CN101005615A - 一种图像数据水印信息的嵌入、检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明适用于图像处理领域，提供了一种图像数据水印信息的嵌入、检测方法及系统，所述方法包括下述步骤：A.利用离散余弦变换的低频系数在原始图像数据帧中提取多个特征块；B.在所述特征块的离散余弦变换域中频部分嵌入水印信息；C.根据所述多个特征块确定同步块的位置；D.在所述同步块中嵌入同步标记。本发明在DCT域中选取特征块作为水印信息嵌入点，并利用特征块的统计特性进行水印信息检测时的几何校准，能够有效地抵御几何攻击。在检测时，计算特征块的统计特性确定同步块的位置，估计图像数据帧的几何失真并对几何失真进行恢复，完成水印信息的检测，实现复杂度较低，能满足实时应用的需求。

Description

一种图像数据水印信息的嵌入、检测方法及系统

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种图像数据水印信息的嵌入、检测方法及系统。

背景技术

随着计算机、多媒体及网络技术的迅猛发展，图像数据极大丰富，并轻而易举地就可以通过网络获得，使得图像数据在不受任何控制的情况下被轻易拷贝、和改动，造成版权所有者的权益得不到有效的保护。利用数字水印信息技术在不影响产品内容的前提下嵌入不易被察觉的信息，可以达到保护图像数据不被随意拷贝和改动的目的。

目前，大部分数字水印信息方案均基于扩频通信的原理，嵌入端将水印信息用伪随机序列调制，再以一定的嵌入强度加入到图像数据中。在检测过程中，检测端利用与嵌入端相同的伪随机序列对图像数据进行相关运算，得出相应的水印信息。扩频水印信息可以将水印信息能量分散到不同的频率，能较好地实现水印信息的不可见要求，同时能够抵御滤波和噪声干扰等常规操作。

相对于静止图像水印信息，视频水印算法除了应满足鲁棒性、不可见性等基本特性外，还应满足盲检测和实时性。其中，鲁棒性是指嵌入水印信息后的图像数据在经过各种有意或无意的处理和攻击后，仍能成功检测出水印信息的能力。不可见性是指水印信息的嵌入不会导致图像数据可感知的质量退化。盲检测是要求水印信息的检测过程只需要嵌入水印信息后的图像数据，而不依赖原始视频数据的获取。实时性是视频数据的大数据量的特点，处理过程是实时性，因此水印信息的嵌入和检测过程应能够尽量做到实时性。

几何攻击是对水印信息构成致命威胁的攻击手段之一，其破坏了检测器同水印信息的同步关系，从而导致相关检测失效。几何攻击通过对已嵌入水印信息的图像数据进行不易察觉的几何变形，如旋转、平移、缩放等，使得检测器无法再准确定位水印信息嵌入位置，与嵌入水印信息失去同步，从而导致相关检测失败。

在现有技术中，一种抵御几何攻击的方案是预防性的，通过寻找对几何攻击不敏感的特征，把水印信息嵌入到该特征空间，例如在对几何变换不变的离散傅氏变换(Discrete Fourier Transform，DFT)域中嵌入水印信息，具体内容请参见O′Ruanaidh J J K，Pun T.″Rotation，scale and translation invariant spreadspectrum digital image watermarking.″Signal Processing，1998，66(3)：303-317和Solachidis V，Pitas I.″Circularly symmetric watermark embedding in 2-D DFTdomain.″IEEE Int.Conf.on Acoustics，Speech and Signal Processing(ICASSP′99)，Phoenix，1999，Vol.6：3469-3472。该方案需要将数据转换到一定的特征空间，不适合于大数据量的视频数据。

另外一种抵御几何攻击的方案是治疗性的，通过在检测端对被攻击图像的几何变换作逆变换，以恢复遭受的几何失真，常用的方法有插入辅助模板和穷举搜索法，具体内容请参见Pereira S，O′Ruanaidh J J K，Deguillaume F，et al.″Template based recovery of Fourier-based watermarks using log-polar and log-logmaps.″IEEE Int.Conf on Multimedia Computing and Systems，Florence，Italy，June1999.和Hartung FH，Su JK，Girod B.″Spread spectrum watermarking：Maiiciousattacks and counterattacks″.Proceedings of SPIE Security and Watermarking ofMultimedia Contents，San Jose，1999.147-158。当采用插入辅助模板的方式时，辅助模板容易受损，使得水印信息方案缺乏鲁棒性，而穷举搜索法的实现复杂度很高，实用性较差。

