CN101572819B - 一种基于量化dct系数零值索引的可逆图像水印方法 - Google Patents

Abstract

一种基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法，水印嵌入可以通过两种方式进行应用：一是在压缩成JPEG图像的编码过程中嵌入，二是在已编码完成后的JPEG图像中嵌入；针对方式一，嵌入过程为：(1)对原图像进行分块、DCT变换和量化；(2)使用量化DCT块的中高频零系数的索引值进行水印嵌入；对可能在提取端产生歧义的非零系数进行修改；(3)将嵌入水印后的量化DCT块进行无损编码得到JPEG图像；方式二的嵌入与提取过程类似；本发明具有可逆性，并降低了被修改系数与嵌入的水印位数比例，能在引入较少失真的情况下嵌入大量的水印。

Description

一种基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法

技术领域

本发明涉及一种可逆图像水印的嵌入和提取方法，特别涉及一种基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法。

背景技术

数字信息革命给人类的社会和生活带来了深刻的变化，同时也带来了新的挑战和创新机遇。数字多媒体作品的可完美复制和世界范围内几乎不需要代价的分发，使数字版权保护及内容完整性验证等安全问题成为迫切需要解决的问题。数字水印将一些信息隐藏在数字图像、视频或者音频信号中，已经成为一种保护数字媒体内容安全的有效手段。在现有的大多数数字水印方法中，由于水印信号的引入，宿主媒体会被永久的改变并无法还原到嵌入水印前的状态。虽然水印引入的失真通常很小并不容易被人的感知系统所察觉，但在一些对数据保真度要求极高的特殊领域中，如医学诊断图像、卫星遥感图像或者法律证据图像等，任何微小的失真都是不被允许的。因此数字水印技术在这些领域的应用受到了很大的限制。为了解决该问题，人们提出了可逆数字水印的概念，这种水印方案可以保证在提取端将宿主媒体精确还原到其未被嵌入水印时的原始状态。自从1997年Barton第一次提出可逆水印的概念以来，近年来已有学者提出一些可逆水印算法。已有的可逆水印算法基本上包括两种方式，即在空域中嵌入和在频域中嵌入。

在空域中嵌入可逆水印，优点是实现相对简单，嵌入容量也比较大；缺点是安全性较低，也难以对压缩过程具有鲁棒性。基于频域的可逆水印算法在安全性和与压缩标准相结合方面都具有优势。在基于频域的可逆水印算法中，宿主图像需要首先由离散小波变换(Discrete Wavelet Transformation，DWT)或离散余弦变换(Discrete Cosine Transformation，DCT)等变换方法转换到频域，再将水印信息嵌入到频域系数中。

直接以像素表示的数字图像一般都拥有较大的数据量，因此在实际的多媒体系统中，为了方便存储和传输，数字图像通常是以压缩格式存在的。现阶段，针对压缩图像的可逆水印方法还不是很多。由于DCT在数字图像处理中的广泛应用并被JPEG压缩标准所采用，现有的大部分压缩域可逆图像水印都基于DCT变换。Chen(参见Chen-Chang，C.and K.De-Sheng.DCT-Based Reversible Image Watermarking Approach.in Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing，2007.IIHMSP 2007.Third International Conference on.2007)等人使用连续的三个量化DCT系数实施水印嵌入，所使用的三个系数中第一个为非零值而其余两个都为零值。为了嵌入一个比特位，需要把中间的零系数修改为1或者-1。该方法具有一个弱点，即水印的嵌入容量十分的有限。近来，提高用于压缩图像的可逆水印算法的嵌入容量逐渐成为研究的重点。Xuan等人移动量化DCT系数的直方图以嵌入水印(参见Guorong Xuan，Y.Q.S.，Zhichen Ni，Peiqi Chai，Xia Cui，Xuefeng Tong，Reversible Data Hiding for JPEG Images Based on Histogram Pairs.2007)，达到了较高的嵌入容量。Chang等人在每个量化DCT系数块中定义一组序列并使用序列中的连续零值来实现水印嵌入(参见Chang，C.-C.，et al.，Reversible hiding in DCT-based compressed images.Information Sciences，2007.177(13)：p.2768-2786)，在引入较低失真的情况下达到了较大的嵌入容量，但也存在着一些局限：为了嵌入一位水印数据，至少一个零系数可能被修改，而修改零系数会导致图像质量的下降，另外，对于一些使用高JPEG质量压缩的图像，或者内容复杂的图像，在其量化DCT系数块中连续零系数的概率将变小，这将降低该算法在这些图像中的嵌入容量。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印，该方法使用量化DCT块的中高频零系数的索引值进行水印嵌入和提取。只要候选系数范围内最大的零系数索引不小于水印的整数值，则可以通过修改一位零系数来嵌入多个比特的水印。由于降低了被修改系数与嵌入的水印位数比例，本方法能在引入较少失真的情况下嵌入大量的水印。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印，包含水印嵌入过程、水印提取过程和图像恢复过程；在水印嵌入之前，先需要对原图像进行预处理，包括分块、DCT变换和量化，得到量化DCT块；在嵌入过程中，使用量化DCT块的中高频零系数的索引值进行相应的水印嵌入；接着将嵌入水印后的量化DCT块进行无损编码，如行程编码和熵编码，得到JPEG图像；在提取过程中，同样利用量化DCT块的中高频零系数索引值，通过算法的逆运算对水印进行提取并无损恢复原量化DCT块；

