CN116503230A - 一种基于双通道的鲁棒图像水印算法 - Google Patents

一种基于双通道的鲁棒图像水印算法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种基于双通道的鲁棒图像水印算法。本发明对U通道进行DWT后选择子带进行分块，再进行DCT，选取每个块中的DCT中频系数将水印序列中的值进行嵌入，接着进行逆DCT变换后再进行逆DWT变换得到嵌入水印的U通道图像；对V通道进行DWT变换后选定子带进行DCT变换，将DCT系数进行SVD得到奇异值矩阵S，对第二水印图像灰度图进行SVD分解得到奇异值矩阵Sw，将Sw按照嵌入规则嵌入到S矩阵中完成水印嵌入，接着进行逆SVD分解、逆DCT变换得到新的小波子带，对其进行逆DWT变换得到嵌入水印的V通道图像，最后合成得到嵌入水印的图像。本发明使用不同算法进行水印图像的嵌入和提取，使得嵌入水印后的图像具有更强的鲁棒性，也保证了不可感知性。

Description

一种基于双通道的鲁棒图像水印算法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种基于双通道的鲁棒图像水印算法。
背景技术
随着信息技术的蓬勃发展以及人们的版权意识进一步提高，数字图像水印在数字图像的版权保护等领域的应用越来越广泛。
现有的图像水印技术大多使用单一的图像水印算法进行水印的嵌入，一旦使用对该水印算法有着较差鲁棒性的攻击方法对嵌入水印图像进行攻击就会造成提取出的水印图像严重失真。因此本发明在此方面进行了改进，对原始载体图像上的两个通道上使用两种鲁棒性不同的图像水印算法进行水印嵌入，这样就能提高了水印的鲁棒性，同时也保证了水印的不可感知性。
发明内容
本发明的目的是提高图像水印的鲁棒性，因此提供一种基于双通道的鲁棒图像水印算法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于双通道的鲁棒图像水印算法，包括水印嵌入和水印提取，具体步骤如下：
Step1：载体图片与水印图片预处理；
将RGB格式的载体图像转换为YUV格式，选择U通道作为第一水印图像的嵌入通道，选择V通道作为第二水印图像的嵌入通道；读取第一水印图像灰度图W1和第二水印图像灰度图W2，将W1转换为一维水印序列；
Step2：U通道水印嵌入；
对载体图像的U通道进行离散小波变换(DWT)得到选定的小波子带，将小波子带分块后进行离散余弦变换(DCT)，选择DCT系数利用嵌入规则将W1的水印序列值嵌入其中，对分块子图像块进行逆DCT变换以及逆DWT变换得到嵌入水印的U通道图像；
Step3：V通道水印嵌入；
对载体图像的V通道进行DWT变换得到选定的小波子带，对小波子带进行DCT变换；将DCT系数进行奇异值分解(SVD)，同时对W2进行SVD分解，两者分解得到得奇异值矩阵采用嵌入规则进行水印嵌入得到新的奇异值矩阵；对新的奇异值矩阵进行逆SVD分解和逆DCT变换得到嵌入水印的新小波子带，将新小波子带进行逆DWT变换后得到嵌入水印的V通道图像；
Step4：通道合并得到嵌入水印图像；
将嵌入水印的U通道、嵌入水印的V通道与没有嵌入水印的载体图片的Y通道进行通道合并，再转换为RGB格式得到嵌入水印的图像；
Step5：U通道水印提取；
将嵌入水印的图像与载体图片的U通道进行DWT变换后选定小波子带，对两者的小波子带进行分块后再进行DCT变换；将嵌入水印的DCT系数使用嵌入规则的逆运算提取出水印序列值；然后将水印序列值组成的水印序列重构成水印图像就得到了提取的水印图像W1'；
Step6：V通道水印提取；
将嵌入水印的图像与原始图像的V通道进行DWT变换后选定小波子带，两者的小波子带进行DCT变换，对DCT系数进行SVD分解得到奇异值矩阵；将两奇异值矩阵利用嵌入规则的逆运算提取出嵌入水印的奇异值矩阵；最后将提取出的奇异值矩阵进行逆SVD分解得到提取出的水印图像W2'。
所述Step1中载体图片大小为M×M，第一水印图像灰度图W1大小为N1×N1，N1＝M/16，第二水印图像灰度图W2大小为N2×N2，N2＝M/4。
所述Step2具体步骤为：
Step2.1：对载体图像的U通道使用haar小波进行一级DWT变换，选定子带为低频近似子带LL；