上述两种抵御几何攻击的方案属于第一代数字水印方案，其缺点是水印信息不是嵌入数据视觉的重要部分。在第二代数字水印方案中，利用数据的重要特征来嵌入水印信息，例如在空间域和小波域提取特征点。由于把水印信息与图像连接在一起，这种图像水印信息提高了鲁棒性，具体内容参见文献Celik MU，Saber E，Sharma G，et al.″Analysis of feature-based geometry invariantwatermarking″In Proceedings of SPIE：Security and Watermarking of MultimediaContents III和Kaewkamnerd N，Rao K R.″Wavelet based watermarking detectionusing multiresolution image registration″TENCON 2000，Kaula Lumput，Malaysia，Sept.2000。由于视频压缩标准通常在DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)域执行。因此，这种方案不能实时地应用于视频数据中，难以满足实际的应用需求。

发明内容

本发明目的在于提供一种图像数据水印信息的嵌入方法，旨在解决现有的图像水印嵌入和检测方案抵抗几何攻击的有效性较低，实现复杂，实时性差，难以满足实际的应用需求的问题。

本发明的另一目的在于提供一种图像数据水印信息的嵌入系统。

本发明的另一目的在于提供一种图像数据水印信息的检测方法。

本发明的另一目的在于提供一种图像数据水印信息的检测系统。

本发明是这样实现的，一种图像数据水印信息的嵌入方法，所述方法包括下述步骤：

A.利用离散余弦变换的低频系数在原始图像数据帧中提取多个特征块；

B.在所述特征块的离散余弦变换域中频部分嵌入水印信息；

C.根据所述多个特征块确定同步块的位置；

D.在所述同步块中嵌入同步标记。

所述步骤A进一步包括下述步骤：

A1.对原始图像数据帧进行离散余弦变换变换，输出相应的离散余弦变换块；

A2.计算所述离散余弦变换块的系数能量：

$b_{\mathrm{sum}}=\underset{u=0}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=0}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}|F_{u,v}\·{\mathrm{blockmask}}_{u,v}|,$

其中，f_u，v为离散余弦变换块在坐标为(u，v)上的离散余弦变换系数，blockmask_u，v为块提取模板blockmask中坐标为(u，v)上的低频系数；

A3.选取系数能量最大的，从整体上反映图像数据帧轮廓信息的多个离散余弦变换块作为特征块。

所述低频系数为每个离散余弦变换块左上角的5个交流分量系数。

所述水印信息的嵌入强度基于Watson模型计算获得。

所述同步块的位置为图像数据帧中所有特征块的加权平均块的位置。

所述步骤C进一步包括下述步骤：

C1.将所述多个特征块按从大到小的顺序分为多个特征块集合；

C2.利用嵌入端与检测端的共享密钥生成与所述特征块集合对应的多个权值；

C3.根据所述权值计算图像数据帧中同步块的位置：

${\mathrm{block}}_{\mathrm{avg}}\_x=\mathrm{round}\left(\underset{1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i(\frac{1}{n_i}\underset{A_i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{block}}_{\mathrm{feaure}}\_x)\right);$

${\mathrm{block}}_{\mathrm{avg}}\_y=\mathrm{round}\left(\underset{1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i(\frac{1}{n_i}\underset{A_i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{block}}_{\mathrm{feature}}\_y)\right);$

其中，block_avg_x，block_avg_y为同步块在图像/视频帧中的坐标位置，block_feature_x，block_feature_y为特征块在图像/视频帧中的坐标位置，round函数用于四舍五入取整，s为特征块集合A_i的数目，1≤i≤s，2＜s＜m，m为特征块的数目。α_i为根据密钥生成的特征块集合A_i的权值，且满足 $\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_i=1$ ，n_i为特征块集合A_i所包含的特征块数目。

一种图像数据水印信息的嵌入系统，所述系统包括：

特征块提取单元，用于利用离散余弦变换的低频系数在原始图像数据帧中提取多个特征块；

水印信息嵌入单元，用于在所述特征块的离散余弦变换域中频部分嵌入水印信息；

同步块提取单元，用于根据所述多个特征块确定同步块的位置；以及

同步标记嵌入单元，用于在所述同步块中嵌入同步标记。

所述特征块为系数能量最大的，从整体上反映图像数据帧轮廓信息的多个离散余弦变换块，所述离散余弦变换块的系数能量通过下式获得：

$b_{\mathrm{sum}}=\underset{u=0}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=0}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}|F_{u,v}\·{\mathrm{blockmask}}_{u,v}|,$

其中，F_u，v为离散余弦变换块在坐标为(u，v)上的离散余弦变换系数，blockmask_u，v为块提取模板blockmask中坐标为(u，v)上的低频系数。

所述低频系数为每个离散余弦变换块左上角的5个交流分量系数。

所述水印信息的嵌入强度基于Watson模型计算获得。

所述同步块的位置为图像数据帧中所有特征块的加权平均块的位置。

所述加权平均块的位置通过下式获得：

${\mathrm{block}}_{\mathrm{avg}}\_x=\mathrm{round}\left(\underset{1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i(\frac{1}{n_i}\underset{A_i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{block}}_{\mathrm{feature}}\_x)\right);$

