【導讀】水印技術在電子簽名中的防偽應用

　　

【正文】 88分塊處理 水印圖像 通過算法改變水印信息形式 水印的嵌入 IDCT 變換 嵌入水印圖像 開 始 結 束 南昌航空大學學士學位論文 28 1. 將 D 分解為 (M/8) (N/8)個 8 8大小的方塊 BD； 2. 對每一個 BD進行二維 DFT 變換 :DBD=DCT(BD)； 3. 提取數(shù)據(jù)對每一個 DBD，按照式 V’ =1/A DBD 得到 V’； 4. 將上面得到的所有 V’合并成一個水印整圖 J’。 圖 離散余弦變換水印提取算法流程圖 實驗結果及分析 仿真實驗程序與圖像 Matlab實 現(xiàn)程序見附錄 C。 嵌入水印的圖象 DCT 變換 提取分塊的水印信息 合并分塊水印并得到完整水印 結 束 開 始 南昌航空大學學士學位論文 29 仿真實驗采用的原始圖像為 382?382的灰度級圖像： 圖 原始圖像 水印圖像是 64?64的二值圖像： 圖 水印圖像 下圖是用 Matlab 軟件進行試驗的結果 : 圖 原始圖像和水印圖像 圖 含水印圖像 南昌航空大學學士學位論文 30 圖 對嵌入水印的圖像進行旋轉攻擊，然后提取水印 實驗結果分析 在本算法中，運用離散余弦變換嵌入水印，是嵌入在原圖像的低頻部分。這里提出的水印算法的魯棒性雖然不及一些需要原圖的水印算法，但是相比而言不需要未加水印的原始圖像，而且這種算法可以抵抗一些常見的攻擊方法，如： 旋轉、裁減。低通濾波等等。如果通過直方圖均衡的預處理 ,還可以提高算法的性能 ,實驗證明此算法有較好的魯棒性。 基于小波變換的數(shù)字水印算法 將水印的嵌入位置選擇為原始圖像經(jīng)過小波三級分解后的中頻和低頻分量上。為了權衡水印不可見性和魯棒性，決定優(yōu)先選擇在原始圖像小波分解后的第二級分量上嵌入水印。具體嵌入位置如下 :(與水印嵌入在低頻系數(shù)的比較在下節(jié)實驗中體現(xiàn) ) 分量上 (中頻分量 )；水印圖像一級小波分解后的垂直分量嵌入到原始圖像小波分 解后的第二級垂直分量上；水印圖像一級小波分解后的對角分量嵌入到原始圖像小波分解后的第二級對角分量上。 南昌航空大學學士學位論文 31 、垂直分量上噪聲的敏感度，所以將水印經(jīng)一級小波分解后的低頻分量嵌入到原始圖像小波分解后的第三級對角分量上。 ，有較好的穩(wěn)定性，在圖像有一定失真的情況下，仍能保留主要成份，最后又將水印圖像經(jīng)小波分解后的低頻分量二次嵌入到原始圖像的低頻分量中。 小波變換 水印的嵌入算法 X和水印圖像 W； 2. 利用 Amold變換將水印圖像 W置亂，置亂后的水印記為 W39。 置亂次數(shù) k作為密鑰； 3. 對置亂后的水印圖像 W’采用 Haar小波變換進行一級小波分解，得到平w39。(LH,i,j) 、垂直 w39。(HL,i,j) 、對角分量小波系數(shù) w39。(HH,i,j) 和低頻分量小波系數(shù) w39。(LL,i,j)； 4. 對原始圖像為 X采用 Haar小波變換對其進行三級小波分解，得到低頻分量小波系數(shù) x( LL3 ,i,j)、水平分量小波系數(shù) x(LHn ,i,j) 、垂直分量小波系數(shù) x(HLn ,i,j)和對角分量小波系數(shù) x(HHn ,i,j) , n =1,2,3； 5. 參照對嵌入位置的分析，用水印的小波系數(shù)按下式修改原始圖像的波系數(shù) ： X39。