專利名稱：一種利用上下文建模和泛化擴展的圖像可逆水印方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種多媒體信息安全領域，更特別地說，是指一種可逆圖像水印的嵌 入和提取方法，從而實現(xiàn)對圖像內容的認證和保護。
背景技術：
隨著多媒體與數(shù)字化技術的發(fā)展，數(shù)字圖像與數(shù)字視頻日益成為航空航天領域重 要的信息獲取途徑。在航空航天領域中，這些大量的通過情報收集以及航天探索過程所拍 攝的數(shù)字圖像與視頻信息伴隨著大量的元數(shù)據(jù)，例如，圖像和視頻拍攝的時間、經(jīng)緯度、海 拔高度、照相機/攝像機的角度等重要參數(shù)，以及飛行器的速度等重要狀態(tài)參數(shù)。這些元數(shù) 據(jù)對分析所獲取的圖像和視頻信息至關重要，如果這些關鍵元數(shù)據(jù)丟失，則與之關聯(lián)的圖 像和視頻將會失去部分、甚至是全部的使用價值。傳統(tǒng)的保持圖像、視頻與其元數(shù)據(jù)關聯(lián)的 方法是將元數(shù)據(jù)保存在一個圖像、視頻文件的頭部或者作為一個獨立的文件保存。當查看 或處理圖像、視頻時，頭部信息或者單獨的文件很容易被去除、改動甚至丟失。此外，即使利 用關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來維護這種關聯(lián)性也難以徹底解決元數(shù)據(jù)的丟失問題。
使用數(shù)字水印技術將元數(shù)據(jù)嵌入到數(shù)字圖像和視頻中是一種十分有效的方法?，F(xiàn) 有的數(shù)字水印研究，大部分文獻提出的方法都不具有可逆性，會對原始的宿主數(shù)據(jù)信息造 成永久的改變。這在如航空航天這樣的敏感領域中，往往是難以接受的，存在同樣情況的領 域還有法律、醫(yī)學、政府機要多媒體信息等。為此，可逆水印技術隨之產(chǎn)生?？赡嫠〖夹g又 稱可擦除水印技術，含有水印的載體信息傳送給檢測方之后，首先提取出水印信息，并在確 定了載體信息的完整性和可靠性之后，將按照嵌入水印過程的逆操作，在提取水印的同時， 來實現(xiàn)原始載體信息的精準恢復。已有的可逆水印算法基本上包括兩種方式，即在空域中 嵌入和在頻域中嵌入，而在空域中嵌入可逆水印，實現(xiàn)相對簡單，嵌入容量較大，從而成為 最近研究的熱點。
空域中的可逆水印主要可以分為三類基于數(shù)據(jù)壓縮、基于差值擴展和基于直方 圖修改。在這幾類中，第一類方法具有較高的算法復雜度，且其容量十分有限，而其他兩類 方法在這兩方面都有所改進。
差值擴展(Difference Expansion, DE)是一種整數(shù)小波變換，它擴展小波變換的 高頻部分，并將水印信息嵌入其中，由Tian (參見J. Tian，“Reversible data embedding using a difference expansion,，，IEEE Trans. Circuits and System for Video Technology, vol. 13，no. 8，pp. 890-896，2003)提出。在他的算法中，首先按水平或垂直 方向將圖片分成不交迭的像素對，求出像素對的平均值和差值，然后將差值乘以2加上要 嵌入的比特位以形成新的差值。Alattar (參見A. M. Alattar，“Reversible watermark using difference expansion of a generalized integer transform," IEEE Trans. Image Process, vol. 3, no. 8, pp. 1147-1156，Aug. 2004)采用了一種泛化的整數(shù)小波變 換來進行差值擴展和水印嵌入，這樣一來加大了可擴展的差值數(shù)，二來減少了 Location Map所占的空間。