[doc格式] 基于编码和二维条形码的数字水印

[doc格式] 基于编码和二维条形码的数字水印 基于编码和二维条形码的数字水印 ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2008,44(2)67 基于编码和二维条形码的数字水印 李明建,赖惠成 LIMing-jian,LAIHui—cheng 新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046 CollegeofInformationScience&Engineering,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China E-mail:limingjian01@163.COB LIMing-jian,LAIHui—cheng.Digitalwatermarkingbasedonencodingand2Dbarcode.ComputerEngineeringand Applications,2008,44(2):67-69. Abstract:Analgorithmofdigitalwatermarkingbasedonencodingand2Dbarcodeisintroduced.Thebasicideaisfirstcarries on0,1twovaluestothe2Dbarcode,thendividesresultintoblocks,andcarriesonencodingtoeachblock,finallyorganizesthe picturewhichisformedbymergingeachsub-blockaccordingtothespecificarrangedasthewatermark.Theauthorcarriesout transformdomainmethodtorealizewatermarkembedment,firstcarriesonthewavelettransformtothecarrierpicture,theninserts thewatermarktolowfrequencycoefficientsofthewavelettransformresultac cordingtothehumaneyevisualcharacteristic.The experimentalresultindicatesthismethodhasabetterrobustnessandinvisibili ty. Keywords:humanvisualscharacter;DWT;2Dbarcode;digitalwatermarkin g;encode 摘要:提出了一种基于编码和二维条形码的数字水印算法,基本思想 是先对二维条形码进行0,1二值化,再对结果进行分块,并 且对各个子块进行编码,最后将各子块合并以后的图像按照特定顺 序排列作为水印.采用变换域方法实现水印嵌入,先对载体图 像进行小波变换,再根据人眼的视觉特性将水印嵌入到小波变换的 低频系数上.实验结果明该方法具有较好的鲁棒隆和不可见性. 关键词:人眼视觉特性;小波变换;二维条形码;数字水印;编码 文章编号:1002—8331(2008)02—0067—03文献标识码:A中图分类 号:TP391 1引言 随着多媒体和网络技术的迅猛发展以及信息共享技术的 大量应用,数字化媒体的版权保护问题已成为当前研究的热点 之一.数字水印技术为这一问题的解决提供了可能,它将数字, 文字,图像等版权标识信息嵌入到多媒体数据中,起到版权保 护,数据文件的真伪识别和产品标志等作用.在实际应用中, 数字水印必须具备鲁棒f生和不可见性.然而,水印的鲁棒性和 不可见性是一对矛盾.在增强水印的鲁棒性的同时必然会降低 水印的不可见性,反之亦然.对于这两个性能要求,通常要根据 水印的应用和使用背景有所侧重. 目前,实现水印处理的方法基本上分为两大类|2『:空间域方 法和变换域方法.空间域方法是通过直接改变图像某些像素的 灰度值来实现水印的嵌入,如LSB和SPM方法等.该方法计算 简单,隐藏信息量大,但其鲁棒性较差.变化域水印算法是先对 图像作某些变换(如DCT,DWT等),然后通过改变某些变换系 数来实现水印的嵌入.