一种模糊自适应图象水印算法的研究
王慧琴1
、2
李人厚
１
王志雄1
(1 西安交通大学系统工程研究所 西安 ７1０049； 2 西安建筑科技大学信息与控制学院 西安 710０
55)
摘要 数字水印技术是解决数字媒体版权保护的有效方法。本文提出了一种DCT域的模糊自适应水印算法。该算法结合人类视觉系统(ＨVS)的视觉掩蔽特性和原始图像自身的特点，设计了一个二阶模糊控制器,根据合理的模糊推理规则,决定水印嵌入的强度,使嵌入的水印强度能够自适应于原始图像。大量的实验结果证明,该算法在保证水印化图像质量的前提下，对一些常见的图像处理和噪声干扰具有非常好的鲁棒性。该算法首次将模糊集合理论应用于数字水印技术领域,是一种有实用价值和发展前景的数字水印新方法。 关键词：数字水印,模糊控制，DCT，HＶS,互相关
Adａptive Imａge Ｗaterｍarkｉng Algorithm Baｓed on Fuｚ
zy Ｔheｏｒy
Waｎg Ｈhuiqin1,2 Wang Zhixionｇ1 Li Renhou
10049,P.Ｒ. Chｉnａ
2 Iｎforｍatｉon and control Ｉnstitｕte of Xi'an Uｎiversｉｔｙ oｆ Arc. ?. Tech, Xi’an
7100５５, Ｐ．R Chiｎa
１
１ Syｓtｅｍ Enｇｉnｅerｉng Instituｔｅ ｏf Ｘi'an Jiaotong Univｅrsｉtｙ, Xi＇aｎ ７
Abstｒaｃt: Diｇｉtａｌ ｗatermarkinｇ tecｈniｑues have ｂeen considｅred ａ
ｓ aｎ effective solution to pｒotｅｃｔing ｔｈe ｃｏpｙｒight of mｕlｔｉmediａ dａta. In ｔｈis paper， an adａptｉve waｔｅrｍaｒkiｎｇ aｌgoritｈｍ of ｉmaｇe based ｏn fuzｚy ｔheoｒｙ in ＤCＴ domain ｉs proposed. By exｐloitinｇ tｈe vｉsｕaｌ mａｓkinｇ and texｔｕrｅ cｈarａcterisｔiｃs of Huｍａn Ｖiｓual Sｙsｔem (HＶS), ａ two dimｅnsiｏn fuzzy cｏntｒｏlｌer is dｅsiｇnｅd, ｗhich inputｓ are paraｍetｅrｓ of grａy ａnｄ tｅｘtuｒｅ oｆ tｈe oriｇｉnal image. Ｔhe ｓｔrenｇｔh oｆ embeｄdｅｄ waｔermarkｓ is decidｅd by tｈe rulｅs ｏf ｆuzzy controlleｒ, which established based oｎ the HVS and cｈａractｅristiｃ of iｍage ｉtsｅlf. Ｉｔ ｅnｓurｅs tｈe sｅlf-ａｄaptａtiｏｎ of the intentｉoｎ of ｔｈe ｅmｂedded watermarks to the oｒiｇinaｌ image． Thｅ eｘperiｍenｔal results show ｔhａt the wａteｒmaｒks ｇeｎｅratｅｄ ｗith tｈe proposed alｇoritｈｍ ａrｅ iｎvｉsｉble ａｎd roｂusｔ ａgainst noiｓｅ sｕch ａs Gｕassian, Salt & Peppeｒ noiｓｅ, and commｏnly usｅd imａgｅ－proｃessing methods sｕch aｓ JPEＧ， crop ｐｒoceｓsion. The Fuｚｚy set ｔheory is introdｕced into thｅ Wａtｅrmarｋiｎg domａin for thｅ fｉｓt ｔｉme by ｔhiｓ paper. Ｔｈe algorｉtｈm ｉｓ eａsy tｏ ｃoｍe truｅ ａnｄ is aｌso a vｅｒｙ promisiｎg ｗatermaｒk techｎiｑue．
Keｙ ｗords： Digｉtal waterｍarking， Fuｚzy cｏntｒｏller, DCT, HVS, siｇnａl ｃoｒrelatiｏn
１ 引言
数字媒体的版权保护问题已经引起各界的广泛关注。数字水印是指利用一定的算法，在多媒体数据中嵌入具有不可知觉性、鲁棒性、抗检测性的并含有认证敏感信息的数字编码技术，主要用于解决数字媒体版权保护中设置识别标记的问题。
大多数的数字水印算法都非常的相似，主要包括水印信号的设计、水印嵌入和水印的检测或提取三个过程[1]。数字水印信号通常为由单极性或双极性概率密度函数(pdf）生成的、白色或有色的高斯伪随机信号,水印嵌入过程就是将水印信号叠加或自适应地叠加在图象的灰度（亮度）或者色彩上。通常利用信号的相关性实现水印提取,如相关接收器或匹配过滤器等。
