CN100365655C - 一种抵抗旋转伸缩和位移攻击的数字水印方法 - Google Patents

Abstract

一种抵抗旋转伸缩和位移攻击的数字水印方法，基于三个位平面的质心，嵌入方案将原始图像分为扇形，然后按照水印比特来量化每个扇形，在水印提取时，也同样利用质心将水印图像分为扇形，再根据量化区间判定嵌入的水印比特。在水印方法中使用了自适应低通滤波器和分割精细调整方法和水印的嵌入方法、水印的提取方法；自适应低通滤波器和精细调整方法：本发明与以往大部分的同类方案相比，无论是在抵抗几何攻击的客观度量上，还是恢复水印比特的主观评价上，都有了相当程度的提高。方法利用几何不变矩抗几何攻击，借助自适应低通滤波器和精细调整可进一步提高鲁棒性。因此具有商用价值。

Description

一种抵抗旋转伸缩和位移攻击的数字水印方法

技术领域

本发明涉及一种抵抗旋转伸缩和位移攻击的数字水印方法。

背景技术

与相应的模拟数据相比，数字媒体具有几个显著的优点：高质量、编辑加工容易、拷贝不失真、传输容易等。由于这些特点，最近几年，数字媒体(数字音频、图像、数字视频)技术的开发和应用有了爆炸性的发展。然而，数字媒体的无限次完美复制和通过网络的迅速传播给媒体原始拥有者的权益造成了潜在的威胁：其艰苦劳动的成果有可能在一夜间被无偿地复制并传播到世界的每一个角落。这种威胁将极大地打击数字媒体创作者的积极性。因而数字媒体的版权保护成为一个迫切需要解决的问题。

数字水印(Digital watermark)是解决数字版权保护问题的有效补充办法。它通过在原始数据中嵌入秘密信息——水印来证实该数据的所有权归属。水印可以是代表所有权的文字、产品或所有人ID、二维图像、印章、随机序列等。

数字水印要发挥版权保护的作用起码要满足两个基本要求：首先，嵌入水印后的图像与原图像相差无几，尽可能不要损失原作品的质量；再者，数字水印应该能够抗击各种无意或有意的攻击，即该水印应具有较好的鲁棒性，这是水印能够起到版权保护作用的关键。

目前已经提出的许多水印处理算法只能抵抗几种常见的攻击，如对图像进行数据压缩，滤波和其它的信号处理操作。而对于诸如放缩、剪切、旋转、拉伸、长宽比改变等几何攻击则无能为力。甚至一个非常小的几何攻击就能阻止水印的检测，若为盲水印检测这个问题变得更显著了。因此在数字水印研究和应用中，有效抵抗这种几何形变攻击是相当关键的。

发明内容

为了克服现有水印处理算法的不足，本发明提供一种抵抗旋转伸缩和位移(Rotation，Scaling and Translation，简称RST)攻击的数字水印方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：

基于三个位平面的质心，嵌入方法将原始图像分为扇形，即，以三个最重要位平面的质心O，A，B构成质心三角形，以O为中心，在原图像内寻找最大覆盖圆，从OA边开始，沿着从OA到B的方向，均匀将该圆划分为扇形，然后按照水印比特来量化每个扇形；在水印提取时，也同样利用质心将水印图像分为扇形，再根据量化区间判定嵌入的水印比特，在水印嵌入和提取方法的质心计算中，利用自适应低通滤波器来降低噪声，以减少质心的计算偏差，并在水印提取方法中，利用精细调整划分方法进一步提高同步的精确性。

在水印方法中使用了自适应低通滤波器和分割精细调整方法。

水印的嵌入方法包含以下步骤：

步骤1.用自适应低通滤波器预处理原图像I，以便减少由RST变换引起的质心位置抖动，得到I′；

步骤2.计算I′的三个最重要位平面的质心O：(x₀ ⁷，y₀ ⁷)，A：(x₀ ⁶，y₀ ⁶)，B：(x₀ ⁵，y₀ ⁵)(质心对几何攻击具有不变性)，构成质心三角形，以O为中心，寻找最大覆盖圆，以OA边为起始边均匀划分圆为扇形；

