專利名稱：基于能量域半脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)及恢復(fù)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種數(shù)字水印領(lǐng)域的圖像篡改檢測(cè)及恢復(fù)方法，具體是一種基于 能量域半脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)及恢復(fù)方法。
背景技術(shù)：
數(shù)字圖像的廣泛應(yīng)用帶來(lái)了其內(nèi)容真實(shí)性鑒別的問(wèn)題。特別是隨著各種高質(zhì)量和 高精度的圖像處理設(shè)備及大量的數(shù)字圖像處理軟件的出現(xiàn)，使得對(duì)數(shù)字圖像的編輯修改更 加方便。當(dāng)前針對(duì)圖像篡改的鑒定主要采用半脆弱的數(shù)字水印技術(shù)，該技術(shù)即對(duì)合法失真 具有魯棒性，又對(duì)不合法的失真具有敏感性，并具有一定的定位能力和原圖恢復(fù)能力。經(jīng)過(guò)文獻(xiàn)檢索，Yu 禾口 Lu 在文章“Mean quantization blind watermarking for imageauthentication[C]" (IEEE International Conference on Image Processing, VancouverBC, Canada. 2000, 3 706-709)中提出了一個(gè)數(shù)字圖像認(rèn)證方法，具體為通過(guò)把 均值量化技術(shù)量化的小波系數(shù)的加權(quán)平均值作為嵌入水印的位置。該算法把由于惡意篡 改和附帶失真引起的小波系數(shù)修改量都進(jìn)行建模，兩者分別具有小方差和大方差的高斯分 布。該文章認(rèn)為小波系數(shù)的變化服從小方差高斯分布，對(duì)圖像進(jìn)行惡意攻擊導(dǎo)致的小波系 數(shù)變化往往具有較大的方差，而由偶然因素造成圖像失真引起的系數(shù)變化往往具有較小的 方差，從而將惡意篡改與非惡意篡改區(qū)分開來(lái)。此技術(shù)在鑒定中不需要借助原始圖像，既可 以檢測(cè)惡意篡改，又可以容忍壓縮附帶引起的可接受的失真。但該方法不能很好的從被篡 改的圖像中恢復(fù)原始圖像。再經(jīng)檢索發(fā)現(xiàn)，Lan 禾口 Tewfik 在文章"Robust high capacity data embedding[C]”(《高魯棒性大容量數(shù)據(jù)嵌入》)(ICASSP 2001，Utab. April 2001) (2001 年國(guó) 際聲學(xué)、語(yǔ)音和信號(hào)處理會(huì)議)中提出一種基于JPEG(聯(lián)合圖像專家組)編碼方法的半脆 弱水印技術(shù)，其方法為先對(duì)原始圖像的每個(gè)8X8圖像塊進(jìn)行DCT(離散余弦變換)變換， 接著把各個(gè)圖像塊的信號(hào)按順序排列，用Hilbert掃描成向量空間，對(duì)照J(rèn)PEG量化表再把 向量分解成更小子向量，將該子向量縱向排列形成Hadamard矩陣，把每個(gè)塊采用Zig-zag 掃描法選取的DCT系數(shù)進(jìn)行奇偶性量化，將調(diào)制后的DCT系數(shù)逆掃描得到嵌入水印的圖像 塊，結(jié)合圖像塊形成含水印的圖像。最后通過(guò)比較待測(cè)圖像的量化系數(shù)與原圖量化系數(shù)的 奇偶性相符情況完成認(rèn)證。這種方法對(duì)正常圖像處理操作反應(yīng)敏感。但該方法不能用于盲 檢測(cè)，并且不能從被篡改的圖像恢復(fù)原始圖像。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提供一種基于能量域的卷積誤碼的圖像篡 改檢測(cè)及恢復(fù)方法，可以抵抗JPEG及JPEG2000等有損壓縮和高比例的有損壓縮攻擊；以分 塊的方式精確的定位圖像被篡改的位置，恢復(fù)原始圖像像素信息；以可控的方式控制對(duì)圖 片質(zhì)量的影響；在檢測(cè)時(shí)不需要額外的信息，可以實(shí)現(xiàn)水印的盲檢測(cè)以及篡改圖像的恢復(fù)。