${\mathrm{block}}_{\mathrm{avg}}\_y=\mathrm{round}\left(\underset{1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i(\frac{1}{n_i}\underset{A_i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{block}}_{\mathrm{feature}}\_y)\right);$

其中，block_avg_x，block_avg_y为同步块在图像/视频帧中的坐标位置，block_feature_x，block_feature_y为特征块在图像/视频帧中的坐标位置，round函数用于四舍五入取整，s为特征块集合A_i的数目，1≤i≤s，2＜s＜m，m为特征块的数目。α_i为根据密钥生成的特征块集合A_i的权值，且满足 $\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\α}}_i=1$ ，nz_i为特征块集合A_i所包含的特征块数目。

一种图像数据水印信息的检测方法，所述方法包括下述步骤：

A.提取几何失真的图像数据帧中的同步块；

B.根据所述同步块对图像数据帧进行几何校正，恢复重建图像数据帧；

C.提取所述重建图像数据帧中嵌入的水印信息。

所述步骤A进一步包括下述步骤：

A1.提取所述几何失真的图像数据帧中的特征块；

A2.根据所述特征块确定同步块的初步位置；

A3.在所述同步块的初步位置的相邻区域进行相关检测，判断与嵌入端嵌入的同步标记是否匹配，确定同步块的准确位置。

所述步骤B进一步包括下述步骤：

B1.根据所述同步块估计图像数据帧遭受的几何变形；

B2.根据所述几何变形对图像数据帧进行相应的逆变换操作。

所述步骤C进一步包括下述步骤：

C1.提取所述重建图像数据帧中的特征块；

C2.通过相关检测提取所述特征块中的水印信息。

当所述图像数据帧为视频帧时，所述步骤C进一步包括下述步骤：

C3.对多个图像数据帧的检测结果进行综合，输出水印信息检测结果。

所述步骤C3进一步包括：

C31.计算多个图像数据帧的水印信息检测值之和S， $S=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{z}_k$ ，其中z_k为第k个图像数据帧的水印信息检测值；

C32.将所述多个图像数据帧的水印信息检测值之和与设置的检测阈值比较，输出图像数据帧序列中的水印信息检测结果为：

$W=\left\{\begin{array}{cc}1,& S>\mathrm{th}\\ -1,& S<-\mathrm{th}\\ \mathrm{sign}\left(\mathrm{MAX}\left(\right|z_k\left|\right)\right),& -\mathrm{th}<S<\mathrm{th}\end{array}\right.$

其中，W为水印信息检测的输出值，th为检测阈值，sign为取符号运算符，表示在S计算的结果较小的情况下，最后检测结果与最大的z_k值的符号相同。

一种图像数据水印信息的检测系统，所述系统包括：

同步块提取单元，用于提取几何失真的图像数据帧中的同步块；

几何失真恢复单元，用于根据所述同步块对图像数据帧进行几何校正，恢复重建图像数据帧；以及

水印信息提取单元，用于提取所述重建图像数据帧中嵌入的水印信息，对所述水印信息进行检测。

所述同步块提取单元进一步包括：

特征块提取模块，用于提取所述几何失真的图像数据帧中的特征块；

同步块提取模块，用于根据所述特征块确定同步块的初步位置；以及

邻域搜索模块，用于在所述同步块的初步位置的相邻区域进行相关检测，判断与嵌入端嵌入的同步标记是否匹配，确定同步块的准确位置。

所述水印信息检测单元进一步包括：

重建帧特征块提取模块，用于提取所述重建图像数据帧中的特征块；以及

水印信息检测模块，通过相关检测提取所述特征块中的水印信息。

当所述图像数据帧为视频帧时，所述水印信息检测单元进一步包括：

多帧检测模块，用于对多个图像数据帧的检测结果进行综合，输出水印信息检测结果。

通过下式对多个图像数据帧的检测结果进行综合：

$S=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_k;$

$W=\left\{\begin{array}{cc}1,& S>\mathrm{th}\\ -1,& S<-\mathrm{th}\\ \mathrm{sign}\left(\mathrm{MAX}\left(\right|z_k\left|\right)\right),& -\mathrm{th}<S<\mathrm{th}\end{array}\right.;$

其中，S为多个图像数据帧的水印信息检测值之和，其中z_k为第k个图像数据帧的水印信息检测值；W为水印信息检测的输出值，th为检测阈值，sign为取符号运算符，表示在S计算的结果较小时，最后检测结果与最大的z_k值的符号相同。

