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針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用的半脆弱水印算法的研究

電子設(shè)計(jì) ? 來(lái)源:郭婷 ? 作者:電子設(shè)計(jì) ? 2019-07-25 08:09 ? 次閱讀

隨著數(shù)字水印技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字水印的應(yīng)用領(lǐng)域也得到了擴(kuò)展,數(shù)字水印的基本應(yīng)用領(lǐng)域是版權(quán)保護(hù)、隱藏標(biāo)識(shí)、認(rèn)證和安全不可見通信。當(dāng)數(shù)字水印應(yīng)用于版權(quán)保護(hù)時(shí),潛在的應(yīng)用市場(chǎng)在于電子商務(wù)、在線或離線地分發(fā)多媒體內(nèi)容以及大規(guī)模的廣播服務(wù)。數(shù)字水印用于隱藏標(biāo)識(shí)時(shí),可在醫(yī)學(xué)、制圖、數(shù)字成像、數(shù)字圖像監(jiān)控、多媒體索引和基于內(nèi)容的檢索等領(lǐng)域得到應(yīng)用。數(shù)字水印的認(rèn)證方面主要ID卡、信用卡、ATM卡等上面數(shù)字水印的安全不可見通信將在國(guó)防和情報(bào)部門得到廣泛的應(yīng)用。 多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展和Internet的普及帶來(lái)了一系列政治、經(jīng)濟(jì)、軍事和文化問(wèn)題,產(chǎn)生了許多新的研究熱點(diǎn)。

數(shù)字水?。―igital Watermarking)技術(shù)是將一些標(biāo)識(shí)信息(即數(shù)字水?。┲苯忧度霐?shù)字載體當(dāng)中(包括多媒體、文檔、軟件等)或是間接表示(修改特定區(qū)域的結(jié)構(gòu)),且不影響原載體的使用價(jià)值,也不容易被探知和再次修改。但可以被生產(chǎn)方識(shí)別和辨認(rèn)。通過(guò)這些隱藏在載體中的信息,可以達(dá)到確認(rèn)內(nèi)容創(chuàng)建者、購(gòu)買者、傳送隱秘信息或者判斷載體是否被篡改等目的。數(shù)字水印是信息隱藏技術(shù)的一個(gè)重要研究方向。 數(shù)字水印是實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)的有效辦法,是信息隱藏技術(shù)研究領(lǐng)域的重要分支。

本文針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了研究,在此基礎(chǔ)上提出了一種適用于印刷品防偽的半脆弱水印算法,并以彩色圖像作為原始圖像,對(duì)該算法做了大量仿真,最后將該算法應(yīng)用到門票與香煙防偽中,取得了較好的效果。

1 門票防偽原理

1.1 門票防偽對(duì)算法的要求

門票防偽的實(shí)際應(yīng)用中,以下問(wèn)題是必須要考慮的:

(1)驗(yàn)票的時(shí)間不能太長(zhǎng),要求水印檢測(cè)算法應(yīng)該盡可能地簡(jiǎn)單。

(2)從買到票到驗(yàn)票入場(chǎng)這一段時(shí)間內(nèi),門票會(huì)受到各種各樣的損傷。因此要求設(shè)計(jì)出來(lái)的算法對(duì)噪聲攻擊有很強(qiáng)的魯棒性;

(3)在檢測(cè)門票時(shí),采集到的圖像數(shù)據(jù)相對(duì)加水印時(shí)的圖像會(huì)受到旋轉(zhuǎn)、移位攻擊,并有可能受到剪切攻擊。因此要求算法對(duì)幾何攻擊的魯棒性極強(qiáng)。

(4)要能夠快速、準(zhǔn)確地把假票區(qū)分出來(lái)。

1.2 印刷與掃描誤差分析

印刷與掃描是門票防偽中不可缺少的一部分,也會(huì)對(duì)印刷品防偽技術(shù)帶來(lái)影響。

(1) 印刷的影響

印刷帶來(lái)的影響主要體現(xiàn)在色域轉(zhuǎn)換帶來(lái)的誤差以及分辨率改變帶來(lái)的誤差。

電腦中,圖片的色彩模式默認(rèn)為RGB(R-紅,G-綠,B-藍(lán))模式,而印刷中卻普遍采用四色印刷的CMYK(C-青,M-品紅,Y-黃,K-黑)模式,其色域比RGB小。因此,彩色圖片印刷時(shí),顏色空間從RGB到CMYK轉(zhuǎn)換,一定會(huì)使顏色失真。此外,由于絕大多數(shù)印刷品的分辨率最多能做到375 dpi,而原始圖像可以是任意精度,因此在印刷過(guò)程中可能有插值或抽取操作以改變圖像分辨率。

