CN1306453C - 离散拉当变换域中抗冲击性的图像水印嵌入与检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种离散拉当变换域中强抗冲击性的图像水印嵌入与检测方法，a.设定包含版权信息的伪随机水印序列；b.自适应估计水印的嵌入参数；c.将256个灰度级的数字图像变换为Radon域内的投影；并获得控制密钥；d.将伪随机水印序列依次顺序嵌入到Radon变换投影的相应位置上；通过Radon反变换，得到嵌入水印的图像；e.对水印图像进行离散Radon变换，根据控制密钥，确定水印嵌入的具体位置，与原始图像的Radon变换相比提取待测水印；f.根据水印的长度确定检测阈值；将待测水印与真实水印做相关检测。本发明方法可使数字图像在传输或传播过程中能够进行版权认定并防止故意篡改和复制。

Description

离散拉当变换域中抗冲击性的图像水印嵌入与检测方法
技术领域
本发明涉及一种数字图像的信息隐藏及提取的方法，尤其是涉及一种适用于数字图像、多媒体数字图像、数码图像产品、视频图像的版权认定和版权保护的离散拉当(Radon)变换域中具强抗冲击性能的图像水印嵌入与检测方法。
背景技术
数字图像是多媒体中极其重要的媒体，图像在信息交流中发挥了重要的作用。同时，数字化产品的高精确性和易编辑的特点和Internet等传播工具的全球传播能力共同对现代版权制度提出了巨大的挑战。在版权保护这一强大需求的拉动下，过去十年中有关数字水印的研究取得了长足的进展，现已涌现了多种空间域和频率域、小波域等变换域内的水印嵌入方法。对于数字图像的版权保护而言，数字水印应具有不可见性和鲁棒性：前者要求水印图像的品质相对于原始图像不能有太大的改变，后者要求当水印图像遭受到常见图像处理的攻击后仍然能够提取和检测到被嵌入的水印。
水印嵌入实际上是原始图像强背景下迭加了一个弱信号。因此，水印的嵌入或多或少地会对原图像的品质带来一定程度的降低。水印图像的质量降低程度与水印的容量和嵌入参数有直接的关系。包含有版权信息的水印容量是一定的，只有通过调节嵌入参数来保证水印图像的质量。通用的做法是根据视觉效果这一主观评价标准对嵌入参数进行调节。尽管视觉效果已经通过了人的心理测试，但是这种因人而异的主观量度在实际的应用中难以成为客观的工业或商业评价标准。因此，确定正确的客观量度，在给定水印图像质量的约束条件下自适应地调节水印的嵌入参数是数字水印产业化标准的关键技术之一。
从现有的科研报道中来看，鲁棒性是一个长期未能彻底解决的问题。如在离散余弦变换(DCT)域或在离散小波变换(DWT)域内的水印嵌入方法是通过反变换将变换域中嵌入的水印能量以某一频段均匀分布在整个空间域图像中。为保证水印的鲁棒性，频率域水印嵌入方法通常选择在变换域的中、低频段嵌入水印序列。尽管在某一频段上嵌入的水印对于图像的攻击如切割、JPEG系列的压缩或抖动等具有鲁棒性，但对于如自适应滤波、高通滤波、陷波滤波、边缘增强、图像分割、对比度变化等图像处理方法的攻击其鲁棒性就会变差，很多情况下检测不到所嵌入的水印序列。
发明内容
本发明的一个目的在于提供一种给定水印图像质量约束条件下自适应调节水印容量和嵌入深度的离散拉当(Radon)变换域中具强抗冲击性能的图像水印嵌入方法，本发明的另一个目的在于提供其对应的检测方法，使数字图像在传输或传播过程中能够根据该方法进行版权认定并防止故意篡改和复制。
本发明的目的可通过以下的技术措施来实现，一种离散拉当(Radon)变换域中具强抗冲击性能的图像水印嵌入方法，依次包括以下步骤：
a、设定包含有数字图像题名、作者、时间、机构等多种版权信息的伪随机水印序列；
b、按照数字图像的用途和要求，确定描述水印图像质量的峰值信噪比，根据水印图像的峰值信噪比、水印长度和嵌入参数三者之间的关系自适应估计水印的嵌入参数；
c、将256个灰度级的数字图像变换为Radon域内的投影；在Radon变换域中随机选定水印序列的首位嵌入位置和嵌入矩阵的尺寸，并记录该位置和嵌入矩阵的尺寸作为控制密钥；
d、将伪随机水印序列依次顺序嵌入到Radon变换投影的相应位置上；通过Radon反变换，得到嵌入水印的图像。
本发明步骤a中确定伪随机水印序列的步骤为：根据水印所包含的各种版权信息分配相应的长度，利用高斯伪随机序列生成器生成代表各信息的序列，按一定的顺序将这些短序列拼接为一个待嵌入的水印长度为L的水印序列。
本发明步骤b中三者之间的关系表达式为：
PSNR＝10·(lg(255+0.5lg(M×N)-lgα-0.5lgL))
其中图像的尺寸为(M×N)，水印长度为L；这样可按照数字图像的商业或工业质量要求，事先确定水印图像的质量，即峰值信噪比PSNR，然后根据上述表达式来选择合适的水印的嵌入参数α。
本发明的另一个目的可通过以下的技术措施来实现，一种离散拉当(Radon)变换域中具强抗冲击性能的图像水印检测方法，依次包括以下步骤：
e、水印提取，对水印图像进行离散Radon变换，根据控制密钥，确定水印嵌入的具体位置，与原始图像的Radon变换相比提取待测水印；
f、水印检测，根据水印的长度确定检测阈值；将待测水印与真实水印做相关检测；若相关检测输出值大于检测阈值，则可确定待测图像的版权。
本发明中水印提取的具体步骤为：对待测图像的离散Radon变换投影与原始图像的Radon变换投影做差分运算得到差异图像；根据水印控制的密钥，从差异图像的相应位置提取等于原始水印长度的差异序列作为待测水印序列。
