專利名稱：一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于數(shù)字水印技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法。

背景技術(shù)：
過去十年，數(shù)字媒體信息的使用與分布爆炸性增長(zhǎng)。借助互聯(lián)網(wǎng)，人們可以方便地發(fā)布和獲取各種數(shù)字信息，包括圖像、音頻、視頻和文本等，以及諸多在線服務(wù)。但同時(shí)，盜版也變得更加容易，不受限制的復(fù)制與不可控的傳輸使得數(shù)字內(nèi)容毫無版權(quán)可言。對(duì)數(shù)字內(nèi)容的管理和保護(hù)成為業(yè)界迫切需要解決的問題。
數(shù)字水印是一種新興的版權(quán)保護(hù)技術(shù)。它研究如何在原始數(shù)據(jù)中隱藏一定量的附加信息，例如作品的所有權(quán)、使用權(quán)或者公司的標(biāo)識(shí)等，并通過對(duì)被隱藏信息的提取和識(shí)別達(dá)到驗(yàn)證版權(quán)的目的。數(shù)字水印具有保真性、魯棒性、信息容量、可靠性、安全性、盲檢測(cè)和復(fù)雜度等特征。除了版權(quán)保護(hù)，數(shù)字水印還可用于數(shù)字簽名、數(shù)字指紋、廣播監(jiān)視、內(nèi)容認(rèn)證、拷貝控制和保密通信等。
學(xué)術(shù)界已經(jīng)提出了大量的水印方法?；旧?，可以將它們分成兩類一類是基于擴(kuò)頻(SSspread spectrum)調(diào)制技術(shù)的水印方法；一類是基于剔除載體信號(hào)干擾的水印方法，例如量化索引調(diào)制水印(QIMquantization indexmodulation)。雖然，SS水印方法具有良好的抗干擾和壓縮性能，但是它不能去除載體信號(hào)的干擾，而且檢測(cè)是非盲的。與此相反，QIM水印方法能剔除載體信號(hào)的干擾，具有盲檢測(cè)性，而且能獲得更高的信息容量，因而受到了越來越廣泛的關(guān)注。
Chen等提出了QIM水印方法(見專利CN02115174.1)。設(shè)Ao表示要嵌入水印的原始內(nèi)容，它可以是各種類型的信號(hào)，例如圖像、音頻或者視頻等。經(jīng)過一個(gè)信號(hào)提取過程，從原始內(nèi)容Ao中提取出一個(gè)長(zhǎng)度為的N載體信號(hào)x，x∈iN，用于嵌入水印信息m，其中i表示實(shí)數(shù)集。x可以是一個(gè)由原始內(nèi)容Ao的像素值組成的向量，或者由原始內(nèi)容Ao的任何變換域系數(shù)組成的向量等。QIM水印的基本思想是在載體信號(hào)x的空間中定義若干個(gè)子區(qū)域，每個(gè)子區(qū)域?qū)?yīng)一個(gè)不同水印信息，然后根據(jù)要嵌入的水印信息將x的值修改到對(duì)應(yīng)的子區(qū)域內(nèi)；水印檢測(cè)是根據(jù)給定的載體信號(hào)所在的區(qū)域提取水印信息。
抖動(dòng)量化調(diào)制水印(DMdither modulation)是QIM水印方法的一個(gè)基本實(shí)現(xiàn)(B.Chen et al..Quantization index modulationa class of provablygood methods fordigital watermarking and information embedding.IEEETrans.Inform.Theory，vol.47，no.4，pp.14231443，2001.)。DM水印方法的基本思想是利用抖動(dòng)量化器量化載體信號(hào)x實(shí)現(xiàn)水印信息的嵌入。具體地，DM將要嵌入的信息m編碼成一個(gè)長(zhǎng)為p的G元序列b，它的每個(gè)元素bj滿足bj∈Ω，Ω＝{0，1，L，G-1}；并且，為嵌入多位水印信息，載體信號(hào)x被分成p個(gè)子序列，即x＝x1‖x2‖L‖xp，其中第j個(gè)子向量xj的長(zhǎng)度為L(zhǎng)j，對(duì)于G元DM，需組建G個(gè)

