值，avg 3,4 为第1行第3、4列元素的平均值，d为误差参数，T是量化步长， H Am,n 表示H A 中的第m行第n列元素；
第五步：依据公式（7）的逆沃尔什-哈达玛变换，得到其含水印的图像块A * ；
A * =H N ×H A * (7)
其中，H A * 为嵌入水印后的矩阵；
第六步：重复执行上述第三步到第五步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止，由此得到含水印的分层宿主图像H i * ；最后，组合含水印的分层宿主图像H i * 得到含水印宿主图像H * ；
其水印提取过程描述如下：
第一步：将含水印的宿主图像H * 分成3个分层含水印图像H i * ，同时将每个分层含水印图像H i * 进一步分成m×m大小的非重叠图像块，其中i=1, 2, 3, 分别表示红、绿、蓝三层；
第二步：在分层含水印图像H i * 中，利用上述水印嵌入过程中所提到的基于密钥Kb i 的哈希伪随机置乱算法选择图像块；
第三步：选取一个图像块A * ，利用公式(8)对其进行沃尔什-哈达玛变换；
Figure 45891DEST_PATH_IMAGE006
(8)
其中，H A * 表示图像块A * 经过沃尔什-哈达玛变换后得到的矩阵，N是图像块的尺寸大小，H N 是N×N阶哈达玛矩阵；
第四步：利用公式(9)、(10)，提取图像块，H A * 中所含有的水印w 1 * 、w 2 * ；
Figure 429249DEST_PATH_IMAGE007
(9)
Figure 166260DEST_PATH_IMAGE008
(10)
其中，w i * 表示从H A * 中提取出的第i位水印，H Am,n * 表示H A * 中的第m行第n列元素；
第五步：重复执行第三步、第四步，提取每层二进制水印序列SW i * ，然后将每8位二进制信息为一组转换成十进制的像素值，其中i=1, 2, 3, 分别表示红、绿、蓝三层；
第六步：对转化后的每层十进制像素执行基于密钥Ka i 的逆Arnold变换并获得分层水印W i * ，其中i=1, 2, 3, 分别表示红、绿、蓝三层；
第七步：组合分层水印W i * 形成最终的提取水印W * 。
该方法利用图像块矩阵经沃尔什-哈达玛变换后的系数关系及高相似性系数在矩阵中的分布规律，实现了一种数字水印嵌入与盲提取的新方法；该方法具有较好的水印鲁棒性、良好的算法实时性和不可见性，简单快捷。
附图说明
图1（a）、图1（b）是两幅原始彩色宿主图像。
图2（a）、图2（b）是两幅原始彩色水印图像。
图3（a）、图3（b）是将图2（a）所示的水印依次嵌入到宿主图像图1（a）、图1（b）后所得到的含水印图像，其结构相似度SSIM值依次是0.97995、0.98100，其峰值信噪比PSNR值依次是40.76935dB、44.01247dB。
图4（a）、图4（b）是依次从图3（a）、图3（b）中提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是1.00000、1.00000。
图5（a）、图5（b）、图5（c）、图5（d）、图5（e）、图5（f）是将图3（a）所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩（5：1）、椒盐噪声（2%）、高斯低通滤波(3×3)、缩放(4:1)、旋转（45°）、剪切（25%）等攻击后所提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是0.99836、0.95919、0.95847、0.95507、0.97508、0.91674。
图6（a）、图6（b）是将图2（b）所示的水印依次嵌入到宿主图像图1（a）、图1（b）后所得到的含水印图像，其结构相似度SSIM值依次是0.97919、0.98111，其峰值信噪比PSNR值依次是40.72902dB、43.86249dB。
图7（a）、图7（b）是依次从图6（a）、图6（b）中提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是1.00000、1.00000。
图8（a）、图8（b）、图8（c）、图8（d）、图8（e）、图8（f）是将图6（a）所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩（5：1）、椒盐噪声（2%）、高斯低通滤波(3×3)、缩放(4:1)、旋转（45°）、剪切（25%）等攻击后所提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是0.99971、0.93111、0.93599、0.92834、0.96209、0.98026。
