CN103295180B - 鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印方法 - Google Patents

Abstract

一种鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印方法，由二值图像水印嵌入和二值图像水印提取步骤组成。二值图像水印嵌入由原始载体图像的预处理、二值图像水印的预处理、水印信息比特流的嵌入、3级Harr小波逆变换步骤组成。二值图像水印提取由含水印载体图像的预处理、水印信息比特流的提取、重构二值图像水印步骤组成。本发明具有鲁棒性强、透明性好、能实现水印的盲检测等优点，可用于数字作品的版权保护、数据的安全传输等。

Description

鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印方法

技术领域

本发明属于信息安全技术领域，具体涉及到数字水印的嵌入和提取方法。

背景技术

近年来，随着互联网技术的迅速发展，数字作品变得易于拷贝和传播，如何保护版权所有者的利益成为亟待解决的问题。数字水印通过将特定的信息嵌入到数字作品中以判断版权所有权或检验作品的真实性与完整性，成为一种有效的数字作品版权保护技术。数字水印一般具有鲁棒性和透明性两种基本特征。例如，以数字图像为载体时，鲁棒性指含水印载体图像经过各种有意或无意的攻击后，依然能够正确提取或鉴别水印；透明性指水印的加入不会引起载体图像的明显降质。一般来说，这两者之间是相互矛盾的，即提高水印的鲁棒性时，水印的透明性会随之下降；反之亦然。因此，如何使两者达到一个较好的平衡是数字水印技术中的重要环节。为解决这一技术问题，一些研究人员将遗传算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法等多种群体智能优化算法和频域变换技术引入到数字水印技术，并取得了较好的效果。例如，2006年，WeiZhicheng等将原始图像进行离散余弦变换后，分成多个子块，每个子块嵌入4比特水印信息，用遗传算法搜索最优的嵌入位置。Sivavenkateswara等将原始图像进行8×8大小分块后进行离散余弦变换，并利用粒子群优化算法确定水印嵌入过程中的比例因子矩阵。

2009年，剑桥大学的YANGXin-she和DEBSuash提出布谷鸟搜索算法。由于这种算法简单、高效、随机搜索路径优，很快被成功应用于工程优化等问题，成为启发式智能算法领域的一个新亮点。由于该算法产生时间不长，目前将其用于数字水印的技术的相关报道还未发现。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服上述数字水印的缺点，提供一种鲁棒性强、透明性好、能实现水印的盲检测的鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印方法。

解决上述技术问题所采用的技术方案它是由二值图像水印嵌入和二值图像水印提取步骤组成；

1、二值图像水印嵌入

（1）原始载体图像的预处理

对原始载体图像进行3级Harr小波分解，得到第1级水平细节子图、第1级竖直细节子图、第1级对角细节子图、第2级水平细节子图、第2级竖直细节子图、第2级对角细节子图、第3级水平细节子图、第3级竖直细节子图、第3级对角细节子图和第3级近似子图，以行序为主序将第3级水平细节子图一维化，作为二值图像水印的嵌入位置。

（2）二值图像水印的预处理

用Arnold变换对二值图像水印进行置乱，以行序为主序将其一维化，得到待嵌入水印信息比特流。

（3）水印信息比特流的嵌入

用下式在原始载体图像的第3级水平细节子图中嵌入水印信息比特流：

$C{H}^{,}\left(m\right)=\begin{array}{}\end{array}\left\{\begin{array}{c}\mathrm{CH}\left(m\right),(\mathrm{CH}\left(m\right)<0\mathrm{andW}\left(m\right)=0)\mathrm{or}(\mathrm{CH}\left(m\right)>0\mathrm{andW}\left(m\right)=1)\\ -r\&times;(3+2\&times;|{\log }_{10}\mathrm{CH}\left(m\right)\left|\right),\mathrm{CH}\left(m\right)>0\mathrm{andW}\left(m\right)=0\\ r\&times;(3+2\&times;|{\log }_{10}\left|\mathrm{CH}\left(m\right)\right|\left|\right),\mathrm{CH}\left(m\right)<0\mathrm{andW}\left(m\right)=1\\ -3\&times;r,\mathrm{CH}\left(m\right)=0\mathrm{andW}\left(m\right)=0\\ 3\&times;r,\mathrm{CH}\left(m\right)=0\mathrm{andW}\left(m\right)=1\end{array}\right.---\left(1\right)$

得到含水印载体图像的第3级水平细节子图，式中CH′(m)为含水印载体图像第3级水平细节子图的第m个系数，CH(m)为原始载体图像第3级水平细节子图的第m个系数，W(m)为待嵌入水印信息比特流的第m比特，m为的整数，M×N表示原始载体图像与含水印图像的长×宽，r为水印嵌入系数。

