何冰1，2
（1.渭南师范学院物理与电气工程学院，陕西渭南714099；2.陕西省X射线检测与应用研究开发中心，陕西渭南714099）
摘要：数字水印技术作为版权保护的一种有效手段，在信息安全领域已有一定的实际应用，但实用性的水印算法还较少，特别是与彩色图像及视频图像处理的相关算法凤毛麟角。依靠人类的视觉敏感特性，在彩色图像空间上将一幅二值水印图像根据载体图像的特征，选择性的嵌入到受保护图像的DWT变换后的低频分量中，所嵌入的二值水印信息量可以根据实际需要自适应的增加。在Contourlet域水印的嵌入算法研究基础上，提出并通过Matlab软件仿真完成算法的嵌入过程和水印提取过程。仿真实验证明所提出的算法能够有效提高数字水印技术在现实生活中的实际应用。
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关键词 ：数字水印；水印嵌入；水印提取；Contourlet变换
中图分类号：TN919?34；TP309 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）16?0081?03
收稿日期：2015?03?14
基金项目：陕西省教育厅科研计划项目：辉钼薄膜微观结构与性质的多尺度模拟研究（14JK1248）；渭南师范学院第二批特色学科建设项目：光电检测与秦东工业（14TSXK06）；渭南师范学院育苗项目：水印技术在中小企业版权保护中的应用研究（14YKP020）
0 引言
智能化时代的发展，让人与人之间的交流变得简洁、快速，然而人们在网络上传输的信息及发布的有效媒体数据经常可以随意的被复制和盗用，因此这使得关于数字媒体信息该如何有效保护，关于网络信息安全如何有效防范提出新的研究课题。近几年来，相关学者已在多媒体数据版权保护领域召开国际学术会议及发表了许多关于水印技术方面的论文[1?2]。水印技术一般指的是在不影响原始载体（多媒体数据）主观质量的前提下，在原始媒体（被保护的媒体数据）中嵌入不易察觉的标识数据信息。在水印系统的验证部分，可以提取此标识信息用来证明原创作者对其作品的所有权.
水印技术目前一直被视为是多媒体产品认证、防篡改的有效手段之一。在其相关研究领域已得到高度的关注，然而当前多数文献中所提出的水印算法绝大多数是针对灰度二维图像[3?4]，对于彩色图像水印算法的深入研究和探讨的实用文献并不多。灰度图像一般作为二维矩阵数据，而彩色图像一般是由3 个数字矩阵的耦合而成，比较而言灰度图像更易处理和操作。在现实中，人眼所接触到的场景一般都是彩色图像，与灰度图像相比，它有更大的信息存储量同时冗余性较高，可以很好地提高算法的鲁棒性和不可见性。稳健性和不可见性[5?6]是用来评价所设计的水印系统性能优劣的2个参考标准，稳健性是指当水印数据遭受一些有意识或无意识地破坏之后，仍可通过水印系统提取出水印数据；不可见性是指在水印嵌入后不影响其视觉感官效果。2个标准在水印算法的设计中刚好互相矛盾，要得到稳健性强的水印算法就必须以牺牲不可见性为代价；同样，要获得良好的视觉效果就必须牺牲一定的稳健性。一般地，水印系统的设计应该是在稳健性和不可见性之间的一种适度折中。
1 数字水印的评价标准
目前数字水印系统的评价标准主要有以下3种：
（1）容量。数字水印系统中的容量一般是指载体媒体数据在受到有意或无意攻击时其所能嵌入的最大信息数据量。若载体的容量加大，相应地可以嵌入更多的水印数据信息，但会使得水印系统的不可见性下降。
（2）相似度。水印系统中的相似度指的是媒体数据在处理前后相似程度的度量，即要求包含水印数据的媒体作品和原始载体数据媒体在人们的主观评价及客观的评价准则下符合一定标准要求。目前水印系统中常规的相似度评价准则有：信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）、方差（SE）和均方差（MSE）等。均方差较为简单，在实际评价时会有较大的偏差，即易造成水印系统评判的不准确性；信噪比和峰值信噪比可以客观地反映2幅媒体数据的差别。
