專利名稱：用于數(shù)據(jù)隱藏的人視覺(jué)模型的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明總體上涉及一種數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)，尤其涉及用于改進(jìn)的人視覺(jué)模型的可視數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)。
背景技術(shù)：
互聯(lián)網(wǎng)的飛速成功使得電子數(shù)據(jù)的獲取更加容易，這也帶來(lái)了如何保護(hù)電子數(shù)據(jù)的問(wèn)題。在過(guò)去的幾年里，關(guān)于安全問(wèn)題已經(jīng)提出了許多種技術(shù)。這些技術(shù)之一是引入電子數(shù)據(jù)的數(shù)字水印，它可以對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。但是數(shù)字水印技術(shù)改變了電子內(nèi)容的感知質(zhì)量。因此，適當(dāng)?shù)臏p少水印來(lái)保護(hù)可視數(shù)據(jù)的感知質(zhì)量同時(shí)仍然提供安全性就成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。特別是，前述方法在避免或至少基本減少圖像數(shù)據(jù)邊緣上的激振效應(yīng)(ringing effect)方面不是有效的。
前述方法采用可視數(shù)據(jù)隱藏模型來(lái)減少水印以保護(hù)圖像或視頻數(shù)據(jù)的感知質(zhì)量。例如，Podilchuk-Zeng在IEEE Journal SelectedAreas of Communication(JSAC)，vol.16，no.4(1998年5月)的ImageAdaptive Watermarking Using Visual Models中披露了頻率掩蔽(frequency masking)模型用于減少出現(xiàn)在可視數(shù)據(jù)中的偽像(artifact)。Podilchuk-Zeng的方法涉及對(duì)圖像或視頻數(shù)據(jù)嵌入塊離散余弦變換(DCT)域，并根據(jù)塊-DCT域頻率掩蔽模型調(diào)整每個(gè)塊中的水印強(qiáng)度。但是它們不能將邊緣與紋理(texture)相區(qū)分開(kāi)。這會(huì)導(dǎo)致在加工強(qiáng)度大時(shí)出現(xiàn)激振偽像(ringing artifact)或在加工強(qiáng)度保持在低值以避免偽像時(shí)堅(jiān)固性和數(shù)據(jù)隱藏能力降低。Tao-Dickinson在Adaptive Watermarking In the DCT domain(ICASSP 1997)中提出了采用塊分類來(lái)減少偽像。Tao將圖像塊分成6類，即按照對(duì)噪音的視覺(jué)敏感度的降序分為具有中等強(qiáng)度的邊緣均勻、具有高或低強(qiáng)度的均勻、中度繁忙、繁忙和非常繁忙。然后Tao按照各自的升序分別調(diào)整水印強(qiáng)度。Tao的算法是相當(dāng)復(fù)雜的，因?yàn)槔缢鼮樗竭吘墶⒇Q直邊緣、以及跨過(guò)均勻-紋理(uniform-texture)或者是均勻-均勻兩個(gè)區(qū)的對(duì)角邊緣列舉了各種情況，并對(duì)每個(gè)塊檢查所有的情況。這種方法缺點(diǎn)在于(但不限于)不能有效地避免邊緣上的激振效應(yīng)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明克服了前述的缺點(diǎn)。根據(jù)本發(fā)明的教導(dǎo)，本發(fā)明接收?qǐng)D像或視頻文件。本發(fā)明的第一個(gè)步驟是頻率掩蔽，其中圖像和視頻數(shù)據(jù)被分成平滑區(qū)的塊和非平滑區(qū)的塊，并獲得每個(gè)頻率系數(shù)的初步的剛剛可注意到的差異。第二個(gè)步驟是邊緣檢測(cè)，其中非平滑區(qū)被分為紋理塊和邊緣塊。第三個(gè)步驟優(yōu)選用于確定這些區(qū)的哪些塊與平滑區(qū)的塊實(shí)質(zhì)上接近。
