摘  要： 提出了一種在打印監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用的圖像數(shù)字水印算法。將待打印的文檔圖像進(jìn)行相同大小的分塊，依據(jù)分塊數(shù)量確定嵌入容量。對每一小塊圖像進(jìn)行三級離散小波變換（DWT），通過調(diào)整子帶中不同位置系數(shù)的大小關(guān)系在中頻和高頻分量中重復(fù)嵌入水印信息；依據(jù)擇大判決原則從各子帶提取的水印中確定最終水印，提取過程不需要原始圖像，掃描分辨率在75 dpi以上均可正確提取。實驗表明，該算法能夠有效抵抗幾何攻擊，對打印、復(fù)印和掃描具有魯棒性，可實現(xiàn)對打印文件進(jìn)行版權(quán)保護(hù)和來源鑒別。
關(guān)鍵詞： 數(shù)字水?。恍〔ㄗ儞Q；系數(shù)比較；打印掃描

　近年來，計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)發(fā)展迅速，然而大部分重要文件如商業(yè)文檔、證書、機(jī)密文件等仍然以印刷品的形式存在，印刷品的版權(quán)保護(hù)和防偽問題日益引起人們的關(guān)注?？?a class="innerlink" href="http://ihrv.cn/tags/打印掃描" title="打印掃描" target="_blank">打印掃描數(shù)字水印技術(shù)作為信息隱藏領(lǐng)域新的研究方向，為印刷品的版權(quán)保護(hù)和來源鑒別提供了一種有效途徑。設(shè)計合適的數(shù)字水印算法，可使嵌入水印的圖像在經(jīng)過打印掃描造成圖像失真的情況下仍能檢測到所嵌入的水印[1-2]。打印掃描過程涉及D/A和A/D兩次轉(zhuǎn)換，綜合半色調(diào)攻擊、低通濾波攻擊和旋轉(zhuǎn)、縮放、剪切等一系列幾何變換，由于設(shè)備和人為因素，圖像的輸出和掃描過程會產(chǎn)生進(jìn)一步失真[3]，這就要求數(shù)字水印算法具有很好的魯棒性。本文根據(jù)圖像小波變換的特性，在小波域?qū)崿F(xiàn)水印算法。實驗結(jié)果證明，該算法能免疫于圖像的打印、復(fù)印、掃描和一般的幾何變換、噪聲干擾的有限影響，具有很好的不可見性。
1 在小波域嵌入水印
　小波變換的基本思想就是將圖像進(jìn)行多分辨率分解，分解成不同時空、不同頻率的子圖像，相比DCT（離散余弦變換） 和DFT（離散傅里葉變換），DWT 變換能夠?qū)D像的局部特征進(jìn)行很好的定位，更符合人眼的視覺機(jī)制。DWT可以在不同尺度下將圖像逐層（第k層）分解為三個高頻細(xì)節(jié)子帶：水平LHk、垂直HLk、對角HHk和一個低頻逼近子帶LLk，逼近子帶LLk可以按照這種方式繼續(xù)分解成LHk+1、HLk+1、HHk+1和LLk+1。其中低頻帶表示由小波變換分解級數(shù)決定的最大尺度、最小分辨率下對原始圖像的最佳逼近，它的統(tǒng)計特征和原圖像相似，圖像的大部分能量集中在此；高頻帶系列則分別是圖像在不同尺度、不同分辨率下的細(xì)節(jié)信息。分辨率越低，其中有用信息的比例就越高。
　由于打印—掃描對圖像DWT的細(xì)節(jié)分量變化的影響較小[4]，可以將水印信息嵌入到三級DWT的細(xì)節(jié)分量中。目前的水印算法一般是將水印信息單一嵌入在宿主圖像的低頻區(qū)域或者高頻區(qū)域[5-6]，由于人眼對低頻信息的敏感度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于高頻信息，如果在低頻區(qū)域嵌入大容量的水印信息，勢必造成圖像畫質(zhì)的下降，而高頻區(qū)域的抗壓縮性較差，水印在受到有損壓縮時易受破壞，從而降低圖像的魯棒性。為解決上述問題，本文提出了一種在LH3、HL3和HH3分別嵌入水印的方法，這三個區(qū)域雖然不像LL3具有大量的低頻能量，但卻是LL2再次經(jīng)過小波分解后得到的，都是LL2低頻能量的一部分，在這些區(qū)域嵌入水印能在不可見性和魯棒性之間得到一個較好的平衡。
2 基于強(qiáng)魯棒性和高嵌入量的算法設(shè)計
　對原始圖像進(jìn)行大小相等的分塊，算法的嵌入容量與圖像分塊的數(shù)量成正比，魯棒性與分塊數(shù)量成反比。在確保算法魯棒性的前提下，將圖像分塊盡可能減小以提高嵌入量。為提高算法的魯棒性，在每塊圖像三級小波變換后的中高頻子帶中重復(fù)嵌入一位相同的水印信息，提取過程中按照擇大判決原則從各子帶提取的水印中確定最終水印。
2.1 水印嵌入算法
　設(shè)原始灰度宿主圖像為X，水印信息為W，在每一塊圖像三級DWT后的中高頻細(xì)節(jié)子帶中，利用比較的方法將二值水印序列嵌入到每一塊中，設(shè)定k為嵌入過程中的控制因子，算法具體描述如下：

