3 水印的提取方法描述

對水印的提取可以分為以下幾個步驟：

（1）密鑰key2產(chǎn)生隨機序列,找出嵌入水印點的對應圖像塊位置;

（2）將彩色圖像由RGB表色方法轉(zhuǎn)換成YUV表色方法,提取出灰度（亮度）Y分量;

（3）對4×4的圖像塊求所有象素灰度值的總和;

該圖像塊已嵌入的水印像點值是1;如果sw

（4）由密鑰Key1控制產(chǎn)生一個隨機序列對水印序列位置重排,并構(gòu)成二維的水印圖像,這就是提取出的水印。

4 實驗結(jié)果

我們運用Matlab語言設計了嵌入和提取的水印的程序,并對性能做了測試,宿主圖像是512×512點的lena彩色圖像,水印是41點×61點的二值圖像。

加入水印后的圖像的水印不可見性可用峰值信噪比PSNR來測試。在λmin取0.2和k取0.5時,實驗測出的峰值信噪比PSNR=43.0231,這個值表明了圖像在嵌入水印之后的透明性是比較好的,從視覺的角度也可以看到,圖像沒有任何可見失真;另外,在沒有任何攻擊下,水印可以完全準確地提取出來（見圖1）。

下面進行魯棒性測試,圖2是對圖像進行窗口大小為3×3的中值濾波后,提取出的水印,相似度為0.7609,圖3是對圖像加密度為0.03校驗噪聲攻擊時提取出的水印,相似度0.7016,圖4是圖像進行壓縮比為25：2的JPEG壓縮后提取的水印,相似度為0.9076,圖5是將圖像旋轉(zhuǎn)18度后提取出的水印,相似度為0.7503,圖6是對圖像進行剪切掉1/4后提取出的水印,相似度為0.92322,圖7是對圖像進行剪切掉1/2后提取出的水印,相似度為0.81931。

從以上的測試結(jié)果看到,該算法對一些常見的圖象處理或攻擊呈現(xiàn)出很好的魯棒性。而對于剪切攻擊,其魯棒性更為突出。

5 結(jié)語

本文介紹了一種基于空間域的簡便的圖像水印算法,根據(jù)圖像塊的灰度對比度,自適應地改變水印加入的強度,使水印不可見性增強,并兼顧了不可見性和魯棒性之間的矛盾。同時將水印加入到圖像中的位置隨機排列,提高了水印的安全性,也提高了水印抗擊剪切的魯棒性。