本发明在DCT域中选取特征块作为水印信息嵌入点，并利用特征块的统计特性进行水印信息检测时的几何校准，能够有效地抵御几何攻击。在检测时，计算特征块的统计特性确定同步块的位置，估计图像数据帧的几何失真并对几何失真进行恢复，完成水印信息的检测，实现复杂度较低，能满足实时应用的需求。

附图说明

图1是本发明中水印信息嵌入方法的实现流程图；

图2是本发明中特征块提取模板的示意图；

图3是本发明中水印信息检测方法的实现流程图；

图4是本发明中水印信息嵌入系统的结构图；

图5是本发明中水印信息检测系统的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明利用DCT的低频系数选取特征块，在特征块的DCT域中频部分嵌入水印信息，并利用特征块的统计特性选择同步块进行水印信息检测时的几何校准。在检测时，检测端计算特征块的统计特性，估计图像数据帧的几何失真并对几何失真进行恢复，系统再次提取特征块进行水印信息检测。本发明能够有效抵抗几何攻击，实现复杂度较低，能满足实时应用的需求。

在对图像数据进行压缩编码时，将图像数据帧划分成8×8大小的象素块，并对每个块进行DCT变换。这样，每个空间域的象素块变换为对应的DCT块。DCT块反映了象素块的频域信息，在一定程度上减少了象素之间的相关性。

在一个8×8的DCT块中，包含直流分量(DC)和交流分量(AC)两种系数，DC系数位于(0，0)位置，表示对应象素块的亮度的平均值；AC系数是除DC系数外的其他系数，表示对应象素块的亮度沿不同方向和不同速度的变化情况，包括低频、中频和高频三个频带，频率沿“之”字形方向升高。

在本发明中，水印信息的嵌入是在DCT域中执行的。每个DCT域的图像数据帧由一定数量的DCT块组成。在水印信息嵌入过程中，只选取满足一定纹理特性，与图像数据帧内容绑定的DCT块子集(特征块)作为水印信息的嵌入位置。由于选取的特征块具有较好的纹理特性，并反映了图像数据帧内容的重要特征，与图像数据帧内容本身绑定，因此能够嵌入较大容量的水印信息，并能够较好地抵御各种有意和无意的攻击，具有较强的鲁棒性。同时，在DCT域中选取图像数据帧的特征，可有效地同视频算法相结合，从而大大降低水印算法的复杂度。

图1示出了本发明中水印信息嵌入的实现过程：

在步骤S101中，在DCT域提取原始图像数据帧中的特征块。

文献Shen，B.and Sethi，IK，″Direct feature extraction from compressedimages″，SPIE：Vol.2670 Storage&Retrieval for Image and Video Databases IV，1996.23.中提出了直接在DCT域中计算DCT块中AC系数的能量来提取图像的感兴趣区域：

$A=\underset{u=0}{\overset{7}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{v=0}{\overset{7}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|F_{u,v}\right|,(u,v)\&NotEqual;\left(\mathrm{0,0}\right)$

其中，F_u，v表示DCT块在坐标为(u，v)上的DCT系数，A反映了DCT块中除DC系数外的其他AC系数的能量，在一定程度上体现了对应象素块中亮度变化的剧烈程度。由于公式中包含了DCT高频系数，因此不能抵御低通滤波和有损压缩等攻击，使得检测端和嵌入端的块提取失去同步。

由于人眼视觉对低频系数敏感，因此低频系数能抵御大多数攻击而不会受到大的影响。本发明利用DCT的低频系数来提取具有一定纹理特性的特征块，包括边缘和细节部分。同时在特征块的选取过程中用能量值的相对大小来代替绝对的阈值，从而可以较好的实现检测端与嵌入端块提取的同步。

特征块提取公式如下：

$b_{\mathrm{sum}}=\underset{u=0}{\overset{7}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{v=0}{\overset{7}{\mathrm{\&Sigma;}}}|F_{u,v}\&CenterDot;{\mathrm{blockmask}}_{u,v}|;$

其中，blockmask_u，v为特征块块提取模板blockmask在坐标为(u，v)上的DCT系数，如图2所示，blockmask包含了左上角的5个低频系数。

分别对每个DCT块计算b_sum值，并选择m个最大的b_sum值对应的DCT块作为特征块，m的数值由原始图像数据帧的大小决定，其整体上应能够反映图像数据帧的轮廓信息。

在步骤S102中，在提取的特征块中嵌入水印信息。

当提取m个特征块后，由于边缘部分能够容纳更多的冗余信息，因此选择在b_sum值最大的若干个特征块中嵌入水印信息。根据嵌入水印信息的数据量，假设为L比特，从m个特征块中选取nL(nL＜m)个b_sum值最大的块，将每比特分别重复嵌入到n个特征块中。

