CN101419702B - 用于彩色图像篡改定位与恢复的半脆弱数字水印方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于彩色图像篡改定位与恢复的半脆弱数字水印方法，包括以下步骤：将原始图像的灰度版本进行分块处理和小波分解，通过有损压缩，从每个图像块生成包含认证水印和恢复水印的二进制水印，通过自同构映射将该二进制水印嵌入到其它的图像块中；在认证图像时，利用每一图像块中提取的水印对被篡改的图像块进行定位；对于被篡改部分，在相对应的其它块中提取出恢复水印，通过解压缩恢复原始图像。本发明提出的方法可以处理彩色图像，使其嵌入的水印可以抵抗JPEG压缩、模糊和锐化，能够以8×8像素的精度定位恶意篡改，并且提供被篡改区域的灰度图像恢复。

Description

用于彩色图像篡改定位与恢复的半脆弱数字水印方法

技术领域

本发明涉及图像认证技术领域，尤其涉及一种用于彩色图像篡改定位与恢复的半脆弱数字水印方法。 

背景技术

目前在很多实际应用中，照片是最能记录真实情况的载体。但是由于数字图像的修改太过容易而且查证艰难，使得数码照片在取证、存档等严肃的应用中始终无法发挥作用，因此需要通过数字图像认证的手段来保证数字图像的真实性。目前的数字图像认证有数字签名和数字水印两种，其中，数字水印技术由于不需要额外的空间存储认证信息，更加适合图像认证的需求。 

现有技术中已经有一些基于数字水印的图像认证研究和方法，但是存在着一定的不足：现有的图像设备(包括数码相机)的数字图像存储普遍采用JPEG有损压缩方式，而目前的算法很少能抵抗有损压缩，更加难以抵抗模糊和锐化一类对图像实际应用有益的处理；同时，现有多数成果只能定位图像中被篡改的部分，而不能对其进行恢复；此外，目前的方法大多集中在灰度图像上，对普遍应用的彩色图像没有特殊处理，既没有利用彩色图像的冗余，又大大限制了图像认证的应用范围。 

目前图像认证的研究成果尚不能走向实用，因为实用的认证方法应该可以同时达到以下要求： 

1.认证信息与图像结合，不需单独存储和传输； 

2.可以容忍图像的正常JPEG压缩和有益的图像增强，拒绝恶意篡改； 

3.可以精确的定位图像被恶意篡改的位置； 

4.可以近似恢复图像被篡改部分的原内容； 

5.可以处理彩色图像。 

发明内容

有鉴于此，本发明解决的问题是提供一种用于彩色图像篡改定位与恢复的半脆弱数字水印方法，能够以8×8像素的精度定位图像被恶意篡改的部分，并提供被篡改区域的灰度图像恢复。嵌入水印后的图像与原始图像的视觉差异难以察觉。本方法嵌入的半脆弱数字水印对图像的恶意篡改具有脆弱性，同时对正常的图像操作具有鲁棒性，可以抵抗JPEG压缩、模糊、锐化等。 

一种用于彩色图像篡改定位与恢复的半脆弱数字水印方法，包括以下步骤： 

将原始图像的灰度版本进行32×32的分块处理和小波分解，通过SPIHT有损压缩和编码，从每个图像块生成包含认证水印和恢复水印的二进制水印，通过自同构映射将该二进制水印嵌入到其它的图像块中，将原始图像转换为YCbCr色彩空间，并做8×8的DCT变换，恢复水印是由标志位、SPIHT编码和比特平面数组成的定长二进制码流，恢复水印被分为各20比特的16部分，对应于将被嵌入的16个8×8图像块，将每部分再分为两个10比特组，分别嵌入一个8×8图像块的Cb和Cr分量的高频DCT系数中，一个8×8图像块的认证水印由3个比特组成，分别是Cb中恢复水印的奇校验、Cr中恢复水印的偶校验、前两个认证比特的异或，将认证水印嵌入Y分量的高频DCT系数中，与恢复水印嵌入的DCT系数不重叠，水印嵌入后，使用仿射变换将水印嵌入后图像的像素值映射到原始图像的像素值范围之内或利用多重嵌入反复在DCT域中嵌入相同的水印直到所有的比特都得以正确提取； 

利用每一图像块中提取的水印对被篡改的图像块进行定位；对于被篡改部分，在相对应的其它块中提取出恢复水印，通过解压缩恢复原始图像。 

其特征在于： 

将原始图像的灰度版本做32×32的分块处理后，使用双正交紧支小波基对每一图像块做最大层数的小波分解，边界拓展方式为平滑拓展。 

根据原始图像的大小做分块处理，使用32×32的分块，分块大小为2的整数次幂。对每一块做最大层数的小波分解，使用双正交紧支小波基，边界拓展方式为平滑拓展。 

将图像分为左上、左下、右上、右下4块，将图像对角交换之后，对这4块中的图像块分别进行伪随机排序。排序方法为：取x₁为密钥，设定图像块总数为L，迭代x_n+1＝4x_n(1-x_n)，得到长度为L的Logistic混沌序列M，将M做降序排列，得到排序置换向量S，利用向量S重排各图像块的水印。 

