一种快速的零水印印刷品信息隐藏方法_林荣胜.pdf
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1、基金项目:国家自然科学基金(61972097);福建省自然科学基金(2018J1798);高校产学重大项目(2018H6010)收稿日期:2021-06-07 修回日期:2021-06-14 第 40 卷 第 4 期计 算 机 仿 真2023 年 4 月 文章编号:1006-9348(2023)04-0186-04一种快速的零水印印刷品信息隐藏方法林荣胜1,2,柯 逍1,2(1.福州大学数学与计算机科学学院,福建 福州 350116;2.福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,福建 福州 350116)摘要:在利用图像作为载体进行水印隐藏的时候,往往希望能对图像的像素值不修改或者减少运
2、算修改,并能方便地提取出图像中隐藏的水印。提出一种基于零水印的算法,结合尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transformation,SIFT)、奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和图像金字塔等技术,实现了在对图像打印后,不需要专业的扫描仪,仅利用手机等设备拍照就能够方便地提取出隐藏在图像中的水印。实验中使用 F1-score 作为评判指标,达到了平均 0.78 以上的结果。结果表明,上述算法具有很强的鲁棒性和优秀的水印可见性。关键词:水印隐藏;零水印;拍照提取水印;尺度不变特征转换中图分类号:TP391.9 文献标
3、识码:BA fast Zero-Watermark Information Hiding Methodfor Printed MatterLIN Rong-sheng1,2,KE Xiao1,2(1.College of Mathematics and Computer Science,Fuzhou University,Fuzhou Fujian 350116,China;2.Fujian Key Laboratory of Network Computing and Intelligent Information Processing,Fuzhou University,Fuzhou Fu
4、jian 350116,China)ABSTRACT:When the image is used as the carrier for watermark concealment,we often hope that the pixel valueof the image can not be modified or be slightly modified,and that the watermark hidden in the image can be extractedeasily.In this paper,a zero-watermarking algorithm based on
5、 Scale Invariant Feature Transformation(SIFT),Singu-lar Value Decomposition(SVD)and image pyramid technology is proposed.After the image is printed,no profes-sional scanner is needed.Instead,the watermark hidden in the image can be easily extracted by taking pictures withmobile phones and other devi
6、ces.In the experiment,F1-score was used as the evaluation index,and the average re-sult was above 0.78,showing that this algorithm has good robustness and excellent watermark visibility.KEYWORDS:Watermark hiding;Zero-watermark;Taking photos to extract watermark;Scale invariantfeature transformation1
7、 引言随着计算机技术、网络和通信技术的快速发展,促进了信息隐藏技术的相关研究。其中,以图像为载体的数字水印技术吸引了众多学者的研究1,该技术在空域或者频域中,改变载体图像的像素值,将水印图像嵌入载体图像中,并且水印嵌入前后的载体图像无明显改变,只有采取相应的解水印技术才能正确提取水印,从而实现了信息的隐藏。然而,在一些特定的应用场景下,往往不能改变载体图像的像素值,但仍希望能够实现以图像为载体的水印信息隐藏。于是,有学者提出了零水印算法6,该算法利用图像的重要特征来构造水印信息,而不是修改图像的像素值。针对零水印算法不改变图像像素值这一特点,利用奇异值矢量局域旋转、平移、转置不变性,有学者将零
