CN104134185A

CN104134185A - 一种抵御联合攻击的图像水印嵌入和提取方法与系统

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Publication number: CN104134185A
Application number: CN201410373076.9A
Authority: CN
Inventors: 任克强; 吴帆
Original assignee: Jiangxi University of Science and Technology
Current assignee: Jiangxi University of Science and Technology
Priority date: 2014-07-31
Filing date: 2014-07-31
Publication date: 2014-11-05
Anticipated expiration: 2034-07-31
Also published as: CN104134185B

Abstract

本发明提供了一种抵御联合攻击的图像水印嵌入方法，所述方法包括：对所述水印图像进行QC-LDPC编码，得到编码后的水印信息；对原始图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵；根据密钥生成的伪随机序列对所述编码后的水印信息进行扩频处理，得到扩频处理后的水印信息；将所述扩频处理后的水印信息嵌入到所述DCT系数矩阵的Q个预设位置的系数上；对嵌入水印信息后的各个DCT系数矩阵做反离散余弦变换IDCT，得到嵌入水印的图像。本发明解决了现有变换域水印嵌入方法在抗噪声、几何、压缩攻击时，存在鲁棒性差、嵌入信息量低、抗联合攻击性能较差的问题。

Description

一种抵御联合攻击的图像水印嵌入和提取方法与系统

技术领域

本发明涉及多媒体信息安全技术领域，具体涉及一种抵御联合攻击的图像水印嵌入和提取方法与系统。

背景技术

随着网络技术、信息技术和多媒体技术的飞速发展，数字化已成为信息表示的一种重要手段。数字多媒体信息得到广泛的应用，如数字图像、数字视频、数字音频等。数字多媒体作品便于存储、复制和网络传播，由此引发的信息安全问题、盗版问题和版权纠纷问题日益增多，带来严重的社会问题。

数字水印技术可以很好地解决这些问题，是实现版权保护的有效手段，已成为多媒体信息安全研究领域的一个重点。数字水印基本特征包含安全性、可证明性、不可感知性、鲁棒性。安全性是以鲁棒性为基础的，对数字水印进行对称或非对称加密处理可以禁止未经授权的嵌入、提取和检测。可证明性是为受保护的信息产品提供安全和可靠的证据。不可感知性主要表现人类的感官器官的不可感知性和采用统计学方法也无法恢复数值水印。鲁棒性是衡量数字水印质量好坏的重要指标，鲁棒性要求在数字水印受到噪声、压缩、几何、滤波、恶意等攻击之后仍然可以证明水印的存在。水印的鲁棒性和不可感知性是相互矛盾的，较好的方式是在它们之间取得平衡。

数字水印嵌入方法主要分为空间域算法和变换域算法。

空间域算法不需要对图像进行任何的变换而直接将水印加载在原始载体上，空间域算法的优点：算法实现简单、运算速度快、对图像影响较小、嵌入信息量大等，其缺点主要是抵抗图像的几何变形、噪声、压缩攻击能力较差，实现的水印比较脆弱，算法的鲁棒性较差。

变换域水印主要是通过修改原始载体的变换域系数来实现水印的嵌入，主要算法有离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)域方法、离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)域方法、离散小波变换(Discrete Wavelet Transform，DWT)域方法等。

相比较空间域算法，变换域算法具有如下优点：变换域中将嵌入的水印信号能力分布到空间域的所有位置上，有利于保证水印的不可感知性和较好鲁棒性。变换域算法还可以很好地兼容数据压缩标准，进而实现在压缩域内的水印算法，提高算法的抗压缩攻击的能力。

然而，现有的变换域水印嵌入算法在抗噪声、剪切、压缩攻击时，存在鲁棒性差、嵌入信息量低、抗联合攻击性能较差的不足，因而需要提出一种变换域水印嵌入算法，使得可以在抵御噪声、几何、压缩攻击时，有较强的鲁棒性，尤其是在抵御多种联合攻击时，能够表现出较好的性能。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种抵御联合攻击的图像水印嵌入和提取方法与系统，解决了现有变换域水印嵌入方法在抗噪声、几何、压缩攻击时，存在鲁棒性差、嵌入信息量低、抗联合攻击性能较差的问题。

