3 水印的提取方法描述

對(duì)水印的提取可以分為以下幾個(gè)步驟：

（1）密鑰key2產(chǎn)生隨機(jī)序列,找出嵌入水印點(diǎn)的對(duì)應(yīng)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(duì)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(diǎn)值是1;如果sw

（4）由密鑰Key1控制產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)序列對(duì)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(shí)驗(yàn)結(jié)果

我們運(yùn)用Matlab語言設(shè)計(jì)了嵌入和提取的水印的程序,并對(duì)性能做了測(cè)試,宿主圖像是512×512點(diǎn)的lena彩色圖像,水印是41點(diǎn)×61點(diǎn)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(cè)試。在λmin取0.2和k取0.5時(shí),實(shí)驗(yàn)測(cè)出的峰值信噪比PSNR=43.0231,這個(gè)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(zhǔn)確地提取出來（見圖1）。

下面進(jìn)行魯棒性測(cè)試,圖2是對(duì)圖像進(jìn)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(duì)圖像加密度為0.03校驗(yàn)噪聲攻擊時(shí)提取出的水印,相似度0.7016,圖4是圖像進(jìn)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(duì)圖像進(jìn)行剪切掉1/4后提取出的水印,相似度為0.92322,圖7是對(duì)圖像進(jìn)行剪切掉1/2后提取出的水印,相似度為0.81931。

從以上的測(cè)試結(jié)果看到,該算法對(duì)一些常見的圖象處理或攻擊呈現(xiàn)出很好的魯棒性。而對(duì)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(jiǎn)便的圖像水印算法,根據(jù)圖像塊的灰度對(duì)比度,自適應(yīng)地改變水印加入的強(qiáng)度,使水印不可見性增強(qiáng),并兼顧了不可見性和魯棒性之間的矛盾。同時(shí)將水印加入到圖像中的位置隨機(jī)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。