CN100394443C - 一种用于图像认证的可逆水印方法 - Google Patents

Abstract

一种用于图像认证的可逆水印方法，属于多媒体信息安全领域。本发明通过修改高频子带直方图将原始图像的SHA-256哈希值和用于图像恢复的数据嵌入高频子带，通过替换低频子带的最低比特平面将有意义的水印嵌入低频子带，根据提取的水印或者提取的水印与原水印的差值图进行篡改检测与定位，比较提取的哈希值和恢复的图像的哈希值进行内容完整性验证。本发明可抵抗伪造攻击，检测篡改并定位，图像通过认证的同时可无失真恢复原始图像。

Description

一种用于图像认证的可逆水印方法

技术领域

本发明属于多媒体信号处理技术领域，具体涉及一种嵌入容量大、可抵抗伪造攻击、具有篡改定位功能的用于图像认证的可逆水印方法。

背景技术

数字图像获得了广泛的使用，但是在传输和存储的过程中很容易被篡改甚至是伪造，对数字图像内容的真实性和完整性进行认证成为了信息社会的需要，特别是军事、医学、新闻出版等敏感、珍贵图像应用场合，图像认证必不可少。

数字水印技术可用于图像认证，并获得了研究者们极大的关注。通过检索，相关的可对比授权专利有如下2项：

[1]J.M.Barton，“Method and apparatus for embedding authenticationinformation within digital data，”In：U.S.Patent(1997)5,646,997；

[2]C.W.Honsinger，P.Jones，M.Rabbani，and J.C.Stoffel，“Lossless recovery of an original image containing embedded data，”In：US Patent(2001)6,278,791。

相关的技术文献有5篇，如下：

[3]J.Fridrich，M.Goljan，and R.Du，“Invertible Authentication，”In：Proc.of SPIE，vol.3971(Jan.2001)197-208；

[4]J.Fridrich，M.Goljan，and R.Du，“Invertible AuthenticationWatermark for JPEG Images，”In：Proc.of IEEE ITCC(Apr.2001)223-227；

[5]J.Tian，“Wavelet-based Reversible Watermarking forAuthentication，”In：Proc.of SPIE，vol.4675(2002)679-690；

[6]M.U.Celik，G.Sharma，E.Saber，and T.A.Murat，“LocalizedLossless Authentication Watermark，”In：Proc.of SPIE，vol.5002(2003)689-698；

[7]M.U.Celik，G.Sharma，A.M.Tekalp，“Lossless watermarkingfor image authentication：A new framework and an implementation，”In：IEEE Trans.Image Processing，vol.15，no.4(Apr.2006)1042-1049。

传统的数字水印方法将水印嵌入到图像中，造成原始图像的永久失真，在接收端只能获得嵌有了水印的水印图像而无法获得原始图像，这在不允许有任何失真的敏感图像场合如军事、医学、新闻出版等是不适合的。可逆水印技术则可以解决这一问题。当水印图像通过认证后，可获得无失真的原始图像。现有的用于图像认证的可逆水印方法主要有三类，第一类方法纯粹使用无损压缩技术，如专利[1]和文献[3]、[6]、[7]中的方法(文献[6]、[7]是一个方法，此处称为Celik方法)，即采用无损压缩技术直接压缩图像比特序列，因无损压缩而腾出来的“空间”用于嵌入认证等信息。第二类方法使用特殊的方法并结合无损压缩技术，如文献[3]和[5]中的方法，其中文献[3]先导出量化JPEG系数的偏移比特流，然后对这些偏移比特流进行无损压缩以腾出“空间”给认证等信息，而文献[5]使用了差值扩展和通用最低比特嵌入的方法先嵌入认证等信息，为了确定信息嵌入的位置，需要将位置比特图进行无损压缩并一同嵌入。第二类方法完全不借助无损压缩技术，如专利[2]中的方法，该方法在空域上对象素进行模256加法运算，利用运算结果的循环性可在接收端恢复原始图像。第一、第二类的方法因为采用无损压缩技术，因此运算量大，系统实现较复杂，对于纹理复杂的图片，无损压缩技术无法提供足够的嵌入容量，因此往往难以实用。而第三类方法中专利[2]的方法则导致待认证图像视觉质量差，因为边缘象素值的变化太大。对于图像认证方法、技术来说，篡改定位是非常重要的内容和功能，可惜在我们所知道的现有文献和专利中，除了Celik方法能够提供篡改定位功能，其他的方法都无法提供篡改定位功能。Celik方法采用基于内容、自适应、的无损图像压缩编解码方法，嵌入容量较小，对于纹理复杂的图片，难以应用无损压缩技术，不适用于纹理复杂的图片。

