改进的多用途KAEDF半色调图像水印算法.doc

1、2008 年 10 月 Journal on Communications October 2008第 29 卷第 10 期 通 信 学 报 Vol.29 No.10改进的多用途 KAEDF 半色调图像水印算法倪江群 1,2, 谢振 1, 唐琳娜 1, 黄继武 1,2（1. 中山大学 信息科学与技术学院，广东 广州 510275；2. 广东省信息安全技术重点实验室，广东 广州 510275）摘 要：提出了一种改进的多用途核转换误差扩散（KAEDF）半色调图像水印算法，可以同时嵌入作为版权申明的可见水印和版权保护的不可见水印。首先，发展了一种改进的面向不可见水印的 KAEDF 半色调水印算法（M

2、KAEDF） ，该算法在获得相对较大水印容量的同时，具有很好的视觉图像质量和高顽健性。基于MKAEDF，进一步发展了多用途半色调水印算法（MKAEDFM） ，以同时实现可见水印的嵌入。实验结果证实了所提出算法在图像视觉质量和水印检测性能上的优越性。关键词：可见水印；不可见水印；数字半色调技术；误差扩散；阈值调制；反半色调变换中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号：1000-436X(2008)10-0030-07Modified kernels-alternated error diffusion multipurpose watermarking algorithm for

3、halftone imagesNI Jiang-qun1,2, XIE Zhen1, TANG Lin-na1, HUANG Ji-wu1,2(1. School of Information Science and Technology, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China;2. Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology, Guangzhou 510275, China)Abstract: A modified kernels-alternated err

4、or diffusion (KAEDF) multipurpose watermarking algorithm for halftone images was presented for copyright protection. Firstly, a modified KAEDF (MKAEDF) algorithm for invisible watermarking was developed, which achieved relatively large embedding rate with good visual quality and high robustness. Bas

5、ed on MKAEDF, the modified KAEDF multipurpose (MKAEDFM) watermarking algorithm was further developed for both visible and invisible watermark embedding. The results of simulation indicate that the proposed MKAEDFM watermarking algorithm achieves significant improvements in performance of visual qual

6、ity and watermark decoding rate.Key words: visible watermarking; invisible watermarking; digital halftoning; error diffusion algorithm; threshold modulation; inverse halftoning1 引言目前，半色调图像广泛应用于打印、传真、报纸和杂志印刷等领域。数字半色调技术是将连续色调图像转变成二值图像，由于人眼低通滤波的视觉特性，半色调图像从远处看和灰度图像相差不大。目前常用的半色调变换方法包括：误差扩散、有序抖动、点扩散和直接二进制

7、寻求(DBS，direct binary search)算法。其中，误差扩散算法因其良好的视觉效果和合理的计算复杂度而获得广泛应用。在误差扩散算法的基础上，文中提出了一种改进的多用途核转换误差扩散半色调收稿日期：2008-06-21；修回日期：2008-09-21基金项目：国家自然科学基金资助项目（60773200, 60633030） ；广东省自然科学基金资助项目（7003722, 04205407）Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (60773200, 60633030); The Natu

8、ral Science Foundation of Guangdong Province (7003722, 04205407)第 10 期 倪江群等：改进的多用途 KAEDF 半色调图像水印算法 31图像水印算法，可同时实现可见水印和不可见水印的嵌入。随着互联网的高速发展，对数字媒体的版权保护和认证工作愈发重要。数字水印作为一种重要的数字媒体内容保护技术近年来获得了广泛研究，数字水印可分为可见和不可见两种。其中，可见水印用于版权申明，而不可见水印用于版权保护。在文献1 中，PEI S C 等人提出了一种通过在半调变换过程中改变核而实现不可见水印嵌入的半色调图像水印算法（KAEDF, kern