具体实施方式
本发明的目的是提供一种基于沃尔什-哈达玛变换的频域彩色数字图像盲水印方法，其特征在于通过具体的水印嵌入过程和提取过程来实现的，其水印嵌入过程描述如下：
第一步：彩色图像数字水印的预处理：为方便水印信息的嵌入并提高其安全性和鲁棒性，首先，将一幅大小为32×32的彩色图像数字水印W依照红、绿、蓝三基色的顺序分成3个分层水印图像W i ；然后，将每个分层水印图像W i 进行基于密钥Ka i 的Arnold置乱变换；最后，将置乱后的分层水印图像中每个十进制数表示的像素用8位二进制数表示（例如：可将215转换成二进制数11010111），并依次连接形成长度为8×322 =8192的分层水印位序列SW i ，其中i=1, 2, 3, 分别表示红、绿、蓝三层；
第二步：获取宿主图像的嵌入块：将一幅大小为512×512的原始彩色宿主图像H分成3个分层宿主图像H i ；同时，把每一个分层宿主图像H i 分成大小为4×4的图像块；然后，根据分层水印信息长度8192bits，利用基于密钥Kb i 的Hash伪随机置乱算法生成的选块序列，从分层宿主图像H i 中选择合适位置的图像块，以提高水印抗剪切攻击的鲁棒性，其中8192<=(512×512)/(4×4),其中 i=1, 2, 3,分别表示红、绿、蓝三层；
第三步：选取一个图像块A，并按照公式(1)对其进行沃尔什-哈达玛变换；
Figure 158487DEST_PATH_IMAGE009
(1)
其中，A表示图像块矩阵，H A 表示图像块A经过沃尔什-哈达玛变换后得到的矩阵，N是图像块的尺寸大小，H N 是N×N阶哈达玛矩阵且由数值1和-1组成，可由公式(2)生成；
H N =hadamard(N) (2)
其中，N为生成矩阵的阶数，hadamard(.)为哈达玛变换函数；此处，设选取的图像块A为
Figure 712965DEST_PATH_IMAGE010
，哈达玛矩阵为
Figure 49531DEST_PATH_IMAGE011
，则
Figure 59075DEST_PATH_IMAGE012
；
第四步：从分层水印序列SW i 中按先后顺序取出两位嵌入水印信息w 1、w 2，利用变换后矩阵第一行系数的大小关系，依据该嵌入水印信息及公式(3)、(4)、(5)、(6)，将两位水印信息嵌入到变换后矩阵；
Figure 499284DEST_PATH_IMAGE013
(3)
Figure 427926DEST_PATH_IMAGE014
(4)
Figure 891268DEST_PATH_IMAGE015
(5)
Figure 970083DEST_PATH_IMAGE016
(6)
其中，sign(.)为取符号函数，avg 1,2 为第1行第1、2列元素的平均值，avg 3,4 为第1行第3、4列元素的平均值，d为误差参数，T是量化步长，H Am,n 表示H A 中的第m行第n列元素；此时，设w=‘0’，T=5，d=5，因
Figure 61535DEST_PATH_IMAGE017
则根据公式(3)、(4)，得avg 1,2 =88.625，H A1,1 * =86.125，H A1,2 * =91.125；
第五步：依据公式（7）的逆沃尔什-哈达玛变换，得到其含水印的图像块A * ；
A * =H N ×H A * (7)
其中，H A * 为嵌入水印后的矩阵。此时，设嵌入水印后的矩阵H A * 为
Figure 128455DEST_PATH_IMAGE018
，所以根据公式（7）
Figure 406990DEST_PATH_IMAGE019
；
第六步：重复执行上述第三步到第五步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止，由此得到含水印的分层宿主图像H i * ；最后，组合含水印的分层宿主图像H i * 得到含水印宿主图像H * ；
其水印提取过程描述如下：
第一步：将含水印的宿主图像H * 分成3个分层含水印图像H i * ，同时将每个分层含水印图像H i * 进一步分成4×4大小的非重叠图像块，其中i=1, 2, 3, 分别表示红、绿、蓝三层；
第二步：在分层含水印图像H i * 中，利用上述水印嵌入过程中所提到的基于密钥Kb i 的哈希伪随机置乱算法选择图像块；
第三步：选取一个图像块A * ，利用公式(8)对其进行沃尔什-哈达玛变换；
