CN101782947B - 多媒体版权保护方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多媒体版权的保护方法，可以用于数字图像、音频、视频等多媒体产品等的版权保护，涉及图像处理技术、数字水印技术等技术领域。本方法首先应用提升小波算法对图像进行变换，然后应用元胞自动机对图像进行平滑处理，最后对平滑处理后的图像进行签名认证。仿真结果表明，该方法具有高鲁棒性，能够抵抗裁剪、旋转、噪声等攻击，适用于医学、军事等领域的多媒体版权保护。

Description

多媒体版权保护方法

技术领域

本发明涉及一种多媒体版权的保护方法，可以用于数字图像、音频、视频等多媒体产品等的版权保护，涉及图像处理技术、数字水印技术等技术领域。

背景技术

随着网络的普及和计算机技术的发展，数字图像、音频、视频等多媒体产品给人们带来了极大的便利。但是由于数字多媒体容易复制，未授权地复制和非法发布原创作品损害了版权所有者的合法权益，数字多媒体迫切需要版权保护。

为了有效保护版权，Chen提出了Chen氏算法，该算法应用DWT技术对图像进行变换，具有一定的鲁棒性，但它的计算量大，运行时间较长。Chang等人在Chen的基础上对Chen氏算法进行了改进，提高了运算速度，但该算法的鲁棒性欠佳。目前也有人提出建立版权控制中心，但是目前提出的版权控制中心方法尚无对认证的安全性等问题进行深入分析、讨论。

发明内容

本方法在上述基础上提出了一种高鲁棒性的多媒体版权保护方法。本方法首先应用提升小波算法对图像进行变换，然后应用元胞自动机对图像进行平滑处理，最后对平滑处理后的图像进行签名认证。

本方法是在认证中心控制下基于提升小波变换、混沌理论、元胞自动机理论的数字图像版权保护方法。

本方法提出的认证模型主要包括签名和认证两个步骤。签名步骤主要是处理多媒体图像信息，然后和logo图像一起生成签名信息。模式中主要有三个角色：签名嵌入方(水印嵌入方)，签名认证方(水印认证方)，认证中心。签名嵌入方是生成签名的人员，签名认证方是任何想对图像进行认证的人员，认证中心负责为签名嵌入方生成保护图像的相关信息。

水印嵌入过程如图1所示，包括：调整多媒体图像大小，提升小波图像变换，平滑处理，Logo图像置乱，生成认证图像，生成认证戳等步骤。

针对需要版权控制的图片，首先进行提升小波变换得到提升小波分量，对此提升小波分量应用元胞自动机进行平滑处理得到图像O，此时图像O建立在元胞自动机和提升小波变换的基础上。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。

针对水印图像，通过混沌密钥K进行混沌置乱得到图像W，经过混沌置乱后的水印图像W相关性较低，对整个水印的嵌入过程提高了安全性。

对上述经过处理后得到的图像O和图像W进行异或运算。此时得到认证图像V。此时，签名嵌入方可以向认证中心发送一个认证请求。同时发送认证图像V，图像大小N，阈值T，水印嵌入方ID，混沌置乱密钥K。认证中心收到请求后，根据公式生成认证戳，用户认证过程时提取水印。当水印认证方需要对图像进行认证时，首先从认证图像中获取{V，N，T，ID，K}，从认证中心获取认证戳h_TA，时间戳t，单向哈希函数H_TA(.)，然后对需认证的多媒体图像进行认证。认证过程如图2所示。认证过程包括以下五个步骤：认证戳的认证，调整图像大小，提升小波图像变换，平滑处理，计算Logo图像

因为图像经过了提升小波变换、元胞自动机处理、混沌处理，因此，该图像能够抵抗裁剪、旋转、压缩等攻击，具有较高的鲁棒性。采用了认证中心的控制，保证了该方法相比其他方法具有更高的可行性、安全性、可靠性。