预处理过程为：

(1)将灰度图像划分成大小为n×n的互不交迭的块(n通常选择为8)；

(2)分别对各块进行DCT变换；

(3)在DCT变换后，使用一个具有n×n个元素的量化表对每个块中的DCT系数进行量化，以减小系数的值；

在水印嵌入过程中，对每个量化DCT块沿着Zigzag顺序从中低频扫描至高频形成系数序列S，执行两次嵌入操作，每一次嵌入4比特的数据，第二次以第一次嵌入后的结果为基础；在第一次嵌入过程中，标识符ID_x值为1，而在第二次嵌入过程中，ID_x的值为-1；水印数据B对应的整数值用V表示，由于B长度为4比特，因此V∈[0，15]，S的长度用L表示，下标从1开始。具体步骤如下：

(1)判断S是否可以嵌入，判定规则为

其中ZL表示S中零系数的个数；

(2)在每一次嵌入过程中，如果S判定可嵌入，符合公式

$\mathrm{Indx}\left(s_{\mathrm{em}}\right)=\left\{\begin{array}{cc}V,& 0<V\&le;15\\ 15,& V=0\end{array}\right.;$

的零系数S_em被选择为嵌入位置，其中

$\mathrm{Indx}\left(s_i\right)=\left\{\begin{array}{cc}i-\mathrm{num}(s_j\&NotEqual;0),& s_i=\mathrm{0,0}<j<i\\ -1,& s_i\&NotEqual;0\end{array}\right.$

num(s_j≠0)(0＜j＜i)表示出现在S_i之前非零系数的个数；

(3)水印B可以通过如下公式嵌入到S_em中；

${s_{\mathrm{em}}}^{\&prime;}=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{ID}}_X,& 0<V\&le;15\\ 0,& V=0\end{array}\right.$

除了嵌入水印，还有一些歧义状态需要考虑。如：当S可嵌入且在S_em之前出现与ID_x相同符号的非零系数时，或当S不可嵌入且在S中出现与ID_x相同符号的非零系数时，需要按照公式

s_j′＝s_j+ID_X，if s_j≠0 and sign(s_j)＝sign(ID_X)

修改该非零系数来消除歧义；

在提取水印及恢复原始JPEG图像之前，嵌入水印的JPEG图像需要首先被部分解码以获得量化DCT系数块。对每一个块，提取操作需要按照与嵌入相反的顺序执行两次，即在第一次提取中ID_x＝-1，以及在第二次提取中ID_x＝1；具体步骤如下：

(1)按照Zigzag顺序扫描系数块以获得嵌入水印的系数序列S′；

(2)向高频方向移动，在S′中寻找第一个值为ID_x的系数，并按以下提取规则提取水印数据；

a.如果S_i＝IDx并且Indx(S_i)≤15，则S_i为S_em，并且按照公式V＝i-num(s_j≠0)，(0＜j＜em)，计算被嵌入的4个比特水印数据的整数值V，num(s_j≠0)，(0＜j＜em)表示出现在S_em之前非零系数的个数；

b.如果S_i＝ID_x并且Indx(S_i)＞15，那么第15个零系数为嵌入位置S_em并且嵌入的V＝0；

c.如果在S′中没有找到ID_x并且ZL≥15，那么第15个零系数为嵌入位置S_em并且嵌入的V＝0；

d.如果在S′中没有找到ID_x并且ZL＜15，那么S′并没有被嵌入水印，即S_em不存在。

水印提取完成后，需要把S′还原成S，按照以下规则进行还原：

(1)如果S_em存在，则令S_em＝0；然后对于那些出现在S_em之前的且与ID_x相同的非零系数

按照公式s_j＝s_j′-ID_X，if s_j′≠0 and sign(s_j′)＝sign(ID_X)进行还原；

(2)如果S_em不存在，则对于S′中符号与ID_x相同的非零系数

按照公式s_j＝s_j′-ID_X，if s_j′≠0 and sign(s_j′)＝sign(ID_X)进行还原。

本发明与现有技术相比所具有的优点是：

(1)本发明所述的基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法使用量化DCT块的中高频零系数的索引值进行水印嵌入和提取，明显提高了图像的视觉质量并增大了水印的嵌入容量；