发明内容

为了克服现有主要技术采用无损压缩、嵌入容量小、难以提供篡改定位功能的不足，本发明的目的是提供一种嵌入容量大、可抵抗伪造攻击、具有篡改定位功能的用于图像认证的可逆水印方法。

本发明所采用的技术方案如下：本发明方法是将用于内容完整性检验的原始图像的SHA-256哈希值和用于图像恢复的数据通过修改高频子带直方图嵌入到高频子带中，将用于篡改检测与定位的有意义的水印通过替换低频子带的最低比特平面嵌入到低频子带中，验证时用提取的水印或者水印的差值图像进行篡改检测与定位，用提取出来的SHA-256哈希值和恢复的图像的SHA-256哈希值进行比较以验证内容完整性。

该方法具体分为数据嵌入和图像认证两个过程，其中数据嵌入的步骤为：1)计算原始图像X_MxN的SHA-256哈希值；

2)直方图修正：即将X_MxN直方图的范围从[0，255]修正为[G，255-G]，G的初始默认取值为0或根据X_MxN直方图设定，并记录被改动象素为P_M，包括原值、坐标和G，修正后的图像记为X’_MxN；

3)整数小波分解：即对X’_MxN进行整数小波分解，分解级数取K＝3，获得一个低频子带LL_K和高频子带集合C_k，l，根据各个高频子带系数直方图的最高点值获得各个高频子带的嵌入容量，估计待嵌入容量并按照人类视觉系统HVS(Human Visual System)特性选取用于嵌入数据的高频子带，记录被选取的高频子带的最高点值对应的系数值为

4)低频系数修改：将经过构造的、大小与LL_K相同的有意义二值水印图像W用密钥K加密后以替换LL_K系数最低比特平面的方式嵌入LL_K，用密钥K

选择LL_K系数次低比特位，将以替换被选择的次低比特位的方式嵌入LL_K得到LL’_K，并记录被替换的最低比特位LSB(Least Significant Bit)和次低比特位为Ori_bits；

5)高频系数修改：将SHA-256哈希值、P_M和Ori_bits组成比特流并用密钥K加密，通过修改被选取的高频子带系数直方图将比特流嵌入C_k，l，记为C’_k，l；

6)整数小波重构，将LL’_K和C’_k，l进行三级整数小波重构；

7)象素值溢出判断：如果重构后的象素值超出[0，255]的范围，判为溢出，则重返步骤2)，增大G的取值并重复上述步骤直至没有象素值溢出，G的步长默认取5或自行设定，否则得到待认证图像X”_MxN。

3、根据权利要求书2所述的用于图像认证的可逆水印方法，其特征是所述图像认证的步骤为：

1)整数小波分解：即对待认证图像X”_MxN进行三级整数小波分解，获得一个低频子带LL”_K和高频子带集合C”_k，l；

2)水印提取与第一步认证：提取LL”_K的最低比特平面获得水印W^*’，观察W^*’或者将W^*’与W进行比较，如果W^*’被篡改，表明X”_MxN是不可信的，图像不能通过认证，此时根据W^*’与X”_MxN的位置对应关系对X”_MxN进行篡改定位，如果W^*’未被篡改，X”_MxN进入如下步骤的第二步认证；

3)提取并恢复高频系数和低频系数：由密钥K获得LL”_K中嵌入的次低比特位置并提取

由

从C”_k，l中提取比特流并同时恢复C”_k，l得到C”’_k，l，用密钥K解密并分析比特流得到SHA-256哈希值、P_M和Ori_bits，用Ori_bits替换LL”_K的最低比特平面和用于嵌入