仿真结果表明，该算法具有高鲁棒性，能够抵抗裁剪、旋转、噪声等攻击，适用于医学、军事等领域的版权保护。

附图说明：

图1：签名步骤示意图；

图2：认证过程示意图。

具体实施方式：

本方法提出的认证模型主要包括签名和认证两个步骤。签名步骤主要是处理多媒体图像信息，然后和logo图像一起生成签名信息。模式中主要有三个角色：签名嵌入方(水印嵌入方)，签名认证方(水印认证方)，认证中心。签名嵌入方是生成签名的人员，签名认证方是任何想对图像进行认证的人员，认证中心负责为签名嵌入方生成保护图像的相关信息。具体实现过程如下：

一、签名过程

签名过程分为5个步骤，包括：调整多媒体图像大小，提升小波变换，平滑处理，Logo图像置乱，生成认证图像，生成认证戳，实现过程如图1所示。

1、调整多媒体图像大小

假设多媒体图像O的大小为N×N像素，首先将多媒体图像O分成互不相交的8×8像素块o_i的集合，即O＝{o₁，o₂，...，o_(N/8)×(N/8)}。认证方负责计算每一块o_i的平均值m_i，其中i＝1，2，...，(N/8)×(N/8)。此时得到一个(N/8)×(N/8)像素大小的多媒体图像O的缩小图像。

2、提升小波变换

针对上述步骤1得到的图像进行提升小波变换，得到图像OL

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。将原图像序列集分解为两个更小的子集，λ_-1利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，如公式1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2：

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2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，…，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3：

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4：

λ_-1＝λ_-1+U(γ_-1)

重复迭代上述算法，即可得到公式5，

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

3、平滑处理

对图像OL进行元胞自动机处理，对图像OL中每个像素m_i进行重新取值。此处邻居模型采用Moore模型，局部演化规则为f1，如公式7所示：

$s_i^{t+1}=\left\{\begin{array}{c}1,\mathrm{sum}\left(s_N^t\right)\&GreaterEqual;5\\ 0,\mathrm{sum}\left(s_N^t\right)<5\end{array}\right.$

根据上述公式，得到新的m_i值组成图像E1。

4、Logo图像置乱

假定Logo图像L的大小为(N/8)×(N/8)，应用混沌序列对logo图像L进行置乱，得到新的Logo图像L1。X取值0.63，取值为2。

5、生成认证图像

图像E1和图像L1进行异或操作，得到新的图像V，如公式8所示：

$V=E1\&CirclePlus;L$

6、生成认证戳

首先签名嵌入方向认证中心发送一个认证请求。同时发送认证图像V，图像大小N，阈值T，水印嵌入方ID，混沌置乱密钥K。认证中心收到请求后，根据公式9生成认证戳。

h_TA＝HX(V||N||T||ID||K||t)

其中H_TA(.)是单向哈希函数，t是时间戳，||代表连接符。

完成上述步骤后，认证中心公布认证戳h_TA，时间戳t，单向哈希函数H_TA(.)。

二、认证过程

当水印认证方需要对多媒体图像进行认证时，首先从认证多媒体图像中获取{V，N，T，ID，K}，从认证中心获取认证戳h_TA，时间戳t，单向哈希函数H_TA(.)，然后对原始图像进行认证。认证过程如图2所示。认证过程包括以下五个步骤：认证戳的认证，调整图像大小，生成提升小波图像，平滑处理，计算Logo图像。

B1、认证戳的认证

首先，认证方从认证中心获取认证戳h_TA，时间戳t，单向哈希函数H_TA(.)。然后，认证方应用获取的{V，N，T，ID，K}以及t对公式(10)进行运算。

$h_{\mathrm{TA}}^{*}=H_{\mathrm{TA}}\left(V\right|\left|N\right|\left|T\right|\left|\mathrm{ID}\right|\left|K\right|\left|t\right)$

认证方对

和h_TA进行比较，如果它们相等，说明信息{V，N，T，ID，K}是有效信息，否则，信息无效，无需认证。

B2、调整需认证图像大小

应用在签名阶段步骤B1同样的技术调整图像大小，具体过程为：需认证图像的大小为N×N像素，首先将需认证图像分成互不相交的8×8像素块的集合，即，此时得到一个(N/8)×(N/8)像素大小的多媒体图像的缩小图像。