然后施加與每個(gè)塊的類型相關(guān)聯(lián)的不同強(qiáng)度的水印來(lái)調(diào)整圖像或視頻數(shù)據(jù)。通常，較弱強(qiáng)度的水印信號(hào)施加給邊緣塊而不是紋理塊。較弱強(qiáng)度的水印信號(hào)也施加給那些靠近平滑區(qū)的塊。因此本發(fā)明提供一種更有效率和效果的覺(jué)察不到的數(shù)據(jù)隱藏方法和裝置，包括但不限于減少非常容易由用于圖像和視頻的傳統(tǒng)塊DCT域嵌入方法所帶來(lái)的邊緣上的激振效應(yīng)。


圖1是表示本發(fā)明的頂級(jí)步驟的流程圖；圖2是表示本發(fā)明的軟件模塊結(jié)構(gòu)的方框圖；圖3是已經(jīng)分成8×8像素塊的示例圖像；圖4表示8×8像素塊的塊離散余弦變換的示例性實(shí)驗(yàn)結(jié)果；圖5a-5c是將本發(fā)明的技術(shù)與原始圖像以及對(duì)該原始圖像的原有處理方法相比較的Lenna圖像的圖像；圖6a-6c是將本發(fā)明的技術(shù)與原始圖像以及對(duì)該原始圖像的原有處理方法相比較的Baboon圖像的圖像。
具體實(shí)施例方式
圖1是表示本發(fā)明優(yōu)選的三步法可視數(shù)據(jù)隱藏過(guò)程10的流程圖。過(guò)程10將識(shí)別數(shù)據(jù)隱藏在可視媒體中，例如圖像和視頻中。識(shí)別數(shù)據(jù)包括水印信號(hào)和用于識(shí)別圖像文件的內(nèi)容、所有者、和其他這種信息(例如版權(quán)信息)的其他類似類型的信號(hào)。過(guò)程10的優(yōu)選步驟包括頻率域掩蔽步驟14、邊緣塊檢測(cè)步驟16、以及用于識(shí)別靠近平滑區(qū)的塊的步驟18。方法步驟14、16和18針對(duì)三種不同塊區(qū)域類型分析圖像數(shù)據(jù)12，這三個(gè)不同塊區(qū)域類型是平滑塊區(qū)域、紋理塊區(qū)域和邊緣塊區(qū)域。
平滑塊區(qū)定義為具有相對(duì)低的DCT系數(shù)值的均勻區(qū)。非平滑塊區(qū)被分為紋理塊區(qū)和邊緣塊區(qū)。
不想要的偽像更容易在邊緣塊而不是紋理塊中顯露出來(lái)，因?yàn)殡S機(jī)偽像容易由隨機(jī)結(jié)構(gòu)的圖案所偽裝。然后視覺(jué)隱藏過(guò)程10通過(guò)過(guò)程20為在前述的三個(gè)步驟14、16和18中計(jì)算的每個(gè)塊削弱初步的嵌入性以及剛剛可注意到的差異(JND)值。在本發(fā)明中，“嵌入性”一詞表示能夠改變一定量(該量大到足以攜帶所隱藏的數(shù)據(jù))而不會(huì)導(dǎo)致可見(jiàn)的偽像的系數(shù)，“剛剛可注意到的差異”(JND)一詞是指對(duì)系數(shù)進(jìn)行的剛剛在能被注意到的水平之上的變化量。每個(gè)塊的嵌入性和JND值通過(guò)預(yù)備步驟(也就是不根據(jù)塊區(qū)域類型考慮激振(ringing)和/或其他偽像，并用于隱藏識(shí)別數(shù)據(jù)的頻率掩蔽步驟)來(lái)計(jì)算。
圖2表示過(guò)程10的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的部分。當(dāng)接收?qǐng)D像數(shù)據(jù)時(shí)，該數(shù)據(jù)被分為含有像素組的塊。每個(gè)像素具有表示每個(gè)像素的亮度或顏色的像素值22。塊離散余弦變換(DCT)模塊24為每個(gè)塊產(chǎn)生塊DCT系數(shù)26。然后每個(gè)塊的DCT系數(shù)用在頻率域掩蔽模塊27中，以確定初步的嵌入性和JND值28。
