CN1141639C - 基于整数小波的无损图象数字水印方法 - Google Patents
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Abstract
基于整数小波的无损图象数字水印方法，涉及用计算机软件，在数字图象中嵌入数据，并可无损恢复的处理。其中包括嵌入数字水印和提取数字水印两大部分。第一部分包括：第一次灰度直方图调整、小波正变换、数据嵌入、小波反变换、第二次灰度直方图调整，形成加水印图象。第二部分包括：第三次灰度直方图调整、小波正变换、数据提取、小波反变换、第四次灰度直方图调整，恢复初始图象。本发明通过灰度动态范围调整等综合技术，成功地将数据嵌入视觉最不敏感的整数小波变换区域，保证了嵌入数据前后的图象视觉差别最小，能使包括与图象有关的文字、图象、语音等信息的数字水印及原始图象均能100%恢复，实现无损数字水印。本发明广泛应用于医疗、保险、电子银行、远程教学、交通违章、保密通讯、视听产品等。
Description
技术领域
本发明涉及用计算机软件，在数字图象中嵌入数据，并可无损恢复的处理。本发明“基于整数小波的无损图象数字水印方法(Lossless Image DigitalWatermarking based on Integer Wavelet)”中的“基于整数小波”是指在图象小波变换域而不是直接在图象空间域嵌入数据。由于采用直方图灰度动态范围调整措施，使小波变换时避免产生失真。“无损图象”表示是可逆的过程，即从加水印后的图象中，能完全地同时恢复原来的数据和图象。“数字水印”是一种数据隐藏技术，嵌入数据前后图象的大小一样，且肉眼不能分辨出嵌入前后图象的差别。
背景技术
随着计算机网络的快速发展，信息的安全问题显得非常突出。数字水印技术是保障信息的安全最引人注目的一种。数字水印可以检查信息的真实性、完整性，保护图象的拥有者的所有权，个人的隐私权等。1996年以来数字水印发展很快，受到了学术界、工业界等的广泛、密切的关注。应用领域已大大超出知识产权保护的范围。已广泛应用于医疗、保险、远程教学、电子银行、交通违章、保密通讯、视听产品等。其中无损图象数字水印尤为如此。
无损图象数字水印是在图象嵌入较多数据后，图象的大小不变，肉眼看不出失真，即保持数字水印的特征，而且可以完全无损地恢复。例如医学图象任何微小的改变，可能会引起医生读图时产生误诊断，在法律上也是不允许的。如医学磁共振成象(MRI)数字图象中，嵌入病人的病历或其他数据，以提高数字图象的使用价值，而且便于建库存档。病人数据取出后，图象能完全无损地恢复。图象无损数字水印有关技术可参阅下面三篇描述论文。
[1]Honsinger，C.W，Jones，P，Rabbani，M.，Stoffel，J.C.：Lossless Recoveryof an Original Image Containing Embedded Data.US Patent application，Docket No：77102/E-D(1999)。(Honsinger等著：“包含嵌入数据的原始图象的无损恢复”，美国专利应用，公告号：No：77102/E-D(1999))
[2]Goljan，M.，Fridrich，J.，Du，R.，“Distortion-Free Data Embedding forImages”，4th Information Hiding Workshop，Pittsburgh，Pennsylvania，April，2001。(Goljan等著：“无失真的数据嵌入图象”，第四届信息隐藏会议，匹兹堡，美国宾州，2001年4月)
[3]M.Goljan and R.Du，“Lossless Data Embedding for All Image Formats”，Proc.SPIE Photonics West，Electronic Imaging 2002，Security and Watermarking ofMultimedia Contents，San Jose，California，January，2002。(Goljan等著：“无损数据嵌入各种图象格式”，多媒体内容的安全和水印技术会议，美国光学学会(SPIE)2002年西部摄影和电子图象论文集，圣何塞，美国加州，2002年1月)
