專利名稱：基于元胞自動機和混沌系統(tǒng)的印刷防偽及驗證方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種印刷防偽方法，涉及圖像處理、水印處理等多個領(lǐng)域。

背景技術(shù)：
隨著硬件技術(shù)的快速發(fā)展，高分辨率的打印機與掃描儀也日益完善和普及，因此盜版者可以通過掃描正版印刷品并重新印刷的方法，得到較小失真度的盜版印刷品。針對上述盜版方式，正版印刷商采用了多種有效的方式來打擊控制盜版，例如代碼電話防偽、互聯(lián)網(wǎng)防偽、RFID等。但這些技術(shù)普遍成本高、易偽造，不能從根本上解決盜版問題。目前，已經(jīng)有人將數(shù)字水印用于印刷品的防偽中，但是采用的原理仍舊與代碼電話防偽原理相同。所以，如果盜版者采用高分辨率的方式掃描、打印、發(fā)行盜版印刷品，而盜版作品又先被驗證，那么該作品會被視為“正版作品”，而當(dāng)與之對應(yīng)的正版則會被視為盜版作品。因此，對正版作品進行有效地驗證必須滿足“一次魯棒，二次脆弱”，即只有經(jīng)過一輪打印、掃描驗證的正版印刷品被看作正版，經(jīng)過二輪及以上次數(shù)的打印、掃描過程的作品被視作盜版。


發(fā)明內(nèi)容
本專利在上述原理基礎(chǔ)上提出了基于元胞自動機與混沌系統(tǒng)的印刷防偽解決方案。本方案首先將數(shù)字水印嵌入于印刷品中，通過對印刷品提取水印來判斷印刷品的真?zhèn)?。嵌入過程為首先將印刷品圖像由三基色色彩空間(RGB空間)轉(zhuǎn)換為CIELab色彩空間，得到L、a、b分量，再針對L分量進行提升小波變換，然后將水印圖像放大到與印刷品圖像具有相同的大小尺寸，并對之進行混沌變換，在此基礎(chǔ)上將水印圖像嵌入到印刷品圖像的L分量中。之后根據(jù)變化后的L分量恢復(fù)印刷品圖像。提取水印時，通過對未嵌入水印的印刷品和嵌入水印的印刷品的L分量進行元胞自動機運算得到水印圖像。實驗結(jié)果表明，該方案提取的水印能夠有效達到判斷真?zhèn)蔚哪康摹?br> 在本方案中，首先將印刷品圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到CIEXYZ空間，然后再轉(zhuǎn)換到CIELab空間，從而實現(xiàn)色彩與設(shè)備，這樣嵌入的水印在經(jīng)過打印，掃描過程后不會損失過多的信息，從而具有一定的魯棒性。CIE色彩空間是國際照明協(xié)會提出的顏色模型。它用數(shù)字方法定義顏色來實現(xiàn)顏色與設(shè)備無關(guān)，應(yīng)用CIE描述的顏色，并不會因為圖像載體的不同而發(fā)生變化。當(dāng)同一幅圖像在打印機、掃描儀、顯示器不同載體上顯示時，CIE值不會因為載體之間的轉(zhuǎn)換而發(fā)生變化。因此，將水印嵌入到CIE空間內(nèi)，能夠有效抵抗因為在不同的載體之間轉(zhuǎn)化而帶來的信息誤差。CIEXYZ是一個與設(shè)備無關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)色彩空間，它經(jīng)常被用作色彩描述的標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)空間。但是在CIEXYZ色度圖上的兩點之間的集合距離并不能真實地反映色彩在直觀上的差別。為了克服這一缺點，CIE建立了1976L*a*b*顏色空間，簡稱為CIELab。CIELab是國際照明協(xié)會根據(jù)人眼的視覺特征，把光線波長轉(zhuǎn)換為亮度和色度的一套描述色彩數(shù)據(jù)。CIELab中，L分量用于描述亮度，而a分量用于描述綠色和紅色，b分量用于描述藍色和黃色。該空間是經(jīng)CIEXYZ顏色空間非線性變換而得到的，這一均勻色彩空間的優(yōu)點是當(dāng)色彩顏色的色差大于視覺的識別閥值而又小于孟塞爾系統(tǒng)中相鄰兩極色差時，恰好反映物體色的心理感受效果。
