基于DCT的图像数字水印.pdfVIP

第 19卷第2期 镇 江 高 专 学 报 Vo1．19 No．2 2006年 4月 JournalofZhenjiangCollege Apr．，2006 基于 DCT的图像数字水印 于瑞琴 (镇江市高等专科学校 电子与信息系，江苏镇江 212003) 摘 要：基于DCT的图像数字水印技术，给出一个利用Matlab实现的图像数字水印嵌入与提取算 法的实例。 关键词 ：数字水印；DCT；Matlab 中图分类号：TP391．41 文献标识码 ：C 文章编号：1008—8148(2006)02-0060-04 0 引言 数字水印是通过数字技术在数字产品上实现的。数字水印是 1994年提出的一种新型信息防伪技术，其 基本思想是在数字图像 、音频和视频等多媒体信息产品中嵌入秘密的信息以便保护数字产品的版权或证明 产品的真实可靠性等。目前，数字水印技术已成为多媒体信息安全研究领域发展最快的热点技术，它的应用 主要涉及数字知识产权保护、电子商务等，其一些典型的数字水印算法主要针对图像数据 (某些算法也适合 视频和音频数据)，如：1)最低有效位算法 (LSB)；2)Patchwork算法；3)纹理块映射编码；4)文本微调算 法；5)DCT变换域数字水印算法；6)直接序列扩频水印算法；7)其他变换域数字水印算法。 1 基于DCT的图像数字水印的基本原理 离散余弦变换，简称DCT，是一种实数域变换 ，其变换核为实数的余弦函数，计算速度较快，而且对于具 有一阶马尔柯夫过程的随机信号，DCT十分接近于 K—L变换，也就是说它是一种近似最佳变换，很适合于 做图像压缩和随机信号处理。 DCT变换的基本思路是将图像分解为8×8的子块或 16×16的子块，并对每一个子块进行单独的DCT 变换 ，然后对变换结果进行量化、编码。随着子块尺寸的增加，算法的复杂度急剧上升，因此，实用中通常采 用8×8的子块进行变换，但采用较大的子块可以明显减少图像分块效应。 在图像压缩中，一般把图像分解为8×8的子块，然后对每一个子块进行 DCT变换 、量化，并对量化后的 数据进行Huffman编码。DCT变换可以消除图像的空间冗余，Huffman编码可以消除图像的信息熵冗余。 DCT是无损的，它只将图像从空间域转换到变换域上，使之更能有效地被编码。对一个图像子块而言， 将对变换后的64个系数进行量化，并对 z字顺序扫描系数表进行编码。这种排列方法有助于将低频非0系 数置于高频系数之前，直流系数由于包含了所有 图像特征中的关键部分而被单独编码。量化后的系数经过 熵编码进一步无损压缩，通常采用的是Huffman编码。这种压缩编码方法中，图像质量的降低主要是由于对 系数的量化造成，且不可恢复。假设子图像为 ，Y)，则二维DCT变换可以由公式实现。 ^ 一1 Ⅳ一1 ． ． ． ， F(u，)= ，y)COS【(2+1)u】c。s【(2y+1)】u，=1，2，…，Ⅳ一1 N一1 N一1 1 F(O，0)=1∑ ∑ ，Y) u，=0 (1) 7--7o _0 其中F(u，)表示变换域的高频成分，也称为交流系数；F(O，0)表示变换域中的低频成分，也称为直流系数。 收稿 日期 ：2005—10—27 作者简介：于瑞琴 (1976一)，女，山西孝义人，讲师，主要从事计算机及其应用技术研究。 · 6O · 对变换结果进行分析，可以看出能量主要集中到左上角。DCT变换具有 良好的去相关特性。在图像的压缩 编码中，Ⅳ一般取 8。 在解码时首先得到各点的DCT系数，然后根据下面的DCT反变换即可恢复出原图像。二维 DCT的反 变换公式为：