9、els-alternated error diffusion） 。虽然 KAEDF 算法实现简单且具有一定的顽健性，但是它所引起的生成的水印图像仍然具有一般由误差扩散算法所固有的边缘锐化和噪声成形失真。而在水印检测时，其核判决阈值要由原始连续色调图像产生，因此KAEDF 算法本质上是非盲的。在文献2 工 作 的 基础 上 ， 文 中 首 先 发 展 了 一 种 面 向 不 可 见 水 印 的 改 进的 KAEDF 算 法 （ MKAEDF） ，通过采用误差扩散算法的量化器模型和阈值调制技术，显著提高了半色调水印图像的视觉质量；与此相应，半色调变换中不同核所对应的 DFT 域的频谱分布特征被更好

10、地被保留在所生成的半色调水印图像里，故可由反半色调变换直接生成的连续色调图像计算不同核的判决阈值，从而实现了半色调水印图像的盲检测。对于可见水印，文献3给出了一种基于误差扩散的半色调可见水印算法 JHVW，通过融合 MKAEDF 和 JHVW，文中进一步发展了一种改进的多用途 KAEDF 半色调水印算法（MKAEDFM ） ，可以同时实现半色调图像中可见水印和不可见水印的嵌入。本文的结构如下：第 2 节给出了改进的误差扩散算法和它的性能；第 3 节和第 4 节分别给出了改进的 KAEDF 水印算法（MKAEDF）和多用途 KAEDF 水印算法（MKAEDFM） ；第 5 节给出实验仿真结果和分

11、析；第 6 节是结束语。2 改进的误差扩散算法图 1（除去虚线部分）为标准的误差扩散算法的框图，其中 代表输入连续像素值，),(jix代表输出二值像素值，),(jiy0.5(,)0.5,xij ; 是量化误差， 是误0.5,jiezH差滤波器或核。KITE T D2等将图 1 的量化器模型化为信号的增益与一个附加噪声的叠加，量化器的输出由此也分成信号部分 和噪声部分 。),(jiys ),(jiyn图 1 标准和改进误差扩散算法(1)()()( zNTFzXSzY其中， 为信号传输函数， 为噪声传输函TF数。实验仿真结果表明：标准误差扩散算法中常用的几种核所对应的 在高频段的增益都远大ST于

12、1，这可以解释标准误差扩散算法所固有的边缘锐化失真。同时，由于锐化失真，不可避免地带来了噪声成形失真，即量化误差图像中具有原图像的明显轮廓。KITE T D 等通过在量化器的输入端上增加一个乘法因子 （图 1 虚线部分） ，来削L弱 的增益，使整体信号增益为 1，从而显著改STF善了所生成半色调图像的质量。误差扩散算法的性能可以使用以下 2 个指标来衡量：半色调误差图像和原连续色调图像的相关值 ；加权信噪比（WSNR, weighed EICSNR） 。 的定义如式（ 2）所示， 越大表明EIC误差图像与原连续色调图像相关性越大，即半色调变换过程中损失的信息越多，半色调图像的质量也会越差。(2

13、)ov,EIIC考虑到半色调图像的特殊性，文中采用文献4中给出的加权信噪比，即 WSNR 来评估半色调图像的视觉质量，定义如式（3）所示。 2,(,)(,(dB)10lg)uvrXCuvWSNRY (3)32 通 信 学 报 第 29 卷3 改 进 的 核 转 换 误 差 扩 散 水 印 算 法 (MKAEDF)3.1 基于改进 KAEDF 的水印嵌入为 了 克 服 原 KAEDF 算 法 在 水 印 图 像 质 量 方 面的 不 足 ， 文 中 在 水 印 嵌 入 时 采 用 改 进 的 误 差 扩 散 算法 代 替 原 来 的 标 准 误 差 扩 散 算 法 。 由 于 Jarvis 核

