admin 随着农业科技服务知识体系的研究与知识系统的构建，我们构建了农业科技服务系统，针对农业科技信息的保护方面，我们提出—种基于复合混沌系统加密的数字水印嵌入算法，嵌入过程在要保护图像的RCB色彩空间经Contourlet变换后的域内进行。该方法在水印提取时不需要原始图像，可以根据规则分别从R、G、B各颜色分量的Contourlet变换域系数中提取水印，然后根据密钥恢复水印信息。通过此方法可以降低提取水印的错误比特，提高水印的恢复质量。
一、双混沌加密系统
1、2种典型混沌系统
通过研究表明，Chen系统是一个易被电路实现的三阶系统，其有以下特点：
①在相空间有比Lonenz系统和Chua系统更复杂的拓扑结构和动力学行为，这使得输出的序列更难预测。
②3个输出序列若同时应用，使加密序列的设计更加灵活；
③系统的初值（x0，y0，z0）和3个参数构成的密钥空间大大高于低维混沌系统。
Chen氏系统描述如下：
当参数取典型值a=35，b=3，c=28时，Chen系统产生混沌吸引子加图1所示。
另一个混沌系统就是典型的一维Logislic混沌映射，其表达式为：
其中，xk+1∈(-1，1)，0≤μ≤4称为分枝参数。混沌动力系统的研究表明，当35699456K<μ≤4时，Logistic映射处于混沌态。也就是说，由初始条件曷在Logstic映射的作用下所产生的序列{K；k=0，1，2，…}是非周期的、不收敛的并对初始值非常敏感。
在Logistic映射的混沌区选取初值x0就可以得到—运动轨迹，由于该轨迹是非周期的所以整个轨迹中没有2个相同的状态。任意选取—有限长宇列琪长度与欲嵌入的二值图像水印像素数相同然后按状态的数值大小在序列中的位置对其编号测每—个状态可以获得一个唯一的编号，这样就可以将随机的实数转化为随机的整数编号。在将二值图像水印转换为一维序列后根上述编号即可将该一维水印序列作相应的置乱加密萁中初始值曷和分枝参数Li均作为密钥。
2 、Contourle变换
Contourlet变换(CT)也称塔形方向滤波器组(FD FB)，是由拉普拉斯塔形滤波器结构(LP)和二维方向滤波器组(DFB)结合形成的。它是小波变换的一种新扩展，具有多分辨率、局部定位、多方向性、近邻界采样和各向异性等性质。其基函数分布于多尺度、多方向上，少量系数即可有效地捕捉图像中的边缘轮廓，而边缘轮廓正是图像中的主要特征。Conlourlet变换的主要思想是使用一个类似小波的多尺度分解捕捉奇异点，再根据方向信息将位置相近的奇异点汇集成轮廓段。FDFB是以轮廓段的方式逼近原始图像，因此也称为离散Contourlet变换。图2a给出了Conburlet；变换的滤波器组结构，图像经FDFB分解，得到一个低通图像和分布于多尺度、多方向上的高频分量。由图2b可知，方向数随尺度增大而增多。图像经Conburlet分解后的系数相当稀疏，绝大部分系数幅值接近零，幅值较大的系数往往聚集在轮廓边缘且在尺度间有一定的相关性和延续性。
二、基于复合混沌系统的图像加密
复合混沌加密系统加密规则如下：
(1)混沌系统I由Chen系统构成，n时刻生成混沌序列C1(n)：
(2)混沌系统Ⅱ由Logstic系统构成，n时刻生成混沌序列C2(n)：
式中的xn、yn、zn是Chen系统的3个状态变量在第n时刻的值，on为Log stic系统在第n时刻的值，K和λ为控制参数。图像中的像素p1和D1分别表示原始图像和加密图像的第n个像素。
加密过程：
解密过程：
加密系统的密钥用一六元数组表示，即Key=（xo、y0、z0、θ0、K、λ），其中xo、y0、z0为Chen系统变量初始值，θ0为Logstic系统初始值，K和入为控制参数，当k直取较大时，加密系统对密钥更敏感。
三、水印的嵌入与提取
1、水印的嵌入设原始彩色图像I大小为M×N×3，二值水印图像W大小为m×n。．其中，M、N、m、n均是2的整数幂的倍数，且满足log[ (M×N)×(m×n)}=2L（L是自然数）。
水印嵌入步骤具体如下：
(1)水印预处理