第一方面，本发明提供一种抵御联合攻击的图像水印嵌入方法，所述方法包括：

对所述水印图像进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC编码，得到编码后的水印信息；

对原始图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵，其中，N为4、8或16；

根据密钥生成的伪随机序列对所述编码后的水印信息进行扩频处理，得到扩频处理后的水印信息；

将所述扩频处理后的水印信息嵌入到所述DCT系数矩阵的Q个预设位置的系数上，其中，0<Q<256；

对嵌入扩频处理后的水印信息的各个DCT系数矩阵做反离散余弦变换IDCT，得到嵌入水印的图像。

优选地，所述将所述扩频处理后的水印信息嵌入到所述DCT系数矩阵的Q个预设位置的系数上包括：

按照公式x′＝x+aw，将扩频处理后的水印信息循环嵌入到所述Q个预设位置的系数上；

其中，x表示原始图像的DCT系数矩阵的预设位置的系数，x′表示嵌入水印的图像的DCT系数矩阵的对应位置的系数，a表示预设嵌入水印信息的嵌入强度，w表示扩频处理后的水印信息。

优选地，所述Q个预设位置的系数为：

所述DCT系数矩阵中的Q个中频系数；

或，

所述DCT系数矩阵中的R个低频系数和Q-R个中频系数，其中R、Q都为正整数，R<Q。

第二方面，本发明提供一种抵御联合攻击的图像水印提取方法，所述方法包括：

对嵌入水印的图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵，其中，N为4、8或16；

根据Q个嵌入位置，提取所述DCT系数矩阵中嵌入的水印信息，其中，0<Q<256；

根据密钥生成的伪随机序列与提取的水印信息进行相关性检测，并将检测到的水印输出；

对所述检测到的水印进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC译码，得到恢复的水印图像。

优选地，所述根据Q个嵌入位置，提取所述DCT系数矩阵中嵌入的水印信息包括：

根据Q个嵌入位置，按照w＝(x′-x)/a，提取所述DCT系数矩阵中嵌入的水印信息；

其中，x表示原始图像的DCT系数矩阵的对应位置的系数，x′表示嵌入水印的图像的DCT系数矩阵的嵌入位置的系数，a表示预设的嵌入水印信息的嵌入强度，w表示扩频处理后的水印信息。

第三方面，本发明提供一种抵御联合攻击的图像水印嵌入系统，所述系统包括：

编码模块，用于对所述水印图像进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC编码，得到编码后的水印信息；

DCT变换模块，用于对原始图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵，其中，N为4、8或16；

扩频模块，用于根据密钥生成的伪随机序列对所述编码后的水印信息进行扩频处理，得到扩频处理后的水印信息；

水印嵌入模块，用于将所述扩频处理后的水印信息嵌入到所述DCT系数矩阵的Q个预设位置的系数上，其中，0<Q<256；

IDCT变换模块，用于对嵌入扩频处理后的水印信息的各个DCT系数矩阵做反离散余弦变换IDCT，得到嵌入水印的图像。

优选地，所述水印嵌入模块具体用于

优选地，所述Q个预设位置的系数为：

所述DCT系数矩阵中的Q个中频系数；

或，

第四方面，本发明提供一种抵御联合攻击的图像水印提取系统，所述系统包括：

DCT变换模块，用于对嵌入水印的图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵，其中，N为4、8或16；

水印提取模块，用于根据预设的Q个嵌入位置，提取所述DCT系数矩阵中嵌入的水印信息，其中，0<Q<256；

解扩模块，用于根据密钥生成的伪随机序列与提取的水印信息进行相关性检测，并将检测到的水印信息输出；

译码模块，用于对所述检测到的水印信息进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC译码，得到恢复的水印图像。