（4）用步骤③得到的含水印载体图像的第3级水平细节子图更新步骤①中的第3级水平细节子图，再进行3级Harr小波逆变换，得到含水印载体图像；

2、二值图像水印提取步骤

（1）含水印载体图像的预处理

对含水印载体图像进行3级Harr小波分解，得到第1级水平细节子图、第1级竖直细节子图、第1级对角细节子图、第2级水平细节子图、第2级竖直细节子图、第2级对角细节子图、第3级水平细节子图、第3级竖直细节子图、第3级对角细节子图和第3级近似子图，在第3级水平细节子图中包含有嵌入的水印信息比特流。

（2）水印信息比特流的提取

用下式提取水印信息比特流：

$W^{\&prime;}\left(m\right)=\left\{\begin{array}{c}1,{\mathrm{CH}}^{\&prime;\&prime;}\left(m\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,{\mathrm{CH}}^{\&prime;\&prime;}\left(m\right)<0\end{array}\right.---\left(2\right)$

式中W′(m)为提取的水印信息比特流中的第m比特，CH"(m)为含水印载体图像受攻击后第3级水平细节子图以行序为主序进行一维化后的第m个系数。

（3）重构二值图像水印

对步骤（2）得到的水印信息比特流进行二维化，用Arnold逆变换得到重构的鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印。

本发明的水印嵌入系数r用布谷鸟搜索算法确定，用下式计算布谷鸟搜索算法中各鸟巢的适应度：

F(r)＝k₁×P_invisible+k₂×P_robust(3)

式中F(r)表示鸟巢r的适应度，P_invisible表示水印的透明性，P_robust表示水印的鲁棒性，0<k₁<1，0<k₂<1，k₁+k₂=1。本发明的水印的透明性Pi_nvisible，用下式得到：

$P_{\mathrm{invisible}}=1-\frac{\underset{m=1}{\overset{\frac{M}{8}\&times;\frac{N}{8}}{\mathrm{\&Sigma;}}}|{\mathrm{CH}}^{\&prime;}\left(m\right)-\mathrm{CH}\left(m\right)|}{\underset{m=1}{\overset{\frac{M}{8}\&times;\frac{N}{8}}{\mathrm{\&Sigma;}}}|\mathrm{CH}\left(m\right)+\mathrm{CV}\left(m\right)+\mathrm{CD}\left(m\right)|+\underset{m=1}{\overset{\frac{M}{8}\&times;\frac{N}{8}}{\mathrm{\&Sigma;}}}|{\mathrm{CH}}^{\&prime;}\left(m\right)-\mathrm{CH}\left(m\right)}---\left(4\right)$

式中M×N表示原始载体图像与含水印图像的长×宽，CH′(m)为含水印载体图像第3级水平细节子图的第m个系数，CH(m)表示原始载体图像第3级水平细节子图的第m个系数，CV(m)表示原始载体图像第3级竖直细节子图的第m个系数，CD(m)表示原始载体图像第3级对角细节子图的第m个系数。

本发明的水印的鲁棒性P_robust为：将含水印载体图像分别采用不同攻击，提取二值图像水印，得到各个二值图像水印与原始二值图像水印的归一化相关系数，计算平均值；

上述的不同攻击为：压缩、缩放、剪切、滤波、噪声干扰攻击，其中滤波包括中值滤波、维纳滤波、均值滤波。

本发明利用小波变换与人眼视觉系统对图像认知的相似性，采用透明性指标P_invisible度量水印对载体图像的影响程度，采用鲁棒性指标P_robust度量水印的抗攻击能力。嵌入水印时，兼顾P_invisible和P_robust，引入了布谷鸟搜索算法确定最优的水印嵌入系数，保证了嵌入水印的透明性和鲁棒性达到最佳平衡。水印的提取不需要原始载体图像的参与。本发明具有鲁棒性强、透明性好、能实现水印的盲检测等优点，可用于数字作品的版权保护、数据的安全传输等。

附图说明

图1是水印嵌入步骤的流程图。

图2是水印提取步骤的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实例对本发明进一步详细说明，但本发明不限于下述实例。

实施例1

以国际通用的数字水印标准测试图像库中的512×512灰度图像Lena.bmp作为原始载体图像，用WindowsXP系统中的附件画图为工具，制作由9号加粗宋体文字“陕西师范大学”组成的64×64的二值图像陕西师范大学.bmp作为水印，分别进行二值图像水印嵌入和提取为例，其方法如下：