抖動(dòng)量化器

bj∈Ω。如果使用量化步長(zhǎng)為V的均勻量化器，對(duì)于L維的輸入向量，抖動(dòng)量化器

的中心點(diǎn)可定義為

其中，

表示整數(shù)集，IL是每個(gè)元素都為1的L維向量，d∈iL為一隨機(jī)向量用于提升水印的安全性。水印嵌入時(shí)根據(jù)要嵌入的信息選擇對(duì)應(yīng)的量化器，對(duì)于bj，j＝1，L，p，選擇量化器

修改xj，即其中yj表示含有水印的向量y的第j個(gè)子向量。使用y代替x，然后利用載體信號(hào)的逆提取過程得到添加水印后的內(nèi)容Aw。對(duì)于一個(gè)要檢測(cè)水印的數(shù)據(jù)內(nèi)容Au，DM水印檢測(cè)器使用與水印嵌入相同的載體信號(hào)提取過程得到一個(gè)可能失真的待檢測(cè)信號(hào)z，并和嵌入時(shí)一樣將其分成p個(gè)子向量，再使用最小距離準(zhǔn)則從每個(gè)子向量中提取隱藏信息，即j＝1，L，p，其中‖·‖表示歐拉范數(shù)。
如前所述，DM具有許多優(yōu)越的性能，但是量化水印的一個(gè)主要弱點(diǎn)是對(duì)幅值縮放攻擊非常敏感。這是由于當(dāng)待檢測(cè)信號(hào)的幅值被縮放時(shí)，用于檢測(cè)的量化步長(zhǎng)并沒有做相應(yīng)的縮放，因而在水印嵌入器和檢測(cè)器之間產(chǎn)生了匹配錯(cuò)誤，大大降低了水印的性能。
J.J.埃格斯等提出了一種量化步長(zhǎng)的估計(jì)方法(見專利CN 02824865.1)。該方法根據(jù)信號(hào)采樣的直方圖估計(jì)出經(jīng)過縮放攻擊后的量化步長(zhǎng)用于提取水印信息。但是，要做到準(zhǔn)確估計(jì)需要的數(shù)據(jù)樣本量很大，而且可能引入安全的脆弱性。
A.A.C.M.卡克發(fā)明了另一種量化步長(zhǎng)的估計(jì)方法(見專利CN02824950.X)。該方法引入了一個(gè)特征參數(shù)，具有與載體信號(hào)同時(shí)縮放相同倍數(shù)的特征，然后利用特征參數(shù)估計(jì)經(jīng)過縮放攻擊后的量化。然而，這種方法即使在沒有攻擊的條件下檢測(cè)的錯(cuò)誤率也不為零。
一種稱為Rational Dithered Modulation(RDM)的水印方法(F.Perez-Gonz`alezetal..Rational dither modulationAhigh-ratedata-hiding method invariant to gain attacks.IEEE Trans.SignalProcessing，vol.53，no.10，pp.39603975，2005.)在嵌入器和檢測(cè)器端采用了一個(gè)對(duì)幅值縮放具有不變性的量化步長(zhǎng)。雖然，RDM獲得了對(duì)縮放攻擊的魯棒性，但是它的性能依賴于系統(tǒng)的記憶量，并隨著記憶量的增大而逼近DM的性能，此時(shí)，系統(tǒng)計(jì)算量也增加了。
Q.李等提出了應(yīng)用改進(jìn)的Watson視覺模型提供QIM對(duì)幅值縮放攻擊的抵抗能力(Q.Li et al..Using perceptual models to improve fidelity and provideresi stance to valumetric scaling for quantization index modulationwatermarking.IEEE Transactions on Information Forensics and Security，vol.2，no.2，pp.127 139，Jun.2007.)。該方法的性能依賴于人類感知模型，因而不夠靈活，而且感知模型的修改比不修改的情況損失了載體信號(hào)的質(zhì)量。
綜上，在已知的量化水印技術(shù)中，幅值縮放攻擊問題并沒有得到很好的解決，已經(jīng)有的幾種方法都存在相應(yīng)的不足。


