CN101702229B - 一种含认证水印和恢复水印的图像生成方法和恢复方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种含认证水印和恢复水印的图像生成方法和恢复方法。其生成方法，包括以下步骤：S1.图像分解；S2.树结构的形成；S3.认证水印的嵌入；S4.恢复水印的嵌入；S5.图像生成。其恢复方法，包括以下步骤：T1.图像分解；T2.树结构的形成；T3.认证水印提取；T4.恢复水印提取；T5.认证水印差图的获取；T6.图像篡改区域定位精确度的提高；T7.图像篡改区域的恢复。本发明的有益效果是：本发明利用WBCT变换的多尺度和多方向特性，不再采用分块和LSB技术即可实现图像篡改区域的检测和恢复，克服了这两种技术带来的“伪认证”问题和精确度较低的问题。

Description

一种含认证水印和恢复水印的图像生成方法和恢复方法

技术领域

本发明涉及计算机信息安全技术领域，尤其涉及一种图像篡改区域的认证和恢复方法。

背景技术

图像内容真实性和完整性的认证是一个迫切需要解决的问题之一，半脆弱水印是实现图像内容认证的有效手段之一。在实际应用中除了知道认证作品发生了改变以及在哪个部位发生改变以外，我们还需要知道被修改的作品是否能够实现恢复。虽然已有其它技术可以解决这个问题，但是数字水印不失为一个好的选择对象，因为水印技术不需要额外的辅助数据，它嵌入到载体中和载体同时经历所有的变化。目前存在的一些基于数字水印的自恢复方法在实际应用中效果不甚理想，即恢复后图像质量较差(PSNR值低于20db)。常用的方法是基于独立分块和最低有效位(LSB)结合的方法。该类方法的基本思路是首先通过分块实现篡改定位，其次基于图像块内容生成水印以实现篡改恢复，接着加密水印信息并利用密钥选取水印嵌入位置来提高方法的安全性，最后为了保证不可见性和嵌入一定容量的水印信息，一般将水印嵌入图像的最低有效位平面。这类方法存在着弊端：一是分块的大小不易确定，无论是常常采用的8×8的大小还是有些算法采用的4×4和2×2的大小，他们都存在篡改精确度和安全性之间的矛盾，分块较大，定位不够精确，相对安全性高些，而分块较小，定位较精确，但却存在搜索攻击和拼贴攻击的危险。此外，基于图像块的水印认证算法的虚警概率较多。例如，假设区域A中的水印嵌入区域B中，而区域C中的水印嵌入区域A中，当A中出现篡改时，与A有关的区域C中的水印也被破坏，所以A和C同时被认为被篡改，而B不被检测。实际上，C并未被篡改，这就增加了虚警率，这类问题我们简称为区域C被误判的问题。再有，基于LSB的方法不仅鲁棒性不好还容易遭受“伪认证”攻击。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有的图像篡改区域的认证和恢复方法存在的安全性不足、篡改区域检测精度不高和鲁棒性较弱的问题，提出了一种含认证水印和恢复水印的图像生成方法和恢复方法。

为了实现本发明的目的，本发明提供了一种含认证水印和恢复水印的图像生成方法，包括以下步骤：

S1.图像分解，首先对原始图像进行两级WBCT变换，获得所述原始图像的第一级低频子带信息(LL1)和第一级高频子带信息(LH1、HL1、HH1)，与第二级低频子带信息(LL2)和第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)；

S2.树结构的形成，将所述第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)的系数作为父系数，第一级高频子带信息(LH1、HL1、HH1)的系数作为子系数构成树结构，每一个父系数对应四个子系数；

S3.认证水印的嵌入，将认证水印嵌入图像分解后的部分第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)中，其具体过程包括如下步骤：

S31.树结构的选择，根据预先设置的密钥从所述树结构中选择用于嵌入认证水印的树结构，树结构的长度和认证水印的长度一致；

S32.父子系数关系的计算，计算选中树结构中的父系数的绝对值和对应的四个子系数绝对值的平均值；

S33.完成认证水印的嵌入，通过调节父系数和子系数之间的大小关系将认证水印嵌入到选中的父系数。

S4.恢复水印的嵌入，将恢复水印嵌入到余下的部分第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)中，其具体过程包括如下步骤：