1、二值图像水印嵌入过程

如图1所示，二值图像水印陕西师范大学.bmp的嵌入过程具体步骤如下：

(1)原始载体图像的预处理

对512×512的原始载体图像Lena.bmp进行3级Harr小波分解，得到第1级水平细节子图、第1级竖直细节子图、第1级对角细节子图、第2级水平细节子图、第2级竖直细节子图、第2级对角细节子图、第3级水平细节子图、第3级竖直细节子图、第3级对角细节子图和第3级近似子图，以行序为主序将第3级水平细节子图一维化，作为二值图像水印陕西师范大学.bmp的嵌入位置。

(2)二值图像水印的预处理

用Arnold变换对64×64的二值图像水印陕西师范大学.bmp进行置乱，以行序为主序将其一维化，得到待嵌入水印信息比特流。

(3)水印信息比特流的嵌入

用公式(1)在原始载体图像Lena.bmp的第3级水平细节子图中嵌入水印信息比特流。

公式(1)中使水印透明性和鲁棒性达到最佳平衡的水印嵌入系数r用布谷鸟搜索算法确定。

在本实施例中，布谷鸟搜索算法的鸟巢表示水印嵌入系数r，编码为1～10之间的1个实数，鸟巢个数为20，也可在5～50的范围内任意选取整数、最大迭代次数为80，发现外来蛋的概率为0.25。

在计算适应度函数的公式(3)中，k₁为0.3，k₂为0.7，水印的透明性P_invisible用公式(4)得到，水印的鲁棒性P_robust用下式得到：

$P_{\mathrm{robust}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Num}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{NC}}_i}{\mathrm{Num}}---\left(5\right)$

式中Num为压缩、缩放、剪切、滤波、噪声干扰攻击后含水印载体图像的个数7，0≤NC_i≤1，i=1,2,...,Num分别表示从各个攻击后的含水印图像中提取出来的二值图像水印与原始二值图像水印的归一化相关系数。

本实例中含水印载体图像分别受到的攻击为：压缩至原图的20%、均值为0且方差为5的高斯噪声干扰、窗口为3×3的中值滤波、窗口为3×3的维纳滤波、窗口为3×3的均值滤波、先缩小至原图的一半再放大到原图大小、剪切图像左上角的四分之一。

(4)用步骤(3)得到的含水印载体图像的第3级水平细节子图更新步骤(1)中的第3级水平细节子图，再进行3级Harr小波逆变换，得到512×512的含水印载体图像LenaSnnu.bmp。

2、二值图像水印提取过程

如图2所示，二值图像水印陕西师范大学.bmp的提取过程具体步骤如下：

(1)含水印载体图像的预处理

对512×512的含水印载体图像LenaSnnu.bmp进行3级Harr小波分解，得到第1级水平细节子图、第1级竖直细节子图、第1级对角细节子图、第2级水平细节子图、第2级竖直细节子图、第2级对角细节子图、第3级水平细节子图、第3级竖直细节子图、第3级对角细节子图和第3级近似子图，在第3级水平细节子图中包含有嵌入的水印信息比特流。

(2)用公式(2)提取水印信息比特流。

(3)重构二值图像水印

对步骤(2)得到的水印信息比特流进行二维化，用Arnold逆变换得到鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印。所得到的鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印，采用MATLAB7.0编程环境完成，结果见表1。

表1实施例1鲁棒性与透明性最佳平衡数字水印的测试结果

载体图像	r	NC1	NC2	NC3	NC4	NC5	NC6	NC7	Probust	Pinvisible
											Lena.bmp	3.3027	0.9709	0.9648	0.9572	0.9784	0.9377	0.9503	0.9946	0.9648	0.8090

由表1可见，当用布谷鸟搜索算法所得的水印嵌入系数为3.3027时，水印的鲁棒性和透明性达到了最佳平衡。所得水印的鲁棒性为0.9648，透明性为0.8090，即不仅水印的抗攻击能力强，而且水印对载体图像的质量影响小。

实施例2

以国际通用的数字水印标准测试图像库中的512×512灰度图像Airplane.bmp作为原始载体图像，64×64二值图像水印陕西师范大学.bmp同实施例1，分别进行二值图像水印嵌入和提取为例，其方法如下：

1、二值图像水印嵌入过程

如图1所示，二值图像水印陕西师范大学.bmp的嵌入过程具体步骤如下：

载体图像Airplane.bmp的预处理步骤(1)、二值图像水印陕西师范大学.bmp的预处理步骤(2)与实施例1相同。

水印信息比特流的嵌入步骤(3)中，用公式(1)在原始载体图像Airplane.bmp的第3级水平细节子图中嵌入水印信息比特流；公式(1)中使水印透明性和鲁棒性达到最佳平衡的水印嵌入系数r用布谷鸟搜索算法确定。

