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一種優(yōu)化的小波域圖像水印技術(shù)_小波變換
1.引言數(shù)字水印是一個(gè)將版權(quán)信息嵌入到指定媒體的技術(shù)[1]。有效的圖像水印技術(shù)主要包括水印生成、水印嵌入、水印識(shí)別和水印攻擊。
考慮到水印的隱蔽性，需要選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)那度胨惴▽⑺∏度氲筋l域系數(shù)中，使得含水印圖像與原始圖像比較起來(lái)，沒(méi)有明顯的質(zhì)量下降。近年來(lái)，使用各種優(yōu)化算法，如遺傳算法（GA），來(lái)加強(qiáng)水印的隱蔽性[2,3]。
水印識(shí)別是為進(jìn)一步判斷提取的水印與原水印的相似程度和提取水印的所有者。為了更清晰地認(rèn)證提取的水印，有意義水印可以部分或完全由協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）從水印圖像中恢復(fù)[4,5]。
本文提出了一種新的DWT域圖像水印技術(shù)。水印數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)有意義的二進(jìn)制圖像，由二維混沌編碼而成。水印嵌入中，GA用于選擇最佳嵌入強(qiáng)度，將水印嵌入到宿主灰度圖像。攻擊后，被提取的水印能通過(guò)SNN很好地識(shí)別。
2.水印生成
具有一次耦合項(xiàng)形式的二維Logistic映射系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)行為是由控制參數(shù)
,
和
來(lái)控制。當(dāng)
時(shí)，系統(tǒng)是混沌的，可加密數(shù)字圖像。
表示一個(gè)有意義的二進(jìn)制圖像，其大小是
,
,
,
。
二維Logistic映射系統(tǒng)迭代運(yùn)行
次后，得到
和
。使用數(shù)值
和
，加密算法描述如下：
1)把十進(jìn)制數(shù)
轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制，選擇前
位為
。類似
，
轉(zhuǎn)換成
。
2)根據(jù)行序
和
，進(jìn)行異或操作
,
。
3)根據(jù)列序
和
，進(jìn)行異或操作
,
。
完成了以上三個(gè)步驟，就可以得到水印
。
3.水印嵌入
3.1遺傳算法
遺傳算法是模擬生物進(jìn)化的最優(yōu)搜素算法，描述如下：
1）編碼：?jiǎn)栴}域的任何可能解都可表示成種群中的一個(gè)個(gè)體，并編碼為有限長(zhǎng)度的二進(jìn)制串，稱為染色體。調(diào)整二進(jìn)制串中的組成元素，即基因，能最小化或最大化適應(yīng)值。
2）初始種群：隨機(jī)生成一定個(gè)數(shù)的染色體作為第一代。
3）計(jì)算適應(yīng)值：適應(yīng)度函數(shù)由算法設(shè)計(jì)者設(shè)計(jì)，滿足特定應(yīng)用的優(yōu)化目標(biāo)。
4）遺傳操作：經(jīng)過(guò)選擇、交叉和變異運(yùn)算后，得到下一代群體后。
5）終止規(guī)則：終止的規(guī)則是代數(shù)超過(guò)規(guī)定值或幾代后染色體的適應(yīng)值無(wú)變化
3.2基于遺傳算法的水印嵌入
由于水印識(shí)別采用具有較好魯棒性的SNN方法，在水印嵌入算法中，設(shè)計(jì)的遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)只考慮隱蔽性。
（
�。┍硎敬笮�
的宿主灰度圖像，
為最優(yōu)的水印圖像。水印嵌入算法為：
1）在空域中，把宿主圖像切割成不重疊的
子圖
，共有
個(gè)子圖。
2）對(duì)每一個(gè)子圖進(jìn)行DWT，得到低頻子帶
、兩個(gè)中頻子帶
和
、高頻子帶
。
3）共有
中低頻子帶，染色體可編碼成
位，每一個(gè)染色體對(duì)應(yīng)一個(gè)子帶位置來(lái)嵌入水印。
4）對(duì)于每一個(gè)染色體，按照式1或式2修改相應(yīng)的系數(shù)。
�。�1）
（2）
因子
和
是嵌入強(qiáng)度，CF是HL和LH之一，修改系數(shù)得到
后進(jìn)行IDWT。所有的
組成了含水印圖像。
5）定義PSNR為適應(yīng)度函數(shù)。
�。�3）
6）創(chuàng)建一些染色體來(lái)生成初始的種群。計(jì)算各染色體的適應(yīng)度值，進(jìn)行遺傳操作直到算法停止，同時(shí)得到最優(yōu)的含水印圖像。
4.水印識(shí)別
根據(jù)水印嵌入的規(guī)則和遺傳算法的最后染色體，用DWT得到水印圖像和宿主圖像.水印提取如下：
�。�4）
選擇與原始有意義的水印圖像具有相同大小和相似內(nèi)容的二進(jìn)制圖像共同形成原型模式集。利用SNN識(shí)別提取的水印，解密還原后可得到原始水印圖像。
5.實(shí)驗(yàn)
為了驗(yàn)證預(yù)定技術(shù)的有效性，從ORL臉數(shù)據(jù)庫(kù)[6]選擇辣椒圖像作為宿主灰度圖像，大小為
，和大小為
的二進(jìn)制臉部圖像作為有意義水印圖像。同時(shí)，其他四個(gè)二進(jìn)制臉部圖像用來(lái)組成一個(gè)原型模式向量集合，如圖1。
選擇控制變量
，
和初始值
，
，
，把二進(jìn)制臉部圖像加密成水印。臉部圖像和水印分別見(jiàn)圖1(c)和圖1(d)。
（a）辣椒圖像（b）水印辣椒圖像
�。╟）臉部圖像（d）水印
�。╡）其他四個(gè)圖像
圖1實(shí)驗(yàn)用圖像
設(shè)置嵌入強(qiáng)度
，
。利用Matlab7.0軟件環(huán)境下的GADS工具箱，水印被嵌入到辣椒圖像。宿主圖像和水印圖像顯示為圖1(a)和圖1(b)。在遺傳算法中，經(jīng)過(guò)15代得到水印最優(yōu)位置
和最優(yōu)PSNR值53.1417。
在Matlab7.0軟件環(huán)境中，完成了對(duì)水印辣椒圖像的攻擊實(shí)驗(yàn)：選擇均值零方差0.0005的高斯噪聲、均值零方差0.001的椒鹽噪聲、[0.10.9]到[01]對(duì)比度增強(qiáng)、[01]至[0.10.9]對(duì)比度減弱、3×3中值濾波和維納濾波、壓縮質(zhì)量50％的JPEG壓縮。攻擊后，約20-50的SNN演化后，提取水印能夠被正確地識(shí)別，見(jiàn)表1。
表1提取水印的SNN識(shí)別
解密水印SNN演化
高斯噪音
椒鹽噪音
對(duì)比度增強(qiáng)
中值濾波
中值濾波
維納濾波
JPEG壓縮
正如表1中所示，提取出的水印通過(guò)相關(guān)分析或者人類感覺(jué)器官不能被直接識(shí)別出來(lái)，但是通過(guò)SNN，被嵌入宿主圖像中的水印可以很容易地識(shí)別。
6.結(jié)束語(yǔ)
有效的數(shù)字水印技術(shù)必須滿足三個(gè)主要的特征：安全性、隱蔽性和魯棒性。本文使用二維混沌加密、遺傳算法和協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)滿足這些水印特性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出圖像水印技術(shù)的可行性和有效性。
參考文獻(xiàn)
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