S41.树结构的选择，根据预先设置的密钥从步骤S31中未选择的树结构中选择用于嵌入恢复水印的树结构，树结构的长度和恢复水印的长度一致；

S42.完成恢复水印嵌入，分别调节父系数和子系数的大小关系将恢复水印的第1个bit嵌入选中的父系数，剩余的4个bit嵌入前述父系数对应的四个子系数；

S5.图像生成，针对上述步骤处理后的原始图像进行两级逆WBCT变换得到含认证水印和恢复水印的图像。

对应于上述图像生成方法，本发明还提供了一种含认证水印和恢复水印的图像恢复方法，包括以下步骤：

T1.图像分解，首先对含认证水印和恢复水印的图像进行两级WBCT变换，获得所述图像的第一级低频子带信息(LL1)和第一级高频子带信息(LH1、HL1、HH1)，和第二级低频子带信息(LL2)和第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)；

T2.树结构的形成，将所述第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)的系数作为父系数，第一级高频子带信息(LH1、HL1、HH1)的系数作为子系数构成树结构，每一个父系数对应四个子系数；

T3.认证水印提取，将认证水印从图像分解后的部分第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)中提取出来，其具体过程包括如下步骤：

T31.树结构的选择，根据认证水印嵌入过程中设置的密钥选择已经嵌入了认证水印的树结构；

T32.父子系数关系的计算，计算选中树结构中的父系数的绝对值和对应的四个子系数绝对值的平均值；

T33.完成认证水印的提取，通过比较父系数和子系数之间的大小关系将认证水印提取出来；

T4.恢复水印提取，将恢复水印从余下的部分第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)中提取出来，其具体过程包括如下步骤：

T41.树结构的选择，根据恢复水印嵌入过程中设置的密钥选择已经嵌入了恢复水印的树结构；

T42.完成恢复水印的提取，分别对父系数和子系数进行模运算，将恢复水印提取出来；

T5.认证水印差图的获取，将提取出的认证水印和原始认证水印进行比较得到认证水印差图；

T6.图像篡改区域定位精确度的提高，利用融合算子和形态学中的开闭运算将上述差图中表现稠密的白点聚集达到提高定位精确度的目的；

T7.图像篡改区域的恢复，利用上述步骤处理后的认证水印差图得到确认后的篡改部位后，实施恢复算法，将上述步骤中得到得恢复水印进行反量化和反压缩操作得到恢复信息，将前述恢复信息替换图像篡改区域中信息就实现了图像篡改区域的信息的恢复。

本发明的有益效果是：本发明利用WBCT变换的多尺度和多方向特性，不再采用分块和LSB技术即可实现图像篡改区域的检测和恢复，克服了这两种技术带来的“伪认证”问题和精确度较低的问题。本发明采用随机序列作为恢复水印克服了图像块生成水印带出的“误”判断问题并利用改进的二维提升算法提高了可恢复的区域质量。该发明可以准确地实现篡改区域的检测和达到篡改区域的近似恢复，并且实施简单。本发明可以广泛地应用到数字知识产权保护、电子商务、新闻传媒、数字图书馆、医疗以及军事情报内容的真实性和完整性的认证。

附图说明

图1是本发明两级WBCT变换的原理示意图。

图2是本发明含认证水印和恢复水印的图像生成方法的流程图。

图3是本发明含认证水印和恢复水印的图像恢复方法的流程图。

图4是本发明含认证水印和恢复水印的图像处理过程的效果示例图。

图5是本发明步骤T6中融合(Fusion)算子处理过程的效果示例图。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步的说明。

WBCT(Wavelet based Contourlet Transform，WBCT)变换也称为非冗余Contourlet变换，它是为了解决Contourlet变换的冗余度的问题。该变换用小波变换替换了原先contourlet变换中的LP变换，并将小波变换后得到的高频子带部分通过方向滤波器(DFB)以获得方向信息。WBCT变换不仅具有小波变换的主要性质(即多尺度性，时频局部性)，同样具有高度的方向性和各向异性。其主要优点是为图像获得了一个非冗余的多尺度和多方向的分解方式。