本方案在嵌入的過程中采用混沌系統(tǒng)進行嵌入。被廣為應(yīng)用的混沌是Logistic混沌系統(tǒng)，它的形式為公式1 xn+1＝f(xn)＝μxn(1-xn)，xn∈
，n＝1，2... 研究表明，該方程當(dāng)參數(shù)μ變化時會產(chǎn)生極其復(fù)雜的動態(tài)行為。當(dāng)0＜μ≤3時，該模型性態(tài)簡單；當(dāng)3＜μ≤3.57時，系統(tǒng)處于倍周期狀態(tài)；當(dāng)μ＞3.57時，系統(tǒng)處于混沌狀態(tài)，呈現(xiàn)出混沌系統(tǒng)所特有的動力學(xué)特性。令μ＝4，則得到改進型Logistic映射的表達式為公式2 xn∈[-1，1] 該映射為混沌系統(tǒng)，所產(chǎn)生的序列為混沌序列。該映射對初值極為敏感，初始值稍微不同，就會迅速變成完全不同的狀態(tài)?；煦缧蛄械牡母怕拭芏群瘮?shù)為公式3
由上式可知ρ(x)不依賴于初始值，該混沌系統(tǒng)具有遍歷性。利用概率密度函數(shù)可以進一步得到該映射所產(chǎn)生的混沌序列的一些統(tǒng)計特性。本方案采用該系統(tǒng)可以保證嵌入過程和提取過程的高安全性。
在提取的過程中采用元胞自動機來保證提取過程的健壯性。元胞自動機是一組具有一定狀態(tài)的元胞單元組成的陣列，元胞的陣列是n維的，在實際應(yīng)用中n＝1，2，3。一維元胞自動機在無限延伸的直線上分布，而二維元胞自動機是在二維歐幾里德平面上分布。元胞自動機由元胞、元胞狀態(tài)集合、鄰居和局部規(guī)則組成。在每一個時刻，每個元胞在局部規(guī)則和鄰居元胞狀態(tài)的共同作用下產(chǎn)生新的狀態(tài)，作為下一時刻的元胞狀態(tài)的更新值。Moore型元胞自動機是二維元胞自動機的基礎(chǔ)。該元胞自動機中，一個元胞的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下相鄰八個元胞為該元胞的鄰居，鄰居半徑為1，相當(dāng)于圖像處理中的八鄰域、八方向。其鄰居定義為公式4 NMoore＝{vi＝(vix，viy)||vix-vox|≤1，|viy-voy|≤1，(viy-voy)∈Z2} vix，viy和vox，voy的定義同上。對于四方網(wǎng)格，在維數(shù)為d時，此時一個元胞的鄰居個數(shù)為3d-1。本系統(tǒng)將Moore型進行擴展，將以上的鄰居半徑擴展為4，即得到擴展的Moore型鄰居。因此本方案的擴展模型將使得提取過程更加安全可靠。
本方案采用提升小波對原始圖像進行變化?；诘谝淮〔ㄗ儞Q的多分辨率數(shù)字水印算法克服了傅里葉變換固定分辨率的弱點，既可分析信號概貌，又可分析信號的細節(jié)，有良好的空間頻率分解特性，但其算法計算復(fù)雜，對內(nèi)存空間要求大，而且對作變換的圖像尺寸有所要求。同時，傳統(tǒng)小波變換后產(chǎn)生的系數(shù)是浮點數(shù)，由于計算機有限字長的限制，不能精確地重構(gòu)原始圖像。提升小波是由第一代小波變換的提升來實現(xiàn)的，它是基于空域的小波構(gòu)造方法。提升小波既有傳統(tǒng)小波的優(yōu)點，又克服了它的局限性。它運算速度快、允許完全原位計算，并且其逆變換是正變換的反運算。
提升小波的正向提升過程可分解為三個過程分裂、預(yù)測和修正。首先假設(shè)已知需要處理的序列集為λ0，具體實現(xiàn)過程為 (1)分裂。將λ0分解為兩個更小的子集，λ-1和γ-1。劃分時，要求子集λ-1和γ-1不能有交集，為了處理方便，將λ-1和γ-1劃分為奇數(shù)和偶數(shù)集。
