CN108615217B - 一种基于量化的抗jpeg压缩的鲁棒可逆水印方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于数字水印技术领域，公开了一种基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法，所述基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法包括：水印嵌入；水印提取以及图像修复；JPEG压缩图像水印的提取。本发明将载体图像划分为两个部分：可逆信息嵌入区和辅助信息嵌入区。把水印通过整数变换嵌入到可逆信息嵌入区中的可嵌入块和溢出块(通过修改LSB实现嵌入)中，根据块的大小，选择合适的量化步长，对嵌入是可逆信息后的块进行量化，实现了很好的抗JPEG压缩攻击的效果。

Description

一种基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法
技术领域
本发明属于数字水印技术领域，尤其涉及一种基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法。
背景技术
目前，业内常用的现有技术是这样的：数字水印主要研究领域有可逆数字水印和鲁棒数字水印。这两种水印都有着各自的优点，但也存在明显的不足。可逆数字水印的鲁棒性较差，而鲁棒数字水印不能恢复原始载体图像。为了解决上述存在的问题，学术界提出了鲁棒可逆数字水印。它兼具两者的优点，当图像受到攻击时，能较准确的提取出水印信息；当图像未受到攻击时，不但能够提取出水印信息，还能恢复出原始载体。主要关注到鲁棒可逆水印方法中，仅少数研究成果是关于抗JPEG压缩方向的，且都不成体系。而现实生活中JPEG压缩是主要攻击图像的形式之一，关于抗JPEG压缩方面的性能必定是判别鲁棒可逆水印算法性能中不可或缺的一部分，在这方向所做的工作必然有深远的意义。
综上所述，现有技术存在的问题是：仅少数研究成果是关于抗JPEG压缩方向的，且都不成体系，专门研究JPEG图片抗击JPEG压缩方向的鲁棒可逆水印，现阶段更是没有获得更多的关注。
解决上述技术问题的意义：JPEG压缩是主要攻击图像的形式之一，关于抗JPEG压缩方面的性能必定是判别鲁棒可逆水印算法性能中不可或缺的一部分，在这方向所做的工作必然有深远的意义。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法。
本发明是这样实现的，一种基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法，所述基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法将载体图像划分为：可逆信息嵌入区和辅助信息嵌入区；水印通过整数变换嵌入到可逆信息嵌入区中的可嵌入块和溢出块中；根据块的大小，选择量化步长，对嵌入是可逆信息后的块进行量化，实现抗JPEG压缩攻击。
进一步，所述基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法包括以下步骤：
步骤一，水印嵌入；
步骤二，水印提取以及图像修复；
步骤三，JPEG压缩图像水印的提取。
进一步，所述步骤一具体包括：
(1)读取原始灰度图像，分为不重复的16*16大小的像素块；
(2)阈值t，通过计算像素块的局部复杂度判断分块所属的类型，并将分块后的每一个像素块类型记录下来，并在位图中标记；
(3)溢出块压缩与之前得到的可嵌入块与可变块的位图结合；
(4)得到两个位图的结合信息，对其进行整数变换编码，并将其位数补零到255的整数倍，每个像素块嵌入255个位图信息值；在编码后的位图信息末尾加入一段255位的唯一尾流符号；
(5)嵌入水印，水印包括：保存位图时产生的可变块的LSB原始信息；嵌入的水印主体；在嵌入水印过程中产生的溢出块的LSB原始信息；
