基于差分進(jìn)化的小波域彩色圖像水印加密算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像算法技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于差分進(jìn)化的小波域彩色圖像水印算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和多媒體技術(shù)的不斷進(jìn)步，各種數(shù)字化產(chǎn)品以數(shù)字媒 體的形式在網(wǎng)絡(luò)中得到廣泛傳播，使人類的生產(chǎn)生活方式發(fā)生了深刻變化，推動(dòng)了社會(huì)信 息化的發(fā)展歷程。然而，在人們享受數(shù)字化技術(shù)帶來便利的同時(shí)，也出現(xiàn)了很多負(fù)面、消極 的影響。例如，數(shù)字產(chǎn)品信息的泄露、篡改和偽造，甚至被作為商業(yè)用途謀取非法利益，嚴(yán)重 損害了產(chǎn)品版權(quán)所有者的合法利益。目前，針對(duì)這些現(xiàn)象主要有兩種解決方式，一是加強(qiáng)國 家數(shù)字版權(quán)保護(hù)法律法規(guī)建設(shè)，增加對(duì)違法侵權(quán)者的懲罰力度 [1'2];二是不斷提高信息安全 技術(shù)水平，通過技術(shù)手段[3 5]實(shí)現(xiàn)數(shù)字化產(chǎn)品資源的版權(quán)保護(hù)。目前，利用數(shù)字水印技術(shù)實(shí) 現(xiàn)多媒體資源版權(quán)保護(hù)的問題一直受到人們關(guān)注，并在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。
[0003] 數(shù)字水印算法最重要的兩個(gè)特性即算法的不可見性和魯棒性。然而，兩者存在一 定的矛盾，一方面，使用小的嵌入強(qiáng)度有利于水印的不可見的，但對(duì)幾種常見攻擊的魯棒性 不好，另一方面，嵌入強(qiáng)度過大提高了水印的魯棒性，但對(duì)水印的不可見性較差。因此，如 何選擇合適的嵌入強(qiáng)度進(jìn)而平衡兩者的關(guān)系是提高算法性能的關(guān)鍵問題。近年來，一些優(yōu) 化算法，例如模擬退火算法（SimulatedAnnealing，SA)、遺傳算法（GeneticAlgorithm， GA)、微粒群優(yōu)化算法（ParticleSwarmoptimization,PS0)、蟻群算法（AntColony Optimization，AC0)等通過模擬或揭示某些自然現(xiàn)象或過程而逐漸得到發(fā)展，為求解最優(yōu) 化問題提供了新的思路和手段。PereiraS，VoloshynoskiyS等[6]提出一種利用最佳方式 考慮空間域限制的方法，把水印嵌入作為一個(gè)線性規(guī)劃問題，在一系列像素失其的線性約 束下期望將水印的強(qiáng)度最大化。E.Vahedi，R.A.Zoroofi等人m利用仿生優(yōu)化原則提出一 種新的基于小波變換的彩色圖像數(shù)字水印算法，結(jié)合仿生學(xué)原理優(yōu)化數(shù)字水印算法。
[0004]差分進(jìn)化算法（DifferentialEvolutionAlgorithm，DEA)是基于群體差異的一 種演化算法，具有較強(qiáng)的全局搜索能力和收斂速率，在解決復(fù)雜的全局優(yōu)化問題方面，被證 明是一種有效的全局最優(yōu)解的搜索算法M。2009年，V.Aslantas?首次提出采用差分進(jìn)化 和奇異值分解的魯棒性數(shù)字水印算法，該算法驗(yàn)證了差分進(jìn)化能夠很好地平衡數(shù)字水印不 可見性和魯棒性之間的關(guān)系，并在一定程度上提高了算法魯棒性。之后，差分進(jìn)化被廣泛應(yīng) 用于數(shù)字水印領(lǐng)域 [1° 15]。基于此，本文提出基于差分進(jìn)化的小波域數(shù)字圖像水印算法，并 且采用適用性較強(qiáng)的彩色圖像作為算法的載體圖像，在奇異值分解的基礎(chǔ)上結(jié)合離散小波 變換多分辨、信號(hào)局部分析等特點(diǎn)，對(duì)傳統(tǒng)的彩色圖像水印算法進(jìn)行優(yōu)化，保證水印系統(tǒng)較 優(yōu)的不可見性和魯棒性前提下提高了算法的適用性，另外在嵌入水印前對(duì)水印信息進(jìn)行預(yù) 處理，同時(shí)也提高了算法的安全性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供基于差分進(jìn)化的小波域彩色圖像水印優(yōu)化算法，解決了現(xiàn) 有的數(shù)字水印算法對(duì)幾種常見攻擊的魯棒性不好，對(duì)水印的不可見性較差的問題。
[0006] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是按照以下步驟進(jìn)行：
[0007] 步驟1 :首先對(duì)原始圖像進(jìn)行彩色空間轉(zhuǎn)換，將RGB格式轉(zhuǎn)換成適合人眼視覺系統(tǒng) 的YIQ色彩格式并提取亮度分量Y;
[0008] 步驟2:對(duì)水印圖像采用Arnold置亂；
[0009] 步驟3:對(duì)原始圖像的Y分量利用離散小波變換進(jìn)行三級(jí)離散小波分解產(chǎn)生的四 個(gè)不同頻率子帶，得到子帶圖像；