具体地，WBCT变换在每级的小波的变换中都会获得三个高频子带：LH，HL和HH子带。假设ψ_j ^k(n)是小波空间的一个正交基，则尺度空间V_j ²和W_j，k ²可以表示成： $V_{j-1}^2=V_j^2\⊕W_j^2,$ $W_j^2=\⊕W_{j,k}^2,$ 其中，j为尺度，k＝HL，LH，HH。将l_j-th级DFB应用到每个W_j，k ²上，则可得

个方向子带：

$(m=\mathrm{0,2},\·\·\·,2^{l_j}-1).$ 因此 $W_{j,k}^2=\underset{m=0}{\overset{2^{l_j}-1}{\⊕}}{W}_{j,k,l_j}^2\left(m\right),$ 另外，方向子带

的基为： ${\mathrm{\φ}}_{j,m,l_j}^k\left(n\right)=\mathrm{\Σ}{g}_{k,l_j}(n-s_{k,l_j}m){\mathrm{\ψ}}_j^k\left(m\right),$ 其中，

m∈Z²是l²(Z²)的方向基。如图1所示为两级WBCT变换，经过该变换后获得所述原始图像的第一级低频子带信息LL1和第一级高频子带信息LH1、HL1、HH1，与第二级低频子带信息LL2和第二级高频子带信息LH2、HL2、HH2。WBCT变换和本发明的关系是：(1)WBCT变换能够提供一种更有效的图像“稀疏”的表示方法，这使得重要的能量方向都集中在少数的重要的系数上。因此，将水印嵌入这些重要系数有助于提高水印的鲁棒性。(2)WBCT变换是一种非冗余的变换，它已经成功地应用到图像编码中，而在数字水印中的应用却没有。(3)根据实验，WBCT变换域中绝大多数的父系数的绝对值与其对应的子系数绝对值的平均值之间的大小关系在JPEG压缩前后保持不变，利用这个重要的性质，我们通过调节父子关系完成水印的嵌入，具体的调节过程通过修改父系数完成。(4)WBCT变换更利于计算机的实现，因为它起源于离散域。

本发明中，认证水印是一个随机生成的二值序列，全部由0或1的数值组成，长度为128×128，原始图像为512×512大小的标准测试图像，每个象素值由8位二进制数值表示。恢复水印是将原图经过二级WBCT变换后得到的第二级低频子带LL2通过压缩和量化操作转换成一系列5-bit的{0，1}序列作为恢复水印。本发明的基本思路是：利用WBCT变换的多尺度和多方向特性实现了不分块的篡改检测功能，并利用自恢复的思想完成篡改区域的近似恢复。

如图2示出了一种含认证水印和恢复水印的图像生成方法，包括以下步骤：

S1.图像分解，首先对原始图像进行两级WBCT变换，获得所述原始图像的第一级低频子带信息LL1和第一级高频子带信息LH1、HL1、HH1，与第二级低频子带信息LL2和第二级高频子带信息LH2、HL2、HH2。

S2.树结构的形成，将所述第二级高频子带信息LH2、HL2、HH2的系数作为父系数，第一级高频子带信息LH1、HL1、HH1的系数作为子系数构成树结构，每一个父系数对应四个子系数。

S3.认证水印嵌入，将认证水印嵌入图像分解后的部分第二级高频子带信息LH2、HL2、HH2中。其具体过程又包括如下分步骤：

S31.树结构的选择，根据预先设置的密钥从所述树结构中选择用于嵌入认证水印的树结构，树结构的长度和认证水印的长度一致；

S32.父子系数关系的计算，计算选中树结构中的父系数的绝对值和对应的四个子系数绝对值的平均值；

S33.完成认证水印的嵌入，通过调节父系数和子系数之间的大小关系将认证水印嵌入到选中的父系数。

具体的调节方式如下：当水印比特＝1的时候，如果|P|-mean(|C_i|)≥T，则不做任何操作；否则，增大父系数的值，使得|P|≥mean(|C_i|)+T；

具体调节过程：如果P≥0，则P＝P+(K₁)×(mean(|C_i|)+T-P)；否则，P＝P-(K₁)×(mean(|C_i|)+T-|P|)；当水印比特＝0的时候，如果|P|-mean(|C_i|)＜T，则不做任何操作；否则，减小父系数的值，使得|P|＜mean(|C_i|)+T；