在本实施例中，布谷鸟搜索算法的鸟巢表示水印嵌入系数r，编码为1～10之间的1个实数，鸟巢个数为15、最大迭代次数为100，发现外来蛋的概率为0.25。

在计算适应度函数的公式(3)中，k₁为0.25，k₂为0.75，水印的透明性P_invisible用公式(4)得到，水印的鲁棒性P_robust用公式(5)得到。

本实例中含水印载体图像AirplaneSnnu.bmp受到的攻击和其他步骤与实施例1相同。

2、二值图像水印提取过程

二值图像水印提取过程与实施例1相同，如图2所示。所得到的鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印，采用MATLAB7.0编程环境完成，结果见表2。

表2实施例2鲁棒性与透明性最佳平衡数字水印的测试结果

载体图像	r	NC1	NC2	NC3	NC4	NC5	NC6	NC7	Probust	Pinvisible
											Airplane.bmp	4.9371	0.9780	0.9721	0.9672	0.9791	0.9358	0.9602	0.9940	0.9695	0.7457

由表2可见，当用布谷鸟搜索算法所得的水印嵌入系数为4.9371时，水印的鲁棒性和透明性达到了最佳平衡。所得水印的鲁棒性为0.9695，透明性为0.7457，即不仅水印的抗攻击能力强，而且水印对载体图像的质量影响较小。

实施例3

以国际通用的数字水印标准测试图像库中的512×512灰度图像Peppers.bmp作为原始载体图像，64×64二值图像水印陕西师范大学.bmp同实施例1，分别进行二值图像水印嵌入和提取为例，其方法如下：

1、二值图像水印嵌入过程

如图1所示，二值图像水印陕西师范大学.bmp的嵌入过程具体步骤如下：

原始载体图像Peppers.bmp的预处理步骤(1)、二值图像水印陕西师范大学.bmp的预处理步骤(2)与实施例1相同。

水印信息比特流的嵌入步骤(3)中，用公式(1)在原始载体图像Peppers.bmp的第3级水平细节子图中嵌入水印信息比特流；公式(1)中使水印透明性和鲁棒性达到最佳平衡的水印嵌入系数r用布谷鸟搜索算法确定。

在本实施例中，布谷鸟搜索算法的鸟巢表示水印嵌入系数r，编码为1～10之间的1个实数，鸟巢个数为30、最大迭代次数为55，发现外来蛋的概率为0.25。

在计算适应度函数的公式(3)中，k₁为0.2，k₂为0.8，水印的透明性P_invisible用公式(4)得到，水印的鲁棒性P_robust用公式(5)得到。

本实例中含水印载体图像PeppersSnnu.bmp受到的攻击和其他步骤与实施例1相同。

2、二值图像水印提取过程

二值图像水印陕西师范大学.bmp的提取过程与实施例1相同，如图2所示。所得到的鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印，采用MATLAB7.0编程环境完成，结果见表3。

表3实施例3鲁棒性与透明性最佳平衡数字水印的测试结果

载体图像	r	NC1	NC2	NC3	NC4	NC5	NC6	NC7	Probust	Pinvisible
											Peppers.bmp	4.6033	0.9811	0.9726	0.9686	0.9840	0.9350	0.9551	0.9941	0.9701	0.7572

由表3可见，当用布谷鸟搜索算法所得的水印嵌入系数为4.6033时，水印的鲁棒性和透明性达到了最佳平衡。所得水印的鲁棒性为0.9701，透明性为0.7572，即不仅水印的抗攻击能力强，而且水印对载体图像的质量影响较小。

Claims (3)

1.一种鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印方法，其特征在于它是由二值图像水印嵌入和二值图像水印提取步骤组成；

(1)二值图像水印嵌入

①原始载体图像的预处理

对原始载体图像进行3级Harr小波分解，得到第1级水平细节子图、第1级竖直细节子图、第1级对角细节子图、第2级水平细节子图、第2级竖直细节子图、第2级对角细节子图、第3级水平细节子图、第3级竖直细节子图、第3级对角细节子图和第3级近似子图，以行序为主序将第3级水平细节子图一维化，作为二值图像水印的嵌入位置；