本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，首先在圖像分塊的基礎(chǔ)上，通過(guò)提取亮度差值作為初始水印，在對(duì)該初始水印做卷積編碼和置亂的基礎(chǔ)上，將水印信息嵌入到沃爾 什一哈達(dá)瑪變換后的圖像塊中，最后對(duì)圖像做沃爾什一哈達(dá)瑪反變換以完成圖像水印嵌 入，得到含水印圖片；在水印提取與檢測(cè)端通過(guò)對(duì)嵌入水印的圖像分塊，經(jīng)過(guò)沃爾什_哈達(dá)瑪變換、比 特反置亂和卷積編碼等操作，提取圖像水印，通過(guò)圖像亮度等信息與水印信息的比對(duì)進(jìn)行 篡改初步檢測(cè)和篡改精確檢測(cè)，定位篡改區(qū)域；由維特比譯碼來(lái)恢復(fù)篡改區(qū)域。所述的圖像水印嵌入的過(guò)程如下將水印載體圖片以8X8的大小進(jìn)行分塊，計(jì)算相鄰圖像塊之間亮度的絕對(duì)差值
作為水印內(nèi)容，用:進(jìn)制比特表示，用卷積碼(12，1，2)對(duì)所得到的全部水印內(nèi)容進(jìn)行
卷積編碼；將該卷積編碼組成矩陣，利用反復(fù)的對(duì)角線方式掃描來(lái)形成置亂結(jié)果，以得到嵌 入比特值； 對(duì)水印載體圖片進(jìn)行大小為4X4的分塊，分別對(duì)每個(gè)塊進(jìn)行沃爾什一哈達(dá)瑪變 換，變換公式為F = HMXfXHN，其中變換矩陣為 并提取變換后的直流分量，根據(jù)嵌入比特量化沃爾什一哈達(dá)瑪變換的直流分量， 最后，將4X4大小圖像塊再進(jìn)行沃爾什一哈達(dá)瑪變換，變換公式為f = HmXFXHn,用以上 方法依次對(duì)每個(gè)4X4大小圖像塊嵌入水印，直到所有的塊都已經(jīng)完成嵌入；其中卷積碼(12，1，2)代表卷積編碼，它是一個(gè)由線性的、有限狀態(tài)的移位寄存器而 產(chǎn)生的編碼，該移位寄存器由12級(jí)(每級(jí)1比特)和2個(gè)線性的代數(shù)函數(shù)生成器構(gòu)成。即 該編碼器將12組，每組1個(gè)比特的比特組通過(guò)移位產(chǎn)生兩個(gè)比特的編碼結(jié)果；f 以矩陣形式表述的原始數(shù)據(jù)信號(hào)；Hm:沃爾什-哈達(dá)瑪矩陣，其中M取值為8 ；Hn:沃爾什-哈達(dá)瑪矩陣，其中N取值為8 ；F 原始信號(hào)經(jīng)過(guò)沃爾什_哈達(dá)瑪變換后的矩陣信號(hào)；H' 8 =N = 8時(shí)的沃爾什_哈達(dá)瑪變換矩陣Hn，即本方法采用的沃爾什_哈達(dá)瑪矩 陣。上述的量化方法如下在X軸的正坐標(biāo)區(qū)以Δ q的間隔劃分為若干個(gè)區(qū)間，區(qū)間的每一個(gè)端點(diǎn)都代表一 個(gè)二進(jìn)制比特，相鄰的端點(diǎn)之間代表的比特不同奇數(shù)倍的Aq的端點(diǎn)代表比特1 ；而偶數(shù)倍的Aq的端點(diǎn)代表比特0;在建立量化區(qū)間圖以后，對(duì)介于i*Aq和(i + l)*Aq之間的待 量化的值，比較嵌入比特與i* Aq代表的比特，二者相同的，以i* Aq代替被量化值，二者不 同的，以(i + 1)* Aq代替被量化值。其中i 表示正整數(shù)，可取1、2、3. . . . I，其中，I表示所分量化區(qū)間數(shù)量；Aq:為量化間隔，即將一個(gè)數(shù)值區(qū)間分成I份，其中每一份的長(zhǎng)度為Aq。本發(fā)明所述的定位篡改區(qū)域的過(guò)程如下首先將待檢測(cè)的含水印圖片以4X4的大小進(jìn)行分塊，對(duì)每一個(gè)圖像塊進(jìn)行沃爾 什一哈達(dá)瑪變換，并提取其直流分量，然后對(duì)該直流分量進(jìn)行反量化，通過(guò)反量化提取出嵌 入水印比特，并將所有提取的比特進(jìn)行反置亂，然后經(jīng)過(guò)維特比譯碼后，解碼出原始水印內(nèi) 容，再將這個(gè)水印內(nèi)容進(jìn)行卷積編碼，將該卷積編碼的結(jié)果和從沃爾什一哈達(dá)瑪變換中提 取的水印比特比對(duì)進(jìn)行篡改初步檢測(cè)和篡改精確檢測(cè)，從而定位篡改區(qū)域。