以上三篇论文可以在互联网网页上，按照“Google”搜索引擎，根据文章英文名为关键词即可取得。
国际上最早出现无损图象数字水印是1999年[1]文发表的柯达公司的一个专利，但能嵌入图象的数据不多。2001年4月和2002年1月Goljan发表文章[2]中，能嵌入图象的数据就多了。迄今为止，无损图象数字水印都是在图象的基于空间域处理的，它实际上是作图象灰度的置换，原理虽然简单，但不够完善，其技术指标的提高受到限制[3]。小波变换在理论上和实践上均较完善，颇具潜力，已在数字水印方面有广泛的应用，但尚没有用于无损的数字水印的先例。
国内基于整数小波和数字水印研究报道有：(1)2001年5月，北京大学华先胜，石青云发表“多类水印的同时嵌入”，这种图像数字水印算法也是基于整数小波变换。(2)吴文俊、高小山等，国家重点基础研究发展规划项目“数学机械化与自动推理平台”报道，2000年。(3)张鸿宾，张素娟，“基于嵌入式小波编码的数字图象水印算法”，中国图象图形学报，第7卷，第2期，2002年。第(1)(2)报道可以在互联网上，按照http：//cn.yahoo.com网页，根据两个关键词“数字水印”和“小波”，通过搜索引擎中查到。他们的研究虽然采用整数小波，但都没有提到无损数字水印。
总之，至今为止，国内外无损数字水印都是在空间域进行，没有采用小波无损数字水印的任何报道。
发明内容
本发明“基于整数小波的无损图象数字水印方法”的目的在于：公开一种在图象中嵌入和提取数据的无损数字水印的计算机处理方法。这种数字水印方法包括嵌入与图象有关的文字、图象、语音信息。用这种技术制作的数字水印，经传播或贮存再提取时不会发生被丢失、破坏或被置换等，而且原始图象可以完全无损地恢复。即嵌入数字水印后，图象大小不变，肉眼不能分辨嵌入数字水印前后图象的差别。从而在保证嵌入信息的真实性、完整性和安全性的前提下，增加了图象的利用价值，有利于数字图象档案的建立(例如有利于用软件包PACS建立图象档案通信系统)。
为了达到上述目的，本发明是这样进行的。通过灰度动态范围调整等综合技术，实现无损数字水印。由于图象小波变换域与人类视觉相似，通过严密的理论分析和无数次的实际测试，成功地将数据嵌入视觉最不敏感的整数小波变换域，简称为小波域，保证了嵌入数据前后的图象视觉差别最小。
本发明的方法包括嵌入数字水印和提取数字水印两大部分。第一部分为嵌入数字水印的编码，包括：第一次灰度直方图调整、小波正变换、数据嵌入、小波反变换、第二次灰度直方图调整，最后形成加水印的图象。第二部分为提取数字水印的译码，包括：第三次灰度直方图调整、小波正变换、数据提取、小波反变换、第四次灰度直方图调整，最后恢复初始图象。现详细说明如下：
本发明方法的第一部分为嵌入数字水印的编码包括下面五个步骤：
第一步是第一次灰度直方图调整： 第一次直方图处理的目的是缩小直方图的灰度动态范围，防止以后处理时，灰度溢出0-255范围。用数学统计程序对原始图象进行直方图统计，找出出现较少灰度并处理掉。经第一次直方图处理后，使直方图灰度动态范围压缩，形成零值边带，保留直方图的主体。由于直方图主体的灰度动态范围缩小，(例如缩小到16-240)的图象，在小波域嵌入数字水印后，再恢复到空间域时，不易溢出(即仍在0-255)，从而达到可无损恢复目的。
第二步是小波正变换：通过计算机编制的小波变换程序，将直方图主体的空间域变成小波域。然后将水印数据嵌入在高分辨率区域。利用小波域的多分辨率特性，使视觉上感到失真小。同时利用小波域的去除图像相关性的特性，增加压缩性能，以便嵌入更多的水印数据。
