數字水印技術是一種前沿的版權保護研究課題，與信息安全、信息隱藏、數據加密等密切相關[1-2]。我國的學術界和政府有關部門也對數字水印技術的發展相當重視，在國家自然科學基金和國家863計劃等重要研究項目中都有數字水印相關的項目。VANSCHYND R G[3]等人提出的最低有效位方法(LSB)是典型的空間域水印算法，直接將水印嵌入到像素的最低位平面上，具有算法簡單、水印容量大等優點，但嵌入到圖像中的水印魯棒性較差，不能抵抗常見的圖像處理操作。牛少彰、伍洪濤等[4]提出了抗打印掃描數字水印的魯棒性算法，該算法不能實現盲提取。梁華慶、紐心忻等[5]提出了基于數字水印的證件印刷防偽技術，該算法很難保證水印提取的同步性，魯棒性還是較差。通過研究以往算法的魯棒性和不可見性的缺點，提出了基于Lab空間的圖像全息數字水印算法，該算法具有較好的不可見性，對常規的圖像處理（如剪切、加噪聲和壓縮等）操作具有很強的魯棒性，且該水印算法可以實現盲提取。
1 CIELab顏色空間轉換及離散小波變換
1.1 CIELab顏色空間
    CIE1976L*a*b*顏色空間是一種與設備無關的顏色模型。其色彩空間比RGB模式和CMYK模式的色彩空間大，用亮度和色差來描述色彩分量，是目前唯一即能直觀感覺、又能用于參數描述的色彩空間，可以準確客觀地描述、傳遞、管理和復制色彩。CIELab標準顏色空間能夠確保彩色圖像顏色失真盡可能小地在不同設備上傳遞和輸出。由于CIE1976Lab可以保證在進行色彩模式轉換時，CMYK范圍內的色彩沒有損失，有利于彩色圖像的抗打印和掃描算法的實現，盡量減少由于顏色空間轉換對水印信號的提取造成的困難，這樣水印算法的魯棒性就會提高，所以水印經常嵌入到L分量上。
    將彩色圖像從RGB顏色空間轉換到CIEL*a*b*顏色空間，并在包含圖像亮度信息的L亮度分量中嵌入水印，它的改變不會引起圖像顏色分量的變換，從而不會造成圖像的失真，可以使水印信號在保證不影響原始彩色圖像質量的前提下，對不同設備顏色空間的轉化所引起的攻擊具有較強的魯棒性。
1.2 離散小波變換
    小波（Wavelet）即小區域的波[6-9]，該小波的波形是長度有限且平均值為零的波形。在圖像分析中，小波變換的思想是對圖像進行多分辨率分析，將圖像分解成不同頻率、不同空間的子圖像。經過一次小波變換后的圖像，其頻域系數可以分解為一個低頻子帶和3個高頻子帶(水平分量、垂直分量和對角線分量)，每個子帶可以繼續分解；K級分解時，能夠得到(3K+1)個子帶。
   
2.2 水印的嵌入算法
    該水印嵌入算法采用全息加密對水印信息進行加密，在CIELab顏色空間的L分量的頻域中嵌入全息加密水印信息，算法流程：(1)生成兩個隨機矩陣作為兩個隨機密鑰p、b（在光學加密中為兩個相位模板），作為全息加密系統的雙相位，即加密解密系統的雙密鑰；對已生成的水印圖像進行相位值為p的變換；對變換后的水印信息進行傅里葉變換，然后進行相位值為b的變換，再進行逆傅里葉變換；雙隨機相位加密之后生成加密全息圖像H。(2)把載體RGB圖像轉換為CIElab顏色空間，即轉換到與設備無關的顏色空間。(3)從CIELab顏色空間分離L分量，對L分量進行小波分解，取其小波變換的低頻系數進行水印的嵌入，進行二次小波分解，獲得低頻系數矩陣D。(4)選擇合適的嵌入強度K，對L小波變換后的低頻系數矩陣D和H進行疊加求和。(5)對嵌入水印后的L分量的小波系數進行兩次逆小波變換得到L分量，再把顏色空間從CIELab空間轉換到RGB顏色空間，獲得含水印的RGB圖像。
2.3 水印的提取算法
    水印提取算法流程：首先將含水印的彩色圖像轉換到CIELab標準顏色空間，分離L分量后，對其進行小波分解，取其低頻小波系數，然后對其再次進行小波分解，其低頻系數即為含加密水印信息的系數；對含加密水印信息的系數進行傅里葉變換；接著對其進行相位值為-b的變換，然后進行傅里葉反變換；最后對其進行相位值為-p的變換，得到提取的水印信息；對提取的水印信息進行濾波和小波降噪，然后進行二值化，得到水印信息。

3.2 水印嵌入與提取仿真實驗
    為了客觀地對基于Lab空間的全息水印算法進行評價，采用峰值信噪比來度量含水印彩色圖像與原始載體圖像之間的相似度；采用NC值來評價提取水印信息與原始水印信息之間的相似度。載體圖像采用lena彩色圖像（512×512像素大?。D像是版權認證標識的二值圖像（128×128像素大?。┤鐖D1(a)、圖1(c)所示，進行水印的嵌入與提取實驗。

    視覺上無法區別水印嵌入前后的圖像，說明該算法具有較好的不可見性；客觀判斷：PSNR表示嵌入水印前后載體圖像的峰值信噪比（PSNR>20 dB）滿足視覺感知客觀要求。提取水印的相似度能夠達到0.9。
3.3 水印的魯棒性實驗
    為了測試水印的魯棒性，選擇512×512像素大小的lena圖像作為載體圖像，選擇128×128像素大小的MARK二值圖像作為水印圖像；分別對含水印圖像進行椒鹽噪聲、中值濾波、高斯噪聲、旋轉、裁切和壓縮攻擊；然后計算含水印圖像與原載體圖像的PSNR值，計算提取水印圖像與原水印圖像的相似度NC值來客觀評價水印算法的魯棒性。水印魯棒性仿真結果如圖2所示。

    從以上仿真數據結果可知，通過椒鹽噪聲、中值濾波和高斯噪聲攻擊后，圖像的PSNR遠大于20 dB，滿足視覺質量要求，而且提取水印信息接近于原水印信息；裁切攻擊實驗結果表明，裁切1/4后和1/2后，還能夠提取出與原水印信息非常相似的水印信息（NC=0.92和NC=0.90）。壓縮攻擊實驗結果（PSNR=51.6,NC=0.93）表明，壓縮后對含水印圖像的質量沒有太大影響，提取的水印較清晰。以上數據證明了該水印算法的可行性。
    為了驗證該水印算法的較強魯棒性，對用Matlab仿真數字水印系統的研究進行了仿真實驗，采用512×512像素大小的彩色lena圖像作為載體圖像和128×128大小的二值MARK圖像作為水印圖像，魯棒性仿真結果如圖3所示。

    從圖3中可以看出,提取水印的NC值小于基于Lab空間的圖像全息數字水印算法采用同樣攻擊時的NC值，說明本文設計的水印算法有較好的抗裁切和噪聲攻擊的能力。
    本文提出的基于Lab顏色空間的全息數字水印算法對CIELab顏色空間的L分量進行了兩次小波分解，在小波域的低頻系數中實現加密全息水印的嵌入，并且該算法能夠實現水印的盲提取，因而更有實際應用價值。水印的嵌入提取仿真實驗結果表明，含水印圖像有較好的不可見性（PSNR>20 dB）；魯棒性仿真實驗結果表明，水印抵抗圖像處理操作的能力較強（NC>0.9）。
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