优选地，所述水印提取模块具体用于

根据预设的Q个嵌入位置，按照w＝(x′-x)/a，提取所述DCT系数矩阵中嵌入的水印信息；

由上述技术方案可知，本发明的图像水印嵌入方法，对水印信息进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC编码，将通信系统中的纠错技术应用在数字水印系统中，借助QC-LDPC编码的纠错能力，降低了水印在传输过程中的差错率，因而提高了算法的鲁棒性。本发明所述的水印嵌入和提取方法，不但对于单一的噪声、压缩、剪切攻击具有很好的鲁棒性，而且，尤为重要地，对于多种联合攻击也表现出良好的性能，从而使得本发明所述的方法能够应用在更为广泛的水印嵌入场合。

另外，由于QC-LDPC码具有低密度和准循环的特性，使得带有较大信息量的水印信息经过QC-LDPC编码后，降低了水印信息的复杂度，从而可以在原始图像上嵌入携带较大信息量的水印，这样不但可以使得原始图像携带必要的水印信息，还可以增加数字水印的安全性。

本发明选择二维的DCT变换，相对于小波变换DWT计算量要小，便于与纠错码和JPEG压缩的结合，方便实际的工程应用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的原始图像和水印图像；

图2是本发明实施例一提供的图像水印嵌入方法的流程图；

图3是本发明实施例二提供的8×8分块图像的之字形排序；

图4是本发明实施例三提供的图像水印提取方法的流程图；

图5示出了本发明实施例五提供的3组不同的联合攻击模型示意图；

图6示出了本发明实施例五提供的单一噪声攻击后提取的水印图像；

图7示出了本发明实施例五提供的单一滤波攻击后提取的水印图像；

图8示出了本发明实施例五提供的单一压缩攻击后提取的水印图像；

图9示出了本发明实施例五提供的单一剪切攻击后提取的水印图像；

图10是本发明实施例五提供的三种噪声联合攻击后提取的水印图像；

图11是本发明实施例五提供的压缩与三种噪声联合攻击后提取的水印图像；

图12是本发明实施例五提供的剪切与三种噪声联合攻击后提取的水印图像；

图13是本发明实施例六提供的图像水印嵌入系统的结构示意图；

图14是本发明实施例七提供的图像水印提取系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明利用QC-LDPC码对水印图像进行编码，下面简单介绍下QC-LDPC码的特性。

低密度奇偶校验(Low Density Parity Check，LDPC)码最早由Gallager博士于1962年提出，但当时并未得到更多的关注，直到1981年Tanner引入双向图来重新描述LDPC码，90年代Mackay等再次发现LDPC码的优异性，并证明LDPC是一种逼近香农(Shannon)极限的好码。准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC)码是一种由置换矩阵组成的特殊结构化的LDPC码，它的校验矩阵是由一系列循环移位矩阵和零方阵构成。其编码可以通过简单的移位寄存器实现，具有实现复杂度较低的特点。

将数字水印系统看作一个通信系统模型，数字水印可以看作是发送的信息，原始图像看作是数字水印的信道和携带者，原始图像受到的攻击可以看作是信道的噪声，因此利用将水印的嵌入过程看作一个数据通信问题。水印信息编码和生成可以看作信源处理，水印嵌入过程可以看作是调制，水印的提取可以看作是解调，水印信息译码可以看作是接受到信号后的处理操作。

图1示出了本发明实施例一至七所使用的原始图像和水印图像，其中，图1中的(a)为原始图像，图1中的(b)为水印图像，下面的实施例讲述了如何将水印图像(b)嵌入到原始图像(a)中，同时也讲述了如何从嵌入了水印图像(b)的原始图像(a)中提取出水印图像(b)。

图2示出了本发明实施例一提供的抵御联合攻击的图像水印嵌入方法的流程图，如图2所示，本实施例一的图像水印嵌入方法如下所述。

步骤101：对所述水印图像进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC编码，得到编码后的水印信息。

步骤102：对原始图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵其中，N为4、8或16。

步骤103：根据密钥生成的伪随机序列对所述编码后的水印信息进行扩频处理，得到扩频处理后的水印信息。

步骤104：将所述扩频处理后的水印信息嵌入到所述DCT系数矩阵的Q个预设位置的系数上，其中，0<Q<256。

步骤105：对嵌入扩频处理后的水印信息的各个DCT系数矩阵做反离散余弦变换IDCT，得到嵌入水印的图像。

由此，本实施例所述的图像水印嵌入方法，对水印信息进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC编码，将通信系统中的纠错技术应用在数字水印系统中，借助QC-LDPC编码的纠错能力，降低了水印在传输过程中的差错率，因而提高了算法的鲁棒性。本实施例所述的水印嵌入和提取方法，不但对于单一的噪声、压缩、剪切攻击具有很好的鲁棒性，而且，尤为重要地，对于多种联合攻击也表现出良好的性能，从而使得本实施例所述的方法能够应用在更为广泛的水印嵌入场合。

