專利名稱：一種數(shù)字水印的認(rèn)證和恢復(fù)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于數(shù)字水印技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及數(shù)字水印的認(rèn)證和恢復(fù)技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字圖像、音頻和視頻等多媒體數(shù)字產(chǎn)品得 到日益廣泛的普及和應(yīng)用。然而，數(shù)字信息的可復(fù)制性又使網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的版權(quán)保護(hù)和信息 安全受到嚴(yán)重威脅，傳統(tǒng)的加密算法只能保證信息未被授權(quán)使用時(shí)的安全，一旦信息被授 權(quán)且被解密，該信息就可能失去版權(quán)保護(hù)而受到任意復(fù)制。如何保護(hù)數(shù)字媒體版權(quán)的合法 性以及媒體信息的安全性，就成為信息安全領(lǐng)域的一個(gè)重要課題，數(shù)字水印技術(shù)就是其中 的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向。 數(shù)字水印(Digital Watermark)技術(shù)是指用信號處理的方法在數(shù)字化的多媒體數(shù) 據(jù)中嵌入隱蔽的標(biāo)記，這種標(biāo)記通常是不可見的，只有通過專用的檢測器或閱讀器才能提 取。數(shù)字水印是信息隱藏技術(shù)的一個(gè)重要研究方向。 按水印的特性可以將數(shù)字水印分為魯棒數(shù)字水印和脆弱數(shù)字水印兩類。魯棒數(shù) 字水印主要用于在數(shù)字作品中標(biāo)識著作權(quán)信息，如作者、作品序號等，它要求嵌入的水印能 夠經(jīng)受各種常用的編輯處理；脆弱數(shù)字水印主要用于完整性保護(hù)，與魯棒水印的要求相反， 脆弱水印必須對信號的改動很敏感，人們根據(jù)脆弱水印的狀態(tài)就可以判斷數(shù)據(jù)是否被篡改 過。 作為數(shù)字產(chǎn)品認(rèn)證和版權(quán)保護(hù)的重要手段，數(shù)字水印技術(shù)已得到越來越多的關(guān)注
和發(fā)展，研究者也提出不少脆弱性數(shù)字水印算法。
目前脆弱性水印主要側(cè)重以下兩點(diǎn) 1、精確定位被修改的位置。 2、圖片的自恢復(fù)功能。 目前存在的精確定位被修改位置的算法，或計(jì)算度復(fù)雜，或像素間依賴性強(qiáng)。
目前存在的圖片自恢復(fù)功能，如果篡改區(qū)域過大，或很難恢復(fù)圖片，或恢復(fù)圖片效 果極差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明公開了一種數(shù)字水印的認(rèn)證和恢復(fù)方法，設(shè)計(jì)出一種基于分形壓縮與差值
記錄的脆弱性水印方法。該方法能為多媒體內(nèi)容的完整性提供認(rèn)證，明顯提示出篡改的位 置，并對篡改位置進(jìn)行恢復(fù)。 本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn) —、理論基礎(chǔ) 分形編碼 Jacquin等人提出了基于塊分割的分形編碼方法， 一般步驟為 1、將圖像分成大小2X2且互不重疊的子塊，這些子塊為R塊。
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2、對每一個(gè)R塊，編碼的過程就是在原圖像找一個(gè)2X2的D子塊，D塊經(jīng)過空間 變換和灰度值仿射變換后，與R塊的平方誤差Dmm達(dá)到最小。空間變換包括圖像塊空間壓 縮以及圖像塊空間像素位置變換。 仿射變換是平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、拉伸及反射的組合，通常具有不變性、膨脹性、平移
性、旋轉(zhuǎn)性、尺度性和傾斜性等特性，主要由系數(shù)決定。 灰度值仿射變換 = a肌+ # D'為經(jīng)過空間變換后的D塊的各像素值。 3、將變換后的少量參數(shù)儲存下來，就可以通過這些少量的參數(shù)通過迭代恢復(fù)出原 圖形。 差值記錄 彩色圖片有R、G、B三個(gè)分量，根據(jù)視錐細(xì)胞對配色敏感度的理論，人眼對綠色最