具体调节过程：如果P≥0，则P＝P+(K₂)×(P-mean(|C_i|)-T)；否则，P＝P-(K₂)×(P-mean(|C_i|)-T)；

上述P定义为父系数，C_i(i＝1，2，3，4)为其对应的四个子系数。阈值T控制着水印图像的质量和鲁棒性，T＞0.参数K₁ and K₂均为大于0的常值。

S4.恢复水印的嵌入，将恢复水印嵌入到余下的部分第二级高频子带信息LH2、HL2、HH2中。其具体过程包括如下分步骤：

S41.树结构的选择，根据预先设置的密钥从上述步骤S31中未选择的树结构中选择用于嵌入恢复水印的树结构，树结构的长度和恢复水印的长度一致。

S42.完成恢复水印的嵌入，分别调节父系数和子系数的大小关系将恢复水印的第1个bit嵌入选中的父系数，剩余的4个bit嵌入前述父系数对应的四个子系数。

具体的嵌入过程如下：假设需要嵌入水印的系数为x(i，j)，(i，j)为其对应位置，对应的水印比特记为W(i，j)，具体的嵌入细节如下：

其中，

x′(i，j)为嵌入水印后的系数值，q₂为量化参数，其值为正整数。

S5.图像生成，针对上述步骤处理后的原始图像进行两级逆WBCT变换得到含认证水印和恢复水印的图像。

上述步骤S3和步骤S4并行进行，也可以串行进行。

对应于上述图像生成方法，如图3所示，本发明还提供了一种含认证水印和恢复水印的图像恢复方法，包括以下步骤：

T1.图像分解，首先对含认证水印和恢复水印的图像进行两级WBCT变换，获得所述原始图像的第一级低频子带信息LL1和第一级高频子带信息LH1、HL1、HH1，与第二级低频子带信息LL2和第二级高频子带信息LH2、HL2、HH2。

T2.树结构的形成，将所述第二级高频子带信息LH2、HL2、HH2的系数作为父系数，第一级高频子带信息LH1、HL1、HH1的系数作为子系数构成树结构，每一个父系数对应四个子系数。

T3.认证水印提取，将认证水印从图像分解后的部分第二级高频子带信息LH2、HL2、HH2中提取出来。其具体过程包括如下分步骤：

T31.树结构的选择，根据认证水印嵌入过程中设置的密钥选择已经嵌入了认证水印的树结构。

T32.父子系数关系的计算，计算选中树结构中的父系数的绝对值和对应的四个子系数绝对值的平均值。

T33.完成认证水印的提取，通过比较父系数和子系数之间的大小关系将认证水印提取出来。具体地，认证水印提取过程如下：

$w^{\&prime;}=\left\{\begin{array}{cc}1& \left|P\right|-\mathrm{mean}\left(\right|C_i\left|\right)>=T+M\\ 0& \left|P\right|-\mathrm{mean}\left(\right|C_i\left|\right)<=T-M\\ -1& T-M<\left|P\right|-\mathrm{mean}\left(\right|C_i\left|\right)<T+M\end{array}\right.$

其中w′＝-1表示无论提出的水印是什么都认为是未被篡改的区域，M为误差控制界限(error tolerance margin)值。

T4.恢复水印提取，将恢复水印从余下的部分第二级高频子带信息LH2、HL2、HH2中提取出来。其具体过程包括如下步骤：

T41.树结构的选择，根据恢复水印嵌入过程中设置的密钥选择已经嵌入了恢复水印的树结构。

T42.完成恢复水印的提取，分别对父系数和子系数进行模运算，将恢复水印提取出来。具体地，恢复水印提取过程如下：

u(i，j)为提取处的系数值，q₂为嵌入时的量化参数。

T5.认证水印差图的获取，将提取出的认证水印和原始认证水印进行比较得到认证水印差图。具体的步骤如下：

$\mathrm{dif}=\left\{\begin{array}{cc}1& (w\&NotEqual;w^{\&prime;})\\ 0& (w=w^{\&prime;}\&cup;w^{\&prime;}=-1)\end{array}\right.,$ 其中，dif表示认证水印差图。