14、和Stucki 核 的 兼 容 性 ， 算 法 在 嵌 入 时 分 别 使 用 Jarvis和 Stucki 核 表 示 水 印 信 息 0 和 1。 图 2 给 出 了 改 进的 KADEF 算 法 的 水 印 嵌 入 流 程 （ 当 不 引 入 虚 线 标识 的 乘 法 因 子 L 时 即 为 原 KAEDF 水 印 嵌 入 算 法 ） 。图 2 MKAEDF 算法的嵌入过程不失一般性，可设原灰度图像的大小为 ，NM水印图像大小为 。水印嵌入过程如下：0MN1) 按照水印图像大小，把原灰度图像分为块，每块大小则为 ，其中 0N11。然后，依照空间位置将每块/， 10/与水印的一个数据对应起

15、来，标记为 ，其中),(nm。00,mn 2) 对当前块进行处理时，若当前块对应的水印信息为 0，则采用 Jarvis 核进行半色调变换；若当前块对应的水印信息为 1，则采用 Stucki 核进行半色调变换。在这里，采用基于阈值调制的改进误差扩散算法实现半色调变换。将上述过程用公式表示如下：(4)(,)(,),(,)Jarvismeg0Stuck,1(,)(),“,“xijjhjijheijyijxijxLijQijMKAEDF 算法采用改进的误差扩散算法进行水印嵌入，即在量化器的输入端引入乘法因子 ，L削弱了连续色调图像在半色调变换过程中的损失，大大降低了半色调水印图像对应的误差图像与原连续

16、色调图像的相关值，从而改善了半色调水印图像的质量。3.2 水印检测在 PEI S C 等提出 KAEDF 水印算法中 1，其CSED 水印检测算法需要根据由原连续色调图像产生的分块阈值 TJS 来检测水印，因而算法是非盲的。考虑到改进的误差扩散算法较好地保留了核的DFT 域特征，本算法直接采用反半色调变换 5从半色调水印图像得到连续色调图像，并产生分块判决阈值 ，从而实现了水印的盲检测。JST水印检测过程如下：1) 将接收到的半色调水印图像标记为 , HW由它反半色调变换得到的新的灰度图像标记为 。F嵌入水印大小为 。0NM2) 分别使用 Jarvis 核和 Stucki 核对 进行半色调变换

17、得到 2 幅新的半色调图像 和 。JS3) 对 和 分块，并计算每块的 CSED 值，JHS得到每块的 CSEDJ 和 CSEDS 值。CSED 值的计算公式如式（5）所示。式中 代表保留的高频点的总数， 是当前高频点在块中的相对坐标，),(iyx、 是块的宽度和长度。1(5)12121)()(i ii NyMxCSED4) 计算各块 CSEDJ 和 CSEDS 的均值得到CSED 判决阈值 如式（6）所示JST(6)()/2JSCED5) 对半色调水印图像 HW 计算每块的 CSED值 。dTJS6) 将 与相应判决阈值 实现水印检测 JST arvismesg0 tucki1JSJJSJT

18、d， 当 前 块 是 由 核 处 理 的 ，即 为 ， 当 前 块 是 由 核 处 理 的 ，即 为第 10 期 倪江群等：改进的多用途 KAEDF 半色调图像水印算法 334 改进的多用途核转换误差扩散水印算法（MKAEDFM）通过 融 合 可 嵌 入 可 见 水 印 的 JHVW 算 法 3，上 述 MKAEDF 算 法 被 进 一 步 发 展 成 多 用 途 半 色调 图 像 水 印 算 法 MKAEDFM。 以 上 算 法 融 合 的主 要 依 据 是 ： 2 种 水 印 嵌 入 算 法 都 是 以 误 差 扩散 为 基 础 ； 可 见 水 印 的 嵌 入 并 不 会 明 显 改 变各