第三步是数据嵌入，即嵌入数据和密钥：嵌入数字水印的数据前，先采用算术编码对原来的位平面数据进行无损压缩，然后选择位平面将数据嵌入。嵌入的数据有三部分：一是外来待传送数据，二是本发明第一步统计出直方图主体以外的灰度边带数据，三是原位平面压缩后的数据。嵌入的位平面的选择：嵌入的位平面愈低(最低是第8个位平面)，“1”和“0”的个数愈相近，愈不易压缩，即可嵌入数据愈少。实际数据嵌入是在小波域高频次的次低位平面(例如第5个位平面或第4个位平面)。最后通过散列(hash)函数运算，嵌入密钥。密钥的作用除了加密外，对防止溢出有微调作用。
第四步是小波反变换：水印数据和密钥嵌入后，通过提升(Lifting)整数小波变换可以从小波域变换到空间域。这种变换有利于数据和图象的无损恢复。
第五步是第二次灰度直方图调整，形成加水印图象：用数字图象处理软件对直方图进行循环位移调整，使直方图均值靠近原始图象的均值，使嵌入数据前后的亮度一致。实际取值以视觉为准。如果产生噪声变大，如产生胡椒和盐效应，循环位移调整就要减弱一些。第二次直方图处理的目的是改善信号噪声比。如果忽略第五步，形成加水印图象就已符合要求(肉眼看不出失真)，也可以不作第二次灰度直方图调整。
本发明方法的第二部分为提取数字水印的译码，可以看成与嵌入数字水印的步骤相反的操作：
第六步为第三次灰度直方图逆变换：调用采用了与第二次灰度直方图调整相反的方法的软件，获得与第五步相反方向的直方图循环位移，目的是恢复原来情况。如果第五步是忽略的，第六步当然也不进行。
第七步为小波正变换：通过与第四步相同的软件进行小波正变换，将空间域变换成小波域，以便在小波域内进行第八步操作。
第八步为解密，提取数据：采用算术编码提取传送数据和第一次灰度直方图调整的灰度边带数据，从指定分辨率区域的指定位平面提取数据。用哈希函数解密。最后恢复小波域的位平面数据。
第九步为小波反变换：调用小波变换程序，将小波域图象，反变换成直方图主体的空间域图象。
第十步为第四次灰度直方图调整：调用采用了与第一次灰度直方图调整相反的方法的软件，将直方图主体恢复成原来灰度直方图，就是恢复原来的图象。
本发明“基于整数小波的无损图象数字水印方法”的优点如下：
1.由于本发明采用整数小波嵌入和灰度动态范围调整等综合技术，防止小波反变换时的溢出，从而达到无损恢复目的。关键技术是直方图调整：在小波域嵌入数字水印前对原始图象进行了直方图调整。这样的预处理，将直方图动态范围缩小。所以，用本发明方法制作的数字水印能完全无损地恢复原始图象，提取数字水印数据后，能保证准确无任何失真地恢复到原来的图象。本发明能使包括与图象有关的文字、图象、语音等信息的数字水印、以及原始图象，均能100％恢复。
2.本发明利用图象小波变换域与人类视觉相似的特性，成功地将数据嵌入视觉最不敏感的区域。保证嵌入数字水印前、后的图象视觉差别最小的条件下，嵌入尽可能多的数据。
3.本发明在采用密钥散列运算，提高信息的存储、传播的保密性。同时易于发现信息丢失或恶意攻击。本发明适用范围广，特别适合医疗保险、远程教学、交通违章、公安司法、保密通讯、电子银行、视听产品的知识产权保护及对图象拥有者、个人隐私权等有严格要求的领域。
附图说明
图1本发明的流程图
图2-1嵌入水印前原始图象的灰度直方图的示意图
图2-2第一次调整的直方图即直方图主体的示意图
图2-3加水印(图3)后图象的直方图的示意图
图2-4图象的第二次调整的直方图的示意图
图3本发明例子所选的水印
图4-1嵌入水印前Lena原始图象的灰度直方图
图4-2直方图主体，Lena图象的第一次调整的直方图
图4-3加水印(图3)后Lena图象的直方图
图4-4 Lena图象的第二次调整的直方图
图5-1本发明的未嵌入水印的女孩Lena原始图象
图5-2用本发明方法嵌入图3水印后的Lena图象
图6-1本发明的未嵌入水印的辣椒Peppers原始图象
图6-2用本发明方法嵌入图3水印后的Peppers图象，
图7-1a磁共振成象医学图像Mpic1
图7-1b磁共振成象医学图像Mpic2
图7-1c磁共振成象医学图像Mpic3
图7-1d磁共振成象医学图像Mpic4
图7-1e磁共振成象医学图像Mpic5
图7-1f磁共振成象医学图像Mpic6
图7-1g磁共振成象医学图像Mpic7
图7-1h磁共振成象医学图像Mpic8
图7-2a普通图象Lena
图7-2b普通图象Peppers