(6)对嵌入水印主体部分的像素块进行量化处理，嵌入水印为1则将该像素块的前255个像素的像素和量化为128的奇数倍，嵌入水印为0则将该像素和量化为128的偶数倍。
(7)保存嵌入水印的图像。
进一步，所述步骤二具体包括：
(1)读取嵌入水印的无损图像，进行16*16的像素块分块；
(2)阈值选取与嵌入时的t相同，通过像素块的局部复杂度计算分辨出原始的可嵌入块和可变块，进行分类和标记；
(3)从可嵌入块和可变块中读取每个像素块的前255位像素的LSB，一直检测直到读取到了唯一的尾流识别符，则判断读取位图信息结束；
(4)对读取的位图信息先进行解码处理，进行拆分，包括溢出块的位图和可嵌入块以及可变块的位图，将两个位图进行整理融合，还原出整个原图的像素块位置信息图；
(5)先提取出可变块的LSB信息，通过量化的条件去判断嵌入水印的信息，对嵌入水印的像素块记录并保存成文件，得到水印位图用于jpeg压缩后的水印提取，最后提取出溢出块的LSB信息；
(6)重新搜索嵌入位图的可变像素块，将LSB信息进行还原，通过溢出块的位图信息搜索嵌入水印的溢出像素块，依次还原LSB；
(7)完成水印的提取以及嵌入图像的修复。
进一步，所述步骤三具体包括：
(1)读取压缩后的图像以及读取已经保存的水印位图；
(2)同样将图像分割为16*16的像素块，并且对通过水印的位图对像素块进行遍历，找到嵌入水印的像素块；
(3)嵌入水印的像素块；
(4)对每一个像素块嵌入水印的像素和进行判断，先判断像素和与128的商和余数；通过余数的大小进行补偿或者删减像素的最低位值，进行量化的重新估算；
(5)经过重新估算的像素和均为128的整数倍，通过判断是128的奇数倍还是偶数倍来得到嵌入的值；
(6)最后提取出水印，计算水印的误码率。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法的载体图像处理系统。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：将载体图像划分为两个部分：可逆信息嵌入区和辅助信息嵌入区。把水印通过整数变换嵌入到可逆信息嵌入区中的可嵌入块和溢出块(通过修改LSB实现嵌入)中，根据块的大小，选择合适的量化步长，对嵌入是可逆信息后的块进行量化，实现了很好的抗JPEG压缩攻击的效果。如附图3所示，当分块大小为16*16时，选取量化步长为128，对于嵌入容量为256bit，当压缩因子大于等于75时，误码率基本为小于10％，而当其在60至75时，仍然有很高的提取率。附图4所示，当分块大小为16*8时，选取量化步长为64，对于嵌入容量为256bit，当压缩因子大于等于80时，误码率基本为0，而当其在60至80时，仍然有不低的提取率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法流程图。
图2是本发明实施例提供的基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印实现方法流程图。
图3是本发明实施例提供的嵌入容量为256bit，分块大小为16*16，JPEG压缩因子与误码率关系的效果图。
图4是本发明实施例提供的嵌入容量为256bit，分块大小为16*8，JPEG压缩因子与误码率关系的效果图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明通过将图像进行分块，将可逆信息通过整数变换嵌入到分块中，再根据不同的分块大小选取不同的量化步长，并对嵌入可逆信息后的分块进行量化。可用于秘密信息的隐藏。
如图1所示，本发明实施例提供的基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法包括以下步骤：
S101：水印嵌入过程；
S102：水印提取以及图像修复过程；
S103：JPEG压缩图像水印的提取。
步骤S101具体包括：