19、 分 块 中 核 的 频 谱 分 布 ， 因 此 对 不 可 见 水 印 的 顽健 性 能 影 响 有 限 。 MKAEDFM 算 法 包 含MKAEDF， 如 果 只 嵌 入 不 可 见 水 印 ， 则MKAEDFM 退 化 为 MKAEDF。图 3 给出了 MKAEDFM 算法的框图，其中为当前 输 入 灰 度 图 像 像 素 点 ， 为 更(,)xij (,)xij新 的 灰 度 像 素 点 的 输 出 ， 为 当 前 的 半 色 调(,)yij图 像 像 素 点 输 出 ， 是 量 化 误 差 ， 是,eij,ij经 过 了 阈 值 调 制 后 的 灰 度 像 素 点 输 出 ， 为(

20、)x嵌 入 可 见 水 印 后 量 化 器 的 输 入 ， 为 误 差 扩(,)hij散 核 ， 为 可 见 水 印 图 像 ， 表 示 可 见 水 印(,)wij k的 嵌 入 强 度 。 如 图 3 所 示 ， MKAEDFM 的 水 印嵌 入 可 用 公 式 表 示 如 下 ：(7)(,)(,),(),Jarvis meg 0Stuck,1(,)(),0 if()0.5()1,xijjhjiheijyijxijxLijjwijyxj为实现 MKAEDFM 中对可见水印的嵌入，需要对可见水印进行如下预处理操作：1）考虑到MKAEDF 量化器的判决门限为 0.5，需要事先对待嵌入可见水印（灰

21、度图）进行归一化处理；2）由于 JHVW 是基于像素操作的，要求可见水印和宿主图像大小一致，因此需要依据宿主图像对水印图像作匹配操作。多用途水印算法 MKAEDFM的设计目标是在可以清晰地显示可见水印的同时保持对不可见水印的高解码率，其可调设计参数为可见水印嵌入强度 k。对于 k（ ）的取0,1值有如下考虑： 取值较小时，嵌入的可见水印不清晰； 取值较大时，可以获得较清晰的可见水印，k但又可能影 响 到 不 可 见 水 印 的 检 测 和 宿 主 图 像 的质 量 。 根 据 实 验 观 察 ， 对 一 般 自 然 图 像 ， 不 可 见水 印 解 码 率 随 值 总 体 呈 非 常 缓 慢

22、的 下 降 趋 势 ，但 在 小 区 间 内 变 化 是 随 机 的 ， 可 以 参 见 图 4 给 出的 不 可 见 水 印 随 的 解 码 性 能 ， 宿 主 图 像 为k512512 的 Mandrill。图 3 改进的多用途核转换误差扩散半色调水印算法34 通 信 学 报 第 29 卷图 4 Mandrill 图像不可见水印随 k 的解码性能为同时满足可见水印清晰度和不可见水印解码率的折衷， 取值在 之间是比较合适的。k0.56在所提出的 MKAEDFM 算法中， ，其0.5,6k分辨步长 ，故需要在 100 个可能的点中.1确定最优的 值。假定 为不可见水印的正确kdecoP解码率，

23、 值的确定可表示为如下优化问题 (8)deco0.5.6argmxkk 式（8）中的 可由穷举搜索或遗传算法（GA）解出，而 MKAEDFM 中对不可见水印的检测可以沿用 MKAEDF 中的方法。5 仿真结果和分析文中对所提出的 MKAEDF 和 MKAEDFM 水印算法进行了大量的仿真实验，采用的仿真图像为 8 幅具有各种纹理特征的 512512 测试图像，嵌入的不可见水印为 1616 的水印图像；嵌入的可见水印图像为 512512 的中大 Logo 灰度图像。仿真中采用的性能评价指标包括相关值 CEI（即误差图像与原连续色调图像的相关值） 、加权信噪比和水印解码率。WSNR5.1 基于 M