(i,j ) = X(i ,j) + a?W39。(i ,j) (4. 3) 其中 X39。(i,j )是嵌入水印圖 像的小波系數(shù)， X(i,j) 是原始圖像的小波系數(shù)，W39。(i ,j)是在原始圖像的 (i ,j)位置上嵌入的水印小波系數(shù)值，“ a”是嵌入強度 ,其取值應權衡不可見性和魯棒性要求 ,a越大 , 水印雖越強壯，但是嵌入水印的圖像質量就會降低。反之，取值小，圖像質量雖提高了，但同時會削弱水印的魯棒性。本文經(jīng)過反復實驗， 高頻分量 a的取值范圍為 ～ 0 .08，低頻分量 a的取值范圍為 ～ 。 6. 按照新的小波系數(shù)進行小波逆變換，重構得到含水印圖像 X39。 。 小波變換 水印的提取算法 水印的提取過程是嵌入過程的逆過程，提取時需要借助于原始圖像，其過程如下 : 1. 對含水印的圖像 X39。 和原始圖像 X都進行三級小波分解，得到低頻分量的小波系數(shù)X39。 (LL3 ,i ,j)和 X(LL3 ,i ,j)、水平分量小波系數(shù) x39。(LHn ,i,i)和 x(LHn ,i,j)、垂直分量小波系 數(shù) x39。(LHn ,i,j)和 x(LHn ,i,j)以及對角分量小波系數(shù) x39。 (HHn ， i,j)和x39。(HHn ,i ,j)， n=1,2,3。 南昌航空大學學士學位論文 32 2. 參照下式提取出嵌入的水印小波系數(shù) : W39。(i,j)= (X 39。(i ,j)X (i ,j))/a (4 .4) 其中 ,X 39。(i ,j) 是含水印圖像的小波系數(shù)， X(i,j)是原始圖像的小波系數(shù)， W39。(i,j)是提取出的水印小波系數(shù) 。 3. 用計算出的小波系數(shù)進行小波逆變換 (重構 )提取出水印圖像 W39。 4. 根據(jù)嵌入時設置的密鑰 k,并根據(jù)水印圖像的尺寸求得其置亂周期 T,對 W39。進行 ( T k)次置亂操作 ,得到最終的提取水印圖像 W。 Matlab實現(xiàn)程序見附 錄 C。 仿真實驗采用的原始圖像為 512?512的灰度級圖像： 圖 原始圖像 水印圖像是 64?64的二值圖像： 圖 水印圖像 下圖是用 Matlab軟件進行試驗的結果如下： 南昌航空大學學士學位論文 33 圖 在 matlab 中顯示的原始圖像和水印圖像 圖 嵌入水印的圖像與提取水印后的圖像 實驗結果分析 本算法在水印嵌入之前也對水印信息進行了置亂處理，之后采用了多分辨率思想，在原始圖像的小波變換域進行水印信息的嵌入 , 由于算法是在變換域進行水印嵌入，所以水印信息能很好的分散在原始圖像的全部像素中，并且對原始圖像小波分解后的各個頻域系數(shù)進行水印的對應遷入和重復嵌入，從而使得算法的魯棒性得到加強。從實驗結果上看，該 算法能夠滿足視覺上不可見性的要求，而且可以很好的保證加入水印后的圖像質量，提取出的水印圖像清晰，視覺上看來與原始水印圖像幾乎一致，可以達到很好的水印效果。 同時，本算法還存在以下不足的地方：檢測時需要原始圖像，這在實際應用中是很不方便的；沒有利用 HVS 來選擇水印的嵌入位置和強度；算法的通用性不好。 南昌航空大學學士學位論文 34 參考文獻 [1]黃繼武 , 程衛(wèi)東 DCT域圖像水印 :嵌入對策和算法 . 電子學報 2020 . 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