基于LSB的数字水印技术的探讨

2023-01-23

随着互联网的逐渐普及和发展, 信息媒体的数字化成为一种必然的发展趋势, 越来越多的信息媒体的发布和传输都是借助网络以数字的形式进行的。信息媒体的数字化为信息的存取提供了极大的便利条件, 同时也显著地提高了信息表达的效率和准确性。但是随之而来的问题是通过网络传输的数据文件, 容易使得有恶意的个人在没有得到许可的情况下, 拷贝和传输有版权的数据内容, 因此如何在网络环境中, 实现有效的版权保护和信息安全手段, 成为一个迫在眉睫的问题。

数字水印技术是一种信息安全技术, 它不同于传统的信息加密技术。数字水印技术是在数字图像、音频和视频等数字产品中嵌入秘密信息, 以便保护数字产品的版权、证明数字产品的真实可靠性, 跟踪盗版行为或提供产品的附加信息。秘密信息可以是版权标志, 用户序列号或者是产品相关信息。

1 数字水印技术的分类

数字水印是加在数字图像、音频或视频等媒体中的信号, 这个信号使人们能够建立产品所有权, 辨识提供数字产品的一些额外信息。按水印特性可将水印划分为可见水印和不可见水印。可见水印是可以看见的水印, 水印在图像中可见。水印在图像中不太醒目, 在保证图像质量的前提下, 水印很难被去除, 水印加在不同的图像中具有一致的视觉效果。不可见水印是一种应用较广泛的水印, 他加在图像、音频、视频当中, 表面上是不可察觉的, 当发生版权纠纷时, 所有者可以从中提取出来标记, 从而证明该物品的所有权。

2 数字图像的数字水印技术

数字图像的数字水印技术是当前水印研究中的重点之一。对图像水印的研究可分为空域水印技术和变换域水印技术, 变换域水印技术又可分为离散傅里叶变换, 离散余弦变换、离散小波变换、分形以及神经网络等具体方法。

2.1 空域数字图像水印技术

大多数空域数字水印技术都是针对灰度图像的, 用于彩色图像上的水印算法却较少。通过修改RGB通道的互相关来检验水印的存在。彩色图像的水印技术可分为如下几步。

2.1.1 颜色量化技术

为了在256色显示设备中显示RGB彩色图像, 需要采用颜色量化技术。颜色量化技术的两个主要操作是调色板设计和象素映射。调色板设计的任务是为一特定图像选择一些代表性的颜色。一般情况下, 调色板由具有代表性的颜色组成, 每种颜色是RGB彩色图像的维色。每种颜色是调色板中的一个码字。

2.1.2 基于颜色量化的水印嵌入过程

设主图像是一个具有M×N像素的RGB彩色图像, 这里x= (x1, x2, …, xM×N) 。水印w是一个a×b位组成的二值图像, 这里w= (w1, w2, …, wa×b) 且wi∈{0, 1}。水印在嵌入之前用DES算法加密, 以增加安全性, 同时用伪随机数发生器来确定要嵌入的像素的位置。若像素xi不嵌入水印, 则直接存储Ii到颜色索引表中。若像素xi嵌入水印wi, 则搜索到的颜色索引Ii将进行如下处理以嵌入水印。

若嵌入的水印位和搜索到的颜色索引Ii具有相同的奇偶性, 直接存储Ii即可。当wi与Ii的奇偶位不同, 要在调色板中寻找另一个最近颜色Cnext, 该颜色且有索引Inext, 满足 (wi+Inex t) 模2等于0。在像素映射过程完成后, 水印就嵌入到主图像中。

2.1.3 水印抽取过程

根据密钥确定嵌入水印的图像像素位置。在图像解码的过程中, 色彩索引表中的每一个记录将被调色板中的相应颜色替换。当遇到含有水印的记录时, 在颜色替换之前相应的水印被抽取。如果记录值是奇数, 表示嵌入的水印位是1。否则嵌入的水印位是0。抽取水印位通过DES解密过程解密。

2.2 变换域数字水印技术

在变换域水印算法中, 数字图像首先进行一种特定的正交变换, 该变换可以针对整个图像或对图像进行分块, 再对各块进行变换。嵌入空间是载体的某个频带或某些频带。这些频带对应的变换系数遵循一定的规则被修改替换或变换, 一般在图像的中频带系数中。变换域水印嵌入算法物理意义清晰, 可充分利用人类的感知特性, 不可见性和鲁棒性好, 与压缩标准兼容。

2.3 自适应数字图像水印技术

自适应水印算法有两个层次:第一个层次是水印生成的自适应, 第二个层次是水印嵌入的自适应。自适应生成是指利用原始图像的部分或全部信息的水印生成方法。这类方法的好处是使鲁棒性和不透明性达到较好的折中, 或便于原始图像的自恢复。自适应嵌入是指水印的嵌入强度、嵌入位置、嵌入信息量随着图像载体数据各部分特性的不同而自适应改变的嵌入方法。

3 数字水印的设计

数字水印是往多媒体数据中添加某些数字信息以达到版权保护等作用。在绝大多数情况下, 希望添加的信息是不可察觉的, 并且希望攻击者在不破坏数据本身质量的情况下无法将水印去掉。发展数字水印技术的原动力就是为了提供多媒体数据的版权保护。