24、KAEDF 算法的水印图像质量性能图 5 中给出了 MKAEDF（图 5(a)）和原KAEDF（图 5(c)）算法分别产生的半色调水印图像，图 5(b)为原连续色调图像，图像中嵌入了1616 的不可见 水 印 。 从 图 中 可 以 看 出 ， 比 起 图 5(c)来说 ， 图 5(a)的 效 果 更 加 柔 和 并 更 接 近 于 图 5(b)。 相 关值 CEI 和 加 权 信 噪 比 的 对 比 也 客 观 地 表 明WSNR了 MKAEDF（a）改进的 KAEDF 算法产生的水印图像（b）原连续色调图像（c ）原 KAEDF 算法产生的水印图像图 5 2 种 KAEDF 算法的水印图像

25、质量对比算法的优越性。表 1 列出了 MKAEDF 和原KAEDF 算法所生成的半色调水印图像视觉质量性能 对 比 （ 其 中 ， 水 印 大 小 为 1616， 载 体 图 像 为512512） 。 由 表 1 可 以 看 出 ， MKAEDF 算 法 在嵌 入 量 相 同 的 情 况 下 ， 将 原 KAEDF 算 法 所 生 成水 印 图 像 的 加 权 信 噪 比 平 均 提 高 了 约WSNR3dB， 而 相 关 值 下 降 到 原 来 的 1/17 左 右 。 此EIC性 能 改 进 的 意 义 在 于 它 为 随 后 的 盲 水 印 检 测 提 供了 支 持 。表 1 MKAED

26、F 和 KAEDF 的水印图像质量对比MKAEDF KAEDF图像 EICWSNREICWSNRBarb 0.0464 27.1658 0.3978 25.4457Boat 0.0125 28.2036 0.4027 25.6205F16 0.0188 30.0627 0.3864 27.3849第 10 期 倪江群等：改进的多用途 KAEDF 半色调图像水印算法 35Earth 0.0017 27.3384 0.3282 24.9975Lake 0.0327 28.7260 0.5031 24.4529Lena 0.0054 27.7743 0.3606 26.7116Mandrill 0.

27、0513 28.0420 0.3920 25.0123Peppers 0.0134 28.5711 0.3868 26.7608平均 0.02278 28.2355 0.3947 25.79835.2 MKAEDF 算法的盲检测性能文中 对 以 下 3 种 情 况 下 的 水 印 检 测 性 能 进 行对 比 ， 以 更 加 清 楚 地 说 明 MKAEDF 算 法 的 盲 检测 性 能 ：1) 直接在原 KAEDF 算法的基础上使用CSED 盲检测，即嵌入采用原 KAEDF 算法，在解码时应用 CSED 盲检测；2) 使 用 本 文 提 出 MKAEDF 算 法 ， CSED 盲 检测 ；3

28、) 使用原 KAEDF 算法，CSED 非盲检测。表 2 列出了针对上述 3 种情况在 8 幅512512 测试图像中嵌入 1616 大小不可见水印后的解码性能对比。MKAEDF 算法比原 KAEDF算法在盲检测下的性能平均提高了约 10%，达到90.63%，这个解码率是具有实际应用价值的。虽然 MKAEDF 算法的平均水印解码率比原 KAEDF算法略差 3%，但考虑到原 KAEDF 算法是非盲检测，并且对应不同的图像需要存储对应的 256 个分块阈值，该性能差距是可以接受的。表 2 同时表明： MKAEDF 算法在保持可比拟水印顽健性能的前提下，实现了水印盲检测和水印图像视觉质量的显著改善，

29、具有很好的实际应用前景。表 2 3 种情况下的算法解码性能对比图像KAEDF&（盲检测）MKAEDFKAEDF（非盲检测）Barb 75.39% 91.80% 91.80%Boat 83.20% 90.63% 94.92%F16 82.03% 83.98% 87.89%Earth 92.19% 94.92% 96.88%Lake 77.34% 85.16% 85.94%Lena 92.58% 95.31% 97.66%Mandrill 70.31% 98.05% 97.27%Peppers 82.42% 85.16% 96.09%平均 81.93 90.63 93.565.3 改进的多用途半色