(2)預(yù)測。λ-1和γ-1分別代表奇數(shù)和偶數(shù)，具有一定的相關(guān)性，因此可以通過λ-1對γ-1進行預(yù)測，如公式5所示γ-1＝P(λ-1) 這樣就可以用λ-1來表示序列集λ0。由于λ-1不可能精確地預(yù)測γ-1，即P(λ-1)只是近似的和γ-1相等，因此，可以用γ-1和預(yù)測值之間的差值來表示γ-1，即公式6γ-1＝γ-1-P(λ-1) 此時，可以應(yīng)用較小的序列λ-1和γ-1來代表原始序列λ0。對上述步驟進行迭代。即首先將λ-1進行分解，得到λ-2和γ-2，然后用公式6計算新的γ-2。如此反復(fù)，不斷迭代，即可將原始序列替換為{λ-n，γ-n，Λ，γ-1}，該序列比原始序列更為緊湊。
(3)修正。為了提高上述過程的可靠性，需要對數(shù)據(jù)進行修正。修正的思路是通過算法Q得到一個更適合于分裂的λ-1，公式7Q(λ-1)＝Q(λ0) 考慮到算法的可行性，此處用γ-1來更新λ-1，即公式8λ-1＝λ-1+U(γ-1)，重復(fù)迭代上述算法，即可得到公式9， 提升小波有良好的可逆性。一旦完成前向變換，即可快速得到逆向提升小波變換，與前向操作的唯一不同就是加號與減號的區(qū)別，如公式10所示。
本發(fā)明提出的方法具有很好的魯棒性，可以從根本上解決盜版問題，具有較高的社會和經(jīng)濟價值。



圖1水印嵌入印刷品過程示意圖； 圖2印刷品中提取水印進行驗證、鑒定過程示意圖。

具體實施例方式 具體實現(xiàn)分為水印的嵌入和水印提取驗證兩個過程。
一、水印嵌入過程 水印嵌入過程包括印刷品圖像色彩空間變換、提升小波變換，水印矩陣變換、混沌置亂、水印嵌入、嵌入水印后印刷品圖像的提升小波逆變換、色彩空間轉(zhuǎn)換等步驟。實現(xiàn)過程如圖1所示。
1、原始印刷品圖像色彩空間轉(zhuǎn)換 假設(shè)原始印刷品圖像O的大小為N×N像素。將原始圖像O轉(zhuǎn)換到CIEXYZ色彩空間，然后再將其轉(zhuǎn)換到CIELab，得到L、a、b三個分量。從RGB空間到CIELab空間之間的變換公式如下 a*＝500*[f(X/Xn)-f(Y/Yn)] b*＝200*[f(Y/Yn)-f(Z/Zn)] 其中， 在上面的公式中，Xn、Yn和Zn是CIE標(biāo)準(zhǔn)白光的三刺激值，X、Y和Z則是CIEXYZ空間中的坐標(biāo)值。在2*視場和D65標(biāo)準(zhǔn)白光源下 2、進行提升小波變換 將步驟1中得到的L分量進行提升小波變換，得到N×N/4像素大小的L1、a、b。提升小波的正向提升過程可分解為三個過程分裂、預(yù)測和修正。具體實現(xiàn)過程為 (1)分裂。將L分量分解為兩個更小的子集，λ-1和γ-1分別，為奇數(shù)和偶數(shù)集。
(2)預(yù)測。λ-1和γ-1分別代表奇數(shù)和偶數(shù)，具有一定的相關(guān)性，因此可以通過λ-1對γ-1進行預(yù)測，公式為γ-1＝P(λ-1) 這樣就可以用λ-1來表示序列集λ0。由于λ-1不可能精確地預(yù)測γ-1，即P(λ-1)只是近似的和γ-1相等，因此，可以用γ-1和預(yù)測值之間的差值來表示γ-1，即公式6γ-1＝γ-1-P(λ-1) 對上述步驟進行迭代。即首先將λ-1進行分解，得到λ-2和γ-2，然后用公式6計算新的γ-2。如此反復(fù)，不斷迭代，即可將原始序列替換為{λ-n，γ-n，Λ，γ-1}，該序列比原始序列更為緊湊。
