CN103955879A - 基于多级dct的dwt-svd鲁棒水印方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于多级DCT的DWT-SVD鲁棒水印方法。本发明方法包括水印嵌入方法和水印提取方法。水印嵌入方法首先对原始图像进行离散小波变换，之后将其低频子带分块并对每小块进行多级离散余弦变换，然后将待嵌入水印进行混沌加密，选择每小块多级DCT系数组成新矩阵，并将加密后的水印嵌入到该新矩阵的奇异值矩阵中。水印提取方法是水印嵌入方法的逆过程，包括提取加密水印，并利用密钥对水印进行解密和恢复。本发明方法结合DWT、SVD在数字水印方面的优势，利用多级DCT的能量集中特性，获得了更多数值较大的数据，提高了水印的嵌入容量，并且依然保持了鲁棒性较好的特点，较好的解决了水印容量和鲁棒性之间的矛盾。

Description

基于多级DCT的DWT-SVD鲁棒水印方法

技术领域

本发明属于信息安全的技术领域，特别涉及一种基于多级离散余弦变换（DCT）的离散小波变换和奇异值分解（DWT-SVD）鲁棒水印方法。

背景技术

数字水印技术因其在版权保护和内容认证等方面的重要应用价值，已成为信息隐藏技术的一个研究热点。数字水印技术通过将数字、序列号、文字、图像标志等信息嵌入到媒体中，在嵌入过程中对载体进行尽量小的修改，以达到最强的鲁棒性，当嵌入水印后的媒体受到攻击后仍然可以恢复水印或者检测出水印的存在。隐形水印随着信息安全需求的飞速发展，正在得到越来越多研究者的关注。

DWT(离散小波变换)域水印算法对有损压缩和高频滤波具有较好的抗攻击性，而且小波分解后的低频子带集中了图像的大部分能量，是鲁棒水印嵌入的合适位置。因此基于DWT的数字水印算法受到了广泛关注。为了克服小波变换不具有几何不变性的缺点，研究学者利用SVD（奇异值分解）抵抗几何攻击良好的特性，将其引入数字水印领域。

目前，图像水印的容量和鲁棒性之间的矛盾是数字水印研究中依然未能很好解决的问题。现有的大多数稳健水印算法只考虑了鲁棒性，而牺牲了水印容量，因此对该类算法的大规模实际推广造成不利影响。本方法利用多级DCT（离散余弦变换）的“能量集中特性”，从而获得更多数值较大的数据，为增加水印嵌入容量提供了保证，并结合DWT以及SVD在数字水印方面的优势，较好的解决了鲁棒性和水印容量之间的矛盾。

发明内容

本发明的目的就是针对现有稳健水印技术存在的问题，提出了一种基于多级DCT的DWT-SVD鲁棒水印方法。

本发明方法包括水印嵌入方法和水印提取方法。水印嵌入方法首先对原始图像进行离散小波变换（DWT），之后将其低频子带分块并对每小块进行多级离散余弦变换（多级DCT），然后将待嵌入水印进行混沌加密，最后选择每小块多级DCT系数组成新矩阵，并将加密后的水印嵌入到该新矩阵的奇异值矩阵中。水印提取方法是水印嵌入方法的逆过程，包括提取加密水印，并利用密钥对水印进行解密和恢复。

水印嵌入方法的具体步骤是：

步骤1：获取正方形的原始载体图像I(M,M)，M是图像的行和列，对进行一级离散小波变换（DWT），得到低频子带LL，其矩阵大小为将其低频子带LL划分为互不重叠的n×n个大小为m×m的子块，n是m的整数倍，最终得到每小块子矩阵。

步骤2：对待嵌入的水印W采用logistic映射混沌模型进行混沌加密得到加密后水印W₀，记映射初值为X₀，混沌系数μ∈(3.5699,4]，然后将加密后的水印按行排成一列，将初值X₀和μ当作密钥，缺少任何一个参数或者参数不正确，都无法解密。

步骤3：对每小块子矩阵进行一次离散余弦变换（DCT），然后选择每小块变换系数矩阵的左上角矩阵再次进行离散余弦变换，然后选择每小块二级变换系数矩阵的左上角矩阵组成新矩阵B。

步骤4：对新矩阵B进行奇异值分解（SVD）：B＝U₁S₁V₁ ^T，得到矩阵U₁、V₁和S₁，将W₀矩阵添加到奇异值矩阵S₁上，并对S₁进行奇异值分解（SVD）：S₁+αW₀＝U₂S₂V₂ ^T,得到矩阵U₂、V₂和S₂,α为隐藏添加系数，由B^*＝U₁S₂V₁ ^T得到变换矩阵B^*。

步骤5：采用B＝B^*对矩阵B更新，然后将B中的系数还原到步骤3中每小块二级变换系数矩阵中，进行二级离散余弦逆变换，得到嵌入水印后的低频子带，再进行离散小波逆变换，得到嵌入水印的图像I^*，U₂、V₂和S₁保留当作密钥K，用于水印的提取。

水印提取方法的具体步骤是：

步骤a：对嵌入水印的图像I^*进行一级离散小波变换，将低频子带LL进行n×n分块，得到每小块子矩阵。

步骤b：对每小块子矩阵进行一次离散余弦变换，然后选择离散余弦变换系数矩阵的左上角矩阵再次进行离散余弦变换，分别提取出每小块二级离散余弦系数矩阵的左上角矩阵组成新矩阵B^**。