最低有效位算法 (LSB) 是一种典型的空间域信息隐藏算法。LSB算法使用特定的密钥通过m序列发生器产生随机信号, 然后按一定的规则排列成2维水印信号, 并逐一插入到原始图像相应像素值的最低几位。由于水印信号隐藏在最低位, 相当于叠加了一个能量微弱的信号, 因而在视觉和听觉上很难察觉。LSB水印的检测是通过待测图像与水印图像的相关运算和统计决策实现的。LSB算法可以隐藏较多的信息, 但鲁棒性较差。不过, 作为一种大数据量的信息隐藏方法, LSB在隐蔽通信中仍占据着相当重要的地位。

3.1 LSB改进算法

典型数字水印的空域算法是将信息嵌入到图像点中最不重要的像素位上, 再通过记录提取这些信息来检测水印, 该种方法具有算法简单、速度快、容易实现等特性, 已受到人们高度重视。针对LSB算法对于压缩、滤波及旋转等图像处理稳健性差的缺点, 改进了传统的LSB算法。利用混沌序列对水印预处理, 而后利用固定归一化相关嵌入图像数据低位, 从而改进了传统LSB算法稳健性差的缺点。

3.1.1 水印信息预处理

混沌区的数据有两个特性:迭代不重复性和初值敏感性。当选定适当系数使方程进入混沌状态时, 方程将进行无限不循环迭代, 因此不会出现重复的迭代值。任何人如果不知道其初值, 都无法预测下一个迭代值, 这种迭代的结果可以用来产生随机序列。

考虑一维离散混沌映射f:U→U, U⊂R,

其中n=1, 2……表示迭代次数, λ是控制系统混沌行为的参数。先由二值水印图像获得水印信号W, 然后利用行扫描将其映射为一维向量W1,

m×n为水印图像大小。由式 (1) 生成的实数混沌序列二值化后可得{0, 1}二值混沌序列, 然后利用密钥K1可得十进制混沌伪随机序列P, P={P (i) |P (i) ∈{0 1.}0, ≤i

3.1.2 水印嵌入

度量鲁棒性最简单的方法就是假设具有高检测值的水印比低检测值的水印鲁棒性更好, 这样, 检测统计量本身就成了鲁棒性的度量尺度。这里的解决方案是用一个固定归一化相关算法来进行调整, 而不是调整线性相关。对每一幅作品, 通过直方图处理, 将每个像素值由8比特压缩为7比特, 将所有像素值的第8个比特作为嵌入区域, 在嵌入区域内找到与水印归一化相关期望值最接近的点。嵌入区域是一个以参考向量Wr为中心的锥体表面部分, 因此, 只需要找出锥体上与给定点v0距离最近的点就可以了。

算法步骤如下:

(1) 用经过散列处理的混沌序列 (其混沌初值作为密钥K1) 置乱水印W。

(2) 给定一个混沌初值 (密钥K2) 生成混沌序列{p r|r=, 1, 2ΛΛ}, 其个数为水印大小。

(3) 在通过tx, yt直线上, 找到离0v最近的点vw。

(4) 取rp对计算出的新向量vw嵌入水印, 得到水印图像lw。

3.1.3 水印提取

水印提取过程中所用密钥Kl和K2与嵌入过程相同。具体步骤如下:

(1) 给定密钥K2在图像lw中找到对应的向量vw, 得到水印信息tw。

(2) 再由密钥Kl生成二值混沌序列P对W1解调, 即:

W1' (t) =Wt (t) ⊕P (t) , t=, 0, 1, 23Λm×n-1。

(3) 最后按行扫描顺序将1W'映射成二维矩阵W', W'={W' (i, j) 0, ≤i

一个安全的水印系统应满足使非法用户不易破坏。与信息加密技术一样, 数字水印系统也往往使用密钥来加强水印的安全性。传统的LSB算法由于是用水印信息代替最低有效位, 因此对信号处理的低抗力差, 对含水印图象进行简单的滤波处理就无法正确地提取水印。在上文的水印方案中提取水印信息时, 不需要原始载体图象, 能很好得实现盲提取。本算法利用混沌调制水印信号保证嵌入水印的隐蔽性, 由于改变的是图象的最低有效位, 从而使水印的不可见性较好;而通过归一化相关期望值找出嵌入点, 使得在保持图象的感知失真位于指定范围内, 具有较好的鲁棒性;同时具备了操作简便易行, 嵌入信息量大的优点。

4 结语

数字水印技术主要应用于版权保护、数据鉴别、数据监测、使用跟踪、加密和安全通信、Internet图像和音频视频发布、数字视频点播系统、卫星数字视频传输、数字图像和视频数据库、认证授权的证明等领域。

摘要：信息媒体的数字化为信息的保存和提取提供了极大的方便, 特别是随着互联网技术的迅猛发展, 图象、语音、文本和视频等数字形式产品的传送空间不断扩大, 传送时间也在不断缩小。数字化产品在发布和传送过程中很容易被侵权、盗版或随意篡改, 数字产品的信息安全成为世界各国亟待解决的问题。在分析了加密技术的基础上, 阐述了数字图像的水印技术, 研究了空域数字图像水印技术, 变换域数字图像水印技术, 提出了最低有效位算法改进算法。

关键词：数字水印,数字图像,嵌入算法