專(zhuān)利名稱(chēng)：基于圖像特征區(qū)域的抗幾何攻擊數(shù)字水印方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，具體的說(shuō)是一種數(shù)字水印方法，該方法能有效地抵抗平移，旋轉(zhuǎn)，局部剪切等幾何攻擊以及常規(guī)的信號(hào)處理攻擊，可用于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)字圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。
背景技術(shù)：
計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展使得人們可以很方便地實(shí)現(xiàn)資源共享。數(shù)字圖像，音頻，視頻的使用也極大地便利了其在互聯(lián)網(wǎng)上的廣泛傳播，與此同時(shí)也產(chǎn)生了一個(gè)嚴(yán)峻的版權(quán)保護(hù)問(wèn)題。數(shù)字水印技術(shù)被認(rèn)為是對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)的有利手段，它通過(guò)向圖像中嵌入一定的版權(quán)信息，在發(fā)生版權(quán)糾紛時(shí)提取出來(lái)作為版權(quán)所有者的證明。自上世紀(jì)90年代初期產(chǎn)生以來(lái)已有眾多算法提出。但傳統(tǒng)的算法主要集中在水印抵抗傳統(tǒng)的濾波、噪聲、壓縮等信號(hào)處理攻擊上。如郭寶龍，郭磊等提出的“基于圖像目標(biāo)區(qū)域的小波域數(shù)字水印方法”專(zhuān)利號(hào)03134437.2，就是通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行小波變換并對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)，得到視覺(jué)目標(biāo)區(qū)域，并將水印信息嵌入到該區(qū)域中。與此同時(shí)，通過(guò)水印與圖像目標(biāo)區(qū)域特征的相互聯(lián)系實(shí)現(xiàn)水印的盲檢測(cè)。該方法對(duì)于常規(guī)的信號(hào)處理攻擊性能優(yōu)良，但卻不能夠抵抗如旋轉(zhuǎn)、縮放、平移、局部剪切等幾何攻擊。而在實(shí)際應(yīng)用中，正是由于這些幾何攻擊破壞了水印檢測(cè)的同步性，即水印檢測(cè)時(shí)無(wú)法確定水印嵌入的位置。一般情況下，很小的幾何攻擊就有可能導(dǎo)致水印檢測(cè)失敗。因此，如何設(shè)計(jì)能夠抵抗幾何攻擊的數(shù)字水印算法是近年來(lái)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。目前，抗幾何攻擊的數(shù)字水印算法主要分為以下幾類(lèi)(1)在對(duì)幾何變換具有不變性的變換域嵌入水印。幾何不變域的水印嵌入最經(jīng)典的方法是基于對(duì)旋轉(zhuǎn)，縮放，平移具有不變性的傅立葉-梅林(Fourier-Mellin)變換的方法，如文獻(xiàn)J.J.K. Ruanaidh and T.Pun.Rotation，Scale，and Translation Invariant Spread SpectrumDigital Image watermarking，Signal Processing，vol.66，no.3，1998，pp.303-317.以及文獻(xiàn)C.Y.Lin et al.Rotation，Scale，and Translation Resilient Watermarking of Images，IEEE Trans.ImageProcessing，vol.10，no.5，2001，pp.767-782.所述。這種基于幾何不變域的水印方法最大的缺點(diǎn)就是加水印圖像的質(zhì)量不理想。
(2)嵌入模板，并在水印檢測(cè)時(shí)利用模板進(jìn)行幾何變換參數(shù)的估計(jì)，進(jìn)行相應(yīng)的逆變換后檢測(cè)水印。經(jīng)典的算法如文獻(xiàn)S.Pereira and T.Pun，An Iterative Template-MatchingAlgorithm Using the Chirp-z Transform for Digital Image Watermarking，Pattern Recognition，vol.33，no.1，2000，pp.173-175.所述。由于基于模板嵌入的方法除了嵌入水印信息外還需額外嵌入一個(gè)模板，因此也往往對(duì)加水印圖像的質(zhì)量造成較大的影響，對(duì)于試圖破壞模板的攻擊，水印的檢測(cè)較為困難。
(3)嵌入具有周期特性的水印序列。這類(lèi)方法利用水印的自相關(guān)特性進(jìn)行水印信息的同步，但水印檢測(cè)的性能不是很理想。經(jīng)典算法如文獻(xiàn)D.Delannay and B.Macq，Generalized2D Cyclic Patterns for Secret Watermark Generation，Proc.IEEE Int.Conf.Image Processing(ICIP 2000)，vol.II，IEEE Press，2000，pp.72-79.所述。
