基于Contourlet与基于Wavelet数字水印算法性能比较分析

时间:2022-07-24 10:29:17

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基于Contourlet与基于Wavelet数字水印算法性能比较分析

摘 要:Contourlet变换具有多尺度和多方向性的优点,提出了一种鲁棒性数字水印算法,首先对图像进行Contourlet变换或Wavelet变换得到低频子带,然后将水印信息嵌入。实验表明,该算法具有良好的不可见性和鲁棒性,在相同的算法框架下,对抗常见的攻击,Contourlet变换的鲁棒性比Wavelet变换高。

关键词:数字水印技术 Contourlet变换 Wavelet变换 Arnold变换

中图分类号:TP39

文献标识码:A

文章编号:1007-3973(2012)007-113-02

1 引言

数字水印技术是将版权信息嵌入到多媒体数字媒体产品中,起到版权保护的作用。2002年,M inh N. Do和M artin Vetterli提出的Contourlet变换不仅具有Wavele变换的多分辨率和时频局部性还具有多方向性和各向异性,由于Contourlet变换弥补了Wavelet变换方向上的不足且能很好的捕捉图像的几何特征,所以人们开始重视Contourlet变换的水印算法。

2 Contourlet变换

由拉普拉斯金字塔和方向滤波器联合生成的双层滤波器组结构,称为塔形方向滤波器组(Pyramid Directional Filter Bank, PDFB) ,也称为离散Contourlet变换,Contourlet变换先采用拉普拉斯金字塔变换对图像进行多尺度分解,分解后产生一系列带通子图和低频子图;再用方向滤波器组移除低频部分,只对高频部分进行方向变换,把同方向上的奇异值汇集为Contourlet系数。

3 水印的嵌入及提取

3.1水印的嵌入

Step1 读取原始图像和水印图像;

Step2 对水印图像进行k次Arnold变换,将k保留作为密钥;

Step3 对原始图像进行1级“haar”Wavelet变换或3层Contourlet变换;

Step4 提取Wavelet变换后的低频部分和Contourlet变换后的低频部分X{1},将置乱后的水印信息W分别嵌入,得到: 其中alp为嵌入因子;

Step5 对加入了水印后的低频与高频一起进行Wavelet或Contourlet反变换,得到嵌入水印后的图像。

3.2 水印的提取

Step1 对原始图像进行1级“haar”Wavelet变换或3层Contourlet变换,分别提取低频A、X{1};

Step2 对含水印的图像进行相同的Wavelet变换或Contourlet变换,提取低频A1、X1{1};

Step3 分别提取出置乱的水印图像:,;

Step4 对进行次Arnold变换,得到原始水印图像。

4 仿真实验

本实验采用512?12像素的Lena灰度图像作为原始图像,像素的“雨花校区”的二值图像作为水印图像,在Matlab7.0上进行仿真实验,使用来检测原始和恢复的水印图像之间的相似程度,由于篇幅有限,此文只给出Contourlet算法的结果。

4.1 算法的实验结果与分析

图1嵌入水印前后的图像和原水印、置乱后水印及提取的水印图像

从图1(b)得知Contourlet算法嵌入了水印之后的图像的质量几乎没有受到影响,实验得到Contourlet变换算法的NC值为1,说明水印完全被提取出来,如图1(d)。

4.2 算法的攻击测试及性能比较分析

为了更好地对两算法的鲁棒性进行分析,分别对两种算法进行了相同的攻击。由于篇幅有限,这里只列出Contourlet变换算法受攻击后提取的水印图像。

1度旋转及剪切攻击后提取的水印图像质量较高,表1给出了测试后的数据结果,可以看到本实验中Wavelet算法抵抗椒盐噪声比Contourlet算法鲁棒性好,则Contourlet算法在抵抗高斯噪声、JPEG压缩、剪切及高斯和中值滤波攻击的鲁棒性比Wavelet算法好,但对旋转攻击,两种算法提取的水印质量下降严重。

5 结语

本文给出了在同样的算法框架下,基于Wavelet变换和contourlet变换的数字水印算法,并对两种算法进行了仿真实验和比较分析,通过实验结果得知,这两种算法均具有良好的不可见性和鲁棒性,对抗常见的攻击,Contourlet变换的鲁棒性比Wavelet变换要好,然而这两种算法都不能很好的抵抗旋转攻击,为了提高算法抵抗旋转攻击的能力,还需进一步研究与改进。

参考文献:

[1] DO MN,VETTERLIM.Contourlet:a directional multiresolution image representation[C].Conference Record of the Thirty-Sixth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers.Pacific Grove,CA,USA,Nov.3-6,2002,1:497-501.

[2] DO MN,VETTERLIM.The contourlet transform:an efficient directional multiresolution image representation[J].IEEE Trans on Image Processing,2005,14(12):2091-2106.

[3] 李海峰,宋巍巍,王树勋.基于Contourlet变换的稳健性图像水印算法[J].通信学报,2006(4):87-93.

[4] 陈开亮,王建军.一种HVS和Contourlet结合的图像水印算法[J].计算机辅助设计与图像学学报,2007,19(6).

[5] M N Do,Martin Vetterli. Contourlets: A new directional multiresolution image representation [C].Conference Record of the 36 Asilomar Conference on Signals,Systems and Computers,2002(1):497-501.

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