其中，所述的篡改初步檢測(cè)和篡改精確檢測(cè)的過(guò)程如下篡改初步檢測(cè)對(duì)提取的水印內(nèi)容卷積編碼的結(jié)果和從沃爾什一哈達(dá)瑪變換中提 取的水印比特進(jìn)行比對(duì)，標(biāo)出比對(duì)后比特位不相符的位置的圖像塊；篡改精確檢測(cè)將含水印圖片以8X8的大小進(jìn)行分塊，對(duì)相鄰圖像塊的亮度進(jìn)行差 分編碼，并將編碼結(jié)果與維特比譯碼結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，標(biāo)出比對(duì)后比特位不相同的圖像塊；最后將篡改初步檢測(cè)中的檢測(cè)結(jié)果與篡改精確檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行疊加，輸出最后的篡 改檢測(cè)結(jié)果。上述的反量化方法如下用與量化方法相同的劃分區(qū)間的方法產(chǎn)生量化區(qū)間，比較嵌入的水印數(shù)據(jù)與量化 區(qū)間，如果嵌入的水印數(shù)據(jù)介于i* Δ q和(i + 1) * Δ q之間時(shí)，分別計(jì)算嵌入的水印數(shù)據(jù)與兩 個(gè)端點(diǎn)的距離長(zhǎng)度，取更近的端點(diǎn)值代表的比特為所要提取的比特。其中i 表示正整數(shù)，可取1、2、3···Ι，其中，I表示所分量化區(qū)間數(shù)量，該值由Aq決定；Aq:為量化間隔，即將一個(gè)數(shù)值區(qū)間分成I份，其中每一份的長(zhǎng)度為Δ q。本發(fā)明所述的恢復(fù)篡改區(qū)域方法如下對(duì)于檢測(cè)到受到篡改的圖像，根據(jù)篡改初步檢測(cè)和篡改精確檢測(cè)的結(jié)果，定位出 的受到篡改的區(qū)域，利用含水印圖片取得圖像亮度的初始值，然后利用維特比譯碼解碼出 的原圖亮度差分值，通過(guò)迭代累加恢復(fù)出被篡改位置原像素的亮度信息。本發(fā)明的圖像的篡改初步檢測(cè)和篡改精確檢測(cè)及恢復(fù)篡改是在通用PC機(jī)上使用 C++編程語(yǔ)言進(jìn)行。本發(fā)明結(jié)合傳統(tǒng)的半脆弱水印圖像防篡改的方法，利用某些能量域變換如沃爾 什_哈達(dá)瑪變換速度快、復(fù)雜度低、變換后能量集中性高的特點(diǎn)以及卷積編碼速度快，抗干 擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)，創(chuàng)新性的采用卷積碼誤碼來(lái)實(shí)現(xiàn)水印篡改檢測(cè)，可以非常有效的抵抗住 各種有損壓縮，并可由原始圖像和水印信息對(duì)被篡改的圖像進(jìn)行恢復(fù)。


圖1為本發(fā)明的流程圖。
圖2為本發(fā)明的水印嵌入流程圖。圖3為本發(fā)明的篡改初步檢測(cè)與篡改精確檢測(cè)流程圖。圖4為本發(fā)明的恢復(fù)篡改圖像流程圖。圖5為本發(fā)明應(yīng)用于名為飛機(jī)的512X512灰度(原圖是彩色，遞交的打印圖為黑 白)圖片的效果圖，其中a.是篡改圖片；
b.是初步檢測(cè)結(jié)果；
C.是精確檢測(cè)結(jié)果；
d.是恢復(fù)結(jié)果。
圖6為本發(fā)明應(yīng)用于有損壓縮攻擊試驗(yàn)的效果圖
al是原始圖像；
a2是篡改圖像；
bl是JPEG85%質(zhì)量的篡改檢測(cè)結(jié)果；
b2是JPEG85%質(zhì)量的恢復(fù)結(jié)果；
cl是JPEG65%質(zhì)量的篡改檢測(cè)結(jié)果；
c2是JPEG85%質(zhì)量的恢復(fù)結(jié)果；
dl是JPEG45%質(zhì)量的篡改檢測(cè)結(jié)果；
d2是JPEG45%質(zhì)量的恢復(fù)結(jié)果；
el是JPEG25%質(zhì)量的篡改檢測(cè)結(jié)果；
e2是JPEG25%質(zhì)量的恢復(fù)結(jié)果；
