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标题 线性空间隐藏模型下图像无损水印的仿真实验分析
范文 饶俊慧+吴晓云+李琼


摘 要： 旨在分析线性空间隐藏模型下图像无损水印的仿真实验，提出线性空间隐藏模型下无损水印算法提出。通过将原始图像载体划分为图像块序列，结合整数小波变换，获取待嵌水印子带。在0/1水印序列下，结合线性空间隐藏模型，在图像小波域中嵌入水印，不仅提高了水印的鲁棒性，同时也提高了水印的不可见性。结合简单逆向平移的过程，对原始图像进行恢复。对于线性空间隐藏模型，不仅实验了水印的独立性，同时基于无损水印领域，也提高了水印的鲁棒性，并降低误检率，实现原始图像的无损恢复。线性空间隐藏模型下图像无损水印的仿真实验结果表明，算法的应用不仅可以避免有损压缩，同时也有较好的不可见性和安全性。
关键词： 线性空间隐藏模型； 图像无损水印； 仿真实验； 鲁棒水印嵌入算法
中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）24?0016?03
Analysis on simulation experiment of image lossless watermark in
linear space hidden model
RAO Junhui1， WU Xiaoyun2， LI Qiong1
（1. School of Electronics and Communication Engineering， Yulin Normal University， Yulin 537000， China；
2. School of Information Science， Guangdong University of Finance & Economics， Guangzhou 510320， China）
Abstract： The simulation experiment of the image lossless watermark in linear space hidden model is analyzed and the lossless watermark algorithm in the model is proposed in this paper. The original image carrier is divided into a sequence of image blocks， and the embedding watermark sub?band is acquired in combination with integer wavelet transform. In the watermark sequence of 0/1， the watermark is embedded in the wavelet domain of the image based on the linear space hidden model， which can improve the robustness and invisibility of the watermark. The watermark is extracted by judging the odevity only， and the original image is recovered in terms of the simple reverse translation process. It is pointed out that the linear space hidden model can realize the watermark independence， improve the watermark robustness in the field of lossless watermark， and reduce the false alarming rate. The lossless recovery of the original image was realized. The simulation experiment results of the image lossless watermark in linear space hiding model show that the algorithm can avoid the lossless compression， and has good invisibility and security.
Keywords： linear space hidden model； image lossless watermark； simulation experiment； robust watermark embedding algorithm
21世纪的今天，数字水印作为数字产品的重要保护方法之一，可以实现水印化前后图像失真的保护。而水印信息一旦处于隐藏状态，就能保证原始载体数据的无损恢复，并使得载体数据处于永久失真的状态。数字水印在军事、医疗方面的应用，一旦存在不可感知的失真现象，将会带来无法预知的后果[1]。可逆性的水印技术主要结合传统水印技术的特点，实现了无损恢复原始载体，其在生活、生产中有着广泛的应用。本文对线性空间隐藏模型下的图像进行无损水印仿真实验，提出可逆图像水印算法，在整数小波变换技术的应用下，结合扩频技术，提高了水印的鲁棒性。
1 图像无损水印算法
一般而言，可逆水印算法的应用主要是对[M]×[M]灰度图像载体[D]进行划分，将其对[nc]个[m]×[m]图像块进行划分，在控制像素的作用下，对图像进行有效分类和应用，结合不同类型的图像块，实现线性空间模型的有效结合[2]。水印的生成过程，主要是做好用户信息和拥有者的一种信息整合，生成二进制水印序列，用[W1]表示，并借助于密钥[k1]生成二进制混沌序列，用[L]表示。水印扩频的生成过程，如下：
[Wij=0，Wi=01，Wi=1]
式中：[0]<[j]≤[t-1]；[0]<[i]≤[nc-1]。
1.1 线性空间隐藏模型
对于线性空间隐藏模型的应用，往往实现多个水印的信息，并嵌入图像载体中，实现更好的可逆水印鲁棒性，并做好水印图像块的有效绑定，在图像块中独立的嵌入。采用线性空间隐藏模型，逐步实现水印信息的嵌入，结合灰度图像块，选择图像块[bi]，结合整数小波变换的过程，取出系数进而形成系数向量[3]。正交向量用X表示，其中[X]=[x0，x1，…，xt-1]，在优化模型的应用中，生成水印[Wi]，其中[Wi]=[Wi0，Wi1，…，Wi（t-1）]，进而得到向量[Gi′]。
[Gi′=Gi+β0x0+β1x1+…+βt-1xt-1]
求解过程中应用以下模型：
[prjx0Gi′ki%2=Wi0prjx1Gi′ki%2=Wi1 ?prjxt-1Gi′ki%2=Wi（t-1）βi=nki]
其中n的范围在0～1之间，水印嵌入之后，将图像数据载体的影响逐渐减少。这种模型的应用，往往是对适当的向量参数进行寻找，并基于约束条件，尽可能使得目标函数处于较小的值。结合线性空间使平行量产生位移[4]。
1.2 鲁棒水印嵌入算法
在鲁棒水印嵌入算法的应用过程中，水印的取值为0时，图像块不需要进行处理；一旦水印的值为1时，嵌入水印并执行一系列操作。
对图像块的类型进行判断，当图像为a类型，溢出问题可以直接忽略，结合线性空间隐藏模型和鲁棒可逆水印算法，在图像块中嵌入强度值[5]。一旦图像块和b类型相符合，图像块的像素将大于（255-[βm]），结合线性空间隐藏模型，避免溢出问题的产生。c类型图像块像素值和[βm]相比较，明显较小。d类型图像块，始终都会产生溢出现象。
2 线性空间隐藏模型下图像无损水印算法分析
以嵌入水印值为1的图像块为例，假设攻击者在对图像块像素攻击的过程中，主要是修改图像块的一种小波系数，其概率用p表示，系数的个数用t表示，匹配信息化为非匹配信息的概率，为0.5p。结合二项分布[bt，p2]可以得到图像块擦除的概率为：
[bi；t，p2=itp2i1-p2t-i]
当i>[t2]时，图像块的一种水印信息被成功攻击的概率为：
[Pw=Bi；t，p2=i=t2titp2i1-p2t-i]
当p=1时，是一种随机供给的模式。在算法误检率的分析过程中，主要是结合随机选取的形式，对n位匹配信息进行检测，误检概率用[2-n]表示。算法的不可见性表达中，主要是结合算法的鲁棒性进行检测，尽可能将图像的其他修改降低[6]。
3 线性空间隐藏模型下图像无损水印的仿真实验
仿真实验结合512×512像素的标准灰度图像进行评价，并选择20幅大小为8×8像素的图像块，结合随机二进制的序列形式，做好仿真实验的分析。鲁棒性的分析过程，结合高斯噪声和压缩质量因子的影响实现量度的过程。而不可见性的分析过程，结合峰值信噪声比的主要形式，对水印图像的视觉质量进行评估[7]。
关于算法不可见性的评估过程，主要是选择小波中的一种频系数块，随机的抽取不同的小波系数，在实验过程中，对待嵌入的一种小波频系数进行提取，控制水印图像的视觉质量，就要确保原始图像载体的有效恢复。嵌入强度和PSNR之间的关系，如图1所示。