本发明中水印检测的具体步骤为：设定相关度检测阈值为原始伪随机水印序列方差的6倍；若待测水印序列与原始水印序列的相关度大于检测阈值，则可以判定为待测图像中存在水印，认定该待测图像与原始图像应具有相同的版权性质；否则可认为待测图像中不存在水印，待测图像与原始图像具有不同的版权性质。
由于本发明利用离散Radon变换的性质得出了水印图像的峰值信噪比、水印容量和嵌入参数三者之间的关系式，提出了给定图像质量约束条件下的自适应嵌入参数α选择的方法，从而使水印图像保持较高的峰值信噪比，从客观上保证了图像受水印嵌入的影响较小。同时，通过离散Radon反变换，水印能量均匀分布在图像空间中。通过自适应选取的嵌入深度α，调节空间域中图像的水印信号的能量使之相当的微弱，因此从视觉效果上讲，水印图像与原始图像能够基本一致，达到了嵌入水印不可见的目的。
离散Radon反变换将均匀分布在整个图像域中的水印信号重新聚集在相应的投影线上。即使水印图像遭受各种攻击，图像域中的水印能量相对减弱，但经过离散Radon反变换的迭加投影计算，这些能量仍能够聚集到变换域中的相应位置上，并通过检测器检测出来，因此本发明提出的水印嵌入和检测方法法具有较好的鲁棒性。
由于包含版权信息的水印是高斯伪随机序列，是一个全频带信号，离散Radon正反变换的迭加不会改变水印的频率特征，水印信号以全频带覆盖在整个空间域图像上，故这种水印嵌入和提取检测算法可以抵抗各种类型滤波器(低通滤波、带通滤波、高通滤波、陷波滤波)的攻击(见表1)。同时，对于其它类型如噪声污染、JPEG压缩、小波有损压缩、滤波、分割、MAP、边缘增强、对比度变化、分割、抖动、模板移除、二次调制和一般的几何变化的攻击，Radon正变换能够将水印图像遭攻击后的剩余水印能量重新聚集在Radon域中水印的原嵌入位置上去，故仍可以检测到水印的存在，即待测水印与原始水印的相关度仍较高(见表2)。
表1分别为三种不同类型的图像：“lena”、“baboon”、“head”。相对于其它两个图像，“baboon”图像的纹理相对较复杂，而医学图像中含有大量的暗区或亮区，这里选用的“head”图像是头部核磁共振的图像。在同一种攻击方法中，相同的水印被嵌入到各个标准256×256×8bit测试图像中(各水印图像的峰值信噪比PSNR≈43dB)。各种类型的攻击方法和参数见表1。从被攻击的水印图像中提取出的待测水印与原始水印的进行相关度检测，所得的结果见表1。
表2选用的原始图像是256×256×8bit的“lena”图像，本发明的方法域NEC水印嵌入算法和分块DCT水印嵌入算法进行了鲁棒性方面的对比实验。值得指出的是，本发明的方法可以通过三者之间的关系式确定嵌入参数来控制水印图像的质量，而其它两个对比方法的嵌入参数是不可以自适应调节的，实验中是通过人为的调整嵌入参数使水印图像的峰值信噪比保持在43dB左右。三种水印方法嵌入的水印序列是相同的。各种类型的攻击方法和参数以及最终的水印检测结果不同的水印见表2。
根据三者之间的关系式，在保证水印图像客观质量的前提下，通过调节嵌入深度α的大小，可将不同长度的水印序列嵌入在原始图像中，故本发明的水印嵌入方法具有较大的容量，即可利用这种方法在图像中嵌入更多的的版权信息，这对于版权的确认和版权保护具有更重要意义。同时，本发明的亦能够在事先确定水印长度的前提下，根据不同图像的不同的用途，通过自适应选择水印的嵌入深度来调节水印图像的质量。
从表1、表2及图3～图7可以看出，本发明的水印嵌入方法法在水印图像的自适应质量控制和水印的鲁棒性方面具有其独到之处。
表1各种类型的攻击方法和检测结果
  序号 攻击方法及参数 待测水印与真实水印的相关度
  lena   baboon   head
  1   小波有损压缩   30.121   30.815   31.984
  2   分块8×8DCT压缩   31.485   31.040   30.217
  3   MAP9×9   维纳滤波   16.558   10.685   15.456
  软阈值   10.670   10.095   12.544
  硬阈值   12.599   10.748   12.372
  4   边界切除   Pixel＝6   30.683   30.270   31.592
  Pixel＝18   26.916   22.991   28.555
5   图像尺度变化注[1]   (1/2，2)   14.864   9.884   14.854
  (1/3，3)   6.980   6.388   7.358
  6   中值滤波(7×7)   6.183   6.711   6.553
  7   二值分割注[2]   19.010   16.846   15.074
  8   边缘增强   Laplacian   27.768   26.157   26.823
  Log   28.400   27.747   28.969
  Unsharp   30.996   28.691   28.975
  average   10.189   7.368   6.455
  guassian   29.512   29.747   30.422
9   对比度变化 log(f+2) 11.700 14.834 19.002
  log(f-2)   7.837   9.203   13.607
  10   图像抖动   12.620   12.161   11.041
  11   图像白化(25％)   15.733   15.3611   14.597
  12   图像旋转0.65°   6.908   6.246   8.514
  13   图像局部提取25％   8.589   9.333   11.577
