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一个基于的盲的数字图象水印技术
摘要：本文提出了一种新的基于离散小波变换和离散余弦变换的盲的水印图象嵌入算法，该算法能够经受住噪声、中值滤波、压缩、高通滤波、低通滤波等的处理，具有很强的鲁棒性。
关键词：水印 离散小波变换 离散余弦变换 鲁棒性
A Blind Watermarking for Digital Image Based On DWT and DCT

Abstract: In this paper , a blind watermarking algorithm for Digital Image Based On DWT and DCT.The experiment based on this algorithm demonstrate that the watermarking is robust to the common signal processing techniques including compressing、 noise 、low pass filter、high pass filter and median filter.
Keywords: Watermarking DWT DCT Robustness
1 引言
随着计算机及网络通讯技术的迅猛发展，多媒体信息（图象、音频、视频）的交换和传输变得异常方便和快捷。.然而，正因为此，其安全与版权保护问题却变得日益严重.数字水印技术（digital watermarking）作为一种潜在的解决方案正在受到广泛的关注，并成为了国际学术界兴起的一个前沿研究领域。
数字水印是隐藏在多媒体产品中的一个特殊标志信息 ，它在版权保护、文件的真伪鉴别、网络的秘密通讯、隐含标注和网络资源的安全等方面有着重要而广泛的应用。数字水印
应具备三个特征：不可感知性，即嵌入的水印不能引起数字产品在视觉或听觉质量上的下降，并感知不到它的存在。稳健性，即在通常的信号处理（压缩、滤波、噪声污染等）或几何变
换（平移、伸缩、旋转等）下，数字水印仍然能被检测到；可证明性，即水印能够为产品的归属问题提供完全和可靠的证据。
数字水印技术的研究可以从三个方面来分类：
1． 据水印的形式来分：一是以扩展谱通信原理为基础，数字水印采取均值为零的随机
信号；二是水印采取有意义的文字或图标等。
2． 按嵌入水印的方法分，一是在时空域嵌入；二是在变换域（如、、
分形域等）内嵌入水印。
3． 以提取水印是否需要原数字产品来分：一个是私有水印（private watermarking,
需要原数字产品）；二是公开水印也即盲水印（blind watermarking）。
目前大多数的水印技术都是根据扩展谱通信原理，采用随机序列作水印，这些技术在可证明性上不够完善，不能很好解决版权保护问题，同时也不够实用。因此，在一定的不可感知性和稳健性下，隐藏类似于公司图标这种信息量丰富、意义明确、可证明性强、且提取水印时不需要原始图象的数字水印技术是很有发展前景的.以图案作水印、且提取时不需原始图象的数字水印技术面临着许多技术上的挑战，到目前为止，具有较好的不可感知性和稳健性、以图案作水印、且提取时不需要原图的数字水印技术还很少。
本文提出一种以图案作水印、且提取时不需原图的盲数字水印嵌入算法。这个算法是基于变换的一种算法，经过研究知道：在小波变换后，纹理和边缘特征一般集中在高频子带LH1、HL1和HH1中，如把水印信息加在这些子带幅值较大的系数上，则人眼不易察觉，可以加大水印的嵌入量。由于经过一般的图像处理以后，高频上的信息容易丢失，其鲁棒性不够强。但是，一般情况下在嵌入的水印信息的量是较少的，本文为了增强水印的鲁棒性，在嵌入的水印信息量较少的情况下，就把水印信息嵌入到低频中幅值较大的系数上，这样水印的鲁棒性将会大大增强。
2 离散小波变换分析基础
小波变换理论一经问世即引起了各方面的广泛关注。小波分析属于时频分析的一种，它优于傅立叶变换的地方是：它在时域和频域同时具有良好的局部化性质。而且小波中的伸缩率与计算机视觉和人眼视觉特征相吻合。1988年mallat将小波变换理论用于信号处理，提出了多尺度分析的概念，给出了将图像分解为不同频率通道的算法及其重构算法。
一个图像信号X的离散小波变换(DWT)可以看作是分别对两维信号的列和行进行高通和低通滤波，相当于一个四通道滤波运算，可以得到两维信号在子带LL1、LH1、HL1和HH1上的变换系数根据需要可以对子带LL1继续进行分解，直到达到所需要的级数为止。根据人类的视觉特征，人眼对图像中平滑区域的变化较敏感，而对纹理区域和边缘处的微小变化则不敏感。
构造这些不同分辨率等级的一个方法是将二通道滤波器组和降抽样过程相关联（如图一）。二通道滤波器必须是正交的，并且通过下面的方程来定义：
高通 (1)
低通 (2)
信号分解的迭代过程定义为：
(3)
(4)
信号重构的迭代过程定义为：
(5)
3．离散余弦变换分析基础
设图象为
（6）
逆向DCT变换：
（7）
其中：