数字水印必须具备的两个最基本的特征，即不可见性和鲁棒性。不可见性指数字水印的嵌入不应该引起图像视觉质量的下降,即不向原始载体图像中引入任何可知觉的附加数据，并且难以用统计的方法发现和篡改数字水印。所谓鲁棒性是指水印信号在经历多种无意或有意的信号处理后,仍能保持完整性或仍能被准确鉴别的特性。这两个特性之间存在着竞争行为。如何折中两者之间的矛盾,使水印具有良好的自适应性是数字水印技术的关键问
、２
题[1]。
本文中提出了一种模糊自适应图象水印算法，利用了人类视觉系统(HVS)的特性，在满足水印信号的不可见性的前提下，能够保证良好的鲁棒性。
2 模糊自适应水印算法
2.1 算法的描述
众所周知，图像的光强度Ｉ(亮度)的空间分布:I ＝ f (x, y, z, t, ?)(ｘ, y, z表示空间坐标；t是时间;?是波长）,是一个非线性系统。图像本身以及对图像的边缘、区域、纹理等的定义都存在模糊性,另外，人类视觉也存在模糊性。而模糊控制对时变的非线性的、无法获得精确数学模型的复杂系统具有很好的控制效果[3]。因此将模糊理论引入数字水印技术领域是十分必然的。在原始图像中嵌入水印的过程可看做在强背景下叠加弱信号。为了保证不可见性,应该将水印自适应地嵌入到原始图像中最不易被察觉的部分。人类视觉系
［、２］
统(HVS）的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性表明1,背景的亮度越高,纹理越复杂,人类视觉对其轻微变化就越不敏感。因此,尽可能地将水印嵌入到图像中的满足上述条件的部位，可实现原始图像和水印化图像的知觉相似性。本文将模糊集合理论引入数字水印技术研究领域，提出了一种模糊自适应图像水印算法。算法中,利用HＶＳ，设计了一个二维模糊控制器，将图像的灰度和反映图像纹理的块均匀度作为输入，控制器的输出为水印强度。根据照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性，建立合理的模糊推理规则,经模糊推理得到模糊控制规则表，以此使得水印强度能够自适应于原始图像。算法框图如图１所示。
原始图象分块计算灰度平均值e计算c均匀度水印嵌入水印模糊量化EC模糊规则βDCT变换DCT反变换水印化图象水印信号的产生W 图1 模糊自适应水印算法框图
算法在DCT域进行。首先计算原始图象的每一个8?8的块的平均灰度ｅk和灰度的变化情况ｃ（Ｂｋ)。
４
设背静照度为I,根据Ｗeber定律[]，在均匀背景下，人眼刚好可以识别的物体照度为Ｉ+?Ｉ,?Ｉ满足:
?I＝0.0２?Ｉ （1)
文献［５]提出了一个比较准确的对比度敏感函数（CSF,Ｃonｔrast Sensｉtivity Fuｎctioｎ):
?I?I０?maｘ｛1,(I/I0)a} （２)
其中I0为当I=０时的对比度门限，a为常数(0．6?0．7)。
根据上式,对图像ｆ (x，y)中大小为n?n的块Ｂk,文献[6]定义了如下的衡量块均匀度的参数c(Bk)：
c(Bk)?1n2(i,j)?BK?p(ek)?|x(i,j)?ek|ek,
(3）
其中ｅk为Bk的灰度均值,加权系数p(ek)作为修正因子,可由下式确定: p(e）=(1/mk)? ｋ
(4)
当ｃ(Ｂk)较小时,Bｋ被认为比较均匀;反之,ｃ(Bk)较大时,Bk被认为包含纹理和边缘。因此，将ｅｋ、c(Bk） 作为模糊算法的输入变量,可以充分体现HVS的特性和图像自身的特点。输出为水印的强度?，用于决定在该块中嵌入水印的强度。
ek、ｃ(Bk)的语言变量词集可取为如下的形式: ｛VB，B,M，S,VS} (5)
其中VB表示最大，B表示大,M表示中，S表示小，ＶＳ表示最小。 ｅk、ｃ(Bｋ)量化等级如下: {5,４,3,2,１} (6)
取?的语言变量词集和量化等级为
｛ＶB，B,Ｍ,S，VS,O} O表示零 (7)
{５,４，３，2，1，0｝ (8）
输入ek、c(Bk)和输出β的隶属函数都取为高斯函数。eｋ、c(Bk)经量化后分别得到Ek
和C (Bk)。
根据HＶS的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性,对于平均灰度较低(暗),且灰度变化比较平滑的块，HVＳ对其中象素值的改变比较敏感，叠加的水印分量的强度应最弱。反之,平均灰度较高，且纹理复杂(或存在边缘)的，HVＳ对其中象素值的改变敏感性最弱，叠加的水印信号应该最强。根据上述分析可以建立如下形式的模糊推理规则： ⑴ if ek=ＶB anｄ C(Bk)=ＶＢ, ｔｈeｎ β＝VB; ⑵ iｆ eｋ=M anｄ C(Bk）=B, ｔheｎ β=Ｂ; …
经模糊推理运算可以得到如表1所示的模糊控制规则表。
表1 模糊控制规则表
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