發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種改進(jìn)的DM水印方法，該方法對(duì)幅值縮放攻擊具有不變性，同時(shí)在其他方面可獲得與原始DM水印近似相同的性能。
為達(dá)到以上目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是一種改進(jìn)的DM水印方法，水印嵌入方法是構(gòu)造一個(gè)對(duì)幅值縮放變換具有不變性的信號(hào)并在其上應(yīng)用DM嵌入水印信息，水印檢測(cè)方法是利用DM水印檢測(cè)器從一個(gè)與水印嵌入采用相同方法構(gòu)造的信號(hào)上提取水印信息。其特征在于，水印嵌入方法和水印檢測(cè)方法都包括一個(gè)對(duì)幅值縮放變換具有不變性的信號(hào)構(gòu)造步驟。
進(jìn)一步，構(gòu)造一個(gè)對(duì)幅值縮放變換具有不變性的信號(hào)采用的方法是將載體信號(hào)x與一個(gè)特征序列s的元素對(duì)應(yīng)相除，特征序列s滿足如下的性質(zhì)當(dāng)載體信號(hào)的幅值被縮放時(shí)，s隨之一起被縮放相同的倍數(shù)。
更進(jìn)一步，使用DM方法操作構(gòu)造的信號(hào)嵌入水印信息，然后將得到的信號(hào)與特征序列s的對(duì)應(yīng)元素相乘，得到嵌入水印的載體信號(hào)y。
更進(jìn)一步，水印檢測(cè)的方法是使用與水印嵌入相同的信號(hào)提取方法從一個(gè)可能失真的內(nèi)容中提取載體信號(hào)z和特征序列s′，然后將二者的對(duì)應(yīng)元素相除，并使用DM檢測(cè)器從得到的信號(hào)中提取水印信息。
更進(jìn)一步，使用載體信號(hào)x或其子向量的某種統(tǒng)計(jì)量，例如平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差值、Minkowski范數(shù)值等組成一個(gè)與載體信號(hào)等長(zhǎng)的序列，設(shè)計(jì)特征序列s的方法是使其與前述序列成正比例。
再進(jìn)一步，為提升水印的性能，選擇絕對(duì)值較大的那種統(tǒng)計(jì)量來構(gòu)造特征序列s。
再進(jìn)一步，為提升水印的性能，設(shè)計(jì)一個(gè)與載體信號(hào)等長(zhǎng)的權(quán)重序列v，使用1-v加權(quán)原始載體信號(hào)與加水印的載體信號(hào)之間的誤差信號(hào)x-y，并將加權(quán)后的誤差信號(hào)再與加水印的載體信號(hào)y疊加生成一個(gè)新的加水印的載體信號(hào)yc。
再進(jìn)一步，設(shè)計(jì)權(quán)重序列v的方法是使從加水印的載體信號(hào)yc與原始載體信號(hào)x提取出的特征序列之差盡可能逼近零，且v的每個(gè)元素都在0和1之間取值。
本發(fā)明的效果在于采用本發(fā)明所述的方法，在沒有攻擊的情況下，水印檢測(cè)可以獲得零錯(cuò)誤率；在理論上可以抵抗任何程度的幅值縮放攻擊，對(duì)幅值縮放攻擊具有不變性；此種不變性的獲得不依賴于感知模型，因而更加靈活；同時(shí)，對(duì)于其他攻擊，可以獲得與原始DM相近的性能。



圖1——一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法的水印嵌入裝置結(jié)構(gòu)圖。
圖2——一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法的水印檢測(cè)裝置結(jié)構(gòu)圖。
圖3——幅值縮放攻擊實(shí)驗(yàn)示意圖。
圖4——修改直流分量攻擊實(shí)驗(yàn)示意圖。
圖5——高斯噪聲攻擊實(shí)驗(yàn)示意圖。
圖6——JPEG壓縮攻擊實(shí)驗(yàn)示意圖。