fl是JPEG2000 壓縮比 101的篡改檢測(cè)結(jié)果；
f2是JPEG2000 壓縮比 101的恢復(fù)結(jié)果；
gl是JPEG2000 壓縮比 151的篡改檢測(cè)結(jié)果；
g2是JPEG2000 壓縮比 151的恢復(fù)結(jié)果；
hi是JPEG2000 壓縮比 201的篡改檢測(cè)結(jié)果；
h2是JPEG2000 壓縮比 201的恢復(fù)結(jié)果。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖以實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)說(shuō)明，實(shí)施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提 下進(jìn)行實(shí)施，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過(guò)程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述 的實(shí)施例。實(shí)施例1本實(shí)施例采用靜態(tài)圖像灰度圖片LENA作為水印載體圖片，在該實(shí)例中，第一步參見(jiàn)圖2，將水印載體圖片LENA以8X8的大小進(jìn)行分塊，計(jì)算相鄰圖像 塊之間亮度的絕對(duì)差值作為水印內(nèi)容。用二個(gè)二進(jìn)制比特表示。用卷積碼(12，1，2)對(duì)所 得到的全部水印內(nèi)容進(jìn)行卷積編碼。將該卷積編碼組成矩陣，利用反復(fù)的對(duì)角線方式掃描 來(lái)形成置亂結(jié)果，以得到嵌入比特值。對(duì)水印載體圖片進(jìn)行大小為4X4的分塊，分別對(duì)每 個(gè)塊進(jìn)行沃爾什一哈達(dá)瑪變換(圖2簡(jiǎn)稱沃爾什變換)，變換公式為F = HMXf XHN，其中變 換矩陣為
7 并提取變換后的直流分量。根據(jù)嵌入比特量化沃爾什一哈達(dá)瑪變換的直流分 量，量化方法如下在X軸的正坐標(biāo)區(qū)以Aq= 12的間隔劃分區(qū)間，區(qū)間的每一個(gè)端點(diǎn)都
代表-
-水―進(jìn)制比特，相鄰的端點(diǎn)之間代表的比特不同。例如，奇數(shù)倍的Aq(Aq，3Aq，
5Aq,…)的端點(diǎn)代表比特1 ；而偶數(shù)倍的Aq(2Aq，4Aq，6Aq，…)的端點(diǎn)代表比特0。 在建立量化區(qū)間圖以后，如果待量化的值介于i* Δ q和(i + 1) * Δ q之間時(shí)，此時(shí)看要嵌入 的水印比特，如果嵌入的比特與i*Aq代表的比特相同，則以i* Aq代替被量化值，否則以 (i+1)* Aq代替被量化值。通過(guò)以上的量化過(guò)程完成嵌入操作。最后，將4X4大小圖像塊 再進(jìn)行沃爾什一哈達(dá)瑪變換，變換公式為f = HmXFXHn。用以上方法依次對(duì)每個(gè)4X4大 小圖像塊嵌入水印，直到所有的塊都已經(jīng)完成嵌入。最后對(duì)圖像做沃爾什_哈達(dá)瑪反變換以完成圖像水印嵌入，得到含水印圖片。嵌入完成后對(duì)含水印的圖片按照峰值信噪比(PSNRP，即Peak Signal Noise Ratio)的公式計(jì)算其值。計(jì)算公式如下 令 e (m，η) = f (m, η) -g (m, η) PSNR^mogh =IOlog1
2552
E{e{m, )) 2552
D{e{m,n)) + E{e{m,ri)Y其中Ε(.)表示均值，D(.)表示方差。對(duì)于嵌入水印后的LENA圖像，其峰值信噪 比為43. 0948，表明本方法嵌入的水印數(shù)據(jù)對(duì)原始圖像的效果影響不大。其中卷積碼(12，1，2)代表卷積編碼，它是一個(gè)由線性的、有限狀態(tài)的移位寄存器而 產(chǎn)生的編碼，該移位寄存器由12級(jí)(每級(jí)1比特)和2個(gè)線性的代數(shù)函數(shù)生成器構(gòu)成。即 該編碼器將12組，每組1個(gè)比特的比特組通過(guò)移位產(chǎn)生兩個(gè)比特的編碼結(jié)果；f 以矩陣形式表述的原始數(shù)據(jù)信號(hào)；Hm 沃爾什_哈達(dá)瑪矩陣，其中M = 8 ；Hn 沃爾什_哈達(dá)瑪矩陣，其中M = 8 ；F 經(jīng)過(guò)沃爾什_哈達(dá)瑪變換后的矩陣信號(hào)；H'8 =N = 8時(shí)的沃爾什-哈達(dá)瑪變換矩陣Hn ；