图7-2c普通图象Airplane
图7-2d普通图象Baboon
图7-2e普通图象Tiffany
图7-2f普通图象Sailboat
图7-2g普通图象Couple
图7-2h普通图象House
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细描述，并请参阅附图。图1中嵌入数据的水印操作可以分成5个步骤，提取数据的水印操作可以看成相反的5个步骤.，见表1和表2。
表1 嵌入数据的水印操作步骤
| 步骤 | 操作 | 作用 |
| 1 | 编写第一次灰度直方图调整程序，对原始图象直方图进行统计，去除左右灰度，留下直方图主体。 | 使反变换时灰度不溢出(仍在0-255之间) |
| 2 | 编写小波正变换程序，将直方图主体的空间域图象，变换成小波域图象 | 利用小波域多分辨和去除图象相关性特性，达到无损目的 |
| 3 | 在小波域嵌入数据：采用算术编码，对原位平面数据压缩。选择位平面嵌入：上述压缩数据、待传送数据和第一次灰度直方图调整的灰度边带数据，用哈希函数编制的程序，进行密钥嵌入。 | 嵌入数据到最高分辨率区域的较低位平面(如第5位平面)密钥的嵌入除加密外，还可对防止溢出作微调 |
| 4 | 编写小波反变换程序，将小波域图象，变换成空间域图象 | 整数提升小波反变换，有利于数据和图象恢复，无损变换 |
| 5 | 第二次灰度直方图变换，形成加水印图象，调用数字图象处理软件，对直方图灰度进行左右循环移位调整。 | 调整信号噪音比PSNR，循环移位使直方图均值靠近原始图象的均值，并保持无损 |
表2 提取数据的水印逆操作步骤
请看附图中图2-1到2-4直方图调整图。其中图2-1和图2-4分别为原始图象和加水印的直方图示意图。小波域嵌入数字水印后无损图象恢复的关键，是作直方图调整的预处理。其中图2-2的第一次直方图处理的目的，是防止小波反变换时的溢出。第一次直方图处理后，去除了灰度左右边带，使原始图象直方图变成零灰度边带的直方图，或称为主体直方图，它的动态范围缩小。灰度动态范围小，使图象嵌入数字水印恢复时不易溢出(即仍在0-255)，从而达到无损恢复目的。左右两个灰度边带所携带的信息很少，可以和外加信号一并处理。
| 步骤 | 操作 | 作用 |
| 6 | 第三次灰度直方图逆变换：调用采用了与第二次灰度直方图变换相反的方法的软件，获得与第五步直方图相反的循环位移。 | 反循环移位，目的是恢复 |
| 7 | 小波正变换：调用与第四步相同的小波变换软件进行变换，将空间域变换成小波域。 | 目的是使第八步的解密和提取数据在小波域内进行，达到无损。 |
| 8 | 解密，提取数据：采用算术编码提取传送数据和第一次灰度直方图调整的灰度边带数据，从指定分辨率区域的指定位平面提取数据。用哈希函数解密。 | 从嵌入数据到最高分辨率区域的指定位平面提取数据，最后恢复小波域的位平面数据。 |
| 9 | 小波反变换：调用小波变换程序，将小波域图象，变换成空间域图象。 | 整数提升小波变换，达到无损恢复。 |
| 10 | 第四次直方图变换处理：调用采用了与第一次灰度直方图变换相反的程序，恢复原来的图象 | 恢复原来灰度直方图，恢复原来的图象 |
图2-3的第二次直方图处理的目的是改善信号噪声比PSNR。第二次直方图处理后，直方图循环位移调整，如图所示的左边为直方图灰度边带的移去部分，使直方图均值靠近原始图象的均值。实际取值以视觉为准。如果产生噪声变大，产生胡椒和盐效应，循环位移调整就要减弱。图2-4的右边为直方图灰度边带的移来部分，循环位移方向与移去部分相反，目的是无损恢复。
附图中图3是本发明任意选择的水印：可以是“同济大学计算机人工智能实验室”也可以其他。该水印为192*120的二值水印图象。