Step2.2：将LL子带进行8×8的分块，对每个子图像块进行DCT变换后选择8个DCT中频系数进行嵌入，采用xwi＝xi+ewj规则将W1的水印序列值进行嵌入；其中xi表示DCT中频系数，i表示第几个中频系数，e表示嵌入强度，wj表示水印序列的值，j表示第几个水印序列值，xwi表示嵌入水印后的DCT中频系数；最后对嵌入水印的子图像块进行逆DCT变换得到子带LLw，再进行逆DWT变换得到嵌入水印的U通道图像。
所述Step3具体步骤为：
Step3.1：对载体图像的V通道使用haar小波进行二级DWT变换，选定子带为低频近似子带LL2；
Step3.2：对LL2进行DCT变换以及SVD分解得到奇异值矩阵S，同时对W2进行SVD分解得到奇异值矩阵Sw，采用S'＝S+αSw规则进行水印嵌入，其中α为嵌入强度，S'为水印嵌入后的奇异值矩阵，将S'逆SVD分解后进行逆DCT变换得到嵌入水印的子带LL2w；最后对LL2w进行逆DWT变换得到嵌入水印的V通道图像。
所述Step5具体步骤为：
Step5.1：对嵌入水印图像与载体图像的U通道使用haar小波进行一级DWT变换得到子带LLw和LL，将LLw与LL进行8×8分块并对每块进行DCT变换；
Step5.2：提取出两者对应嵌入位置的DCT中频系数，按照w'j＝(xwi-xi)/e规则提取出水印序列值，其中w'j为提取水印序列值，将水印序列值组成水印序列进行重构得到提取水印图像W1'。
所述Step6具体步骤为：
Step6.1：对嵌入水印图像与载体图像的V通道使用haar小波进行二级DWT变换得到子带LL2w和LL2，将LL2w与LL进行DCT变换；
Step6.2：对DCT系数进行SVD分解得到奇异值矩阵S'和S，按照S'w＝(S'-S)/α规则进行水印提取，其中S'w为提取水印的奇异值矩阵，对S'w进行逆SVD分解得到提取出的水印图像W2'。
有益效果：
本发明提供的双通道的图像水印方法，基于载体图像的U通道和V通道实现用两种鲁棒性水印算法将水印进行嵌入，使得嵌入水印后的图像面对不同的攻击时具有更强的鲁棒性，同时也保证了嵌入水印图像的不可感知性。
附图说明
附图1为本发明的水印嵌入过程图。
附图2为本发明水印提取过程图。
附图3为本发明原始载体图像和水印图像。
附图4为本发明无攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。
附图5为本发明曝光攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。
附图6为本发明饱和度攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。
附图7为本发明椒盐噪声攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。
附图8为本发明高斯噪声攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。
附图9为本发明中值滤波攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。
附图10为本发明均值滤波攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。
附图11为本发明裁剪攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。
附图12为本发明旋转攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。
附图13为本发明JPEG压缩攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术方案更加清楚明白，以下结合附图和具体实施例，对本发明进行详细的说明。应当说明的是，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1-2所示，一种基于双通道的鲁棒图像水印算法，包括水印嵌入和水印提取，具体步骤如下：
Step1载体图片与水印图片预处理
将RGB格式的载体图像转换为YUV格式，选择U通道作为第一水印图像的嵌入通道，选择V通道作为第二水印图像的嵌入通道；读取第一水印图像灰度图W1和第二水印图像灰度图W2，将W1转换为一维水印序列；
