【圖像隱藏】基于混合 DWT-HD-SVD 的數(shù)字圖像水印方法技術(shù)附matlab代碼
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1 內(nèi)容介紹
文章提出一種基于離散小波變換(DWT),Hessenberg分解(HD)和奇異值分解(SVD)的圖像水印方法.在嵌入過程中,對原始載體圖像進行多級DWT分解,并將得出的子帶系數(shù)作為HD的輸入.在創(chuàng)建水印的同時對SVD進行操作,通過縮放因子將水印嵌入到主圖像中..在各種欺騙攻擊下,將所提出的方法與其他方法進行比較,實驗結(jié)果表明,該方法對水印具有良好的魯棒性和不可見性.
圖像的魯棒性和不可見性是評價水印技術(shù)有效性的兩個 主要指標。水印技術(shù)大致可以分為三類，即魯棒水印、脆弱 水印和半脆弱水印 [1]。魯棒水印對圖像數(shù)據(jù)的保護至關(guān)重要， 因為它不會顯著降低水印圖像的視覺質(zhì)量，而且還能夠抵御 各種攻擊。因此，魯棒水印廣泛用于版權(quán)保護和所有權(quán)驗證。脆弱水印僅用于保證圖像的完整性，并不能驗證實際的所有 權(quán)。半脆弱水印融合了脆弱水印和魯棒水印的優(yōu)點，旨在檢 測未經(jīng)授權(quán)的操作，同時保持對授權(quán)操作的魯棒性。此外， 還可以在變換后的域內(nèi)完成嵌入過程，如奇異值分解（SVD）、 離散余弦變換（DCT）、離散傅立葉變換（DFT）、離散小 波變換（DWT）。研究表明，人眼視覺對中低頻系數(shù)更為敏感。因此，變 換域內(nèi)的運算方法具有良好的性能，特別是當水印嵌入在低 頻范圍內(nèi)時?；?DWT 的水印方法具有分辨率高、能量壓 縮性好、視覺質(zhì)量高等優(yōu)點，可用于圖像水印。然而，基于 DWT 的水印難以抵抗幾何攻擊。這個弊端可以采用矩陣分 解方法提取圖像的幾何特征來解決，基于 DWT 和矩陣分解 的方法廣泛應(yīng)用于圖像水印中，從而使水印能夠耐受一定程 度的圖像處理和圖像幾何攻擊 [2]。水印中最常用的矩陣分解 方法包括 SVD 和 Hessenberg 分解（HD）。此外，魯棒性和 不可見性是評價圖像水印的兩個主要指標，二者之間的性能 平衡是非常具有挑戰(zhàn)性的。本文利用 FOA 算法對算法中的 參數(shù)因子進行了改進，在魯棒性和不可見性之間進行了權(quán)衡。本文提出一種結(jié)合 DWT、HD 和 SVD 的圖像水印算法 [3]。性能測試結(jié)果表明，該方法具有較高的魯棒性和不可見性， 且沒有水印大小的約束。
輸入圖像經(jīng)過多級小波分解后，生成三個高頻帶 HH、 LH、HL 以及一個低頻帶 LL，如圖 1 所示。其中低頻帶系 列是小波分解級數(shù)對應(yīng)的最小分辨率和最大尺度下對原始圖 像的最佳逼近。其統(tǒng)計特征與原圖像近似，圖像的大部分能 量集中于此。高頻帶是圖像在不同分辨率和不同尺度下蘊含 的細節(jié)信息。分辨率越低，其中的有用信息比例就越高。圖 像小波分解分成若干級，對于同級圖像，低頻子圖像 LLj 最 重要，其次是 LHj 和 HLj，而高頻子圖像 HHj 相對不重要。對于不同級來說，級高者重要，級低者不重要，如圖 1 所示。小波理論使得進一步的分解成為可能，直至子帶的大小達到 水印的標準。與其他子帶相比，LL 的攻擊性能更優(yōu)，例如 對濾波、壓縮攻擊。這一特性使 LL 子帶成為魯棒水印的最 佳候選 [4]。
2 仿真代碼
%% This function applies attacks
on
images
% Input: image, attack type,
attack
parameters
(
different
for
each attack
)
function [watermarked_image]
= Attacks(watermarked_image,attack,param)
switch
attack
case
’No Attack’
case
’Median’
watermarked_image = medianAttack(watermarked_image,param);
case
’Gaussian noise’
watermarked_image = noiseGauss(watermarked_image,param);
case
’Salt and pepper noise’
watermarked_image = noiseSaltPepper(watermarked_image);
case
’Speckle noise’
watermarked_image = noiseSpeckle(watermarked_image);
case
’Sharpening attack’
watermarked_image = sharpenAttack(watermarked_image,param);
case
’Rotating attack’
watermarked_image = rotatAttack(watermarked_image);
case
’Motion blur’
watermarked_image = motionAttack(watermarked_image);
case
’Average filter’
watermarked_image = averageFilter(watermarked_image);
case
’JPEG2000 compression’
watermarked_image = jp2Attack(watermarked_image,param);
case
’JPEG compression’
watermarked_image = jpegAttack(watermarked_image,param);
case
’Gaussian low-pass filter’
watermarked_image = GlowpassFilter(watermarked_image,param);
case
’Histogram equalization’
watermarked_image = histAttack(watermarked_image);
case
’Rescaling (0.25)’
watermarked_image = rescaleAttack(watermarked_image);
% please write
this
attack code
case
’Rescaling (4)’
watermarked_image = rescale4Attack(watermarked_image);
% please write
this
attack code
case
’Crop attack’
% please write
this
attack code
watermarked_image = cropAttack(watermarked_image);
case
’Winner filter’
%
please write
this
attack code
otherwise
errordlg
(
’Please specify attack!’
)
;
end
end
3 運行結(jié)果
4 參考文獻
[1]甘志超, 劉丹. 基于HD和SVD的DWT變換的數(shù)字圖像水印[J]. 現(xiàn)代信息科技, 2022, 6(1):4.
[2]韋志輝, 肖亮. 數(shù)字圖像中的數(shù)字水印隱藏技術(shù)及其應(yīng)用[J]. 電子計算機, 2000.