此外，Tsai等人將圖像分成四個像素組成的像素塊，計算出每個像素4塊的平均值，然后利用平均值與每個像素的差值來進行擴展以嵌入水印(參見H. M. Tsai et al. "Adaptive Multilayer Reversible Data Hiding using the Mean-to-Pixel Difference Modification,，，2007IEEE International Conference on Multimedia and Expo，pp. 2102-2105，July 2007)。在 Thodi 等人的方法中(參見 D. Μ. Thodi et al. "Expansion embedding techniques for reversible watermarking, ”IEEETrans. Image Processing, vol. 16，no. 3，pp. 721-730，Mar. 2007)，進一步利用了相鄰像素的相關 性，它們使用像素的預測誤差——也就是像素值與其預測值之間的差——來進行擴展。
現(xiàn)有的差值擴展方法主要存在兩個方面的不足，一方面是差值的分布不太集中， 從而在一定程度上限制了水印的嵌入容量；另一方面用于可逆水印提取的額外開銷信息過 大，相對減小了方法的嵌入容量。發(fā)明內容
針對上述兩方面的不足，本發(fā)明利用上下文建模獲取預測誤差，通過探究圖像中 的結構冗余信息，使差值分布更加集中；采用泛化擴展來進行水印嵌入，減小了額外開銷信 息所占的空間，從而有效的提高了水印的嵌入容量。該方法包含水印嵌入和水印提取以及 圖像恢復。
本發(fā)明的一種利用上下文建模和泛化擴展的圖像可逆水印方法，包括有水印嵌入 步驟和水印提取步驟，而水印提取步驟伴隨著圖像恢復的過程；
步驟一在水印嵌入步驟中，對載體圖像采用上下文建模獲取圖像預測誤差e ；
步驟二 在水印嵌入步驟中，根據(jù)步驟一中的圖像預測誤差e來決定泛化擴展參 數(shù)P(Tr，Tl，η, c)，其中Tl表示控制水印嵌入容量的左閾值，Tr表示控制水印嵌入容量的 右閾值，η表示嵌入水印的基，c表示常數(shù)，并利用該擴展參數(shù)P對圖像預測誤差e進行泛化 擴展處理得到擴展誤差e'；
步驟三在水印嵌入步驟中，利用步驟二中的擴展誤差e'對載體圖像進行水印 信息W的嵌入，并利用邊界圖B記錄恢復輔助信息F ；
步驟四在水印嵌入步驟中，利用LSB替換處理步驟二中的擴展參數(shù)P和步驟三中 的邊界圖B，以便后來的水印提取和圖像恢復；
步驟五在水印提取過程中，利用LSB替換提取擴展參數(shù)P和恢復輔助信息F ；
步驟六在水印提取過程中，根據(jù)步驟四中的擴展參數(shù)P和恢復輔助信息F，進行 泛化擴展的逆運算，得到嵌入的水印信息和恢復后圖像。
本發(fā)明利用上下文建模和泛化擴展的圖像可逆水印方法的優(yōu)點在于
①在水印嵌入過程中，采用上下文建模探究了圖像中的結構冗余信息，如邊緣和 紋理，使預測誤差的分布更加集中，從而有效地提高了嵌入容量。
②在水印嵌入過程中，采用泛化擴展來進行水印嵌入，一方面通過決定泛化擴展 的相關參數(shù)能有效的調節(jié)嵌入容量，另一方面減小了恢復輔助信息大小，相對提高了嵌入容量。
③在水印嵌入過程中，使用邊界圖來解決擴展中的溢出問題，有效地減少了恢復 輔助信息所占的空間，從而相對的提高了嵌入容量。
④在水印提取和圖像恢復過程中，采用泛化擴展的逆運算來進行水印提取和圖像恢復，有效的避免了反復提取操作，從而有效的提高了方法的時間效率。


圖1是本發(fā)明中邊界處理流程圖。
圖2是本發(fā)明中通過LSB替換后的載體圖像。
具體實施方式
下面將結合附圖對本發(fā)明做進一步的詳細說明。
本發(fā)明提出的圖像可逆水印方法主要包括水印嵌入和水印提取兩部分。在水印嵌 入過程中，首先利用帶上下文建模的預測模型計算預測誤差和決定泛化擴展的相關參數(shù)； 然后利用泛化擴展對載體圖像進行水印嵌入，并記錄相關恢復輔助信息以便后來的水印提 取和圖像恢復；最后處理恢復輔助信息并進行嵌入；在水印提取過程中，首先提取泛化擴 展參數(shù)和恢復輔助信息；然后利用獲取到的數(shù)據(jù)和泛化擴展的逆運算，對水印信息進行提 取并無損恢復圖像。
本發(fā)明是一種利用上下文建模和泛化擴展的圖像可逆水印方法，包括有水印嵌入 步驟和水印提取步驟，而水印提取步驟伴隨著圖像恢復的過程。
步驟一在水印嵌入步驟中，對載體圖像采用上下文建模獲取圖像預測誤差e ；