的次低比特位从而恢复LL”_K得到LL”_K；

4)整数小波重构：将LL”_K和C”’_k，l进行三级整数小波重构，得到图像信号X”’_MxN；

5)直方图恢复：由P_M将X”’_MxN的直方图[G，255-G]恢复为[0，255]，得到恢复的图像；

6)比较提取的SHA-256哈希值和恢复的图像的SHA-256哈希值，若两者相等，表明图像是可信的，图像通过认证，此时恢复的图像便是无失真的原始图像，否则表明图像是伪造的或者图像已经被篡改但却不能定位篡改，图像不能通过认证。

同现有技术相比，本发明具有以下优点：

1)嵌入容量大，视觉效果好，具有可逆性。现有的用于图像认证的可逆水印方法或多或少都采取无损压缩技术将载体信号或经处理后的载体信号的部分比特流进行无损压缩，设压缩前的比特流长度为L，无损压缩后长度为Ls，则可嵌入的比特长度不超过L-Ls。由于自然灰度图像的纹理一般比较复杂，特别是较低的比特平面，具有类似随机噪声的特性，现有的可逆认证方法主要是压缩较低的比特平面，因而无损压缩的效果不理想，嵌入容量很小，虽然压缩较高的比特平面可增加嵌入容量，但是却会导致水印图像较差的视觉效果。对于纹理复杂的图像来说，无损压缩的结果往往是数据长度的增加而不是减少，即嵌入容量为负。本发明通过修改高频子带系数直方图将认证信息和用于恢复的数据嵌入到高频子带中，取得较大的嵌入容量。由于本发明只是对小波系数作轻微的修改，因此具有较好的视觉效果。当水印图像没有受到任何篡改时可无失真恢复原始图像。下表1显示了一系列测试图像的性能。

表1

测试图像(512×512×8)	最大嵌入容量(bits)	PSNR(dB)	嵌入量(bits)	PSNR(dB)
					Lena	36215	43.20	4407	46.24
Baboon	12431	43.32	6031	45.27
					Goldhill	23059	43.15	4407	45.61
Barbara	30362	43.09	4407	45.71
					Pentagon	21870	43.31	4407	45.97
Peppers	25651	43.43	5079	45.42
					Airplane	41360	42.87	4407	45.76
Pills	22248	43.49	12079	45.14
					Boats	23013	43.19	5499	45.85

2)精确的篡改定位功能。现有的用于图像认证的可逆水印方法难以提供准确的篡改定位功能，而本发明通过在整数小波的低频子带嵌入有意义的水印，认证时通过提取的水印或提取的水印与原始水印的差值图来确定篡改的区域。

3)具有较好的安全性。本发明两步认证的验证不但可以实现严格的完全级的内容认证，而且一定程度上能够抵抗伪造攻击，即水印不变但图像内容改变的攻击，具有较好的安全性。如果攻击者实现了伪造攻击，即水印没有篡改，则该伪造图像能通过了第一步认证，但是由于重新计算的哈希值与提取出来的不同，因此该伪造不能通过第二步认证，因而伪造图像无法骗过认证系统。另外，本发明使用密钥对水印、比特流加密，并使用密钥选择信息P的嵌入位置，这三个密钥的选取可以相同也可以不同，视具体系统的实现而定，三重密钥的使用增加了攻击者破解的难度，增强了系统的安全性。

附图说明

图1是本发明方法的实现原理框图；

图2为在高频子带中嵌入数据时直方图修改的示意图；

图3为本发明第一步认证的实现框图；

图4为本发明第二步认证的实现框图；

图5为本发明对大小为512×512×8的bmp图像Lena的效果图；

图6为经过篡改的待认证图像及其水印差值图；

图7为经过篡改的待认证图像及其水印差值图。

具体实施方式

本发明可应用在一般的图像和敏感图片比如军事图片、医学图片与新闻出版等的图片中。这里以具有代表性的大小为512×512的灰度图像lena.bmp为例，见图5所示，其中(a)为原始图像Lena，(b)为嵌入了4407比特的待认证图像，PSNR为46.24dB。下面结合附图描述本发明的实施方法。