该类方法通常具有鲁棒性,不可见性,水 印的容量较大,同时还结合了当前的图像和视频的压缩, 是数字水印技术的发展主流. 在基于变换域的图像水印算法中,对于二值的水印图像, 通常是对其先作变换,然后再将所得的低频,中频,高频系数分 别嵌入到载体图像变换域的相对应频域的系数上?.由于处理 时采取的变换是非线性的,正变换和反变换都会带来误差,这 都会造成的误差.同时水印检测的阈值也是通过反复实验 得出的,不具有通用性.本文提出一种基于编码和二维条形码 的数字水印算法,该算法先将水印图像的灰度值矩阵进行编 码,再对编码后的矩阵按照特定的顺序排列后作为待嵌入的水 印图像.本文中的水印阈值是固定的,同时在不存在水印图像 副本的情况下可以抵抗剪切攻击.实验结果验证该方法具有较 好的鲁棒性和不可见性. 2二维条形码水印的生成 从一般意义来说,标识码,图章,印章和指纹等二值图像是 可以作为水印来证明版权的归属.条形码作为产品标识已被广 泛应用,在国外条形码形式的手机名片也比较常见.在本文中 就是采用二维条形码作为水印的. 2.1二维条形码 二维条形码是在平面水平和垂直两个方向上都记录信息 的符号.它充分利用了平面上的二维空间,大大提升了信息密 基金项目:国家教育部新世纪人才支持计 ~lJ(theNewCenturyExcellentTalentFoundationfromMOEofChinaunderGr antNU.NCET一05—0897): 新疆维吾尔自治区高校自然科学研究项目 (theNaturalScienceResearchProjectofHigherEducationofXinjiang,Chinau nder GrantNo.XJEDU2004E02,No.XJEDU2006I10o 作者简介:李明建(1980一),男,硕士生,研究方向:网络与通信系统;赖惠成(1963一),男,副教授,硕士生导师,研究方向:网络与通信系统. 682008.44(2)ComputerEn~neeringandApplications计算机工程与应用 度,使得在小面积上编码大数据成为可能,而且它的大小可变. 其次由于它超强的纠错能力,即使大面积受损也能被准确识 别.目前二维条码主要有PDF417码,Code49码,Code16k码, DataMatfix码,MaxiCode码等,主要分为层排式和矩阵式两 大类.DataMatriX条形码是一种很有效的矩阵式二维条形 码H,它可以对字母,数字,文本以及按照字节表示的数据进行 编码.DataMatrix编码采用了Reed—Solomon交织交插编码,编 码时加入了纠错码(主要是ECC200技术),这些算法使得条形 码在损失率高达60%的条件下也能被识别.因此,对数据进行 DataMatrix编码可以应用到高噪声的环境下. 2.2水印的产生 假设二维条形码图像的大小是M*N.先用0,1对图像进 行二值化,将像素点灰度值为255的转化为1,灰度值为0的 保持不变.然后对处理后的结果进行编码,编码的规则如下:首 先将结果划分成8*8大小的子块,不足的用零填充,再对每一 个子块进行编码,以第一个子块的编码为例进行说明.分别用 A?,A啦,A?,A”,A,A,A印,A(1,2,…,8)分别代表第i行 第1,8列的元素.用日,日?,日?,日”,日,日,日?,B(i=1,2, … ,8)分别代表编码后第i行第1,8列的元素,它们的计算公 示如下: B, 1:A. 1丰128+A. 2丰64+A, 产32+A,4丰16+A.5木8+,4.6丰4+ A,7 丰2+A.8 B, 2---A. 2丰128+A. 64+A. 4丰32+A, 5丰16+A, 6木8+A. 7丰4+ A.8 2+A.1 B, 3:A. 128+A.4丰64+A.5丰32+A,6丰16+A,7木8+A.8丰4+ A.12+A.2 B, 4---A. 4丰128+A. 5丰64+A, 6丰32+A, 7丰16+A.8木8+A. 1丰4+ A.2 2+A3 B, 5:A.5丰128+A.6丰64+A.7丰32+A,8丰16+A,l木8+A.2丰4+ A, 产2+A,4 B, 6:A,6丰128+A,7丰64+A,8丰32+A.1丰16+A,2木8+A, 4+ A.42+A.5 Bl-7=A A.5 2+A.6 B. 8=A A. 62+A.7 7丰128+A.8 丰64+A,l 丰32+A, 2丰16+A. 8+A.4 丰4+ 8丰128+A,1丰64+A,2丰32+A,产16+A,4木8+A,5丰4+ 按照这种算法分别对各个子块完成编码.