具體實(shí)施例方式 下面結(jié)合附圖描述本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例，并進(jìn)一步說明本發(fā)明的效果。
以水印載體Ao為一圖像信號(hào)，實(shí)現(xiàn)一種改進(jìn)的DM水印方法，水印嵌入過程如圖1所示，包括以下步驟 1)從Ao的塊DCT(DCTDiscrete Cosine Transform)域抽取載體信號(hào)x。先將Ao分成多個(gè)不重疊的子塊，每塊含8×8個(gè)象素點(diǎn)，然后對(duì)每塊進(jìn)行DCT變換。對(duì)每塊內(nèi)的64個(gè)DCT系數(shù)進(jìn)行之字形排序，選取序數(shù)3到64之間的62個(gè)DCT系數(shù)。將所有抽取的DCT系數(shù)排成一個(gè)大的序列作為載體信號(hào)。再對(duì)抽取的載體信號(hào)按某個(gè)隨機(jī)順序置亂，生成最終的載體信號(hào)記為x，其長(zhǎng)度為N。這一步由載體信號(hào)抽取裝置實(shí)現(xiàn)。
2)將要嵌入的信息m表達(dá)成一個(gè)長(zhǎng)為p的二元序列b，其中每個(gè)元素bj∈Ω，Ω＝{0，1}，j＝1，L，p。這一步由信息表示與編碼裝置實(shí)現(xiàn)。
3)為簡(jiǎn)單起見，本實(shí)施例將載體信號(hào)x分成p個(gè)等長(zhǎng)的子序列，記為x＝x1‖x2‖L‖xp，其中

L為每個(gè)子序列的長(zhǎng)度。這里，假定水印嵌入位率為R＝1/L。
4)計(jì)算特征序列s。本實(shí)施例采用每個(gè)子向量xj的平均值的絕對(duì)值構(gòu)建特征序列s。設(shè)函數(shù)E{·}表示向量的平均值操作子。具體地，特征序列s的第j個(gè)子向量sj取為 sj＝|E{xj}|IL (1) 這一步由特征序列生成裝置實(shí)現(xiàn)。
5)將載體信號(hào)x的每個(gè)元素除以特征序列s的對(duì)應(yīng)元素構(gòu)造一個(gè)對(duì)幅值縮放變換具有不變性的信號(hào)，記為 這一步由載體信號(hào)變換裝置實(shí)現(xiàn)。
6)利用DM方法將序列b的每個(gè)元素嵌入到信號(hào)

的對(duì)應(yīng)子向量中得到加水印的信號(hào)

表示為 j＝1，L，p(3) 這一步信息嵌入裝置實(shí)現(xiàn)。
7)將信號(hào)

與特征序列s的對(duì)應(yīng)元素相乘得到嵌入水印的信號(hào)y，即 這一步由載體信號(hào)逆變換裝置實(shí)現(xiàn)。
8)計(jì)算原始載體信號(hào)x與加水印的載體信號(hào)y之間的誤差，記為e＝x-y。設(shè)計(jì)一個(gè)權(quán)重序列v，它的每個(gè)元素都在0和1之間取值。用1-v加權(quán)誤差信號(hào)e，并把所得的加權(quán)信號(hào)疊加到加水印的載體信號(hào)y上得到一個(gè)新的加水印的載體信號(hào)yc，即 yc＝y(tǒng)+e·(1-v) (5) 選擇v使 E{xcj}-E{xj}＝0，j＝1，L，p (6) 成立或近似成立。這一步由失真調(diào)整與補(bǔ)償裝置實(shí)現(xiàn)。
9)用yc代替x，并實(shí)行逆抽取操作，包括逆置亂，逆之字形排序和逆塊DCT變換，最后得到含水印的圖像記為Aw。這一步由載體信號(hào)逆抽取裝置實(shí)現(xiàn)。
給定一個(gè)待檢測(cè)的圖像信號(hào)Au，水印提取過程如圖2所示，包括以下步驟 1)從Au的塊DCT(DCTDiscrete Cosine Transform)域抽取載體信號(hào)z。這一步與水印嵌入過程的步驟1相同，由載體信號(hào)抽取裝置實(shí)現(xiàn)。
2)與水印嵌入過程的步驟3相同，將載體信號(hào)z分成p個(gè)等長(zhǎng)的子序列，記為z＝z1‖z2‖L‖zp。
3)計(jì)算特征序列s′。采用與水印嵌入過程的步驟4相同的方法提取特征序列。具體地，特征序列s′的第j個(gè)子向量

