CN101777172A - 基于元胞自动机的盲水印实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于元胞自动机的盲水印实现方法，涉及数字水印处理等技术领域。本发明方案包括嵌入水印和提取水印过程，其中嵌入水印过程分为4个步骤，包括：针对原始图像的提升小波变换、元胞自动机运算、针对水印图像的处理、数字水印嵌入运算；提取水印过程包括以下4个步骤：提升小波变换，元胞自动机处理，水印信息提取，PDF417二维码解码。本发明提出的盲水印实现方法鲁棒性强，运算简单，解决了盲水印的实现问题。

Description

基于元胞自动机的盲水印实现方法

技术领域

本发明涉及一种基于元胞自动机的盲水印实现方法，涉及水印处理等技术领域。

背景技术

根据提取的过程是否需要原始图像，数字水印分为盲水印和非盲水印。盲水印在提取过程中不需要原始图像的参与，而非盲水印指在检测的过程中需要原始图像参与。目前，大多数的数字水印研究均是基于非盲水印，即提取过程需要原始图像的参与，这就使得这些方法在实现上受到很大的限制。在盲水印的研究方面，有人提出通过离散余弦变换(Discrete CosineTransform，简称DCT变换)、离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform，简称DFT变换)等方式来实现盲水印。在具体的实现中，DCT方式容易造成分块效应，而DFT方式容易造成精度丢失不能精确地重构图像。过有人提出应用独立分量分析(Independent ComponentAnalysis，简称ICA)来实现盲水印，但是因为该算法实现复杂，运算量大，同时需要产生较复杂的密钥信息，实现起来有一定的难度。

发明内容

本发明基于元胞自动机，提出一种盲水印实现方法。

本发明方法应用了元胞自动机技术实现盲水印，在处理的过程中主要应用了元胞自动机、二维条码、提升小波等技术。主要相关内容如下：

在水印的提取和嵌入过程中采用元胞自动机来保证整个过程的健壮性并实现盲提取。元胞自动机是一组具有一定状态的元胞单元组成的阵列，元胞的阵列是n维的，在实际应用中。一维元胞自动机在无限延伸的直线上分布，而二维元胞自动机是在二维欧几里德平面上分布。元胞自动机由元胞、元胞状态集合、邻居和局部规则组成。在每一个时刻，每个元胞在局部规则和邻居元胞状态的共同作用下产生新的状态，作为下一时刻的元胞状态的更新值。

二维元胞自动机的邻居通常有如下几种形式。

(1)Von Neumann型

一个元胞的上、下、左、右相邻四个元胞为该元胞的邻居。这里，邻居半径为1。相当于图像处理中的四邻域或者四方向。其邻居定义如公式1：

N_Moore＝{v_i＝(v_ix，v_iy)||v_ix-v_ox|+|v_iy-v_oy|≤1，(v_iy-v_oy)∈Z²}

v_ix，v_iy表示邻居元胞的行列坐标值，v_ox，v_oy表示中心元胞的行列坐标值。对于四方网格，在维数为d时，此时一个元胞的邻居个数为2^d。

(2)Moore型

一个元胞的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下相邻八个元胞为该元胞的邻居，邻居半径为1，相当于图像处理中的八邻域、八方向。其邻居定义如公式2：

N_Moore＝{v_i＝(v_ix，v_iy)||v_ix-v_ox|≤1，|v_iy-v_oy|≤1，(v_iy-v_oy)∈Z²}

v_ix，v_iy和v_ox，v_oy的定义同上。对于四方网格，在维数为d时，此时一个元胞的邻居个数为3^d-1。

(3)扩展的Moore型

将以上的邻居半径扩展为2或者更大，即得到扩展的Moore型邻居。其数学定义可以表示为：

N_More＝{v_i＝(v_ix，v_iy)||v_ix-v_ox|≤r，|v_iy-v_oy|≤r，(v_iy-v_oy)∈Z²}

v_ix，v_iy和v_ox，v_oy的定义同上。对于四方网格，在维数为d时，此时一个元胞的邻居个数为(2r+1)^d-1。

规则是根据元胞当前状态及其邻居状况确定下一时刻该元胞状态的动力学函数。将一个元胞的所有可能状态连同控制该元胞的状态变换的规则一起称为一个变换函数。这个函数构造了一种简单的、离散的空间/时间的局部物理成分，在需要更新的范围之内采用这个局部物理成分对其结构的“元胞”重复更新。这样，尽管物理结构的本身每次都不发展，但是状态在变化。它可以记为：