(4)利用圖像的特征進(jìn)行幾何攻擊的同步。常規(guī)的水印算法在嵌入水印的時(shí)候很少考慮圖像自身的特征，通常是將圖像中所有的像素平等對(duì)待，水印嵌入到整幅圖像中。這類(lèi)算法一般僅能夠抵抗常規(guī)的濾波，噪聲，圖像壓縮等信號(hào)處理攻擊，對(duì)旋轉(zhuǎn)，縮放，剪切等幾何攻擊性能較差，被稱(chēng)作第一代水印。第二代水印的思想由Kutter等人提出(M.Kutter，S.K.Bhattacharjee，and T.Ebrahimi，Towards second generation watermarking schemes，inProc.IEEE Int.Conf.Image Processing，1999，pp.320-323.)。其最顯著的特點(diǎn)就是有效地利用圖像中的特征點(diǎn)、邊緣等特征進(jìn)行水印信息的同步，此類(lèi)算法大多能夠抵抗幾何攻擊。第二代水印中經(jīng)典的算法為Bas等人在文獻(xiàn)P.Bas，J.-M.Chassery，and B.Macq，Geometricallyinvariant watermarking using feature points，IEEE Trans.Image Processing.vol.11，no.9，2002，pp.1014-1028.中提出的方法。其水印嵌入和提取的框圖如圖1和圖2所示。
圖1所示的水印嵌入過(guò)程為首先利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取原始圖像的特征點(diǎn)，并對(duì)所得的特征點(diǎn)集合進(jìn)行平面點(diǎn)集的三角剖分，生成一系列的三角形圖像塊。在水印嵌入時(shí)，首先將原始的水印信號(hào)通過(guò)仿射變換轉(zhuǎn)化為與圖像塊相同的大小和形狀，然后結(jié)合人眼視覺(jué)系統(tǒng)(HVS)的視覺(jué)掩蔽特性在空域?qū)⑺⌒盘?hào)疊加到原始圖像塊上，得到加水印的圖像塊，最后替代原始的圖像塊，得到加水印圖像。
圖2所示的水印提取過(guò)程為首先利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取受攻擊圖像的特征點(diǎn)，并對(duì)所得的特征點(diǎn)集合進(jìn)行平面點(diǎn)集的三角剖分，得到三角形的圖像塊，對(duì)每一個(gè)圖像塊進(jìn)行仿射變換使其轉(zhuǎn)換為與原始水印具有相同的大小和形狀，并進(jìn)行維納(Wiener)濾波。求濾波前圖像塊與濾波后圖像塊的差值圖像塊，并計(jì)算其與原始水印的相關(guān)系數(shù)，根據(jù)所有塊的相關(guān)系數(shù)來(lái)最終確定水印存在與否。
Bas等人所提出的這一算法能夠抵抗聯(lián)合圖像專(zhuān)家組JPEG壓縮，局部剪切，小角度旋轉(zhuǎn)，小比例縮放等幾何攻擊，但該算法存在以下不足
(1)特征提取過(guò)程中，提取的特征點(diǎn)數(shù)目過(guò)多，不少特征點(diǎn)的穩(wěn)定性不夠，以至于水印檢測(cè)過(guò)程中，能夠較好地得到同步的三角形數(shù)目有限。
(2)在水印嵌入過(guò)程中需要將原始的水印轉(zhuǎn)換為與三角形圖像塊相同的大小和形狀，而在水印檢測(cè)時(shí)需要將三角形圖像塊轉(zhuǎn)變?yōu)榕c原始水印相同的大小和形狀，這兩個(gè)過(guò)程中存在插值運(yùn)算，導(dǎo)致差值誤差，影響水印的檢測(cè)。
(3)水印信號(hào)的嵌入是通過(guò)將其在空域直接迭加到原始圖像相應(yīng)區(qū)域中實(shí)現(xiàn)的，所以水印的嵌入類(lèi)似于在原始圖像上迭加隨機(jī)噪聲。因此，當(dāng)圖像受到噪聲，濾波等攻擊時(shí)，會(huì)直接影響水印信息，因此該算法對(duì)于此類(lèi)攻擊性能較差。而在圖像受到旋轉(zhuǎn)，縮放等幾何攻擊時(shí)，也會(huì)因?yàn)椴逯诞a(chǎn)生的誤差對(duì)水印檢測(cè)造成直接的影響。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于圖像特征區(qū)域的小波域數(shù)字水印方法，以抵抗幾何攻擊和常規(guī)的信號(hào)處理攻擊，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)圖像進(jìn)行有效的版權(quán)保護(hù)。
本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明充分利用第二代水印技術(shù)的思想，其技術(shù)方案是將水印信息與圖像的穩(wěn)定特征相結(jié)合，利用圖像中最穩(wěn)定的Harris特征點(diǎn)生成對(duì)幾何攻擊及常規(guī)的信號(hào)處理攻擊均具有不變性的圓形特征區(qū)域，并進(jìn)行旋轉(zhuǎn)歸一化，合理地選取離散小波變換系數(shù)，在小波域?qū)崿F(xiàn)水印的嵌入和提取。其具體方法包括水印嵌入和水印提取。
