TWI650731B - 數位影像的適應性自我修復與驗證方法、電腦程式產品 - Google Patents

Abstract

本發明提出一種數位影像的適應性自我修復與驗證方法，此方法包括：取得數位影像，此數位影像為彩色影像；從數位影像中隨機地取得對應至第一像素的第二像素；將第一像素的亮度值的多個最高效位元壓縮為亮度壓縮碼，並將第一像素的彩度值的多個最高效位元壓縮為彩度壓縮碼；以及將第二像素的亮度值與彩度值的多個最低效位元替換為亮度壓縮碼與彩度壓縮碼。

Description

數位影像的適應性自我修復與驗證方 法、電腦程式產品

本發明是有關於一種影像處理技術，且特別是有關於一種關於彩色數位影像的適應性自我修復與驗證方法。

越來越多的數位影像可以在網路上取得，然而如何確認這些數位影像是真實(即沒有被竄改過的)，一直以來都是一個重要的問題。一般來說，為了達到驗證/修復的功能，必須把一些額外的資訊藏在影像當中，這會更改影像中原本的像素而降低影像的品質。當被更改的比率越高時，要能正確地驗證與修復的難度也會越高。此外，在一些習知技術中，並沒有辦法把驗證與修復的功能合併在一起。

本發明提出一種彩色數位影像的適應性自我修 復與驗證方法，適用於電腦系統，此方法可以將驗證與修復的功能合併在一起。

本發明的實施例提出一種數位影像的適應性自我修復與驗證方法，適用於電腦系統，此方法包括。取得數位影像，此數位影像包括多個像素，每一個像素包括一亮度值與多個彩度值；從數位影像中隨機地取得對應至第一像素的第二像素，其中第二像素不同於第一像素；將第一像素的亮度值的多個最高效位元壓縮為第一亮度壓縮碼，並將第一像素的各彩度值的多個最高效位元壓縮為第一彩度壓縮碼，其中第一亮度壓縮碼的長度大於第一彩度壓縮碼的長度；以及將第二像素的亮度值與彩度值的多個最低效位元替換為第一亮度壓縮碼與第一彩度壓縮碼。

在一些實施例中，第一像素的包括第一彩度值與第二彩度值，自我修復與驗證方法更包括：將第一像素的亮度值的n₁個最高效位元壓縮為c₁個位元的第一亮度壓縮碼，將第一像素的第一彩度值的n₂個最高效位元壓縮為c₂個位元的第一彩度壓縮碼，並將第一像素的第二彩度值的n₃個最高效位元壓縮為c₃個位元的第一彩度壓縮碼。其中n₁~n₃、c₁~c₃為正整數並符合以下方程式(1)~(3)。

(8-n₁)+(8-n ₂)+(8-n ₃)=c ₁+c ₂+c ₃…(1)

n₁>n ₂ ,n ₃…(2)

c₁>c ₂ ,c ₃…(3)

在一些實施例中，自我修復與驗證方法更包括：對第一像素執行驗證程序。此驗證程序包括：將第一像 素的亮度值的最高效位元壓縮為第二亮度壓縮碼，並將第一像素的各彩度值的最高效位元壓縮為第二彩度壓縮碼；從第二像素取得第一亮度壓縮碼與第一彩度壓縮碼；判斷第一亮度壓縮碼與第二亮度壓縮碼是否一致，並且第一彩度壓縮碼與第二彩度壓縮碼是否一致；以及若第一亮度壓縮碼與第二亮度壓縮碼不一致，或者第一彩度壓縮碼與第二彩度壓縮碼不一致，判斷第一像素已被竄改。

在一些實施例中，自我修復與驗證方法更包括：若第一像素已被竄改，對第一像素執行一修復程序。此修復程序包括：將第一亮度壓縮碼解壓縮為多個亮度代表位元；將第一像素的亮度值的最高效位元替換為亮度代表位元；將第一彩度壓縮碼解壓縮為多個彩度代表位元；以及將第一像素的彩度值的最高效位元替換為彩度代表位元。

在一些實施例中，第二像素的亮度值的最低效位元的個數小於第二像素中彩度值的最低效位元的個數。

以另外一個角度來說，本發明的實施例提出一種電腦程式產品，當被電腦系統載入以後，可執行如上述的自我修復與驗證方法。

為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

p、p’、q‧‧‧像素

V1、V2‧‧‧亮度值

H1、H2、S1、S2‧‧‧彩度值

C1~C3、D1~D3‧‧‧壓縮碼

200、400、410、440‧‧‧數位影像

421‧‧‧區域

210、220‧‧‧像素

420、430‧‧‧位元圖

501~504、511~514、521~522‧‧‧步驟

[圖1]是根據一實施例繪示適應性自我修復與驗證方法的示意圖。

[圖2]是根據一實施例繪示數位影像的示意圖。

[圖3]是根據一實施例繪示第一像素被竄改的示意圖。

[圖4]是根據一實施例繪示修復數位影像的示意圖。

[圖5A]至[圖5C]是根據一實施例繪示適應性自我修復與驗證方法的流程圖。

關於本文中所使用之『第一』、『第二』、...等，並非特別指次序或順位的意思，其僅為了區別以相同技術用語描述的元件或操作。

圖1是根據一實施例繪示適應性自我修復與驗證方法的示意圖。圖2是根據一實施例繪示數位影像的示意圖，以下將搭配圖1與圖2一起說明。此適應性自我修復與驗證方法可以適用於任意的電腦系統、例如個人電腦、智慧型手機、伺服器、工業電腦、筆記型電腦等等。

