CN117036144A - 一种权衡鲁棒性和图像质量嵌入水印算法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于数字图像算法领域，涉及一种权衡鲁棒性和图像质量嵌入水印算法。包括CMOS成像器输出原始图像；原始图像送入8*8的DCT变换模块和量化器处理；随机数生成器生成水印数据；将水印数据和DCT系数送入水印嵌入器，使用嵌入水印算法实现水印数据标记DCT系数；将带有水印DCT系数送入霍夫曼编码器编码，输出一个压缩的水印图像。
Description
技术领域
本发明属于数字图像算法领域，涉及一种权衡鲁棒性和图像质量嵌入水印算法。
背景技术
随着数字图像的不断快速增长，过去的二十年都带来了令人兴奋的挑战。随着VLSI设计和制造技术的重大发展，越来越多的高质量数字影像产品正推向市场。特别是在CMOS技术中，将摄像头集成到支持性外设元时变得非常自然，尤其是在透明材料器材制造的过程中，透明材料摄像头已经成为一种非常有前途的替代品。CMOS图像探测器具有较小的尺寸和功耗，促进低成本、高质量的便携式摄像头。目前有许多CMOS图像探测器适用于各种图像捕捉应用的版本，从专业摄影和广播到日常消费者的数字相机。
在当今数字信息时代，数字处理已经普遍可用。这将数字摄像头替代了传统的整数摄像头，成为唯一的替代品。虽然各种机会都是无穷的，但是安全问题也是如此；任何被远程摄像头捕捉并由安全中心收集的图像都需要进行认证。版权保护的物品必须得到适当的保护，否则很容易被非法复制和传播。在抵御这些威胁方面，水印可能是一种有效的措施。水印是一个额外的，识别的消息，隐藏在图像的大量数据中，而不会明显改变它。通过将透明的水印添加到图像中，可以使得图像的改变可检测，例如截图、缩放、覆盖、模糊等。
为了将水印嵌入软件中，图像数据必须从相机中输出并存储在外部内存中。相比较软件解决方案，硬件实现可以在读出相机数据的阶段添加水印，使相机数据输出已具有一定程度的安全性。硬件成本必须以功耗和面积为基础来保持较低，才能使此系统实用。因此，可用的计算资源受限。水印算法必须尽可能简单，以最小化计算复杂性，同时仍然提供足够的安全性。
发明内容
本发明提出一种权衡鲁棒性和图像质量的嵌入水印算法。该算法是为了满足压缩图像的完整性和可靠性而开发的。本发明提出的嵌入水印算法设计不仅具有简单易实施的优点，可以在硬件中高效地实现，而且可以与较为复杂的软件算法的性能相匹配。它具有最小的图像质量损失，并且检测率良好。嵌入模块只由一个小的内存缓冲区和一些简单的逻辑元件(例如逻辑门和多元选择器)组成。通过智能利用CMOS图像传感器的数据输出的串行性特性，可以在压缩代码中进行连接集成。
一种权衡鲁棒性和图像质量的嵌入水印算法，包括：
获取CMOS成像器输出原始图像；
将原始图像送入8*8的DCT变换模块和量化器处理；
将随机数生成器生成水印数据；
将水印数据和DCT系数送入水印嵌入器，使用嵌入水印算法实现水印数据标记DCT系数；
将带有水印DCT系数送入霍夫曼编码器编码，输出一个压缩的水印图像。
进一步地，获取原始图像送入8*8的DCT变换模块和量化器处理，由于水印被嵌入到DCT域中，图像需要经过8*8的DCT变换和量化器量化。图像首先被分为8*8的像素块进行DCT变换对应的DCT系数，然后根据JPEG量化表进行量化。
进一步地，将随机数生成器生成多种数字化序列作为水印数据，包括：
选择随机数生成器(RNG)来生成随机水印数据；
确定随机数生成器的密钥，一个随机数生成的水印数据，取决于一个初始的秘密密钥；
使用扰动、环境噪声来生成随机数；
将随机数作为偏移量，加到自身哈希值身上，得到一个哈希值，这种方法可以保证水印数据与原始数据的随机性。
进一步地，将使用水印嵌入算法将水印数据嵌入DCT系数，具体包括：
计算：DCT数据被接收，用于计算并存储在水印嵌入器的内存缓冲器当中，在第二阶段使用，B_C(i)表示从量化器中接收得到的DCT数据，i表示DCT数据在内存缓冲器当中的位置，从水印嵌入器的内存缓冲器当中读取出来的DCT数据表示为B_P(i)；