图1所示为本发明数据隐藏的实现原理框图如，其中X′_NxM表示经过直方图修正后的图像，C_k，l、LL_K分别表示整数小波分解后的九个高频子带的集合和低频子带，C’_k，l、LL’_K分别表示嵌入了数据后的九个高频子带的集合和低频子带。如图1所示，在发送端，首先计算原始图像的SHA-256哈希值，然后对图像进行直方图修正。直方图修正过程为：先分析图像的象素直方图，lena图像位于[0，255]边缘的象素很少，因为本发明的数据隐藏方案对整数小波系数的改动很小，因此可以在一开始的时候取G＝10或经过2次循环得到；再对象素直方图进行修改，[0，10]范围内没有象素，[245，255]范围内有一个象素(247；274，117)，即象素值为247，平面坐标为(274，117)，将象素值改为237；将(247；274，117)保存为P_M。

接着对经过直方图修正后的图像使用提升格式如下进行整数小波分解，

$\left\{\begin{array}{c}{s}_l^{\left(0\right)}=x_{2l}\\ d_l^{\left(0\right)}=x_{2l+1}\end{array}\right.\left\{\begin{array}{c}{d}_l^{\left(1\right)}=d_l^{\left(0\right)}+\mathrm{Int}\left(\mathrm{\α}(s_l^{\left(0\right)}+s_{l+1}^{\left(0\right)})\right)\\ s_l^{\left(1\right)}=s_l^{\left(0\right)}+\mathrm{Int}\left(\mathrm{\β}(d_l^{\left(1\right)}+d_{l-1}^{\left(0\right)})\right)\end{array}\right.\left\{\begin{array}{c}{d}_l^{\left(2\right)}=d_l^{\left(1\right)}+\mathrm{Int}\left(\mathrm{\γ}(s_l^{\left(1\right)}+s_{l+1}^{\left(1\right)})\right)\\ s_l^{\left(2\right)}=s_l^{\left(1\right)}+\mathrm{Int}\left(\mathrm{\δ}(d_l^{\left(2\right)}+d_{l-1}^{\left(2\right)})\right)\end{array}\right.$ 式组(1)

$\left\{\begin{array}{c}{d}_l^{\left(3\right)}=d_l^{\left(2\right)}+\mathrm{Int}\left((\mathrm{\ζ}-{\mathrm{\ζ}}^2)s_l^{\left(2\right)}\right)\\ s_l^{\left(3\right)}{=s}_l^{\left(2\right)}+\mathrm{Int}\left((-1/\mathrm{\ζ})d_l^{\left(3\right)}\right)\end{array}\right.\left\{\begin{array}{c}{d}_l^{\left(4\right)}=d_l^{\left(3\right)}+\mathrm{Int}\left((\mathrm{\ζ}-1)s_l^{\left(3\right)}\right)\\ s_l^{\left(4\right)}=s_l^{\left(3\right)}+d_l^{\left(4\right)}\end{array}\right.\left\{\begin{array}{c}{s}_l=s_l^{\left(4\right)}\\ d_l=d_l^{\left(4\right)}\end{array}\right.$ 式组(2)

其中Int(·)函数是取整函数，5个参数的值分别为α＝-1.586134342，β＝-0.05298011854，γ＝0.8829110762，δ＝0.4435068522，ζ＝1.149604398。本方案采用三级整数小波分解，这样得到9个高频子带和1个低频子带，记录低频子带的最低比特平面为Ori_bits的一部分，该部分的大小为64×64比特。接着检测9个高频子带系数直方图的最高点对应的系数值及其嵌入容量，记录如下表2所示：

表2

子带	HH1	HL1	LH1	HH2	HL2	LH2	HH3	HL3	LH3
										最高点值	-3	-2	-7	-3	-2	-7	-3	-3	-5
嵌入容量(bits)	11243	10449	9290	1714	1632	1235	267	238	147