然后，含有兩個(gè)模塊30和32的邊緣塊檢測(cè)過(guò)程16確定哪一個(gè)塊含有邊緣。第一個(gè)模塊30利用傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法例如Harr濾除算法或Sobel濾除算法產(chǎn)生邊緣映象(edge map)。這些濾除算法在以下參考文件中有概括論述A.K.Jain，“Fundamentals of digital Imageprocessing”，Prentice Hall，1989；“MATLAB Image Tool Box User’sGuide”，Mathworks，1997。模塊30的結(jié)果可能包括許多來(lái)自紋理區(qū)的不想要的邊緣，當(dāng)邊緣映象與來(lái)自模塊32的結(jié)果相結(jié)合時(shí)，這些邊緣在模塊34中被消除。
模塊32利用像素值確定雙標(biāo)準(zhǔn)偏差(STD，double standarddeviation)量度值。塊STD模塊36確定預(yù)定的像素塊中的像素值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，該標(biāo)準(zhǔn)偏差然后用于在鄰域STD模塊38中計(jì)算鄰域塊的標(biāo)準(zhǔn)偏差。
雙STD模塊32的使用是認(rèn)識(shí)到，對(duì)于紋理區(qū)，盡管每個(gè)塊的STD通常是大的，但是在同一個(gè)紋理區(qū)內(nèi)的鄰域塊的STD是類似的。因此，紋理塊區(qū)的雙STD量度值是較小的。相反，一個(gè)邊緣塊的雙STD可能與其鄰域塊的完全不同，因此與邊緣塊有關(guān)的雙STD量度值通常比紋理塊區(qū)的大。
在模塊38已經(jīng)執(zhí)行過(guò)之后，由第一模塊30所產(chǎn)生的邊緣映象以及來(lái)自模塊32的雙STD量度值在模塊34中結(jié)合，該模塊34為每個(gè)塊輸出邊緣量度值(edge measure)。邊緣量度值表示在整個(gè)塊中是否有邊緣，如果有，該邊緣有多強(qiáng)。邊緣量度值用在調(diào)整模塊40中，幫助確定要施加給每個(gè)模塊的系數(shù)的水印強(qiáng)度。
塊DCT系數(shù)26也用在模塊39中識(shí)別與光滑塊靠近的塊的步驟。即使該塊含有非常弱的、水印可能不會(huì)根據(jù)邊緣塊檢測(cè)步驟16的模塊的結(jié)果而衰減的邊緣或過(guò)渡，與其他塊相比，在靠近平滑區(qū)的塊中也更容易看見(jiàn)塊DCT域嵌入帶來(lái)的偽像。為了識(shí)別哪些塊靠近平滑區(qū)18，通過(guò)塊DCT模塊24所產(chǎn)生的每個(gè)塊的AC(非零頻率成分)系數(shù)66的強(qiáng)度來(lái)確定平滑塊。DC系數(shù)表示塊的平均亮度。然后檢測(cè)靠近平滑塊的塊，以確定要施加的水印強(qiáng)度。
在調(diào)整模塊40中，來(lái)自模塊27、34和39的輸出確定要給圖像數(shù)據(jù)的每個(gè)塊施加的水印強(qiáng)度。來(lái)自頻率掩蔽模塊27的初步嵌入性和初步JND值28用作調(diào)整的基礎(chǔ)。調(diào)整是基于每個(gè)塊和它的鄰域塊的活性來(lái)進(jìn)行的。
“活性”一詞表示塊的感知敏感度，也就是表示當(dāng)噪音加入到塊中時(shí)圖像塊顯露出可見(jiàn)偽像的敏感度如何。感知敏感度較低的塊被認(rèn)為更有活性。例如，平滑塊是可靈敏感知的，因?yàn)樵谒厦娴男┪⒆兓寄鼙挥^察到。邊緣塊對(duì)打破該邊緣的規(guī)律性和銳度的噪音(例如在其周圍因?yàn)槠漕l率成分上的噪音而引入的激振圖案(ringingpattern))是敏感的。具有隨機(jī)圖案的紋理塊通常對(duì)噪音較不敏感，也就是，邊緣塊或平滑塊與紋理塊相比對(duì)噪音更敏感。因此，邊緣塊被認(rèn)為不如紋理塊有活性。