步骤3.用量化索引调制(Quantization Index Modulation，简称QIM)的方法，将水印序列嵌入到每一个扇形区域中。

水印的提取方法包含以下步骤：

步骤1.用自适应滤波器预处理水印图像，得到I′；

步骤2.计算I′的三个最重要位平面的质心O：(x₀ ⁷，y₀ ⁷)，A：(x₀ ⁶，y₀ ⁶)，B：(x₀ ⁵，y₀ ⁵)(质心对几何攻击具有不变性)，构成质心三角形，以O为中心，寻找最大覆盖圆，以OA边为起始边均匀划分圆为扇形；

步骤3.精细调整扇形划分的方法以校正OA角；

步骤4.采用最小距离解码得到提取水印比特。

自适应低通滤波器和精细调整方法：自适应低通滤波器去除由RST变换引起的质心位置抖动；精细调整方法用作校正OA角。

矩由于它能够表示全局特征因此在图像处理处理领域中获得了广泛的应用。利用不变矩的重要属性具有平移、比例缩放和旋转不变性，本方案将不变矩应用到水印系统，设计了能够有效抵抗几何攻击的数字图象水印方法。由于质心的几何不变属性，在RST攻击之后，检测器仍能正确同步。

大量的实验结果表明，与以往大部分的同类方案相比，所设计的基于位平面质心的抗RST攻击多比特图像水印方案——无论是在抵抗几何攻击的客观度量上，还是恢复水印比特的主观评价上，都有了相当程度的提高。方案利用几何不变矩抗几何攻击。借助自适应低通滤波器和精细调整可进一步提高鲁棒性。这一技术具有很高的实用价值。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1、嵌入过程；

图2、一个256阶灰度图像的位平面组成；

图3、原图的扇形划分；

图4、水印提取过程；

图5、由于受到攻击，质心可能发生偏移从而导致划分的偏移，图中实线表示正确的划分和虚线表示错误划分；

图6、扇形分割精细调节步骤；

图7、在放缩攻击下，三种情况下误码率与容量的关系；

图8、在不同嵌入容量的情况下，误码率与缩放因子的关系；

图9、误码率和旋转角度的关系；

图10、误码率和JPEG压缩质量因子的关系；

图11、误码率与高斯白噪声的方差的关系。

具体实施方式

实施例1：数字水印的方法如图1所示，背景知识：质心：对一幅待保护的灰度图像I，通常是由几个位平面组成，例如一个具有256级灰度的图像有8个位平面，即位平面7，位平面6，……，位平面1，和位平面0，如图2所示。

对于三个最重要位平面(MSB)，位平面7，位平面6，位平面5，分别计算质心，O：(x₀ ⁷，y₀ ⁷)，A：(x₀ ⁶，y₀ ⁶)，B：(x₀ ⁵，y₀ ⁵).

$x_0=\frac{m_{10}}{m_{00}};$ $y_0=\frac{m_{01}}{m_{00}}---\left(1\right)$

其中m₀₀，m₁₀和m₀₁是笛卡儿矩，其计算公式如下：

$m_{\mathrm{pq}}=\underset{x=0}{\overset{N_1-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=0}{\overset{N_2-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}^p{y}^{q}B(x,y)---\left(2\right)$

其中B(x，y)是位平面在位置(x，y)的比特值。N₁×N₂是图像I的大小。

质心已被证明对几何攻击具有不变性，例如对于旋转、伸缩和位移等几何变换具有不变性，本方法中，利用了质心三角形进行图像分割，因此从理论上来说，在遭受了几何攻击后仍然很容易做到分割的同步。然而在实际RST变换中，使用了双线性插值，质心位置有些抖动。为了减少位置错误，在编解码过程中，在计算质心之前，用图4的滤波器自适应过滤图像。

$I^{\′}(i,j)=\frac{1}{M}\underset{\left\{(k,l)\right|d((i,j),(k,l))\≤R\}}{\mathrm{\ΣI}(k,l)}---\left(3\right)$

其中R是滤波器覆盖面积的半径，M是R所包含的像素个数。滤波器半径R自适应于图像大小，在试验中， $R=\frac{1}{128}{N}_1,$ 由于滤波器的覆盖面积是圆的，因此其正比于图像大小，不论RST表现为什么，滤波器总是能覆盖同样区域，显而易见，在公式(3)的滤波器是低通滤波器。

当图像经RST变换，像素值或多或少会受到干扰，利用等式(3)的低通滤波器可以降低噪声，因而降低了质心位置偏差，滤波图像仅仅被用作计算质心，它不会涉及以下的量化过程。