(2) 掃描的影響

①采樣誤差:掃描儀分辨率(dpi)決定著掃描儀在圖片每英寸上的采樣點(diǎn)數(shù)。對(duì)給定的圖片而言,dpi偏低會(huì)導(dǎo)致圖片細(xì)節(jié)丟失,dpi過(guò)高則使像素點(diǎn)成幾何級(jí)數(shù)增加。

②量化誤差:采集到的數(shù)據(jù)必定是模擬信號(hào),它通過(guò)掃描儀的A/D轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。模數(shù)的轉(zhuǎn)換必定存在誤差,誤差的大小取決于掃描儀的量化單位。

③幾何攻擊:由于掃描定位誤差,經(jīng)過(guò)掃描的圖片必定受到幾何攻擊。

除此以外,掃描噪聲也會(huì)影響到掃描后的圖片效果。

針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用的半脆弱水印算法的研究

針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用的半脆弱水印算法的研究

針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用的半脆弱水印算法的研究

3.2 無(wú)意義水印檢測(cè)算法

無(wú)意義水印檢測(cè)不會(huì)用到未加水印的原圖像,因此是盲檢測(cè)算法。其方法如下:

針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用的半脆弱水印算法的研究

針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用的半脆弱水印算法的研究

new_M即為檢測(cè)到的經(jīng)過(guò)排序變換后的水印序列。

(4)將加入的原始水印序列按照矩陣C進(jìn)行初等變換,即:

針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用的半脆弱水印算法的研究

然后將new_M′與原始水印序列M求相關(guān),檢測(cè)其相關(guān)值是否大于門限,以判定該序列是否已被二次掃描和印刷。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與比較

選取512×512×8、256級(jí)色彩的Lean彩色圖像為原圖,嵌入了水印序列,并根據(jù)可能受到的各種攻擊進(jìn)行仿真,以評(píng)估該算法在印刷品防偽中的性能。本實(shí)驗(yàn)掃描儀采用方正F5600來(lái)模擬印刷過(guò)程,打印機(jī)采用EPSON ME 1+,打印紙選用照相紙。

4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)估

水印的隱藏性評(píng)價(jià)如表1所示,各種攻擊測(cè)試如表2所示。

針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用的半脆弱水印算法的研究

在攻擊中,旋轉(zhuǎn)攻擊是無(wú)剪切旋轉(zhuǎn)10°,剪切攻擊是剪掉左上角10%大小的圖像,移位攻擊是向右下方各移動(dòng)50個(gè)像素。由此可見,只要適當(dāng)?shù)剡x取門限,就可以把一次打印、掃描與二次打印、掃描區(qū)分開來(lái)。

4.2 與其他算法的比較

數(shù)字水印中的常見算法分為兩大類,在空域中嵌水印和在變換域嵌水印。絕大多數(shù)的變換域嵌水印的方法并不能抵抗旋轉(zhuǎn)攻擊,如普通的DCT變換、二維小波變換[10-11]等。這對(duì)印刷品防偽的應(yīng)用來(lái)說(shuō)是致命的,因?yàn)樵趯?shí)際的檢測(cè)系統(tǒng)中,有一定的旋轉(zhuǎn)和移位是不可避免的。而一些能抵抗旋轉(zhuǎn)攻擊的變換域方法,如參考文獻(xiàn)[18]中的基于傅里葉變換的方法以及參考文獻(xiàn)[19]中的基于三維小波變換的方法,算法過(guò)于復(fù)雜,不能滿足實(shí)時(shí)性的要求,如表3所示。

在空域嵌入數(shù)字水印的各種算法中,基于奇異值分解的方法是數(shù)字水印技術(shù)最常見算法之一,但在參考文獻(xiàn)[13-14]的作者所采用的奇異值分解算法中,由于應(yīng)用角度不同,沒(méi)有考慮完全無(wú)關(guān)的圖像以及未加水印的原圖像會(huì)造成檢測(cè)設(shè)備漏報(bào)的問(wèn)題,導(dǎo)致漏報(bào)的概率很高,如表4所示。

針對(duì)門票防偽實(shí)際應(yīng)用的半脆弱水印算法的研究

本文針對(duì)數(shù)字水印在票務(wù)防偽應(yīng)用中的特點(diǎn)進(jìn)行了的研究;在魯棒性數(shù)字水印的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種半脆弱水印算法,該算法對(duì)常見的幾何攻擊有很好的魯棒性,對(duì)打印與掃描而言又是半脆弱的。并對(duì)以上的算法作了大量仿真,模擬了大量可能的攻擊,以驗(yàn)證該算法的可行性。由于條件的限制,研究過(guò)程主要針對(duì)圖像進(jìn)行,其中還有很多不足的地方需要進(jìn)一步完善,如應(yīng)該選擇不同的原始圖像進(jìn)行測(cè)試,以及應(yīng)對(duì)影響算法性能的細(xì)節(jié)因素進(jìn)行更深入的研究等。

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