Step2 U通道水印嵌入
对载体图像的U通道进行DWT变换得到选定的小波子带，将小波子带分块后进行DCT变换，选择DCT系数利用嵌入规则将W1的水印序列值嵌入其中，对分块子图像块进行逆DCT变换以及逆DWT变换得到嵌入水印的U通道图像；
Step3 V通道水印嵌入
对载体图像的V通道进行DWT变换得到选定的小波子带，对小波子带进行DCT变换；将DCT系数进行SVD分解，同时对W2进行SVD分解，两者分解得到得奇异值矩阵采用嵌入规则进行水印嵌入得到新的奇异值矩阵；对新的奇异值矩阵进行逆SVD分解和逆DCT变换得到嵌入水印的新小波子带，将新小波子带进行逆DWT变换后得到嵌入水印的V通道图像；
Step4通道合并得到嵌入水印图像
将嵌入水印的U通道、嵌入水印的V通道与没有嵌入水印的载体图片的Y通道进行通道合并，再转换为RGB格式得到嵌入水印的图像；
Step5 U通道水印提取
将嵌入水印的图像与载体图片的U通道进行DWT变换后选定小波子带，对两者的小波子带进行分块后再进行DCT变换；将嵌入水印的DCT系数使用嵌入规则的逆运算提取出水印序列值；然后将水印序列值组成的水印序列重构成水印图像就得到了提取的水印图像W1'；
Step6 V通道水印提取
将嵌入水印的图像与原始图像的V通道进行DWT变换后选定小波子带，两者的小波子带进行DCT变换，对DCT系数进行SVD分解得到奇异值矩阵；将两奇异值矩阵利用嵌入规则的逆运算提取出嵌入水印的奇异值矩阵；最后将提取出的奇异值矩阵进行逆SVD分解得到提取出的水印图像W2'。
在Step1中，载体图片大小为M×M，第一水印图像灰度图W1大小为N1×N1，N1＝M/16，第二水印图像灰度图W2大小为N2×N2，N2＝M/4。
在Step2中，进行的嵌入方法是在DCT中频系数采用xwi＝xi+ewj规则水印序列值进行嵌入，其中xi表示的是选取的DCT中频系数，i表示第几个中频系数，e表示嵌入强度，wj表示水印序列的值，j表示第几个水印序列值。
在Step3中，进行嵌入的方法是将SVD分解后的奇异值矩阵采用S'＝S+αSw规则进行嵌入，其中S为载体图像奇异值矩阵，Sw为水印图像奇异值矩阵，α为嵌入强度。
在Step5中，采用的提取方法是在DCT中频系数上按照w'j＝(xwi-xi)/e规则提取嵌入到DCT中频系数的水印序列值，其中w'j为提取水印序列值，j表示第几个水印序列值，xwi为嵌入水印的中频系数，xi为原始载体图像的DCT中频系数，i表示第几个中频系数，e为嵌入强度。
在Step6中，采用的提取方法是对SVD分解后奇异值矩阵按照S'w＝(S'-S)/α规则对U通道水印图像进行提取，其中S'w为提取水印的奇异值矩阵，S'为嵌入水印图像的奇异值矩阵，S为原载体图像奇异值矩阵，α为嵌入强度。
实施例2
为了验证本发明的有效性，本实施例使用了pycharm作为实验仿真平台。原始载体图像使用的大小为1024×1024，U通道嵌入的第一水印图像灰度图W1大小为64×64，小波变换采用的是haar小波基函数，嵌入强度为0.1。V通道嵌入的第二水印图像灰度图W2大小为256×256，小波变换采用的是haar小波基函数，嵌入强度为0.08。
具体过程如下：
U通道水印嵌入
将载体图像U通道使用haar小波进行一级DWT变换得到LL、LH、HL、HH四个子带，载体图像大小为1024×1024，子带大小为512×512。
选定LL子带分成8×8的子图像块，得到64×64个图像块。
将子图像块依次进行DCT变换，每个子块得到64个DCT系数，第一水印图像灰度图W1大小为64×64，将其转换的水印序列在图像块选取的8个DCT中频系数xi进行嵌入。
将嵌入水印的各子块进行逆DCT变换得到嵌入水印的新子带LLw。
将LLw与LH、HL、HH子带进行小波重构得到嵌入水印的U通道图像。
V通道水印嵌入
将载体图像的V通道利用haar小波进行二级DWT变换得到LL2、LH2、HL2、HH2、LH、HL、HH这七个子带，载体图像大小为1024×1024，LL2子带大小为256×256。
选定LL2子带进行DCT变换后将DCT系数矩阵X进行SVD分解得到奇异值矩阵S。
U×S×(V)T＝SVD(X)
将读取的水印图像灰度图W2进行SVD分解得到奇异值矩阵Sw。