在調(diào)整模塊40中考慮該敏感度來(lái)根據(jù)模塊34和39所計(jì)算的平滑性和邊緣性(edginess)度量值調(diào)整初步JND28。
在本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方案中，本發(fā)明將邊緣塊視為與非邊緣塊相對(duì)。
較弱的水印會(huì)施加給感知敏感的塊，即非活性塊。
在優(yōu)選實(shí)施方案中，較弱的水印會(huì)施加給邊緣塊而不是紋理塊。在步驟18中發(fā)現(xiàn)的靠近平滑塊的塊的初步JND28被降低，由此向這些塊施加較弱的水印。
參考圖3，顯示了圖像數(shù)據(jù)分析。當(dāng)接收到圖像數(shù)據(jù)12時(shí)，圖像數(shù)據(jù)12被分為塊，其中每個(gè)塊例如41、42和44含有由附圖標(biāo)記46、48和50所指示的一組像素。在優(yōu)選實(shí)施方案中，使用8×8的塊尺寸。但是，如果該塊尺寸過(guò)大而不能捕獲理想的局部特征，可以使用例如4×4的較小尺寸或其他尺寸。
三個(gè)這樣的8×8塊41、42和44顯示了各像素值22的值。像素值22表示每個(gè)像素塊的活性，它通常由0至255之間的單字節(jié)值所表示。
參考圖4，顯示了塊DCT過(guò)程的結(jié)果舉例。左欄70表示眼眉?jí)K41、眼睛塊42和鼻子塊44(這些如圖3所示)的8×8像素值22。右欄52表示由塊DCT變換模塊24所生成的這三個(gè)塊54、56和58的DCT譜。如參考鼻子塊譜58所示，每個(gè)塊被分成DC平均系數(shù)值68和AC(非零頻率成分)系數(shù)組66。然后AC系數(shù)組66還分為低帶區(qū)60、中帶區(qū)62、和高帶區(qū)64。本發(fā)明優(yōu)選只考慮AC系數(shù)組66，因?yàn)樵趬KDCT域24中處理DC系數(shù)值68通常產(chǎn)生塊狀偽像，尤其是在平滑區(qū)。
參考圖2，該優(yōu)選實(shí)施方案的頻率掩蔽步驟27類似于前述Podilchuk-Zeng參考文獻(xiàn)所提的方案。在該頻率掩蔽步驟27中，利用傳統(tǒng)的塊DCT算法24來(lái)計(jì)算初步JND28，并根據(jù)初步JND20利用頻率掩蔽模型27來(lái)確定初步嵌入性28量度值。在Podilchuk-Zeng的頻率掩蔽模型中，從不改善小的系數(shù)以保持不可見(jiàn)性。類似的，在本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方案中，幅度小于初步JND20或JPEG量化表的相應(yīng)量化步驟尺寸的系數(shù)被確定為不可嵌入的。如果一個(gè)塊中所有的系數(shù)是不可嵌入的，則該塊被標(biāo)為平滑塊。
仍參考圖2，邊緣塊檢測(cè)步驟16結(jié)合了雙STD量度值32和邊緣映象發(fā)生器30的結(jié)果，以確定在如何根據(jù)邊緣測(cè)量結(jié)果34來(lái)調(diào)整初步JND方面的數(shù)量值。
為了說(shuō)明調(diào)整模塊40，來(lái)自模塊32的雙STD量度值被表示為“blk_stdstd”，在第一模塊30之后產(chǎn)生的邊緣映象被表示為“origedg”，它被歸一化為0-1?！皁rigedg”越大，圖像中相應(yīng)的像素越傾向于是邊緣。
在優(yōu)選實(shí)施方案中，使用Harr濾波技術(shù)來(lái)生成邊緣映象。在水平和豎直兩個(gè)方向上進(jìn)行了一輪低通濾波以除去一些高頻噪音之后，進(jìn)行第二輪濾波，并根據(jù)HL(水平高頻)的最大值進(jìn)行歸一化，將LH(豎直高頻)歸一化以獲得邊緣映象“origedg”。HL是在水平方向的HPF(高通濾波)，類似地，對(duì)于LH為在豎直方向的LPF(低通濾波)。