嵌入的二进制水印由恢复水印和认证水印组成，将原始图像转换为YCbCr色彩空间，并做8×8的DCT变换，将恢复水印嵌入Cb和Cr分量的高频DCT系数中，将认证水印嵌入Y分量的高频DCT系数中。两种水印嵌入的DCT系数不重叠。其中恢复水印是由小波压缩生成的由标志位、SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees，分层树集合划分)编码和比特平面数组成的定长二进制码流；对于一个8×8图像块，3比特认证水印分别是Cb中恢复水印的奇校验、Cr中恢复水印的偶校验、前两个认证比特的异或。 

通过步长Q的预量化处理，将选定的DCT系数x能量削减为x′，即使x′向零靠拢，并且使得Integer Round(x′/Q)mod 2等于待嵌入的比特。根据图像质量的不同要求，可以利用仿射变换将水印嵌入后图像的像素值映射到原图像的像素值范围之内，通过引入整体色偏来避免数据溢出；也可以利用多重嵌入手段，反复在DCT域中嵌入相同的水印，直到所有的比特都可以正确提取为止，通过引入噪声来避免数据溢出。 

对于有疑问的图像，将其转换为YCbCr色彩空间并做8×8的DCT变换，在 与嵌入过程相同的DCT系数中提取1比特水印Integer Round(x/Q)mod 2，按照原有图像分块将之组合成恢复水印和认证水印，通过校验获得图像的认证矩阵。然后使用半径为9的八边形结构元素对认证矩阵做数学形态学闭运算，得到的结果为篡改定位的结果。利用与嵌入过程相同的伪随机排序方法提取出先前嵌入的被篡改图像块的压缩编码，解压缩出图像篡改恢复的结果。 

本发明的有益效果： 

1.通过DCT域的量化嵌入，有利于提高嵌入信息量，增强隐蔽性，并可以获得针对JPEG压缩、模糊和锐化的明确的抵抗力。 

2.通过仿射变换和多重嵌入两种方法，避免了水印嵌入过程的数据溢出问题，有利于准确的嵌入和提取水印。 

3.通过嵌入定位水印，本方法处理过的图像能够以8×8像素的精度定位恶意篡改。 

4.通过数学形态学辅助定位，本方法可以在一定程度上修正篡改定位不准确的图像块。 

5.采用离散小波变换和分层压缩编码生成恢复水印，提供被篡改区域的灰度图像恢复，恢复图像的PSNR在35dB以上，恢复质量很好。 

附图说明

图1是本发明实施例的水印嵌入流程图； 

图2是本发明实施例的水印提取流程图； 

图3是本发明实施例中原始图像的示意图； 

图4是本发明实施例中嵌入水印后的认证图像示意图； 

图5是本发明实施例中遭受篡改后的待检测图像示意图； 

图6是本发明实施例中定位矩阵的示意图； 

图7是本发明实施例中恢复图像的示意图。 

具体实施方式

用于彩色图像篡改定位与恢复的半脆弱数字水印方法的水印嵌入和提取过程可分为如下步骤：a)将图像转换为YCbCr色彩空间；b)将Y分量做分块，对每一块做离散小波变换；c)使用SPIHT算法压缩每一图像块，生成压缩码流；d)使用对角交换和混沌序列重排压缩码流；e)计算出恢复水印和认证水印；f)将原图做8×8的DCT变换，将恢复水印嵌入Cb和Cr分量的DCT系数矩阵，将认证水印嵌入Y分量的DCT系数矩阵；g)将嵌入水印后的DCT系数矩阵做8×8的DCT反变换，并转换回RGB色彩空间；h)根据具体需求使用仿射变换或多重嵌入来修正数据溢出；i)图像在实际使用中经过可能的信号处理、压缩或篡改；j)将待测图像转换为YCbCr色彩空间，做8×8的DCT变换；k)提取出每个8×8块中的水印，校验每块是否被篡改，得到定位结果；l)使用数学形态学闭运算修正定位结果，得到定位矩阵；m)使用与嵌入过程相同的对角交换和混沌序列重排方法，在其它块中提取出未通过校验的图像块的水印，恢复被篡改的图像块。 