UW×Sw×(VW)T＝SVD(W2)
将Sw使用下式将其嵌入到S中得到S',α为嵌入强度，取值0.08。
S'＝S+αSw
对矩阵S'进行逆SVD分解，得到矩阵DCT系数矩阵Xw。
Xw＝U×S'×(V)T
将Xw逆DCT变换得到嵌入水印的子带LL2w。
将LL2w子带与LH2、HL2、HH2、LH、HL、HH进行逆DWT变换后得到嵌入水印的V通道图像。
U通道水印提取
将嵌入水印图像与原载体图像的U通道小波变换得到LL、LH、HL、HH与LLw、LHw、HLw、HHw子带。
将LL与LLw子带进行8×8分块，将两者子块嵌入水印位置的中频系数采用下式提取到嵌入的水印序列值w'j，e为嵌入强度，取值0.1。
w'j＝(xwi-xi)/e
将水印序列值w'j组合后得到水印序列w',将其重构后得到提取出的水印图像W1'。
V通道水印提取
将原载体图像与嵌入水印图像的V通道使用DWT变换得到LL2、LH2、HL2、HH2、LH、HL、HH与LL2w、LH2w、HL2w、HH2w、LHw、HLw、HHw子带。
选择LL2与LL2w子带进行DCT变换后将DCT系数进行SVD分解得到奇异值矩阵S和S'。
U×S×(V)T＝SVD(LL2)
U'×S'×(V')T＝SVD(LL2w)
将S与S'矩阵采用下式得到奇异值矩阵S'w，α为嵌入强度，取值为0.08。
S'w＝(S'-S)/α
将S'w与Uw和Vw进行逆SVD分解后进行就得到提取的水印图像W2'。
W2'＝Uw×S'w×(Vw)T
如图3所示，Host image为原始de载体图像，Watermark image1为U通道嵌入的水印图像，Watermark image2为V通道嵌入的水印图像。图4中Watermarked image为无攻击时嵌入水印后的载体图像，Extratedwatermark1为无攻击时U通道提取的水印图像，Extratedwatermark2为无攻击时V通道提取的水印图像。
本发明使用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)来体现不可感知性。在嵌入水印之后的载体图片的峰值信噪比(PSNR)越高就代表图像的视觉质量越好，通常在峰值信噪比(PSNR)在30dB以上时，主观上人的视觉是感知不到图像发生了明显变化；结构相似性(SSIM)用来反映原载体图片和嵌入水印之后的载体图片直接结构的相似程度，结构相似性(SSIM)的取值为0～1，当嵌入水印之后的载体图片计算结构相似性的值越接近于1代表着其与原载体图片越相似，即不可感知性越好。
本发明使用归一化相关系数(NC)来体现鲁棒性。归一化相关系数(NC)的取值为0～1，当提取出的水印图片计算的归一化相关系数(NC)值越接近于1代表着提取出的水印图片与原水印图片越相似，即鲁棒性越好。
经过实验，如图5-13所示，为遭受不同种类攻击嵌入水印后的载体图像和提取的水印图像。具体实验结果如表1所示。
表1为嵌入水印后的载体图像在遭受不同类型的攻击时峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)以及遭受不同类型的攻击后提取水印与原始水印归一化相关系数(NC)，其中NC1代表提取水印图像W1'计算的NC值，NC2代表提取水印图像W2'计算的NC值。
表1不同类型攻击后各指标对比表
从表1中可以发现本发明提取的图像水印算法在应对常见的攻击时，两个通道嵌入的水印有着不同的效果，在两者中至少有一个水印对该种攻击具有较好的鲁棒性，同时对于无攻击时也表现出较好的峰值信噪比，具有较好的不可感知性。

Claims (6)

1.一种基于双通道的鲁棒图像水印算法，其特征在于，包括水印嵌入和水印提取，具体步骤如下：
Step1：载体图片与水印图片预处理；
将RGB格式的载体图像转换为YUV格式，选择U通道作为第一水印图像的嵌入通道，选择V通道作为第二水印图像的嵌入通道；读取第一水印图像灰度图W1和第二水印图像灰度图W2，将W1转换为一维水印序列；
Step2：U通道水印嵌入；
对载体图像的U通道进行DWT变换得到选定的小波子带，将小波子带分块后进行DCT变换，选择DCT系数利用嵌入规则将W1的水印序列值嵌入其中，对分块子图像块进行逆DCT变换以及逆DWT变换得到嵌入水印的U通道图像；