$f:S_i^{l+1}=f(S_i^t,S_N^t)$

为时刻的邻居状态组合，

分别为t时刻和t+1时刻中心元胞的状态。称f为元胞自动机的局部映射或局部演化规则。

为了提高水印的鲁棒性和安全性，本方法采用了二维条码技术对水印信息进行处理。二维条码是具有某种特定的几何图形按照一定的规律在平面(二维方向)上分布的条、空相间的图形来记录数据符号信息。它具有条码技术的共性，即每种码制有其特定的字符集，每个字符占有一定的宽度，具有一定的校验功能等。在二维条码中，应用最广泛的是PDF417码，它具有以下特点：

(1)信息容量大。PDF417码除了可以表示字母、数字、ASCII字符外，还能表示二进制数。在相同面积情况下，二维条码比一维条码信息含量大几十倍。

(2)使用灵活方便、成本低。PDF417条码可以印在纸、卡片等各种常用载体上，采用多种标准的打印印制，可以用带光栅的激光阅读器，线性及面扫描的图像式阅读器阅读。PDF417二维条码卡的寿命为10年左右，而价格比常用的IC卡等要低很多。

(3)译码可靠性高。普通条码的误差率约为百万分之二，PDF417条形码的误码率低于千万分之一。

(4)纠错能力强。一维条码一般是纵向直条排列，只要有一条出现污损或污损面积大于3％，则整个条码不能读出。而PDF417采用了目前世界上最先进的错误修正技术，这种隐含与符号内的错误修正技术，不仅可以有效地防止译码错误，提高译码的速度及可靠性，而且可以将由于条码符号破损、玷污等丢失的信息破译出来。错误修正可分为9个等级，最高时，可以将符号受损面积约50％的条码符号所含信息复现出来。

(5)保密性强。PDF417二维条码采用索引、数据加密、数字水印或利用包含的信息如指纹、照片进行防伪，具有较高的安全性。

PDF417二维图形码是由多个层堆叠组成，每个层从左到右依次为：左空白区、起始符号区、左层指示符、数据符号区、右层指示符、终止符号区、右空白区。左右空白区的目的是为了将条形码和其他图形符号区别开来；起始号区和终止符号区是为了标识条码的其实的终止位置，在所有PDF417条码中它们都是不变的；左右层指示符内容相同，都是为了指示每层图形码的层号；数据符号由多个数据符号组成，编码了图形码所携带的信息。单个PDF417符号字符由4个条4个空所组成，每个条或空的宽度都必须是单位模块宽度的整数倍，他们一共有17个模块。

PDF417采用了目前世界上最先进的用于校验突发差错的Reed-Solomon码错误修正技术。当噪声干扰连续的位时，就会发生突发差错，而对水印的攻击通常表现为连续位受到干扰，所以采用RS码非常有效。建立符号数据多项式为：

d(x)＝d_n-1x_n-1+d_n-2x_n-2+...+d₁x+d₀

其中，多项式的系数由数据码字区中的码字组成。k个错误纠正码字的生成多项式为：

g(x)＝(x-3)(x-3²)...(x-3^k)＝x^k+g_k-1x_k-1+...+g₁x+g₀

对于一组给定的数据码字和选定的错误纠正等级，错误纠正码字为：(d(x)·x^k)/g(x)，所得余式的各项系数的补数为错误纠正码字。PDF417码有9个错误修正等级，用户可根据需要选择差错纠正等级，每种差错纠正等级对应的额差错纠正码字数目如下表所示：

错误纠正等级	错误纠正码字
		0	2
1	4
		2	8
3	16
		4	32
5	64
		6	128
7	256
		8	512

本方案采用提升小波对原始图像进行变化。基于第一代小波变换的多分辨率数字水印算法克服了傅里叶变换固定分辨率的弱点，既可分析信号概貌，又可分析信号的细节，有良好的空间频率分解特性，但其算法计算复杂，对内存空间要求大，而且对作变换的图像尺寸有所要求。同时，传统小波变换后产生的系数是浮点数，由于计算机有限字长的限制，不能精确地重构原始图像。提升小波是由第一代小波变换的提升来实现的，它是基于空域的小波构造方法。提升小波既有传统小波的优点，又克服了它的局限性。它运算速度快、允许完全原位计算，并且其逆变换是正变换的反运算。