本实施例选择二维的DCT变换，相对于小波变换DWT计算量要小，便于与纠错码和JPEG压缩的结合，方便实际的工程应用。

下面通过实施例二来更为详细的说明本发明的一个较佳实施例的实现过程。该过程包括如下步骤：

步骤201：对所述水印图像进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC编码，得到编码后的水印信息。

在本步骤中，将128×128的水印图像转化为一维的二进制序列，利用QC-LDPC对二进制序列进行编码，得到编码后的二进制水印序列{0,1，…}。

为了使所述方法有较广的适用范围，可以设计不同的码率以适应不同的数字水印，其中选择的码率越小，QC-LDPC编码的纠错能力就越大，当需要较大纠错能力时，可以选择较小的码率。可选择的码率有1/4、1/3、1/2、3/4、9/10等。本实施例所有实验都是在码率为1/4的条件下进行的。

步骤202：对原始图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵。

在本步骤中，首先对1024×1024的原始图像做N×N像素大小的分块，这里，优选地，对原始图像做8×8像素大小的分块。当然也可以做4×4或16×16像素大小的分块。当然也可以是其他2^m×2^m(m>4)像素大小的分块，只是分的块越大，在进行DCT变换时，计算量将急剧增加。

对分块后的每一块进行DCT变换，得到8×8的DCT系数矩阵，共64个DCT系数，其中DCT变换规则为：

F (p, q) = a_{p} a_{q} Σ_{m = 0}^{M - 1} Σ_{n = 0}^{N - 1} f (x, y) \cos \frac{π (2 m + 1) p}{2 M} \cos \frac{π (2 n + 1) q}{2 N}

其中，F(p,q)表示DCT系数，f(x,y)表示原始信号分量，x＝0,1,…,M-1，y＝0,1,…,N-1，x和y为像素采样值，p和q为频率采样值，

步骤203：根据密钥生成的伪随机序列对所述编码后的水印信息进行扩频处理，得到扩频处理后的水印信息。

步骤204：将所述扩频处理后的水印信息嵌入到所述DCT系数矩阵的Q个预设位置的系数上。

在本步骤中，将所述8×8的DCT系数矩阵按图3所示的8×8分块图像的之子形排序转换为一维序列后，依次读取DCT系数矩阵中的Q个预设位置的系数，按照公式x′＝x+aw，将扩频处理后的水印信息循环嵌入到所述Q个预设位置的系数上。

其中，Q个预设位置的系数可以为所述DCT系数矩阵一维序列中的Q个连续或间断的中频系数；当然也可以是所述DCT系数矩阵一维序列中的R个连续或间断的低频系数和Q-R个连续或间断的中频系数，其中R、Q都为正整数，0<Q<256，R<Q；

其中，x表示原始图像的DCT系数矩阵的预设位置的系数，x′表示嵌入水印的图像的DCT系数矩阵的对应位置的系数，w表示扩频处理后的水印信息，a表示预设嵌入水印信息的嵌入强度，a一般取值为1-10，a取值越小，嵌入的强度越小，不可感知性越好，但是鲁棒性越差；反之，a取值越大，嵌入的强度越大，鲁棒性越好，但是不可感知性越差。

一般地，对于8×8的DCT系数矩阵，Q的取值范围为6<Q<16比较合适，较佳地，本实施例选择Q取8，并选择8个连续的中频系数(从所述DCT系数矩阵一维序列中的第6位开始，连续选取8个中频系数)，假设步骤203经过扩频处理后的水印信息长度为100位，那么按照公式x′＝x+aw，将扩频处理后的100位水印信息循环嵌入到所述8个中频系数上具体为：