(2)本发明所述的基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法充分利用量化DCT块中高频零系数的连续性，降低了被修改系数与嵌入的水印位数比例和对JPEG文件大小的影响；

(3)本发明所述的基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法通过扩展后，在JPEG压缩质量较高时，能更好的抑制水印引入的失真以及压缩文件大小的增长；

(4)本发明所述的基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法可以使用不同的嵌入强度来调整嵌入容量与图像失真，并且在嵌入强度较大时，能更有效的抑制压缩文件的增长；

(5)本发明所述的基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法可被引入到MPEG-4视频中并能明显的提高视频视觉质量；

(6)本发明所述的基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法在水印嵌入过程中引入了数据加密，保证了水印信号不被非法的提取。

附图说明

图1为本发明方法整体框架结构图；

图2为本发明中的DCT量化系数选择过程示意图；

图3为本发明水印嵌入过程中A、B型歧义消除示意图；

图4为本发明水印嵌入过程中C型歧义消除示意图；

图5为本发明中的提取水印示意图；

具体实施方式

本发明的基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法的整体框架图如图1所示。整体流程包括水印嵌入过程和水印提取过程两大部分。在水印嵌入之前，首先对原图像进行预处理，包括分块、DCT变换和量化，如图中左上虚线框内所示。在水印嵌入过程中，利用预处理得到的DCT系数块，进行如图中左下虚线框内的水印嵌入操作。当水印嵌入完成后，对各DCT块无损压缩，即行程编码和霍夫曼编码，进而形成JPEG图像。

在水印提取之前，首先对JPEG图像进行相应的解码得到DCT系数块，即霍夫曼解码和行程解码。在水印提取过程中，利用该DCT系数块，进行如图中右侧虚线框内的水印提取操作，得到嵌入的水印信息并还原了DCT系数块。然后再对还原的DCT块进行无损压缩，就得到了原JPEG图像。

本发明量化DCT系数零值索引可逆图像水印方法的预处理过程具体步骤如下：

步骤1：将灰度图像划分成大小为n×n的互不交迭的块(n通常选择为8)；

步骤2：分别对各块进行DCT变换；

步骤3：在DCT变换后，使用一个具有n×n个元素的量化表对每个块中的DCT系数进行量化，以减小系数的值。

在水印嵌入过程中，每个量化DCT块沿着Zigzag顺序从中低频扫描至高频，如图2所示，并对由此形成的系数序列S执行两次嵌入操作，每一次嵌入4比特的数据，第二次嵌入操作以第一次嵌入后的结果为基础；在第一次嵌入过程中，标识符ID_x值为1，而在第二次嵌入过程中，ID_x的值为-1；水印数据B对应的整数值用V表示，由于B长度为4比特，因此V∈[0，15]，S的长度用L表示，下标从1开始。。具体步骤如下：

步骤1：判断S是否可以嵌入，判定规则为

其中ZL表示S中零系数的个数；

步骤2：在每一次嵌入过程中，如果S判定可嵌入，符合公式

$\mathrm{Indx}\left(s_{\mathrm{em}}\right)=\left\{\begin{array}{cc}V,& 0<V\&le;15\\ 15,& V=0\end{array}\right.;---\left(1\right)$

的零系数S_em被选择为嵌入位置，其中

$\mathrm{Indx}\left(s_i\right)=\left\{\begin{array}{cc}i-\mathrm{num}(s_j\&NotEqual;0),& s_i=\mathrm{0,0}<j<i\\ -1,& s_i\&NotEqual;0\end{array}\right.---\left(2\right)$

num(s_j≠0)(0＜j＜i)表示出现在S_i之前非零系数的个数；

步骤3：水印B可以通过如下公式嵌入到S_em中；

${s_{\mathrm{em}}}^{\&prime;}=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{ID}}_X,& 0<V\&le;15\\ 0,& V=0\end{array}\right.---\left(3\right)$

