一種基于小波域與HVS的彩色圖像自適應數字水印算法.pdf

1、隨著信息數字化和計算機網絡的發(fā)展,數字信息的處理、存儲與傳播變得越來越便利和迅速。與此同時,數據的大量存儲、無失真拷貝、無限量發(fā)布給信息擁有者的合法權益帶來了潛在的威脅;同時給盜版者、侵權者等不法份子提供了極為便捷的方式。隨之而來的版權問題也越來越受到關注,數字水印技術則是在此背景下出現(xiàn)的一種有效解決方案,數字水印技術是近年來學術界興起的一個前沿研究領域,是在網絡環(huán)境下提出的一種用于版權保護問題的技術,通過在信息載體中嵌入數字水印可以保

2、護版權所有者的知識產權。數字作品中所嵌入的數字水印應具有以下3個特性:可證明性、不可感知性、魯棒性。
　　 基于灰度圖像的的數字水印算法,已經成為當前的研究熱點并得到廣泛的研究和應用,但實際生活中彩色圖像的應用占有主體地位,因此,近年來人們研究的熱點漸漸轉向彩色圖像嵌入數字水印技術。早期針對灰度圖像的大多數水印算法可以較容易地推廣至彩色圖像。一些水印算法對彩色圖像的處理是把RGB彩色圖像看成是一個由三幅灰度圖像形成的“堆”,而且

3、是互不相關的,水印分別嵌入這3個分量中,或者僅在其中一個分量嵌人水印。但是3個分量的獨立處理對原始圖像的破壞比較大,而且無法滿足數字水印不可見性的要求。
　　 本文對基于小波域的彩色圖像數字水印算法進行了研究,做了如下的工作:
　　 設計了一種以離散小波(DWT)為基礎,結合人眼視覺特性(HVS)的彩色圖像數字水印算法。該算法采用YCbCr顏色模型,提取出原始彩色圖像的亮度分量Y,然后進行小波變換;再依據人眼對頻率的掩蓋

4、因子、對圖像過亮和過暗的區(qū)域的噪聲的敏感度、對圖像紋理復雜區(qū)域的噪聲敏感度來建立JND閾值模型,并對其閾值進行歸一化處理,加入一個擴張因子,使其在歸一化處理后的值小于1。將灰度水印圖像進行Arnold置亂變換,并且以迭代次數作為密鑰以保證水印圖像的安全性。,然后進行小波變換,將亮度分量Y進行小波變換后各個子層帶的水平、垂直、對角線的系數,按照大小順序排列,并進行相減,依據相減后的數值特征嵌入水印圖像的小波系數;最后將融合了灰度水印圖像小

5、波系數的彩色圖像亮度分量Y進行小波反變換,再與原始圖像中的Cb和Cr分量進行重構,最終得到了嵌入水印的彩色圖像。實驗證明了該數字水印模型能夠有效保證水印的不可見性;而改進后的JND門限值,可以有效的保證水印的魯棒性,能夠有效地抵抗各種針對彩色圖像的攻擊,對彩色圖像的數字水印應用具有重要意義。
　　 但是,文中的方法也存在一定不足之處,例如,在水印的提取過程中需要用到原始圖像;嵌入算法抗幾何攻擊的魯棒性較弱;而圖像加入較大的噪聲時