基于NSCT域HVS模型的抗打印扫描水印算法

基于NSCT域HVS模型的抗打印扫描水印算法 A Print-Scan Resilient Watermarking Algorithm Based on the HVS Model in NSCT Domain first-author 罗鹏，男，硕士，主要从事数字水印技术研究. E-mail：1786667219@qq.com 罗鹏，男，硕士，主要从事数字水印技术研究. E-mail： 1786667219@qq.com 1786667219@qq.com 武警工程大学 电子技术系，陕西 西安 710086 武警工程大学 电子技术系，陕西 西安 710086 Department of Electronic Technology, Engineering University of Arm Police Force, Xi'an 710086, Shaanxi, China Department of Electronic Technology, Engineering University of Arm Police Force, Xi'an 710086, Shaanxi, China 建立了新的NSCT (nonsubsampled contourlet transform)域人类视觉系统(human visible system，HVS)模型，在此基础上设计一种抗打印扫描算法.通过计算NSCT分解后的各个子带的HVS模型量化值，将全息共轭水印图替换HVS值最大的中频子带.实验结果表明, 本文算法可以抵御一定程度的打印扫描攻击，具有较好的视觉掩蔽效果，PSNR≥39.2 dB, 实际水印嵌入容量为 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258975&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258975&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258975&type=middle ×( M -2)×( M -2) bit.本文算法可以应用于对数字水印有抗打印扫描攻击需求的某些场合. In this paper, a new HVS (human visible system) model in NSCT (nonsubsampled contourlet transform)domain was established, and a print-scan resilient watermarking algorithm was proposed based on the model. The watermarking image generated through conjugating method substituted the subband of NSCT with the largest quantization value of HVS model. The experiments showed that the proposed scheme could be resilient to print-scan attack with good performance of invisibility of human vision (PSNR≥39.2 dB) and large embedding capacity http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258979&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258979&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258979&type=middle ×( M -2)×( M -2) bits. This method may be useful to some occasions which ask for the watermarking algorithm being resilient to print-scan process. 人类视觉系统 NSCT 抗打印扫描 数字水印 HVS (human visible system) NSCT (nonsubsampled contourlet transform) print-scan resilient watermarking 引言 1 数字水印技术作为一种有效的版权保护和内容认证手段，越来越被重视和广泛应用.它将一些需隐藏的信息嵌入到宿主数字图像数据中而不被发觉，通过相应的算法提取出隐藏的信息，作为版权保护和内容认证的依据.目前研究较多的是数字水印对高斯噪声、裁剪和旋转等攻击的抵御 [ 1 1 ~ 3 3 1~3 ] ，而对含数字水印的图像经过打印扫描处理后提取数字水印的能力研究较少.然而很多情况下，我们希望数字水印经过打印扫描处理后，依然能够提取一定的水印信息.廖挺等 [ 4 4 ] 提出了一种基于傅里叶变换的自适应抗打印扫描水印算法.但是由于其在DFT(discrete Fourier transform)进行嵌入，因此抵抗攻击能力和视觉不可见性有待进一步提高. 本文提出了一种基于数字全息和NSCT的抗打印扫描水印算法.所采用NSCT变换具有频域尺度不变的特性，相比于DFT、DWT(discrete wavelet transform)，NSCT(nonsubsampled contourlet transform)域具有多方向、多分辨率、各个分解子带与原始图像具有相同大小的特点 [ 3 3 ] .