(1)读取原始灰度图像，并将其分为不重复的16*16大小的像素块。
(2)设定阈值t，通过计算像素块的局部复杂度判断分块所属的类型(可变块、可嵌入块、溢出块)，并将分块后的每一个像素块类型记录下来，并在位图中标记。
(3)由于溢出块的特殊性，对其单独制作位图，并将其压缩与之前得到的可嵌入块与可变块的位图结合。
(4)得到两个位图的结合信息，对其进行整数变换编码，并将其位数补零到255的整数倍，目的是能够在整数像素块中嵌入，每个像素块嵌入255个位图信息值；然后在该编码后的位图信息末尾加入一段255位的唯一尾流符号，以识别位图信息的结束。
(5)嵌入水印，水印主要包括三个部分，第一部分是保存位图时产生的可变块的LSB原始信息，第二部分是需要嵌入的水印主体，第三部分是在嵌入水印过程中产生的溢出块的LSB原始信息。
(6)对嵌入水印主体部分的像素块进行量化处理，嵌入水印为1则将该像素块的前255个像素的像素和量化为128的奇数倍，嵌入水印为0则将该像素和量化为128的偶数倍。
(7)保存嵌入水印的图像。
步骤S102具体包括：
(1)与嵌入的过程相同，首先读取嵌入水印的无损图像，然后进行16*16的像素块分块。
(2)阈值选取与嵌入时的t相同，同样通过像素块的局部复杂度计算可以分辨出原始的可嵌入块和可变块，对其进行分类和标记。
(3)依次从可嵌入块和可变块中读取每个像素块的前255位像素的LSB，一直检测直到读取到了唯一的尾流识别符，则判断读取位图信息结束。
(4)对读取的位图信息先进行解码处理，然后进行拆分，包括溢出块的位图和可嵌入块以及可变块的位图，将两个位图进行整理融合，从而还原出整个原图的像素块位置信息图。
(5)先提取出可变块的LSB信息，然后通过量化的条件去判断嵌入水印的信息，对嵌入水印的像素块记录并保存成文件，得到水印位图用于jpeg压缩后的水印提取，最后提取出溢出块的LSB信息。
(6)重新搜索嵌入位图的可变像素块，将LSB信息进行还原，通过溢出块的位图信息搜索嵌入水印的溢出像素块，依次还原LSB。
(7)完成水印的提取以及嵌入图像的修复。
步骤S103具体包括：
(1)读取压缩后的图像以及读取已经保存的水印位图。
(2)同样将图像分割为16*16的像素块，并且对通过水印的位图对像素块进行遍历，找到嵌入水印的像素块。
(3)嵌入水印的像素块由于JPEG压缩导致像素块嵌入水印的像素和的总值发生了变化，不再是量化之后准确的128的整数倍了。
(4)此时对每一个像素块嵌入水印的像素和进行判断，先判断像素和与128的商和余数。通过余数的大小进行补偿或者删减像素的最低位值，来进行量化的重新估算。
(5)经过重新估算的像素和均为128的整数倍，通过判断其是128的奇数倍还是偶数倍来得到嵌入的值。
(6)最后提取出水印，计算水印的误码率。
如图2所示，本发明实施例提供的基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法具体包括以下步骤：
一、水印的嵌入过程
步骤一：
对原图进行像素分割，分割成16*16的像素块，并且大小不重叠互不干扰。
步骤二：
遍历所有像素块，计算每个像素块对应的局部复杂度特征值，并进行判断分类，将所有的像素块分为可嵌入块(E)，可变块(C)，溢出块(O)以及未标签块。主要对可嵌入块、可变块以及溢出块进行处理。对所有的像素块进行位图的制作，E为1，C为2，O为3，其余为0。由于要对位图进行整型变换编码，于是将溢出块提出单独做一个位图，可变块和可嵌入块两者做一个位图(在这个位图中可变块用1表示，可嵌入块用0表示)，将两个位图拼接后进行整型变换编码，然后对其位数进行补零，补成255的整数倍，目的是刚好在整数个像素块中完成位图嵌入。编码后加上255位结束符。
步骤三：嵌入水印：
(a)通过位图的信息，可以得到每一个像素块的分类标记，通过判断该像素块的分类进行位图和水印的嵌入。