Step3：V通道水印嵌入；
对载体图像的V通道进行DWT变换得到选定的小波子带，对小波子带进行DCT变换；将DCT系数进行SVD分解，同时对W2进行SVD分解，两者分解得到得奇异值矩阵采用嵌入规则进行水印嵌入得到新的奇异值矩阵；对新的奇异值矩阵进行逆SVD分解和逆DCT变换得到嵌入水印的新小波子带，将新小波子带进行逆DWT变换后得到嵌入水印的V通道图像；
Step4：通道合并得到嵌入水印图像；
将嵌入水印的U通道、嵌入水印的V通道与没有嵌入水印的载体图片的Y通道进行通道合并，再转换为RGB格式得到嵌入水印的图像；
Step5：U通道水印提取；
将嵌入水印的图像与载体图片的U通道进行DWT变换后选定小波子带，对两者的小波子带进行分块后再进行DCT变换；将嵌入水印的DCT系数使用嵌入规则的逆运算提取出水印序列值；然后将水印序列值组成的水印序列重构成水印图像就得到了提取的水印图像W1'；
Step6：V通道水印提取；
将嵌入水印的图像与原始图像的V通道进行DWT变换后选定小波子带，两者的小波子带进行DCT变换，对DCT系数进行SVD分解得到奇异值矩阵；将两奇异值矩阵利用嵌入规则的逆运算提取出嵌入水印的奇异值矩阵；最后将提取出的奇异值矩阵进行逆SVD分解得到提取出的水印图像W2'。
2.根据权利要求1所述的基于双通道的鲁棒图像水印算法，其特征在于，所述Step1中载体图片大小为M×M，第一水印图像灰度图W1大小为N1×N1，N1＝M/16，第二水印图像灰度图W2大小为N2×N2，N2＝M/4。
3.根据权利要求1所述的基于双通道的鲁棒图像水印算法，其特征在于，所述Step2具体步骤为：
Step2.1：对载体图像的U通道使用haar小波进行一级DWT变换，选定子带为低频近似子带LL；
Step2.2：将LL子带进行8×8的分块，对每个子图像块进行DCT变换后选择8个DCT中频系数进行嵌入，采用xwi＝xi+ewj规则将W1的水印序列值进行嵌入；其中xi表示DCT中频系数，i表示第几个中频系数，e表示嵌入强度，wj表示水印序列的值，j表示第几个水印序列值，xwi表示嵌入水印后的DCT中频系数；最后对嵌入水印的子图像块进行逆DCT变换得到子带LLw，再进行逆DWT变换得到嵌入水印的U通道图像。
4.根据权利要求1所述的基于双通道的鲁棒图像水印算法，其特征在于，所述Step3具体步骤为：
Step3.1：对载体图像的V通道使用haar小波进行二级DWT变换，选定子带为低频近似子带LL2；
Step3.2：对LL2进行DCT变换以及SVD分解得到奇异值矩阵S，同时对W2进行SVD分解得到奇异值矩阵Sw，采用S'＝S+αSw规则进行水印嵌入，其中α为嵌入强度，S'为水印嵌入后的奇异值矩阵，将S'逆SVD分解后进行逆DCT变换得到嵌入水印的子带LL2w；最后对LL2w进行逆DWT变换得到嵌入水印的V通道图像。
5.根据权利要求1所述的基于双通道的鲁棒图像水印算法，其特征在于，所述Step5具体步骤为：
Step5.1：对嵌入水印图像与载体图像的U通道使用haar小波进行一级DWT变换得到子带LLw和LL，将LLw与LL进行8×8分块并对每块进行DCT变换；
Step5.2：提取出两者对应嵌入位置的DCT中频系数，按照w'j＝(xwi-xi)/e规则提取出水印序列值，其中w'j为提取水印序列值，将水印序列值组成水印序列进行重构得到提取水印图像W1'。
6.根据权利要求1所述的基于双通道的鲁棒图像水印算法，其特征在于，所述Step6具体步骤为：
Step6.1：对嵌入水印图像与载体图像的V通道使用haar小波进行二级DWT变换得到子带LL2w和LL2，将LL2w与LL进行DCT变换；
Step6.2：对DCT系数进行SVD分解得到奇异值矩阵S'和S，按照S'w＝(S'-S)/α规则进行水印提取，其中S'w为提取水印的奇异值矩阵，对S'w进行逆SVD分解得到提取出的水印图像W2'。
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CN117649330A (zh) * 2024-01-30 2024-03-05 中汽数据(天津)有限公司 一种用于彩色图像隐写碳标识条码的水印方法

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