CN102044061A - 一种可逆水印的嵌入方法及其提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种可逆水印的嵌入方法及其提取方法,属于数字水印技术领域。本嵌入方法为:顺序读取数字图像的像素值,并建立位置标志序列;对位置标志序列进行压缩,对像素值为0或255的像素进行调整;计算数字图像的预测误差序列,选择嵌入过程所需要内部区域和参数T;根据所选参数嵌入可逆水印。本提取方法为:顺序读取数字图像的像素值,并提取各种辅助信息;对压缩后的位置标志序列进行解压缩,得到压缩前的位置标志序列;参照嵌入参数进行反解,可得嵌入信息,根据位置标志序列对像素值进行调整,最后用依次替换像素值的最低有效位,此时可完全恢复载体图像。本发明可成功实现可逆水印在灰度图像的嵌入和提取,以及原始图像的恢复。
Description
技术领域
本发明属于信息隐藏和数字水印技术领域,尤其涉及一种数字图像中可逆水印的嵌入方法及其提取方法。
背景技术
信息隐藏(Information Hiding)是信息安全领域的一个新的研究热点,近十几年来该方向的研究越来越受到人们的关注,研究队伍迅速扩大,并且其研究成果在军事、政治、商业等领域中得到了广泛的应用。它为在开放的网络环境下进行涉密的数据通信、数字产品的知识产权保护、重要文件和数字签名的真实性鉴别以及机密文件泄密之后的消息源头追踪提供了可靠的信息安全保障。
数字水印(Digital Watermarking)和图像隐写(Steganography)是信息隐藏技术的两大分支。这两大分支在技术实现上有很多相同之处,但又各有特点,并且其目的有很大的不同。数字水印技术的目的是对多媒体数据进行版权保护,从而更侧重于秘密信息的稳健性;而图像隐写技术的目的是为了将信息秘密地、安全地送达,由于要尽可能地不引起第三方的怀疑,因而更注重于发送消息的隐蔽性。
数字水印是一种将有用信息嵌入到多媒体文件中的过程。对于大多数水印算法来说,载体信号的冗余信息会被提取出来并用水印所替代。因而,在水印嵌入之后,载体信号就会被破坏,并且很难从嵌入水印后的内容中完全恢复出来。然而,在医学和军事上的一些应用中,载体图像对于图像分析是非常重要的。这类图像数据完整性的保护可以通过嵌入水印来实现,但要求水印提取后能完全恢复原始图像。在这种条件下,能够提取水印并且能够恢复原始图像的可逆水印的概念被提出来,为这类问题提供了一种比较好的解决方案。
一般来说,可逆水印方法的好坏主要是通过水印图像的视觉质量来评价的。在嵌入相同数量水印的前提下,图片越清晰,说明该可逆水印嵌入方法越好。为了保持较小的失真度,一系列的方法被提出,如:基于直方图平移的算法,基于压缩技术的算法,基于整数变换的算法。
Hu等人在2009年提出一种新的可逆水印嵌入方法(如参考文献1:C.Y.Hu,H.K.Lee,and J.Li,“DE-based reversible data hiding with improved overflow location map,”IEEETrans.Circuits Syst.Video Technol,vol.19,no.2,pp.250-260,Feb.2009.),该方法通过对预测误差进行扩展来嵌入水印。为了预测一个像素值,该方法使用了一种基于上下文的预测方法MED(median edge detector,中值边缘检测子)
其中a,b,c分别是x的右边、下面和对角线上像素的像素值,像素x周围的像素值情况如下所示:
x | a |
b | c |