Figure 758337DEST_PATH_IMAGE020
(8)
其中，H A * 表示图像块A * 经过沃尔什-哈达玛变换后得到的矩阵，N是图像块的尺寸大小，H N 是N×N阶哈达玛矩阵；设选取的图像块A * 为
Figure 110820DEST_PATH_IMAGE021
，则利用公式（8）得其
Figure 405099DEST_PATH_IMAGE022
；
第四步：利用公式(9)、(10)，提取图像块H A * 中所含有的水印w 1 * 、w 2 * ；
Figure 937974DEST_PATH_IMAGE023
(9)
Figure 93012DEST_PATH_IMAGE024
(10)
其中，w i * 表示从H A * 中提取出的第i位水印，H Am,n * 表示H A * 中的第m行第n列元素；利用公式（9），H A1,1 * =86.125，H A1,2 * =91.125，H A1,1 * <H A1,2 * ，则从H A * 分块中所含有的第一位水印w 1 * =‘0’；
第五步：重复执行第三步、第四步，提取每层二进制水印序列SW i * ，然后将每8位二进制信息为一组转换成十进制的像素值，其中i=1, 2, 3, 分别表示红、绿、蓝三层；
第六步：对转化后的每层十进制像素执行基于密钥Ka i 的逆Arnold变换并获得分层水印W i * ，其中i=1, 2, 3, 分别表示红、绿、蓝三层；
第七步：组合分层水印W i * 形成最终的提取水印W * 。
该方法利用图像块矩阵经沃尔什-哈达玛变换后的系数关系及高相似性系数在矩阵中的分布规律，实现了一种数字水印嵌入与盲提取的新方法；该方法具有较好的水印鲁棒性、良好的算法实时性和不可见性，简单快捷。
本发明有效性验证
为了证明本发明的有效性，选择如图1（a）、图1（b）所示的两幅大小为512×512的24位标准图像作为宿主图像，并分别用如图2（a）、图2（b）所示的两幅大小为32×32的24位彩色图像作为数字水印进行验证。
图3（a）、图3（b）是将图2（a）所示的水印依次嵌入到宿主图像图1（a）、图1（b）后所得到的含水印图像，其结构相似度SSIM值依次是0.97995、0.98100，其峰值信噪比PSNR值依次是40.76935dB、44.01247dB；图4（a）、图4（b）是依次从图3（a）、图3（b）中提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是1.00000、1.00000；图5（a）、图5（b）、图5（c）、图5（d）、图5（e）、图5（f）是将图3（a）所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩（5：1）、椒盐噪声（2%）、高斯低通滤波(3×3)、缩放(4:1)、旋转（45°）、剪切（25%）等攻击后所提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是0.99836、0.95919、0.95847、0.95507、0.97508、0.91674。
图6（a）、图6（b）是将图2（b）所示的水印依次嵌入到宿主图像图1（a）、图1（b）后所得到的含水印图像，其结构相似度SSIM值依次是0.97919、0.98111，其峰值信噪比PSNR值依次是40.72902dB、43.86249dB；图7（a）、图7（b）是依次从图6（a）、图6（b）中提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是1.00000、1.00000；图8（a）、图8（b）、图8（c）、图8（d）、图8（e）、图8（f）是将图6（a）所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩（5：1）、椒盐噪声（2%）、高斯低通滤波(3×3)、缩放(4:1)、旋转（45°）、剪切（25%）等攻击后所提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是0.99971、0.93111、0.93599、0.92834、0.96209、0.98026。
该算法在平台2.30GHZ CPU，16.00GB RAM，Win10， MATLAB 7.10.0 (R2017a)上进行过近万次运行，其数字水印的平均嵌入时间是0.448372秒，平均提取时间是0.165788秒，总计时间为0.614160秒。
