一种基于人眼视觉感知模型的数字水印隐藏方法Word文档格式.docx
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电子出版业的迅猛发展和网络传输技术的提高.使得大
量的数据可以被方便,高教地进行传输.然而这对于防止网上
侵权行为及资源所有人的身份确认等安全问题又提出了更高
的要求.数字水印的出现被认为是一种为网络资源提供安垒
保密的有效技术.这种技术的发展为资源所有权的确认提供
了有力的保障.
现代信息社会中.对数字水印的要求主要有以下几点:
（1）人眼视觉上对水印的不可察觉性.
（2）具有水印的图像与原始图像在统计特性上的一致性.
（3）水印不能被剽窃者随意删除
（4）经有损压缩编码传送后的图像中的水印不易丢失或
失真度不会过大
（5）图像经一些通用的如剪切,滤波菩操作处理后不会影
响水印的可提取性.
（6）水印图像具有明显的特征,不易与其他图像相混淆
到目前为止,已经有许多文献对于水印的隐藏和提取做
过研究.在以前的文献…中.水印通常是一系列数字或代码,
通过某些检测理论从含有水印的图像中提取出原始图像.再
选择一定的门限值来比较两幅图像的不同从而得到水印.还
有作者提出了将水印图像看做是一幅二值图像.再运用计算
机视觉的处理方法来隐藏水印【,图像通常包含了.更多的
信息量,而且由于人眼对视觉图像的直观感知性.将水印作为
二值图像进行处理是一种很具有发展方向的方法.
数字水印的隐藏应在满足一定的被隐藏图像质量及提
取出的水印图像质量基础上进行一直以来,重构图像的质量
主要是以信噪比（SNR）和均方误差（MSE）等数值来度量.然而
人眼的视觉感观与M诬并不一致.M匝并不能完垒反映视觉
感知的好坏.主要原因是:
人眼视觉对不同时空分布特征的响
应是不同的,影响视觉响应的一些因素包括特征的空间频率,
时间颓率,特征方向,对比度,亮度等等.一般来说.人眼对高
频信息如复杂的区域,变化剧烈的的物体的敏感度低于对低
频信息如平滑区域的敏感度,所以人眼对于高频区域存在的
噪声或失真也不太敏感,而对低频较平滑区域的噪声或失真
收稿日期:
I999聊—∞;
修回日期:
2000-02-24
基金项目:
国家自然科学基金（No69973018）:
湖北省自然科学基金（Ho99.1009）
④
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弘.
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忡
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112电子2000在
却比较敏感这个特性可被很好地利用来隐藏水印图像,即
如果将水印隐藏于越高频的区域,对原始图像的影响越小,水
印越不易被人眼察觉;
但同时为了满足图像经有损压缩编码
后水日J不被丢失,又希望将水印隐藏F越低频的区域越好.这
样～来,如何恰当选择被隐藏区域就提出了一个难题.文献
【2]中作者提出了将水印毖藏于原始囝像的IX=Y变换系数的
中频区内的思想,但只是提出了这种想法,并没有给出具体的
实现方法
本文根据人眼视觉对图像感知的特点,充分考虑视觉模
型（HVS）,提出了一种根据人眼视觉频率响应函数和Dcr变
换相结台来选择用于隐藏农印的DCI'
系数的方法,实验表明
达种选择方法可以很好地在降低原始图像视觉失真和经压缩
变换后水印图像的失真两方面都达到较好的效果.
2人眼视觉频率响应及DCT变换系数的选择
2.1人眼视觉频率响应函敲
人眼对图像信息的处理并不是连来进行的而是抽取
空间,频率或色彩的特征进行神经编码.人的视觉感知特点与
统计意义上的信息分布并不一致,即统计上需要更多信息量
才能表述的特征对视觉感知可能并重要,从感知的角度来
讲无须详细表述选部分特征文献:
4中提出了一种人眼视觉
系统模型（HVS）,并给出了视觉系统的频率响应函数
日（）=（0+）exp（一∞）（I）
其中为视角正对的径向频率,单位为周/度（c~le/degree）,
o,b,c为决定HVS曲线形状的常数.m,s曲线的形状表示式
为公式
（2）,且当一=3周/度时,ID,S曲线取得峰值
日（）=（0.2+045）嘲1（一0埽）
（2）
图像信号的Dcr变换只是DFT变换的一部分,为了可以
直接将视觉响应函数与D变换相结台,文献[4]中对仅适
用于DFT变换的视觉响应函数提出了如公式（3）所示的矫正
函数:
IA（）l=[1/4+（1T1（2/口+（/d+1）））.（3）
其中n=11.636度～,达样视觉系统的响应函数（Ⅲ）如式
（4）所示
㈦…0.05
ex1~（
[嚣=）,whoaa,&
lt;
II7（4）…l'
一.J,㈣L=则人眼视觉响应函数丑（甜）对应的曲线如图1所示:
采用文献[5]中给出的公式（5）:
∞（c~le/degree）=wa（cycle/pixe1）（el姆）（5）
可将二维Dcr系数（u,）对应的径向频率的值求出.