如果在低频部分做修改以嵌入水印信息，容易被人眼察觉，将水印信息嵌入在高频部分时，有损压缩会去除高频系数，容易被破坏，无法满足鲁棒性。因此，在本发明的一个优选实施例中，对于每个特征块，选择中频部分嵌入水印信息，能够同时满足水印信息的不可见性和鲁棒性。

在水印信息嵌入过程中，利用人类视觉系统(Human Visual System，HVS)特性，基于Watson模型计算水印信息嵌入强度，以提高水印信息的鲁棒性。有关基于Watson模型计算水印信息嵌入强度的详细内容参见C.Podilchuk and W.Zeng，“Image-adaptive watermarking using visual models”，IEEE Journal onSelected Areas in Communications.vol.10，no.4，pp.525-540.，本发明在此引用，不再赘述。

在步骤S103中，根据特征块计算同步块的位置。

几何攻击是水印技术中面对的一大难题，由于几何变换使得检测器与水印信息的嵌入位置失去了同步，检测端无法准确定位水印信息的位置，从而不能正确执行相关检测，导致检测失败。为此，本发明通过设置同步块来实现检测端的水印信息同步。

如果用普通方式定义同步块，在图像数据帧经过几何变换后，必然导致无法准确定位。因此，同步块须能够与图像数据帧内容相绑定，即图像数据帧内容在经历几何变换后同步块的位置不会有大的改变。由于本发明中的特征块在整体上反映了图像数据帧的轮廓信息，这一信息是与图像数据帧内容相绑定的，因此，利用所有选取出的特征块的统计特性来定位同步块，能够较好地抵御几何攻击。

本发明利用图像数据帧中所有特征块的的加权平均块block_avg表征特征块的统计特性。选取足够多的m个DCT特征块block_feature，将这些特征块按照b_sum从大到小的顺序分成s个块集合A_i(i∈[1，s])，其中m＞s＞2。每个集合A_i中包含n_i个特征块。同时，利用嵌入端与检测端共享的密钥k生成s个权值，且满足 $\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_i=1,(i\&Element;[1,s\left]\right).$

先对每个特征块集合分别求取统计平均块，然后用相应的权值综合计算出图像数据帧的加权平均块的位置，即同步块的位置。计算式如下：

${\mathrm{block}}_{\mathrm{avg}}\_x=\mathrm{round}\left(\underset{1}{\overset{s}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_i(\frac{1}{n_i}\underset{A_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{block}}_{\mathrm{feature}}\_x)\right);$

${\mathrm{block}}_{\mathrm{avg}}\_y=\mathrm{round}\left(\underset{1}{\overset{s}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_i(\frac{1}{n_i}\underset{A_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{block}}_{\mathrm{feature}}\_y)\right);$

其中，block_avg_x，block_avg_y表示加权平均块在图像数据帧中的坐标位置，block_feature_x，block_feature_y表示特征块在图像数据帧中的坐标位置，round函数用于四舍五入取整。

在步骤S104中，在同步块中嵌入同步标记。

在定位同步块以后，为了实现水印信息检测的同步，编码阶段在同步块中嵌入特定的水印信息标记作为同步标记，以实现同步的预处理。典型的，同步标记可以是一个具有自相关性的伪随机序列。在检测水印信息时，检测端利用相同的伪随机序列对同步块进行相关检测，确定同步块的位置。

完成上述步骤后，即可获得包含水印信息的图像数据帧。

图3示出了本发明中检测水印信息的实现流程，详细内容如下：

在步骤S301中，提取几何失真的图像数据帧中的同步块。

检测端在几何失真的图像数据帧的DCT域中提取m个特征块。当提取特征块后，利用与嵌入端共享的密钥k计算图像数据帧的同步块位置，初步得到水印信息重同步的同步点。特征块和同步块的提取方式同上述嵌入端的操作，不再赘述。

由于8×8的DCT块具有规则形状，在经过几何变形后，嵌入端选取的纹理特征可能不再与DCT块对齐。同时，在同步块的计算过程中，存在由实数到整数的四舍五入的转换。这些限制使得经几何变形后，检测端与嵌入端的同步块存在一定的象素偏移，不能精确匹配。为此，检测端在初步定位同步块后，然后将同步块变换到空域，按照一定的搜索步长，例如每次旋转角度增加0.5度，平移距离增加1个像素，缩放比例增减1％等，穷举执行可能的几何变换包括旋转、平移和缩放等，并对相应的变换用与嵌入端相同的伪随机序列作相关运算，并针对每种情况比较提取出的同步标记是否与嵌入端的插入的同步标记相匹配。如果匹配，则表明检测端已恢复出原始的图像数据帧，据此判定相应的几何操作为图像数据帧经历几何变换的估计值。由于选取的伪随机序列的自相关性，当相关值出现峰值时，表示提取出的同步标记是否与嵌入端的插入的同步标记相匹配，即重现了图像/图像数据帧经历的几何变换。