BC(i)和BP(i)是两个相邻块在相应位置的DCT数值，W(BC,i)是对应于位置i的BC中DCT数据的WM位，二进制值P(i)计算结果为P(i)＝W(BC,i)·BC(i)·BP(i)。PindC是一个寄存器，用于存储P(i)的非零最大值，在BC块中接收N个中频位置，确保DCT数据是非零的，这些是将被修改的单元，PvalC表示存储修改值，
在第一阶段结束时，当所有DCT数据被接收并存储在缓冲区时，PindC和PvalC中的数据被复制到寄存器PindP和PvalP；
嵌入：读取出水印嵌入器中内存缓冲区的DCT数据，如果BP(i)的位置，即i的值，等于存储在PindP中的值之一，则修改DCT数据BP(i)。
进一步地，最后将带有水印DCT系数送入霍夫曼编码器编码，输出一个压缩的水印图像，具体为，首先使用霍夫曼编码对数据解码，然后按照嵌入步骤，重新确定系数LSB。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明可以在硬件中有效实现，而且其性能可以与复杂的软件算法相媲美。
本发明生成的带水印图像的图像质量下降小，检测率好。
本发明的嵌入块只是由一个小的存储缓冲器和简单的逻辑元件组成，如逻辑门和多路复用器。利用CMOS图像传感器的数据输出的串行性质，可以在压缩编解码器内进行流水线式的整合。这可以证明在监控摄像机、医疗成像设备和其他应用等产品中非常有用。
附图说明
图1示出了本发明硬件系统概览。
图2示出了本发明水印嵌入器硬件描述。
图3示出了本发明水印嵌入与检测过程及结果。
具体模拟结果
尽管为说明本发明目的公开了本发明的具体内容、实施算法以及附图，其目的在于帮助理解本发明的内容并据以实施，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的。本发明不应局限于本说明书最佳实施例和附图所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。
一种权衡鲁棒性和图像质量的嵌入水印算法及硬件实现，其步骤包括：
1)使用CMOS成像器输出原始图像；
2)原始图像输入8×8的DCT模块和量化模块进行处理；
3)使用随机数生成器生成水印数据；
4)使用水印嵌入模块，将水印数据嵌入DCT域中；
5)将带有水印的DCT系数送入霍夫曼编码器中进行解码，输出一个压缩水印的图像。
进一步地，使用CMOS成像器输出原始图像，它是来自成像器传感器阵列中所有像素的原始像素数据的数字化值序列。原始像素数据是在传感器阵列的像素中产生的。模拟到数字的转换和数据的读出可能有所不同，这取决于传感器阵列的具体结构。一个标准的输出序列以光栅扫描的方式在每个时钟周期发出一个像素。
进一步地，将原始图像输入8×8的DCT模块和量化模块进行处理，将图像划分8×8的区域，用于进行8×8的DCT变换。经过一段时间延迟后，DCT变换在每个时钟周期内发出一个DCT系数。然后根据标准的JPEG量化表对DCT系数进行量化。该变换是二维的，因此该系数代表了两个方向上的空间频率。
进一步地，使用随机数生成器生成水印数据，过程包括：
1)选择随机数生成器(RNG)来生成随机水印数据；
2)确定随机数生成器的密钥，一个随机数生成的水印数据，取决于一个初始的秘密密钥；
3)使用扰动、环境噪声来生成随机数；
4)将随机数作为偏移量，加到自身哈希值身上，得到一个哈希值，这种方法可以保证水印数据与原始数据的随机性。
进一步地，将水印数据通过嵌入水印算法，嵌入到DCT系数中，过程包括(具体过程如附图2所示)：
1)计算：DCT数据被接收，用于计算并存储在水印嵌入器的内存缓冲器当中，在第二阶段使用。BC(i)表示从量化器中接收得到的DCT数据，i表示DCT数据在内存缓冲器当中的位置。从水印嵌入器的内存缓冲器当中读取出来的DCT数据表示为BP(i)。
BC(i)和BP(i)是两个相邻块在相应位置的DCT数值。W(BC,i)是对应于位置i的BC中DCT数据的WM位。最终，二进制值P(i)计算结果为P(i)＝W(BC,i)·BC(i)·BP(i)。PindC是一个寄存器，用于存储P(i)的非零最大值。因此，这里在BC块中接收N个中频位置，确保DCT数据是非零的，这些是将被修改的单元。PvalC表示存储修改值(公式如(1)所示)。在第一阶段结束时，当所有DCT数据被接收并存储在缓冲区时，PindC和PvalC中的数据被复制到寄存器PindP和PvalP；