取為 這一步由特征序列生成裝置實(shí)現(xiàn)。
4)將載體信號(hào)z的每個(gè)元素除以特征序列s′的對(duì)應(yīng)元素構(gòu)造一個(gè)對(duì)幅值縮放變換具有不變性的信號(hào)，記為 這一步由載體信號(hào)變換裝置實(shí)現(xiàn)。
5)利用DM方法的水印檢測(cè)器從信號(hào)

的每個(gè)子向量中提取隱藏的水印信息

表示為 這一步信息提取裝置實(shí)現(xiàn)。
6)將提取出的水印序列

經(jīng)過解碼得到水印信息

這一步由信息解碼裝置實(shí)現(xiàn)。
下面通過本實(shí)施例對(duì)本發(fā)明提出的水印方法的性能從原理上加以說明。
當(dāng)加水印的圖像沒有遭到任何攻擊時(shí)，則通過載體信號(hào)提取裝置得到的信號(hào)z，滿足z＝y(tǒng)c。在此條件下，聯(lián)合(1)-(8)得 方程(10)事實(shí)上是一種帶補(bǔ)償失真的DM水印嵌入表達(dá)式，將其代入(9)，當(dāng)權(quán)重向量v選擇合適時(shí)，必然有即水印檢測(cè)器的錯(cuò)誤率為零。
化簡(jiǎn)(6)得j＝1，L，p (11) 解此方程組得到v。首先，方程組(11)為線性方程組，很容易求解；其次，如果向量vj的長(zhǎng)度L大于1，這一條件在實(shí)際應(yīng)用中通常是成立的，則(11)有無數(shù)組解，可以從中選擇一組解令水印的性能最優(yōu)。
現(xiàn)在來看為何本發(fā)明提出的方法對(duì)幅值縮放攻擊是不敏感的。當(dāng)載體信號(hào)被放大β倍，即zj＝βyj，將其與(7)和(8)一起代入(9)，可以看出因子β被抵消，水印信息的提取與β無關(guān)。因此，在理論上本發(fā)明提出的方法對(duì)幅值縮放攻擊具有不變性，能抵抗任何程度的幅值縮放操作。
為了顯示本發(fā)明的顯著效果，本實(shí)施例給出一些實(shí)驗(yàn)結(jié)果。從Corel數(shù)據(jù)庫中選擇4000幅圖像用于測(cè)試，每幅圖像的尺寸為256×384。因此，對(duì)于每幅圖像，在水印嵌入步驟1中可提取一個(gè)總長(zhǎng)度為N＝95232的載體信號(hào)x。一個(gè)隨機(jī)產(chǎn)生的長(zhǎng)度為p＝3072的二進(jìn)制序列b作為水印信息m嵌入到每一幅圖像中，其中，每31個(gè)DCT系數(shù)嵌入1比特信息，即L＝31。測(cè)量嵌入水印的圖像質(zhì)量用尖峰信噪比(PSNR，peak signal-to-noise ratio)。通過幾種典型的攻擊實(shí)驗(yàn)測(cè)試實(shí)施例提供的水印方法的性能。為了便于描述，將實(shí)施例提供的水印方法簡(jiǎn)稱為IM-DM。同時(shí)，為了比較的目的，也給出了帶補(bǔ)償失真的DM水印方法(簡(jiǎn)稱為DC-DM，請(qǐng)參考文獻(xiàn)B.Chen et al..Quantization index modulationaclass of provably good methods fordigital watermarking and informationembedding.IEEE Trans.Inform.Theory，vol.47，no.4，pp.14231443，2001.)和兩種改進(jìn)的DM水印方法，即基于改進(jìn)的Watson視覺模型的DM與基于改進(jìn)的Watson視覺模型的RDM(分別簡(jiǎn)稱為DM-MW與RDM-MW，請(qǐng)參考文獻(xiàn)Q.Liet al..Using perceptual models to improve fidelity and provide resi stanceto valumetric scaling for quantization index modulation watermarking.IEEE Transactions on Information Forensics and Security，vol.2，no.2，pp.127139，Jun.2007.)。由于IM-DM方法的步驟8具有失真補(bǔ)償?shù)男Ч?，所以此處選擇將IM-DM與DC-DM比較，而不是與DM自身比較。在所有的實(shí)驗(yàn)里，PSNR被取為35dB，這可以通過調(diào)整量化步長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)，DC-DM的失真補(bǔ)償因子取為0.66。附圖中給出的位錯(cuò)誤率是在所有圖像上所得測(cè)試結(jié)果的平均值。