然后根据待嵌入高频子带比特流的长度和结构，即哈希值的比特长度、P_M的比特长度、LL_K最低比特平面大小、九个高频子带各自系数直方图最高点对应的系数值的比特长度，估计待嵌入容量的最大值为256+36+4096+72＝4460bits。再然后按照人类视觉系统(HVS)特性选取用于嵌入数据的高频子带HH1，该高频子带的嵌入容量为11243比特，因此选取一个高频子带足够了，并记录HH1系数直方图的最高点对应的系数值-3为P。接着用经过加密后的有意义水印替换LL_K的最低比特平面，将P替换用密钥K选中的LL_K次比特位，被替换掉的原始比特记为Ori_bits。我们将SHA-256哈希值、P_M、Ori_bits组成比特流，加密后加上头部表明比特流及各组成部分的长度，最后的比特流总长度为4407比特。

修改HH1的直方图，将上述比特流嵌入HH1。比特流嵌入HH1的示意图见图2，图中假设待嵌入的比特序列为“10 11 01 00 10”。具体做法为：首先，按照从上到下、从左到右的顺序对HH1扫描，当遇到大于-3的系数值时，给该系数值加1；然后再次按照同样的顺序扫描，当遇到值为-3的系数时，检测待嵌入的比特，如果待嵌入的是比特“1”，则将最高点系数值-3加1而成为-2，如果待嵌入的是比特“0”，则保持最高点系数值-3不变，直到将所有的数据比特嵌入。

最后，按照上述式组(1)和式组(2)的反过程联合嵌入了数据的高频子带和低频子带进行三级整数小波重构得到重构的图像，检查重构的图像是否发生象素溢出，若有溢出，则增加G值(一般步长设为5)，按照上述步骤依次重新开始；若没有溢出，则得到待认证图像，其视觉效果见图5(b)，PSNR为46.24dB。

本发明图像认证部分分为两步，只有当待认证图像通过第一步认证后，待认证图像才能进入第二步认证，其实现框图分别如图3和图4所示。在第一步认证中，首先对接收到的待认证图像进行三级整数小波分解，获得9个高频子带和1个低频子带，提取低频子带的最低比特平面获得水印，比较原水印与提取水印获得水印差值图像。如果水印差值图像有白点，则水印图像已经被篡改，白点表示篡改的区域；如果水印差值图像无白点，则进入下一步验证，即第二步认证。

在第二步认证中，先从低频子带的次比特平面提取

(本例中

)，

取的位置由密钥获得。然后根据

从高频子带中提取比特流，具体做法为：首先，按照从上到下、从左到右的顺序对HH1扫描，当遇到值为-3的系数时，提取比特“0”，当遇到值为-2的系数时，提取比特“1”，同时将系数值恢复为-3，如此直到将所有的数据比特提取完毕；然后，再次按照同样的顺序对HH1扫描，当遇到大于-3的系数值时，给该系数值减1，直到整个HH1扫描完毕，这样就恢复了原来的高频子带HH1。解密并分析比特流获得SHA-256哈希值、P_M、Ori_bits。用提取出来的Ori_bits替换低频子带的最低比特平面和选作嵌入的次比特位，从而恢复原来的低频子带。联合已经恢复了的高频子带和低频子带进行三级整数小波重构得到重构的图像，再根据P_M恢复被改动过的象素值，获得恢复的图像，最后计算其SHA-256值。比较提取的SHA-256值和恢复图像的SHA-256值，若两者匹配则表明待认证图像是可信的，图像通过认证，恢复的图像就是无失真的原始图像；若两者不匹配表明待认证图像是不可信的，图像是伪造的或已经被篡改但却无法定位篡改，也即通过了第一步认证却无法通过第二步认证。

图6、7为本发明的两个应用实例。图6为经过篡改的待认证图像及其水印差值图。其中图6(a)为经过画笔修改的待认证图像，图6(c)为经过粘贴修改的待认证图像，图6(b)和图6(d)是相应的水印差值图，白点表示篡改的区域。图7为经过篡改的待认证图像及其水印差值图。其中图7(a)为一有意义的水印，图7(b)为将图7(a)嵌入在空域中央的待认证图像，图7(c)为水印差值图，白点表示篡改的区域。被篡改的待认证图像图7(b)在视觉效果上与原待认证图像图5(b)没有任何差别，但篡改却被精确检测并定位。