i 正整數(shù)，f e (0 I)，I是所分量化區(qū)間數(shù)量。第二步參見(jiàn)圖3，首先將待檢測(cè)的含水印圖片以4X4的大小進(jìn)行分塊，對(duì)每一個(gè) 圖像塊進(jìn)行沃爾什一哈達(dá)瑪變換(圖3簡(jiǎn)稱沃爾什變換)，并提取其直流分量，然后對(duì)該直 流分量進(jìn)行反量化，通過(guò)反量化提取出嵌入水印比特，并將所有提取的比特進(jìn)行反置亂，然 后經(jīng)過(guò)維特比譯碼后，解碼出原始水印內(nèi)容，再將這個(gè)水印內(nèi)容進(jìn)行卷積編碼。利用該卷積 編碼的結(jié)果和從沃爾什一哈達(dá)瑪變換中提取的水印比特可以進(jìn)行篡改初步檢測(cè)和篡改精 確檢測(cè)。所述的反量化是指用水印嵌入端相同的劃分方法產(chǎn)生量化區(qū)間，取量化區(qū)間 為Aq = 12，將嵌入的水印數(shù)據(jù)與量化區(qū)間比較，如果嵌入的水印數(shù)據(jù)介于i*Aq和 (i+1) * Δ q之間時(shí)，分別計(jì)算嵌入的水印數(shù)據(jù)與兩個(gè)端點(diǎn)的距離長(zhǎng)度，取更近的端點(diǎn)值代表 的比特為所要提取的比特。其中i 表示正整數(shù)，可取1、2、3···Ι，其中，I表示所分量化區(qū)間數(shù)量，該值由Aq決定。Aq:為量化間隔，即將一個(gè)數(shù)值區(qū)間分成I份，其中每一份的長(zhǎng)度為Δ q。所述篡改初步檢測(cè)是指提取的水印內(nèi)容卷積編碼的結(jié)果和從沃爾什一哈達(dá)瑪變 換中提取的水印比特進(jìn)行比對(duì)，如果比特位不相符，則說(shuō)明此位置的圖像塊受到篡改，將其 標(biāo)出。所述的精確檢測(cè)是指將含水印圖片以8X8的大小進(jìn)行分塊，對(duì)相鄰圖像塊的亮 度進(jìn)行差分編碼，并將編碼結(jié)果與維特比譯碼結(jié)果(水印內(nèi)容)進(jìn)行比對(duì)，如果有比特位不 相同，則說(shuō)明此圖像塊的圖像受到篡改，將其標(biāo)出。最后將篡改初步檢測(cè)中的檢測(cè)結(jié)果與精確檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行疊加，輸出最后的篡改檢 測(cè)結(jié)果。第三步參見(jiàn)圖4。根據(jù)篡改初步檢測(cè)和精確篡改檢測(cè)的結(jié)果，在受到篡改的區(qū) 域，利用含水印圖片取得圖像亮度的初始值，然后利用維特比解碼出的原圖亮度差分值，通 過(guò)迭代累加恢復(fù)出被篡改位置原像素的亮度信息。本發(fā)明的圖像的篡改初步檢測(cè)和精確篡改檢測(cè)及恢復(fù)篡改是在通用PC機(jī)上使用 C++編程語(yǔ)言進(jìn)行。實(shí)施例2將以上的方法應(yīng)用于名為飛機(jī)的512X512灰度(彩色)圖片作為水印載體圖片， 并在原圖像飛機(jī)的上方再添加一架飛機(jī)(如圖5. a所示)。為了精確定位圖像篡改位置，分 塊的大小為4X4。將圖片應(yīng)用于以上篡改檢測(cè)流程。篡改檢測(cè)的結(jié)果如圖5. b所示，可以 清晰地看到圖像被篡改的區(qū)域；精確檢測(cè)的結(jié)果如圖5. c所示，原圖恢復(fù)結(jié)果如圖5. d。實(shí)施例3 將本方法應(yīng)用于LENA圖片，作有損壓縮攻擊試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)效果圖如圖6所示，從實(shí) 際效果來(lái)看，取Aq= 17然后分別列出在各種情況下，包括JPEG85%、65%、40%、25%質(zhì) 量，JPEG2000壓縮比分別為10 1、15 1、20 1時(shí)的篡改檢測(cè)結(jié)果，并對(duì)篡改區(qū)域的進(jìn) 行原圖恢復(fù)，其結(jié)果如圖6所示。 以上實(shí)驗(yàn)使用典型測(cè)試圖片，分別從水印的構(gòu)造與嵌入、靜態(tài)圖像的篡改的檢測(cè) 與恢復(fù)等方面對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了檢測(cè)，從而證明了本方法的有效性。