所述的水印嵌入包括如下步驟(1)通過(guò)隨機(jī)序列生成器生成一個(gè)原始的水印序列w＝{w1，w2，w3，…，wn}，利用密鑰對(duì)該原始的水印序列進(jìn)行置亂，得到置亂后的水印序列w′＝{w1′，w2′，w3′，…，wn′}；(2)利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取原始圖像的特征點(diǎn)，以每一個(gè)特征點(diǎn)為中心取圓形的區(qū)域，在所有的圓形區(qū)域中，選取圓心處特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值為局部極大值的圓形區(qū)域作為嵌入候選特征區(qū)域；(3)對(duì)嵌入候選特征區(qū)域中相互重疊的特征區(qū)域，比較其圓心處特征點(diǎn)的響應(yīng)值，選出特征點(diǎn)的響應(yīng)值最大的一個(gè)特征區(qū)域，并去除與該特征區(qū)域存在重疊的特征區(qū)域，若剩余的特征區(qū)域仍存在相互重疊的情況，循環(huán)進(jìn)行上述操作，直到得到互不重疊的優(yōu)選嵌入圓形特征區(qū)域，將這些優(yōu)選嵌入圓形特征區(qū)域從原始圖像中取出，并進(jìn)行旋轉(zhuǎn)歸一化；(4)對(duì)歸一化后的每一個(gè)優(yōu)選嵌入圓形特征區(qū)域進(jìn)行兩級(jí)離散小波變換，并在第二級(jí)小波變換的水平高頻子帶和垂直高頻子帶內(nèi)分別選取圓環(huán)形的小波系數(shù)區(qū)域C1和C2，作為水印嵌入所要修改的系數(shù)區(qū)域；
(5)根據(jù)置亂后的水印序列w′＝{w1′，w2′，w3′，…，wn′}分別修改水平高頻子帶系數(shù)區(qū)域C1和垂直高頻子帶系數(shù)區(qū)域C2對(duì)應(yīng)位置的小波系數(shù)，對(duì)修改后的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，使置亂后的水印被嵌入到每一個(gè)特征區(qū)域中；(6)對(duì)所述嵌入水印的圓形特征區(qū)域進(jìn)行反向旋轉(zhuǎn)歸一化，并歸位到原始圖像中對(duì)應(yīng)的區(qū)域，得到整幅加水印的圖像。
所述的水印提取包括如下步驟(1)利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取受攻擊圖像的特征點(diǎn)，以每一個(gè)特征點(diǎn)為中心取圓形的區(qū)域，在所有的圓形區(qū)域中，選取圓心處特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值為局部極大值的圓形區(qū)域作為提取候選特征區(qū)域；(2)對(duì)提取候選特征區(qū)域中相互重疊的特征區(qū)域，比較其圓心處特征點(diǎn)的響應(yīng)值，選出特征點(diǎn)的響應(yīng)值最大的一個(gè)特征區(qū)域，并去除與該特征區(qū)域存在重疊的特征區(qū)域，若剩余的特征區(qū)域仍存在相互重疊的情況，循環(huán)進(jìn)行上述操作，直到得到互不重疊的優(yōu)選提取圓形特征區(qū)域，將這些優(yōu)選提取圓形特征區(qū)域從受攻擊圖像中取出，并進(jìn)行旋轉(zhuǎn)歸一化；(3)對(duì)歸一化后的每一個(gè)優(yōu)選提取圓形特征區(qū)域進(jìn)行兩級(jí)離散小波變換，并在第二級(jí)小波變換的水平高頻子帶和垂直高頻子帶內(nèi)分別選取圓環(huán)形的小波系數(shù)區(qū)域C1和C2，作為水印提取所要比較的系數(shù)區(qū)域；(4)比較所述系數(shù)區(qū)域C1與C2對(duì)應(yīng)位置的小波系數(shù)，按照下式提取水印 其中，coefi為水平高頻子帶系數(shù)區(qū)域C1對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)，coefj為垂直高頻子帶系數(shù)區(qū)域C2對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)；(5)通過(guò)所述(4)的水印提取操作，得到最初提取的水印序列w^′={w^1′,w^2′,w^3′,···,w^n′},]]>利用密鑰對(duì)該提取的水印序列進(jìn)行反置亂，得到最終的水印序列w^={w^1,w^2,w^3,···,w^n};]]>(6)計(jì)算最終的水印序列w^={w^1,w^2,w^3,···,w^n}]]>和原始水印序列w＝{w1，w2，w3，…，wn}的歸一化互相關(guān)函數(shù)NC，即NC=Σi=1nw(i)w^(i)Σi=1nw2(i)Σi=1nw^2(i)]]>式中w表示原始水印， 表示提取的水印，n表示水印序列的長(zhǎng)度；(7)將計(jì)算得到的NC值與一閾值T進(jìn)行比較，如果該NC值大于該閾值T，則判斷水印存在，反之水印不存在，閾值T設(shè)置為0.8。
上述數(shù)字水印嵌入方法，其中(2)中所述的選取圓心處特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值為局部極大值的圓形區(qū)域作為嵌入候選特征區(qū)域，按如下步驟進(jìn)行(1)利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取原始圖像的特征點(diǎn)，記為嵌入特征點(diǎn)集合Ω1；(2)以嵌入特征點(diǎn)集合Ω1中的每一個(gè)特征點(diǎn)為圓心，取半徑為R的嵌入圓形區(qū)域；(3)將所述嵌入圓形區(qū)域圓心處特征點(diǎn)的響應(yīng)值與所述嵌入圓形區(qū)域內(nèi)其它點(diǎn)的響應(yīng)值比較，若響應(yīng)值為局部極大值，則保留該嵌入圓形特征區(qū)域作為嵌入候選特征區(qū)域。
上述數(shù)字水印嵌入方法，其中所述的選取第二級(jí)離散小波變換水平高頻子帶和垂直高頻子帶中的小波系數(shù)區(qū)域C1與C2時(shí)，取C1與C2為大小相同的圓環(huán)，這兩個(gè)圓環(huán)的圓心位于各自子帶的幾何中心，內(nèi)半徑r1≥6像素，外半徑r2小于子帶的內(nèi)接圓半徑r3。