②二值图像水印的预处理

用Arnold变换对二值图像水印进行置乱，以行序为主序将其一维化，得到待嵌入水印信息比特流；

③水印信息比特流的嵌入

用下式在原始载体图像的第3级水平细节子图中嵌入水印信息比特流：

${\mathrm{CH}}^{,}\left(m\right)=\{\begin{array}{cc}CH\left(m\right),& \left(CH\left(m\right)<0andW\left(m\right)=0\right)or\left(CH\left(m\right)>0andW\left(m\right)=1\right)\\ -r\&times;\left(3+2\&times;\left|{\log }_{10}CH\left(m\right)\right|\right),& CH\left(m\right)>0andW\left(m\right)=0\\ r\&times;\left(3+2\&times;\left|{\log }_{10}\left|CH\left(m\right)\right|\right|\right),& CH\left(m\right)<0andW\left(m\right)=1\\ -3\&times;r,& CH\left(m\right)=0andW\left(m\right)=0\\ 3\&times;r,& CH\left(m\right)=0andW\left(m\right)=1\end{array}---\left(1\right)$

得到含水印载体图像的第3级水平细节子图，式中CH′(m)为含水印载体图像第3级水平细节子图的第m个系数，CH(m)为原始载体图像第3级水平细节子图的第m个系数，W(m)为待嵌入水印信息比特流的第m比特，m为的整数，M×N表示原始载体图像与含水印图像的长×宽，r为水印嵌入系数；

④用步骤③得到的含水印载体图像的第3级水平细节子图更新步骤①中的第3级水平细节子图，再进行3级Harr小波逆变换，得到含水印载体图像；

(2)二值图像水印提取步骤如下：

①含水印载体图像的预处理

对含水印载体图像进行3级Harr小波分解，得到第1级水平细节子图、第1级竖直细节子图、第1级对角细节子图、第2级水平细节子图、第2级竖直细节子图、第2级对角细节子图、第3级水平细节子图、第3级竖直细节子图、第3级对角细节子图和第3级近似子图，在第3级水平细节子图中包含有嵌入的水印信息比特流；

②水印信息比特流的提取

用下式提取水印信息比特流：

$W^{\&prime;}\left(m\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{CH}}^{\&prime;\&prime;}\left(m\right)\&GreaterEqual;0\\ 0,& {\mathrm{CH}}^{\&prime;\&prime;}\left(m\right)<0\end{array}\right.---\left(2\right)$

式中W′(m)为提取的水印信息比特流中的第m比特，CH"(m)为含水印载体图像受攻击后第3级水平细节子图以行序为主序进行一维化后的第m个系数；

③重构二值图像水印

对步骤②得到的水印信息比特流进行二维化，用Arnold逆变换得到重构的鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印；

上述的水印嵌入系数r用布谷鸟搜索算法确定，用下式计算布谷鸟搜索算法中各鸟巢的适应度：

F(r)＝k₁×P_invisible+k₂×P_robust(3)

式中F(r)表示鸟巢r的适应度，P_invisible表示水印的透明性，P_robust表示水印的鲁棒性，0<k₁<1，0<k₂<1，k₁+k₂＝1。

2.根据权利要求1所述的鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印方法，其特征在于：所述的水印的透明性P_invisible，用下式得到：

$P_{invisible}=1-\frac{\underset{m=1}{\overset{\frac{M}{8}\&times;\frac{N}{8}}{\&Sigma;}}|{\mathrm{CH}}^{\&prime;}\left(m\right)-CH\left(m\right)|}{\underset{m=1}{\overset{\frac{M}{8}\&times;\frac{N}{8}}{\&Sigma;}}|CH\left(m\right)+CV\left(m\right)+CD\left(m\right)|+\underset{m=1}{\overset{\frac{M}{8}\&times;\frac{N}{8}}{\mathrm{\&Sigma;}}}|{\mathrm{CH}}^{\&prime;}\left(m\right)-CH\left(m\right)|}---\left(4\right)$

式中M×N表示原始载体图像与含水印图像的长×宽，CH′(m)为含水印载体图像第3级水平细节子图的第m个系数，CH(m)表示原始载体图像第3级水平细节子图的第m个系数，CV(m)表示原始载体图像第3级竖直细节子图的第m个系数，CD(m)表示原始载体图像第3级对角细节子图的第m个系数。

3.根据权利要求1所述的鲁棒性与透明性最佳平衡的数字水印方法，其特征在于所述的水印的鲁棒性P_robust为：将含水印载体图像分别采用不同攻击，提取二值图像水印，得到各个二值图像水印与原始二值图像水印的归一化相关系数，计算平均值；

上述的不同攻击为：压缩、缩放、剪切、滤波、噪声干扰攻击，其中滤波包括中值滤波、维纳滤波、均值滤波。