步驟二 在水印嵌入步驟中，根據(jù)步驟一中的圖像預測誤差e來決定泛化擴展參 數(shù)P(Tr, Tl，n, c)(其中Tl表示控制水印嵌入容量的左閾值，Tr表示控制水印嵌入容量的 右閾值，η表示嵌入水印的基，c表示常數(shù))，并利用該擴展參數(shù)P對圖像預測誤差e進行泛 化擴展處理得到擴展后的圖像誤差e'(簡稱為擴展誤差e')；
步驟三在水印嵌入步驟中，利用步驟二中的擴展誤差e'對載體圖像進行水印 信息W的嵌入，并利用邊界圖B記錄恢復輔助信息F ；
步驟四在水印嵌入步驟中，利用LSB(Least Significant Bit，譯文為最低有效 位)替換處理步驟二中的擴展參數(shù)P和步驟三中的邊界圖B，以便后來的水印提取和圖像恢 復；
步驟五在水印提取過程中，利用LSB替換提取擴展參數(shù)P和恢復輔助信息F ；
步驟六在水印提取過程中，根據(jù)步驟四中的擴展參數(shù)P和恢復輔助信息F，進行 泛化擴展的逆運算，得到嵌入的水印信息和恢復后圖像。
在本發(fā)明的步驟一中，上下文建模是指帶有錯誤反饋機制的預測模型，該模型主 要包括GAP預測和錯誤反饋兩個部分。GAP預測指的是自適應梯度預測，不同于傳統(tǒng)的線 性預測器，它根據(jù)圖像的鄰域梯度變化來估計當前像素的預測值，在結構復雜的圖像中，該 GAP預測相對于線性預測器更具有魯棒性和準確性。而錯誤反饋主要通過兩參數(shù)來實現(xiàn)，能 量估計Cv和紋理估計Ct。
對Cv和Ct進行量化，得到復合上下文C( δ，i3)，5 = L0(Cv)/2」(0彡δ < 4)且 0 ^ δ < 4 = Q(Ct)且0彡β < 28 ； δ表示能量值，β表示紋理值，Q表示量化函數(shù)。 上下文建模的錯誤反饋就是求基于C( δ，β)來計算圖像預測誤差e的數(shù)學期望E (e I C( δ， β ))，它近似于樣本均值。其步驟有
步驟1-1 初始化復合上下文中的預測誤差總和S( δ，β ) = 1及每個復合上下文的出現(xiàn)次數(shù)Ν(δ，β) =0；
步驟1-2 利用GAP預測得到預測誤差，并確定Cv和Ct ；
步驟1-3 計算樣本均值e(么/ ) =，從而確定反饋后的圖像預測誤差e ；
步驟1-4 同時調整 ，β) =S(S，與Ν(δ，β) = Ν(δ，β)+1 ；當 Ν(δ， β)彡 128 時，則 么/ ) = ^^ 且 Ν(δ，β) =64。
在本發(fā)明的步驟二中，泛化擴展是指一種通用泛化的差值擴展算法，通過擴展參 數(shù)P能有效的調節(jié)嵌入容量和處理恢復輔助信息F ；
若Tl < e彡Tr時，水印b嵌入公式為
權利要求
1.一種利用上下文建模和泛化擴展的圖像可逆水印方法，其特征在于包括有水印嵌 入步驟和水印提取步驟，而水印提取步驟伴隨著圖像恢復的過程；步驟一在水印嵌入步驟中，對載體圖像采用上下文建模獲取圖像預測誤差e ； 步驟二在水印嵌入步驟中，根據(jù)步驟一中的圖像預測誤差e來決定泛化擴展參數(shù) P (Tr, Tl，n，C)，其中Tl表示控制水印嵌入容量的左閾值，Tr表示控制水印嵌入容量的右閾 值，η表示嵌入水印的基，c表示常數(shù)，并利用該擴展參數(shù)P對圖像預測誤差e進行泛化擴展 處理得到擴展誤差e'；步驟三在水印嵌入步驟中，利用步驟二中的擴展誤差e'對載體圖像進行水印信息W 的嵌入，并利用邊界圖B記錄恢復輔助信息F ；步驟四在水印嵌入步驟中，利用LSB替換處理步驟二中的擴展參數(shù)P和步驟三中的邊 界圖B，以便后來的水印提取和圖像恢復；步驟五在水印提取過程中，利用LSB替換提取擴展參數(shù)P和恢復輔助信息F ； 步驟六在水印提取過程中，根據(jù)步驟四中的擴展參數(shù)P和恢復輔助信息F，進行泛化 擴展的逆運算，得到嵌入的水印信息和恢復后圖像。
