2016DWT域彩色图像水印系统设计与实现_杜辰聪

水印提取是水印嵌入的逆过程。根据水印嵌入规则 和 ＧＡ 算法得到最终基因 ，对接收到的含 水 印 图 像烋Ｉ烇和 宿 主彩色 图 像Ｉ 作 ＤＷＴ 变 换。 水 印 Ｗ︵ 可 计 算 提 取 如 式
（６）。
Ｃ︵ＦＷ ＝ （Ｃ︵Ｆｔａｇ －ＣＦＷ ）／αｏｐｔ
（６）
提 取 数 据 作 ＩＤＷＴ 变 换，运 用 解 密 算 法 解 密 得 到
义为适应度函数。
ＰＳＮＲ ＝１０ｌｇ（ Ｓ Ｓ Ｓ２ ×２５５２
） （３）
∑ ∑（Ｉ（ｉ，ｊ）－Ｉ′（ｉ，ｊ））２
ｉ＝１ ｊ＝１
任意生 成 若 干 基 因 形 成 初 始 群 体 ，计 算 适 应 度 函 数
值，进行遗传运算直到 ＧＡ 停止，获得最优嵌入位置 。
（６）ＧＡ２。对嵌入图像作一定图像攻击处 理 ，按 式（４）
像
。
有
Ｓ Ｔ
×
Ｓ Ｔ
×３ 个
子
图
像 ，分 别 表 示 为 Ｒｉ
、Ｇｉ
和Ｂｉ
（１ ≤ｉ≤
Ｓ Ｔ
）。
（３）子图 像 作 ＤＷＴ 变 换，得 到 ４ 个 子 带。 包 括 低 频
子 带 ＬＬｔａｇ 、中 频 子 带 ＨＬｔａｇ 和 ＬＨｔａｇ ，高 频 子 带 ＨＨｔａｇ ，
ｔａｇ
∈
｛Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ｝，大 小 都 为
量值，即在竞争 中 ，具 有 最 大 初 始 序 参 量 的 ｖｋ 获 胜，其 序
参 量ξｋ 趋向于１，而其它序参量趋向于０，就能根据协同神 经网络输出的识别模式结果鉴别水印。
４ 系 统 实 验 与 分 析
选择大小 Ｓ ＝５１２的彩色图像 Ｐｅｐｐｅｒ为 宿 主 彩 色 图 像，１幅 ＯＲＬ 人脸数据库中大小为 Ｔ ＝６４的 脸 图 像 为 水 印图像。确定混沌控制参数μ ＝０．９ 和γ ＝ ０．１，初 始 值 ｘ０ ＝０．１和ｙ０ ＝０．１１，用前述混沌加密算法加密脸图像 生成水印，如图１所示。很明 显，视 觉 上 很 难 知 道 图 １（ｂ） 数据代表的是什么 ，因而达到了安全性要求 。
因 ＰＳＮＲ 值大约４０ｄＢ，ＮＣＣ 值为０～１之间，式（５）中
λ 为平衡 ＰＳＮＲ 和 ＮＣＣ 的权值。
如步骤（５），计算基因适应度函数值 ，遗传运算 得 到 最
源自文库
优 嵌 入 强 度αｏｐｔ 。 通过两次 ＧＡ 运算得到最优嵌入位置和 嵌 入 强 度 ，完
成水印嵌入。
３ 水 印 验 证
３．１ 水 印 提 取
· １６３ ·
ＤＷＴ 子 带 为 ＬＬＲ（３，６）、 ＨＬＧ（５，２）、ＬＨＧ（８，４） 和 ＨＨＧ（７，３）。选择均值 ０ 方 差 ０．０００ ５ 高 斯 噪 声 、均 值 ０ 方差０．００１ 椒 盐 噪 声、３×３ 中 值 滤 波、３×３ 维 纳 滤 波 和 ８０％ＪＰＥＧ 压 缩 的 ５ 种 典 型 图 像 攻 击 处 理，ＧＡ 运 算 得 到 最优嵌入强 度αｏｐｔ ＝ ０．０８６ ０９。 两 次 ＧＡ 运 算 获 得 最 优 嵌入位置和嵌入强 度 ，完 成 水 印 嵌 入，彩 色 宿 主 图 像 和 嵌 入水印图像如图２所示。人 的 视 觉 系 统 不 能 判 断 图 ２（ａ） 和图２（ｂ）的差别，满足了水印系统隐蔽性目的 。