水印的嵌入方法：

步骤1、用以上提到的自适应滤波器预处理原始图像，以便减少由RST变换引起的质心位置抖动，得到I′；

步骤2、用公式(2)计算I′的三个最重要位平面的质心O：(x₀ ⁷，y₀ ⁷)，A：(x₀ ⁶，y₀ ⁶)，B：(x₀ ⁵，y₀ ⁵)(质心对几何攻击具有不变性)，OAB构成了一个三角形称作质心三角形，如图3所示；以O为中心，在原始图像I中寻找最大覆盖圆，然后均匀将圆N等分。划分从质心三角形的一边开始，例如沿着从OA到B的方向进行划分，划分过程如图3所示。

步骤3、用量化索引调制的方法，将水印序列嵌入到每一个扇形区域中。首先，构造两个量化器Q(.；s)，按照水印序列其中s∈{0，1}，本专利中，考虑Q(.；s)是均匀分布步长Δ的标量量化器，量化集包含两个相互偏移Δ/2的量化器。对于扇形n，按照相应的水印比特w_n，用量化器Q(.；w_n)量化每一象素。

水印的提取方法：步骤由图4所示；

步骤1、用自适应滤波器预处理水印图像，得到I_w′；

步骤2、计算水印图像I_w′的三个最重要位平面的质心O：(x₀₇，y₀₇)，A：(x₀₆，y₀₆)，B：(x₀₅，y₀₅)(质心对几何攻击具有不变性)，构成质心三角形，以O为中心，寻找最大覆盖圆，以OA边为起始边均匀划分圆为N个扇形；

步骤3、遭受图像处理和破坏攻击后，位平面7，6，5可能被改变了，导致质心的错位和划分的偏移。尽管已经用了自适应滤波器和量化值限定以减少位置错误，但仍有一些位置错误存在。相对而言，O的位置偏移最小，其次是A，再次是B。精细调整扇形划分以校正OA角；

步骤4、采用最小距离解码得到提取水印比特；

精细调整扇形划分具体实施方法：

在扇形n中，任一象素对水印提取都有贡献。由于扇形的不精确划分或其受到了攻击，会导致一些象素被检测嵌了比特1，一些嵌了比特0。令Num(1)表示在某一扇形区域中嵌入1的象素个数，Num(0)表示嵌入0的象素个数。定义

${\mathrm{Maj}}_n\left(\mathrm{\&theta;}\right)=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{Num}\left(1\right),\mathrm{ifNum}\left(1\right)\&GreaterEqual;\mathrm{Num}\left(0\right)\\ \mathrm{Num}\left(0\right),\mathrm{ifNum}\left(1\right)<\mathrm{Num}\left(0\right)\end{array}\right.---\left(6\right)$

为扇形n中的多数象素数，θ为开始角度。定义：

${\mathrm{Maj}}_{\mathrm{all}}\left(\mathrm{\&theta;}\right)=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{Maj}}_n\left(\mathrm{\&theta;}\right)---\left(7\right)$

为整个图像中大多数象素数。

用Maj_all(θ)作为准则，首先决定哪个方向旋转划分角度，然后决定旋转了多少角度，其步骤如图6所示，图6的步骤为：

步骤1、质心O为中心，寻找最大覆盖圆。计算OA初始角θ₀，以三角形OA边为起始边，均匀将最大覆盖圆N等分；

步骤2、顺时针或逆时针各旋转Δ_∠，各自均匀划分最大覆盖圆N等分，并计算Maj_all(θ+Δ_∠)和Maj_all(θ-Δ_∠)(θ为旋转前的初始角)。如果Maj_all(θ+Δ_∠)＞Maj_all(θ-Δ_∠)，向顺时针方向旋转(dir＝1)，否则想逆时针方向旋转(dir＝-1)；

步骤3、在确定了旋转方向后，设定θ₀＝θ；

步骤4、θ＝θ+dir×Δ_∠，计算Maj_all(θ)和Maj_all(θ+dir×Δ_∠)；

步骤5、比较Maj_all(θ)和Maj_all(θ+dir×Δ_∠)的大小，如果Maj_all(θ)＞Maj_all(θ+dir×Δ_∠)成立，重复执行步骤4，直到Maj_all(θ)＜Maj_all(θ+dir×Δ_∠)为止；