在雙STD模塊32中，STD是指一組觀察值的標(biāo)準(zhǔn)偏差。利用以下標(biāo)準(zhǔn)STD公式來(lái)計(jì)算塊STD36s=1n-1Σi=1n(xi-x‾)2]]>其中x‾=1nΣi=1nxi]]>其中Xi(i＝1，...，n，其中n＝64)表示在每個(gè)8×8塊中的像素值。
接下來(lái)，利用同樣的公式計(jì)算3×3鄰域的標(biāo)準(zhǔn)偏差，其中n設(shè)定為9，Xi是在3×3鄰域中每個(gè)塊的STD
(u-1，v-1) (u-1，v) (u-1，v+1)(u，v-1)(u，v)(u，v+1)(u+1，v-1) (u+1，v) (u+1，v+1)當(dāng)執(zhí)行了雙STD模塊32之后，在模塊34中計(jì)算一個(gè)量度值以確定邊緣是否存在于當(dāng)前的塊中，如果是，該邊緣有多強(qiáng)。在該優(yōu)選實(shí)施方案中，一個(gè)8×8尺寸的塊用于說(shuō)明該計(jì)算過(guò)程，其中上左側(cè)的角落的像素位于(i，j)，以下數(shù)學(xué)公式符合MATLAB句法blk＝8x＝origedg(i:(i+blk-1)，j:(j+blk-1))；項(xiàng)x表示具有每個(gè)像素的值的邊緣映象。但是，由于優(yōu)選的實(shí)施方案對(duì)每個(gè)塊需要一個(gè)量度值，閾值“edg_thresh”用于“blk_stdstd”以判斷邊緣的存在。如果在該區(qū)域內(nèi)檢測(cè)到邊緣，利用“x”的最大值和平均值來(lái)確定邊緣的強(qiáng)度orig_edgweight＝(blk_stdstd(ceil(i/blk)，ceil(j/blk))＞edg_thresh)*(max(max(x))*0.8+mean(mean(x))*0.2)；其中，常數(shù)edg_thresh優(yōu)選是10。通過(guò)大概在范圍5-10內(nèi)的一小組圖像上的試驗(yàn)來(lái)確定大多數(shù)閾值。但是每個(gè)都完全代表該塊是平滑還是帶有許多紋理，以及圖像是否含有一些典型的特征，例如邊緣，暗邊(dark margin)和高反差區(qū)域。
最后在模塊40中采用加權(quán)“orig_edgweight”來(lái)調(diào)整JND。
jnd(i:(i+blk-1)，j:(j+blk-1))＝round(jnd(i:(i+blk-1)，j:(j+blk-1)).*(1-edge_factor1*orig_edgweight)在上述公式中，edge_factor1的范圍優(yōu)選在1.25-1.75。
在步驟18中，識(shí)別靠近平滑塊的塊。如果一個(gè)塊靠近平滑塊，在步驟40中的JND根據(jù)下列公式來(lái)確定。
jnd(i:(i+blk-1)，j:(j+blk-1))＝round(jnd(i:(i+blk-1)，j:(j+blk-1)).*edge_factor2
其中edge_factor2的范圍優(yōu)選在0.25-0.5，函數(shù)“round”是MATLAB舍入函數(shù)。MATLAB可以從The MathWorks公司獲得。
在優(yōu)選實(shí)施方案中，如果非常低的頻率系數(shù)對(duì)高頻激蕩效應(yīng)沒(méi)有貢獻(xiàn)，可以選擇對(duì)該非常低的頻率系數(shù)不調(diào)整JND。