其中，同步标记的匹配操作采用相关检测的方法，检测端在每次执行几何变换后，用嵌入端嵌入同步块的伪随机序列与提取的同步块的数据进行相关运算，如果相关运算值出现峰值，则说明同步标记已经得到匹配。

当然，也可以使用其他的统计特性来实现同步块的初步定位。尝试恢复原始的图像数据帧。在对几何失真的精确估计过程中，也可以采用其他几何失真估计方法，如检测辅助模板等。

在步骤S302中，根据同步块估计图像数据帧的几何失真，进行几何校正，恢复重建图像数据帧。

根据检测到的图像数据帧经历几何变换的估计值，对整幅图像数据帧实施对应的几何逆操作，从而完成对整幅图像数据帧的几何校正，将失真恢复。此后，便可执行相关的水印信息检测操作。

在步骤S303中，提取重建图像数据帧中的水印信息。

图像数据帧几何校正后，根据嵌入端选取嵌入水印信息的特征块相同的方式对恢复重建后的图像数据帧重新提取特征块，在每个特征块中利用相关检测的方法提取特征块中嵌入的水印信息，从而得到第k帧的水印信息检测值{Z_k}。

当图像数据帧为视频帧时，为提高水印信息的检测率，将多帧的水印信息检测信息综合起来得到整个视频的水印信息检测结果。

首先在K个图像数据帧中进行相同的水印信息提取操作，计算各个图像数据帧检测结果之和S， $S=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_k$ ，然后设置一检测阈值th，将S同th比较，综合得出图像数据帧序列中嵌入水印信息的情况：

$W=\left\{\begin{array}{cc}1,& S>\mathrm{th}\\ -1,& S<-\mathrm{th}\\ \mathrm{sign}\left(\mathrm{MAX}\left(\right|z_k\left|\right)\right),& -\mathrm{th}<S<\mathrm{th}\end{array}\right.$

上式中的W为水印信息检测的输出值，其结果有两种：{1，-1}，即嵌入水印信息比特为1和嵌入水印信息比特为-1。通常水印信息比特为-1代表实际信息中的比特0。sign为取符号运算符，结果为1或-1，表示在S的计算结果较小的情况下，最后检测结果与最大的z_k值的符号相同。

图4示出了本发明提供的水印信息嵌入系统400的结构，包括特征块提取单元401、水印信息嵌入单元402、同步块提取单元403以及同步标记嵌入单元404。为了说明简便，前面已经描述过的内容不再重复描述。

特征块提取单元401在DCT域中利用DCT低频系数提取原始图像数据帧中的特征块。水印信息嵌入单元402将水印信息嵌入到特征块的中频区域中。同步块提取单元403提取具有统计特征的特征块作为同步块。同步标记嵌入单元404在同步块提取单元403提取的同步块中嵌入同步标记。

图5示出了本发明提供的水印信息检测系统500的结构，包括同步块提取单元501、几何失真恢复单元502以及水印信息提取单元503。为了说明简便，前面已经描述过的内容不再重复描述。

同步块提取单元501提取几何失真的图像数据帧中的同步块位置。几何失真恢复单元502根据提取的同步块估计图像数据帧的几何失真，进行几何纠正后，恢复重建图像数据帧。图像数据帧几何校正后，水印信息提取单元503从恢复重建后的图像数据帧中重新提取出特征块，利用相关检测的方法提取特征块中的水印信息。

同步块提取单元501包括特征块提取模块5011、同步块提取模块5012以及邻域搜索模块5013。

特征块提取模块5011提取几何失真的图像数据帧中的特征块。同步块提取模块5012从特征块提取模块5011提取的特征块中计算获得同步块的初步位置。邻域搜索模块5013根据同步块的初步位置对相邻区域进行搜索检测，获得同步块的精确位置。

水印信息提取单元503包括重建帧特征块提取模块5031、水印信息检测模块5032以及多帧检测模块5033。

重建帧特征块提取模块5031提取重建帧中的特征块。水印信息检测模块5032对提取的特征块进行相关检测，提取特征块中的水印信息。当图像数据帧为视频帧时，为了提高水印信息的检测率，通过多帧检测模块5033对多个图像数据帧的检测结果进行综合，输出水印信息检测结果。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (23)

1、一种图像数据水印信息的嵌入方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

A.利用离散余弦变换的低频系数在原始图像数据帧中提取多个特征块；

B.在所述特征块的离散余弦变换域中频部分嵌入水印信息；

C.根据所述多个特征块确定同步块的位置；

D.在所述同步块中嵌入同步标记。

2、如权利要求1所述的图像数据水印信息的嵌入方法，其特征在于，所述步骤A进一步包括下述步骤：

A1.对原始图像数据帧进行离散余弦变换变换，输出相应的离散余弦变换块；

A2.计算所述离散余弦变换块的系数能量：

$b_{\mathrm{sum}}=\underset{u=0}{\overset{7}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{v=0}{\overset{7}{\mathrm{\&Sigma;}}}|F_{u,v}\&CenterDot;{\mathrm{blockmask}}_{u,v}|,$