圖3給出了一組幅值縮放攻擊測(cè)試結(jié)果。在所有的攻擊參數(shù)下，IM-DM獲得了零位錯(cuò)誤率，表明IM-DM對(duì)幅值縮放操作具有不變性。在這方面，IM-DM大大改進(jìn)了DC-DM的性能，而且也優(yōu)于DM-MW與RDM-MW。
圖4給出了一組修改直流分量攻擊測(cè)試結(jié)果。直流分量被修改通過把圖像每個(gè)象素點(diǎn)的值增加/減少相同的量。從圖上可以看出，對(duì)這種攻擊操作，IM-DM與DC-DM的性能完全相同，且都大大優(yōu)于DM-MW與RDM-MW。這是因?yàn)镮M-DM與DC-DM的水印嵌入和檢測(cè)過程都與圖像直流分量無關(guān)，而DM-MW與RDM-MW使用了圖像的直流分量來獲得對(duì)幅值縮放攻擊的魯棒性，結(jié)果損失了在這方面的性能。
圖5給出了一組高斯噪聲攻擊測(cè)試結(jié)果。圖5顯示IM-DM獲得了與DC-DM相近的性能，但是DM-MW與RDM-MW在這方面的性能更佳。這是因?yàn)楹蠖呤褂昧巳祟惛兄Ｐ?，提升了水印抵抗高斯噪聲攻擊的能力?br> 圖6給出了一組JPEG壓縮攻擊測(cè)試結(jié)果。圖6表明DC-DM的性能優(yōu)于IM-DM與另外兩種改進(jìn)的DM方法。原因是DC-DM使用了一個(gè)較低的失真補(bǔ)償因子，所以獲得了更好的水印性能。但是，注意到對(duì)于質(zhì)量因子較大的JPEG壓縮操作，IM-DM的位錯(cuò)誤率與DC-DM的位錯(cuò)誤率是相近的。
本實(shí)施例獲得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以說明，使用本發(fā)明所述的方法不但實(shí)現(xiàn)了對(duì)幅值縮放攻擊的魯棒性，而且在其他幾種典型攻擊操作中獲得了與DM水印近似相同的性能。
本實(shí)施例給出了圖像水印的實(shí)施效果，但本發(fā)明不限于圖像水印處理，本發(fā)明同樣適用于數(shù)字音樂、視頻等多媒體的數(shù)字水印處理。
本發(fā)明可以用其它具體形式來實(shí)施，而不脫離其精神或本質(zhì)特征。所描述的實(shí)施例在所有方面都被認(rèn)為僅是說明性的而非限制性的，例如 1)載體信號(hào)類型不限于圖像、音頻以及視頻等； 2)嵌入域不限于DCT域、Fourier變換域、空間域以及小波域等； 3)特征序列的設(shè)計(jì)不限于使用平均值，標(biāo)準(zhǔn)偏差，以及各種范數(shù)等函數(shù)； 4)各種參數(shù)的選擇等。
因此，本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求書而非上述描述來指示。落入權(quán)利要求的等效技術(shù)方案的意義和范圍中的所有變化都包含在其范圍之中。
權(quán)利要求
1.一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法，水印嵌入方法是構(gòu)造一個(gè)對(duì)幅值縮放變換具有不變性的信號(hào)并在其上應(yīng)用抖動(dòng)量化調(diào)制嵌入水印信息，水印檢測(cè)方法是利用抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法的檢測(cè)器從一個(gè)與水印嵌入采用相同方法構(gòu)造的信號(hào)上提取水印信息，其特征在于水印嵌入方法和水印檢測(cè)方法都包括一個(gè)對(duì)幅值縮放變換具有不變性的信號(hào)構(gòu)造步驟。
2.如權(quán)利要求1所述的一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法，其特征在于構(gòu)造一個(gè)對(duì)幅值縮放變換具有不變性的信號(hào)采用的方法是將載體信號(hào)x與一個(gè)特征序列s的元素對(duì)應(yīng)相除，特征序列s滿足如下的性質(zhì)當(dāng)載體信號(hào)的幅值被縮放時(shí)，s隨之一起被縮放相同的倍數(shù)。