我们因此可以获得预测误差e=x-x’,进而通过统计预测误差来获得预测误差直方图。在给定水印长度后,首先确定哪些像素用来嵌入。定义两个整数 t是一个正整数。[-t1,tr-1]被称为内部区域,那些预测误差落在内部区域的像素点将被用来嵌入水印。而预测误差直方图中小于-t1或者大于tr-1的部分被称作外部区域。为了保证算法的可逆性,从属于外部区域的预测误差将被移动,以避免与内部区域混淆。易知内部区域是由整数t来决定的。t的选择要保证内部区域有足够的像素点来嵌入所有的水印,同时又要使得t尽可能的小,以减少外部区域的移动,从而达到更好的视觉效果。
具体来说,对于一个像素值为x的像素,当嵌入过程结束后,该像素的像素值变为xw
(1)如果该像素的预测误差e从属于内部区域,即e∈[-tl,tr-1],则xw=x′+e′=x+e+b。其中e′=2e+b是e的扩展,而b∈{0,1}是要嵌入的水印信息。
(2)如果该像素的预测误差e从属于外部区域,即e≥tr或e<-tl,则
可以看出,外部区域的移动并没有嵌入水印,而是为了保证嵌入过程之后,外部区域仍然与内部区域不重叠,从而可以恢复原始图像以及水印信息。
如同大多数可逆水印算法一样,参考文献1优先选择预测误差在0附近的像素点来嵌入水印,然而,在某些情况下,这样的选择可能达不到最优的视觉效果。举例来说明,我们定义一幅图像的预测误差直方图是h。特别的,我们假设h(0)=h(1)=h(-1)=H,且要嵌入的水印长度为2H。按照参考文献1中所阐述算法,令t=1从而使得内部区域为[-1,0]。我们用嵌入水印前后,每个像素点像素值的差的平方和的期望来衡量水印嵌入所带来的失真d,即
d=∑E((xw-x)2)
在此例中,可知若使用参考文献1的方法嵌入,d=N-H(如附图1A的预测误差直方图所示)。然而,本发明对参考文献1的方案进行改进,取那些预测误差为1或-1的像素点来嵌入水印,这样,外部区域中只有(-∞,-2]∪[2,∞)需要移动,而保持预测误差为0的像素不变,进而可计算嵌入失真的期望为N-2H,小于参考文献1中方法的失真(如附图1B的预测误差直方图所示)。
发明内容
针对现有技术中存在的问题,本发明提出一种新的可逆水印嵌入方法,在参考文献1的基础上做出改进,根据嵌入的水印长度选择更加合适的内部区域,而不一定是在0区域附近,从而获得更好的视觉效果。如附图2所示,在预测误差直方图中,我们取黑色区域为内部区域用来嵌入水印,白色区域为移动区域,需要向与0相反的方向移动1,以保证嵌入的可逆性,而阴影区域保持不变。
本发明的目的是提供一种数字图像中可逆水印的嵌入方法及其提取方法,可保证更好的视觉效果,并解决了依照嵌入率来自由嵌入水印的问题。
本发明提供一种数字图像中可逆水印的嵌入方法,该方法包括以下步骤:
A.按照从左到右,从上到下的顺序扫描载体数字图像,记录每个像素的像素值为x1,x2,…xN,N是载体数字图像像素的总数;
B.保留前个像素来记录辅助信息,记录前NAI个像素值的最低有效位,可得二进制序列S′LSB(序列长度为NAI);从第(NAI+1)个像素开始,设置一个位置标志序列SLM,SLM序列中第i个标志位SLM(i)的取值为:
由此可知SLM是一个长度为(N-NAI)的序列;
C.使用无损压缩算法对得到的位置标志序列SLM进行无损压缩,得到压缩后的位置标志序列SCLM,并计算其长度NCLM;从第(NAI+1)个像素开始,记录NCLM个像素点的像素值的最低有效位(亦即记录第i个像素值的最低有效位,i∈{NAI+1,...,NAI+NCLM}),将此最低有效位序列记为SLSB,易知SLSB的长度也是NCLM,最后用SCLM替换这NCLM个像素值的最低有效位;
D.对xi(i∈{NAI+NCLM+1,...,N})的值进行如下调整:如果xi=0,则调整为xi=1;如果xi=255,则调整为xi=254;其余值不变;
E.从(NAI+NCLM+1)个像素开始,使用MED预测方法对像素值进行预测,并根据预测误差序列获得预测误差直方图h;