權(quán)利要求
一種基于能量域半脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)及恢復(fù)方法，其特征在于首先在圖像分塊的基礎(chǔ)上，通過(guò)提取亮度差值作為初始水印，在對(duì)該初始水印做卷積編碼和置亂的基礎(chǔ)上，將水印信息嵌入到沃爾什 哈達(dá)瑪變換后的圖像塊中，最后對(duì)圖像做沃爾什 哈達(dá)瑪反變換以完成圖像水印嵌入，得到含水印圖片；在水印提取與檢測(cè)端通過(guò)對(duì)嵌入水印的圖像分塊，經(jīng)過(guò)沃爾什 哈達(dá)瑪變換、比特反置亂和卷積編碼等操作，提取圖像水印，通過(guò)圖像亮度等信息與水印信息的比對(duì)進(jìn)行篡改初步檢測(cè)和篡改精確檢測(cè)，定位篡改區(qū)域；由維特比譯碼來(lái)恢復(fù)篡改區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于能量域半脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)及恢復(fù)方法，其特征 是所述的圖像水印嵌入的過(guò)程如下將水印載體圖片以8X8的大小進(jìn)行分塊，計(jì)算相鄰圖像塊之間亮度的絕對(duì)差值作為水印內(nèi)容，用 進(jìn)制比特表示，用卷積碼(12，1，2)對(duì)所得到的全部水印內(nèi)容進(jìn)行卷積編碼；將該卷積編碼組成矩陣，利用反復(fù)的對(duì)角線方式掃描來(lái)形成置亂結(jié)果，以得到嵌入比 特值；對(duì)水印載體圖片進(jìn)行大小為4X4的分塊，分別對(duì)每個(gè)塊進(jìn)行沃爾什-哈達(dá)瑪變換，變 換公式為F = HmX f XHn，其中變換矩陣為 并提取變換后的直流分量，根據(jù)嵌入比特量化沃爾什_哈達(dá)瑪變換的直流分量，最后， 將4X4大小圖像塊再進(jìn)行沃爾什-哈達(dá)瑪變換，變換公式為f = HmXFXHn,用以上方法依 次對(duì)每個(gè)4 X 4大小圖像塊嵌入水印，直到所有的塊都已經(jīng)完成嵌入； 其中卷積碼(12，1，2)代表卷積編碼，它是一個(gè)由線性的、有限狀態(tài)的移位寄存器而產(chǎn)生 的編碼，該移位寄存器由12級(jí)(每級(jí)1比特)和2個(gè)線性的代數(shù)函數(shù)生成器構(gòu)成。即該編 碼器將12組，每組1個(gè)比特的比特組通過(guò)移位產(chǎn)生兩個(gè)比特的編碼結(jié)果； f 以矩陣形式表述的原始數(shù)據(jù)信號(hào)； Hm 沃爾什-哈達(dá)瑪矩陣，其中M取值為8 ； Hn 沃爾什-哈達(dá)瑪矩陣，其中N取值為8 ； F 原始信號(hào)經(jīng)過(guò)沃爾什_哈達(dá)瑪變換后的矩陣信號(hào)；H'8 =N = 8時(shí)的沃爾什-哈達(dá)瑪變換矩陣Hn，即本方法采用的沃爾什-哈達(dá)瑪矩陣。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于能量域半脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)及恢復(fù)方法，其特征 是量化方法如下在X軸的正坐標(biāo)區(qū)以Aq的間隔劃分為若干個(gè)區(qū)間，區(qū)間的每一個(gè)端點(diǎn)都代表一個(gè)二 進(jìn)制比特，相鄰的端點(diǎn)之間代表的比特不同奇數(shù)倍的Aq的端點(diǎn)代表比特1 ；而偶數(shù)倍的 Δ q的端點(diǎn)代表比特0 ；在建立量化區(qū)間圖以后，對(duì)介于i* Δ q和(i+1) * Δ q之間的待量化 的值，比較嵌入比特與i* Δ q代表的比特，二者相同的，以i* Δ q代替被量化值，二者不同 的，以(i + 1)* Aq代替被量化值；其中i 表示正整數(shù)，可取1、2、3. . . . I，其中，I表示所分量化區(qū)間數(shù)量；Aq 為量化間隔，即將一個(gè)數(shù)值區(qū)間分成I份，其中每一份的長(zhǎng)度為Aq。