选择100/8＝12.5个分块，即选择13个分块，将100位水印信息嵌入到13个分块的相同预设位置的系数上。

本实施例通过将水印信息嵌入到DCT系数矩阵中的Q个中频系数上，因为DCT系数矩阵的低频系数在传输中容易被保留，但容易被人的视觉接收，而高频系数在图像传输中容易丢失，选择中频系数可以平衡不可感知性和鲁棒性，使水印信息更为稳健。当然也可以选择若干位低频系数和若干位中频系数的组合。

步骤205：对嵌入扩频处理后的水印信息的各个DCT系数矩阵做反离散余弦变换IDCT，得到嵌入水印的图像。

在本步骤中，对嵌入水印序列后的各个DCT系数矩阵做IDCT，变换规则为：

f (x, y) = Σ_{m = 0}^{M - 1} Σ_{n = 0}^{N - 1} a_{p} a_{q} F (p, q) \cos \frac{π (2 m + 1) p}{2 M} \cos \frac{π (2 n + 1) q}{2 N}

其中，F(p,q)表示水印序列后的DCT系数，f(x,y)表示嵌入水印后图像的信号分量，x＝0,1,…,M-1，y＝0,1,…,N-1，x和y为像素采样值，p和q为频率采样值，

图4示出了本发明实施例三提供的抵御联合攻击的图像水印提取方法的流程图，如图4所示，本实施例的图像水印提取方法如下所述。

步骤301：对嵌入水印的图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵，N为4、8或16。

步骤302：根据Q个嵌入位置，提取所述DCT系数矩阵中嵌入的水印信息，其中，0<Q<256。

步骤303：根据密钥生成的伪随机序列与提取的水印信息进行相关性检测，并将检测到的水印输出。

步骤304：对所述检测到的水印进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC译码，得到恢复的水印图像。

下面通过实施例四来更为详细的说明本发明的一个较佳实施例的实现过程。该过程包括如下步骤：

步骤401：对嵌入水印的图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵。

在本步骤中，对嵌入水印的图像做N×N像素大小的分块，其中，分块的大小要和嵌入水印时的分块大小一致。对分块后的每一块进行DCT变换，变换规则为：

F (p, q) = a_{p} a_{q} Σ_{m = 0}^{M - 1} Σ_{n = 0}^{N - 1} f (x, y) \cos \frac{π (2 m + 1) p}{2 M} \cos \frac{π (2 n + 1) q}{2 N}

其中，F(p,q)表示嵌入水印的图像的DCT系数，f(x,y)表示嵌入水印的图像的信号分量，x＝0,1,…,M-1，y＝0,1,…,N-1，x和y为像素采样值，p和q为频率采样值，

步骤402：根据Q个嵌入位置，提取所述DCT系数矩阵中嵌入的水印信息。

在本步骤中，根据水印嵌入时的Q个嵌入位置，按照w＝(x′-x)/a，提取所述DCT系数矩阵中嵌入的水印信息。

步骤403：根据密钥生成的伪随机序列与提取的水印信息进行相关性检测，并将检测到的水印输出。

在本步骤中，根据密钥生成的伪随机序列与提取的水印信息进行相关性检测，如果检测的相关性大于预设的第一阈值，则证明检测到水印，并将检测的水印输出；否则，则证明检测不到水印。一般情况下，所述第一阈值的取值为0.6～0.8之间。

在进行步骤404的QC-LDPC译码之前，优选地，可以对检测到的水印进行自适应滤波处理，以增强其抗噪声的能力。

步骤404：对所述检测到的水印信息进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC译码，得到恢复的水印图像。

在本步骤中，如果在译码之前，没有对检测到的水印信息进行滤波处理，那么本步骤就直接对所述检测到的水印信息进行QC-LDPC译码，得到恢复的水印图像。如果在本步骤译码之前，对检测到的水印信息进行了自适应滤波处理，那么本步骤就需要对滤波后的水印信息进行QC-LDPC译码，得到恢复的水印图像。

