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国际计算机与通信工程创新研究杂志

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不易察觉的数字图像水印

基于“增大化现实”技术。* * *
印度泰米尔纳德邦金奈巴拉特大学计算机科学与工程系助理教授
印度
有关文章载于Pubmed，谷歌学者

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摘要

数字图像水印的过程可以描述为一种将信息嵌入到另一图像中的方法。嵌入图像可以对用户可见，也可以对用户隐藏。在这个项目中，我们将专注于难以察觉的水印。数字水印的主要目的是为数字格式的知识产权提供版权保护。水印问题的主要挑战之一是在鲁棒性和感知性之间实现更好的权衡。鲁棒性可以通过增加嵌入水印的强度来实现。使用DWT技术，因为它同时提供空间定位和水印在主图像中的频率传播。该方案利用水印和混沌映射对图像的像素位置进行洗牌，具有很高的效率。嵌入过程对不同大小和格式的图像产生了良好的效果。

关键字
小波变换，数字水印，鲁棒性，感知，混沌映射，空间定位

介绍
图像处理是任何形式的信号处理，其输入为图像，例如照片或视频帧;图像处理的输出可以是一幅图像，也可以是一组与图像相关的特征或参数。大多数图像处理技术都涉及将图像视为二维信号，并对其应用标准技术。图像处理通常是指数字图像处理，光学图像处理和模拟图像处理也都有可能。这篇文章是关于适用于数字图像处理的一般技术。数字水印是将信息嵌入图像、音频、文本等数字媒体的过程。水印类似于隐写术。两者都将在多媒体数据中嵌入信息，而对该数据几乎没有损坏。水印增加了对鲁棒性的额外要求。理想的隐写系统应能安全地嵌入大量信息，对多媒体数据没有明显的破坏。 An ideal watermarking system would embed an amount of information that could not be removed or altered without making the multimedia data entirely unusable.
频域技术的目的是将水印嵌入到图像的频谱系数中。采用频域水印的原因是频谱系数能更好地捕捉人眼视觉系统的特征。例如，HVS对低频系数更敏感，而对高频系数不敏感。换句话说，低频系数在感知上是显著的，这意味着对这些成分的改变可能会导致原始图像的失真。另一方面，高频系数被认为是不重要的
对于由二维信号组成的静止图像，将其分解为具有不同频段的DWT金字塔结构，包括低低频频段、低高频频段、高低频频段和高高频频段分量。
提出了基于小波变换的彩色图像水印算法(Guangmin, 2007)。该方案将RGB颜色空间转换为YIQ颜色空间，水印嵌入Y分量和Q分量中。该方法处理了JPEG压缩攻击，取得了较好的效果。提出了基于多分辨率小波分解的水印算法(Kundur, 1998)。他将覆盖图像分解为不重叠的多分辨率离散小波分解，并利用分解的层次进行水印。他的方案被证明增加了水印图像的鲁棒性，并抵抗大多数图像处理攻击。提出了一种鲁棒的标志图像水印算法(Hien, 2004)。他使用了一个二进制标志作为水印图像。对图像进行独立分量分析后嵌入logo水印，证明水印图像具有较高的不可感知性。

3先前的研究
Sanjay Rawat等人(2011)提出了一种新的基于混沌的图像认证和篡改检测水印方案。该方案提供了数字水印的完整性和真实性。只有当有人拥有正确的密钥时，才能提取正确的水印。由于混沌映射对初始值敏感，因此在该方案中使用混沌映射作为键。用错钥匙的人将无法伪造水印。该方案利用混沌映射来破坏水印图像中像素与水印之间的对应位置关系，以防止伪造攻击。提供高保真度，并能够本地化水印图像中的修改区域
Chih-Chin Lai等(2011)提出了一种基于奇异值分解和小遗传算法的图像水印技术。通过修改封面图像的奇异值来嵌入水印。Tiny-GA提供了一种系统的方法来考虑用于控制嵌入水印强度的缩放因子的改进。利用该方案，嵌入的水印在被图像处理操作攻击后成功存活。仿真结果表明，该方案优于其他同类方案。
Yong-Gang Fu等(2012)提出了一种新的非对称水印方案。用户端水印和版权方水印都是由版权方的私钥生成的，水印检测既可以用公有水印也可以用版权方的私有水印完成。给定公共水印，不可能猜测或删除嵌入的水印。针对删除攻击和Jpeg压缩的实验结果表明，该方案具有良好的鲁棒性
周祖德等(2006)提出了一种新的彩色图像数字水印方案，将水印图像通过离散小波变换嵌入到原始图像R、G、B子图像对应的小波系数中。通过比较提取水印与原始水印的归一化相关系数来评价提取水印的有效性。实验结果表明，该方法对JPEG压缩和加性噪声等常见图像处理技术具有较高的鲁棒性。
J. Dittmann等人(1999)开发新的多媒体服务和环境需要新的概念来支持新的工作流程，并在生产和分发期间保护多媒体数据。该方案解决了图像视频认证和版权保护作为数字市场的主要安全需求。首先提出了一种基于内容的图像和视频真实性完整性签名技术。在此基础上，设计了一种交互式视频认证工具，并提出了内容脆弱水印的概念，将水印与基于内容的数字签名相结合，实现了版权保护和完整性侵犯检测。