最后将各子块合 并以后的图像矩阵按照特定顺序排列作为水印,此过程分为两 步完成.在这里以64*64大小的二维条形码图像为例进行说 明.如上所说将图像矩阵分成64个子块,依次分别取出各子块 的第1,第5,第3,第7,第2,第6,第4,第8列形成新矩阵的 前1,8,916,17,24,25,32,33,40,41,48,49,56,57,64行.最 后将新矩阵按表1中的顺序进行排列作为待嵌入的水印. 表1待嵌入水印矩阵的排列格式 3水印的嵌入 3.1人眼的视觉的频率特性 人眼的视觉的频率特性可以描述为:人眼对高频带和方向 为45.的频带(如DWT变换后的HH带)的噪声不太敏感.将 水印隐藏在高频部分,则会有更好的不可见性,然而通常的压 缩和低通特性会损伤更多的高频部分.所以将水印隐藏在低频 部分,会有更好的鲁棒性.Cox等人1997年针对图像水印,提 出了在变换域中”嵌入在图像的视觉敏感部分的数字水印才能 有较强的鲁棒性”的着名论断.设z,0)表示频率影响因子 (一般来说取决于方向和细节分量的级数),z代表细节分量的 级数,0代表方向,取值如下: 毗(.}1.O0,/=00.32,Z=1 0.16,/=2 0.10,/=3 3.2水印的嵌入算法 根据上面的讨论,水印的嵌入算法如下: (1)选用Haar小波基对载体图像进行小波变换,根据水印 图像的大小决定小波变换的层数.具体来说就是载体图像变换 后的最高层低频系数的个数应该大于或等于水印图像的像素 点数.本文中载体图像大小是512*512,水印图像大小为 64*64,因此在实验中对载体图像进行3层小波变换.假设载体 图像的第三层低频系数矩阵是A,水印图像为. (2)根据下面的嵌入原则实现水印的嵌入:B()(i,j)+ ×().Ot是水印的嵌入强度系数,它主要与频率影响因 子z,)有关,在实验中取固定值0.16. (3)对嵌入水印的图像进行小波逆变换,就得到含水印图像. 4水印的检测 水印的检测是嵌入的逆过程.根据检测中是否需要原始的 载体图像,将检测算法分为非盲水印检测算法和盲水印检测算 法.本文采用非盲水印检测.检测过程分为以下几个步骤: (1)对待检测的图像作三层小波变换,取其第三层变换的 低频系数A. (2)计算E(i,.)--[a(,)-Ai./0.16. (3)如果E(i,)>127,i)=1,其它情况(i,.)=0,从 而计算出水印矩阵. (4)根据表1对水印矩阵进行逆排序:将子块序号排列 成1,64,第1,8,9,16,17,24,25,32,33,40,41,48,49,56,57, 64行分别存放1,64子块的第1,8列. (5)将各子块按照子块序号1,64,列序号1,8的顺序进行 合并形成64*64的矩阵. (6)用0和255对合并以后的矩阵进行二值化,将1转 换为255,0保持不变.从而得到检测出来的二维条形码水印 图像. 对于剪切这种几何攻击,检测步骤的(3)应该改为先检测 出与原始含水印图像相同部分的水印矩阵.对于被剪切掉部分 的水印信息,可以根据表1的排列关系进行恢复.例如第1子 块的第2…648列对应位置的信息分别可以根据第1子块的 第1,3,5,7列对应位置的信息做出判断(如果对应位置的差值 大于192,那么被剪切掉部分相应列对应位置的信息就等于1, 反之等于0).同理,第1子块的第3,7,5,1列对应位置的信息 李明建,赖惠成:基于编码和二维条形码的数字水印2008,44(2)69 一一?图1载体图像图2水印图像图3嵌入水印后的嘲像 可以根据第2,6,4,8列对应位置的信息做出判断 5实验结果和 实验中,以Lena512”512像素的灰度图像作为载体图像 (如图1),以一个DataMatrix码的二维条形码大小为64*64 像素的图像(如图2)作为数字水印图像.嵌入水印以后的Lena 图像如图3,嵌入水印后的Lena图像经过低通滤波后的图像 如图4,从低通滤波后的图像中提取的水印图像如图5. 为了消除观测者的主管凶素以及实验条件,设备的客观影 响,通常采用归一化相关系数P和误码率对抽取的水印和原始 水印的相似性进行定量评价.