(b)首先对编码后的位图信息进行嵌入，判断该像素块是否属于可嵌入块和可变块，如果是可嵌入块，则计算16*16像素块中前255个像素的值，对其像素的8位二进制值的最低位进行替换。如果是可变块，则先保存原像素块前255个像素的最低有效位值(即为可变块的LSB)，然后再用待嵌入信息进行替换，直到完成位图的嵌入。
(c)其次进行水印部分的嵌入，水印部分可分为三个组成部分，第一部分为嵌入位图时产生的可变块的LSB，第二部分为需要嵌入的实际水印信息，第三部分为在嵌入水印过程中产生的溢出块的LSB。
(d)同样先判断像素块的类型，如果是可嵌入块则直接进行LSB的替换，如果是可变块则跳过该像素块，如果是溢出块则先对溢出块的LSB进行保存，将其拼接到实际水印的后面部分。实际水印的嵌入时，例如水印总共为256位，则需要使用256个像素块来进行嵌入，判断嵌入的水印的值，是1则将该像素块前255个像素的LSB全部替换为1，0则将前255个像素的LSB全部替换为0。对于可变块的LSB以及溢出块的LSB嵌入使用的方法与嵌入位图的方法相同，直到所有嵌入信息全部嵌入完。
步骤四：
水印的量化处理：
(a)量化只对实际嵌入的水印部分进行量化，将嵌入1的像素块量化为128的奇数倍，将嵌入0的像素块量化为128的偶数倍。首先对每个嵌入水印的像素块的和进行统计：像素和为Y_sum，除以128，得到商为b，余数为a。
(b)若嵌入的水印为1，则当b被2整除时，当余数大于0的时候，需要对前a+128个像素的值减1，即像素和减a+128，将像素和量化为128的奇数倍。当b不被2整除时，判断a是否大于0，是则将前a个像素减1，即LSB减一，总像素和减a，将像素和量化为128的奇数倍。
(c)同理当嵌入的水印为0时，直接判断像素和Y_sum是否被256整除，是则不需要修改，否则计算余数，得到需要量化的值n为256减去余数，于是修改前n个像素的LSB加一，将Y_sum增补为n的倍数，完成对嵌入水印的像素块的量化。
(d)以上量化过程对嵌入水印主体的可嵌入块是先进行水印的嵌入，然后对其前255位像素求和进行量化，对溢出块的处理则是直接计算溢出块256位像素的总的像素和，如果嵌入的水印为1则将像素和量化为128的奇数倍，若嵌入的水印为0则将像素和量化为128的偶数倍。量化过程如前两步所述。
步骤五：
完成水印的嵌入，保存嵌入的图像。
二、水印的提取过程
步骤一：
对嵌入水印后的图进行像素分割，分割成16*16的像素块，并且大小不重叠互不干扰。
步骤二：
遍历整个像素块，同样进行局部复杂度的计算，判断并进行可嵌入块和可变块的分类。然后遍历可嵌入块和可变块的最低有效位(LSB)，在嵌入块和可变块中嵌入的位数是16*16-1，即为255位，读取编码后的位图信息，直到读取到了唯一的结束标志符。
步骤三：
对读取到的位图先进行反解码，然后分解，前所有像素块个数位全为溢出块的位图，后面部分为可嵌入块和可变块的位图。再次将两个位图相结合，重新恢复成所有像素块的总位图，其中E为1，C为2，O为3，其余为0。
步骤四：
通过得到的总位图读取可变块和溢出块的LSB，通过量化后的像素和来读取水印部分。同时将嵌入水印主体部分的像素块制作位图进行保存。
步骤五：
将可变块和溢出块的LSB进行还原，最后得到还原的图像以及提取出来的水印。
三、JPEG压缩图像水印的提取过程
步骤一：首先对压缩好的图像进行像素块分割，然后读取保存好的水印位图。
步骤二：水印位图中标记为1的像素块即为嵌入水印的可嵌入块，对每一个像素块进行遍历，通过判断块的像素和来进行水印的提取；同样先求出像素和除以256的商a和余数b，如果b为0，则表示像素和为128的偶数倍，则水印为0。如果b>128，则再进行判断x1＝b-128,x2＝256–b，判断x1和x2的大小，若x1>x2则像素和为128的偶数倍概率较高，取水印的值为0，否则取水印的值为1；如果b<128，则再进行判断x1＝128-b,x2＝b，判断x1和x2的大小，若x1>x2则像素和为128的偶数倍概率较高，取水印的值为0，否则取水印的值为1；如果b＝128则取水印的值为1。