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于能量域半脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)及恢復(fù)方法，其特征 是所述的定位篡改區(qū)域的過(guò)程如下首先將待檢測(cè)的含水印圖片以4 X 4的大小進(jìn)行分塊，對(duì)每一個(gè)圖像塊進(jìn)行沃爾什_哈 達(dá)瑪變換，并提取其直流分量，然后對(duì)該直流分量進(jìn)行反量化，通過(guò)反量化提取出嵌入水印 比特，并將所有提取的比特進(jìn)行反置亂，然后經(jīng)過(guò)維特比譯碼后，解碼出原始水印內(nèi)容，再 將這個(gè)水印內(nèi)容進(jìn)行卷積編碼，將該卷積編碼的結(jié)果和從沃爾什_哈達(dá)瑪變換中提取的水 印比特比對(duì)進(jìn)行篡改初步檢測(cè)和篡改精確檢測(cè)，從而定位篡改區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于能量域半脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)及恢復(fù)方法，其 特征是所述的篡改初步檢測(cè)和篡改精確檢測(cè)的過(guò)程如下篡改初步檢測(cè)對(duì)提取的水印內(nèi)容卷積編碼的結(jié)果和從沃爾什_哈達(dá)瑪變換中提取的 水印比特進(jìn)行比對(duì)，標(biāo)出比對(duì)后比特位不相符的位置的圖像塊；篡改精確檢測(cè)將含水印圖片以8X8的大小進(jìn)行分塊，對(duì)相鄰圖像塊的亮度進(jìn)行差分 編碼，并將編碼結(jié)果與維特比譯碼結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，標(biāo)出比對(duì)后比特位不相同的圖像塊；最后將篡改初步檢測(cè)中的檢測(cè)結(jié)果與篡改精確檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行疊加，輸出最后的篡改檢 測(cè)結(jié)果。
全文摘要
基于能量域半脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)及恢復(fù)方法，首先在圖像分塊的基礎(chǔ)上，通過(guò)提取亮度差值作為初始水印，在對(duì)該初始水印做卷積編碼和置亂的基礎(chǔ)上，將水印信息嵌入到沃爾什-哈達(dá)瑪變換后的圖像塊中，最后對(duì)圖像做沃爾什-哈達(dá)瑪反變換以完成圖像水印嵌入，得到含水印圖片；在水印提取與檢測(cè)端通過(guò)對(duì)嵌入水印的圖像分塊，經(jīng)過(guò)沃爾什-哈達(dá)瑪變換、比特反置亂和卷積編碼等操作，提取圖像水印，通過(guò)圖像亮度等信息與水印信息的比對(duì)進(jìn)行篡改初步檢測(cè)和篡改精確檢測(cè)，定位篡改區(qū)域；由維特比譯碼來(lái)恢復(fù)篡改區(qū)域。本發(fā)明可以抵抗JPEG及JPEG2000等有損壓縮和高比例的有損壓縮攻擊，在檢測(cè)時(shí)不需要額外的信息，可以實(shí)現(xiàn)水印的盲檢測(cè)以及篡改圖像的恢復(fù)。
文檔編號(hào)G06T1/00GK101901470SQ201010109480
公開日2010年12月1日 申請(qǐng)日期2010年2月10日 優(yōu)先權(quán)日2010年2月10日
發(fā)明者張愛(ài)新, 李劍, 李琳, 李生紅, 趙峰 申請(qǐng)人:桂林電子科技大學(xué)