  14   模板移除   30.858   30.769   31.315
  15   高通滤波注[3]   12.886   12.987   12.778
  16   陷波滤波注[4]   23.053   20.128   23.980
  17 二次调制   DPR   14.273   13.938   17.882
  DPRCORR   12.096   11.723   17.698
注[1]：参数(a，b)指按照最邻近法对水印图像尺寸缩小为原来得1/a，然后在放大b倍
注[2]：lana、baboon利用最大方差法计算灰度阈值，head灰度阈值取图像均值
注[3]：下界频率为最高频的1/4；
注[4]：陷波频段为最高频3/4～2/4。
表2水印鲁棒性对比结果表
  序号   攻击方法及参数   检测目标和真实水印的相似度
  本发明方法   分块DCT方法   NEC方法
  1   小波有损压缩   30.121   29.254   30.208
  2   分块8×8DCT压缩   31.485   29.9774   19.855
  3   维纳滤波(9×9)   16.558   9.7521   14.1283
  4   边界切除   Pixel＝6   31.6837   9.7249   17.9778
  Pixel＝8   30.7928   6.1094   10.6806
5   图像缩小放大   按最邻近法将图像尺寸缩小1/2，然后恢复原尺寸 14.8635 9.4886 18.171
  6   中值滤波(7×7)   6.1828   7.5533   17.5900
  7   二值分割   19.0094   1.0166   1.3093
  8   边缘增强   Laplacian   27.7676   0.9440   0.88794
  Log   28.4002   1.4746   0.4445
  Unsharp   30.996   11.0825   12.9388
  guassian   29.5118   26.2521   29.6185
  9 对比度变化   gama＝0.07   7.115   0.2318   0.8826
  gama＝6.0   7.0797   1.6338   2.1199
  10   图像抖动   12.6202   10.1783   24.8753
  11   图像白化(25％)   15.7363   1.2435   0.9101
  12   图像旋转0.65   6.9075   6.2733   11.6512
  13   图像局部提取(25％)   8.5894   0.0560   0.0388
  14   高通滤波(下界频率为最高频的1/4)   12.886   1.199   1.3844
  15   陷波滤波(陷波频段为最高频的2/4～3/4)   23.053   3.1044   6.3439
附图说明
图1为本发明的水印嵌入方法流程框图；
图2为本发明的水印检测方法流程框图；
图3为原始“lena”图像；
图4用本发明的方法嵌入水印序列后的“lena”图像(PSNR＝43.172dB)；
图5用本发明的方法得到的统计检测结果(相关度＝31.189)；
图6是相关检测输出与本发明的水印图像抗噪声污染程度(峰值信噪比)之间的关系；
图7是相关检测器输出和JPEG有损压缩后图像质量(峰值信噪比)之间的关系。
具体实施方式
下面结合一个实例(如附图1～2所示)，详细阐述本发明的工作步骤。如要对给一幅256×256×8比特(灰度为：0～255)的图像嵌入包含多种版权信息的水印，然后再将水印提取出来并加以检测。其具体的实施步骤为：
步骤1，根据数字图像的版权认定和版权保护的需要，列出数字水印所包含的如题名、作者、时间、机构等版权信息，按照这些版权信息的具体内容分配各自的长度，分别生成对应的高斯伪随机序列。将这些高斯伪随机序列按照一定顺序拼接在一起，组成具有长度为L的图像水印序列；
步骤2、按照不同数字图像的不同用途和商业要求，事先确定水印图像的质量，即峰值信噪比PSNR，然后通过表达式：
PSNR＝10·(lg(255+0.5lg(M×N)-lgα-0.5lgL))
其中图像的尺寸为(M×N)，确定水印嵌入的深度α。
步骤3、读入256个灰度级的数字图像，然后将其投影到离散Radon变换域内；在Radon变换域中随机的选定水印序列的首位嵌入位置和嵌入矩阵(i×j)的大小。将首位嵌入位置和嵌入矩阵的尺寸记为控制密钥，可防止公开后攻击者很容易知道水印的嵌入位置进而去掉水印。矩阵的元素总数应多于水印序列的元素总数L，首位嵌入位置应使嵌入矩阵完全包含于投影矩阵为准。利用Zig-Zag扫描将投影矩阵转化为一个一维序列A。将水印序列按照嵌入深度α与这个一维序列A相加得到一个新的一维序列B。若序列A的长度大于水印序列，则水印序列的末尾位置补零，使之与序列A的长度相同。然后利用Zig-Zag逆扫描将这个新的一维序列B重新转化为二维矩阵并替代投影矩阵中的嵌入矩阵。对新的投影矩阵做Radon反变换，便得到嵌入水印的图像；
步骤4、水印提取是水印嵌入的逆过程：对待测图像进行离散Radon变换，根据控制密钥，确定水印嵌入的具体位置，提取嵌入矩阵。然后与原始图像的Radon变换的对应位置相比较得到待测矩阵C。利用Zig-Zag扫描将待测矩阵转换为一个一维序列D，并按照原始水印的长度截取序列D的前L个元素组成待测序列。