水印位图中标记为2的像素块即为嵌入水印的溢出块，通过判断块的像素和来进行水印的提取。不同之处在于可嵌入块读取的是255个像素的像素和，而溢出块读取的是256个像素和的值。
步骤三：读取出水印并计算水印的误码率进行验算。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法，其特征在于，所述基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法将载体图像划分为：可逆信息嵌入区和辅助信息嵌入区；水印通过整数变换嵌入到可逆信息嵌入区中的可嵌入块和溢出块中；根据块的大小，选择量化步长，对嵌入是可逆信息后的块进行量化，实现抗JPEG压缩攻击；
所述基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法包括以下步骤：
步骤一，水印嵌入；
步骤二，水印提取以及图像修复；
步骤三，JPEG压缩图像水印的提取；
所述步骤一具体包括：
(1)读取原始灰度图像，分为不重复的16*16大小的像素块；
(2)阈值t，通过计算像素块的局部复杂度判断分块所属的类型，并将分块后的每一个像素块类型记录下来，并在位图中标记；
(3)溢出块压缩与之前得到的可嵌入块与可变块的位图结合；
(4)得到两个位图的结合信息，对其进行整数变换编码，并将其位数补零到255的整数倍，每个像素块嵌入255个位图信息值；在编码后的位图信息末尾加入一段255位的唯一尾流符号；
(5)嵌入水印，水印包括：保存位图时产生的可变块的LSB原始信息；嵌入的水印主体；在嵌入水印过程中产生的溢出块的LSB原始信息；
(6)对嵌入水印主体部分的像素块进行量化处理，嵌入水印为1则将该像素块的前255个像素的像素和量化为128的奇数倍，嵌入水印为0则将该像素和量化为128的偶数倍；
(7)保存嵌入水印的图像。
2.如权利要求1所述的基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：
(1)读取嵌入水印的无损图像，进行16*16的像素块分块；
(2)阈值选取与嵌入时的t相同，通过像素块的局部复杂度计算分辨出原始的可嵌入块和可变块，进行分类和标记；
(3)从可嵌入块和可变块中读取每个像素块的前255位像素的LSB，一直检测直到读取到了唯一的尾流识别符，则判断读取位图信息结束；
(4)对读取的位图信息先进行解码处理，进行拆分，包括溢出块的位图和可嵌入块以及可变块的位图，将两个位图进行整理融合，还原出整个原图的像素块位置信息图；
(5)先提取出可变块的LSB信息，通过量化的条件去判断嵌入水印的信息，对嵌入水印的像素块记录并保存成文件，得到水印位图用于jpeg压缩后的水印提取，最后提取出溢出块的LSB信息；
(6)重新搜索嵌入位图的可变像素块，将LSB信息进行还原，通过溢出块的位图信息搜索嵌入水印的溢出像素块，依次还原LSB；
(7)完成水印的提取以及嵌入图像的修复。
3.如权利要求1所述的基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：
(1)读取压缩后的图像以及读取已经保存的水印位图；
(2)同样将图像分割为16*16的像素块，并且对通过水印的位图对像素块进行遍历，找到嵌入水印的像素块；
(3)嵌入水印的像素块；
(4)对每一个像素块嵌入水印的像素和进行判断，先判断像素和与128的商和余数；通过余数的大小进行补偿或者删减像素的最低位值，进行量化的重新估算；
(5)经过重新估算的像素和均为128的整数倍，通过判断是128的奇数倍还是偶数倍来得到嵌入的值；
(6)最后提取出水印，计算水印的误码率。
4.一种应用权利要求1～3任意一项所述基于量化的抗JPEG压缩的鲁棒可逆水印方法的载体图像处理系统。
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