基于CDMA扩频技术的DCT域图像数字水印算法

摘要:提出一种新的鲁棒性水印算法,应用Arnold置乱技术以及CDMA扩频技术,选取平衡Gold码作为扩频序列,利用Waston视觉模型确定的嵌入强度,根据位置自适应算法确定的嵌入位置,实现在图像DCT域嵌入有意义二值图像水印;充分利用平衡Gold码良好的互相关特性,在原始载体图像参与的基础上实现水印的快速提取。同时给出了算法的分析与实现过程,Matlab攻击试验表明,相对于以往的水印算法,此算法在水印的安全性上有显著的提高,并且对于JPEG压缩、噪声、滤波以及各类剪切攻击上具有较强的鲁棒性。

关键词:数字水印;Arnold变换;Waston视觉模型;Gold序列;CDMA;DCT

中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)08-1963-03

DCT-Domain Image Watermarking Algorithm Based On CDMA

WANG Sheng-lei1, YANG Shi-ping1,2

(1.School of Computer Science and Information, Guizhou University, Guiyang 550025, China;2.Mingde College, Guizhou University, Guiyang 550004, China)

Abstract: Putting forward a new image watermarking algorithm which is robust many attacks,this paper applies Arnold places disorderly technique and CDMA spread spectrum technique, equilibrium Gold code is selected as spread spectrum sequence, make use ofWaston sense of vision model certains imbed strength,the imbed position is certained by the adaptting algorithm, a binary image is embedded to some DCT coefficients; taking advantage of correlation property of Gold code,watermark is extracted quickly on the precondition on which host image exists. The analysis of the algorithm and carry out process are given , the attack of Matlab experiments expressed the usefulness of algorithm. Compared with the former watermark algorithm,the safety of watermarking is greatly improved, and it is robust to standard JPEG compression, noising, filtering and cropping attacks.

Key words: digital watermarking; arnold places disorderly technique; waston sense of vision model; gold sequence; code division multiple acces(CDMA); discrete cosine transform(DCT)

数字水印技术是信息隐藏技术的一个分支,其基本思想是在数字媒体中嵌入版权保护信息,以防止对宿主媒体信息进行篡改和未经授权的拷贝和分发[1-2]。从本质上讲,数字水印处理可以看作一种通信过程[3],即在满足不可见性的前提下在水印的嵌入者与接收者之间传递一条信息。因此许多数字通信的理论和方法都可以应用到数字水印系统中[4]。

CDMA无线通信系统具有抗干扰性强、保密性好、截获率低等优点,因此把CDMA技术应用到数字水印系统中是一种安全有效的方法。Ruanaidh[5]等于1998年首先提出采用DS-CDMA技术实现CDMA扩频水印,首先将分组后的水印信息以字符序列的形式扩频到m序列上,然后进行CDMA扩频编码,最后对原始载体图像进行128×128分块DCT变换,将编码以后的水印信息嵌入到DCT系数上。但由于受到m序列地址个数的限制,作者只在DCT域上嵌入了19个字符,嵌入容量较小且安全性低。

由于数字图像的JPEG压缩标准建立在DCT变换的基础上,所以基于JPEG压缩标准模型的水印嵌入算法可以更好地抵抗JPEG压缩处理,本文的水印算法便基于DCT域。本文针对文献[5]中嵌入容量和安全性受限的不足并结合DCT域嵌入水印的优点,提出了一种采用CDMA技术在图像DCT域的中低频分量嵌入水印信息的改进算法。

1 算法

算法分为水印生成、水印嵌入和水印提取三个步骤。

1.1 水印的生成

为增强水印的安全性和抗攻击能力,原始水印在被嵌入之前需经过Arnold置乱和CDMA扩频两个步骤,其生成框图如图1所示。

1)原始二值水印生成

本文所使用的水印图像为40×40的gzu.bmp,为增强水印的抗剪切能力,先利用Arnold置乱算法对原始水印图像进行最佳置乱(置乱次数为3),置乱后的水印图像见图4。然后将原始水印图像信息转换成二进制流,为使其能被9整除在二进制码流后加上2位变为m,长度为N(N=1602)即:

m={mi | mi={0,1},0≤i≤1601}

将m序列以9比特为一组(作为一个字符),共生成178个字符,其产生的字符串可表示为:

s={si | 0≤si≤511,0≤i≤177}

2)生成Gold序列集

采用Gold序列作为扩频序列。通过对两组m序列优选对移项相加得到Gold序列集。选用的两组m序列的生成多项式为1021和1131(八进制)。一共生成了29+1=513个长度为29-1=511的Gold序列集:

pi={pij | pij∈{1,-1},0≤j≤510,0≤i≤512}

3)CDMA编码

为每一个字符si从Gold序列集中找到下标为si的伪随机序列:

ri=psi,0≤i≤177

最后把所有的选出的伪随机序列串联起来就可构成最终的扩频序列:

1.2 水印嵌入

水印嵌入分为利用自适应位置算法确定嵌入位置、利用自适应强度算法确定嵌入强度和DCT域嵌入水印三个步骤。

1)位置自适应算法

本论文为实现嵌入位置的自适应性,提出了以下位置自适应算法:分块DCT变换中低频系数的首位置M1是随着块的均值不同而改变的,对于各8×8块,其计算方法为:先计算该快64个像素和,然后取余16,得到余数加6,即

该算法的安全性和鲁棒性比较高,但是水印提取时需要原始水印的参与,即不可实现盲提取。

本算法采用的载体水印图像为一608×608的Lena.bmp灰度图像。根据每一个图像块的平均亮度大小,利用上式确定第i(1≤i≤5776)块DCT中低频系数的起始位置Mi,所有的起始位置组合起来便形成了起始位置序列{P(k),1≤k≤5776}。

2)强度自适应算法

本论文利用Waston视觉模型对不同的块进行分类,从而可以实现对水印嵌入强度进行自适应调节,在确保水印不可见的同时有效地增强水印的强度。

本文根据Watson模型,综合考虑频率掩蔽、亮度掩蔽和对比度掩蔽3种效应,得出DCT频率分量的最佳嵌入强度序列{Tc(k,i,j),1≤k≤5776,1≤i,j≤8},其中Tc(k,i,j)表示第k块第i行第j列的频率分量最佳嵌入强度。

3)DCT域嵌入算法

本为算法是对图I进行分块DCT操作的,首先对原始图像I分成K个不重叠的8×8子块,即:

其中,M和N分别为原始图像的长和宽;然后分块进行DCT变换,即:

把每一块DCT变换系数按“之“字形进行排序,将其转化为一维描述(,0≤u≤64),将每一块的嵌入强度系数三维矩阵(Tc(k,i,j),1≤k≤5776,0≤i,j

嵌入完成后进行反“之”字形排列,再进行IDCT变换:

所有子快都进行上述操作,就能得到嵌入水印后的图像。水印嵌入框图如图2所示。

1.3 水印的提取

首先根据原始载体图像利用位置与强度确定算法确定每一块图像的嵌入强度和嵌入位置,然后将原始图像和水印化图像分别进行分块(8×8)DCT变换,分别对各块”之”字排列,按照嵌入位置和嵌入强度取其差值,提取出置乱后水印信息的扩频序列:

利用密钥生成正交Gold序列集:

按每组长度为511把生成的扩频水印序列w'进行分组:

把扩频序列的一个分组r'i与正交Gold序列集中的每一个Gold序列分别做相关运算:

取其中互相关系数最大的那个Gold序列的下标记为si,将生成的所有下标串联起来即可生成一个字符串:

把生成的字符串序列转化为二进制,则可得提取到的水印序列:

把水印序列的最后2位去掉,再转化为40×40的矩阵即得到置乱后的水印图像的数据矩阵,最后利用图像置乱算法(置乱次数为27)即可得到提取的水印图像。水印提取框图如图3所示。

1.4 试验结果

仿真实验中,原始图像为320×320的Lena灰度测试图像,二值水印图像为gzu.bmp。图4给出原始图像、水印图像和水印化的载体图像以及未受攻击提取的水印图像。由图像可以看出,单纯从视觉很难判断水印化图像与原始图像的区别,本文算法的未受攻击测试的水印化载体图像与原始图像的PSNR=36.3646,因此,不可见性良好,且从视觉上也可判断其具有良好的不可见性。