3.如權(quán)利要求2所述的一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法，其特征在于使用抖動(dòng)量化調(diào)制方法操作構(gòu)造的信號(hào)嵌入水印信息，然后將得到的信號(hào)與特征序列s的對(duì)應(yīng)元素相乘，得到嵌入水印的載體信號(hào)y。
4.如權(quán)利要求3所述的一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法，其特征在于水印檢測(cè)的方法是使用與水印嵌入相同的信號(hào)提取方法從一個(gè)可能失真的內(nèi)容中提取載體信號(hào)z和特征序列s′，然后將二者的對(duì)應(yīng)元素相除，并使用抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法的檢測(cè)器從得到的信號(hào)中提取水印信息。
5.如權(quán)利要求2所述的一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法，其特征在于使用載體信號(hào)x或其子向量的某種統(tǒng)計(jì)量，例如平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差值、Minkowski范數(shù)值等組成一個(gè)與載體信號(hào)等長(zhǎng)的序列，設(shè)計(jì)特征序列s的方法是使其與前述序列成正比例。
6.如權(quán)利要求5所述的一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法，其特征在于為提升水印的性能，選擇絕對(duì)值較大的那種統(tǒng)計(jì)量來構(gòu)造特征序列s。
7.如權(quán)利要求4所述的一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法，其特征在于為提升水印的性能，設(shè)計(jì)一個(gè)與載體信號(hào)等長(zhǎng)的權(quán)重序列v，使用1-v加權(quán)原始載體信號(hào)與加水印的載體信號(hào)之間的誤差信號(hào)x-y，并將加權(quán)后的誤差信號(hào)再與加水印的載體信號(hào)y疊加生成一個(gè)新的加水印的載體信號(hào)yc。
8.如權(quán)利要求7所述的一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印方法，其特征在于設(shè)計(jì)權(quán)重序列v的方法是使從加水印的載體信號(hào)yc與原始載體信號(hào)x提取出的特征序列之差盡可能逼近零，且v的每個(gè)元素都在0和1之間取值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種改進(jìn)的抖動(dòng)量化調(diào)制水印(DMdither modulation)方法，屬于數(shù)字水印技術(shù)領(lǐng)域。原始的DM比已知載體信號(hào)的統(tǒng)計(jì)水印方法，例如擴(kuò)頻水印，具有更高的水印容量，但是，其缺點(diǎn)是對(duì)幅值縮放攻擊非常敏感。本發(fā)明構(gòu)造了一種對(duì)縮放具有不變性的信號(hào)用于量化，其方法是從原始的內(nèi)容中提取一個(gè)統(tǒng)計(jì)特征序列，該特征序列具有與原始數(shù)據(jù)一起以相同的比例因子縮放的特性，然后將載體信號(hào)與引入的特征序列對(duì)應(yīng)相除得到一個(gè)對(duì)幅值縮放具有不變性的信號(hào)。水印嵌入和檢測(cè)操作都是在新構(gòu)造的信號(hào)上進(jìn)行。采用本發(fā)明所述的方法，大大增強(qiáng)了DM水印對(duì)幅值縮放攻擊的魯棒性，同時(shí)在其他方面獲得了與原始DM水印相近的水印性能。
文檔編號(hào)G06T1/00GK101452564SQ200810124019
公開日2009年6月10日 申請(qǐng)日期2008年6月20日 優(yōu)先權(quán)日2008年6月20日
發(fā)明者朱新山 申請(qǐng)人:揚(yáng)州大學(xué)