除了嵌入水印，还有一些歧义状态需要考虑。在该方法中，我们定义了三种歧义情况，并给出了其相应消除歧义的策略。

A型歧义及其消除策略：假设B＝0111，S＝(0，-2，0，0，3，2，0，1，0，0，-1，0，1，0，0，0，1，0，0，0，0)，在第一次嵌入过程中，S₁₂将被修改为1以嵌入4位水印数据，并且S′＝(0，-2，0，0，3，2，0，1，0，0，-1，1，1，0，0，0，1，0，0，0，0)，在这种情况下，由于S₈＝ID_x＝1，水印的提取端会错误的认为水印数据是被嵌入到S₈中而非S₁₂中，从而出现了我们所定义的A型歧义。为了消除该歧义，如图3所示，在进行嵌入时，出现在S_em之前的符号与ID_x相同的非零系数S_j按照公式(4)修改。

s_j′＝s_j+ID_X，if s_j≠0 and sign(s_j)＝sign(ID_X)

$\mathrm{sign}\left(s\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& s>0\\ -1,& s<0\end{array}\right.---\left(4\right)$

B型歧义及其消除策略：假设B＝0000，S＝(0，0，0，-1，0，1，0，0，0，0，0，0，-1，0，0，0，0，0，0，0，0)。根据公式(2)和(3)，S₁₈被选择为S_em并保持其零值不变以表示此次嵌入的水印为0000。但是水印提取端可能会认为第一次嵌入的数据为0101(S₆＝1)或者第二次嵌入的数据为0100(S₄＝-1)，由此出现了我们定义的B型歧义。为了消除该歧义，如图3所示，在进行嵌入时，出现在S_em之前的符号与ID_x相同的非零系数S_j按照公式(4)修改。

C型歧义及其消除策略：该类歧义出现在S为不可嵌入时。假设ZL＝14，ID_x＝1并且B＝1111，由于ZL＜V且V＞0，根据判定法则，此时S为不可嵌入。虽然没有任何水印被嵌入，但由于S₈＝ID_x，因此水印提取端可能做出误判。为了消除该歧义，如图4所示，需要把S中符号与ID_x相同的非零系数S_j按照公式(4)修改。

至此，水印嵌入结束，得到嵌入后的DCT系数块。接下来对该系数块进行无损压缩，即行程编码和霍夫曼编码，得到嵌入水印的JPEG图像。

在提取水印及恢复原始JPEG图像之前，嵌水印的JPEG图像需要首先被部分解码以获得量化DCT系数块。对每一个块，提取操作需要按照与嵌入相反的顺序执行两次，即在第一次提取中ID_x＝-1，以及在第二次提取中ID_x＝1；具体步骤如下：

步骤1：按照Zigzag顺序扫描系数块以获得嵌入水印的系数序列S′；

步骤2：向高频方向移动，在S′中寻找第一个值为ID_x的系数，并按以下提取规则提取水印数据，如图5所示；

(1)如果S_i＝ID_x并且Indx(S_i)≤15，则S_i为S_em，并且按照公式

V＝i-num(s_j≠0)，(0＜j＜em)                        (5)

计算被嵌入的4个比特水印数据的整数值V，num(s_j≠0)，(0＜jem)表示出现在S_em之前非零系数的个数；

(2)如果S_i＝ID_x并且Indx(S_i)＞15，那么第15个零系数为嵌入位置S_em并且嵌入的V＝0；

(3)如果在S′中没有找到ID_x并且ZL≥15，那么第15个零系数为嵌入位置S_em且嵌入的V＝0；

(4)如果在S′中没有找到ID_x并且ZL＜15，那么S′并没有被嵌入水印，即S_em不存在；

水印提取完成后，需要把S′还原成S，按照以下规则进行还原：

规则1：如果S_em存在，则令S_em＝0；然后对于那些出现在S_em之前的且与ID_x相同的非零系数

按照公式(6)进行还原；

s_j＝s_j′-ID_X，if s_j′≠0 and sign(s_j′)＝sign(ID_X)           (6)

规则2：如果S_em不存在，则对于S′中符号与ID_x相同的非零系数

按照公式(6)进行还原。

DCT系数块还原后，在经过无损压缩就得到了还原后的JPEG图像。

另外，在水印嵌入过程中，本发明引入了嵌入强度I，来控制图像的容量失真比，详细规则如下：

规则1：按照公式(7)计算在每个DCT系数块中总共需要的嵌入轮数。除最后一轮外，在其他轮的嵌入过程中以嵌入8比特水印为目标。

规则2：在某一轮的嵌入过程中，如果单轮嵌入强度I_R≤4(1≤R≤TR)，那么仅执行一次嵌入，否则按照公式(8)进行两次嵌入。

由于每一轮的嵌入都是可逆的，因此只要按照相反的顺序进行提取，就能够保证还原原始图像。

Claims (6)

