一种基于DWT-DCT变换强鲁棒性的数字水印算法

3 水印的提取算法

本算法是盲水印算法，提取时无需水印图像的原宿主图像。提取水印是嵌人的逆过程，图4为水印的提取过程。

其步骤可描述如下：

(1)对嵌入水印的图像进行DWT变换。

(2)选取HL子带，并将其分为8x8的块，进行DCT变换。

(3)按式(6)提取水印。



(4)按提取出的水印位重建水印图像，得到加密的水印。

(5)水印图像使用混沌密钥进行混沌解密，得到解密的水印。

(6)计算恢复出的水印信号和原水印信号的相似程度。

4 试验结果

试验采用大小为512×512的宿主图像。经DWT一级变换后HL子带的大小为256×256。将选择的HL子带分成8×8的块，得到1 024个块。使用这些块能嵌入1 024位水印位到宿主图像。则以32×32的二值图像作为水印嵌入到宿主图像。

4．1 在无攻击的情况下

图5是实验中应用的宿主图像和水印图像。图6a和图6b分别描述该算法嵌入水印后的图像和提取出的水印。为了检验该算法的性能，将该算法和直接应用DCT相印嵌入的结果进行比较。图7为直接应用DCT进行水印嵌入后图像和提取的水印，可看出，水印能够被正确从水印图像中提取，但直接应用DCT算法嵌入水印后的图像不可见性较低。

表2给出该法和单一DCT法的PSNT和NC值，从中看出在未受到攻击的情况下，两种算法的NC均为1。但本方法的峰值信噪比更高，达到36．777 7 dB，因此图像的质量更好。

4．2 在有攻击的情况下

为了测量该算法的不可见性和鲁棒性，对水印图像进行一些常见的攻击实验。包括高斯噪声、椒盐噪声、高斯低通滤波器、JPEG压缩、旋转等攻击。实验结果见表3。在嵌入水印后的图像受到10％高斯噪声、10％椒盐噪声攻击的情况下，NC的值仍然在0．9以上。当水印图像受到50％JPEG压缩攻击时，NC值接近1。从表中还能观察到该算法抗高斯低通滤波攻击的能力较强，但抗旋转攻击能力较差，这是因为原始图像和水印图像的空间关系被打乱。

5 结束语

提出一种新的基于联合DWT－DCT变换的数字图像水印算法。对宿主图像先进行DWT变换，提取HL子带，接着对选择的HL子带计算DCT，将加密后的水印嵌入到DCT变换后的系数中。该算法特点为：

(1)原始水印经混沌序列加密，增加水印的保密性；

(2)将水印嵌入到经DWT－DCT变换后的数据块，比单一的变换域技术具有较好的不可见性和较强的鲁棒性能；

(3)在嵌入过程中，采用比较中频系数法，并参考JEPG压缩模型，提高水印的抗压缩能力；

(4)水印的嵌入位置经大量试验选择在分块DCT域的中频段，可在鲁棒性和透明性之间得到较好的协调；

(5)水印检测无需原始图像，实现了盲检测。该算法可用于保护数字图像版权，具有一定实用价值。