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Shearlet變換域內(nèi)容自適應(yīng)圖像水印算法

作者: 時間:2010-12-26 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,信息媒體的數(shù)字化為信息存儲、傳輸、復(fù)制帶來了極大的便利。但與此同時,如何在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下實(shí)施有效的數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)保護(hù)問題,成為學(xué)術(shù)界亟待解決的熱點(diǎn)問題。如何解決通信系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息安全手段也成為迫在眉睫的問題。作為保護(hù)數(shù)字媒體信息安全的有效方法引起了人們廣泛關(guān)注,成為信息安全領(lǐng)域一個新的研究熱點(diǎn)[1-2]。

水印嵌入算法包括空域水印、頻域水印兩類算法。頻域水印包括DCT域、Wavelet變換域、Ridgelet變換域等[3-6]。通過研究發(fā)現(xiàn),人眼對高頻信息如復(fù)雜的區(qū)域、灰度變化劇烈區(qū)域的失真不敏感,而對低頻信息如平滑區(qū)域的失真較為敏感。因此,充分利用人類視覺的頻率特性的同時,考慮圖像自身由于不同背景平均亮度的對比度掩蓋效應(yīng)和圖像紋理掩蓋效應(yīng),圖像能對水印提供更好的視覺掩蓋機(jī)制。

Jayant和Ran等人研究證明,圖像是由平滑區(qū)、邊緣區(qū)和紋理區(qū)三種不同感知特性的區(qū)域組成的,即三分量圖像模型[7-8]。人眼視覺系統(tǒng)(HVS)對這三種區(qū)域有不同的感知特性,在辨認(rèn)圖像的客體時,邊緣區(qū)起著重要的作用,平滑區(qū)和紋理區(qū)起著次要作用。HVS對平滑區(qū)中的微小變化非常敏感,邊緣區(qū)次之,而對紋理區(qū)的變化最不敏感。因此,可以在圖像的紋理區(qū)嵌入較多的水印信息量,邊緣區(qū)次之,平滑區(qū)最少。

本文提出一種域基于HVS的算法。該算法能夠在滿足水印不可見性的條件下最大強(qiáng)度地嵌入水印信息,并且對JPEG壓縮、加噪、濾波和任意裁剪等多種攻擊具有較強(qiáng)的魯棒性。

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Shearlet[9]變換的理論基礎(chǔ)是合成小波理論。合成小波理論通過仿射系統(tǒng)為幾何多尺度分析提供了一種有效的方法。當(dāng)維數(shù)n=2時,具有合成膨脹的仿射系統(tǒng)形式如下:


2 水印算法

2.1 水印嵌入

水印嵌入的位置直接影響水印的魯棒性。Cox等人提出,水印應(yīng)嵌入在人類視覺系統(tǒng)(HVS)感覺最重要的分量上。而感覺重要的分量是圖像信號的主要成份,攜帶較多的信號能量,在圖像有一定失真的情況下,仍能保留主要成份。另外,F(xiàn)ield等人的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,視覺皮層的接收場特性使得人類視覺系統(tǒng)只用最少的視覺神經(jīng)元就能“捕獲”自然場景中的關(guān)鍵信息。這相當(dāng)于對自然場景的最稀疏表示,或?qū)ψ匀粓鼍暗摹白钕∈琛本幋a。正是在這一基礎(chǔ)上提出的一種新的圖像表示方法,它能準(zhǔn)確地對圖像重要信息進(jìn)行稀疏表示。本文在研究Shearlet變換的基礎(chǔ)上提出了基于內(nèi)容的水印嵌入算法,將水印信息嵌入到圖像中能量最大的方向邊緣特征,從而保證了水印的魯棒性。

對載體圖像f0(x,y)進(jìn)行Shearlet變換,得到低通子圖像fJ(x,y)以及帶通子圖像(方向子圖像)Sj,l(x,y),其中j代表分解尺度,l為分解方向。為了保證嵌入水印在視覺上的不可見性,水印信息只嵌入到帶通子圖像中頻部分。本文將水印嵌入到能量最大的方向子圖像中,方向子圖像能量越大說明該子圖像對整幅圖像的重要性越大。方向子帶能量最大的計算公式如下:

式中,C0和C1的取值分別對應(yīng)各子塊圖像脊波系數(shù)的平均標(biāo)準(zhǔn)差和平均絕對均值;β的選取與圖像內(nèi)容有關(guān)。

設(shè)Sj,l(x,y)為圖像經(jīng)Shearlet變換后的某高頻系數(shù),


式中,閾值s為系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差,令β=(μ-min(μ))/max(μ)-min(μ),其中μ為二值化后高頻系數(shù)的方差值,max(·)為最大值函數(shù),min(·)為最小值函數(shù)。

  由于方差值μ可以將圖像內(nèi)容較好地依次劃分成紋理、邊緣和平滑區(qū)域,因此由式(11)可知,β與圖像內(nèi)容的屬性相關(guān),紋理區(qū)的β值最大,邊緣區(qū)次之,平滑區(qū)的β值較小。因此,由式(10)計算得到的系數(shù)可容忍的最大誤差β作為水印嵌入強(qiáng)度因子。因β是基于圖像內(nèi)容計算的,故水印嵌入強(qiáng)度具有性,即在紋理區(qū),α值較大,水印嵌入的強(qiáng)度較大;在平滑區(qū),α值較小,水印的嵌入強(qiáng)度就?。欢吘墔^(qū)的水印嵌入強(qiáng)度介于紋理區(qū)和平滑區(qū)之間。

2.3 水印檢測

  受水印保護(hù)的圖像可能遭到有意或無意的處理,因此待檢測的圖像都受到一定的破壞。水印的檢測類似于通信過程中接收端的弱信號檢測。本文采用相關(guān)檢測方法來檢測水印的存在與否。

3 實(shí)驗(yàn)仿真

 實(shí)驗(yàn)選取512×512大小的Lena圖像為測試圖像,隨機(jī)生成1 000個[-1,1]區(qū)間上均勻分布且彼此獨(dú)立的零均值二值序列,選取其中第500個序列作為嵌入水印,利用水印攻擊軟件Stirmark對嵌水印圖像進(jìn)行攻擊。實(shí)驗(yàn)中,虛警概率p=10-8

圖1(a)~(f)分別為未受攻擊、受到質(zhì)量因子為20的JPEG壓縮、3×3中值濾波,均值為0、方差為60的高斯白噪聲,強(qiáng)度為10%的椒鹽噪聲以及規(guī)則剪切3/4后的圖像中提取的水印信息。由圖可知,在水印圖像受到攻擊后,仍然可以檢測出水印,這說明本文水印算法對JPEG壓縮攻擊、中值和均值濾波攻擊以及噪聲攻擊具有強(qiáng)的魯棒性。

本文提出了一種Shearlet變換域圖像水印算法?;赟hearlet變換對高維數(shù)據(jù)的稀疏表示特性,確定出視覺重要信息定位方法。將水印嵌入視覺重要信息上,大大提高了水印的魯棒性。根據(jù)人眼對圖像平滑區(qū)、邊緣區(qū)和紋理區(qū)的不同感知,對嵌入的水印強(qiáng)度進(jìn)行適當(dāng)選取,解決了魯棒性和視覺不可見性之間的矛盾,并通過實(shí)驗(yàn)證明了本文算法的有效性。



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