30、调水印算法（MKAEDFM）的性能实验中采用改进的多用途半色调水印算法（MKAEDFM ）同时嵌入可见水印和不可见水印，所选择的测试图像是 512512 的 Mandrill，嵌入的可见水印是同样大小的中山大学校徽灰度图，嵌入的不可见水印图像是 1616 的“EE”二值图像。图 6 为采用不同的嵌入强度 由 MKAEDFMk算法产生的 3 幅 Mandrill 半色调水印图像，其中同时嵌入了可见水印和不可见水印，图 6(a)和图6(b) 中的可见水印强度 分别采用较小的 0.5（解码率为 91.80%）和较大的 0.8（解码率为 84.77%） ，而图 6(c)中的水印强度为由穷举搜索（ 10

31、0 个点中）确定的最优值 0.530（解码率为 94.92%） 。表 3 进一步给出了 MKAEDFM 和 MKAEDF 算法对 8 幅测试图（a） （b）0.5k0.8k（c） 0.53k图 6 采用 MKAEDFM 算法同时嵌入可见水印和不可见水印 像中不可见水印解码性能的比较。由此可见，对于改进的多用途半色调图像水印算法MKAEDFM，如果合适地界定可见水印的嵌入强度 ，可见水印的嵌入对不可见水印的顽健性并没k有显著的影响。通过确定最优可见水印嵌入强度 ，k可以保证在可见水印足够清晰的前提下，获得和MKAEDF 可比拟的不可见水印的顽健性。表 3 MKAEDFM 和 MKAEDF 不可见

32、水印解码性能比较36 通 信 学 报 第 29 卷MKAEDFM + 最优 k 值（0.50.6 之间）图像最优 k 值 解码率MKAEDF解码率Barb 0.512 90.63% 91.80%Boat 0.509 89.06% 90.63%F16 0.502 85.94% 83.98%Earth 0.534 91.41% 94.92%Lake 0.511 85.94% 85.16%Lena 0.538 90.63% 95.31%Mandrill 0.530 94.92% 98.05%Peppers 0.546 86.72% 85.16%平均 0.532 89.41 90.636 结束语提出了

33、一种改进的针对半色调图像的多用途核转换误差扩散水印算法。首先，发展了一种针对不可见水印的核转换误差扩散水印算法（MKAEDF） ，通过引入阈值调制，改进的误差扩散算法显著改善了半色调水印图像的边缘锐化和噪声成形的失真情况，进而更多关于核（Jarvis 核和 Stucki 核）的 DFT 域频谱分布特性得以在半色调水印图像中保留。对于水印检测，MKAEDF 算法直接由半色调水印图像经反半色调变换得到的新的连续色调图像以产生 CSED 分块阈值，从而实现了盲检测。最后，基于 MKAEDF 进一步发展了多用途半色调水印算法（MKAEDFM） ，以同时实现可见水印的嵌入。实验结果证实了所提出算法在图像

34、视觉质量和水印检测性能上的优越性。参考文献：1 PEI S C, GUO J M. Hybrid pixel-based data hiding and block-based watermarking for error-diffused halftone imagesJ. IEEE Trans Circuits and Syst, 2003, 13(8):867-884.2 KITE T D, EVANS B L, BOVIK A C. Modeling and quality assessment of halftoning by error diffusionJ. IEEE Trans

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39、娜（1984-），女，河南驻马店人，中山大学硕士生，主要研究方向为半色调图像水印和信息隐藏。黄继武（1962-），男，广东揭阳人，博士，中山大学教授、博士生导师，主要研究方向为数字水印与信息隐藏、多媒体信号处理与通信、多媒体信息安全。第 10 期 倪江群等：改进的多用途 KAEDF 半色调图像水印算法 7http:/www.utoronto.ca/w3ganita/radix_t.pdf,2008.4 OKEYA K, SAMOA K S, SPAHN C, et al. Signed binary representations revisitedA. CRYPTO 2004C. 2004.

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