步骤5、水印检测：按照原始水印方差的6倍计算检测阈值T0；将待测序列与原始水印做相关检测；若相关检测输出大于检测阈值T0，则可确定待测图像的版权，否则，待测图像不含有水印。

Claims (5)

1、一种离散拉当变换域中抗冲击性的图像水印嵌入方法，其特征在于依次包括以下步骤：
a)设定包含有数字图像题名、作者、时间、机构的多种版权信息的伪随机水印序列；
b)按照数字图像的用途和要求，确定描述水印图像质量的峰值信噪比，根据水印图像的峰值信噪比、水印长度和嵌入参数三者之间的关系自适应估计水印的嵌入参数；所述三者之间的关系表达式为：
PSNR＝10·(lg(255+0.5lg(M×N)-lgα-0.5lgL))
其中M×N为图像的尺寸，L为水印长度；PSNR为峰值信噪比，α为水印的嵌入参数；
c)将256个灰度级的数字图像变换为拉当域内的投影；在拉当变换域中随机选定水印序列的首位嵌入位置和嵌入矩阵的尺寸，并记录该位置和嵌入矩阵的尺寸作为控制密钥；
d)将伪随机水印序列依次顺序嵌入到拉当变换投影的相应位置上；通过拉当反变换，得到嵌入水印的图像。
2、根据权利要求1所述的离散拉当变换域中抗冲击性的图像水印嵌入方法，其特征在于步骤a中确定伪随机水印序列的具体过程为：根据水印所包含的各种版权信息分配相应的长度，利用高斯伪随机序列生成器生成代表各信息的序列，按一定的顺序将这些短序列拼接为一个待嵌入的水印长度为L的水印序列。
3、一种离散拉当变换域中抗冲击性的图像水印检测方法，其特征在于依次包括以下步骤：
e)水印提取，对水印图像进行离散拉当变换，根据控制密钥，确定水印嵌入的具体位置，与原始图像的拉当变换相比提取待测水印；
f)水印检测，根据水印的长度确定检测阈值；将待测水印与真实水印做相关检测；若相关检测输出值大于检测阈值，则可确定待测图像的版权。
4、根据权利要求3所述的离散拉当变换域中抗冲击性的图像水印检测方法，其特征在于水印提取的具体步骤为：对待测图像的离散拉当变换投影与原始图像的拉当变换投影做差分运算得到差异图像；根据水印控制的密钥，从差异图像的相应位置提取等于原始水印长度的差异序列作为待测水印序列。
5、根据权利要求4所述的离散拉当变换域中抗冲击性的图像水印检测方法，其特征在于水印检测的具体步骤为：设定相关度检测阈值为原始伪随机水印序列方差的6倍；若待测水印序列与原始水印序列的相关度大于检测阈值，则可以判定为待测图像中存在水印，认定该待测图像与原始图像应具有相同的版权性质；否则可认为待测图像中不存在水印，待测图像与原始图像具有不同的版权性质。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100461864C (zh) * 2005-06-25 2009-02-11 华为技术有限公司 基于数字水印的多媒体视频通信客观质量评价方法
EP2081187A1 (en) * 2008-01-21 2009-07-22 Deutsche Thomson OHG Method and apparatus for determining whether or not a reference pattern is present in a received and possibly water-marked signal
CN115187444B (zh) * 2022-09-08 2023-05-26 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像溯源信息安全防护方法、装置及电子设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1249106A (zh) * 1997-05-29 2000-03-29 皇家菲利浦电子有限公司 用于检测水印的方法和装置
US20030031318A1 (en) * 2001-06-14 2003-02-13 Vidius Inc. Method and system for robust embedding of watermarks and steganograms in digital video content
WO2003044735A2 (en) * 2001-11-23 2003-05-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Watermark embedding
US20030133589A1 (en) * 2002-01-17 2003-07-17 Frederic Deguillaume Method for the estimation and recovering of general affine transform
CN1436420A (zh) * 2000-05-23 2003-08-13 皇家菲利浦电子有限公司 水印检测
US20030161498A1 (en) * 1999-01-13 2003-08-28 Nec Corporation Digital watermark inserting system and digital watermark characteristic parameter table generating method

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1249106A (zh) * 1997-05-29 2000-03-29 皇家菲利浦电子有限公司 用于检测水印的方法和装置