敏感，對紅色次之，而對藍(lán)色最不敏感。因此，修改G的最后一位，修改R的最后兩位，修改
B的最后3位，不會使圖像發(fā)生人眼容易察覺的變化。 根據(jù)以上理論，我們提出像素內(nèi)的差值記錄的方法 G分量 例如一個(gè)X像素值為152，那么它對應(yīng)的二進(jìn)制數(shù)為10011000。 我們從左至右標(biāo)記位置，從第1位到第8位，一次代表了 128、64、32、16、8、4、2U 這些數(shù)。所以我們有128+16+8 = 152。因?yàn)镚分量，修改最后一位不會使圖像發(fā)生人眼容 易觀察的變化，我們做如下規(guī)定 如果第6位和第7位所代表的數(shù)的差的絕對值為2，我們修改第8位為0。 如果第6位和第7位所代表的數(shù)的差的絕對值為4或者O，我們修改第8位為1。 像素X通過上述方法修改之后變?yōu)?0011001， 128+16+8+1 = 153。 R分量 標(biāo)記方法同G分量，因?yàn)镚分量修改最后兩位不會使圖像發(fā)生人眼容易觀察的變 化，我們做如下規(guī)定 如果第5位和第6位所代表的數(shù)的差的絕對值為4，我們修改第7位和第8位為 11。 如果第5位和第6位所代表的數(shù)的差的絕對值為8，我們修改第7位和第8位為 10。 如果第5位和第6位所代表的數(shù)的差的絕對值為0，我們修改第7位和第8位為 01。 如像素Y = 155，二進(jìn)制位為:10011011經(jīng)過上述修改后為10011010， 128+16+8+2 =154。 二、算法實(shí)現(xiàn) 水印生成及埋植 選定待處理圖像。 提取圖中的G分量、R分量和B分量。 分別對G分量，R分量和B分量做分形壓縮處理，因?yàn)橛糜诨謴?fù)圖片的參數(shù)較少，可將這些參數(shù)全部存入B分量，用于以后恢復(fù)圖像。參數(shù)的存儲方式有兩種
1、直接存參數(shù)對應(yīng)的二進(jìn)制表示，規(guī)定取小數(shù)點(diǎn)左四位和右四位進(jìn)行儲存。
2、將每個(gè)參數(shù)用除法的方式表示，例如4. 1666，表示為25/6。分別將除號左3位 和右三位以其二進(jìn)制形式存儲。 具體操作可根據(jù)參數(shù)的形式和多少來選擇，本發(fā)明采用第一種方式。
分別對G分量和R分量利用差值記錄方法處理。
水印埋植后生成新的的圖片。
篡改提示 當(dāng)有一個(gè)圖片J需要檢測時(shí)，提取其G分量和R分量，利用差值記錄原理進(jìn)行檢
測。同時(shí)讀取兩個(gè)分量中的同一個(gè)位置的像素。
對于G分量 讀出第6位和第7位的值，按照如下規(guī)則檢測 如果第6位和第7位所代表的數(shù)的差的絕對值為2，檢測第8位是否為0。
如果第6位和第7位所代表的數(shù)的差的絕對值為4或者O，檢測第8位是否為1。
對于R分量 讀出第5位和第6位的值，按照如下規(guī)則檢測 如果第5位和第6位所代表的數(shù)的差的絕對值為4，檢測第7位和第8位是否為 11。 如果第5位和第6位所代表的數(shù)的差的絕對值為8，檢測第7位和第8位為10。
如果第5位和第6位所代表的數(shù)的差的絕對值為0，檢測第7位和第8位為01 。
若G分量和R分量檢測結(jié)果都匹配，則這個(gè)像素沒有被修改，若G分量或R分量有 一個(gè)不匹配，則認(rèn)為這個(gè)像素被篡改，將這個(gè)像素的值設(shè)置為0，并記錄下位置。
圖像恢復(fù) 取出儲存在B分量中的數(shù)據(jù)，用分形原理恢復(fù)出一幅圖像H。 根據(jù)篡改提示確定的位置從圖像H中截取出相對應(yīng)數(shù)據(jù)，將這組數(shù)據(jù)放到圖像J 的相應(yīng)位置，對被修改的圖像J進(jìn)行恢復(fù)。 綜上所述，本發(fā)明采用差值記錄理論，利用像素內(nèi)的差值來檢測篡改，計(jì)算復(fù)雜 度低，像素間沒有依賴性。本算法采用分形壓縮理論，分形壓縮編碼可使圖像得到高達(dá) 10000 : 1的壓縮比，將壓縮后的參數(shù)作為水印多次儲存在圖像中。當(dāng)恢復(fù)圖像時(shí)，用這些 參數(shù)生成新的圖像，用部分區(qū)域替換被修改的區(qū)域，達(dá)到恢復(fù)圖像的作用。并且采用本發(fā)明 的方法水印可以多次嵌入，恢復(fù)比例大，恢復(fù)強(qiáng)度高。
具體實(shí)施例方式