提升小波的正向提升过程可分解为三个过程：分裂、预测和修正。首先假设已知需要处理的序列集为λ₀，具体实现过程为：

(1)分裂。将λ₀分解为两个更小的子集，λ_-1和γ_-1。划分时，要求子集λ_-1和γ_-1不能有交集，为了处理方便，将λ_-1和γ_-1划分为奇数和偶数集。

(2)预测。λ_-1和γ_-1分别代表奇数和偶数，具有一定的相关性，因此可以通过λ_-1对γ_-1进行预测，如公式7所示：γ_-1＝P(λ_-1)。

这样就可以用λ_-1来表示序列集λ₀。由于λ_-1不可能精确地预测γ_-1，即P(λ_-1)只是近似的和γ_-1相等，因此，可以用γ_-1和预测值之间的差值来表示γ_-1，即公式8：

γ_-1＝γ_-1-P(λ_-1)

此时，可以应用较小的序列λ_-1和γ_-1来代表原始序列λ₀。对上述步骤进行迭代。即首先将λ_-1进行分解，得到λ_-2和γ_-2，然后用公式(8)计算新的γ_-2。如此反复，不断迭代，即可将原始序列替换为{λ_-n，γ_-n，Λ，γ_-1}，该序列比原始序列更为紧凑。

(3)修正。为了提高上述过程的可靠性，需要对数据进行修正。修正的思路是通过算法Q得到一个更适合于分裂的λ_-1，公式9所示：

Q(λ_-1)＝Q(λ₀)

考虑到算法的可行性，此处用γ_-1来更新λ_-1，即公式10，

λ_-1＝λ_-1+U(γ_-1)

提升小波的三个步骤如图1所示，重复迭代上述算法，即可得到公式11：

$\mathrm{fori}=-1\mathrm{to}-n\left\{\begin{array}{c}\{{\mathrm{\λ}}_1,r_i\}=\mathrm{Split}\left({\mathrm{\λ}}_{i+1}\right)\\ r_1-=P\left({\mathrm{\λ}}_i\right)\\ {\mathrm{\λ}}_i+=U\left(r_i\right)\end{array}\right.$

提升小波有良好的可逆性。一旦完成前向变换，即可快速得到逆向提升小波变换，与前向操作的唯一不同就是加号与减号的区别，如公式12所示：

$\mathrm{fori}=-\mathrm{nto}-1\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_i-=U\left(r_i\right)\\ r_i+=P\left({\mathrm{\λ}}_i\right)\\ {\mathrm{\λ}}_{i+1}=\mathrm{Join}({\mathrm{\λ}}_i,r_i)\end{array}\right.$

本发明提出的盲水印实现方法鲁棒性强，运算简单，解决了盲水印的实现问题。

附图说明：

图1：元胞自动机示意图；

图2：水印嵌入过程示意图；

图3：水印提取过程示意图。

具体实施方式

一、嵌入水印过程：

嵌入水印过程分为4个步骤，包括：针对原始图像的提升小波变换、元胞自动机运算、针对水印图像的处理、数字水印嵌入运算，实现过程如图2所示。

1、针对原始图像的提升小波变换

假设宿主图像O的大小为N×N像素，将宿主图像O进行提升小波变换，得到提升小波变换4个分量，记为Oa、Oh、Ov、Od，此时4个分量的大小分别为N×N/4。提升小波的正向提升过程可分解为三个过程：分裂、预测和修正，具体实现过程为：

(1)分裂。将图像O的序列集分解为两个更小的子集，λ_-1和γ_-1，为奇数和偶数集。

(2)预测。λ_-1和γ_-1分别代表奇数和偶数，具有一定的相关性，因此可以通过λ_-1对γ_-1进行预测，公式为：γ_-1＝P(λ_-1)。

这样就可以用λ_-1来表示序列集λ₀。由于λ_-1不可能精确地预测γ_-1，即P(λ_-1)只是近似的和γ_-1相等，因此，可以用γ_-1和预测值之间的差值来表示γ_-1，即公式8：

γ_-1＝γ_-1-P(λ_-1)

此时，可以应用较小的序列λ_-1和γ_-1来代表原始序列λ₀。对上述步骤进行迭代。即首先将λ_-1进行分解，得到λ_-2和γ_-2，然后用公式8计算新的γ_-2。如此反复，不断迭代，即可将原始序列替换为{λ_-n，γ_-n，Λ，γ_-1}，该序列比原始序列更为紧凑。

(3)修正。为了提高上述过程的可靠性，需要对数据进行修正。修正的思路是通过算法Q得到一个更适合于分裂的λ_-1，公式9所示：

Q(λ_-1)＝Q(λ₀)

考虑到算法的可行性，此处用γ_-1来更新λ_-1，即公式10，

λ_-1＝λ_-1+U(γ_-1)