1.一种基于量化DCT系数零值索引的可逆图像水印方法，其特征在于：包含水印嵌入过程、水印提取过程和图像恢复过程；在水印嵌入之前，先需要对原图像进行预处理，包括分块、DCT变换和量化，得到量化DCT块；在嵌入过程中，使用量化DCT块的中高频零系数的索引值进行相应的水印嵌入，并对潜在的在提取端产生歧义的非零系数进行修改；接着将嵌入水印后的量化DCT块进行无损编码，即行程编码和霍夫曼编码，得到JPEG图像；在提取过程中，同样利用量化DCT块的中高频系数索引值，通过该方法的逆运算对水印进行提取并无损恢复原量化DCT块；

预处理过程为：

(1)将灰度图像划分成大小为n×n的互不交迭的块；

(2)分别对各块进行DCT变换；

(3)在DCT变换后，使用一个具有n×n个元素的量化表对每个块中的DCT系数进行量化，以减小系数的值；

其中，所述水印嵌入过程：在每个量化DCT块中，对沿着Zigzag顺序从中低频扫描至高频形成的系数序列S，执行两次嵌入操作，每一次嵌入4比特的数据，第二次嵌入操作以第一次嵌入后的结果为基础；在第一次嵌入过程中，标识符ID_x值为1，而在第二次嵌入过程中，ID_x的值为-1；水印数据B对应的整数值用V表示，由于B长度为4比特，因此V∈[0，15]，S的长度用L表示，下标从1开始。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述水印嵌入过程步骤如下：

(1)判断S是否可以嵌入，判定规则为

 其中ZL表示S中零系数的个数；

(2)在每一次嵌入过程中，如果S判定可嵌入，符合公式

的零系数S_em被选择为嵌入位置，其中

num(s_j≠0)，0＜ j＜ i，表示出现在S_i之前非零系数的个数；

(3)水印B可以通过如下公式嵌入到S_em中；

当S可嵌入且在S_em之前出现与ID_x相同符号的非零系数时，或当S不可嵌入且在S中出现与ID_x相同符号的非零系数时，需要按照公式

s_j′＝s_j+ID_X，if s_j≠0 and sign(s_j)＝sign(ID_X)，修改该非零系数来消除歧义。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述水印提取过程：在提取水印及恢复原始JPEG图像之前，嵌入水印的JPEG图像需要首先被部分解码以获得量化DCT系数块；对每一个块，提取操作需要按照与嵌入相反的顺序执行两次，即在第一次提取中标识符ID_x＝-1，以及在第二次提取中标识符ID_x＝1。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述水印提取过程步骤如下：

(1)按照Zigzag顺序扫描系数块以获得嵌入水印的系数序列S′；

(2)向高频方向移动，在S′中寻找第一个值为ID_x的系数，并按照相应的提取规则提取水印数据，其中ID_x在第一次提取时为-1，第二次为1。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述水印提取过程：

(1)如果S_i＝ID_x并且Indx(S_i)≤15，则S_i为S_em，并且按照公式

V＝i-num(s_j≠0)，0＜j＜em，

计算被嵌入的4个比特水印数据的整数值V，num(s_j≠0)且0＜j＜em表示出现在S_em之前非零系数的个数；

(2)如果S_i＝ID_x并且Indx(S_i)＞15，那么第15个零系数为嵌入位置S_em并且嵌入的V＝0；

(3)如果在S′中没有找到ID_x并且ZL≥15，那么第15个零系数为嵌入位置S_em并且嵌入的V＝0；

(4)如果在S′中没有找到ID_x并且ZL＜15，那么S′并没有被嵌入水印，即S_em不存在。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述恢复原量化DCT块：水印提取完成后，需要把S′还原成S，按照以下规则进行还原：

(1)如果S_em存在，则令S_em＝0；然后对于那些出现在S_em之前的且与ID_x相同的非零系数s_j′且1≤j＜em，按照公式s_j＝s_j′-ID_X，if s_j′≠0 and sign(s_j′)＝sign(ID_X)进行还原；

(2)如果S_em不存在，则对于S′中符号与ID_x相同的非零系数s_j′且1≤j＜L，按照公式 s_j＝s_j′-ID_X，if s_j′≠0 and sign(s_j′)＝sign(ID_X)进行还原。 

Images