ＤＷＴ域彩色图像水印系统设计与实现
杜 辰 聪１，陈 永 强２
（１．重庆邮电大学 光电工程学院，重庆 ４０００６５；２．武汉纺织大学 数学与计算机学院，湖北 武汉 ４３００７３）
摘 要 ：在彩色图像 ＤＷＴ 域里设计和实 现 了 一 个 图 像 水 印 系 统，包 含 水 印 的 生 成、嵌 入 和 验 证。 为 满 足 系 统 隐 蔽 性、鲁棒性和安全性要求，使用混沌加密算法生成水印，水印嵌入采用 遗 传 算 法 （ＧＡ）寻 找 最 优 嵌 入 位 置 和 强 度 ，快 速 协 同 神 经 网 络 算 法 （Ｆ－ＳＮＮ）验 证 水 印 。 相 关 实 验 结 果 及 分 析 验 证 了 系 统 方 案 的 可 行 性 和 有 效 性 。 关 键 词 ：彩色图像水印；ＧＡ；Ｆ－ＳＮＮ；ＤＷＴ ＤＯＩ：１０．１１９０７／ｒｊｄｋ．１５１１１１８ 中图分类号：ＴＰ３１７．４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２－７８００（２０１６）００１－０１６１－０３
Ｗ′ 。
３．２ 水 印 鉴 别
在图像载体中鉴别提取水印 ，可认为是在大量的 水 印
模式中形成和识别一个特定存在的水印过程 ，而且能 使 用
基 于ＳＮＮ 的模式识别方法 。由于协同序参量ξｋ 代表了原 型模式和试验模式 之 间 的 一 种 匹 配 度 量 ，因 此 在 ＳＮＮ 中
经 过 学 习 和 训 练 ，即 可 识 别 所 输 入 水 印 的 模 式 归 属 。 ［５］
的 ｘｉ 和ｙｉ 序列分别加密 有 意 义 水 印 灰 度 图 像 的 行 和 列 。
版权灰度图像加密生成水印的加密算法设计与实现步骤
如下：①用二进制数 序 列 表 示 每 一 象 素 点 的 灰 度 值 ，水 印
图像转换为二 进 制 数 表 示 的 二 进 制 图 像 ；② ｘｉ 的 小 数 部
分转换成二进制数 序 列 ，提 取 对 应 数 量 的 二 进 制 数，运 用
０ 引 言
１ 水 印 生 成
数字水印是将数字 、序列号、文字、图像标志等版 权 信 息嵌入到多媒体数据中 ，以起到版权保护 、秘密通信、数 据 文件 的 真 伪 鉴 别 和 产 品 标 识 等 作 用 。 ［１］ 有 效 可 行 的 数 字 水印系统应包括水 印 生 成 、水 印 嵌 入 和 水 印 验 证 等 部 分， 并满足隐蔽性、鲁棒性和安全性等要求 。
Ｉ表示大小为Ｓ×Ｓ×３的宿主彩色图像，Ｗ 表示大小
基 金 项 目 ：湖 北 省 教 育 厅 人 文 社 会 科 学 研 究 一 般 项 目 （２０１５５５１） 作者简介：杜辰聪（１９９４－），男，湖北武汉人，重庆邮电大学光电 工 程 学 院 学 生，研 究 方 向 为 信 息 安 全；陈 永 强（１９６７－），男，湖 北 武 汉
考虑水印的足够数据量 ，本文设计与实现了一个 新 颖 的 ＤＷＴ 域彩色图像水印系统 方 案 ，使 用 混 沌 加 密 算 法 生 成水印，水印嵌入 采 用 ＧＡ 寻 找 最 优 嵌 入 位 置 和 强 度，协 同神经网络快速算法（Ｆ－ＳＮＮ）验 证 水 印，共 同 满 足 系 统 的隐蔽性、鲁棒性和安全性 。