实施例二和实施例四分别讲述了图像水印嵌入过程和图像水印提取过程，实施例五分别通过单一攻击和联合攻击的攻击方式来验证实施例二所述图像水印嵌入方法的有效性。

在本实施例五中，对实施例二得到的嵌入水印后的图像分别用单一攻击和联合攻击的方式进行攻击，然后利用实施例四所述水印提取方法对水印图像进行提取，为验证实施例二所述水印嵌入方法的有效性，对提取后的水印图像与原始水印图像进行相似度比较，利用归一化相关系数进行说明，归一化相关系数NC的值越大，说明两张图片的相似度越高；当NC＝1时，说明两张图片完全一样。

其中，归一化相关系数的定义为：

NC (W, W^{'}) = \frac{Σ_{i = 1}^{M} Σ_{j = 1}^{N} w (i, j) w^{'} (i, j)}{\sqrt{Σ_{i = 1}^{M} Σ_{j = 1}^{N} w {(i, j)}^{2}} \sqrt{Σ_{i = 1}^{M} Σ_{j = 1}^{N} w^{'} {(i, j)}^{2}}}

其中，W为原始水印，W'为提取的水印，大小为M×N，w(i,j)为原始水印上的像素点，w'(i,j)为提取的水印上的像素点。

具体地，设V₁表示高斯噪声的方差，均值为0，V₂表示椒盐噪声的噪声密度，V₃表示Speckle噪声的噪声密度，Q表示JPEG压缩质量因子，P表示剪切原始图像的比例。

其中，所述单一攻击包括：单一的噪声攻击、单一的滤波攻击、单一的压缩攻击和单一的剪切攻击。

(1)对于单一的噪声攻击，本实施例以高斯噪声、椒盐噪声和Speckle噪声为例，验证本发明所述方法的有效性，当然对于其他噪声，本发明所述方法也是适用的。

分别用单一的高斯噪声攻击嵌入水印后的图像、单一的椒盐噪声攻击嵌入水印后的图像、单一的Speckle噪声攻击嵌入水印后的图像，然后分别利用实施例四所述水印提取算法提取水印的结果如表1所示。

由表1可知，当V₁＝0.02时，NC的值为1，证明可以完全准确提取水印图像，当V₁＝0.03时，NC的值为0.9620，从而说明本发明实施例所述的水印嵌入方法具有良好的鲁棒性。同理，后续的表2-7的实验数据也说明了本发明的方法对抗单一噪声攻击、单一滤波攻击、单一压缩攻击、单一剪切攻击、多种噪声联合攻击、压缩与多种噪声联合攻击、剪切与多种噪声联合攻击有较强的鲁棒性。

表1 单一噪声攻击实验

(2)对于单一的滤波攻击，分别用单一的高斯滤波攻击嵌入水印后的图像、单一的中值滤波攻击嵌入水印后的图像，然后分别利用实施例四所述水印提取算法提取水印的结果如表2所示。

表2 单一滤波攻击实验

(3)对于单一的压缩攻击用JPEG压缩攻击嵌入水印后的图像，然后利用实施例四所述水印提取算法提取水印的结果如表3所示。

表3 单一JPEG压缩攻击实验

压缩因子	Q＝40	Q＝50	Q＝60	Q＝70
					NC	0.7903	1	1	1

(4)剪切攻击对载体图像影响较大，所以抗剪切攻击可以很好地验证算法的鲁棒性。对不同剪切比例下的攻击实验如表4所示。

由表4可知，随着剪切比例的增大，相似度下降，主要原因在于剪切破坏掉一部分纠错码的冗余信息，降低了纠错码的纠错能力。

表4 单一剪切攻击实验

剪切比例	P＝1/2	P＝1/4	P＝1/8
				NC	0.9305	0.9882	0.9974

其中，所述联合攻击包括：多噪声联合攻击、滤波与多噪声联合攻击、压缩与多噪声联合攻击、剪切与多噪声联合攻击、压缩与剪切联合攻击等，本实施例以高斯噪声、椒盐噪声以及Speckle噪声三种噪声联合攻击、JPEG压缩与三种噪声联合攻击和剪切与三种噪声联合攻击为例，验证本发明所述方法的有效性，当然对于其他任意攻击组合，本发明所述方法也是适用的。