上述數(shù)字水印提取方法，其中(1)所述的選取圓心處特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值為局部極大值的圓形區(qū)域作為提取候選特征區(qū)域，按如下步驟進(jìn)行(1)利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取受攻擊圖像的特征點(diǎn)，記為提取特征點(diǎn)集合Ω1′；(2)以提取特征點(diǎn)集合Ω1′中的每一個(gè)特征點(diǎn)為圓心，取半徑為R的提取圓形區(qū)域；(3)將所述提取圓形區(qū)域圓心處特征點(diǎn)的響應(yīng)值與所述提取圓形區(qū)域內(nèi)其它點(diǎn)的響應(yīng)值比較，若響應(yīng)值為局部極大值，則保留該提取圓形特征區(qū)域作為提取候選特征區(qū)域。
上述數(shù)字水印提取方法，其中所述的在第二級(jí)小波變換的水平高頻子帶和垂直高頻子帶中，分別選取的小波系數(shù)區(qū)域C1與C2為兩個(gè)圓心位于各自子帶幾何中心的圓環(huán)，兩圓環(huán)的大小相同，內(nèi)半徑r1≥6像素，外半徑r2小于子帶的內(nèi)接圓半徑r3。
本發(fā)明具有如下效果(1)由于采用小波變換系數(shù)中圓環(huán)形的嵌入?yún)^(qū)域，水印信息不會(huì)因?yàn)樽詈蠹铀√卣鲄^(qū)域歸位到原始圖像的相應(yīng)區(qū)域造成水印信息的丟失。由于數(shù)字圖像的離散性，實(shí)際水印嵌入和提取過(guò)程中使用的特征區(qū)域是以圓形特征區(qū)域?yàn)閮?nèi)接圓，邊界部分補(bǔ)零的正方形圖像塊。這就決定了水印嵌入最理想的變換是離散小波變換。因?yàn)樵诔Ｓ玫碾x散余弦變換(DCT)，離散傅立葉變換(DFT)和離散小波變換(DWT)中，只有離散小波變換具有局部化特性。如果采用離散余弦變換或離散傅立葉變換，則通過(guò)修改頻域系數(shù)嵌入水印后水印的信息將會(huì)影響空域的每一個(gè)像素，包括邊界區(qū)域。而邊界區(qū)域在加水印特征區(qū)域歸位時(shí)將被舍棄，這樣必然導(dǎo)致部分水印信息的丟失。而利用離散小波變換時(shí)，修改的小波系數(shù)位于理想的圓形特征區(qū)域內(nèi)部，即圓環(huán)C1與C2內(nèi)部，因此重構(gòu)后的水印信息只會(huì)散布到理想的圓形特征區(qū)域內(nèi)，不會(huì)散布到邊界部分，這樣在最后的加水印特征區(qū)域歸位時(shí)就不會(huì)造成水印信息的丟失。
(2)由于采用小波變換系數(shù)中圓環(huán)形的嵌入?yún)^(qū)域，水印的嵌入不會(huì)影響原始的特征點(diǎn)。水印的嵌入應(yīng)該盡可能小地影響原始的特征點(diǎn)，因?yàn)檫@些特征點(diǎn)在水印提取時(shí)將被用來(lái)對(duì)水印嵌入?yún)^(qū)域進(jìn)行定位。圓環(huán)區(qū)域C1與C2內(nèi)的水印嵌入使得嵌入的水印信息散布在相應(yīng)的空域圓環(huán)內(nèi)，距離中心處的特征點(diǎn)有一定的距離，因此不會(huì)對(duì)原始的特征點(diǎn)造成影響。
(3)由于水印嵌入?yún)^(qū)域的穩(wěn)定性，可保證在圖像受到旋轉(zhuǎn)，平移，局部剪切等幾何攻擊時(shí)，可以有效地提取水印；同時(shí)能夠抵抗常規(guī)的信號(hào)處理攻擊，如聯(lián)合圖像專(zhuān)家組JPEG壓縮，噪聲，濾波等等。
(4)由于采用在圖像的局部特征區(qū)域中嵌入水印，因而可以獲得很好的圖像質(zhì)量。


圖1為已有Bas算法水印嵌入框圖。
圖2為已有Bas算法水印提取框圖。
圖3為本發(fā)明水印嵌入框圖。
圖4為本發(fā)明水印提取框圖。
圖5為本發(fā)明圓形特征區(qū)域的生成過(guò)程圖，其中5(a)為原始圖像，5(b)為原始特征點(diǎn)圖，5(c)為局部最穩(wěn)定的特征點(diǎn)圖，5(d)為最終選定的特征點(diǎn)圖，5(e)為由局部最穩(wěn)定的特征點(diǎn)確定的嵌入候選特征區(qū)域圖，5(f)為由最終選定的特征點(diǎn)確定的優(yōu)選嵌入圓形特征區(qū)域圖。
圖6為本發(fā)明圓形特征區(qū)域的歸一化圖，其中6(a)為原始圖像圓形特征區(qū)域圖，6(b)為旋轉(zhuǎn)30°圖像對(duì)應(yīng)的圓形特征區(qū)域圖，6(c)為原始圖像特征區(qū)域歸一化結(jié)果圖，6(d)為旋轉(zhuǎn)30°圖像特征區(qū)域圖歸一化結(jié)果圖。
圖7(a)為本發(fā)明理想的圓形特征區(qū)域圖。
圖7(b)為本發(fā)明實(shí)際使用的圖像塊圖。
圖8為本發(fā)明水印嵌入的小波系數(shù)區(qū)域圖。
圖9為本發(fā)明的水印嵌入實(shí)例圖，其中圖9(a)為原始圖像，圖9(b)為優(yōu)選的圓形特征區(qū)域圖，9(c)為加水印圖像，9(d)為差值圖像。
具體實(shí)施例方式
以下參照附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述。
參照附圖3和圖5，本發(fā)明的水印嵌入步驟如下第一步提取水印嵌入的圓形特征區(qū)域。