附图中图4-1到4-4为嵌入图3的水印前后的女孩Lena图的直方图。图4-1为嵌入水印前Lena原始图象的直方图，均值118.62。图4-2为Lena直方图主体，是第一次灰度直方图调整，均值为123.62(灰度边带0-14，241-255，直方图主体15-240)。图4-3加入图3水印后Lena图象，调整前PSNR＝32.21，均值123.62。图4-4为第二次直方图调整，均值又恢复到118.62(循环左移5位移位)，调整后Lena图象的PSNR＝36.64，是比较高的(可嵌入数据85507比特(bit)，实际嵌入数据23040比特)。嵌入的位平面的选择：嵌入的位平面愈低(最低是第8个位平面)，恢复时图象信号噪声比愈高。实测说明，位平面愈低，“1”和：0“的个数愈相近，愈不易压缩，即可嵌入数据愈少。实际数据嵌入是在小波域高频次的次低位平面(例如第5个位平面或第4个位平面)。
数据嵌入的位平面内容有三：一是外来待传送数据，二是灰度边带数据，三是压缩后的数据。三者加起来就是原来的数据。密钥是散列(hash)运算，是用模运算(modulo)完成的。密钥的作用除了加密外，对防止溢出有微调作用。
嵌入数据水印前，原来的位平面的数据必须压缩。本发明采用算术编码进行无损压缩和解压。
密钥的散列公式为：y＝(k0+kx)mod(s)。
对于Lena图象，k0取1030，k取289，x是自然数排列的象素，1至3×256×256，y是散列变换后排列的象素，s为象素总数，s＝3×256×256。
表3 嵌入“图3水印”到Lena图象操作步骤
| 步骤 | 操作 | 说明 |
| 1 | 第一次灰度直方图调整中，取30个出现最少的灰度，进行合并，使直方图中，30个灰度为零，一半在左边，一半在右边 | 256×256Lena图象256级灰度(在0-255之间)第一次灰度直方图调整前，灰度直方图均值为118.62第一次灰度直方图调整后，灰度直方图均值变为123.62 |
| 2 | 小波变换 | “提升(Lifting)”整数小波正变换，无损 |
| 3 | 嵌入数据和密钥：其中包括：待传送数据和第一次灰度直方图调整的灰度边带数据 | 嵌入数据到最高分辨率区域(s＝3×256×256)的较低位平面(第5位平面)密钥：哈希函数y＝(k0+kx)mod(s)为y＝(1030+289x)mod(3×256×256) |
| 4 | 小波反变换 | “提升”整数小波反变换，无损恢复。在小波域嵌入数据，并反变换后，灰度不溢出(仍在0-255之间)第二次灰度直方图调整前，灰度直方图均值为123.62 |
| 5 | 第二次灰度直方图调整 | 循环左移5位，PSNR从32.21提高到36.64，而且与原始图象更一致第二次灰度直方图调整后，灰度直方图均值恢复为118.62 |
图5-1和图5-2是例子Lena嵌入图3水印前后的图象。从图5-1和图5-2可见，肉眼不能分辨嵌入数据前(原始图象)与后(加水印图象)的差别。Lena小波变换域3×256×256的第5位平面可嵌入数据，按照原数据算术编码无损压缩后(去除直方图边带占有的信息外)，算术编码无损压缩假设象素是独立的。可为嵌入数据为85507比特，实际嵌入图3水印数据为23040比特。
图6-1和图6-2是例子Peppers嵌入图3水印前后的图象。水印前直方图均值为119.72，小波反变换后为134.72。如果将直方图均值恢复到原始图象，信号噪音比PSNR＞30，失真将增大。为了避免胡椒和盐效应，适当减弱了循环位移量。这时候，直方图均值只恢复到127.72，而PSNR可达到29.11。这时候虽然PSNR略低，但视觉失真仍觉察不出来，即从图6-1和图6-2，肉眼也不能分辨嵌入数据前(原始图象)与后(加水印图象)的差别。
图7-1a-h和图7-2a-h为用本发明的方法分别嵌入图3数字水印到16张空间分辨率为512×512灰度级别为8的(即0-255)图象，其中图7-1a、b、c、d、e、f、g、h、为8张多灰度的磁共振成象的医学图像(MRI)。图7-2a、b、c、d、e、f、g、h为8张多灰度普通图像。图7-1a-h、图7-2a-h的最大嵌入数据容量见表4。
表4分辨率为512×512灰度级别为8的16张图象可嵌入数据最大容量(比特)
| 名称 | 容量 |
| Mpic1 | 54150 |
| Mpic2 | 70799 |
| Mpic3 | 84500 |
