基于混沌和SVD-DWT的数字图像水印算法.pdf

维普资讯 第 24卷第 2期 电 力 科 学 与 工 程 Vo1．24，No．2 2008年3月 ElectricPowerScienceandEngineering Mar．，2008 基于混沌和 SVDD·WT的数字图像水印算法 尹成群，李 丽，吕安强，屈 利 (华北电力大学 电子与通信工程系，河北保定071003) 摘要：提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换相结合的数字水印算法。将二值水印图像用混沌的方法 进行置乱并对原始图像进行Ⅳ层小波分解，对小波系数儿 ， ，HL，删 分别采用不同的方式嵌入水 印信息。对儿 部分，根据系数的能量大小嵌入伪随机扩频序列；对 ，HL，朋 三个小波系数矩阵作 奇异值分解，将置乱水印的奇异特征值嵌入到这三个小波矩阵的奇异特征值中。针对嵌入方案，设计了非 盲检测和盲检测算法。实验仿真表明，该算法能够经受住噪声、中值滤波、JPEG压缩和剪切等攻击，具 有较强的鲁棒性。 关键词：数字水印；离散小波变换；奇异值分解；混沌置乱 中图分类号：TP391 文献标识码：A 的算法；文献 [8】具有类似的方法，只是考虑到 0 引 言 背景亮度、纹理复杂度和边缘等情况，在中频系数 中嵌入水印信息。然而上述算法在提取水印信息的 基于DWT的数字水印技术越来越受到人们的 时候，都需要原始视频，不能实现盲检测。 关注，因此涌现出大量的相关算法 “一。但是 目前 针对上述问题，本文提出了一种分块嵌入水印 的算法大部分仍集中在对小波系数直接进行修改来 信息的数字水印方案。首先将水印在嵌入前进行混 嵌入水印的方法上。然而对小波系数直接进行修改 沌置乱，并用均值为零、相互正交的两个伪随机序 存在一定的缺陷，如直接对高频系数修改，其抗 列扩频；然后对原始图像进行 Ⅳ层小波分解。选 JPEG压缩的能力不会很强；而直接嵌入低频系数， 取 L部分中能量最大的系数嵌入扩频后的水印信 也会对图像的质量有一定的影响 。 息，并根据系数的能量确定水印嵌入的强度；选取 奇异值分解 (SingularValueDecomposition， HL，L ，础 ，三部分小波系数进行奇异值分解， 简称 SVD)是一种有效的数字分析方法。从文献 在各个子带嵌入置乱水印的奇异值。这样就完成了 [6】中可得知，一幅图像的奇异值具有相当好的稳 水印的嵌入，通过实验验证获得较好的效果。 定性，当图像受到轻微的扰动时，它的奇异值不会 发生剧烈的变化。把SVD引入数字水印领域推进 1 基本理论分析 了数字水印技术的发展。 目前出现了一些基于 SVD—DWT的数字水印 1．1离散小波变换 (DWT) 算法。文献中提出了一种将混沌置乱后的水印奇异 小波变换的基本思想是对信号进行细致的频率 值重复嵌入到原始图像小波变换后子带的数字水印 分解，即多分辨率分解。将图像分解为低频 部 方案；李晓飞等人在文献 [7】中提出了一种将水 分和高频HL， ，HH部分，其中HL代表图像 印和原始图像分别小波分解，小波分解后的子带再 的水平细节， 代表图像的垂直细节，HH代表 进行奇异值分解，将水印各个频带的奇异值作为水 图像对角方向的细节部分。低频带是由小波变换分 印信息嵌入到原始图像对应频带奇异值低频系数中 解级数决定的最大尺度、最小分辨率下对原始图像 收稿 日期：2007—08—10． 基金项 目：华北电力大学校内基金 (200611032)． 作者简介：尹成群 (1953一)，男，华北电力大学电子与通信工程系教授 维普资讯 第2期 尹成