归一化相关系数的定义如下: 二=一(i,j).(id) p(W,)i—lj-=I-一__= ,mfm” \/??(?)1/??Wt2(?)Vi-Ij=lVi=1=1 其中,是待判决的水印图像,w是嵌入的原始水印图像,水 印图像的大小为m. 同时也可以把水印看作是一种特殊的”编码”在信道中传 输,在接收端对水印进行提取的过程相当于”解码”的过程,因 此可以用误码率作为水印的另一种评价标准.表2列出了本文 水印算法对常见图像处理与攻击的抵抗能力,从含水印图像 表2数字水印对常见图像处理与攻击的抵抗能力 图4低通滤波后的 含水印l冬j像 l冬j5从低通滤波后的 图像中提取的水印图像 (未受到任何攻击)中抽取的水印图像归一化相关系数p=0.994 13,误码率为0.0058594. 从表2可以看出,在对图像进行常见处理的情况下,水印 图像都能被有效地检出(一般归一化相关系数大于0.6,误码率 的数量级在不大于l0的情况下即可以认为载体图像中含有 水印信息). 数字水印嵌入N4,波变换的低频系数上,在一定程度上提 高了水印的鲁棒..同时根据人眼视觉的频率特性选择合适的 嵌入强度因子,这保证了水印嵌入以后的不可见性.由于水印 在嵌入时进行了编码和特殊的排序,使得水印内部信息有了直 接的联系,在仅嵌入一副水印图像的同时就可以抵抗剪切这种 几何攻击.检测时,考虑N4,波变换的非线性,将阈值定在 127,使得每个像素点的灰度值有较大的变化范围,因而判错的 概率降低了. 6结束语 基于编码和二维条形码的数字水印算法,将二维条形码作 为水印图像,嵌入到要保护的载体图像中,实现了版权的保护. 而现行的二维条形码扫描仪器的应用,为水印的检测也提供了 方便.同时编码的应用为水印抵抗攻击提供了新的思路. (收稿日期:2007年7月) 参考文献: [1]Ha~ungF,KutterM.Multimediawatermarkingtechniques[J1.Pro— ceedingoftheIEEE,1999,8797:1079—1094. [2]王育民,张彤,黄继武,等.信息隐藏——理论与技术『M].北京:清华 大学出版社,2006:198—199. [3]高东发,黎绍发,沈既武,等.基于视觉和二维条形码的数字水flJ[J]. 计算机工程与应用,2003,39(28):29—31. [4]HanSY,JungEH,ChoSY.Arobustdigitalwatermarkingadopt— ing2Dbareode[C]//LNCS3691:CAIP,2005:717-723. [5]ZhaoYuan—yuan,ZhaoYao.hnprovedquantizationwatermarking withanadaptivequantizationstepsizeandHVS[C]//LNAI3681: KES.2005:1212一l2l8. (上接43页) 蚀,结构开和结构闭4种基本运算.并利用其对指纹噪声图像 进行滤波,实现了很好的处理效果.(收稿日期:2007年9月) 参考文献: [1]ChuaLO,YangLCellularneuralnetworks:theoryandappliea tions[J].IEEETransCircuitsSyst,1988,35:1257-1290. f2]ChuaLO.CNN:avisionofcomplex[J].IntJBifurcationandChaos, l997.7(10):22l9—2425. [3]MatheronG.Randomsetsandintegralgeometry[M].NewYork:Wi— ley,1975 [4]GrardinaCR,DoughertyER.Morphologicalmethodsinimageand signalProcessing[M].EnglewoodCliffs,NJ:PrenticeHall,1988. [5]ChuaL0,RoskaT.Cellularneuralnetworkandvisualcomputing[M]. Cambridge:CambridgeUniversityPress,2002. [6]GonzalezRC,WoodsRE.Digitalimageprocessing[M].is.1.]:Pren- tieeHallPress.2002.