而采用的全息水印所具有抗撕裂性，因此本文算法主要解决了已有算法 [ 4 4 ] 在DFT域嵌入容量低和抗攻击能力差的问题. NSCT域HVS模型建立 1 为了能够实现水印嵌入强度的自适应控制，满足水印算法的良好不可见性和较强鲁棒性的要求，本文使用了基于人类视觉特性的视觉掩蔽(human visible system，HVS)模型.基于人类视觉特性的水印算法主要根据是，水印嵌入过程相当于在强背景下叠加一个弱信号，只要嵌入强度低于JND(just noticeable distortion)，视觉系统就无法感知叠加信号的存在. 为了能够在NSCT域应用上述思想，本文通过对人眼视觉特性和NSCT分解特点的研究，提出了NSCT域的视觉掩蔽模型. 由NSCT的分解原理可知，它能够把图像分解为从高到低多个频带，同时具有多方向性，这种特性可以更好的进行纹理分析.纹理反映着灰度的变换，灰度变化越快，说明纹理越复杂，相应高频子带的能量就会越大.而且图像的NSCT分解较好地匹配人类视觉系统多通道结构，为模仿视觉系统在不同频率和不同方向范围的通道中进行视觉信息处理提供了一个好的框架，所以在NSCT建立的视觉掩蔽模型能够更符合真实的人类视觉特点. 本文以文献[ 4 4 , 5 5 ]所提出的小波域视觉掩蔽模型为基础进行改进，提出了在NSCT域视觉掩蔽模型计算公式.根据水印算法研究的实际需要，只考虑了3级NSCT分解第2级的8方向子带. 1) 计算频率敏感度函数.图像进行3级NSCT分解，得到的低通子带和第2级8个带通方向子图分别表示为：{Low( x , y )|0≤ x , y ≤ M }，{Band i , ( x , y )|0≤ x , y ≤ M }, i =1, 2, …, 8.根据NSCT不同方向上的频率特性和HVS对不同方向频率的敏感性，频率敏感度函数可以按下式计算： http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258707&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258707&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258707&type=middle 2) 人类视觉系统对不同亮度区域噪声的视觉敏感性不同，对很黑或很亮区域的噪声不敏感.因此，亮度特性参数可以按下式计算： http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258725&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258725&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258725&type=middle 其中， http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258983&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258983&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258983&type=middle 为该子带的平均亮度值，根据平均亮度值调整该参数，使视觉不敏感区域的参数放大，而其他区域参数缩小. 3) 人眼对图像纹理区域的噪声特别不敏感，即纹理可掩盖较大的噪声.方向子带的纹理特性函数 T ( i , x , y )可以从下式得出 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258731&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258731&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258731&type=middle 其中： http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258733&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258733&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258733&type=middle http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258738&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258738&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258738&type=middle E ( i , x , y )表示该子带的局部平方和， D ( i , x , y )表示该子带的局部方差，纹理掩蔽参数的计算在2×2的邻域中进行，实验中 δ 取0.007有比较好的效果. 4) 综合可得NSCT域视觉掩蔽模型计算式： http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258743&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258743&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258743&type=middle 算法实现方案 1 水印嵌入过程 2 水印嵌入流程如 图 1 图 1 所示，具体描述如下： 步骤1   待嵌入水印信息 W 根据数字全息图生成算法 [ 6 6 ~ 9 9 6~9 ] ，得到水印信息的全共轭像 H W . 步骤2   对载体图像 I 进行 t 次Arnold置乱操作，得到置乱图像 I A ，Arnold置乱的周期设为 T . 