實(shí)施例一 當(dāng)圖片部分被高強(qiáng)度修改，因辨別不出被修改區(qū)域原始信息，本算法精 確提示被篡改區(qū)域，并且恢復(fù)出被篡改區(qū)域。 篡改添加水印圖片的任意16X16大小區(qū)域，利用本算法可以精確提示出別篡改 的區(qū)域，并且可將被篡改的區(qū)域設(shè)置成白色，然后可以恢復(fù)出一幅圖像，利用此圖像將被篡 改位置恢復(fù)。實(shí)驗(yàn)證明，恢復(fù)效果良好，可以辨認(rèn)出篡改前的圖像。
實(shí)施例二 因?yàn)榇鄹奶崾窘咏袼丶墑e，所以即使有小的改動，也能較好的識別和改動。 篡改添加水印圖片內(nèi)容中的數(shù)字信息篡改前為135，篡改后為138.本算法的篡 改提示功能可以將138這三個(gè)數(shù)字全部設(shè)置成白色，然后恢復(fù)出一幅圖片，利用此圖片恢 復(fù)被修改的區(qū)域。實(shí)驗(yàn)證明對被修改位置篡改提示明顯，恢復(fù)效果好，恢復(fù)后的數(shù)字可以 辨認(rèn)出為135。
權(quán)利要求
一種數(shù)字水印的認(rèn)證和恢復(fù)方法，采用差值記錄和分形壓縮方法，其特征是包括下列步驟水印生成及埋植步驟，篡改提示步驟，圖像恢復(fù)步驟。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字水印的認(rèn)證和恢復(fù)方法，其特征是所述水印生成及埋 植步驟是選定待處理圖像；提取圖中的G分量、R分量和B分量；分別對G分量，R分量和B分量做分形壓縮處理，可將這些參數(shù)全部存入B分量，用于 以后恢復(fù)圖像，參數(shù)的存儲方式直接存參數(shù)對應(yīng)的二進(jìn)制表示，規(guī)定取小數(shù)點(diǎn)左四位和右 四位進(jìn)行儲存或?qū)⒚總€(gè)參數(shù)用除法的方式表示；分別對G分量和R分量利用差值記錄方法處理；水印埋植后生成新的的圖片。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字水印的認(rèn)證和恢復(fù)方法，其特征是所述篡改提示步驟是提取其G分量和R分量，利用差值記錄原理進(jìn)行檢測，同時(shí)讀取兩個(gè)分量中的同一個(gè)位 置的像素；對于G分量，讀出第6位和第7位的值，按照如下規(guī)則檢測如果第6位和第7位所代表的數(shù)的差的絕對值為2，檢測第8位是否為0 ;如果第6位和第7位所代表的數(shù)的差的絕對值為4或者O，檢測第8位是否為1 ;對于R分量讀出第5位和第6位的值，按照如下規(guī)則檢測如果第5位和第6位所代表的數(shù)的差的絕對值為4，檢測第7位和第8位是否為11 ; 如果第5位和第6位所代表的數(shù)的差的絕對值為8，檢測第7位和第8位為10 ; 如果第5位和第6位所代表的數(shù)的差的絕對值為O，檢測第7位和第8位為01 ; 若G分量和R分量檢測結(jié)果都匹配，則這個(gè)像素沒有被修改，若G分量或R分量有一個(gè) 不匹配，則認(rèn)為這個(gè)像素被篡改，將這個(gè)像素的值設(shè)置為0，并記錄下位置。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字水印的認(rèn)證和恢復(fù)方法，其特征是所述圖像恢復(fù)步驟是取出儲存在B分量中的數(shù)據(jù)，用分形原理恢復(fù)出一幅圖像H ;根據(jù)篡改提示確定的位置從圖像H中截取出相對應(yīng)數(shù)據(jù)，將這組數(shù)據(jù)放到圖像J的相應(yīng)位置，對被修改的圖像J進(jìn)行恢復(fù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種數(shù)字水印的認(rèn)證和恢復(fù)方法，本算法采用差值記錄理論和分形壓縮理論，利用像素內(nèi)的差值來檢測篡改，計(jì)算復(fù)雜度低，像素間沒有依賴性。分形壓縮編碼可使圖像得到高達(dá)10000∶1的壓縮比，將壓縮后的參數(shù)作為水印多次儲存在圖像中。當(dāng)恢復(fù)圖像時(shí)，用這些參數(shù)生成新的圖像，用部分區(qū)域替換被修改的區(qū)域，達(dá)到恢復(fù)圖像的作用。并且采用本發(fā)明的方法水印可以多次嵌入，恢復(fù)比例大，恢復(fù)強(qiáng)度高。
文檔編號G06T1/00GK101710414SQ20091021671
公開日2010年5月19日 申請日期2009年12月11日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月11日
發(fā)明者何小龍, 安虎, 左燕, 張兵, 彭駿, 楊志剛, 楊文 , 肖雨婷 申請人:四川大學(xué)錦江學(xué)院