如图5所示，图5中的(a)、(b)、(c)分别为3组不同的联合攻击模型。

(1)由高斯噪声、椒盐噪声以及Speckle噪声组成的三种噪声联合攻击嵌入水印后的图像，然后利用实施例四所述水印提取算法提取水印的结果如表5所示。

表5 三种噪声联合攻击实验

(2)由JPEG压缩攻击、高斯噪声、椒盐噪声以及Speckle噪声组成的压缩与三种噪声联合攻击嵌入水印后的图像，然后利用实施例四所述水印提取算法提取水印的结果如表6所示。

表6 JPEG压缩与三种噪声联合攻击实验

(3)由剪切攻击、高斯噪声、椒盐噪声以及Speckle噪声组成的剪切与三种噪声联合攻击嵌入水印后的图像，然后利用实施例四所述水印提取算法提取水印的结果如表7所示。

表7 剪切与三种噪声联合攻击实验

与表1-7相对应地，图6-12示出了经过不同的单一攻击或联合攻击后所提取的水印图像。

图6示出了单一噪声攻击后提取的水印图像，其中，(a)为在V₁＝0.03的条件下提取的水印图像，(b)为在V₁＝0.02的条件下提取的水印图像；(c)为在V₂＝0.75的条件下提取的水印图像；(d)为在V₂＝0.7的条件下提取的水印图像；(e)为在V₃＝0.2的条件下提取的水印图像；(f)为在V₃＝0.1的条件下提取的水印图像。

图7示出了单一滤波攻击后提取的水印图像，其中，(a)为窗口大小为4×4的高斯滤波下提取的水印图像；(b)为窗口大小为3×3的高斯滤波下提取的水印图像；(c)为窗口大小为3×3的中值滤波下提取的水印图像。

图8示出了单一压缩攻击后提取的水印图像，其中，(a)为在Q＝40的条件下提取的水印图像；(b)为在Q＝50的条件下提取的水印图像；(c)为在Q＝60的条件下提取的水印图像；(d)为在Q＝70的条件下提取的水印图像。

图9示出了单一剪切攻击后提取的水印图像，其中，(a)为在P＝1/2的条件下提取的水印图像；(b)为在P＝1/4的条件下提取的水印图像；(c)为在P＝1/8的条件下提取的水印图像。

图10示出了三种噪声联合攻击后提取的水印图像，其中，(a)为在V₁＝0.004，V₂＝0.2，V₃＝0.01的条件下提取的水印图像；(b)为在V₁＝0.004，V₂＝0.1，V₃＝0.02的条件下提取的水印图像；(c)为在V₁＝0.006，V₂＝0.1，V₃＝0.01的条件下提取的水印图像；(d)为在V₁＝0.005，V₂＝0.1，V₃＝0.01的条件下提取的水印图像；(e)为在V₁＝0.004，V₂＝0.1，V₃＝0.01的条件下提取的水印图像。

图11示出了压缩与三种噪声联合攻击后提取的水印图像，其中，(a)为在V₁＝0.002，V₂＝0.02，V₃＝0.02，Q＝50的条件下提取的水印图像；(b)为在V₁＝0.002，V₂＝0.02，V₃＝0.02，Q＝60的条件下提取的水印图像；(c)为在V₁＝0.001，V₂＝0.03，V₃＝0.02，Q＝60的条件下提取的水印图像；(d)为在V₁＝0.001，V₂＝0.1，V₃＝0.001，Q＝50的条件下提取的水印图像；(e)为在V₁＝0.002，V₂＝0.03，V₃＝0.01，Q＝50的条件下提取的水印图像。

图12示出了剪切与三种噪声联合攻击后提取的水印图像，其中，(a)为在V₁＝0.001，V₂＝0.01，V₃＝0.01，P＝1/4的条件下提取的水印图像；(b)为在V₁＝0.005，V₂＝0.05，V₃＝0.01，P＝1/8的条件下提取的水印图像；(c)为在V₁＝0.001，V₂＝0.01，V₃＝0.01，P＝1/8的条件下提取的水印图像；(d)为在V₁＝0.005，V₂＝0.05，V₃＝0.01，P＝1/16的条件下提取的水印图像；(e)为在V₁＝0.001，V₂＝0.01，V₃＝0.02，P＝1/16的条件下提取的水印图像；(f)为在V₁＝0.001，V₂＝0.01，V₃＝0.01，P＝1/16的条件下提取的水印图像。