對(duì)原始圖像圖5(a)，利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取特征點(diǎn)，初始提取的特征點(diǎn)如圖5(b)所示。對(duì)一幅圖像I(x，y)，Harris特征點(diǎn)的提取步驟具體如下(1)利用下式計(jì)算梯度圖像X=I⊗(-1,0,1)=∂I/∂XY=I⊗(-1,0,1)T=∂I/∂Y]]>其中表示卷積，X表示水平方向的梯度圖像，Y表示垂直方向的梯度圖像。
(2)構(gòu)造自相關(guān)矩陣令A(yù)=X2⊗wB=Y2⊗wC=(XY)⊗w]]>其中w＝exp(-(X2+y2)/2σ2)為高斯平滑窗函數(shù)。
則自相關(guān)矩陣M=ACCB.]]>(3)提取特征點(diǎn)令Det(M)=AB-C2Trace(M)=A+B]]>則Harris特征點(diǎn)響應(yīng)值為RH＝Det(M)-k·Trace2(M)其中，常數(shù)k通常取0.04-0.06之間。將RH與一個(gè)閾值進(jìn)行比較，大于該閾值則認(rèn)定為是特征點(diǎn)，該閾值根據(jù)所要檢測(cè)的特征點(diǎn)數(shù)目設(shè)置，一般大于等于1000。
記檢測(cè)到的Harris嵌入特征點(diǎn)集合為Ω1，如圖5(b)，所要提取的圓形特征區(qū)域半徑為R，本發(fā)明中R設(shè)置為40像素，以Ω1中的每一個(gè)特征點(diǎn)pi為圓心，取其半徑為R的圓形區(qū)域，并判斷圓心處特征點(diǎn)，即pi處的響應(yīng)值是否為該區(qū)域中的局部極大值，若是則保留特征點(diǎn)pi及其所確定的圓形區(qū)域作為嵌入候選特征區(qū)域；否則，舍棄。
將經(jīng)過(guò)上述操作得到的候選特征點(diǎn)集合表示為Ω2，如圖5(c)，該集合Ω2中的任意一個(gè)特征點(diǎn)都是圖像中的局部最穩(wěn)定的特征點(diǎn)，這些特征在圖像受到幾何攻擊以及常規(guī)的信號(hào)處理攻擊的時(shí)候最有可能重新被檢測(cè)出來(lái)，對(duì)嵌入了水印的位置進(jìn)行定位。由Ω2中的特征點(diǎn)確定的候選特征區(qū)域如圖5(e)所示，可見(jiàn)，每一個(gè)候選特征區(qū)域的內(nèi)部?jī)H僅存在一個(gè)最穩(wěn)定的特征點(diǎn)。
在圖5(e)中，集合Ω2中的特征點(diǎn)確定的候選特征區(qū)域存在相互重疊的情況，為了獲得互不重疊的特征區(qū)域，需要對(duì)Ω2中的特征點(diǎn)進(jìn)行篩選。為此，首先從Ω2中取出響應(yīng)值最大的特征點(diǎn)，并去掉與該特征點(diǎn)所確定的特征區(qū)域存在重疊的特征區(qū)域內(nèi)的特征點(diǎn)。若剩下的特征區(qū)域仍存在相互重疊的情況，對(duì)存在重疊的特征區(qū)域循環(huán)進(jìn)行上述操作，直到得到互不重疊的特征區(qū)域，同時(shí)記最終的特征點(diǎn)集合為Ω3，如圖5(d)所示。由Ω3中特征點(diǎn)確定的優(yōu)選嵌入特征區(qū)域如圖5(f)所示，圖5(f)中的優(yōu)選嵌入特征區(qū)域互不重疊，對(duì)幾何攻擊及信號(hào)處理處理具有不變性，為不變特征區(qū)域，即水印嵌入?yún)^(qū)域。
第二步對(duì)優(yōu)選嵌入特征區(qū)域進(jìn)行旋轉(zhuǎn)歸一化。
當(dāng)圖像存在旋轉(zhuǎn)的時(shí)候，從原始圖像和旋轉(zhuǎn)以后的圖像中提取出的優(yōu)選圓形特征區(qū)域雖然內(nèi)容相同，但是它們的方向不同，如圖6(a)和圖6(b)所示。因此，要利用小波變換的方法嵌入水印必須消除旋轉(zhuǎn)帶來(lái)的影響。本發(fā)明中利用基于幾何矩的圖像歸一化技術(shù)，對(duì)存在旋轉(zhuǎn)的特征區(qū)域進(jìn)行歸一化，旋轉(zhuǎn)歸一化的具體方法如下對(duì)一幅數(shù)字圖像I(x，y)，其p+q階幾何矩為mp，q＝∫∫ΓxpyqI(x，y)dxdy其中Γ表示圖像的定義域，對(duì)應(yīng)的中心矩為μp，q＝∫∫Γ(x-x)p(y-y)qI(x，y)dxdy其中x＝m1，0/m0，0，y＝m0，1/m0，0表示圖像的質(zhì)心。
定義兩個(gè)張量t1和t2如下t1＝μ1，2+μ3，0，t2＝μ2，1+μ0，3則旋轉(zhuǎn)歸一化角度θ為θ＝arctan(-t1/t2)旋轉(zhuǎn)歸一化角度是相對(duì)于圖像的質(zhì)心(x，y)而言的。
很顯然，上式存在兩個(gè)解，比方說(shuō)φ和φ+π。為了得到一個(gè)唯一的歸一化角度，定義另外一個(gè)張量t3t3＝-t1sinφ+t2cosφ通過(guò)使t3＞0則可以確定一個(gè)唯一的歸一化角度φ。如果t3＜0，則令φ＝φ+π。
有了歸一化角度φ，只需以質(zhì)心為基準(zhǔn)將圖像旋轉(zhuǎn)φ角度，即可以得到歸一化的圖像，歸一化圖像對(duì)旋轉(zhuǎn)具有不變性。特征區(qū)域的歸一化后的圖像如圖6(c)和圖6(d)所示。
第三步對(duì)歸一化特征區(qū)域進(jìn)行離散小波變換，確定水印嵌入的系數(shù)區(qū)域。