步骤6、得到最佳角度θ_opt＝θ。

在得到最佳角度后，采用最小距离解码得到提取水印比特。

根据以上介绍，可以很容易的实现水印的嵌入和提取。既可以软件完成，也可以借助DSP、具有SIMD或MIMD结构的并行机等硬件系统来实现。

实施例2：

标准512×512大小Lena图像用作测试图像。图7给出了水印的错误比特率(BER)和水印容量的关系曲线。在这个实验中，量化步长Δ＝6，嵌入水印的图像质量为PSNR＝43.13 dB，并对水印图像做125％放大。为了测试自适应低通滤波器和精细调节的作用和效果，图7同时给出了没有使用自适应滤波器和精细调节的曲线。在此实验中，使用自适应滤波器和分割精细调整的方案效果最好，并能实现高容量，而没有使用自适应低通滤波的方案效果很差。

图8给出了BER与尺度伸缩因子的关系。在这个实验中，Δ＝6，PSNR＝43.3dB。当图像缩小(缩放因子小于1)容量虽大但存在错误比特。这是因为当图像缩小后一些像素值丢失了。当图像放大时具有很好的效果。

图9给出了错误码率和旋转角度的关系，其中Δ＝6，平均PSNR＝43.3 dB。当嵌入容量是20比特时，方案能抵抗所有的旋转角度。当嵌入容量是30或40比特时，在某些旋转角度误码率有所增加。

实验也同时测试了系统对没有剪切的图像平移的性能，方案能成功地检测所有的水印比特。

实验也测试了抵抗JPEG压缩的性能，图10给出了结果。在实验中容量为50比特，Δ分别为2，4，6，8，10，12，14。PSNR分别为53.0 dB，46.64 dB，43.22 dB，39.87 dB，39.53 dB，36.23 B，35.08 dB。比较各个曲线可知，Δ越大，鲁棒性越好。

图11给出了图像被高斯白噪声攻击后的性能。在所有的曲线中，嵌入容量都是40比特。选取均值为零方差不同的高斯白噪声。从图中可知：量化步长影响着鲁棒性，Δ越大，鲁棒性越好。

大量的实验结果表明，与以往大部分的同类方案相比，所设计的基于位平面质心的抗RST攻击多比特图像水印方案——无论是在抵抗几何攻击的客观度量上，还是恢复水印比特的主观评价上，都有了相当程度的提高。方案利用几何不变矩抗几何攻击。借助自适应低通滤波器和精细调整可进一步提高鲁棒性。因此具有商用价值。

Claims (2)

1.一种抵抗旋转伸缩和位移攻击的数字水印方法，其特征是：基于三个位平面的质心，嵌入方法将原始图像分为扇形，即，以三个最重要位平面的质心O，A，B构成质心三角形，以O为中心，在原图像内寻找最大覆盖圆，从OA边开始，沿着从OA到B的方向，均匀将该圆划分为扇形，然后按照水印比特来量化每个扇形；在水印提取时，也同样利用质心将水印图像分为扇形，再根据量化区间判定嵌入的水印比特，在水印嵌入和提取方法的质心计算中，利用自适应低通滤波器来降低噪声，以减少质心的计算偏差，并在水印提取方法中，利用精细调整划分方法进一步提高同步的精确性。

2.根据权利要求1所述的一种抵抗旋转伸缩和位移攻击的数字水印方法，其特征是：水印的嵌入方法包含以下步骤：

步骤1、用自适应低通滤波器预处理原图像I，以便减少由旋转伸缩和位移变换引起的质心位置抖动，得到I；

步骤2、计算I′的三个最重要位平面的质心O，A，B，构成质心三角形，以O为中心，寻找最大覆盖圆，以OA边为起始边均匀划分圆为扇形；

步骤3、用量化索引调制的方法，将水印序列嵌入到每一个扇形区域中；水印的提取方法包含以下步骤：

步骤1、用自适应滤波器预处理水印图，得到I′_W；

步骤2、计算I′_W的三个最重要位平面的质心O，A，B，构成质心三角形，以O为中心，寻找最大覆盖圆，以OA边为起始边均匀划分圆为扇形；

步骤3、精细调整扇形划分的方法以校正OA角；

步骤4、采用最小距离解码得到提取水印比特；

自适应低通滤波器和精细调整方法：自适应低通滤波器去除由旋转伸缩和位移变换引起的质心位置抖动；精细调整方法用作校正OA角。

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