翻新时间:2023-05-19
基于初等反射阵的数字图像水印算法的研究与实现
摘要:该文设计了基于初等反射阵的数字图像水印算法。利用初等反射阵具有对称性、正交性以及扰动性特征,将图像作为矩阵进行初等反射变换分解。通过仿真实验对算法进行攻击并且和DCT算法进行了对比,表明本算法在计算量和稳健性方面都明显优于DCT算法。
关键词:数字水印,初等反射阵,矩阵扰动
水印算法的设计一方面要求容易实现,另外一方面要求能够较好的抵抗各种攻击(即算法具有鲁棒性)。基于此,本文设计了一种基于初等反射阵的图像数字水印算法。首先将图像作为矩阵对其进行Householder变换,得到Householder变换矩阵H及阶梯形矩阵Ar+1;然后利用嵌入算子Q将水印信息嵌入到Ar+1中。由于矩阵的Householder变换具有扰动性,因而Ar+1的一些数值是图像信息的内在表示。同时计算矩阵H较容易实现,且H具有对称正交性,计算H-1更为简单。
1 初等反射阵理论基础
1.1 初等反射阵
H矩阵的性质:显然[H=HT],说明H矩阵具有对称性。并且由
[HHT=H2=(I-2WWT)(I-2WWT)=I-4WWT+4WWTWWT=I],证明了H矩阵具有正交性。
4仿真实验结果及对比
为了检验本算法的鲁棒性并且和DCT水印算法作攻击测试比较,本文利用Matlab进行了一系列的仿真性实验,实验采用大小是256×256的标准灰度Lena图像为原始图像,使用1000个随机序列作为测试的水印,其中只有第500个随机序列是正确的水印。
在DCT水印算法中,首先将图像作8×8的分块处理,然后分别计算出子图像块的离散余弦变换,最后在DCT域的幅度最大的前N个系数[d=(d1,…,dN)]上(不包括直流分量)将随机序列W作为水印进行嵌入,即[d=d(1+αW)],[α=0.1]。
对于添加高斯噪声和马赛克处理,在图像的质量没有大的变化下,明显有峰值存在。算法具有较强的稳健性。
5结论
从实验结果上看,DCT算法和本算法在图像的旋转攻击上,鲁棒性相差不大;但对于图像的反转和大面积剪切攻击,本算法要明显优于DCT算法。因此,本算法的稳健性更强。
从算法的时间复杂度上分析,DCT算法在水印嵌入和提取时要计算图像的离散余弦变换,则其时间复杂度为[O(mn2)],而本算法计算H变换阵的时间复杂度为[O(mn2-n3/3)],这里假设图像的大小为[m×n(m≥n)]。同时,如果要得到嵌入水印的图像,那么DCT算法还需要做反离散余弦变换,然而本算法中H变换阵是一个对称正交阵,只要计算出了H就相当于得到了[H-1]。相比之下,本算法更容易实现。
本文算法数学原理明确,具有一定的现实意义和应用价值。
参考文献:
[2] 王颖,肖俊,王蕴红,等.数字水印原理与技术[M] .北京:科学出版社,2007:37-44.
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