通過(guò)上述第二步已經(jīng)對(duì)幾何失真下水印的嵌入位置進(jìn)行了定位，在此基礎(chǔ)之上就可以采用較為成熟的變換域水印算法。為了有效地抵抗旋轉(zhuǎn)，平移，剪切等幾何攻擊，本發(fā)明在圖像的局部不變特征區(qū)域中嵌入水印。但是在實(shí)際的實(shí)施過(guò)程中，我們能夠使用的并不是理想的圓形特征區(qū)域，而是以特征區(qū)域?yàn)閮?nèi)接圓的正方形圖像塊，即將邊界部分補(bǔ)零，如圖7(b)所示。在圖7(b)中，由于水印嵌入后需要將含水印的特征區(qū)域歸位到原始圖像的對(duì)應(yīng)區(qū)域，而這時(shí)周?chē)谏倪吔鐓^(qū)域是要被去掉的，因此必須保證水印信息嵌入到理想的圓形特征區(qū)域內(nèi)，盡可能少地分布到黑色的邊界區(qū)域，這就要求所采用的變換具有局部化特性。與此同時(shí)，水印的嵌入要盡可能小地影響原始特征點(diǎn)附近的像素，這樣才能保證水印檢測(cè)時(shí)這些特征點(diǎn)能很好地被檢測(cè)出來(lái)對(duì)水印嵌入?yún)^(qū)域進(jìn)行定位，因此同樣要求所采用的變換具有局部化特性。根據(jù)以上兩個(gè)要求，本發(fā)明選用離散小波變換(DWT)嵌入水印。利用DWT嵌入水印時(shí)，只要修改理想的圓形特征區(qū)域內(nèi)對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)，則水印信息只會(huì)影響相應(yīng)位置的空域像素，對(duì)邊界區(qū)域像素的影響很小。而為了盡可能小地影響原始的特征點(diǎn)，特征點(diǎn)附近的小波系數(shù)是不能被修改的。因此，本發(fā)明設(shè)計(jì)的小波域水印嵌入系數(shù)選用如圖8所示的形式。圖8中，低頻子帶LL2.0和6個(gè)高頻子帶HL1.1，HH1.2，LH1.3，HL2.1，HH2.2，LH2.3為對(duì)原始圖像進(jìn)行兩級(jí)離散小波變換后得到的小波變換系數(shù)，其中HL1.1，HH1.2，LH1.3分別為第一級(jí)小波變換的水平高頻、對(duì)角線(xiàn)高頻和垂直高頻子帶；HL2.1，HH2.2，LH2.3分別為第二級(jí)小波變換的水平高頻、對(duì)角線(xiàn)高頻和垂直高頻子帶。在第二級(jí)小波變換的水平高頻子帶HL2.1和垂直高頻子帶LH2.3中，分別選取兩個(gè)圓環(huán)形的系數(shù)區(qū)域，其中水平高頻子帶中的圓環(huán)區(qū)域記作C1，垂直高頻子帶中的圓環(huán)區(qū)域記作C2。這兩個(gè)圓環(huán)C1與C2的圓心分別位于水平高頻子帶HL2.1和垂直高頻子帶LH2.3的幾何中心，內(nèi)半徑r1≥6像素，外半徑r2小于子帶的內(nèi)接圓半徑r3。C1與C2即為本發(fā)明中水印嵌入所要修改的小波系數(shù)區(qū)域。水印信息嵌入在該區(qū)域既能保證水印的嵌入不會(huì)影響原始特征點(diǎn)，又可以保證水印信息集中在理想的特征區(qū)域內(nèi)，而不會(huì)因?yàn)樽詈蠛√卣鲄^(qū)域歸位造成水印信息的丟失。
第四步水印嵌入。
通過(guò)隨機(jī)序列生成器生成一個(gè)原始的水印序列w＝{w1，w2，w3，…，wn}作為待嵌入的水印序列，為了增強(qiáng)系統(tǒng)的安全性，首先使用密鑰對(duì)原始水印序列w進(jìn)行置亂，得到置亂后的水印序列w′＝{w1′，w2′，w3′，…，wn′}。設(shè)coefi和coefj分別表示圖8所示水印嵌入?yún)^(qū)域C1與C2對(duì)應(yīng)位置的小波變換系數(shù)，將置亂后的水印序列按如下過(guò)程嵌入特征區(qū)域中首先，對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行修改，嵌入水印。如果wi′＝1且D＝coefi-coefj＜TH，則通過(guò)下式增大水平高頻子帶水印嵌入?yún)^(qū)域C1對(duì)應(yīng)的小波變換系數(shù)coefi的值，同時(shí)減小垂直高頻子帶嵌入?yún)^(qū)域C2對(duì)應(yīng)的小波變換系數(shù)coefj的值coefi′=coefi+(TH-D)/2coefj′=coefj-(TH-D)/2]]>
若D＝coefi-coefj≥TH，不做任何操作；如果wi′＝0且D＝coefj-coefi＜TH，進(jìn)行如下操作coefi′=coefi-(TH-D)/2coefj′=coefj+(TH-D)/2]]>若D＝coefj-coefi≥TH，不做任何操作。其中TH為控制水印不可見(jiàn)性與魯棒性的閾值，本發(fā)明中該閾值TH選取0.02。
然后，對(duì)修改后的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，得到加水印的特征區(qū)域。
第五步將加水印后的特征區(qū)域進(jìn)行反向旋轉(zhuǎn)歸一化，并歸位到原始圖像中的相應(yīng)位置，得到整幅加水印的圖像。
參照?qǐng)D4，本發(fā)明的水印提取按照以下過(guò)程進(jìn)行第一步提取受攻擊圖像中嵌入了水印的圓形特征區(qū)域，這一步的具體操作與水印嵌入中圓形特征區(qū)域的提取過(guò)程相同。
第二步對(duì)提取的圓形特征區(qū)域進(jìn)行旋轉(zhuǎn)歸一化，這一步的具體操作與水印嵌入過(guò)程中圓形特征區(qū)域的旋轉(zhuǎn)歸一化相同。
通過(guò)以上兩步對(duì)旋轉(zhuǎn)，平移，剪切等幾何攻擊下嵌入了水印的區(qū)域進(jìn)行定位。