| Mpic4 | 69278 |
| 名称 | 容量 |
| Mpic5 | 88236 |
| Mpic6 | 35183 |
| Mpic7 | 81695 |
| Mpic8 | 53896 |
| 名称 | 容量 |
| Lena | 85507 |
| Peppers | 69285 |
| Airplane | 93981 |
| Baboon | 14916 |
| 名称 | 容量 |
| Tiffany | 89848 |
| Sailboat | 44086 |
| Couple | 84879 |
| House | 77726 |
表4中可见，可嵌入数据最大容量达到14k至93k比特。通常这样数据容量对嵌入文本数据是足够用的。左边两行是磁共振成象图象(MRI)，右边两行是普通图象。对于分辨率更高的灰度级别更多的医学图象，可嵌入的数据将更多。
Claims (2)
1.基于整数小波的无损图象数字水印方法，其特征在于：通过小波变换和灰度直方图调整，实现无损图象数字水印，该数字水印方法共分二个部分，共计十个步骤：
第一部分为嵌入数字水印的编码，分以下五个步骤进行：
第一步是第一次灰度直方图调整：用数学统计程序对原始图象进行直方图统计，找出灰度出现最少的边带并处理掉，经第一次直方图处理后，使原始图象直方图左右变成零，或称为直方图主体；
第二步是小波正变换：通过计算机编制的小波变换程序，将直方图主体的空间域变成小波域，小波域具有的多分辨率特性和去除图像相关性的特性，使水印数据嵌入在高分辨率区域，视觉上感到失真就比较小，同时可以增加压缩性能，以便嵌入更多的水印数据；
第三步是嵌入数据和密钥：嵌入数字水印的数据前，先采用算术编码对原来的位平面数据进行无损压缩，然后选择位平面，将数据嵌入，嵌入的数据有三部分：一是外来待传送数据，二是本发明第一步统计出直方图主体以外的灰度边带数据，三是原位平面压缩后的数据，嵌入的位平面的选择：嵌入的位平面为小波域高频次的次低位平面，密钥的嵌入：采用散列哈希函数运算，是用模运算完成的；
第四步为小波反变换：水印数据和密钥嵌入后，通过整数提升小波变换可以从小波域变换到空间域。这种变换是无损的，有利于将来的数据和图象的无损恢复。
第五步为第二次灰度直方图调整，最后形成加水印图象：用数字图象处理软件对直方图进行循环位移调整，使直方图均值靠近原始图象的均值，使嵌入数据前后的亮度一致，目的是改善信号噪声比。
第二部分为提取数字水印的译码，可以看成与嵌入数字水印的步骤相反的操作，也分以下五个步骤进行：
第六步为第三次灰度直方图逆变换：调用采用了与第二次灰度直方图调整相反的方法的软件，获得与第五步相反的直方图循环位移，目的是恢复作用；
第七步为小波正变换：通过与第四步相同的小波变换软件进行变换，只是将空间域变换成小波域，以便在小波域内进行第八步解密和提取数据；
第八步为解密，提取数据：采用算术编码提取传送数据和第一次灰度直方图调整的灰度边带数据，从指定分辨率区域的指定位平面提取数据，解密：用哈希函数解密，最后恢复小波域的位平面数据；
第九步为小波反变换：将小波变换域图象，反变换成直方图主体的空间域图象；
第十步为第四次灰度直方图调整：调用采用了与第一次灰度直方图调整相反的方法的软件，将直方图主体恢复成原来灰度直方图，就是恢复原来的图象。
2.根据权利要求1所述的基于整数小波的无损图象数字水印方法，其特征在于：所述的第五步的第二次灰度直方图调整，最后形成加水印图象过程中，当形成的加水印图象已符合肉眼看不出失真要求时，也可以忽略不做第二次灰度直方图调整，同时，当第五步被忽略不做时，第六步的第三次灰度直方图逆变换，也不用进行。
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| CNB021116296A CN1141639C (zh) | 2002-05-09 | 2002-05-09 | 基于整数小波的无损图象数字水印方法 |
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