其中，F_u，v为离散余弦变换块在坐标为(u，v)上的离散余弦变换系数，blockmask_u，v为块提取模板blockmask中坐标为(u，v)上的低频系数；

A3.选取系数能量最大的，从整体上反映图像数据帧轮廓信息的多个离散余弦变换块作为特征块。

3、如权利要求1或2所述的图像数据水印信息的嵌入方法，其特征在于，所述低频系数为每个离散余弦变换块左上角的5个交流分量系数。

4、如权利要求1所述的图像数据水印信息的嵌入方法，其特征在于，所述水印信息的嵌入强度基于Watson模型计算获得。

5、如权利要求1所述的图像数据水印信息的嵌入方法，其特征在于，所述同步块的位置为图像数据帧中所有特征块的加权平均块的位置。

6、如权利要求5所述的图像数据水印信息的嵌入方法，其特征在于，所述步骤C进一步包括下述步骤：

C1.将所述多个特征块按从大到小的顺序分为多个特征块集合；

C2.利用嵌入端与检测端的共享密钥生成与所述特征块集合对应的多个权值；

C3.根据所述权值计算图像数据帧中同步块的位置：

${\mathrm{block}}_{\mathrm{avg}}\_x=\mathrm{round}\left(\underset{1}{\overset{s}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_i(\frac{1}{n_i}\underset{A_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{block}}_{\mathrm{feature}}\_x)\right);$

${\mathrm{block}}_{\mathrm{avg}}\_y=\mathrm{round}\left(\underset{1}{\overset{s}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_i(\frac{1}{n_i}\underset{A_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{block}}_{\mathrm{feature}}\_y)\right);$

其中，block_avg_x，block_avg_y为同步块在图像/视频帧中的坐标位置，block_feature_x，block_feature_y为特征块在图像/视频帧中的坐标位置，round函数用于四舍五入取整，s为特征块集合A_i的数目，1≤i≤s，2＜s＜m，m为特征块的数目。α_i为根据密钥生成的特征块集合A_i的权值，且满足 $\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_i=1,$ n_i为特征块集合A_i所包含的特征块数目。

7、一种图像数据水印信息的嵌入系统，其特征在于，所述系统包括：

特征块提取单元，用于利用离散余弦变换的低频系数在原始图像数据帧中提取多个特征块；

水印信息嵌入单元，用于在所述特征块的离散余弦变换域中频部分嵌入水印信息；

同步块提取单元，用于根据所述多个特征块确定同步块的位置；以及

同步标记嵌入单元，用于在所述同步块中嵌入同步标记。

8、如权利要求9所述的图像数据水印信息的嵌入系统，其特征在于，所述特征块为系数能量最大的，从整体上反映图像数据帧轮廓信息的多个离散余弦变换块，所述离散余弦变换块的系数能量通过下式获得：

$b_{\mathrm{sum}}=\underset{u=0}{\overset{7}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{v=0}{\overset{7}{\mathrm{\&Sigma;}}}|F_{u,v}\&CenterDot;{\mathrm{blockmask}}_{u,v}|,$

其中，F_u，v为离散余弦变换块在坐标为(u，v)上的离散余弦变换系数，blockmask_u，v为块提取模板blockmask中坐标为(u，v)上的低频系数。

9、如权利要求7或8所述的图像数据水印信息的嵌入系统，其特征在于，所述低频系数为每个离散余弦变换块左上角的5个交流分量系数。

10、如权利要求7所述的图像数据水印信息的嵌入系统，其特征在于，所述水印信息的嵌入强度基于Watson模型计算获得。

11、如权利要求7所述的图像数据水印信息的嵌入系统，其特征在于，所述同步块的位置为图像数据帧中所有特征块的加权平均块的位置。

12、如权利要求11所述的图像数据水印信息的嵌入系统，其特征在于，所述加权平均块的位置通过下式获得：

${\mathrm{block}}_{\mathrm{avg}}\_x=\mathrm{round}\left(\underset{1}{\overset{s}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_i(\frac{1}{n_i}\underset{A_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{block}}_{\mathrm{feature}}\_x)\right);$

${\mathrm{block}}_{\mathrm{avg}}\_y=\mathrm{round}\left(\underset{1}{\overset{s}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_i(\frac{1}{n_i}\underset{A_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{block}}_{\mathrm{feature}}\_y)\right);$