2)嵌入：读取出水印嵌入器中内存缓冲区的DCT数据，如果BP(i)的位置，即i的值，等于存储在PindP中的值之一，则修改DCT数据BP(i)。例如，如果PindP(0)＝30，PvalP(0)＝1，那么BP(30)的LSB值在被送出水印嵌入模块之前将被设置为1。
最后，检测几乎以完全相同的方式进行。输入的是JPEG格式的水印图像。探测器首先解码霍夫曼编码的数据。然后，该过程遵循嵌入过程的步骤，除了不确定系数LSB的值，而是进行比较，以验证它们确实等于计算值。利用该软件平台，额外的处理可以帮助检测。特别是，我们有理由假设攻击者会试图覆盖完整的表面，而不是孤立的斑点，因此对输出检测图像的形态学关闭可以提高检测率。
所提出的算法被证明可以很容易地集成到具有JPEG压缩功能的CMOS图像传感器的外围图像处理电路中。拟议的算法根据随机数发生器的输出，将水印嵌入中频DCT系数中。这解决了水印稳健性和图像质量下降之间的权衡问题。以伪随机的方式选择DCT系数提供了更高的有效覆盖率。下面将对算法及的模拟结果进行说明。
本发明包括DCT、JPEG量化器和水印嵌入器，已在Verilog中实现。用Matlab编写了嵌入水印算法，并对整个系统进行了仿真，验证了该算法的性能。水印数据被嵌入到两个样本图像中。插入水印后对图像进行修改，然后使用软件检测器对修改后进行识别和定位。通过将水印嵌入到多个块中，并使用软件检测器对其进行检测，来检测HDL实现的功能。
表1给出了图像质量和检测率之间的权衡。给出了用于水印的系数N个不同的量化水平的数据。量化的水平用量化后的非零系数的百分比来表示。计算峰值信噪比(PSNR)值来估计图像压缩后的图像退化，并添加了水印，根据公式：PSNR＝20log(b/rms)，其中b是最大值。检测率是被检测到的块数除以被篡改图像中非真实的块数。为了对图像作出有意义的更改，必须修改几个块。因此，有效检测率要高得多。
应该指出，图像的退化主要是由于量化造成的。表1中显示，由于N的变化导致PSNR的浮动为0.5-1.5dB。N＝4时检测率较好，特别是量化水平较高时。另一方面，较大的N值将需要增加水印。
表1水印对图像质量的影响
| 压缩率[％] | N | PSNR[dB] | 检测率[％] |
| 60.1 | 2 | 44.2 | 82.5 |
| 39.1 | 2 | 38.7 | 72.5 |
| 60.1 | 4 | 43.6 | 95 |
| 39.1 | 4 | 37.9 | 82.5 |
图3列出了基于N＝2的水印嵌入和检测过程及结果。该算法在两幅图像上进行了测试：“猴子”图像，它有明显的高频图案，而″人″图像，它有几个同质(低空间频率)区域。图中还显示了嵌入水印后的两幅图像，以及水印图像的篡改版。篡改是通过掩盖攻击完成的，在这种攻击中，攻击者用图像的其他部分的块来掩盖图像的部分。如果所有区块的水印数据都是一样的，检测器将无法区分被覆盖的区域和真实区域。拟议的算法为每个区块生成独特的水印数据，并在相邻区块之间建立一种依赖关系，以检测此类攻击。被篡改的图像由检测器处理，以确定图像的真实性。检测器的输出是一张被认为是被篡改的区块的地图，如图3最右边一栏所示。尽管超过99％的DCT数据单元与原始模式相匹配，但检测器清楚地识别了图像被篡改的位置。
以上所有内容，介绍了一种权衡鲁棒性与图像质量的嵌入水印算法，它是用于JPEG图像实时认证的新型水印算法，同时对硬件实现进行了概述。它显示了水印嵌入模块如何被自然地添加到压缩编码器中。模拟结果表明，该算法高度适用于硬件实施。
本发明的背景部分可以包含关于本发明问题或环境的背景资料，而不是描述他人的现有技术。因此，在背景技术部分中包含的材料并不是申请人对现有技术的承认。
本文描述的任何方法或过程都是机器实施的或计算机实施的，旨在由机器、计算机或其他设备来执行，而不打算在没有机器辅助的情况下仅由人类执行。产生的有形结果可以包括报告或其他机器生成的显示在诸如计算机显示器、投影设备、音频生成设备和相关媒体设备的显示设备上，可以包括也是机器生成的硬拷贝打印输出。其他机器的计算机控制是另一个有形的结果。