步骤3   为了尽量地能够在效率、鲁棒性和视觉不可见性之间取得平衡，本文将置乱图像 I A 进行3级NSCT分解，第一级和第三级设置为4个方向，而第二级设置为8个方向，共得到1个低频子带和16个带通方向子带. 步骤4   根据(7)式计算第二层每一个方向子带的视觉掩蔽值. http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258941&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258941&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258941&type=middle 步骤5   将归一化处理后水印全息图像替换第二层中视觉掩蔽值最大的方向子带，并记录该子带的位置 K l , i 作为水印提取时的密钥. 步骤6   对经第5步修改后的子带系数和未修改的子带系数做NSCT逆变换. 步骤7   得到含水印的置乱图像 I AW . 进行 T-t 次Arnold置乱操作，得到最终的含水印图像 I W . 水印提取过程 2 水印提取流程如 图 2 图 2 所示，具体描述如下： 步骤1   对打印扫描后的图像进行校正得到 I W ′. 步骤2   对 I W ′进行 t 次Arnold置乱，从而得到水印嵌入时的图像数据置乱状态. 步骤3   同样进行3级NSCT分解，方向数的设置与嵌入过程相同. 步骤4   根据嵌入时的位置密钥 K l , i ，提取水印全息图像 H W ′ . 步骤5   对 H W ′进行数字全息再现，得到水印图像 W ′. 步骤6   对 W 和 W ′进行相似性度量，完成水印检测. 实验 1 实验环境介绍 2 本文在Matlab平台做了仿真实验，本实验中使用的载体图像除了标准灰度图像以外，还使用了普通商标图像.水印图像则选择128×128标准灰度Milk图像和同样大小的普通公司Logo图像，如 图 3 图 3 所示. 算法性能测试 2 性能测试主要包括打印扫描情况下的水印提取效果测试.为了得到准确的测试结果，本文采用ITU-R BTRec.500 [ 10 10 ] 主观评价指标、峰值信噪比PSNR(peak signal to noise ratio)值和归一化相关系数NC值(normalized correlation)作为实验结果度量的标准. 1) 无攻击下的水印嵌入和提取效果测试 为了单纯地验证算法视觉不可见性，本文做了没有任何攻击、处理下的算法试验，实验得到了含水印图像和提取到的水印信息，如 图 4 图 4 和 5 5 所示. 从 图 4 图 4 含水印图像效果和 表 1 表 1 测试效果中可以看出，嵌水印图像主观评级平均为4.6分，PSNR值最低为39.2 dB，较好地满足了视觉不见性要求.而且提取水印的最低NC值为0.83，具有较高准确度. 图像名称 Baboon Camera Airplane Lena Man Brand PSNR/dB 40.3 41.7 39.2 40.6 41.2 42.5 主观评级 5 4 5 4 5 5 NC 0.83 0.89 0.90 0.84 0.83 0.86 2) 抗打印扫描测试 测试效果见 图 6 图 6 ~ 8 8 .由 表 2 表 2 可知，正常打印扫描情况下NC均值高于0.79.虽然在随机涂改和部分撕裂情况下NC均值较低，分别为0.68和0.67，但是主观上还可以清楚辨识. 类型 Baboon Camera Airplane Lena Man Brand 正常 0.78 0.80 0.81 0.78 0.79 0.82 涂改 0.68 0.65 0.63 0.70 0.69 0.71 撕裂 0.64 0.67 0.69 0.65 0.71 0.68 嵌入容量分析 2 本文算法在NSCT域嵌入灰度水印图像，嵌入之前需要对原始载体图像进行适当布局，因此理论上最大嵌入容量为 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258987&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258987&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258987&type=middle × M × M bits(假设载体图像大小为 M × M ).但考虑到打印扫描过程对边缘像素的影响，实际嵌入容量为 http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258992&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258992&type=small http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=4258992&type=middle ×( M -2)×( M -2)bits，因此能够嵌入满足需要的有意义灰度图像.相比文献[ 3 3 ]中水印算法嵌入8 bits信息，本文算法的嵌入容量具有明显优势.而且在上述嵌入容量的情况下，本文的PSNR值大于39 dB，具有良好的视觉掩蔽特性. 结论 1 本文结合小波域人类视觉特性模型的研究思路，建立了NSCT域的人眼视觉掩蔽计算公式，实现了水印的自适应嵌入.在此基础上提出了一种可以嵌入灰度图像的抗打印扫描数字水印算法——基于数字全息的NSCT域抗打印扫描数字水印算法.本文算法在大容量嵌入的同时，而且具有良好的视觉掩蔽特性.下一步工作主要是提高NC值，尽可能提高提取水印的质量. 参考文献 吴庆涛, 曹再辉, 施进发.基于BCH码的DCT域数字图像水印算法[J].科技通报, 2017, 33 (10): 82-86. 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