其中:
（+）/2,=0,1…,N一1,是依赖于观
测距离的采样函数,是Dcr块的大小在本文的宴验中,参
考文献[5,6]中所述,取=48下面介绍如何选择需要修改
的Dcr系数.
2.2Dcr系数的选择
实验中使用的原始灰度图像的大小为N.×
水印图像
为MIx的二值图像,将原始图像分为（Nl×
）/64个大
小为8×
8的子块,对每一个子块进行Dcr编码,这样就得到
64个Dcr系数将水印图像分为相同的子块数,每一个子块
4wl,~（MI×
8/NI）×
（x8/）.这就需要从每个原始图
像子块的64个IXYf系数日）
中选出位于中频范围的
（Ml×
8/N1）×
【帆×
8/
）个系数来臆藏每一个
水印子块.原始图像每个
子块的64个Dcr变换系
数如图2所示的顺序进行
排列.按照公式（5）,计算
每一个Dcr系数（,）所
对应的值,这样就将图
2变换为如图3所示的按
值排列的频率响应图.
I56141527铷
47I3I6262942
0l2I725304143
ll10243I4044
l92332394S5254
22船30465I5560
3437475056S96I
|563
ycIe,dege
图1人眼视觉频率响应
函数（）
036912l5
3Ij579513I5
66JB5llI4I6
99SllI3I5Ig
I2I314I517I9
151SI6lgI921
lgI6I9202224
2I2l262B
圈2Dcr变换系数圈3根据公式（5）将per系数
的z排列图变换为对应的值排列图
由图l所示的人眼视觉响应曲线可以看出,中频区域太
致应在值位于12～恐之间的区域,这样就可据此选择图
3中对应的DCr参数了.由于取值的不同,所选择的参数
也不一样.可以根据实际要求和图像的特征来随意选择取
值
3数宇水印的隐藏和提取算法
3.1水印隐藏算法
本文提出的隐藏方法是基于分块DCr变换的,具体算法
如下:
（1）为了防止图像剪切对于水印提取的影响,将整幅水印
图像按像素点置乱的方法随机排列顺序.再将打乱顺序的水
印图像隐藏于原始图像中本实验中采用文献[7]中提出的利
用Rilbe~空间填充曲线进行图像置乱变换的方法对水印进
行置乱捧序.
（2）将分成各个子块的原始图像按子块置乱的方法随机
排列顺序.可以采用与水印图像置乱相同的方法也可用不同
的方法本实验中采用与水印置乱相同的方法进行.
（3）对每个8x8的原始图像子块进行离散Dcr变换.
达样,就得到64个按照锯齿状排列的变换系数.
（4）按照第2节绐出的结论选择（64xIxM2）/ⅣIx
个中频系数.
（5）参考文献[2]中给出的方法,采用极性比较的方法修
改选择出的中频系数,用以隐藏水印图像.
（6）通过反DCT变换获得已经隐藏有水印的原始图像.
第lO期李华:
一种基于^跟视觉感知模型的数字水印隐藏方法3
3.2水印提取算法
从被隐藏图像中提取水印基_率上相当十隐藏过程的逆过
程具体处理方法如下:
（1）将投有永印的原图像I被检浏图像分为8×
8
大小的子块,然后进行D（1r耍换分5}fI得到y和.
（2）同样按照第2节的结论选择出r和r的中频系数参
考文献2]中的比较极性的方法得j!
lI置乱顺序的水印图像.
（3）将乱序水印图像按照反置乱的方法重新排序.从而得
到每终的水印图像
观察者可以通过直接观察主观的比较检测出的图像与实
际水印的相似程度,但这种比较容易受到观测者的经验,实验
条件等因素的影响.因此有必要选择一种客观评价的方法为
了客观地评价由上述算法获得的水印图像的质量,本实验中.
