作者 晓林(东南大学，江苏 南京 211189)
摘要：跟着社会的开展，信息安全越来越成为人们重视的焦点。数字水印技能在版权维护等方面有着十分好的作用，因而成为信息躲藏技能研讨范畴的重要研讨方向。本规划在根本DCT算法进步行了改进，提出了n次DCT嵌入算法，能够显着进步水印的嵌入作用。经过测验，成果表明这种规划较好地统筹了水印技能的不行见性和鲁棒性的要求，能够用在知识产权的维护等方面，具有较高的实用性。
关键词：数字水印;DCT;n次DCT
0 导言
水印嵌入有许多种办法，其间广泛运用的办法是在DCT改换域上嵌入水印。DCT(离散余弦改换，Discrete Cosine
Transform)是与傅里叶改换相关的一种改换，类似于离散傅里叶改换。可是离散傅里叶改换需求进行复数运算，虽然有FFT能够进步运算速度，但在图画实时处理中十分不方便。而DCT除了具有一般的正交改换性质外，也是一种准最佳改换。别的，在静止图画编码规范JPEG中，运用了离散余弦改换。因而，运用DCT进行水印添加能够进步抗JPEG紧缩才能。因而本规划挑选在DCT域进行水印嵌入。
1 根本DCT算法
关于五颜六色图片，根本DCT算法的流程图1所示。首先将RGB图片转成YUV格局，然后再将图画矩阵分红互不堆叠的8*8块，DCT模块对其间的Y重量进行8*8
DCT改换，这以后Watermarker将读取的水印信息嵌入对应的DCT系数上，后经IDCT反改换输出嵌入水印的Y重量，然后经YUV2RGB输出嵌入后的RGB流。别的，为了确保水印信息的安全性，根本DCT会加入了Arnold置乱和混沌加密模块。Arnold置乱将图画像素信息打乱的操作，然后使得水印图画变的乱七八糟。这其实是一种加密操作，置乱的迭代次数便是密钥1。混沌加密是将混沌序列与水印信息逐一进行异或处理，其间混沌序列是对初值极度灵敏的非周期的类随机序列，不同的初值会发生彻底不一样的序列，因而可将这个初值当作密钥2。即便水印被正确的提取，没有这两个密钥，也不能恢复出原水印，因而确保了水印的安全性。
图1中比较中心的模块是Watermarker模块，该模块完成水印信息的嵌入，行将二值水印(0和1的序列)加到8*8的DCT改换域上。本例中载体图片巨细为800800(可分为100100个88块)，而水印图片为200200，所以每个88的DCT矩阵需求嵌入4个水印信息，也便是需求挑选4个DCT系数(s1~s4)进行嵌入。别的，本规划挑选盲水印嵌入，即提取水印时不需求原载体图片参加。因而，还需挑选4个参阅系数(r1~r4)。因为DCT模块是按列输出DCT矩阵的，所以参阅系数r挑选在嵌入系数s上一列方位。系数挑选方位如下图所示：
详细嵌入办法为：读取水印信息w(这儿w取1或-1)，按下列公式更改s系数的值，其间T是选定的阈值：
能够看出，假如水印信息w=-1，则s=r-T。反之，s=r+T。提取水印时只需判别r系数和对应s系数的巨细，即可提取嵌入的水印。T的选取对载体图片和提取的水印图片都有很大影响。T越小，对载体图片的影响越小，但提取出的水印质量越差。相反，T越大，嵌入水印的载体图片越差，而提取出的水印质量越好。因而为了一起确保载体图片和提取水印的质量，提出了的n次DCT算法。
2 改进DCT算法
本文提出n次DCT水印嵌入对前面的规划进行改进。在前面说到T的选取影响载体图片和从中提取水印的质量，并且对两者的影响是相反的。由图3能够看出T=5时根本DCT提取出的水印有较多的杂点，一般情况下想要进步水印图片质量的办法是添加T值，但这样会使载体图片的质量变差。看起来两者不行兼得，可是事实上能够经过屡次DCT来一起得到好的嵌入水印图片和水印图片，如图4所示。
抱负情况下，假如嵌入水印的图片未遭受任何进犯，那么提取出的水印应该没有差错，但事实上因为Y重量的“截取差错”会导致在没有任何进犯的情况下提取出的水印有杂点，如图5所示。这儿的截取差错指：Y重量的取值规模为-128~127，而IDCT输出的Y重量有时会超出这个规模，所以需求截取，大于127的取127，小于-128的取-128。截取差错会改动r系数和对应s系数的巨细联系，然后导致水印像素点的判定过错。当然，还有可能是量化差错引起的。图5和图6分别为T=5时1次DCT和3次DCT提取水印成果。
从图6能够看出n次DCT提取出的水印有很大改进，而发生这种改进的详细原因还有待剖析。一般情况下，n=2水印图片就会有显着的改进。别的n次循环后，T值并没有累加，比照图5和图6发现左列嵌入水印图片的质量是差不多的，阐明T值并没有在循环中累加。
提取水印的质量与T的选取有很大联系，表1为不同T下水印图画质量的测评。从表1能够看出T选取越大，对载体图片的影响就越大。相反的，提取出的水印质量就越好。从T=10起，水印的NC值就一向坚持为1，假如是一次循环DCT，要想到达NC=1，需求更大的T值。这阐明水印能完好无差的提取出来，证明了算法的高鲁棒性。
3 进犯测验
为了验证水印算法的鲁棒性，对嵌入水印图片进行进犯，再依照水印提取算法从躲藏有水印的图画中提取出水印序列，比较提取出来的水印和原始水印，来检测水印的算法的抗进犯功能，越类似，该水印体系的鲁棒性越强。下列图为各种进犯下的水印提取成果图
图7为裁剪进犯测验作用。因为加入了Arnold置乱的原因，剪切所丢掉的水印信息散布在整个水印图片上，所以仍然能够从中提取出水印的大致内容。
图8和图9分别为方差为0.005和0.01高斯噪声进犯的作用。对噪声的反抗性与参数T的选取有关，T越大则能反抗更大的噪声进犯。
表2给出本规划的水印检测对品质因数由100到20的JPEG紧缩鲁邦的试验。表中附图为后处理后的成果，T值为40。
表3为各种进犯下的的鲁棒性测验。有关参数使用归一化相关值NC和峰值信噪比PSNR来表明。成果表明这种水印算法对各种进犯具有很好的隐蔽性和鲁棒性。
参阅文献
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本文来源于科技期刊《电子产品世界》2019年第2期第88页，欢迎您写论文时引证，并注明出处
