摘要：数字水印在图像认证方面有着极其重要的意义。将水印信息嵌入到图像中，认证时安全可靠，易操作，难以伪造，其社会经济价值十分巨大。本文主要研究基于水印的图像认证技术，并且实现了一种半脆弱自嵌入水印算法，用于检测原始图像的内容是否经过恶意的篡改。
关键词：数字水印；图像认证；半脆弱水印
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 03-0000-02
Implementation of Image Authentication Technique Based on Watermarking
Liu Pengcheng
(Yuanpei College,Shaoxing University,Shaoxing312000,China)
Abstract:Digital watermarking technique is important in the image authentication.The image embedded watermarking is secure,reliable,easy to operate,difficult to forge on authentication.Therefore,it has enormous social and economic applications.Watermarking technique for image authentication is mainly discussed in this paper.Moreover,a semi-fragile watermark algorithm is realized to detect whether the contents of the original image has malicious tampering.
Keywords:Digital watermarking;image authentication;semi-fragile watermark
一、课题研究背景和意义
图像水印技术的论述在1993年被Tirkel等人在一篇文章里首次提出来，而随后发表的一篇文章A Digital Watermark正式提出了数字水印这一术语。
1996年5月，国际第一届信息隐藏学术讨论会（IHW）在英国剑桥牛顿研究所召开，至今已成功举办了7次，数字水印在信息安全和经济上有着重要的地位，世界各国的科研机构，大学和商业集团都积极的参与或投资支持此方面的研究。
1999年在北京召开了第一届全国信息隐藏研讨会（CIHW），在中国电子学会通信学分会及北京电子技术应用研究所的组织和有关高校及科研机构的大力支持下，CIHW研讨活动至今已成功举行了九届全国会议。CIHW已成为国内最具代表性的信息隐藏及数字水印技术的专业学术交流活动。
数字水印在图像认证方面有着极其重要的意义。仅需要通过专用软件处理就可以将水印信息嵌入到图像中，认证时安全可靠，易操作，难以伪造，企业使用数字水印防伪技术后风险是零，消费者购买产品后不承担任何风险，其社会经济价值十分巨大。
二、自嵌入半脆弱水印算法
（一）水印信号的生成
Step1：对M*N像素色彩空间转换后的图像，提取Y分量得到对应的灰度图像I（x，y）。
Step 2：对灰度图像I（x，y）进行离散余弦变换，提取大小为（M/8）*（N/8）像素图像的12个低频系数作为图像特征。
Step 3：对图像特征集进行置乱操作，生成大小为（M/8）*（N/8）的待嵌入的水印w。
（二）水印信号的嵌入
Step 1：对M*N像素色彩空间转换后的图像，提取Y分量得到对应的灰度图像I（x，y）。
Step 2：对I（x，y）进行分块，分块大小为8*8像素，对每个分块矩阵进行DCT变换，得到大小为（M/ 8）*（N/ 8）个分块组成的DCT系数矩阵A（x，y）。
Step 3：在每个分块DCT系数中取出12个中频系数，使用加性原则在12个中频系数中分别嵌入一位水印。
Step 4：然后对图像分块进行IDCT变换，生成嵌入水印后的图像I’（x，y）。
（三）篡改检测
Step 1：对M*N像素色彩空间转换后的图像，提取Y分量得到对应的灰度图像I（x，y）。
Step 2：对I（x，y）进行分块，分块大小为8*8像素，对每个分块矩阵进行DCT变换，得到大小为（M/ 8）*（N/8）个分块组成的DCT系数矩阵A（x，y）。
Step 3：在每个分块DCT系数中，取出12个中频系数。
Step 4：在每个分块DCT系数中，按照原来的算法提取大小为（M/8）*（N/8） 像素图像的12个低频系数作为图像特征，对图像特征集进行置乱操作，生成大小为（M/8）*（N/8）的待嵌入的水印w。
Step 5：对于每个DCT分块，计算其12个中频系数与对应的12位水印的相关系数NC，公式如下：
（式2-1）
Step 6：设定一个范围，对于每个DCT分块，若其NC值在此范围内，则说明该分块发生了篡改，将其用黑色标记出来，用于篡改定位。
三、性能评价与实验结果
（一）水印不可见性评价
峰值信噪比（PSNR）：是把嵌入信号看作是加载到宿主图像上的噪声，观察其峰值信噪比。PSNR越大，就表示嵌入水印的图像失真越少。尽管这种方法具有局限性，但是它还是能够较好地比较水印的稳健性。PSNR的公式见式（3-1）。
（式3-1）
式中单位为dB，f为原始信号，w为水印信号，fw表示含水印图像，（m，n）表示像素点，Nf为图像总的像素数。
如图3-1所示分别显示了lena图的原始图像和嵌入水印后的图像，以及按照 （式3-1）所计算出的PSNR值。人用肉眼基本察觉不到嵌入水印前后图像的变化，从PSNR方面，35 dB左右就意味着水印几乎是不可感知的。用本文的嵌入算法算出的PSNR值为37.4657，说明水印有较好的不可见性。
（二）篡改定位准确性评价
为了验证本文算法的篡改定位准确性，使用了多种篡改操作进行实验，包括剪切操作，拼接操作，涂改操作，移位操作。
从实验结果看，本文算法可以比较准确的对以上各种篡改操作进行定位。
（三）抗JPEG压缩能力评价
本文使用质量因子80，60，40对原始图像进行JPEG压缩，然后对压缩后的图像进行篡改检测。
实验表明，对于JPEG压缩，当质量因子在60以上时，篡改检测算法对其不敏感，即有较好的抗JPEG压缩能力，认为其是合理操作。
四、结束语
本文主要研究基于水印的图像认证技术，并且实现了一种半脆弱自嵌入水印算法，用于检测原始图像的内容是否经过恶意的篡改。
使用MATLAB 7.0.1对本文的算法进行仿真实验，通过实验表明，本文算法不可见性较好，对于常规的JPEG压缩，虽然数据的变化的范围广但幅度较小，没有改变图像所表述的内容，所以不认为存在篡改，而对各种剪切，拼贴等恶意篡改操作敏感，定位较为准确。
参考文献：
[1]董刚,张良,张春田.一种半脆弱性数字图像水印算法[J].通信学报,2003,1:33-38
[2]刘振华,尹萍.信息隐藏技术及其应用[M].北京:科学出版社,2002
[3]李弼成,彭天强,彭波等.智能图像处理技术[M].北京:电子工业出版社,2004
[4]周明全,吕林涛,李军怀.网络信息安全技术[M].西安:西安电子科技大学出版社,2003
[作者简介]
刘鹏程（1981-），男，黑龙江省牡丹江市人，硕士，助教，研究方向为计算机应用、图像处理。
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