8、水印算法应用于防伪印刷领域9,实现对图像打印扫描后,仍然能提取水印信息。本文在现有研究的基础上,提出基于零水印、SVD 和 SIFT 等技术,对打印后的图像,不需要使用专业的扫描仪,而是使用手机拍照也能提取出隐藏水印,并基于图像金字塔的多尺度表681达思想,对提取的水印图像去噪。实验表明,该算法对于拍照时的旋转、倾斜角度变化等图像攻击或不同打印方式,都具有很好的鲁棒性。2 一种快速的零水印印刷品信息隐藏方法一种快速的零水印印刷品信息隐藏方法模型结构如图 1所示。本方法对载体图像和四个尺度大小的水印图像进行构造,得到与水印图像同样结构的四个尺度大小的零水印图像,完成水印的嵌入;将载体图像打印后,
9、手机拍照并使用SIFT 算法进行图像配准,再与四个尺度大小的零水印图像解码提取水印。图 1 零水印印刷品信息隐藏方法流程图2.1 SIFTSIFT 算法2是一种局部特征匹配算法,具有旋转、尺度缩放、亮度变化不变性,另外,对于视角变化、仿射变换、噪声也能保持一定程度的稳定性。SIFT 算法主要包含四个连续的过程:尺度空间极值检测、定位关键点、方向匹配、关键点描述。在尺度空间极值检测时,SIFT 算法使用 DoG 算子来代替归一化的 LoG 算子,构建出图像的多尺度表达。D(x,y,)=g(x,y;k)-g(x,y;)f(x,y)(1)寻找在该层领域及上下层相应领域内均为极值的点,并对每一个极值点
10、,进行稳定性评估。往往利用 Hessian 矩阵来判断该点的主曲率大小,并设置阈值过滤掉主曲率小的点,从而得到具有较高稳定性的点记为关键点。在每一个关键点的领域内,确定该领域内的每个像素的梯度方向,从而构建旋转不变性的特征描述。最后利用方向直方图构建关键点描述,对每个关键点形成相应维度的描述向量。在水印的提取与检测时,经过拍照后的图像,相对于原图像,均存在不同程度上的图像旋转、尺度缩放和亮度变化。在学者的实验中11,SIFT 算法比其它图像配准算法匹配精确度高。于是,本文利用 SIFT 算法,将待提取水印的拍摄图像与原图像进行配准,进行提取水印前的预处理。2.2 Arnold 变换Arnold
11、 变换广泛应用于基于图像的信息隐藏技术中,将原图像的灰度值进行随机分布排列得到置乱图像,在基于置乱图像的水印隐藏和提取时,具有较强的抗剪裁和破损能力。另外,Arnold 变换具有周期性,可以对图像进行不断变换得到原图像。但随着图像分辨率的增大,周期也将增大。xy|=1112|xy|mod(N)(2)于是,在实际使用时,往往使用 Arnold 的逆变换,可以较为方便地将置乱图像恢复,其中变换次数能够作为一个密钥保存。xy|=2-1-11|xy|mod(N)(3)2.3 奇异值分解在图像处理时,一个灰度图像对应一个非负矩阵。其中,矩阵 A 是一个 MN 的矩阵,定义矩阵 A 的奇异值分解为A=US
12、VT(4)其中,U 是一个 MM 的矩阵,S 是一个 MN 的矩阵,除了主对角线上的元素外全为 0,称为奇异值矩阵,主对角线上的每个元素称为奇异值,V 是一个 NN 的矩阵。由于矩阵的元素发生较小变化时,奇异值的变换小,而且奇异值矢量对于旋转、平移、转置变化时能够保持不变性,因此对于拍照后的图像,仍然能够提取出图像的奇异值信息。2.4 离散小波变换图像在经过一次离散小波变换(Discrete Wavelet Trans-781form,DWT)后,生成一张原图像的近似子图,相当于图像的低频部分,集中了图像大部分的能量,另外生成三张图像轮廓子图,分别对应原图像水平、垂直和对角三个方向的细节,相当
13、于图像的高频部分。由于图像在经过打印、拍照后,图像的细节会有不同程度的模糊,并会产生部分噪声,图像的高频部分信息在此过程中产生损失,而低频部分信息损失较少,所以在零水印的隐藏和提取时,基于低频图像进行相关操作。2.5 水印的嵌入设载体图像为 A,代嵌入的水印图像为 W。算法 1:基于 SVD 和 DWT 的水印嵌入输入:图像 A,水印图像 W输出:四个不同尺度大小的零水印图 Ci,i=0,1,2,3。1)对载体图像预处理:使用三次样条插值方式改变图像A 的大小为 512512,记为A,将图像A转化为灰度级为 256的灰度图像。2)对水印图像预处理:同样使用三次样条插值方式改变水印大小分别为 3
14、232、6464、128128 和 256256,记为Wi,并记 Ki=2n,n=1,2,3,4,i=0,1,2,3。3)对每个 Wi和相应的,重复以下步骤 4)-7)。4)将水印 Wi转化为像素值为 0 或 1 的二值图像,对水印 Wi进行 Arnold 变换 p 次后得到无序水印 Wi,并将 p 作为密钥保存。5)将图像A按 KiKi进行分块,对每一分块矩阵一级DWT 处理,得到低频子图,对低频子图奇异值分解并记录奇异值最大值,加入一维数组 S 中。6)比较 Sj与 Sj+1的大小,其中 j=0,1,2,5122/K2i-1,构造向量 Pi。Pi=1,j=5122K2i-11,0 j Sj
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