融合规则数字水印算法探讨
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【摘 要】数字水印作为目前知识产权保护学术界的一个研究热点，有着不同嵌入算法，本文就目前在嵌入算法中使用相对较少的融合规则当中，采用流行的视觉原理尝试提出一个新型算法模型，并取得相对不错的结果。
1.引言
本文在小波理论的基础上，提出了结合某些人眼视觉特性如韦伯定律以及融合嵌入规则的数字水印算法。根据已有理论在数据容量和水印的透明性以及鲁棒性上，用他人研究的成果综合起来进行多方面的综合研究，试图寻找一个在数据容量和水印透明性以及鲁棒性上面均有较好结果的新型算法，用已有的理论综合应用出本算法，包括以下几个方面的内容：首先利用小波变换技术将原始图像和水印图像分别进行二级小波分解，根据自己的算法嵌入，其次在嵌入过程中结合人眼视觉特性来调节嵌入强度，并利用根据融合嵌入规则，在不影响人眼视觉的前提下对算法进行一定的改变。最后根据嵌入方法逆向提取水印。实验结果表明，该算法对JPEG压缩有非常好的鲁棒性，在其他攻击测试方面，本算法的鲁棒性和透明性都能得到较好的结果。并且根据理论文献的研究成果表明，以及嵌入实验的数据量也表明，在嵌入容量上也有较好结果。
2.实验过程
2.1 预处理
所谓预处理，最常见的其实就是对水印“置乱”，相当于对水印进行加密，并实验表明，对水印进行“置乱”，也可以很大限度的提高原始信息的鲁棒性。而水印的置乱就是利用某些算法将一副有含义的图像各像素的次序打乱，但总像素的个数不变，直方图等都不变。最后将置乱的图像作为秘密信息再进行图像隐藏，从而增加水印的鲁棒性。
2.2 水印嵌入
本算法主要应用关于嵌入强度的最优估计模型和矩估计模型的结论，采用融合性嵌入算法，利用能量比配合人眼视觉模型中的韦伯定律，尝试了一个嵌入模型，并进行实验修改，根据实验结果进行修正，具体步骤如下：（1）利用预处理消除图像的数据相关性，使整幅图的数据趋于平缓（这样也保证了不会因为不同图像的不同特征导致结果偏差很大，从而不失一般性），实验结果显示，在划分为16块，每一子块的能量非常接近。（2）将预处理后的原图和水印进行二级小波分解，并将分解后的水印嵌入分解后的预处理原图，这里选择了HL和LH子带进行嵌入。（3）嵌入强度根据水印和预处理原图分解后的能量比确定，并采用了最接近人眼曲线的LOG数学模型。能量模型参考文献（设所选的区域为N，则区域N的能量表示为：
式中：w为区域所在的图像；Xw(m+ i，n+j)为图像w在像素点(m+i，n+j)处的小波分解系数。
嵌入模型：
CHd1(x,y)=(1-alpha)*CH1(x,y)+
CHm1*alpha*ENG/ENGHm)
其中嵌入强度alpha根据不同图像来实验确定，比如采用LENA图像用dy1水印嵌入时，实验表明采用alpha=0.0325这个参数点时候，PSNR=45.1601,NC=1.能量比根据块间比值确定。
2.3 水印恢复
水印的提取过程是水印嵌入的逆过程，具体步骤如下：（1）首先对含水印图像进行置乱处理。（2）然后进行小波分解，层数与嵌入时一样，选取HL和LH子带与HL2和LH2子带，根据参数提取水印。（3）并根据二值图象的特点对提去出来的矩阵进行处理，复原出水印信息。
2.4 实验结果
在这里选择LENA图像（图像大小为256*256）和Baboon图像（图像大小为512*512）以及Fishingboat(图像大小为512*512)作为测试图像，选择灰度图像dy1图像作为水印图像，图像的透明性（视觉效果）和提取水印结果的评价采用以下两个评价标准：
（1）透明度评估
现在通用的水印图像的透明性都是用PSNR来评估，采用本模型的时候,结果如下。
图1 原始图像和含水印图像
原水印 提取出水印NC=1
图2 原水印与提取的水印
原始图像Baboon 含水印图像PSNR= 49.4970 NC=1 强度因子0.0154
图3 原始图像和含水印图像
原水印 提取出水印NC=1
图4 原水印与提取的水印
原始图像Fishingboat 含水印图像PSNR= 50.1187 NC=1 强度因子0.0168
图5 原始图像和含水印图像
由于采用的灰度图像，其数据容量远高于二值图像。从上图可以很清楚看出含水印图像和原始图像之间单凭肉眼是看不出任何失真的。并且在不受到攻击时，在PSNR=45.0510时候提取出来的水印NC=1。整个数据结果是比较好的，从而在保证数据容量较高的同时也有着比较好的PSNR。
（2）鲁棒性评估
①椒盐噪声攻击
图6 椒盐噪声攻击图例
向含有水印图像分别添加椒盐噪声，其强度分别为0.001、0.002、0.003、0.005.上图显示了在上述几种情况下，在噪声污染导致图像下降的同时并不会很大的影响水印的提取，而且提取出来的水印图像仍然可以能够被识别，从实验可得，本算法对图像的噪声攻击具有很好的鲁棒性。
②JPEG压缩攻击
图7 JPEG压缩攻击
上面几图显示了含水印图像在受JPG压缩时候品质因子为10%、40%、50%、60%、75%时，NC及提取出来的水印图像，实验表明，在品质极低得时候（10%），水印依然能够被提取识别，至于其他高品质的情况，其水印图像比较容易清晰的识别，结果表明，本算法对JPEG压缩也有着非常好的鲁棒性。
在上述几个攻击实验中，重点介绍了抗添加噪声攻击和抗JPEG压缩攻击，简单介绍了抗裁剪攻击。为了可比性，将本算法同一些文献进行对比如下
由于文献[7]仅给出品质为50的情况，上表就用其品质50的情况，因为品质40比品质50受到的攻击更大，因此用文献[7]的品质50也是有对比性的。从上面的对比可得本算法具有自己的优越性。
3.本文小结
本文提出了一个基于融合规则的嵌入算法模型，在保证了嵌入容量（采用灰度图像而不是二值图象），在透明性和鲁棒性上也有较好的实验结果。综上所述，本算法可以抵抗常见的图像处理操作，像裁剪、压缩等，并具有很好的鲁棒性，与其他算法相比，本算法亮点在与有较大的数据容量的同时在透明性和鲁棒性上都具有自己的优越性。
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