图象二维DCT变换（N取8或16）有许多优点：
图象信号经过变换后，变换系数几乎不相关，经过反变换重构图象，信道误差和量化误差将象随机噪声一样分散到块中的各个像素中去，不会造成误差累积；并且变换能将数据块中的能量压缩到为数不多的部分低频系数中去（即DCT矩阵的左上角）。

4．水印嵌入算法
（1）对原始灰度图象进行一级小波分解，然后取分解后得到的LL低频系数组成的矩阵。
（2）对矩阵按照的大小进行分块，然后对每一块进行离散余弦变换，取每一块经过变换得到的系数组成的矩阵的第一个值记为(1,1)（）。
（3）取二值水印,首先按从左到右从上到下的扫描顺序将水印图像变换成一个长度为的序列,用密钥作随机种子产生0到n-1伪随机序列，那么，新的水印序列。新的水印将按照下列步骤嵌入到(1,1)（）中。
a.,为预先设定的量化值，用来调节嵌入深度，值取值过小，则嵌入水印的稳健性比较差，值取值过大，则会降低原始图象的使用价值，因此，值的取值应根据水印的具体应用条件适当选取。
b.当嵌入的比特若若
若，则
。
c.当嵌入的比特若若
若，则
。
（4）重复上面的过程直到嵌入所有比特，然后对每一个大小块做离散余弦逆变换得到低频系数矩阵。
（5）对改变后的小波系数进行重构得到嵌入水印的灰度图像。

5．水印检测算法
(1)取嵌入水印的灰度图象，然后对其进行一级小波分解，得到LL
低频系数组成的矩阵。
(2)对矩阵按照的大小进行分块，然后对每一块进行离散余弦变换，然后取每一块变换后得到的系数组成的矩阵中的第一个值，然后按照下面的方法来提取水印。
a. 计算。
b. 若。
c. 若。
(3) 根据密钥Key 来恢复原始水印序列，按逆扫描顺序重建水印图像

6．实验仿真
本论文是用matlab6.1进行实验仿真，所用的原始图象是灰度256级，大小为的lena图象，而所要嵌入的水印是大小为3232的二值图象。然后按照本文所提的水印嵌入算法和水印检测算法进行实验所的结果如下图所示：
为了验证本文所提算法的鲁棒性，作者在做仿真实验时，对利用本算法嵌入水印后的原始图象用低通滤波、加入高斯噪声、进行中值滤波、压缩等方式进行攻击，然后用本文所提的水印检测算法进行检测，所得结果如下图所示：
水印 原始图象 小波分解后 嵌入水印
LL图象 的原始图象

提取水印 经过高斯噪声和中值滤波攻击的图象和
提取出的水印

经过JEPG2000压缩的 经过高通滤波后的图象和
图象和提取出的水印 和提取出的水印

经过低通滤波后的图象 经过椒盐噪声和中值滤波攻击的图象
和提取出的水印 和提取出来的水印

（实验结果显示）
7结论
本论文提出了本文提出一种以图案作水印、且提取时不需原图的基于变换的盲数字水印嵌入算法，经过仿真实验我们可以看到该算法切实可行，并且很好的满足了数字水印系统的透明性和鲁棒性，能够经受住加入各种噪声、中值滤波、压缩等方式的攻击，并且还能够经受住高通滤波和低通滤波。该方法对于在静态图象中加入水印具有很强的实用性。
参考文献：
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