（3）稳健性。水印系统中的稳健性是指水印信息在经过有意识或无意识的攻击后，仍然可以提取到水印数据的能力。误码率一般指的是错误提取后的水印数据量与所有系统信息的值之比，或实际的BER值较小，说明其水印性能越好。稳健性常见的度量方式有归一化相关系数NC及误码率BER。归一化相关系数是对提取之前的水印和提取之后水印的一致性进行度量，归一化相关系数越大，说明水印算法性能优越。
2 颜色模式转换
RGB 颜色模式与YIQ 颜色模式相互之间存在的转换公式如下：
式中：R 表示彩色图像红色分量；G 表示绿色分量；B 表示蓝色分量；Y 表示彩色图像亮度分量；I 表示色度分量；Q 表示饱和度分量。
3 Contourlet 变换
Contourlet 变换是由Do等在2002年提出的一种图像二维表示方法，也称为方向滤波器组（PDFB）。它是一种多分辨率多方向的图像表示方法，能够有效表示视觉信息中重要而复杂的几何结构。Contourlet 变换主要是用非分离滤波器组构造了一个离散域多分辨率多方向变换，它的构造方法与小波变换类似，最终结果是用类似线段的基结构来逼近图像。然而小波变换对图像分解时，只可将高频信息分离为水平、垂直、对角3个方向，所以方向性的缺乏使得小波变换不能充分利用图像本身的几何正则性。而Contourlet 变换可以将图像的各阶高频信息细分为2（n n为正整数），这样对图像就可以进行更精细的分析和处理，从而达到更好的处理效果。图1 给出了Wavelet 与Contourlet 的不同。
Contourlet 变换通过采用不可分离的滤波器组对二维图像进行多尺度、多方向展开，就可得到多尺度、局部化和方向性的图像表示。如果将具有N 个像素的图像进行离散Contourlet 变换，则它的快速迭代滤波器组算法就需进行N 阶操作。图2给出了Contourlet 变换的流程图。
4 水印嵌入和提取算法
4.1 水印嵌入
水印嵌入步骤如下：
步骤1：首先将M × M 大小的载体彩色图像I 的模式由RGB颜色模式转换为YIQ颜色模式。
步骤2：对模式转换后的彩色图像提取其亮度，即Y分量。
步骤3：对Y 分量矩阵进行进行8 × 8 分块，然后对分块之后的图像进行Contourlet变换，将变换后之后的形成的图像标记为Y1。
步骤4：找变换后低频图像中最大的1 024个系数。
步骤5：读入水印图像并将水印扫描为一维向量。
步骤6：按照嵌入公式B(i,j) = A(i,j)(1 + αω) 进行水印的嵌入操作。α 为嵌入强度调整因子、ω 为水印信息。
步骤7：对上个步骤新生成的Y1 作Contourlet 反变换，同时与原始色度分量I、饱和度分量Q 转换为原来的RGB模式，得到嵌入后的彩色图像B。水印嵌入模型流程见图3。
4.2 水印提取
水印提取步骤如下：
步骤1：将待测图像的颜色模式进行转化（RGB转化为YIQ）。
步骤2：将上一步骤转化后的亮度分量Y 进行Con?tourlet变换。
步骤3：依照公式B(i,j) = A(i,j)(1 + αω) 计算出分量Y2的系数。
步骤4：对分量Y2作Contourlet 反变换其结果记为Y3。
步骤5：上一步骤生成的Y3与原始色度分量I、饱和度分量Q 转换到RGB 空间，获取水印。提取水印过程见图4。
对于提取的水印与原始水印的相关性度量采用两个性能指标对其进行评价：峰值信噪比和归一化相关系数。其中峰值信噪比定义为：
归一化相关系数定义为：
5 仿真结果
采用Matlab软件进行算法的稳健性和不可见性的测试，选取300 × 300 大小的Lena图像为载体图像，32×32 大小的二值图像为水印图像。
实验中，其嵌入强度因子系数α =0.001，其实验结果见图5~图9。
6 结语
文章所改进的Contourlet变换域算法具有一定的稳健性和不可见性。利用Contourlet变换域具有良好的压缩特性，所提出的算法对未来的有损压缩编码具有一定的鲁棒性。与傅里叶变换相比本算法避免了复数域的繁杂计算量，具有嵌入和检测速度快的优点。
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参考文献
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作者简介：何冰（1982—），男，陕西合阳人，讲师，硕士。主要研究方向为智能图像数据处理、信息安全研究。