F.对于一个给定的长度为NEC的水印串,首先我们选择两个整数:sl∈[-256,-1],sr∈[0,256],并且满足条件h(sl)+h(sr)≥NALL,这里NALL=NEC+NAI+NCLM,h代表直方图,h(x)表示在直方图中值为x的元素有多少个,也就是值为x的直方条的高度;然后估计嵌入后载体数字图像的失真度,最后找到满足嵌入条件时失真度最小的整数对其具体方法为:我们可以选择预测误差值从属于集合{sl,sr}的像素点来嵌入水印,亦即内部区域为{sl,sr}(这里注意如果sl=-256或者sr=256,则实际上只选择了一个值,因为-255≤e≤255);我们知道一定存在一个整数T(整数T为水印载体长度,亦即实际参与嵌入过程的像素个数,可以通过扫描图像获得),使得步骤E所得的预测误差序列包括了恰好NALL个属于内部区域的元素,亦即T满足条件其中#表示取一个集合的元素个数,此集合表示从第(NAI+NCLM+1)个像素到第(NAI+NCLM+T)个像素之间所有从属于内部区域的预测误差的集合;据此,我们定义此集合表示从第(NAI+NCLM+1)个像素到第(NAI+NCLM+T)个像素之间所有大于sl且小于sr的预测误差的集合。有了T和L,我们可以估计嵌入失真为对于每一对(sl,sr),计算对应的嵌入失真D(sl,sr),并找到嵌入失真最小的一组
H.有了整数对和水印载体长度T,我们可以顺次把SLSB,S′LSB和水印信息嵌入到载体图像中去。具体来说,就是对于任意的像素xi,其中i∈{NAI+NCLM+1,...,NAI+NCLM+T},嵌入水印后的像素值为:
这里的b∈{0,1}是需要嵌入的数据。易知,NALL比特的数据信息全部嵌入到像素{xi:NAI+NCLM+1≤i≤NAI+NCLM+T}中去,而{xi:NAI+NCLM+T<i≤N}没有用到。
本发明提供了一种数字图像中可逆水印的提取方法,该方法包括以下步骤:
B.读取前NAI个像素的最低有效位,可以得到辅助信息序列SAI,依次将SAI划分为8、四段,分别代表整数的二进制数、整数的二进制数、整数NCLM的二进制数和整数T的二进制数,据此可以确定NCLM,T;
C.对于像素值我们读取每个像素值的最低有效位,从而得到压缩后的位置标志序列SCLM,对SCLM解压缩可得SLM;
从提取出来的数据信息里面可以得到序列SLSB,S′LSB和水印信息
E.对xi(i∈{NAI+NCLM+1,...,N})的值进行如下调整:如果xi=1且SLM(i-NAI)=1,则调整为xi=0;如果xi=254且序列SLM的第(i-NAI)个数值SLM(i-NAI)=1,则调整为xi=255;其余值不变;
本发明提供了一种实现可逆水印的嵌入装置,该装置包括:
读取单元,用于按照顺序读取数字图像的像素值,并建立位置标志序列
调整单元,用于对像素值为0或255的像素进行调整;
预测单元,用于对数字图像的每个像素值进行预测,并计算预测误差;
压缩单元,用于对位置标志序列使用压缩算法进行压缩,得到压缩后的位置标志序列;
嵌入单元,用于嵌入可逆水印。首先将嵌入参数和压缩后的位置标志序列等辅助信息,用替换最低有效位的方法嵌入到,并保存被替换的最低有效位序列;然后,将保存的最低有效位和水印依次嵌入到图像中。
本发明提供了一种实现可逆水印的提取装置,该装置包括:
读取单元,用于按照顺序读取数字图像的像素值,并提取各种辅助信息;
解压缩单元,用于对压缩后的位置标志序列使用压缩算法进行解压缩,得到压缩前的位置标志序列;
预测单元,用于对数字图像的每个像素值进行预测,并计算预测误差;
提取单元,用于提取水印并恢复原始图像。根据提取出来的辅助信息,可以得到压缩后的位置标志序列SCLM,以及嵌入参数NCLM,T用解压缩单元对位置标志序列解压缩,获得压缩前的位置标志序列SLM,参照嵌入参数进行反解,可得嵌入信息(包括SLSB,S′LSB和水印信息),根据位置标志序列对像素值进行调整,最后用SLSB和S′LSB依次替换像素值的最低有效位,此时可完全恢复载体图像;