下面通过实施例对本发明作进一步阐述： 

图1示出水印嵌入的流程图，图3示出未嵌入水印的原始图像。 

a)将原始图像1转换为YCbCr色彩空间。图1示出未嵌入水印的真彩色图像，其尺寸为512×320，色彩空间转换得到Y分量2，Cb分量3，Cr分量4。 

b)将Y分量2做分块，对每一块做离散小波变换。由于原始图像尺寸较小，因此对Y分量做32×32的分块，对每一块使用双正交紧支小波CDF9/7做5级小波分解，边界拓展方式为平滑拓展。 

c)使用SPIHT算法压缩每一图像块，生成压缩码流5。使用SPIHT算法压 缩每一个32×32图像块的小波系数，得到由比特平面数和SPIHT编码组成的压缩码流。 

d)使用对角交换和混沌序列重排压缩码流，得到置乱码流6。将原始图像分为左上、左下、右上、右下4部分，对角交换之后，对每个部分中的40个32×32图像块进行伪随机排序，排序方法为：以用户指定的密钥生成x₁∈(0，1)，迭代x_n+1＝4x_n(1-x_n)，得到长度为160的Logistic混沌序列M，将M分成4部分，每部分做降序排列，得到排序置换向量S₁～S₄，利用置换向量重排4个部分中各图像块的压缩码流5，得到置乱码流6。 

e)将置乱码流6中的比特平面数和SPIHT编码组合为二进制序列，并在编码的开始加入1比特的开始标志位，生成恢复水印7，在本实施例中，恢复水印的长度为320比特。恢复水印被分为16部分，对应于将被嵌入的16个8×8图像块。每部分为20比特，将其分为两个10比特组，将分别嵌入一个8×8图像块的Cb和Cr分量中。 

根据恢复水印计算认证水印8。对于每一个32×32图像块中包含的8×8图像块，计算出应嵌入其中的认证水印：3比特认证水印分别是Cb中恢复水印的奇校验、Cr中恢复水印的偶校验、前两个认证比特的异或。 

f)将原图做8×8的DCT变换，将恢复水印嵌入Cb分量3和Cr分量4的DCT系数矩阵，将认证水印嵌入Y分量2的DCT系数矩阵。 

具体的，将原始图像的Y、Cb和Cr分量分别做8×8的DCT变换，将恢复水印嵌入Cb和Cr分量的DCT系数矩阵的高频系数，将认证水印嵌入Y分量的DCT系数矩阵的高频系数。嵌入1比特的方法为：通过步长Q的预量化处理，将选定需要嵌入1比特水印的一个DCT系数x能量削减为x′，即使x′向零靠拢，并且使得Integer Round(x′/Q)mod 2等于待嵌入的比特。本实施例中取Q＝23。对于一 个8×8的DCT系数矩阵，Cb和Cr分量中的嵌入位置采用一个8×8的模板矩阵Mask_c表示，Y分量中的嵌入位置用Mask_y表示，矩阵中的1表示此位置的DCT系数将用于嵌入水印，0表示不嵌入： 

${\mathrm{Mask}}_c=\left[\begin{array}{cccccccc}0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 1\\ 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0& 1\\ 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 1\\ 0& 0& 0& 0& 1& 1& 1& 1\end{array}\right],$ ${\mathrm{Mask}}_y=\left[\begin{array}{cccccccc}0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 1& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right],$

g)将嵌入水印后的Y、Cb、Cr分量的DCT系数分别做8×8的DCT反变换，并转换回RGB色彩空间。将嵌入水印后的Y、Cb、Cr分量的DCT系数分别做DCT反变换，得到YCbCr色彩空间的图像，再将其转换回RGB色彩空间，得到认证图像9。 

此时由于水印的嵌入，可能导致认证图像9部分像素的幅值超过0～255的范围，存储时会导致精度丢失，此时再提取水印会有一些错误比特出现。因此，有必要进行精度丢失修正。为此，本实施例的方法还可包括： 

h)根据具体需求使用仿射变换或多重嵌入来修正认证图像9的数据溢出。根据图像质量的不同要求，可以利用仿射变换将水印嵌入后图像的像素值线性映射到原图像的像素值范围之内，通过引入整体色偏来避免数据溢出；也可以利用多重嵌入手段，反复在DCT域中嵌入相同的水印，直到所有的比特都可以正确提取为止，通过引入噪声来避免数据溢出带来的影响。本实施例中采用多重嵌入模式。图4示出嵌入水印后的认证图像。 

i)图像在实际使用中经过可能的信号处理、压缩或篡改。例如，在本实施例中，将图4所示的嵌入水印后的认证图像9中人物头部替换，并做质量系数 为85的JPEG压缩，得到待检测图像10。图5示出遭受篡改后的待检测图像。 