图1 嵌入强度和PSNR之间的关系
嵌入强度和PSNR之间鲁棒性的关系，如图2所示。
结合测试图像，图像视觉效果的恢复过程在嵌入强度处于不断增加的状态，水印的图像视觉质量将会不断变差，尤其当嵌入强度值为14时，几乎处于最差的状态。在嵌入强度和PSNR之间鲁棒性的关系分析中，由于压缩质量因子的影响，一旦压缩图像处于一种不断减弱的状态，将会有较高的位出错率。

图2 嵌入强度和PSNR之间鲁棒性的关系
4 结 语
线性空间隐藏模型中可逆图像水印算法的鲁棒性在认证过程中，结合线性空间的隐藏模型，可以提高水印的鲁棒性，并体现水印之间的独立性。总之，线性空间隐藏模型下图像无损水印的仿真实验结果表明，该算法的应用不仅可以避免有损压缩，同时也有较好的不可见性和安全性。
参考文献
[1] 姜传贤，杨铁军，董明刚，等.基于线性空间隐藏模型的可逆图像水印算法[J].自动化学报，2014，12（10）：2324?2333.
[2] ZOU D K， SHI Y Q， NI Z C， et al. A semi?fragile lossless digital watermarking scheme based on integer wavelet transform [J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology， 2004， 16（10）： 195?198.
[3] 王瀛，郭雷，梁楠，等.基于线性变换的高光谱图像端元提取算法[J].计算机仿真，2012，29（12）：329?333.
[4] AN L L， GAO X B， YUAN Y， TAO D C， et al. Content adaptive reliable robust lossless data embedding [J]. Neurocomputing， 2012， 79（3）： 1?11.
[5] 郑义，刘芳.无线通信中的线性预编码技术应用与研究[J].现代电子技术，2006，29（13）：38?40.
[6] 尹飞，赵波，冯大政.IF神经网络电路模型及其分析[J].现代电子技术，2013，36（8）：12?14.
[7] IRANY B M， GUO X， HATZINAKOS D，et al. A high capacity reversible multiple watermarking scheme for medical images [C]// Proceedings of 2011 17th IEEE International Conference on Digital Signal Processing. Corfu： IEEE， 2011： 1?6.

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更新时间：2024/12/22 18:10:51