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
采用本发明,可以成功实现可逆水印在灰度图像的嵌入和提取,以及原始图像的恢复。嵌入水印后的图像的视觉效果良好,并且能够自由嵌入任意嵌入率的数据,另外水印提取和图像恢复时不需要原始图像参与。因此,本方法是一种性能良好的可逆水印算法,可以用于医疗或者军事图像的信息隐藏与图像恢复等。
附图说明
图1为在某一特例下,参考文献1方法的图示以及对其改进后的嵌入方法;
(A)参考文献1方法嵌入示意图;
(B)参考文献1改进方法嵌入示意图;
图2为本技术发明基本思想的示意图;
图3为本发明的可逆水印嵌入方法流程图;
图4为本发明的可逆水印提取方法流程图;
图5为本发明与现有技术对比实验效果图。
(A)对于图像Lena进行水印嵌入时的实验效果对比图;
(B)对图像Airplane进行水印嵌入时的实验效果对比图。
具体实施方式
为了能够使嵌入水印的图像保持良好的视觉效果,做到水印检测的盲提取和图像恢复,本发明提供一种灰度图像中可逆水印的嵌入方法和一种灰度图像中可逆水印的提取方法。
可逆水印的嵌入方法的具体流程如下,参见图3:
步骤101:获取灰度图像;
步骤102:按照从左到右,从上到下的顺序扫描图像,记录每个像素的像素值x1,x2,…xN
步骤103:保留前NAI个像素来记录辅助信息,从第(NAI+1)个像素开始,统计位置标志序列SLM;
步骤104:使用压缩算法对得到的位置标志序列进行无损压缩,得到压缩后的位置标志序列SCLM,并计算其长度NCLM;从第(NAI+1)个像素开始,记录NCLM个像素点的像素值的最低有效位,将此最低有效位序列记为SLSB,用SCLM替换这NCLM个像素值的最低有效位;
步骤105:对xi(i∈{NAI+NCLM+1,...,N})的值进行调整,从第(NAI+NCLM+1)个像素开始,使用MED预测方法对像素值进行预测,并据此获得预测误差直方图h;
步骤106:对于一个给定的长度为NEC的水印串,选择合适的内部区域使得内部区域可以嵌入所有的水印信息和需要嵌入的最低有效位序列,并且保证嵌入失真最小,并根据选择的确定参数T;
步骤107:将需要嵌入的信息(包括水印信息和最低有效位序列)嵌入到图像中去。
可逆水印的提取方法的具体流程如下,参见图4:
步骤111:获取嵌入水印信号的灰度图像;
步骤115:从(NAI+NCLM+T)到(NAI+NCLM+1)逆序反解每个像素值,得到所有的嵌入数据(包括最低有效位序列SLSB,S′LSB和水印信息)。
最后再通过几个实施例来说明本发明所述的在灰度图像中嵌入可逆水印和提取水印方法的性能。我们假设所选内部区域
实施例一:我们假设有一个像素周围的像素值情况如下:
162 | 163 |
165 | 170 |
对于左上角的像素点(x=162),用MED预测方法,可得预测值为x′=163,计算预测误差e=x-x′=162-163=-1。预测误差属于内部区域,可以嵌入信息。假设要嵌入的二进制位是b=1,则e′=e-b=-1-1=-2,xw=x′+e′=163-2=161,即嵌入后:
161 | 163 |
165 | 170 |
如果要嵌入的二进制为0,则,e′=-1,xw=x′+e′=163-1=162,即嵌入后:
161 | 163 |
165 | 170 |
实施例二:
我们假设有一个像素周围的像素值情况如下:
162 | 162 |
162 | 162 |
162 | 162 |
162 | 162 |
实施例三:
我们假设有一个像素周围的像素值情况如下:
162 | 169 |
169 | 180 |
对于左上角的像素点(x=162),用MED预测方法,可得预测值为x′=169,计算预测误差e=x-x′=162-169=-7,且故不嵌入数据信息,且预测误差需要向左移动,即e′=e-1=-7-1=-8,xw=x′+e′=169-8=161,即嵌入后:
161 | 169 |
169 | 180 |
以上的方法使用了MED来预测像素值,实际上,通过分析可以看出,本发明是与预测方法无关的。换言之,任何一种预测方法,都可以与本发明技术相结合。一般来说,预测方法越精确,则嵌入效果越好。
图5显示了本发明内容与当前两种最新的可逆水印方法的实验比较,包括参考文献1中所述方法和参考文献2(D.M.Thodi and J.J.Rodriguez,“Expansion embedding techniques forreversible watermarking,”IEEE Trans.Image Process.,vol.16,no.3,pp.721-730,Mar.2007)中所述的D2方法。横轴表示嵌入率(用每个像素点嵌入的水印比特数来表示),纵轴表示每个嵌入率下各个方法所能够达到的图片质量(用嵌入前后的峰值信噪比来衡量)。同时,为了测试不同的预测方法对本发明效果的影响,我们使用了MED和GAP(gradient-adjustedprediction,梯度调整预测,参考文献3(X.Wu and N.M,“Context-based,adaptive,lossless imagecoding,”IEEE Trans.Commun.,vol.45,no.4,pp.437-444,Apr.1997.)所提出的预测方法)。图5中我们给出了对Lena和Airplane两张图片嵌入时的结果。通过分析可以发现,在相同的嵌入率下,本发明能够达到更好的视觉效果(即有更高的峰值信噪比)。此外,当比较MED和GAP两条曲线,可以看出,预测方法越好,则本发明所达到的效果越好。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种可逆水印的嵌入方法,其步骤为:
1)顺序扫描载体数字图像,得到一像素值序列x1,x2,…xN,其中N为载体数字图像像素的总数;
2)记录像素值序列前NAI个像素值的最低有效位,得到一序列S′LSB;从第(NAI+1)个像素开始,建立像素值的位置标志序列SLM;其中,
3)对SLM进行无损压缩,得到长度为NCLM的压缩序列SCLM;
4)从像素值序列的第(NAI+1)个像素开始,记录NCLM个像素点的像素值最低有效位,得到一序列SLSB,然后用SCLM中的元素分别替换该NCLM个像素值最低有效位;
5)从像素值序列第(NAI+NCLM+1)个像素开始,对像素值为0或255的像素进行调整;
6)从调整后的像素值序列第(NAI+NCLM+1)个像素开始,对像素值进行误差预测,得到一预测误差序列,并根据预测误差序列获得预测误差直方图h;
7)对于待嵌入长度为NEC的水印串,任选两整数:sl∈[-256,-1],sr∈[0,256],使得h(sl)+h(sr)≥NALL;其中,NALL=NEC+NAI+NCLM,h(x)表示在直方图中值为x的元素个数;
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于所述5)中,进行像素值调整的方法为:如果xi=0,则调整为xi=1;如果xi=255,则调整为xi=254;
7.一种可逆水印的提取方法,其步骤为:
4)根据得到的辅助信息逆序反解像素值序列中第(NAI+NCLM+1)个像素到第(NAI+NCLM+T)个像素的像素值,得到序列SLSB、S′LSB和水印串信息;
5)对像素值序列中的第NAI+NCLM+1个像素到第N个像素的像素值进行调整:如果xi=1且SLM中第i-NAI序列标志位SLM(i-NAI)=1,则调整为xi=0;如果xi=254且SLM(i-NAI)=1,则调整为xi=255;
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