第三步對(duì)每一個(gè)歸一化圓形特征區(qū)域進(jìn)行兩級(jí)離散小波變換，并選擇與嵌入過(guò)程相同的圓環(huán)形小波變換系數(shù)區(qū)域，設(shè)coefi和coefj分別為圖8所示的系數(shù)區(qū)域C1與C2對(duì)應(yīng)位置的小波系數(shù)，水印的提取通過(guò)下面的方程完成 對(duì)提取的水印w^′={w^1′,w^2′,w^3′,···,w^n′}]]>利用相同的密鑰進(jìn)行反置亂，得到最終的水印序列w^={w^1,w^2,w^3,···,w^n}.]]>第四步計(jì)算最終的水印序列w^={w^1,w^2,w^3,···w^n}]]>和原始水印序列w＝{w1，w2，w3，…，wn}的歸一化互相關(guān)函數(shù)NC，即NC=Σi=1nw(i)w^(i)Σi=1nw2(i)Σi=1nw^2(i)]]>式中w表示原始水印， 表示提取的水印，n表示水印序列的長(zhǎng)度；第五步將計(jì)算得到的NC值與一閾值T進(jìn)行比較，如果該NC值大于該閾值T，則判斷水印存在，反之水印不存在，門(mén)限T設(shè)置為0.8。
圖9所示為本發(fā)明的水印嵌入實(shí)例。9(a)表示原始圖像，9(b)表示水印嵌入的圓形特征區(qū)域，9(c)表示加水印圖像，9(d)表示含水印圖像與原始圖像的差值圖像。加水印圖像峰值信噪比PSNR值分別為39.41dB和37.90dB?？梢钥闯?，本發(fā)明由于在圖像的局部區(qū)域中嵌入水印，加水印圖像具有很高的質(zhì)量。
權(quán)利要求
1.一種基于圖像特征區(qū)域的小波域抗幾何攻擊數(shù)字水印嵌入方法，包括如下步驟(1)通過(guò)隨機(jī)序列生成器生成一個(gè)原始的水印序列w＝{w1，w2，w3，…，wn}，利用密鑰對(duì)該原始的水印序列進(jìn)行置亂，得到置亂后的水印序列w′＝{w1′，w2′，w3′，…，wn′}；(2)利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取原始圖像的特征點(diǎn)，以每一個(gè)特征點(diǎn)為中心取圓形的區(qū)域，在所有的圓形區(qū)域中，選取圓心處特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值為局部極大值的圓形區(qū)域作為嵌入候選特征區(qū)域；(3)對(duì)嵌入候選特征區(qū)域中相互重疊的特征區(qū)域，比較其圓心處特征點(diǎn)的響應(yīng)值，選出特征點(diǎn)的響應(yīng)值最大的一個(gè)特征區(qū)域，并去除與該特征區(qū)域存在重疊的特征區(qū)域，若剩余的特征區(qū)域仍存在相互重疊的情況，循環(huán)進(jìn)行上述操作，直到得到互不重疊的優(yōu)選嵌入圓形特征區(qū)域，將這些優(yōu)選嵌入圓形特征區(qū)域從原始圖像中取出，并進(jìn)行旋轉(zhuǎn)歸一化；(4)對(duì)歸一化后的每一個(gè)優(yōu)選嵌入圓形特征區(qū)域進(jìn)行兩級(jí)離散小波變換，并在第二級(jí)小波變換的水平高頻子帶和垂直高頻子帶內(nèi)分別選取圓環(huán)形的小波系數(shù)區(qū)域C1和C2，作為水印嵌入所要修改的系數(shù)區(qū)域；(5)根據(jù)置亂后的水印序列w′＝{w1′，w2′，w3′…，wn′}分別修改水平高頻子帶系數(shù)區(qū)域C1和垂直高頻子帶系數(shù)區(qū)域C2對(duì)應(yīng)位置的小波系數(shù)，對(duì)修改后的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，使置亂后的水印被嵌入到每一個(gè)特征區(qū)域中；(6)對(duì)所述嵌入水印的圓形特征區(qū)域進(jìn)行反向旋轉(zhuǎn)歸一化，并歸位到原始圖像中對(duì)應(yīng)的區(qū)域，得到整幅加水印的圖像。
2.一種基于圖像特征區(qū)域的小波域抗幾何攻擊數(shù)字水印提取方法，包括如下步驟(1)利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取受攻擊圖像的特征點(diǎn)，以每一個(gè)特征點(diǎn)為中心取圓形的區(qū)域，在所有的圓形區(qū)域中，選取圓心處特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值為局部極大值的圓形區(qū)域作為提取候選特征區(qū)域；(2)對(duì)提取候選特征區(qū)域中相互重疊的特征區(qū)域，比較其圓心處特征點(diǎn)的響應(yīng)值，選出特征點(diǎn)的響應(yīng)值最大的一個(gè)特征區(qū)域，并去除與該特征區(qū)域存在重疊的特征區(qū)域，若剩余的特征區(qū)域仍存在相互重疊的情況，循環(huán)進(jìn)行上述操作，直到得到互不重疊的優(yōu)選提取圓形特征區(qū)域，將這些優(yōu)選提取圓形特征區(qū)域從受攻擊圖像中取出，并進(jìn)行旋轉(zhuǎn)歸一化；(3)對(duì)歸一化后的每一個(gè)優(yōu)選提取圓形特征區(qū)域進(jìn)行兩級(jí)離散小波變換，并在第二級(jí)小波變換的水平高頻子帶和垂直高頻子帶內(nèi)分別選取圓環(huán)形的小波系數(shù)區(qū)域C1和C2，作為水印提取所要比較的系數(shù)區(qū)域；(4)比較所述系數(shù)區(qū)域C1與C2對(duì)應(yīng)位置的小波系數(shù)，按照下式提取水印 其中，coefi為水平高頻子帶系數(shù)區(qū)域C1對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)，coefj為垂直高頻子帶系數(shù)區(qū)域C2對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)；(5)通過(guò)所述(4)的水印提取操作，得到最初提取的水印序列w^′={w^1′,w^2′,w^3′,···,w^n′},]]>利用密鑰對(duì)該提取的水印序列進(jìn)行反置亂，得到最終的水印序列w^={w^1,w^2,w^3,···,w^n};]]>(6)計(jì)算最終的水印序列w^={w^1,w^2,w^3,···,w^n}]]>和原始水印序列w＝{w1，w2，w3，…，wn}的歸一化互相關(guān)函數(shù)NC，即NC=Σi=1nw(i)w^(i)Σi=1nw2(i)Σi=1nw^2(i)]]>式中w表示原始水印， 表示提取的水印，n表示水印序列的長(zhǎng)度；(7)將計(jì)算得到的NC值與一閾值T進(jìn)行比較，如果該NC值大于該閾值T，則判斷水印存在，反之水印不存在，閾值T設(shè)置為0.8。