　圖2（a）~（d）是在Matlab中對含水印的圖像進(jìn)行各種攻擊后的效果，（e）、（f）分別是水印圖像經(jīng)過打印掃描及打印復(fù)印掃描后的效果，其中掃描分辨率為75 dpi，復(fù)印次數(shù)為1次。從圖2中可見，各種攻擊給圖像帶來了視覺上的明顯改變，在上述各種攻擊強(qiáng)度下，水印信息仍能完全正確提取，各種攻擊的參數(shù)均為該算法可抵抗的臨界值。算法對打印掃描和一次復(fù)印掃描具有很好的魯棒性，并且對掃描分辨率不敏感，在掃描分辨率為75 dpi的情況下仍能完全正確提取水印，實驗過分辨率在300 dpi、600 dpi和1 200 dpi下掃描圖像，結(jié)果表明，高分辨率的掃描只會帶來數(shù)據(jù)處理容量的增大，并不會帶來檢測效率的提升。算法對75 dpi以上的分辨率具有魯棒性，提高了算法的應(yīng)用范圍。表1為水印經(jīng)過各種實驗后的提取情況，相比之下，算法對剪切相對敏感，水印提取的正確率有所下降。實驗中發(fā)現(xiàn)，在打印-復(fù)印-掃描實驗中，當(dāng)載體圖像大小不同時，水印提取的正確率有時會達(dá)不到100%，如當(dāng)圖像大小為256×256 bit和384×384 bit時，水印的提取正確率均為98.44%，原因尚需進(jìn)一步研究。

3.2 結(jié)果分析
　（1）不可察覺性分析。從主觀和客觀兩方面進(jìn)行分析，通常PSNR達(dá)到25以上就可以達(dá)到客觀不可察覺的要求[8]。實驗中PSNR是33.078 6，客觀不可察覺性要求可以滿足；主觀方面主要通過人自身的感官感覺，本實驗圖像在視覺上有一個比較滿意的效果。
　（2）魯棒性分析。實驗中通過設(shè)計各種攻擊來提取水印，通過提取的二值水印序列和原水印序列的相似度來表征抗攻擊能力。由實驗結(jié)果可知，水印在多種攻擊下仍能正確提取，且適用于75 dpi以上的各種掃描分辨率。
　本文提出了一種小波域的數(shù)字水印算法，該算法可以實現(xiàn)水印的全盲檢測，具有一定的水印嵌入量，算法兼具較好的不可察覺性和魯棒性，對75 dpi以上的掃描分辨率均能正確提取水印，并對打印和一次復(fù)印后掃描具有一定的魯棒性。文中所述算法還有很多需要改進(jìn)的地方，如抗大面積剪切、抗旋轉(zhuǎn)等性能。因此，設(shè)計并實現(xiàn)具有更強(qiáng)魯棒性的抗打印復(fù)印掃描的數(shù)字水印算法仍需進(jìn)一步研究和改進(jìn)。
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