所述的任何优点和好处不一定适用于本发明的所有实施例。当“装置”一词出现在权利要求元素中时，申请人意在该权利要求元素落入35USC第112节第6款的规定。通常，在“装置”一词之前有一个或多个词的标签。在“装置”一词前面的一个或多个词是一个标签，目的是为了便于权利要求元素的引用，而不是为了表达结构上的限制。这种装置加功能的权利要求不仅要涵盖本文所述的用于执行该功能的结构及其结构等同物，而且要涵盖等效结构。例如，虽然钉子和螺钉具有不同的构造，但它们是等效结构，因为它们都执行紧固功能。未使用“装置”一词的权利要求不落入35USC第112节第6款的规定。信号通常是电子信号，但也可以是光信号，例如可以通过光纤线路传输
对本发明实施例的上述描述是为了说明和描述的目的而提出的。它并不打算是详尽的，也不打算将本发明限制在所公开的精确形式中。根据上述教学，许多修改和变化是可能的。其目的是本发明的范围不受本详细说明的限制，而是受附于权利要求书的限制。
Claims (6)
1.一种权衡鲁棒性和图像质量的嵌入水印算法，其步骤包括：
获取CMOS成像器输出原始图像；
将原始图像送入8*8的DCT变换模块和量化器处理；
将随机数生成器生成水印数据；
将水印数据和DCT系数送入水印嵌入器，使用嵌入水印算法实现水印数据标记DCT系数；
将带有水印DCT系数送入霍夫曼编码器编码，输出一个压缩的水印图像。
2.如权利要求1所述的一种权衡鲁棒性和图像质量的嵌入水印算法，其特征在于，获取CMOS成像器输出原始图像，原始图像是来自成像器传感器阵列中所有像素的原始像素的数字化序列。原始像素数据在传感器阵列的像素中产生。
3.如权利要求1所述一种权衡鲁棒性和图像质量的嵌入水印算法，其特征在于，将原始图像送入8*8的DCT变换模块和量化器处理，由于水印被嵌入到DCT域中，图像需要经过8*8的DCT变换和量化器量化。图像首先被分为8*8的像素块进行DCT变换对应的DCT系数，然后根据JPEG量化表进行量化。
4.如权利要求1所述的一种权衡鲁棒性和图像质量的嵌入水印算法，其特征在于，将随机数生成器生成多种数字化序列作为水印数据，包括：
选择随机数生成器(RNG)来生成随机水印数据；
确定随机数生成器的密钥，一个随机数生成的水印数据，取决于一个初始的秘密密钥；
使用扰动、环境噪声来生成随机数；
将随机数作为偏移量，加到自身哈希值身上，得到一个哈希值，这种方法可以保证水印数据与原始数据的随机性。
5.如权利要求1所属的一种权衡鲁棒性和图像质量的嵌入水印算法，其特征在于，使用水印嵌入算法将水印数据嵌入DCT系数，具体包括：
计算：DCT数据被接收，用于计算并存储在水印嵌入器的内存缓冲器当中，在第二阶段使用，B_C(i)表示从量化器中接收得到的DCT数据，i表示DCT数据在内存缓冲器当中的位置，从水印嵌入器的内存缓冲器当中读取出来的DCT数据表示为B_P(i)；
BC(i)和BP(i)是两个相邻块在相应位置的DCT数值，W(BC,i)是对应于位置i的BC中DCT数据的WM位，二进制值P(i)计算结果为P(i)＝W(BC,i)·BC(i)·BP(i)。PindC是一个寄存器，用于存储P(i)的非零最大值，在BC块中接收N个中频位置，确保DCT数据是非零的，这些是将被修改的单元，PvalC表示存储修改值，
在第一阶段结束时，当所有DCT数据被接收并存储在缓冲区时，PindC和PvalC中的数据被复制到寄存器PindP和PvalP；
嵌入：读取出水印嵌入器中内存缓冲区的DCT数据，如果BP(i)的位置，即i的值，等于存储在PindP中的值之一，则修改DCT数据BP(i)。
6.如权利要求1所属的一种权衡鲁棒性和图像质量的嵌入水印算法，其特征在于，将带有水印DCT系数送入霍夫曼编码器编码，输出一个压缩的水印图像，具体为，首先使用霍夫曼编码对数据解码，然后按照嵌入步骤，重新确定系数LSB。
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