人 ，博 士 ，武 汉 纺 织 大 学 数 学 与 计 算 机 学 院 教 授 、博 士 生 导 师 ，研 究 方 向 为 信 息 安 全 。
· １６２ ·
软 件 导 刊 ２０１６年
为 Ｔ×Ｔ 的水印图像，Ｓ 和Ｔ 都是偶数。水印嵌入算法设 计与实现步骤如下：
嵌入强度初 始 值α ＝ ０．１，使 用 Ｍａｔｌａｂ７．０ 的 ＧＡＤＳ 工具箱，ＧＡ 运算得到具有适应度最小值 －４２．９７７ 的 基 因 ［２２ ９８ １２４ １１５］对 应 的 Ｐｅｐｐｅｒ 图 像 ＲＧＢ 分 图 像 最 优
第１期 杜辰聪，陈永强：ＤＷＴ 域彩色图像水印系统设计与实现
均值条件的实验 模 式 向 量ｑ（０）＝ ｛ｑｉ｝，ｊ ＝ １，２，…，Ｎ ；
② 由 实 验 模 式 向 量 和 伴 随 向 量ｖｋ＋ ，计 算 序 参 量ξｋ 的 初 值 ξｋ（０）。
将ξｋ（０）输入到协同神经 网 络 ，并 进 行 协 同 联 想 动 力 学演化，系统演化结果的终态取决于输入向量的初始 序 参
Ｔ ２
×
Ｔ ２
。
（４）选择一 个 初 始 嵌 入 强 度 值α 和 部 分 ＲＧＢ 分 图 像 的子图像 ＤＷＴ 系 数 矩 阵，采 用 式 （２）修 改 对 应 的 子 带 系
数。将所有子带作ＩＤＷＴ 变 换，还 原 ＲＧＢ 分 图 像 为 含 水
印彩色图像Ｉ′ 。
ＣＦ′ｔａｇ ＝ ＣＦｔａｇ ＋α·ＣＦｗ 式（２）中，ＣＦ ∈ ｛ＬＬ，ＨＬ，ＬＨ ，ＨＨ ｝。
异或运算，依行次序对二进 制 图 像 加 密 ；③ｙｉ 的 小 数 部 分
转换成二进制数序 列 ，提 取 对 应 数 量 的 二 进 制 数，运 用 异
或运算，依列次序对 对 二 进 制 图 像 加 密 ；④ 还 原 二 进 制 图
像为十进制图像，得到加密后的水印图像 。
２ 水 印 嵌 入
水印的嵌入过程中两 次 使 用 ＧＡ，分 别 寻 找 最 优 嵌 入 位 置 和 嵌 入 强 度αｏｐｔ 以 修 改 宿 主 彩 色 图 像 的 ＤＷＴ 系 数 。 ＧＡ 适应度函数由彩色图像 水 印 的 峰 值 信 噪 比 （ＰＳＮＲ）代 表的隐蔽性和归一 化 相 关 系 数 （ＮＣＣ）代 表 的 鲁 棒 性 共 同 确定。
具有一次耦合项形式的二维 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射为：
｛ｘｎ＋１ ＝４μ１ｘｎ（１－ｘｎ）＋γｙｎ
ｙｎ＋１ ＝ ４μ２ｙｎ（１－ｙｎ）＋γｘｎ
（１）
该映射式（１）的动力 学 行 为 由 参 数μ１ 、μ２ 和γ 确 定。
当μ１ ＝μ２ ＝μ≥０．８９且γ＝０．１时，映射是混沌的 ，可用
于数字图 像 的 加 密 。 采 用 二 维 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ混 沌 映 射 所 产 生
（２）
（５）ＧＡ１。
根
据式
（２），宿
主
彩色
图
像
有
Ｓ Ｔ
×ＴＳ
×３个
可
能
子
带
嵌
入１
个
水
印
子
带
数据
。Ｓ Ｔ
