摘 要: 為了提高圖像水印的實用性，提出了一種自嵌入全盲魯棒水印算法。首先，對原始圖像進行DWT,將小波低頻子帶分成互不重疊的子塊，對每個子塊進行DCT,通過比較各個子塊的直流系數(shù)與所有子塊直流系數(shù)的均值之間的大小關系來產(chǎn)生特征水印序列，利用分段Logistic混沌序列對特征水印進行加密；然后,將加密后的特征水印序列通過奇偶量化規(guī)則自嵌入到原始圖像小波低頻子帶每個子塊的DCT低頻系數(shù)中;最后，進行IDCT合成和IDWT產(chǎn)生含水印圖像。該算法通過結合自嵌入加密的特征水印序列和盲提取認證水印序列達到全盲檢測。實驗結果表明，該算法對抵抗添加噪聲、JPEG壓縮及高斯低通濾波等常見的圖像處理攻擊均具有很強的魯棒性。
關鍵詞: 全盲檢測； 自嵌入； 特征水??； 認證水印

     隨著數(shù)字多媒體的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像、音頻和視頻等所涉及的版權問題，使得數(shù)字水印技術發(fā)展迅速，已成為數(shù)字多媒體信息的內(nèi)容認證和版權保護的一種強有力的手段[1]?，F(xiàn)有的數(shù)字圖像水印算法有多種分類方法，按水印的特性，可分為魯棒水印、半脆弱水印和脆弱水??；根據(jù)檢測端是否需要借助原始載體，數(shù)字水印技術可分為盲水印技術與非盲水印技術。
　盲水印技術比非盲水印技術更有實用性[2-3],參考文獻[4]通過DWT與HVS相結合確定水印嵌入位置為圖像經(jīng)過DWT后的低頻子帶，具有很好的魯棒性且能達到盲檢測。溫泉等人提出“零水印”算法概念[5]，其零水印實質(zhì)上代表原始載體的某個特征，存儲在第三方公正中心，在檢測端通過計算提取出來的零水印與存儲在第三方公正中心的原始水印的相關度判別版權，屬于一種特殊的盲檢測。然而一個實用的魯棒圖像水印算法應達到全盲檢測，即檢測端只借助攻擊圖像就可以認證版權，不需要借助原始載體和原始水印的任何信息[6]。
    參考文獻[6]引入自嵌入技術，提出了一種DWT-SVD域的全盲魯棒量化水印算法，通過圖像自身的特性生成水印序列，然后將水印序列嵌入到小波低頻子帶每個子塊的最大奇異值中，以此來實現(xiàn)全盲檢測,但水印嵌入位置的局限性，使得圖像很容易出現(xiàn)方塊效應。COX I J等人[7-8]提出把水印嵌入到視覺系統(tǒng)感覺上最重要的分量DCT域中的低頻系數(shù)上，感覺上重要的分量是圖像信號的主要成分，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分，這個觀點已經(jīng)被人們廣泛接受。COX I J等人把直流系數(shù)排除在外，原因在于避免加水印的圖像出現(xiàn)方塊效應。在參考文獻[6]和COX I J等人的觀點的基礎上，本文提出了一種全盲量化魯棒水印算法，將水印序列嵌入到DWT與DCT的結合域。
1 水印的生成和預處理
    圖像經(jīng)過離散小波變換(DWT)后，會把圖像在不同方向與頻率上分解成4個頻率子帶，其中低頻子帶繼承了原圖的大部分能量，具有很好的抗外在干擾性；圖像經(jīng)過離散余弦變換(DCT)后，得到直流(DC)和交流(AC)分量，DC分量集中了圖像的主要能量，圖像分塊后各子塊的DC系數(shù)與所有子塊DC系數(shù)的均值之間的大小關系對外在干擾會表現(xiàn)出很好的穩(wěn)定性。本文結合DWT和DCT的特性產(chǎn)生自嵌入的特征水印序列。假設原始載體圖像I的大小為MXM,自嵌入的特征水印w生成過程如下：


4 實驗仿真及結果分析
     原始載體圖像選擇512×512的256灰度級圖像Lean和Baboon，如圖1(a)和圖2(a)所示,兩幅載體圖像嵌入水印后的圖像如圖1(b)和圖2(b)所示。由于原載體圖像自身的差異，其量化步長的確定應通過實驗所得,原載體圖像的量化步長δ分別為59和60;峰值信噪比(PSNR)分別為41.452 9 dB和40.723 7 dB。此時,算法對載體圖像都具有良好的不可見性。

    按照本文提出的算法進行實驗，用NC來衡量各種攻擊的魯棒性。表1列出了兩個不同水印序列之間的NC。根據(jù)表1的W"和w′欄，各種攻擊下載體圖像W"和w′之間的NC都較高，因此本文算法對這些攻擊表現(xiàn)出較強的魯棒性。  
     從表1的w和w′欄與w和W"欄分別可知，自嵌入的特征水印序列產(chǎn)生算法和特征水印嵌入算法都具有較強魯棒性，這正是本文算法有較強魯棒性的原因。本文算法能夠達到全盲檢測的原因是： (1)通過提取原始載體圖像自身的特征來產(chǎn)生特征水印序列，而不是將額外的水印形式嵌入到載體圖像中； (2)特征水印序列自嵌入算法通過奇偶量化嵌入，在檢測端本身就可以達到盲提取。

     為了驗證本文算法的性能，將參考文獻[6]與本文算法作比較，參考文獻[6]的算法為：對載體圖像先進行DWT，將低頻子帶分成互不重疊的子塊，對每個子塊進行SVD，通過對比相鄰兩個子塊最大奇異值的關系產(chǎn)生特征水印，然后將選定的特征水印序列嵌入到原始圖像小波低頻子塊的最大奇異值中。為了具有可比性，這里使不同算法的載體圖像與含水印的圖像的PSNR基本相同。從表1可知，參考文獻[6]算法的魯棒性也較強，但水印只是嵌入到最大奇異值，使得嵌入過程容易出現(xiàn)方塊效應。而本文算法是在DWT與DCT域中進行的，嵌入位置為DCT域的交流低頻系數(shù)，從而使嵌入過程不容易出現(xiàn)方塊效應，且在嵌入過程中加入了一個隨機序列來決定特征水印的比特位嵌入的是哪一個子塊的低頻系數(shù)，因此安全性更高，并且魯棒性更強。
　    為了提高圖像水印的實用性，本文提出了一種具有良好的不可見性和魯棒性的自嵌入全盲檢測魯棒水印量化算法，并且對檢測端能達到全盲檢測。實驗結果表明，本文算法對抵抗添加噪聲、JPEG壓縮、高通濾波、中值濾波等常見的圖像處理攻擊均具有較強的魯棒性。
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