B3、生成提升小波图像

对上述步骤B2得到的图像进行提升小波变换，得到图像E’。

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。将原图像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，如公式1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2：

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2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，…，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3：

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4：

λ_-1＝λ_-1+U(γ_-1)

重复迭代上述算法，即可得到公式5，

$\mathrm{for\; i}=-1\mathrm{to}-n\left\{\begin{array}{c}\{{\mathrm{\&lambda;}}_i,{\mathrm{\&gamma;}}_i\}=\mathrm{Split}\left({\mathrm{\&lambda;}}_{i+1}\right)\\ {\mathrm{\&gamma;}}_i-=P\left({\mathrm{\&lambda;}}_i\right)\\ {\mathrm{\&lambda;}}_i+=U\left({\mathrm{\&gamma;}}_i\right)\end{array}\right.$

4、平滑处理

应用签名阶段步骤3同样的平滑处理技术生成平滑图像E2，具体过程为：

对图像E’进行元胞自动机处理，对图像E’中每个像素进行重新取值。此处邻居模型采用Moore模型，局部演化规则为f1，如公式7所示：

$s_i^{t+1}=\left\{\begin{array}{c}1,\mathrm{sum}\left(s_N^t\right)\&GreaterEqual;5\\ 0,\mathrm{sum}\left(s_N^t\right)<5\end{array}\right.$

根据上述公式，得到新的像素值组成的图像E2。

5、计算Logo图像

首先对图像E2和认证图像V进行异或运算，得到图像L′。然后应用混沌系统以及密钥K，对图像L′进行反置乱，得到一个Logo图像L^*。最后，认证方能够对得到的图像L^*进行辨认，从而确认图像的版权。

Claims (4)

1.一种多媒体版权保护方法，其特征在于，包括签名和认证两个步骤，具体为：

A、签名步骤：

1)、将像素大小为NxN的多媒体产品图像进行像素调整，分成互不相交的8*8像素块的集合，得到一个(N/8)x(N/8)像素大小的多媒体产品图像的缩小图像；

2)、针对上述步骤1)得到的图像进行提升小波变换得到图像0L；

3)、对图像0L进行元胞自动机处理，对图像0L中每个像素m’_i进行重新取值，得到新的m’_i值组成图像E1；

4)、应用混沌序列对Logo图像L进行置乱处理，得到新的Logo图像L1；

5)、图像E1和图像L1进行异或操作，得到认证图像V；

6)、签名嵌入方向认证中心发送一个认证请求，同时发送认证图像V，图像大小N，阈值T，水印嵌入方ID，混沌置乱密钥K，认证中心收到请求后，根据公式h_TA＝H_TA(V||N||T||ID||K||t)，生成认证戳h_TA；其中H_TA(.)是单向哈希函数，t是时间戳，||代表连接符；

7)、认证中心公布认证戳h_TA，时间戳t，单向哈希函数H_TA(·)；

B、认证过程：

B1)、认证方从认证中心获取认证戳h_TA，时间戳t，单向哈希函数H_TA(·)，应用获取的{V，N，T，ID，K}以及t对公式h^* _TA＝H_TA(V||N||T||ID||K||t)进行运算，对h^* _TA和h_TA进行比较，如果它们相等，说明信息{V，N，T，ID，K}是有效信息，否则，信息无效，无需认证；

B2)、调整需认证图像大小，将像素大小为NxN的需认证图像分成互不相交的8x8像素块的集合，得到(N/8)x(N/8)像素大小的多媒体需认证图像的缩小图像；

B3)、对上述步骤B2)得到的图像进行提升小波变换，得到图像E’；

B4)、对图像E’进行元胞自动机处理，对图像E’中每个像素进行重新取值，得到新的像素值组成的平滑图像E2；

B5)、对图像E2和认证图像V进行异或运算，得到图像L’，然后应用混沌序列以及密钥K，对图像L’进行反置乱，得到一个Logo图像L^*，最后，认证方能够对得到的图像L^*进行辨认，从而确认图像的版权。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于方法中包含三个角色：签名嵌入方、签名认证方和认证中心。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于提升小波变换包括三个步骤：分裂、预测、修正。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于元胞自动机处理优选为Moore模型。

Images