T6.图像篡改区域定位精确度的提高，利用融合算子和形态学中的开闭运算将上述差图中表现稠密的白点聚集达到提高定位精确度的目的。

具体地，融合算子的定义如下：

A融合

如图5中白点代表的是被篡改的部位，从图中我们可以看出，融合前四个部分的白点数目在融合过后明显得到了聚集。融合算子将四个不同方向的子带的检测结果融合成一幅综合的结果，有效地提高了篡改结果的准确性。为进一步提高篡改检测精确度，本发明使用了开运算和闭运算。

T7.图像篡改区域的恢复，利用上述步骤处理后的认证水印差图得到确认后的篡改部位后，实施恢复算法，将上述步骤中得到得恢复水印进行反量化和反压缩操作得到恢复信息，将前述恢复信息替换图像篡改区域中信息就实现了图像篡改区域的信息的恢复。图4是本发明含认证水印和恢复水印的图像处理过程的效果示例图，用以表明图中的人物肖像‘Lena’篡改后的定位和恢复的效果图。篡改方式采用的是将水印图中某个部分复制粘贴到另外一个区域。图中(a)为含认证水印和恢复水印的原始图，(b)为将原始图中人物肖像‘Lena’脸部剪切后的图，(c)为经图5所示的形态学和融合算子处理后水印差图，(d)为恢复后的图，其PSNR：28.89db。

上述步骤T3和步骤T4并行进行，也可以串行进行。

本发明在篡改区域认证和定位的基础上，提出了一种基于WBCT变换的图像的恢复方法，不再采用常用的独立分块技术和基于LSB方法，所以避免了方块效应和“伪认证”攻击。为解决利用图像块生成水印容易产生误判的问题，认证水印由随机序列生成。其次，恢复水印在一维置乱的预处理过程中增加了块置乱过程，有效地提高了可恢复区域。另外，2×2和5-bit的量化方式使得恢复水印比特得到了有效压缩，大大地提高了含水印图的不可见性。实验证明该算法能够实现篡改区域的精确定位和近似恢复，恢复质量可以达到20db以上。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。凡是根据上述描述做出各种可能的等同替换或改变，均被认为属于本发明的权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种含认证水印和恢复水印的图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.图像分解，首先对原始图像进行两级WBCT变换，获得所述原始图像的第一级低频子带信息(LL1)和第一级高频子带信息(LH1、HL1、HH1)，与第二级低频子带信息(LL2)和第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)；

S2.树结构的形成，将所述第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)的系数作为父系数，第一级高频子带信息(LH1、HL1、HH1)的系数作为子系数构成树结构，每一个父系数对应四个子系数；

S3.认证水印的嵌入，将认证水印嵌入图像分解后的部分第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)中；步骤S3又包括如下分步骤：

S31.树结构的选择，根据预先设置的密钥从所述树结构中选择用于嵌入认证水印的树结构，树结构的长度和认证水印的长度一致；

S32.父子系数关系的计算，计算选中树结构中的父系数的绝对值和对应的四个子系数绝对值的平均值；

S33.完成认证水印的嵌入，通过调节父系数和子系数之间的大小关系将认证水印嵌入到选中的父系数；

具体的调节方式如下：当水印比特＝1的时候，如果|P|-mean(|C_i|)≥T，则不做任何操作；否则，增大父系数的值，使得|P|≥mean(|C_i|)+T；

具体调节过程：如果P≥0，则P＝P+(K₁)×(mean(|C_i|)+T-P)；否则，P＝P-(K₁)×(mean(|C_i|)+T-|P|)；当水印比特＝0的时候，如果|P|-mean(|C_i|)＜T，则不做任何操作；否则，减小父系数的值，使得|P|＜mean(|C_i|)+T；

具体调节过程：如果P≥0，则P＝P+(K₂)×(P-mean(|C_i|-T)；否则，P＝P-(K₂)×(P-mean(|C_i|)-T).