US20030161498A1 (en) * 1999-01-13 2003-08-28 Nec Corporation Digital watermark inserting system and digital watermark characteristic parameter table generating method
CN1436420A (zh) * 2000-05-23 2003-08-13 皇家菲利浦电子有限公司 水印检测
US20030031318A1 (en) * 2001-06-14 2003-02-13 Vidius Inc. Method and system for robust embedding of watermarks and steganograms in digital video content
WO2003044735A2 (en) * 2001-11-23 2003-05-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Watermark embedding
US20030133589A1 (en) * 2002-01-17 2003-07-17 Frederic Deguillaume Method for the estimation and recovering of general affine transform

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Parthasarathy et al. An improved method of content based image watermarking
Divecha et al. Implementation and performance analysis of DCT-DWT-SVD based watermarking algorithms for color images
Ho et al. Robust digital image-in-image watermarking algorithm using the fast Hadamard transform
Ellinas A robust wavelet-based watermarking algorithm using edge detection
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Zhang et al. A robust image watermarking using spatial-frequency feature of wavelet transform
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Taherinia et al. A robust spread spectrum watermarking method using two levels DCT
Yuan et al. Fragile watermark based on the Gaussian mixture model in the wavelet domain for image authentication
Malshe et al. Survey of digital image watermarking techniques to achieve robustness
WO2003056515A1 (en) Digital watermarking
Liu et al. A new digital watermarking algorithm based on WBCT
Ellinas et al. A robust watermarking scheme based on edge detection and contrast sensitivity function
Sharkas et al. An adaptive image-watermarking algorithim employing the DWT
Khalighi et al. A new robust non-blind digital watermarking scheme in contourlet domain
Taherinia et al. A new spread spectrum watermarking method using two levels DCT
Yang et al. A Semi-fragile Watermarking Algorithm based on HVS Model and DWT
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He et al. A robust wavelet-domain watermarking algorithm for color image
Chang et al. Combined watermarking and fingerprinting technologies for digital image copyright protection
Ramashri et al. Content Based Image Authentication Using DWT and DCT

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