图2示出水印提取的流程图。 

j)将待检测图像10转换为YCbCr色彩空间，对每个分量做8×8的DCT变换。 

k)提取出每个8×8块中的认证水印11和恢复水印12，校验每块是否被篡改，得到定位结果13。 

具体的，在每个8×8块中，从与嵌入过程相同的DCT系数中提取1比特水印Integer Round(x/Q)mod 2，按照原有图像分块将之组合成恢复水印和认证水印。根据认证水印的生成方法校验认证水印与恢复水印，如果通过校验，则标记此块为未篡改，否则标记此块为被篡改，得到定位结果。 

l)使用数学形态学闭运算修正定位结果13，得到定位矩阵14。使用半径为9的八边形结构元素对认证矩阵做数学形态学闭运算，得到的结果为篡改定位矩阵。图6示出定位矩阵。 

m)使用与嵌入过程相同的对角交换和混沌序列重排方法，找出被篡改图像块的水印所嵌入的图像块，提取出恢复水印12，通过解压缩和小波反变换解码出图像副本15，恢复被篡改的图像块，并与待检测图像10拼接成恢复图像16。图7示出恢复图像。 

在本说明书(包括任何所附的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征，和/或所公开的任何方法或过程的所有步骤可通过任何组合方式进行组合，除了其中这些特征和/或步骤中的至少一些相互排斥的组合方式之外。 

在本说明书(包括任何所附的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以用起到相同、等效或相似作用的可选择特征替代，除非另有明确说明。因此，除非另有明确说明，所公开的每个特征仅为同类系列的等同或相似特征中 的一个示例。 

本发明不限于前述实施例的细节。本发明扩展至本说明书(包括任何所附的权利要求、摘要和附图)中公开的特征的任何一个新的特征或任何一个新组合，或者扩展到至所公开的任何方法或处理的步骤的任何一个新的步骤或任何新的组合。 

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。 

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。 

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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。 

Claims (5)

1.一种用于彩色图像篡改定位与恢复的半脆弱数字水印方法，其特征在于，包括以下步骤：

将原始图像的灰度版本进行32×32的分块处理和小波分解，通过SPIHT有损压缩和编码，从每个图像块生成包含认证水印和恢复水印的二进制水印，通过自同构映射将该二进制水印嵌入到其它的图像块中，将原始图像转换为YCbCr色彩空间，并做8×8的DCT变换，恢复水印是由标志位、SPIHT编码和比特平面数组成的定长二进制码流，恢复水印被分为各20比特的16部分，对应于将被嵌入的16个8×8图像块，将每部分再分为两个10比特组，分别嵌入一个8×8图像块的Cb和Cr分量的高频DCT系数中，一个8×8图像块的认证水印由3个比特组成，分别是Cb中恢复水印的奇校验、Cr中恢复水印的偶校验、前两个认证比特的异或，将认证水印嵌入Y分量的高频DCT系数中，与恢复水印嵌入的DCT系数不重叠，水印嵌入后，使用仿射变换将水印嵌入后图像的像素值映射到原始图像的像素值范围之内或利用多重嵌入反复在DCT域中嵌入相同的水印直到所有的比特都得以正确提取；

利用每一图像块中提取的水印对被篡改的图像块进行定位；对于被篡改部分，在相对应的其它块中提取出恢复水印，通过解压缩恢复原始图像。

2.根据权利要求1所述的半脆弱数字水印方法，其特征在于，所述对图像的小波分解包括：

将原始图像的灰度版本做32×32的分块处理后，使用双正交紧支小波基对每一图像块做最大层数的小波分解，边界拓展方式为平滑拓展。

3.根据权利要求1所述的半脆弱数字水印方法，其特征在于，所述自同构映射包括：

首先将图像分为左上、左下、右上、右下4部分，对角交换之后，对每个部分中的图像块进行伪随机排序；

排序方法为：取x₁为密钥，设定图像块总数为L，迭代x_n+1＝4x_n(1-x_n)，得到长度为L的Logistic混沌序列M，将M做降序排列，得到排序置换向量S，利用向量S重排各图像块的水印。

4.根据权利要求1所述的半脆弱数字水印方法，其特征在于，所述嵌入具体为：通过步长Q的预量化处理，将选定的DCT系数x能量削减为x′，使x′向零靠拢，并且使得Integer Round(x′/Q)mod 2等于待嵌入的比特。

5.根据权利要求1所述的半脆弱数字水印方法，其特征在于，所述对被篡改的图像块进行定位包括：

在与嵌入过程中位置相同的DCT系数中提取1比特水印Integer Round(x/Q)mod 2，其中x为DCT系数，Q为步长，将提取出的全部比特组合成恢复水印和认证水印；

通过校验每一图像块中的恢复水印和认证水印获得图像的认证矩阵；

使用半径为9的八边形结构元素对认证矩阵做数学形态学闭运算，得到的结果为篡改定位的结果。

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