其中，block_avg_x，block_avg_y为同步块在图像/视频帧中的坐标位置，block_feature_x，block_feature_y为特征块在图像/视频帧中的坐标位置，round函数用于四舍五入取整，s为特征块集合A_i的数目，1≤i≤s，2＜s＜m，m为特征块的数目。α_i为根据密钥生成的特征块集合A_i的权值，且满足 $\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_i=1,$ n_i为特征块集合A_i所包含的特征块数目。

13、一种图像数据水印信息的检测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

A.提取几何失真的图像数据帧中的同步块；

B.根据所述同步块对图像数据帧进行几何校正，恢复重建图像数据帧；

C.提取所述重建图像数据帧中嵌入的水印信息。

14、如权利要求13所述的图像数据水印信息的检测方法，其特征在于，所述步骤A进一步包括下述步骤：

A1.提取所述几何失真的图像数据帧中的特征块；

A2.根据所述特征块确定同步块的初步位置；

A3.在所述同步块的初步位置的相邻区域进行相关检测，判断与嵌入端嵌入的同步标记是否匹配，确定同步块的准确位置。

15、如权利要求13所述的图像数据水印信息的检测方法，其特征在于，所述步骤B进一步包括下述步骤：

B1.根据所述同步块估计图像数据帧遭受的几何变形；

B2.根据所述几何变形对图像数据帧进行相应的逆变换操作。

16、如权利要求13所述的图像数据水印信息的检测方法，其特征在于，所述步骤C进一步包括下述步骤：

C1.提取所述重建图像数据帧中的特征块；

C2.通过相关检测提取所述特征块中的水印信息。

17、如权利要求16所述的图像数据水印信息的检测方法，其特征在于，当所述图像数据帧为视频帧时，所述步骤C进一步包括下述步骤：

C3.对多个图像数据帧的检测结果进行综合，输出水印信息检测结果。

18、如权利要求17所述的图像数据水印信息的检测方法，其特征在于，所述步骤C3进一步包括：

C31.计算多个图像数据帧的水印信息检测值之和S， $S=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_k,$ 其中z_k为第k个图像数据帧的水印信息检测值；

C32.将所述多个图像数据帧的水印信息检测值之和与设置的检测阈值比较，输出图像数据帧序列中的水印信息检测结果为：

$W=\left\{\begin{array}{cc}1,& S>\mathrm{th}\\ -1,& S<-\mathrm{th}\\ \mathrm{sign}\left(\mathrm{MAX}\left(\right|z_k\left|\right)\right),& -\mathrm{th}<S<\mathrm{th}\end{array}\right.$

其中，W为水印信息检测的输出值，th为检测阈值，sign为取符号运算符，表示在S计算的结果较小的情况下，最后检测结果与最大的z_k值的符号相同。

19、一种图像数据水印信息的检测系统，其特征在于，所述系统包括：

同步块提取单元，用于提取几何失真的图像数据帧中的同步块；

几何失真恢复单元，用于根据所述同步块对图像数据帧进行几何校正，恢复重建图像数据帧；以及

水印信息提取单元，用于提取所述重建图像数据帧中嵌入的水印信息，对所述水印信息进行检测。

20、如权利要求19所述的图像数据水印信息的检测系统，其特征在于，所述同步块提取单元进一步包括：

特征块提取模块，用于提取所述几何失真的图像数据帧中的特征块；

同步块提取模块，用于根据所述特征块确定同步块的初步位置；以及

邻域搜索模块，用于在所述同步块的初步位置的相邻区域进行相关检测，判断与嵌入端嵌入的同步标记是否匹配，确定同步块的准确位置。

21、如权利要求19所述的图像数据水印信息的检测系统，其特征在于，所述水印信息检测单元进一步包括：

重建帧特征块提取模块，用于提取所述重建图像数据帧中的特征块；以及水印信息检测模块，通过相关检测提取所述特征块中的水印信息。

22、如权利要求21所述的图像数据水印信息的检测系统，其特征在于，当所述图像数据帧为视频帧时，所述水印信息检测单元进一步包括：

多帧检测模块，用于对多个图像数据帧的检测结果进行综合，输出水印信息检测结果。

23、如权利要求22所述的图像数据水印信息的检测系统，其特征在于，通过下式对多个图像数据帧的检测结果进行综合：

$S=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_k;$

$W=\left\{\begin{array}{cc}1,& S>\mathrm{th}\\ -1,& S<-\mathrm{th}\\ \mathrm{sign}\left(\mathrm{MAX}\left(\right|z_k\left|\right)\right),& -\mathrm{th}<S<\mathrm{th}\end{array}\right.;$

其中，S为多个图像数据帧的水印信息检测值之和，其中z_k为第k个图像数据帧的水印信息检测值；W为水印信息检测的输出值，th为检测阈值，sign为取符号运算符，表示在S计算的结果较小时，最后检测结果与最大的z_k值的符号相同。

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