圖5a-5c和圖6a-6c演示了在表示為“HVS zeng”的僅施加頻率掩蔽步驟的方法和本發(fā)明的表示為“HVS edge”的過(guò)程之間的差別。在圖5a中顯示了原始的“Lenna”圖像80，含有許多平滑區(qū)和銳利邊緣。在圖6a中，原始“Baboon”圖像86含有許多紋理，在其底部也含有暗的邊界。圖像質(zhì)量和單擴(kuò)展頻譜水印的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)列在下表中。在該表中，其他參數(shù)比如水印強(qiáng)度的比例因子的在調(diào)整之前都是同樣的。下表表示本發(fā)明含有較少的偽像。

在圖5c中，HVS zeng圖像84顯示了沿著作為銳利邊緣并且靠近平滑區(qū)的Lenna的肩部線的偽像85。本發(fā)明消除了HVS zeng圖像84的這些偽像，例如圖5b中的圖像82所示。類似的，在圖6c中，“Baboon”90的HVS zeng圖像含有沿著框在矩形框92內(nèi)的底部邊界的偽像，尤其如附圖標(biāo)記93所示。圖6b中本發(fā)明的圖像88在附圖標(biāo)記93處沒(méi)有顯示出這些偽像，因?yàn)楸景l(fā)明能夠消除邊緣附近的激振效應(yīng)。
以上描述了本發(fā)明，可以理解本發(fā)明可以按照多種方式進(jìn)行改變。這些變動(dòng)不視為脫離本發(fā)明的精神和范圍，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是顯而易見(jiàn)的所有這些改進(jìn)應(yīng)包括在本發(fā)明權(quán)利要求的范圍內(nèi)。另外，在結(jié)合以下權(quán)利要求研究了本發(fā)明的前述文字和附圖之后，本領(lǐng)域的技術(shù)人員就會(huì)理解本發(fā)明的其他各種優(yōu)點(diǎn)。
權(quán)利要求
1.一種隱藏圖像文件中的識(shí)別數(shù)據(jù)的方法，包括以下步驟接收包括平滑區(qū)塊和非平滑區(qū)塊的圖像文件；確定哪些區(qū)塊實(shí)質(zhì)上接近于平滑區(qū)塊；以及調(diào)整與來(lái)自圖像文件的第一塊相關(guān)聯(lián)而存儲(chǔ)的識(shí)別數(shù)據(jù)的量，基于該第一塊是否被確定為實(shí)質(zhì)上接近于來(lái)自平滑區(qū)的塊而進(jìn)行所述對(duì)第一塊的調(diào)整。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，還包括調(diào)整與實(shí)質(zhì)上接近于平滑塊的塊相關(guān)聯(lián)而存儲(chǔ)的識(shí)別數(shù)據(jù)的量的步驟，其中基于所述接近塊和它們各自的平滑塊之間的強(qiáng)度差異而進(jìn)行所述調(diào)整。
3.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，還包括以下步驟確定感知度量度值，該量度值表示由識(shí)別數(shù)據(jù)在圖像文件中的存儲(chǔ)而產(chǎn)生的視覺(jué)感知度；調(diào)整與來(lái)自圖像文件的第一塊相關(guān)聯(lián)而存儲(chǔ)的識(shí)別數(shù)據(jù)的所述感知度量度值，基于該第一塊是否被確定為實(shí)質(zhì)上接近于來(lái)自平滑區(qū)的塊而進(jìn)行所述對(duì)感知度量度值的調(diào)整；以及利用經(jīng)過(guò)調(diào)整的感知度量度值來(lái)確定用圖像文件的至少一個(gè)塊嵌入多少識(shí)別數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，還包括以下步驟確定剛剛可注意到的差異的量度值，該量度值表示由識(shí)別數(shù)據(jù)在圖像文件中的存儲(chǔ)而產(chǎn)生的視覺(jué)感知度；調(diào)整與來(lái)自圖像文件的第一塊相關(guān)聯(lián)而存儲(chǔ)的識(shí)別數(shù)據(jù)的剛剛可注意到的差異量度值，基于該第一塊是否被確定為實(shí)質(zhì)上接近于來(lái)自平滑區(qū)的塊而進(jìn)行所述對(duì)剛剛可注意到的差異量度值的調(diào)整；以及利用該剛剛可注意到的差異量度值來(lái)確定用圖像文件的至少一個(gè)塊嵌入多少識(shí)別數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，還包括通過(guò)頻率域掩蔽模型生成剛剛可注意到的差異量度值的步驟。