主要实验内容包括:JPEG压缩攻击,压缩率最低到15%;不同程度的剪切攻击;分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘积噪声,即噪声攻击,中值滤波攻击,图像直方图化,图像变亮或变暗,增加或降低对比度等攻击。

(a)原始cdma_lena.bmp图像 (b)原始水印图像

(c)置乱后的水印图像 (d)水印化cdma_lena,bmp图像

(e)未受攻击提取的水印图像

图4原始图像

1.5 试验结果分析

从实验给出的测试图像和测试数据可以看出,本文算法对基本的图像处理具有很强的鲁棒性,从实验数据看出,处理后的图像与水印化图像的峰值信噪比有明显的降低,但是提取出的水印质量还是较好,尤其是对直方图均匀化、亮度和对比度的变化以及乘积噪声等攻击具有较强的抗干扰性。由于本文在嵌入水印之前把水印进行了置乱,所以使本论文对剪切处理具有较强的鲁棒性,对于横切处理,虽然提取的水印不是很清晰,但足以证明水印的存在性;零星剪切处理后,已经把人类感兴趣的部分切掉,由于剪切面积不是很大,所以,还能提起出水印,用视觉可以判断出水印的存在;对于中间纵切和中间剪切的图像处理,从攻击图像可以看出,人类感兴趣的重要部分基本完全切掉,只剩下背景部分,这样的图像已经没有应用价值,因此是否能提取出水印已经不是那么重要了,但是,根据本文算法,仍然提取了水印图像,只不过与原始水印

图像相比,PSNR值较小,但用肉眼也能勉强分辨出水印图像的内容。实验证明无论从所给出的图像质量评价指标来看,还是用视觉判断,都成功的实现了水印的提取。与文献[5]相比其鲁棒性有显著提高,特别是针对JPEG压缩和剪切攻击;同时由于本文利用到了自适应算法,使水印系统安全性与文献[5]相比有所提高。

本文算法也有不足之处,就是对图像的旋转测试不鲁棒,因为嵌入位置是固定的,待测图像旋转一定角度后,所有的图像数据都移位了,在检测时应用本文算法找不到所嵌入的起始位置,导致不能正确提取水印。但是利用Hough变换法进行直线提取其边缘,然后矫正其图像的旋转角度,矫正之后就可以提取水印了。

2 总结

本文针对二值(图像)水印,提出了一种在水印结构设计方面使用Gold码的扩频水印方法。为提高水印系统的鲁棒性,对原始水印图像在嵌入前进行了Arnold置乱处理;为增强水印系统的安全性,水印嵌入时使用了自适应嵌入,在得不到原始载体图像的情况下绝对得不到任何水印信息。与使用m序列或正交序列对作为扩频序列的方法相比,本文所提方法的优点在于,利用了Gold码地址数多、抗干扰力强的特点,使得水印系统在抵抗各种噪声、滤波和压缩等攻击方面具有更好的鲁棒性。

当然,对于水印信息的检测和恢复,本文所提方法需要原始载体图像参与,这可能会给实际应用带来不便,但可以通过进一步改进算法来实现盲提取。另外,本文提出的方案仍有其他需要研究之处,比如水印结构设计方面的扩频码长度、原始水印图像在嵌入前的置乱次数、扩频码分组策略等。

参考文献:

[1] 黄继武,谭铁牛.图像隐形水印综述[J].自动化学报,2000,26(5):645-655.

[2] Huang Jiwu,Shi Yun Q.An adaptive image watermarking scheme based on visu-al masking[J].IEEE Electronics Letters,1998,34(8):748-750.

[3] COX I J,MILLER M L,BLOOM J A.DigitalWatermarking[M].London:Acad-emic Press,1999.

[4] 方艳梅,黄继武.基于CDMA扩频技术的图像水印算法[J].中国图像图形学报,2003,11(8A):1314-1319.

[5] J.J.K.O.Ruanaidh T.Pun,"Rotation,scale and translation spectrum digital image watermarking,"Signal Processing,l998,66(3):303-317.