×ＴＳ
×３可
能
子
带
编
码
成ｌｏｇ２
（Ｓ Ｔ
×ＴＳ
×３）位
，基
因
共
有
４×ｌｏｇ２（ＴＳ
×
Ｓ Ｔ
×３）
位。每个基因 代 表 １ 个 嵌 入 位 置 嵌 入 水 印 到 宿 主 图 像。
用宿主图像Ｉ 和含水印图像Ｉ′ 之间的 ＰＳＮＲ，如式（３），定
选择若干个与原始水印图像大小相同 、内容相似 的 灰
度图像，加上水印图像，总共 Ｍ 幅灰 度 图 像 组 成 原 型 模 式
初始集。二维水印图 像 转 换 为 一 维 数 据 序 列 形 成 矢 量 ｖｋ
＝ ［ｖｋ１，ｖｋ２，… ，ｖｋＮ ］Ｔ ，ｋ＝１，２，… ，Ｍ ，Ｎ ＝ Ｔ２ 。只 要 满 足 Ｍ ≤ Ｎ ，Ｍ 个模式向量就可组成原型模式向量集 。
计算原始水印 Ｗ 和提取水印 Ｗ′ 的 ＮＣＣ 值。
ＴＴ
∑ ∑Ｗ （ｉ，ｊ）Ｗ′（ｉ，ｊ）
ＮＣＣ ＝ ｉ＝１ ｊ＝１ ＴＴ
（４）
∑ ∑（Ｗ （ｉ，ｊ））２
ｉ＝１ ｊ＝１
在嵌入强度α 条件下，对含水印图像作ｎ 种 图 像 攻 击
处理后，适应度函数定义为 ：
ｎ
∑ ｆ
＝
ＰＳＮＲ
＋
λ ｎ
ｋ＝１
ＮＣＣｋ
（５）
（１）水印 图 像 作 ＤＷＴ 变 换，得 到 ４ 个 子 带。 包 括 低
频 子 带 ＬＬｗ 、中 频 子 带 ＨＬｗ 和 ＬＨｗ ，以 及 高 频 子 带
ＨＨ ｗ
，大 小 都 为
Ｔ ２
×
Ｔ ２
。
（２）空域中划分 宿 主 彩 色 图 像 的 ３ 个 ＲＧＢ 分 图 像 为
互
补
重
叠
的
大
小
为
Ｔ
×Ｔ
子
图
根据 Ｆ－ＳＮＮ 模 型，学 习 算 法 是 通 过 原 型 模 式 向 量
求其伴随向量的训练过程 ：①计算满足归一化和零均 值 条
件的原型模式向量ｖｋ ；② 计 算 原 型 模 式 向 量ｖｋ 的 伴 随 向
量ｖｋ＋ 。
确定协同动力学方程参数 ，协同神经网络的识别 过 程
为：①进行水印信号 嵌 入 的 逆 过 程 ，计 算 满 足 归 一 化 和 零
水印可以是有意义或无意义的版权信息 ，具有所 需 要 的数据量。考虑水印的安全性和嵌入信息的秘密性 ，使 用 密码学技术，对有意义的水印信息进行编码方式和位 置 加 密 ，可 起 到 双 重 加 密 的 作 用 。 ［２］ 根 据 水 印 嵌 入 位 置 的 不 同 可以将其分为空域和变换域水印两类。空域水印隐藏的 数据量较大，但非常 脆 弱，一 般 不 能 承 受 常 规 信 号 处 理 和 恶意攻击。变换域水印的 鲁 棒 性 比 空 域 水 印 好 ，有 ＤＦＴ、 ＤＣＴ、ＤＷＴ 等多种域选 择，实 用 性 强，是 目 前 的 主 流 研 究 和应用方向，但其数 据 容 量 较 小。 水 印 嵌 入 过 程 中，使 用 优化算法，如 ＧＡ 优 化 水 印 的 嵌 入 位 置 和 嵌 入 强 度 ，能 有 效提 高 水 印 的 隐 蔽 性 。 ［３］ 在 含 有 数 字 水 印 版 权 保 护 的 多 媒体数据正常使用 中 ，会 受 到 有 意 或 无 意 的 信 号 干 扰、处 理及攻击，采用神经 网 络 算 法 检 测 验 证 水 印 ，可 较 好 确 认 水 印 版 权 归 属 。 ［４］