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基于Shearlet变换和Hu矩的零水印算法

钟慧妍 李国东

钟慧妍, 李国东. 基于Shearlet变换和Hu矩的零水印算法[J]. 微电子学与计算机, 2021, 38(10): 42-48. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.0020
引用本文: 钟慧妍, 李国东. 基于Shearlet变换和Hu矩的零水印算法[J]. 微电子学与计算机, 2021, 38(10): 42-48. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.0020
ZHONG Huiyan, LI Guodong. Zero-watermarking algorithm based on Shearlet transform and Hu moment[J]. Microelectronics & Computer, 2021, 38(10): 42-48. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.0020
Citation: ZHONG Huiyan, LI Guodong. Zero-watermarking algorithm based on Shearlet transform and Hu moment[J]. Microelectronics & Computer, 2021, 38(10): 42-48. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.0020

基于Shearlet变换和Hu矩的零水印算法

doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.0020
基金项目: 

国家自然科学基金 11461063

详细信息
    作者简介:

    钟慧妍    女,(1997-),硕士研究生.研究方向为数字水印、图像加密

    通讯作者:

    李国东(通讯作者)   男,(1972-),博士,教授.研究方向为图像处理、数据挖掘.E-mail: lgdzhy@126.com

  • 中图分类号: TP391

Zero-watermarking algorithm based on Shearlet transform and Hu moment

  • 摘要: 数字水印技术被广泛应用于版权保护,为了更好地实现版权保护,增强水印算法的鲁棒性与不可感知性,兼顾几何攻击与非几何攻击的抵抗能力,提出一种基于Shearlet变换和Hu矩的零水印算法.对载体图像进行Shearlet变换和分块离散余弦变换,并分块计算Hu矩以构建特征矩阵,进而构造零水印.构造零水印前使用Kent混沌映射加密,保障了安全性.在仿真实验中对不同纹理的图像进行常见的高强度单一攻击以及组合攻击.结果表明,归一化互相关数值均高于0.99,峰值信噪比均高于75.80.该水印方案有完美的不可感知性,且能够抵御高强度的常见攻击及组合攻击,具有较强的鲁棒性.
  • 图  1  水印加密与零水印生成流程

    图  2  测试图像

    图  3  加密图像

    图  4  攻击后的载体图像和提取水印

    算法1
    1 Set x0, a, s.
    2 For i=2:n
    3 if X(i-1)<=a then X (i)= X (i-1)/a;
    4 elseif X(i)=(1-X(i-1))/(1-a);
    5 end
    6 X’=X(s: s+A*B-1);
    7 C=reshape(X’, A, B);
    8 m=mean(C(: ));
    9 BC=(Cm);
    10 W’=xor(W, BC);
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    表  1  单一攻击实验结果

    攻击类型 攻击强度 NC PSNR
    压缩 压缩因子15 0.995 6 79.483 2
    压缩 压缩因子60 0.992 7 77.264 7
    乘积噪声 0.7 0.996 6 80.657 1
    椒盐噪声 1.0 0.996 6 80.657 1
    高斯噪声 0.7 0.995 2 77.264 7
    泊松噪声 - 0.996 6 80.657 1
    高斯滤波 7×7 0.992 7 77.264 7
    中值滤波 7×7 0.992 7 77.264 7
    均值滤波 7×7 0.995 6 79.483 2
    旋转 顺时针旋转45° 0.992 7 77.264 7
    旋转 顺时针旋转180° 0.995 6 79.483 2
    剪切 剪切左上角(1/4) 0.995 6 79.483 2
    剪切 剪切左侧(1/2) 0.995 6 79.483 2
    直方图均衡 离散灰度级200 0.995 6 79.483 2
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    表  2  与文献[2]、[3]和[5]实验的NC值对比

    攻击方式 [2] [3] [5] 本文
    JPGE压缩(压缩因子) 0.988 9
    (20)
    0.982 2
    (20)
    0.944 9
    (25)
    0.996 6
    (20)
    椒盐攻击(方差) 0.977 1
    (0.03)
    0.890 6
    (0.5)
    0.962 1
    (0.01)
    0.996 6
    (0.5)
    高斯噪声(方差) 0.980 6
    (0.03)
    0.876 7
    (0.5)
    0.901
    (0.05)
    0.996 1
    中值滤波(3*3) 0.983 3 0.993 6 - 0.995 2
    均值滤波 0.978 0
    (5*5)
    0.984 3
    (5*5)
    0.936 5
    (3*3)
    0.995 2
    (5*5)
    剪切(右上角1/4) 1 - 0.937 7 0.996 6
    旋转(角度) 0.988 9
    (45°)
    0.7377
    (10°)
    0.963 4
    (50°)
    0.99 52
    (45°)
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    表  3  与文献[3]、[7]实验的PSNR值对比

    攻击方式 [3] [7] 本文
    JPGE压缩(压缩因子) 32.662 3
    (20)
    28.435 0
    (60)
    79.483 2
    (20)
    椒盐攻击(方差) 15.468 6
    (0.1)
    21.442 8
    (0.02)
    79.483 2
    (0.5)
    高斯噪声(方差) 17.357 7
    (0.1)
    0.901
    (0.05)
    78.233 8
    (0.1)
    中值滤波(3*3) 40.891 8 21.244 3 78.233 8
    均值滤波(3*3) 34.602 3 20.613 2 78.233 8
    剪切(右上角1/4) - 16.234 9 79.483 2
    旋转(角度) 14.335 6
    (10°)
    8.244 3
    (30°)
    77.264 7
    (45)
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    表  4  文献[3]、[7]组合攻击实验的PSNR值对比

    攻击 [3] 本文
    中值滤波(5*5) + 高斯噪声(0.3) 12.665 0 79.653 6
    JPEG压缩(10) + 高斯噪声(0.3) 10.887 6 77.264 7
    中值过滤(5*5) +JPEG压缩(10) 32.684 6 79.483 2
    旋转(2°) +JPEG压缩(10) 18.933 7 80.070 1
    [7] 本文
    椒盐攻击(0.02) + 中值滤波(3*3) 28.403 1 79.653 7
    JPGE压缩(60) + 旋转(45°) 9.920 7 78.743 7
    中值滤波(3*3) + 直方图均衡(100) 13.848 9 78.327 2
    JPGE压缩(60) + 直方图均衡(150) 14.813 8 80.657 1
    旋转(60°) + 椒盐噪声(0.01) + 中值滤波(3*3) 10.584 80.657 1
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-01-10
  • 修回日期:  2020-02-07
  • 刊出日期:  2021-10-05

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