综上所述，所嵌入的彩色图像数字水印具有较好的不可见性，满足了水印算法的不可见性要求；同时，从各种受攻击图像中所提取的彩色图像数字水印具有较好的可鉴别性和较高的NC值，说明该方法具有较强的鲁棒性；另外，该算法的平均运行总时间小于1秒，满足了多媒体大数据快速版权保护的需要。

Claims (1)

1.一种基于沃尔什-哈达玛变换的频域彩色数字图像盲水印方法，其特征在于通过具体的水印嵌入过程和提取过程来实现的，其水印嵌入过程描述如下：
第一步：彩色图像数字水印的预处理：为方便水印信息的嵌入并提高其安全性和鲁棒性，首先，将一幅大小为N×N的彩色图像数字水印W依照红、绿、蓝三基色的顺序分成3个分层水印图像Wi；然后，将每个分层水印图像Wi进行基于密钥Kai的Arnold置乱变换；最后，将置乱后的分层水印图像中每个十进制数表示的像素用8位二进制数表示，并依次连接形成长度为8N2的分层水印位序列SWi，其中i＝1,2,3,分别表示红、绿、蓝三层；
第二步：获取宿主图像的嵌入块：将一幅大小为M×M的原始彩色宿主图像H分成3个分层宿主图像Hi；同时，把每一个分层宿主图像Hi分成大小为m×m的图像块；然后，根据分层水印信息长度8N2，利用基于密钥Kbi的Hash伪随机置乱算法生成的选块序列，从分层宿主图像Hi中选择合适位置的图像块，其中8N2<＝(M×M)/(m×m)，i＝1,2,3,分别表示红、绿、蓝三层；
第三步：选取一个图像块A，并按照公式(1)对其进行沃尔什-哈达玛变换；
Figure FDA0003556289900000011
其中，HA表示图像块A经过沃尔什-哈达玛变换后得到的矩阵，N是图像块的尺寸大小，HN是N×N阶哈达玛矩阵且由数值1和-1组成，可由公式(2)生成；
HN＝hadamard(N) (2)
其中，hadamard(.)为生成哈达玛矩阵的函数，N为生成哈达玛矩阵的阶数；
第四步：从分层水印序列SWi中按先后顺序取出两位待嵌入水印信息w1、w2，利用变换后矩阵第一行系数的大小关系，依据该嵌入水印信息及公式(3)、(4)、(5)、(6)，将两位水印信息嵌入到变换后矩阵；
Figure FDA0003556289900000012
Figure FDA0003556289900000013
Figure FDA0003556289900000014
Figure FDA0003556289900000015
其中，sign(.)为取符号函数，avg1,2为第1行第1、2列元素的平均值，avg3,4为第1行第3、4列元素的平均值，d为误差参数，T是量化步长，HAm,n表示HA中的第m行第n列元素；
第五步：依据公式(7)的逆沃尔什-哈达玛变换，得到其含水印的图像块A*；
A*＝HN×HA * (7)
其中，HA *为嵌入水印后的矩阵；
第六步：重复执行上述第三步到第五步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止，由此得到含水印的分层宿主图像Hi *；最后，组合含水印的分层宿主图像Hi *得到含水印宿主图像H*；其水印提取过程描述如下：
第一步：将含水印的宿主图像H*分成3个分层含水印图像Hi *，同时将每个分层含水印图像Hi *进一步分成m×m大小的非重叠图像块，其中i＝1,2,3,分别表示红、绿、蓝三层；
第二步：在分层含水印图像Hi *中，利用上述水印嵌入过程中所提到的基于密钥Kbi的哈希伪随机置乱算法选择图像块；
第三步：选取一个图像块A*，利用公式(8)对其进行沃尔什-哈达玛变换；
Figure FDA0003556289900000021
其中，HA *表示图像块A*经过沃尔什-哈达玛变换后得到的矩阵，N是图像块的尺寸大小，HN是N×N阶哈达玛矩阵；
第四步：利用公式(9)、(10)，提取图像块，HA *中所含有的水印w1 *、w2 *；
Figure FDA0003556289900000022
Figure FDA0003556289900000023
其中，wi *表示从HA *中提取出的第i位水印，HAm,n *表示HA *中的第m行第n列元素；
第五步：重复执行第三步、第四步，提取每层二进制水印序列SWi *，然后将每8位二进制信息为一组转换成十进制的像素值，其中i＝1,2,3,分别表示红、绿、蓝三层；
第六步：对转化后的每层十进制像素执行基于密钥Kai的逆Arnold变换并获得分层水印Wi *，其中i＝1,2,3,分别表示红、绿、蓝三层；
第七步：组合分层水印Wi *形成最终的提取水印W*。
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