基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法

汤永利，张亚萍，高玉龙，叶 青，闫玺玺

(河南理工大学 计算机科学与技术学院，河南 焦作 454000)

0 引 言

随着互联网普及，信息通讯技术的飞速发展，多媒体技术得到了充分的应用。但是开放的互联网使这些多媒体信息的传输变得不安全，而数字水印技术恰恰能保护这些多媒体信息的传输。数字水印技术通过一定的嵌入算法将一些可以用来标识多媒体数据的来源、版本、作者等标志性信息嵌入到多媒体数据中来保护多媒体数据的版权，但是不影响原始数据的使用和价值，并且不易被人察觉[1]。

根据嵌入位置的不同，数字水印算法分为空域和变换域水印算法。一般而言，变换域水印算法稳健性较好，主要的变换域有离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)[2]、离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)[3]和离散傅立叶变换(discrete fourier transform, DFT)[4]。在变换域中奇异值分解[5](singular value decomposition, SVD)是一种将矩阵对角化的方法。图像的奇异值有较好的稳定性，利用这个原理可将水印信息嵌入到图像经过奇异值变换后的系数中。Chen等[6]提出的量化索引调制(quantization index modulation, QIM)算法也是水印算法中应用很广泛的一种算法。但是QIM存在量化器步长设计的问题，许多现有的基于QIM的数字水印方案都是运用均匀量化，当载体信号是均匀分布时，均匀量化是最优选择；当载体信号是非均匀分布时，均匀量化便不适用。为了解决均匀量化存在的问题，文献[7]提出非均匀量化算法，将对数函数运用到数字水印算法中，充分利用对数函数的不可感知性。此方法虽然提高了水印的不可感知性，但在噪声环境下不利于水印的提取。……