Claims (3)

1.一种可抵抗伪造攻击、检测篡改并定位的用于图像认证的可逆水印方法，其特征是将用于内容完整性检验的原始图像的SHA-256哈希值和用于图像恢复的数据通过修改高频子带直方图嵌入到高频子带中，将用于篡改检测与定位的有意义的水印通过替换低频子带的最低比特平面嵌入到低频子带中，验证时用提取的水印或者水印的差值图像进行篡改检测与定位，用提取出来的SHA-256哈希值和恢复的图像的SHA-256哈希值进行比较以验证内容完整性。

2.根据权利要求书1所述的用于图像认证的可逆水印方法，其特征是该方法具体分为数据嵌入和图像认证两个过程，其中数据嵌入的步骤为：

1)计算原始图像X_MxN的SHA-256哈希值；

2)直方图修正：即将X_MxN直方图的范围从[0，255]修正为[G，255-G]，G的初始默认取值为0或根据X_MxN直方图设定，并记录被改动象素为P_M，包括原值、坐标和G，修正后的图像记为X’_MxN；

3)整数小波分解：即对X’_MxN进行整数小波分解，分解级数取K＝3，获得一个低频子带LL_K和高频子带集合C_k，l，根据各个高频子带系数直方图的最高点值获得各个高频子带的嵌入容量，估计待嵌入容量并按照人类视觉系统HVS(Human Visual System)特性选取用于嵌入数据的高频子带，记录被选取的高频子带的最高点值对应的系数值为

4)低频系数修改：将经过构造的、大小与LL_K相同的有意义二值水印图像W用密钥K加密后以替换LL_K系数最低比特平面的方式嵌入LL_K，用密钥K选择LL_K系数次低比特位，将

以替换被选择的次低比特位的方式嵌入LLK得到LL’K，并记录被替换的最低比特位LSB(LeastSignificant Bit)和次低比特位为Ori_bits；

5)高频系数修改：将SHA-256哈希值、P_M和Ori_bits组成比特流并用密钥K加密，通过修改被选取的高频子带系数直方图将比特流嵌入C_k，l，记为C’_k，l；

6)整数小波重构，将LL’_K和C’_k，l进行三级整数小波重构；

7)象素值溢出判断：如果重构后的象素值超出[0，255]的范围，判为溢出，则重返步骤2)，增大G的取值并重复上述步骤直至没有象素值溢出，G的步长默认取5或自行设定，否则得到待认证图像X”_MxN。

3.根据权利要求书2所述的用于图像认证的可逆水印方法，其特征是所述图像认证的步骤为：

1)整数小波分解：即对待认证图像X”_MxN进行三级整数小波分解，获得一个低频子带LL”_K和高频子带集合C”k，l；

2)水印提取与第一步认证：提取LL”_K的最低比特平面获得水印W^*’，观察W^*’或者将W^*’与W进行比较，如果W^*’被篡改，表明X”_MxN是不可信的，图像不能通过认证，此时根据W^*’X”_MxN的位置对应关系对X”_MxN进行篡改定位，如果W^*’未被篡改，X”_MxN进入如下步骤的第二步认证；

3)提取并恢复高频系数和低频系数：由密钥K获得LL”_K中嵌入的次低比特位置并提取由

从C”_k，l中提取比特流并同时恢复C”_k，l得到C”’_k，l用密钥K解密并分析比特流得到SHA-256哈希值、P_M和Ori_bits，用Ori_bits替换LL”_K的最低比特平面和用于嵌入

的次低比特位从而恢复LL”_K得到LL”’_K；

4)整数小波重构：将LL”’_K和C”’_k，l进行三级整数小波重构，得到图像信马X”’_MxN；

5)直方图恢复：由P_M将X”’_MxN的直方图[G，255-G]恢复为[0，255]，得到恢复的图像；

6)比较提取的SHA-256哈希值和恢复的图像的SHA-256哈希值，若两者相等，表明图像是可信的，图像通过认证，此时恢复的图像便是无失真的原始图像，否则表明图像是伪造的或者图像已经被篡改但却不能定位篡改，图像不能通过认证。

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