采用公式（6）计算相似性.其中袁示大小为xlⅥ,的原
始水印图像.为提取出的水印图像:
c
/2】l】一c）c～2
=
∑∑（【'
lJ）（,j）∑∑（.川
i;
0i:
0l=nl=【l
（6）
4实验结果与讨论
实验中使用的原始图像为大小为256×
256的256级灰度
Lena图.水印图像为128X128的具有"
I-IUST"
标示的二值图
像图4为完整的原始图像的实验结果,图5是对一幅被切去
了四分之一的原始图实验的结果和经过普通分形编码方法
后的图像中提取水印的实验结果.
∽6:
图4（）原始灰度图（b）原始的要隐减的水印_（c）已经隐藏了
水印的图像（SNR=39.IdB）{（d）lH提取算法提取出的水印
图像（NCI）
从实验结果中可看出,图4中（c）为隐藏了水印的图
像,虽然其SNR值比文献l21中要低.但隐藏了水印的（c）将
人眼视觉模型和DET变换结台起来考虑,选择适当的DCT中
频系数来隐藏水印,可以很好的降低视觉失真现象,对』,眼观
察并投有影响,客观评l价指数也可得到很好的改善
■■图5（n）剪切丁四分之一的原始图像;
（b）提取出的水印圉像
（NC:
0.77I）;
【）经普通分形压缩后的图像（压缩比为
7.54）;
（d从被编码图像中提取出的木印图像（:
0763）
图5分别给出了从有剪切的原始图像和经过普通分形方
法编码图像中提取水印图像的结果,试验表明也达到了较好
的效果.虽然有些噪声干扰,但是水印还是清晰可见,完全可
分辩出来.
本文所提出的算法在提取被隐藏水印时需要原始图像,
如何能在水印提取算法中不需要原始图像是今后的一个研究
方向
由实验结果可以看出,由于图像的最终观测者是^,而且
图像所包含的信息量非常丰富,所在水印隐藏技术中考虑
人眼视觉模型及将水印作为图像进行处理是很有发展前景
的方法,对发展水印技术有着重要的意义.
作者简介
事华1975年出生,1994年莸华中理工大
学电信系学士学位,1996年就读于华中理工大学
电信系攻读硬士学位,于1998年直接攻读博士
学位.主要研究领域:
数字水印隐藏拄术,计算机
楹觉,多媒体通信,计算机网络应用等
朱光tl1945年出生,l969年毕业干（华中
工学院）华中理工大学,现为华中理工大学电子
与信息系教授,博士生导师,电子与信息工程系
主任.长期从事计算机图像,图形处理.多媒体通
信等领域的工作,获得多项研究成果.在国内外
发表论文近百篇,现主要l从事CSCW,数字电视.
多媒体通信等工作
朱耀庭1939年出生,教授,曾任华中理工大学副校长现为博
士生导师目前从事鼓字图像址理计算机视觉电子设备故障诊断专
家系统等研究工作,在国内外发表论文百多篇.兼任湖北省通信学会
I理事长,中国通信学台图像通信委员会副主任,国家教委科技委员
会副主任
（下转第110页）
叠
一一
0电子2O0O正
者平均PSNII为32.23clb,后者略有下降,但是从图9可见后者l5]
的图像质量要好于前者.
■■
■■图9解码结果比较（Claire,8kblt/s,第142帧）.
左上:
基于帧的编码器解码图像;
右上:
是上图的脸部放大图;
左下:
OOBA编码器解码图像;
右下:
左』图的睑部放大
7结束语
在基于对象的视频编码中,视频对象的分割是关键技术
之一本文提出一种利用帧间差值的高阶统计特性和数学形
态学算子的视频对象自动分割方法.提出一种基于查找头肩
轮廓是大转折点的头肩分离算法.实验表明了上述算法的有
效性.实现了一种基于I~EG-4的视频编码软件系统.提出一
种采用面向对象带宽分配技术的极低比特率视频编码器,该
编码器与传统的基于帧的视频编码器相比,能提供更佳的主
观视觉质量.
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I24一I33
翁南钐1975年出生,19年7月于福州大
学无线电工程系获学士学位.∞00年6月于华中
理工大学电信系获工学硕士学位主要研究领域
为:
视频编码,图像处理,多媒体通信,无线通信
等
羹越钧1938年】1月出生,华中理工大学
电子与信息工程系教授,中国电子学会高级会
员,主要研究领域为随机信号处理,图像压缩及
多媒体通信.
（上接第113页）
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~il1.A锺Emodel删tedeeeine岫日rmlo.pI啪一
日I佣andqI1i哼艇"
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墨置
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