[0010] 步驟4 :用A表示子帶圖像矩陣，對(duì)三級(jí)小波分解后的圖像運(yùn)用奇異值分解；
[0011] 步驟5 :對(duì)置亂加密處理后的水印圖像進(jìn)行一級(jí)離散小波分解；
[0012] 步驟6 :水印嵌入：采用差分進(jìn)化自適應(yīng)優(yōu)化選擇嵌入強(qiáng)度以乘性相加的形式在 奇異值分解后的原始圖像中添加水印信息；
[0013] 進(jìn)一步，所述步驟6中水印嵌入的步驟如下：
[0014] 1)對(duì)原始圖像A進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換，將RGB格式轉(zhuǎn)換為YIQ格式，提取圖像的亮度 分量Y。對(duì)Y分量利用離散小波變換進(jìn)行三級(jí)小波分解，得到四個(gè)不同頻率的子帶，即一個(gè) 低頻逼近子圖LL和三個(gè)高頻細(xì)節(jié)子圖LH、HL、HH。
[0015] 2)對(duì)上一步得到的四個(gè)子帶分別進(jìn)行奇異值分解，求得對(duì)應(yīng)的奇異值S。
[0016]Yk=UkSkVkTke(LL、LH、HL、HH)
[0017]3)對(duì)水印圖像W進(jìn)行Arnlod置亂得到置亂后的水印圖像W'，置亂次數(shù)取τ，并采 用一級(jí)小波分解得到一個(gè)低頻逼近子圖LL和三個(gè)高頻細(xì)節(jié)子圖LH、HL、ΗΗ。
[0018] 4)將Υ分量對(duì)應(yīng)的奇異值分別與水印圖像對(duì)應(yīng)的矩陣進(jìn)行乘性相加，其嵌入強(qiáng)度 為q，該值通過差分進(jìn)化算法獲得。
[0019]Sk+qkW，k=CkkG(LL、LH、HL、HH)
[0020] 5)對(duì)矩陣C進(jìn)行奇異值分解得到矩陣Uw、Sw、VWT。
[0021 ]Ck=UwkSwkVwkTke(LL、LH、HL、HH)
[0022] 6)將新得到奇異值Sw與步驟⑵中的酉陣U及VT進(jìn)行奇異值逆分解。
[0023]UkSwkVkT=YwkkG(LL、LH、HL、HH)
[0024] 之后再利用離散小波變換進(jìn)行三級(jí)小波逆變換（3-IDWT)即可獲得添加水印后圖 像的亮度分量Yw'。
[0025] 7)亮度分量Yw'與原始圖像A的YIQ格式中的I分量以及Q分量組合一起，且將 YIQ格式轉(zhuǎn)換為RGB格式，即可得到含水印信息的彩色圖像Aw。
[0026] 進(jìn)一步，若A/表示經(jīng)過攻擊的含水印信息的彩色圖像，那么提取的水印圖像W$則 由主要以下步驟：
[0027] 1)運(yùn)用水印嵌入過程中步驟1)和2)對(duì)A:進(jìn)行處理分別得到三個(gè)對(duì)應(yīng)的矩陣IT、 s:、V*T。
[0028]Ywk*=Uk*Swk*Vk*Tke(LL、LH、HL、HH)
[0029] 2)將原始圖像A亮度分量Y對(duì)應(yīng)的奇異值分別與經(jīng)攻擊后矩陣(f進(jìn)行除性相減， 因子q保持不變，得到矩陣W' '
[0030]Wk，*=(Ck*_Sk) /qkke(LL、LH、HL、HH)
[0031] 3)將矩陣W't進(jìn)行一級(jí)小波逆變換，便提取到攻擊后的置亂水印圖像的W' '
[0032] 4)對(duì)W'lR(Τ-τ)次Arnold變換，T為置亂周期，即可得到提取的水印圖像
[0033] 本發(fā)明的有益效果是水印算法具有一定的安全性，且獲得了較好的不可見性，能 夠抵抗常見的圖像處理操作，受到攻擊后的含水印圖像能夠提取出與原始水印圖像相似度 較高，體現(xiàn)了水印算法的魯棒性較強(qiáng)。
【附圖說明】
[0034] 圖1是本發(fā)明方法步驟流程示意圖；
[0035] 圖2是Arnold變換不同置亂次數(shù)效果圖；
[0036] 圖3是三級(jí)離散小波分解示意圖；
[0037] 圖3(a)原始圖像；
[0038] 圖3(b)是分解過程圖；
[0039] 圖3 (c)是分解后的圖像；
[0040] 圖4是差分進(jìn)化算法執(zhí)行過程流程圖；
[0041] 圖5是本發(fā)明算法與文獻(xiàn)[16]的NC值對(duì)比折線圖。
【具體實(shí)施方式】
[0042] 下面結(jié)合【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0043] 本發(fā)明利用差分進(jìn)化算法較強(qiáng)的全局收斂能力和魯棒性，提出一種基于差分進(jìn)化 的小波域彩色圖像水印算法，首先對(duì)原始圖像進(jìn)行彩色空間轉(zhuǎn)換，將RGB格式轉(zhuǎn)換成更適 合人眼視覺系統(tǒng)的YIQ色彩格式并提取亮度分量Y，然后對(duì)Y分量利用離散小波變換進(jìn)行三 級(jí)小波分解產(chǎn)生的四個(gè)不同頻率子帶，運(yùn)用奇異值分解，其次對(duì)置亂加密處理后的水印圖 像進(jìn)行一級(jí)離散小波分解，最后采用差分進(jìn)化自適應(yīng)優(yōu)化選擇嵌入強(qiáng)度以乘性相加的形式 添加水印信息。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法具有較好的不可見性，算法對(duì)噪聲、旋轉(zhuǎn)、剪切、平移 以及壓縮等常見圖像處理操作體現(xiàn)了