(3)修正。修正的思路是通過算法Q得到一個更適合于分裂的λ-1，公式7Q(λ-1)＝Q(λ0)?？紤]到算法的可行性，此處用γ-1來更新λ-1，即公式8λ-1＝λ-1+U(γ-1)，重復(fù)迭代上述算法，即可得到公式9 3、水印圖像矩陣轉(zhuǎn)換 將水印圖像W大小調(diào)整為N×N/256像素，將W的像素矩陣放大為W1，其大小為N×N/4像素。實現(xiàn)方法為用W矩陣的每個像素依次放大64倍，然后填充圖像W1的像素矩陣。利用矩陣實驗室(Matrix Laboratory)的開發(fā)工具Matlab實現(xiàn)，代碼如下所示 for i＝1:N/2 for j＝1:N/2 wi＝fix((i+63)/64)； wj＝fix((j+63)/64)； W1(i，j)＝W(wi，wj)； end end 為了提高算法的魯棒性，將矩陣中0替換為-1。得到矩陣W2，公式體現(xiàn)可以如下 4、水印矩陣置亂 針對步驟3得到的W2應(yīng)用混沌序列

xn∈[-1，1]進行置亂，得到圖像W3。
5、添加水印 將W3添加到L1中，添加的方法為L2＝L1+aW3，式中a為閥值。當(dāng)a較大時，嵌入的水印魯棒性強，能夠抵抗較大的攻擊，進行多次打印、掃描后水印信息仍然存在，當(dāng)a較小時，嵌入的水印魯棒性較差，即使進行一輪的打印、掃描，水印信息也會丟失。經(jīng)過反復(fù)測試，將a取值為0.8。
6、圖像色彩空間轉(zhuǎn)換 將步驟5中生成的L2與步驟2中生成的a、b進行逆向提升小波變換，得到圖像W4。逆向提升小波變換同樣分為三個過程分裂、預(yù)測和修正，與正向操作的唯一不同在于修正步驟中加號與減號的區(qū)別，以下公式所示 對圖像W4進行色彩空間變換，即由目前的CIELab色彩空間轉(zhuǎn)換為RGB色彩空間，得到嵌入了數(shù)字水印的圖像W5。
二、水印提取、驗證過程 當(dāng)需要對圖像進行認(rèn)證時，首先將未嵌入水印的原始印刷品圖像和嵌入水印的待認(rèn)證印刷品圖像分別進行色彩空間變換、提升小波變換得到兩個不同的L’分量，然后對這兩個L’分量進行運算得到水印信息。通過對水印信息的元胞自動機運算、混沌處理、矩陣轉(zhuǎn)換得到提取出的水印圖像，通過得到的水印圖像判斷印刷圖像的真?zhèn)巍Ｋ√崛?、認(rèn)證過程如圖2所示。
1、原始印刷品圖像處理 對原始印刷品圖像進行色彩空間的變換，將其從RGB色彩空間變換到CIEXYZ色彩空間，再將其從CIEXYZ色彩空間變換到CIELab色彩空間，從CIELab色彩空間得到L’分量，并對其進行提升小波變化，得到矩陣L’1。
2、待認(rèn)證印刷品圖像處理 將待認(rèn)證印刷品圖像進行色彩空間變換，將其從RGB色彩空間經(jīng)過CIEXYZ色彩空間變換到CIELab色彩空間，并對得到L’分量進行提升小波變換，得到矩陣L’2。
3、水印信息提取 對步驟1得到的L’1和步驟2得到的L’2進行處理得到矩陣L’3，L’3＝(L’2-L’1)/k，k取值為0.8。
4、元胞自動機處理 對矩陣L’3進行元胞自動機處理，對矩陣L’3中每個元素mi進行重新取值。此處鄰居模型采用改進的Moore模型，局部演化規(guī)則為將當(dāng)前矩陣L’3以8*8像素大小進行分塊，如果當(dāng)前塊內(nèi)像素值為1的像素個數(shù)大于等于32，則當(dāng)前塊內(nèi)所有像素值均更新為1，如果當(dāng)前塊內(nèi)像素值為1的像素個數(shù)小于32，則將當(dāng)前塊內(nèi)所有像素值均更新為0，如公式11所示 根據(jù)公式11，得到新的矩陣L’4。該算法能夠有效保證因為打印、掃描而帶來的誤差。
5、混沌處理 將矩陣L’4以像素8*8進行分塊，然后按照水印嵌入過程中水印置亂時設(shè)定的初始混沌值進行混沌處理，得到矩陣L’5。
6、矩陣轉(zhuǎn)化 該過程為水印嵌入過程中，水印矩陣轉(zhuǎn)化的逆過程。此過程將矩陣L’5以8*8像素大小進行分塊，然后將該塊看作一個像素，將矩陣L’5調(diào)整為原先矩陣大小的1/64，得到矩陣L’6。此時矩陣L’6即為從待認(rèn)證圖像中提取的數(shù)字水印。