首先将水印W采用复合混沌系统对水印序列进行置乱加密，再将置乱后的水印W转化为一维水印序列水印序列为wl。
(2)图像分解
提取彩色图像的R、G 、B分量，对这些分量分别作尺度为L，方向均为4的Conrburlet变换（图2示），得到各自的低频系数f1、f2、f3。
(3)嵌入
分别对R、G、B分量的低频系数从左到右进行行扫描，将它们转换为一维序列fi(i=-1，2，3)，再按照十位 数规则对fi1(1)、fi2(1)别是|fi1(1)|的个位数、十位数，即：
按如下规则修改系数
其中，||表示取绝对值，pi2’(1)表示修改后的十位数，f'i（1)表示修改后的系数，+_表示f'i（1)与fi（1)同号，wl（1）是对应的水印值，1=0，1，…，m×n -1。然后将f'i（1)转换成二维形式，得到新的低频系数。
(4)图像重构
分别对R、G、B分量的所有系数进行尺度为L、方向均为4的Contourlet逆变换，得到新的含有水印信息的R、G.B分量，进行重组便得到水印化彩色图像I’。
2、水印的提取
水印的提取与嵌入是一对互逆过程。首先提取水印化彩色图像的R、G、B分量，再对这些分量分别进行尺度为L，方向均为4的Contourlet变换，提取各自的低频分量fl' i(i=1，2 3)。然后对f'i进行十位数判定，以提取水印信息，其判定规则如下：
其中，pi2”(1)是f'i(1)绝对值的十位数，w12(1)是提取出的水印信息。接着对所得的wi2(D、w22(D、w32(1)进行“2/3规则”判定，即：
紧接着根据密钥Key=（xo、y0、z0、θ0、K、λ），对w3进行混沌序列反置乱解密，得到一维水印序列，最后将该一维序列转化为二维矩阵，最终恢复出二值水印W'。
四、试验结果与分析
为了验证本文所讨论水印算法的性能以及通用性，在MArILAB R2006a中进行了大量仿真实验。试验中，选择大小为512×512×24bit的真彩色小麦图像和传统图像处理用图像lena图作为载体图像，64×64的二值图像作为水印信息。结合近年提出来的新型混沌加密算法RSES算法，文中的试验用密钥Key=(10，10, 10,0387 1，3000, 127)。Contourlet变换的LP采用“9/7’金字塔滤波器，其原因是线性相位且近似满足正交性的特点使得“9/7”滤波器更适合于图像信号的处理。Contourlet变换的DFB采用ccpkva8’方向滤波器。
试验中采用峰值信噪比(PSNR)来客观评价水印的透明性，采用相似度(NC)和误差率(MSE)来客观评价水印的鲁棒性。图3分别给出了原始载体图像、水印图像、水印化图像及提取的水印图像。从图中可以看出，水印的嵌入没有明显降低图像质量，且从水印化图像中提取的水印高度清晰。
通过一系列水印攻击来检测本算法的鲁棒性。图4分别为经过剪切、旋转并剪切到原始大小等攻击后的水印化图像。
图5是从攻击后水印化图像中提取出的水印图像，其中a～d分别为水印化图像经过品质因子为60的JPEG压缩、5×5的中值滤波、迭加(0，0001)的高斯噪声、迭加1%的椒盐噪声等攻击后提取的水印图像，图5e～h分别是从图4a～d中提取出的水印。从图4、5可知，该水印算法能够有效地抵抗JPEG压缩、中值滤波、加噪咖高斯和椒盐）、剪切、旋转剪切等攻击，具有很强的鲁棒性亩即使剪切50%，依然可以从水印化图像中提取出可识别的水印信息。与传统水印嵌入方法相比，嵌入的水印信息量更大。
原始水印与攻击后提取的水印图像之间的相似度、误差率见表1。
在上述水印攻击下，从水印化图像中提取出的水印与原始水印的相似度还是较大，误差率还是较小。当剪切50%时，相似度最小，误差率最大，但还能从视觉上辨别出提取的水印图像(图5f)，这证明了采用混沌置乱加密能提高提取的水印图像的视觉质量。
小知识之Contourlet变换
Contourlet变换是一种新的图像二维表示方法，具有多分辨率、局部定位、多方向性、近邻界采样和各向异性等性质，其基函数分布于多尺度、多方向上，少量系数即可有效地捕捉图像中的边缘轮廓，而边缘轮廓正是自然图像中的主要特征。