2.根據(jù)權利要求1所述的利用上下文建模和泛化擴展的圖像可逆水印方法，其特征在 于在步驟一中，上下文建模是指帶有錯誤反饋機制的預測模型，該模型主要包括GAP預測 和錯誤反饋兩個部分；GAP預測指的是自適應梯度預測，不同于傳統(tǒng)的線性預測器，它根據(jù) 圖像的鄰域梯度變化來估計當前像素的預測值，在結構復雜的圖像中，該GAP預測相對于 線性預測器更具有魯棒性和準確性；而錯誤反饋主要通過兩參數(shù)來實現(xiàn)，能量估計Cv和紋 理估計Ct ；對Cv和Ct進行量化，得到復合上下文C(S，i3)，5 = L0(Cv)/2」(O< δ <4)且δ <4;β =Q(Ct)且0彡β <28;δ表示能量值，β表示紋理值，Q表示量化函數(shù)。上下文 建模的錯誤反饋就是求基于C ( δ，β )來計算圖像預測誤差e的數(shù)學期望E (e I C ( δ，β ))， 它近似于樣本均值e^，/ )；其步驟有步驟1-1 初始化復合上下文中的預測誤差總和S( δ，β ) = 1及每個復合上下文的出 現(xiàn)次數(shù)Ν(δ，β) =0；步驟1-2 利用GAP預測得到預測誤差，并確定Cv和Ct ；步驟1-3 計算樣本均值e(么/？) = ^^，從而確定反饋后的圖像預測誤差e ；步驟 1-4:同時調整 S( δ，β) = S(5 ,與 Ν(δ，β) =Ν(δ，β)+1;當 Ν(δ，β)彡 128 時，則 么=且 Ν(δ，β) =64。
3.根據(jù)權利要求1所述的利用上下文建模和泛化擴展的圖像可逆水印方法，其特征在 于在步驟二中，泛化擴展是指一種通用泛化的差值擴展算法，通過擴展參數(shù)P能有效的調 節(jié)嵌入容量和處理恢復輔助信息F ；若Tl彡e彡Tr時，水印b嵌入公式為e' =eXn+(b)n+c(1)…、表示水印b的η進制。若Tl ≤ e ≤ Tr時，水印b提取和圖像恢復公式為 {b)n = (e'-c)modw
4.根據(jù)權利要求1所述的利用上下文建模和泛化擴展的圖像可逆水印方法，其特征在 于在本發(fā)明的步驟三中，利用邊界圖B來解決圖像像素值溢出問題。定義與公式(5)相沖 突的像素為邊界像素，在水印b嵌入過程中，對邊界像素不做處理；但一些其他像素在泛化 擴展時可能變?yōu)檫吔缦袼兀瑢е略谒提取時出現(xiàn)歧義，由此針對這些像素給出另一定 義偽邊界像素255-2 (Tr+1) X (n_l)-2c < χ ≤ 255-(Tr+l) X (n-l)-c或者-Tr X (n-1) -c≤ χ < -2Τ1 X (η_1) -2c
5.根據(jù)權利要求1所述的利用上下文建模和泛化擴展的圖像可逆水印方法，其特征 在于步驟三中的恢復輔助信息F是在嵌入過程中，遇到邊界像素時則在邊界圖中記錄為 “0”，遇到偽邊界像素時則在邊界圖中記錄為“1”;其詳細步驟為步驟3-1 掃描原始圖像，判斷當前像素是否為邊界像素，是則往邊界圖放入“0”，并跳 到步驟4繼續(xù)執(zhí)行；步驟3-2 檢查對應的預測誤差e是否位于[Tl，Tr]，若是更新其嵌入容量。然后看當 前像素是否為偽邊界像素，是則執(zhí)行步驟3，否則跳到步驟4繼續(xù)執(zhí)行；步驟3-3 對當前像素應用泛化擴展進行水印嵌入，若嵌入之后像素變?yōu)檫吔缦袼兀瑒t 往邊界圖中放入“1”；步驟3-4 判斷是否滿足預設的嵌入容量，若是，過程結束并記錄嵌入的結束位置，否 則返回步驟1繼續(xù)執(zhí)行。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種利用上下文建模和泛化擴展的圖像可逆水印方法，屬于多媒體信息安全領域，該圖像可逆水印方法包含水印嵌入和水印提取以及圖像恢復；采用上下文建模獲取圖像的預測誤差，泛化擴展機制完成水印嵌入，從而實現(xiàn)對圖像內容的認證和保護。其水印嵌入步驟有(1)利用上下文建模獲取預測誤差，并決定泛化擴展的相關參數(shù)；(2)利用泛化擴展機制對載體圖像進行水印嵌入，并記錄恢復輔助信息；(3)利用LSB替換方法來處理恢復輔助信息以便水印提取和圖像恢復。其水印提取步驟有(1)提取泛化擴展的相關參數(shù)和恢復輔助信息；(2)利用泛化擴展的相關參數(shù)和恢復輔助信息進行泛化擴展逆運算，得到嵌入的水印信息和恢復后圖像。
文檔編號G06T1/00GK102034219SQ20101059136
公開日2011年4月27日 申請日期2010年12月16日 優(yōu)先權日2010年12月16日
發(fā)明者張平安, 曾驍, 熊璋, 羅立新, 陳明, 陳真勇 申請人:北京航空航天大學