6.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，還包括基于一個(gè)塊是否是平滑區(qū)和另一個(gè)區(qū)之間的邊界區(qū)而減少嵌入在該塊中的識(shí)別數(shù)據(jù)的量的步驟。
7.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中塊包括像素值，所述方法還包括以下步驟確定與塊中的像素值相關(guān)聯(lián)的第一變化量度標(biāo)準(zhǔn)；確定塊的鄰域；以及利用給定鄰域中的塊的第一變化量度標(biāo)準(zhǔn)確定表示該給定鄰域中的變化的第二變化量度標(biāo)準(zhǔn)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中塊包括像素值，該方法還包括以下步驟確定與塊中的像素值相關(guān)的第一標(biāo)準(zhǔn)偏差；確定塊的鄰域；以及利用給定鄰域中的塊的第一標(biāo)準(zhǔn)偏差確定表示該給定鄰域中的變化的第二標(biāo)準(zhǔn)偏差。
9.根據(jù)權(quán)利要求8的方法，還包括以下步驟生成邊緣映象；以及基于所生成的邊緣映象和第二標(biāo)準(zhǔn)偏差確定是否存在邊緣。
10.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，還包括如下步驟基于和塊相關(guān)的像素值確定塊DCT系數(shù)；以及基于所確定的塊DCT系數(shù)使用頻率域掩蔽模型來(lái)生成剛剛可注意到的差異量度值。
11.一種用于在圖像文件中隱藏識(shí)別數(shù)據(jù)的方法，包括以下步驟接收包括具有活性度和具有至少一個(gè)鄰域塊的塊的圖像文件；以及基于第一塊的活性度并基于該第一塊的至少一個(gè)鄰近塊的活性度來(lái)調(diào)整與來(lái)自該圖像文件的至少一個(gè)塊相關(guān)聯(lián)而存儲(chǔ)的識(shí)別數(shù)據(jù)的量。
12.根據(jù)權(quán)利要求11的方法，其中第一塊的活性度表示該第一塊的邊緣性。
13.根據(jù)權(quán)利要求11的方法，還包括如下步驟這樣確定至少一個(gè)塊的活性基于由該塊和其鄰域塊的高頻成分顯露出來(lái)的圖案確定。
全文摘要
一種在可視媒體中隱藏識(shí)別數(shù)據(jù)(12)的方法和裝置。當(dāng)接收到圖像或視頻數(shù)據(jù)時(shí)，進(jìn)行頻率掩蔽以將該圖像或視頻數(shù)據(jù)分成平滑區(qū)的塊和非平滑區(qū)的塊，并獲得初步的剛剛可注意到的差異。進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以將該圖像或視頻數(shù)據(jù)的非平滑區(qū)分成紋理塊和邊緣塊(16)。然后通過(guò)采用與每個(gè)塊的類型相關(guān)聯(lián)的不同強(qiáng)度的水印來(lái)調(diào)整該圖像或視頻數(shù)據(jù)。
文檔編號(hào)H04N1/387GK1656501SQ01818976
公開(kāi)日2005年8月17日 申請(qǐng)日期2001年10月17日 優(yōu)先權(quán)日2000年10月18日
發(fā)明者吳敏, 西澤爾·于紅 申請(qǐng)人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會(huì)社