7、水印認(rèn)證 通過對矩陣L’6的分析判斷待認(rèn)證圖像的真?zhèn)巍?br> 權(quán)利要求
1.一種基于元胞自動機和混沌系統(tǒng)的印刷防偽及驗證方法，其特征在于包括以下步驟
A、水印嵌入過程
1)、將像素大小為N×N的原始印刷品圖像由RGB空間經(jīng)過CIEXYZ色彩空間轉(zhuǎn)換到CIELab空間，得到L、a、b三個分量；
2)、對得到的L分量進行提升小波變換，得到N×N/4像素大小的L1、a、b；
3)、水印圖像的矩陣轉(zhuǎn)換將水印圖像W大小調(diào)整為N×N/256像素，將W的像素矩陣放大為W1，其大小為N×N/4像素；
4)、將矩陣W2中0替換為-1。得到矩陣W2；
5)、對得到的W2應(yīng)用混沌序列進行水印矩陣置亂，得到圖像W3；
6)、將W3添加到步驟2)得到的L1中，得到L2；
7)、將步驟6)中生成的L2與步驟2)中生成的a、b進行逆向提升小波變換，得到圖像W4；
8)、對圖像W4進行色彩空間變換，即由目前的CIELab色彩空間轉(zhuǎn)換為RGB色彩空間，得到嵌入了數(shù)字水印的印刷品圖像W5；
B、水印提取、驗證方法
1)、對原始圖像進行色彩空間的變換，將其從RGB色彩空間經(jīng)過CIEXYZ色彩空間變換到CIELab色彩空間，得到L’分量，并對其進行提升小波變化，得到矩陣L’1；
2)、將待認(rèn)證印刷品圖像進行色彩空間變換，將其從RGB色彩空間經(jīng)過CIEXYZ色彩空間變換到CIELab色彩空間，并對得到L’分量進行提升小波變換，得到矩陣L’2；
3)、對步驟1得到的L’1和步驟2得到的L’2進行處理得到矩陣L’3；
4)、對矩陣L’3進行元胞自動機處理，得到新的矩陣L’4；
5)、將矩陣L’4以像素8*8進行分塊，然后按照水印嵌入過程中水印置亂時設(shè)定的初始混沌值進行混沌處理，得到矩陣L’5；
6)、將矩陣L’5以8*8像素大小進行分塊，矩陣L’5調(diào)整為原先矩陣大小的1/64，得到矩陣L’6；
7)、通過對矩陣L’6的分析判斷待認(rèn)證圖像的真?zhèn)巍?br> 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于提升小波變換包括步驟分裂、預(yù)測和修正。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于逆向提升小波變換包括步驟分裂、預(yù)測和修正。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，元胞自動機處理的鄰居模型優(yōu)選為改進的Moore模型。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于元胞自動機和混沌系統(tǒng)的印刷防偽方法，涉及圖像處理、水印處理等多個領(lǐng)域。本發(fā)明的方案包括水印嵌入和水印提取，具體是首先將印刷品圖像由三基色色彩空間(RGB空間)轉(zhuǎn)換為CIELab色彩空間，得到L、a、b分量，再針對L分量進行提升小波變換，然后將水印圖像放大到與印刷品圖像具有相同的大小尺寸，并對之進行混沌變換，在此基礎(chǔ)上將水印圖像嵌入到印刷品圖像的L分量中。之后根據(jù)變化后的L分量恢復(fù)印刷品圖像。提取水印時，通過對未嵌入水印的印刷品和嵌入水印的印刷品的L分量進行元胞自動機運算得到水印圖像。實驗結(jié)果表明，該方案提取的水印能夠有效達到判斷真?zhèn)蔚哪康?。本發(fā)明提出的方法具有很好的魯棒性，可以從根本上解決盜版問題。
文檔編號G06T1/00GK101783007SQ20081015425
公開日2010年7月21日 申請日期2008年12月19日 優(yōu)先權(quán)日2008年12月19日
發(fā)明者李立宗, 韓艷慧 申請人:天津易步科技發(fā)展有限公司