3提出了系统

3.1体系结构
将原始灰度图像作为输入。在封面图像上应用DWT，并根据低频和高频进行分层。读取大小为n×n的位图灰度图像作为水印图像。通过对水印应用Arnold 's Cat Map Transform来洗牌位图图像。分解后，用洗牌后的水印图像嵌入覆盖图像的第四级水平系数。将合成图像与所有其他分解系数合并。对提取的图像系数进行逆4级DWT处理，得到的结果就是水印图像。应用同样的过程从开始提取洗牌水印图像。应用k次Arnold 's Cat Map得到原始水印图像。

3.2算法

3.2.1离散小波变换
•输入图像:以512*512的灰度图像作为原始封面图像。
•采用256*256的位图图像作为水印图像。
•必要时对水印图像进行分解。
•4级DWT方程如下:
Y (2n+1) = x(2n+1) - [(x(2n)+(2n+2))/2]
y (2 n) = x (2 n) + (((2 n - 1) + y (2 n + 1) / 4)
•对覆盖图像进行小波分解，得到图像系数。

3.2.2 Arnold Cat Map变换
•读取大小为n × n的水印位图图像。
•使用2D Arnold cat map对水印图像的像素位置进行洗牌。
•这张地图的形式是，
¯p = p + x (mod L)
¯x = x +¯p (mod 1)
•生成的水印图像将被打乱。

3.2.3水印嵌入
•水印嵌入公式为:
Cw(i) = Yo(i)+α1w(i)
•将洗牌后的水印图像和应用了小波变换的覆盖图像进行嵌入，得到嵌入系数。
•对嵌入系数应用逆DWT来获得水印图像。

四、实施成果
图2(a)显示了尺寸为512x512的标准输入图像。最初我尝试用256x256大小的灰度和彩色图像，然后用512x512灰度图像。实验结果表明，该方法对所有图像都具有良好的不可见水印效果，可以将任何大小、任何格式的图像作为封面图像
图2(b)为大小为256x256的水印图像。如果需要，这些图像将根据输入图像的分解级别调整大小。不同大小的图像都可以作为水印。如果水印大小大于第4级分解的封面图像，则使用任何合适的预处理操作调整图像的大小。
图3是对尺寸为512*512的摄像师图像进行4级小波分解的实验结果。由于我们将只嵌入覆盖图像的水平系数，因此该图只显示了来自所有级别的水平分量。由于水平水平是不可能被未经授权的用户预测的，水印将是非常安全的，所以在嵌入过程中采用。
图4给出了不同键值的Arnold Cat Map变换水印。注意该键值不能在水印重构周期级别的倍数内。由于混沌映射对初始值敏感，因此将其作为图像变换的关键。
图5显示了原始图像和水印图像。可以看出，该方案支持所有图像大小和各种图像格式，是一种非常有效的数字图像水印方案。对所采集的水印进行一定程度的洗牌，对所采集的图像进行水平小波分解的第四级。

六。结论
一个有效的数字水印方案必须满足三个主要特性:安全性、不可感知性和鲁棒性。不可感知性可以描述为隐藏水印的特性，这样它就不会降低图像的视觉质量。任何通过水印嵌入而发生的修改都应低于可感知阈值。鲁棒性是水印抵抗由恶意图像处理引入的失真的能力。未经所有者同意，任何人不得修改或损坏水印。
安全性是水印抵御恶意攻击的能力。图像可以安全地加水印，这样没有未经授权的人可以从加水印的图像中检测或删除水印。通过将Arnold变换后的水印图像隐式嵌入覆盖图像的第四级近似层，满足了前两个性质。将水印图像与各种攻击进行了比较，取得了较好的效果。
从原始图像中提取水印，保证图像质量不下降，可以很好地检测图像的安全性。

数字一览
图1 图2 图3 图4 图5
图1 图2 图3 图4 图5

参考文献










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