步骤c：对矩阵B^**进行奇异值分解：B^**＝U₁ ^*S₂ ^*V₁ ^*T。用S₂ ^*和密钥K计算出矩阵E＝U₂S₂ ^*V₂ ^T,最后计算需要提取的水印W^*，对提取出的水印进行混沌解密即可恢复真实的水印。

本发明方法结合DWT域水印算法对有损压缩和高频滤波具有较好的抗攻击性以及SVD抵抗几何攻击良好的特性，并利用多级DCT的“能量集中特性”，从而获得更多数值较大的数据，为增加水印嵌入容量提供了保证，而且在增加水印嵌入容量时，依然保持了鲁棒性较好的特点。本发明较好的解决了鲁棒性和水印容量之间的矛盾。

具体实施方式：

下面结合实施例对本发明进一步说明。

本发明包括水印嵌入和水印提取两部分，其中第一部分水印嵌入的具体实施步骤如下：

Step1：选择512×512像素的Lena作为原始载体图像，对其一级DWT分解后的低频子带进行8×8分块，得到相应的子矩阵。

Step2：为了验证本发明在增加嵌入水印嵌入容量情况下的鲁棒性，选取32×32、64×64和128×128像素的二值图像作为水印，记作W，对水印进行混沌加密，得到W₀。

Step3：对每小块矩阵进行一次DCT变换，然后对一次DCT系数矩阵的左上角4×4矩阵再次进行DCT变换，分别提取出每个小块二级DCT系数矩阵左上角1×1、2×2及4×4矩阵组成新矩阵B。

Step4：对矩阵B进行SVD分解，B＝U₁S₁V₁ ^T，得到矩阵U₁、V₁和S₁，将W₀矩阵添加到奇异值矩阵S₁上，并对其进行SVD分解：S₁+αW₀＝U₂S₂V₂ ^T,得到矩阵U₂、V₂和S₂,然后计算矩阵B^*＝U₁S₂V₁ ^T（本实施例中取α＝0.1）。

Step5：令B＝B^*，将B中的系数还原到Step3中各个分块中，进行二级DCT逆变换，得到嵌入水印后的低频子带，再进行逆DWT，得到嵌入水印的图像I^*。（U₂、V₂和S₁保留当作密钥K，用于水印的提取）

第二部分水印提取的具体实施步骤如下：

Step1：对嵌入水印的Lena图像I^*进行一级DWT变换，将其低频子带分为8×8的小块。

Step2：对每小块进行DCT变换，然后对变换后系数矩阵左上角4×4矩阵再次进行DCT变换，分别提取出每个小块二级DCT变换系数矩阵左上角1×1、2×2及4×4矩阵组成新矩阵B^**。

Step3：对矩阵B^**进行SVD分解：B^**＝U₁ ^*S₂ ^*V₁ ^*T。用S₂ ^*和密钥K计算出矩阵E＝U₂S₂ ^*V₂ ^T,最后我们计算提取的水印为对提取出的水印进行混沌解密即可恢复真实的水印（本实施例取α＝0.1）。

Claims (1)

1.基于多级DCT的DWT-SVD鲁棒水印方法，包括水印嵌入方法和水印提取方法，其特征在于：

所述的水印嵌入方法的具体步骤是：

步骤1：获取正方形的原始载体图像I(M,M)，M是图像的行和列，对进行一级离散小波变换，得到低频子带LL，其矩阵大小为将其低频子带LL划分为互不重叠的n×n个大小为m×m的子块，n是m的整数倍，最终得到每小块子矩阵；

步骤2：对待嵌入的水印W采用logistic映射混沌模型进行混沌加密得到加密后水印W₀，记映射初值为X₀，混沌系数μ∈(3.5699,4]，然后将加密后的水印按行排成一列，将初值X₀和μ当作密钥，缺少任何一个参数或者参数不正确，都无法解密；

步骤3：对每小块子矩阵进行一次离散余弦变换，然后选择每小块变换系数矩阵的左上角矩阵再次进行离散余弦变换，然后选择每小块二级变换系数矩阵的左上角矩阵组成新矩阵B；

步骤4：对新矩阵B进行奇异值分解：B＝U₁S₁V₁ ^T，得到矩阵U₁、V₁和S₁，将W₀矩阵添加到奇异值矩阵S₁上，并对S₁进行奇异值分解：S₁+αW₀＝U₂S₂V₂ ^T,得到矩阵U₂、V₂和S₂,α为隐藏添加系数，由B^*＝U₁S₂V₁ ^T得到变换矩阵B^*；

步骤5：采用B＝B^*对矩阵B更新，然后将B中的系数还原到步骤3中每小块二级变换系数矩阵中，进行二级离散余弦逆变换，得到嵌入水印后的低频子带，再进行离散小波逆变换，得到嵌入水印的图像I^*，U₂、V₂和S₁保留当作密钥K，用于水印的提取；

所述的水印提取方法的具体步骤是：

步骤a：对嵌入水印的图像I^*进行一级离散小波变换，将低频子带LL进行n×n分块，得到每小块子矩阵；

步骤b：对每小块子矩阵进行一次离散余弦变换，然后选择离散余弦变换系数矩阵的左上角矩阵再次进行离散余弦变换，分别提取出每小块二级离散余弦系数矩阵的左上角矩阵组成新矩阵B^**；

步骤c：对矩阵B^**进行奇异值分解：B^**＝U₁ ^*S₂ ^*V₁ ^*T；用S₂ ^*和密钥K计算出矩阵E＝U₂S₂ ^*V₂ ^T,最后计算需要提取的水印W^*，对提取出的水印进行混沌解密即可恢复真实的水印。