提升小波的三个步骤如图1所示，重复迭代上述算法，即可得到公式11：

$\mathrm{fori}=-1\mathrm{to}-n\left\{\begin{array}{c}\{{\mathrm{\λ}}_1,r_i\}=\mathrm{Split}\left({\mathrm{\λ}}_{i+1}\right)\\ r_1-=P\left({\mathrm{\λ}}_i\right)\\ {\mathrm{\λ}}_i+=U\left(r_i\right)\end{array}\right.$

2、元胞自动机处理

对Oa进行元胞自动机运算，即将Oa分解为3×3大小的子块，在本方案中，采用Moore型二维元胞自动机处理，其示意图如图1所示，得到图像值E。

3、针对水印图像的处理

假定水印图像为L，首先将L经过数据码字编码、错误纠正字编码、前后行指示符编码编码成PDF417码，并将编码处理为数据形式W，以便嵌入到提升小波分量Oa中。

4、水印嵌入

将步骤3得到的水印信息与步骤2中得到的元胞自动机运算结果进行运算，以便将水印信息嵌入。具体实现公式为：

E1＝E+αW

公式中E表示提升小波分量Oa经过分块、元胞自动机的运算后的值，W表示处理后水印信息的值，α为嵌入强度，取值范围为0＜α＜20。结果E1用于恢复图像。

5、逆向提升小波变换

将上述得到的结果E1替换运算结果E嵌入到提升小波逼近子图Oa中。将Oa与步骤1中的Od、Ov、Oh一起组逆向提升小波运算，得到嵌入水印的载体图像。逆向提升小波变换同样分为三个过程：分裂、预测和修正，与正向操作的唯一不同在于修正步骤中加号与减号的区别，公式为：

$\mathrm{fori}=-\mathrm{nto}-1\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_i-=U\left(r_i\right)\\ r_i+=P\left({\mathrm{\λ}}_i\right)\\ {\mathrm{\λ}}_{i+1}=\mathrm{Join}({\mathrm{\λ}}_i,r_i)\end{array}\right.$

二、提取水印过程：

提取水印过程包括以下4个步骤：提升小波变换，元胞自动机处理，水印信息提取，PDF417二维码解码。其实现过程如图3所示。

1、提升小波变换

该步骤与嵌入水印过程步骤1类似，首先对含水印图像进行提升小波变换，得到提升小波变换的逼近子图Oa’。

2、元胞自动机处理

对提升小波的逼近子图Oa’分量进行元胞自动机处理得到Oa1。

3、水印信息提取

通过步骤1和步骤2中得到的Oa’和Oa1计算嵌入的水印信息，应用公式如下：W’＝(Oa1-Oa’)/k，其中，k的取值为0＜k＜20，W’为提取出的水印信息。

4、PDF417二维码解码处理

将步骤3得到的水印信息W’恢复为PDF417二维码，然后对该二维码进行解码，得到最终的水印图像。具体过程为：

A.由接收的码字R(x)计算出d-1个伴随式分量s；

B.由伴随式求出错误多项式，得到错误图样E(x)；

由R(x)-E(x)得到发送码字C(x)的近似值。

Claims (3)

1.一种基于元胞自动机的盲水印实现方法，其特征在于包括水印嵌入和水印提取步骤，具体为：

A、水印嵌入：

1)、将像素大小为N×N的宿主图像O进行提升小波变换，得到提升小波变换4个分量，记为Oa、Oh、Ov、Od，此时4个分量的大小分别为N×N/4；

2)、对Oa进行元胞自动机运算，得到图像值E；

3)、将水印图像L变换为PDF417编码，并将编码处理为数据形式W；

4)、将步骤3)中得到的水印信息W与步骤2)中得到的元胞自动机运算结果E进行水印信息嵌入，得到E1；

5)、将上述得到的结果E1替换运算结果E嵌入到提升小波逼近子图Oa中。将Oa与步骤1)中的Od、Ov、Oh一起组逆向提升小波运算，得到嵌入水印的载体图像；

B、水印提取过程：

1)、对含水印图像进行提升小波变换，得到提升小波变换的逼近子图Oa’；

2)、对提升小波的逼近子图Oa’分量进行元胞自动机处理得到Oal；

3)、通过步骤1和步骤2中得到的Oa’和Oal计算嵌入的水印信息W’；

4)、将得到的水印信息W’恢复为PDF417二维码，然后对该二维码进行解码，得到水印信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于元胞自动机的盲水印实现方法，其特征在于，元胞自动机计算模式优选为Moore型。

3.根据权利要求1所述的一种基于元胞自动机的盲水印实现方法，其特征在于提升小波提升过程包括分裂、预测、修正。

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