本实施例充分说明了本发明实施例二所述方法在抵御单一攻击和联合攻击时有较强的鲁棒性。本实施例所述的图像水印嵌入方法，对水印信息进行准循环低密度奇偶校验QC-LDPC编码，将通信系统中的纠错技术应用在数字水印系统中，借助QC-LDPC编码的纠错能力，降低了水印在传输过程中的差错率，因而提高了算法的鲁棒性。

另外，由于本发明所述的水印嵌入方法是利用QC-LDPC编码的纠错能力降低水印在传输过程中的差错率，从而提高对单一攻击和联合攻击的鲁棒性的，因此当外界的单一攻击或联合攻击超过QC-LDPC编码的纠错能力时，就会影响所述水印提取的结果。对此，本实施例还给出了抵御不同单一或联合攻击时的参数临界值(参见表1-7的最左侧的实验数据，表1除外，表1中有三组参数临界值)，当外界攻击大于所述参数临界值时，超出了QC-LDPC编码的纠错能力，因此所述水印的提取效果有明显下降。当外界攻击小于所述参数临界值时，借助QC-LDPC编码的纠错能力，几乎可以完全恢复出水印图像。本实施所给出的参数临界值，对于实际的工程应用具有较大的参考意义。

图13示出了本发明实施例六提供的抵御联合攻击的图像水印嵌入系统的结构示意图，如图13所示，所述抵御联合攻击的图像水印嵌入系统包括：

编码模块31，用于对所述水印图像进行QC-LDPC编码，得到编码后的水印信息；

DCT变换模块32，用于对原始图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵；

扩频模块33，用于根据密钥生成的伪随机序列对所述编码后的水印信息进行扩频处理，得到扩频处理后的水印信息；

水印嵌入模块34，用于将所述扩频处理后的水印信息嵌入到所述DCT系数矩阵的Q个预设位置的系数上；

IDCT变换模块35，用于对嵌入扩频处理后的水印信息的各个DCT系数矩阵做反离散余弦变换IDCT，得到嵌入水印的图像。

其中，所述水印嵌入模块34具体用于

其中，所述Q个预设位置的系数为：

所述DCT系数矩阵中的Q个中频系数；

或，

本实施例所述的图像水印嵌入系统，可以用于执行图2所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图14示出了本发明实施例七提供的抵御联合攻击的图像水印提取系统的结构示意图，如图14所示，所述抵御联合攻击的图像水印提取系统包括：

DCT变换模块41，用于对嵌入水印的图像做N×N像素大小的分块，并对每一块进行离散余弦变换DCT，得到多个N×N的DCT系数矩阵；

水印提取模块42，用于根据预设的Q个嵌入位置，提取所述DCT系数矩阵中嵌入的水印信息；

解扩模块43，用于根据密钥生成的伪随机序列与提取的水印信息进行相关性检测，并将检测到的水印信息输出；

译码模块44，用于对所述检测到的水印信息进行QC-LDPC译码，得到恢复的水印图像。

其中，所述水印提取模块42具体用于

本实施例所述的图像水印提取系统，可以用于执行图4所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种抵御联合攻击的图像水印嵌入方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述扩频处理后的水印信息嵌入到所述DCT系数矩阵的Q个预设位置的系数上包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述Q个预设位置的系数为：

所述DCT系数矩阵中的Q个中频系数；

或，

4.一种抵御联合攻击的图像水印提取方法，其特征在于，所述方法包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据Q个嵌入位置，提取所述DCT系数矩阵中嵌入的水印信息包括：

6.一种抵御联合攻击的图像水印嵌入系统，其特征在于，所述系统包括：

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述水印嵌入模块具体用于

8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述Q个预设位置的系数为：

所述DCT系数矩阵中的Q个中频系数；

或，

9.一种抵御联合攻击的图像水印提取系统，其特征在于，所述系统包括：

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述水印提取模块具体用于