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像特征區(qū)域的小波域抗幾何攻擊數(shù)字水印嵌入方法，其特征在于(2)中所述的選取圓心處特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值為局部極大值的圓形區(qū)域作為嵌入候選特征區(qū)域，按如下步驟進(jìn)行(1)利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取原始圖像的特征點(diǎn)，記為嵌入特征點(diǎn)集合Ω1；(2)以嵌入特征點(diǎn)集合Ω1中的每一個(gè)特征點(diǎn)為圓心，取半徑為R的嵌入圓形區(qū)域；(3)將所述嵌入圓形區(qū)域圓心處特征點(diǎn)的響應(yīng)值與所述嵌入圓形區(qū)域內(nèi)其它點(diǎn)的響應(yīng)值比較，若響應(yīng)值為局部極大值，則保留該嵌入圓形特征區(qū)域作為嵌入候選特征區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像特征區(qū)域的小波域抗幾何攻擊數(shù)字水印嵌入方法，其特征在于選取第二級(jí)離散小波變換水平高頻子帶和垂直高頻子帶中的小波系數(shù)區(qū)域C1與C2時(shí)，取C1與C2為大小相同的圓環(huán)，這兩個(gè)圓環(huán)的圓心位于各自子帶的幾何中心，內(nèi)半徑r1≥6像素，外半徑r2小于子帶的內(nèi)接圓半徑r3。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖像特征區(qū)域的小波域抗幾何攻擊數(shù)字水印提取方法，其特征在于步驟(1)所述的選取圓心處特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值為局部極大值的圓形區(qū)域作為提取候選特征區(qū)域，按如下步驟進(jìn)行(1)利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取受攻擊圖像的特征點(diǎn)，記為提取特征點(diǎn)集合Ω′1；(2)以提取特征點(diǎn)集合Ω′1中的每一個(gè)特征點(diǎn)為圓心，取半徑為R的提取圓形區(qū)域；(3)將所述提取圓形區(qū)域圓心處特征點(diǎn)的響應(yīng)值與所述提取圓形區(qū)域內(nèi)其它點(diǎn)的響應(yīng)值比較，若響應(yīng)值為局部極大值，則保留該提取圓形特征區(qū)域作為提取候選特征區(qū)域。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖像特征區(qū)域的小波域抗幾何攻擊數(shù)字水印提取方法，其特征在于確定水印提取所采用的小波系數(shù)時(shí)，在第二級(jí)小波變換的水平高頻子帶和垂直高頻子帶中，分別選取的小波系數(shù)區(qū)域C1與C2為兩個(gè)圓心位于各自子帶幾何中心的圓環(huán)，兩圓環(huán)的大小相同，內(nèi)半徑r1≥6像素，外半徑r2小于子帶的內(nèi)接圓半徑r3。
全文摘要
本發(fā)明涉及信息安全領(lǐng)域抗幾何攻擊的數(shù)字水印方法。該方法是將水印信息與圖像的特征區(qū)域相聯(lián)系，利用圖像中最穩(wěn)定的Harris特征點(diǎn)生成對(duì)幾何攻擊及常規(guī)的信號(hào)處理攻擊均具有不變性的局部特征區(qū)域，通過(guò)圖像歸一化技術(shù)生成圓形的特征區(qū)域，對(duì)這些圓形特征區(qū)域進(jìn)行兩級(jí)小波變換，并在第二級(jí)小波變換的水平高頻和垂直高頻子帶中分別選擇圓環(huán)形的系數(shù)區(qū)域作為水印嵌入所要修改的系數(shù)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)水印的嵌入。提取時(shí)先對(duì)水印嵌入的區(qū)域進(jìn)行定位，并在小波域通過(guò)比較小波系數(shù)提取水印。本發(fā)明不僅可以獲得更好的圖像質(zhì)量，而且能有效地抵抗平移，旋轉(zhuǎn)，局部剪切等幾何攻擊以及常見(jiàn)的壓縮，濾波等信號(hào)處理攻擊，可用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)字圖像的版權(quán)保護(hù)。
文檔編號(hào)G06T1/00GK101030293SQ20071001759
公開(kāi)日2007年9月5日 申請(qǐng)日期2007年3月30日 優(yōu)先權(quán)日2007年3月30日
發(fā)明者郭寶龍, 李雷達(dá) 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)