文档介绍：基于矢量量化压缩编码的数字水印摘要:提出一种基于矢量量化压缩编码(简称VQ编码)技术的水印策略,在对原图像进行VQ编码后,按码书中码字的相似程度对码字进行划分,根据待嵌入水印图像的大小产生一个随机序列作为密钥,然后根据密钥在压缩数据的特定位置嵌入水印。提出的水印策略,其主要特征在于水印既存在于原图像VQ编码后的压缩数据中,也存在于接收端VQ解码后的图像中。压缩后的数据在数据量上远小于原始数据,所以由它替代原图像携带水印,既节省存储空间,也减小了网络传输时间,特别适用于网络环境下的水印嵌入和提取。更重要的是,这种水印策略具有较好的鲁棒性,能够抵抗诸如裁剪、模糊、JPEG压缩等波形攻击和扭转几何攻击。关键词:数字水印;矢量量化编码;码书;细胞分裂法;码书划分中图分类号:?34;TP391文献标识码:A文章编号:1004?373X(2014)01?0070?050引言多媒体数据的数字化进程,使得多媒体信息的存取和交换也变成了一个相对简单的过程。等信息网络的迅速发展,借助于数码像机、扫描仪等数字化I/O设备,人们可以方便地将各种多媒体数字信息传播到世界的各个角落。技术日益进步,随之出现的问题也日益严重,对数字多媒体产品的非法拷贝、恶意篡改、破坏和散播屡见不鲜。因此,如何在当前网络环境下提供有效的信息安全手段实现有效的版权保护已经成为一个迫在眉睫的现实问题。自Tirkel于1994年提出数字水印的概念以来,数字水印技术取得了长足的发展,各种算法层出不穷,主要包括:空间域水印、变换域水印、分形水印等。然而经典的水印算法在水印的不可感知性、可检测性、鲁棒性三个方面不能做到很好的兼顾,从一定程度上阻碍了数字水印技术的应用和普及[1?2]。2000年Lu等人提出一种了基于VQ编码的图像数字水印方案[3],这种算法采用码书扩展的方法来产生码书划分,然后利用码书划分嵌入水印信息,但要求码书是保密的。后来有人提出了基于可变维VQ的图像水印算法,但这种算法嵌入的水印是易碎性的,鲁棒性较差[4]。本文提出一种将水印嵌入于图像VQ压缩数据中的数字水印新算法,算法中水印同时存在于VQ压缩后的数据中和VQ解压后的图像中。更重要的是,实验证明这种算法对裁剪、模糊、JPEG、扭转等攻击具有一定的鲁棒性并且适用于比灰度图像更为普遍的彩色图像。所以,和其他应用VQ压缩的环境下,有效地实现数字水印的嵌入和提取。1VQ编码矢量量化(VectorQuantization,VQ)编码的基本操作包括:将矢量空间分割成有限的、彼此不相交的子空间,并对每个子空间选择一个代表矢量作为量化结果[4]。将VQ编码用于图像处理时,首先将图像分割成大小相同的像块。例如512×512的图像按照4×4的尺寸可以分成16384个像块,每个像块代表一个16维的矢量,称为训练矢量。VQ算法就是要从这些训练矢量中找到代表矢量,组成码书(CodeBook),码书中的各矢量称为码字(CodeWord)。编码时,对各个训练矢量,找出码书中最接近的码字对应的索引值,组成一张索引表。这张索引表就是图像经VQ编码后的压缩数据。码书的生成算法有很多,常见的有LBG算法及其各种改进算法[5],本文采用细胞分裂算法。仍以一张512×512的图像为例,基本步骤如下:(1)将图像切割成4×4的小方格。(2)找出所有码字的质心[X(]