上述P定义为父系数，C_i(i＝1，2，3，4)为其对应的四个子系数；阈值T控制着水印图像的质量和鲁棒性，T＞0.参数K₁ and K₂均为大于0的常值；

S4.恢复水印的嵌入，将恢复水印嵌入到余下的部分第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)中；步骤S4又包括如下分步骤：

S41.树结构的选择，根据预先设置的密钥从步骤S31中未选择的树结构中选择用于嵌入恢复水印的树结构，树结构的长度和恢复水印的长度一致；

S42.完成恢复水印嵌入，分别调节父系数和子系数的大小关系将恢复水印的第1个bit嵌入选中的父系数，剩余的4个bit嵌入前述父系数对应的四个子系数；

具体的嵌入过程如下：假设需要嵌入水印的系数为x(i，j)，(i，j)为其对应位置，对应的水印比特记为W(i，j)，具体的嵌入细节如下：

其中，

x′(i，j)为嵌入水印后的系数值，q₂为量化参数，其值为正整数；

S5.图像生成，针对上述步骤处理后的原始图像进行两级逆WBCT变换得到含认证水印和恢复水印的图像。

2.根据权利要求1所述的一种含认证水印和恢复水印的图像生成方法，其特征在于，步骤S3和步骤S4并行进行。

3.一种含认证水印和恢复水印的图像恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：

T1.图像分解，首先对含认证水印和恢复水印的图像进行两级WBCT变换，获得所述图像的第一级低频子带信息(LL1)和第一级高频子带信息(LH1、HL1、HH1)，和第二级低频子带信息(LL2)和第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)；

T2.树结构的形成，将所述第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)的系数作为父系数，第一级高频子带信息(LH1、HL1、HH1)的系数作为子系数构成树结构，每一个父系数对应四个子系数；

T3.认证水印提取，将认证水印从图像分解后的部分第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)中提取出来；步骤T3又包括如下分步骤：

T31.树结构的选择，根据认证水印嵌入过程中设置的密钥选择已经嵌入了认证水印的树结构；

T32.父子系数关系的计算，计算选中树结构中的父系数的绝对值和对应的四个子系数绝对值的平均值；

T33.完成认证水印的提取，通过比较父系数和子系数之间的大小关系将认证水印提取出来；具体地，认证水印提取过程如下：

$w^{\&prime;}=\left\{\begin{array}{cc}1& \left|P\right|-\mathrm{mean}\left(\right|C_i\left|\right)>=T+M\\ 0& \left|P\right|-\mathrm{mean}\left(\right|C_i\left|\right)<=T-M\\ -1& T-M<\left|P\right|-\mathrm{mean}\left(\right|C_i\left|\right)<T+M\end{array}\right.$

其中w′＝-1表示无论提出的水印是什么都认为是未被篡改的区域，M为误差控制界限值；

T4.恢复水印提取，将恢复水印从余下的部分第二级高频子带信息(LH2、HL2、HH2)中提取出来；步骤T4又包括如下分步骤：

T41.树结构的选择，根据恢复水印嵌入过程中设置的密钥选择已经嵌入了恢复水印的树结构；

T42.完成恢复水印的提取，分别对父系数和子系数进行模运算，将恢复水印提取出来；具体地，恢复水印提取过程如下：u(i，j)为提取处的系数值，q₂为嵌入时的量化参数；

T5.认证水印差图的获取，将提取出的认证水印和原始认证水印进行比较得到认证水印差图；

T6.图像篡改区域定位精确度的提高，利用融合算子和形态学中的开闭运算将上述差图中表现稠密的白点聚集达到提高定位精确度的目的；

T7.图像篡改区域的恢复，利用上述步骤处理后的认证水印差图得到确认后的篡改部位后，实施恢复算法，将上述步骤中得到得恢复水印进行反量化和反压缩操作得到恢复信息，将前述恢复信息替换图像篡改区域中信息就实现了图像篡改区域的信息的恢复。

4.根据权利要求3所述的一种含认证水印和恢复水印的图像恢复方法，其特征在于，步骤T3和步骤T4并行进行。

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