首先，取得數位影像200，此數位影像200為彩色影像，並包括了排列為陣列的多個像素。每個像素包括了一個亮度值(luminance)與兩個彩度值(chroma)。舉例來說，在孟塞爾顏色系統(Munsell Color System)，上述的亮度值被稱為明度(value)，彩度值則包括了色相(hue)與色度(chroma)；若是在HSL色彩空間中，亮度值被稱為亦被稱為亮度(lightness)，彩度值包括了飽和度(saturation) 與色相；在HSI色彩空間中，亮度值是被稱為強度(intensity)，彩度值包括了飽和度與色相；在HSV色彩空間中，亮度值則被稱為明度，彩度值包括了飽和度與色相；在YCbCr色彩空間中，亮度值為Y，而彩度值則為Cb、Cr。本領域具有通常知識者當可理解在不同的色彩空間中，亮度與彩度具有各自的定義，在以下的實施例中是採用HSV色彩空間，但本發明並不在此限。

首先，從數位影像200中取得第一像素p，並且隨機地取得對應至第一像素p的第二像素q。舉例來說，可根據某一金鑰(key)當作種子來產生一個隨機數值，此隨機數值可用來決定座標，藉此決定像素q。如圖1所示，第一像素p包括亮度值V1、彩度值H1、S1，第二像素q包括亮度值V2、彩度值H2、S2。

在此實施例中，是將第一像素p中亮度值/彩度值中的若干個最高效位元(most significant bit，MSB)壓縮成為壓縮碼，並把這些壓縮碼放在第二像素q中亮度值/彩度值中的最低效位元(least significant bit，LSB)。在圖1的實施例中，每個亮度值/彩度值中的數值代表位元個數，例如亮度值V1包括7個MSB與1個LSB，而彩度值H1包括5個MSB與3個LSB，以此類推。在此實施例中，是對亮度值中的7個MSB以及彩度值中的5個MSB做壓縮。具體來說，將亮度值V1的7個MSB壓縮以後可以得到亮度壓縮碼C1(長度為3位元)，將彩度值H1的5個MSB壓縮以後可以得到彩度壓縮碼C2(長度為2位元)，將彩度值S1的5個MSB 壓縮以後可以得到彩度壓縮碼C3(長度為2位元)。在一些實施例中，上述壓縮的步驟是採用量化，例如將亮度值V1的7個MSB中的4個最低效位元刪除以後可以得到亮度壓縮碼C1；將彩度值H1的5個MSB中的3個最低效位元刪除以後可以得到彩度壓縮碼C2；將彩度值S1的5個MSB中的3個最低效位元刪除以後可以得到彩度壓縮碼C3。然而，在其他實施例中也可以採用其他的壓縮方式，例如哥倫布(Golomb)編碼等等。特別的是，亮度壓縮碼C1的長度是大於彩度壓縮碼C2、C3的長度，這是因為一般來說亮度值的資訊比較重要(人眼對亮度值比較敏感)，因此對於亮度值必須保留比較多的資訊(比較長的壓縮碼)。

在圖1的實施例中，壓縮完以後的壓縮碼C1~C3共有7個位元，接下來把這些壓縮碼填入第二像素q的最低效位元中。在第二像素q中關於MSB與LSB的分割必須如同第一像素p中的分割，也就是說亮度值V2被分為7個MSB與1個LSB，彩度值H2被分為5個MSB與3個LSB，彩度值S2被分為5個MSB與3個LSB。換言之，亮度值V2中只有一個LSB可用來儲存壓縮碼，彩度值H2、S2中各有3個LSB來儲存壓縮碼。因此，第二像素q中剛好有7個位元的空間來儲存壓縮碼C1~C3，在一些實施例中壓縮碼C1~C3可以依序放入亮度值V2、彩度值H2、S2之中，但本發明並不限制壓縮碼C1~C3所放入的位置。值得一提的是，亮度值V2中只有一個LSB會被更改，彩度值H2、S2中各有3個LSB被更改，這是因為亮度值的資訊比較重要，因此必須保 留較多資訊。

圖1的實施例僅為範例，在其他實施例中也可以將更多或更少個位元壓縮為壓縮碼。具體來說，可以將亮度值V1中的n₁個MSB壓縮為c₁個位元的壓縮碼，將彩度值H1中的n₂個MSB壓縮為c₂個位元的壓縮碼，將彩度值S1中的n₃個MSB壓縮為c₃個位元的壓縮碼，其中n₁~n₃、c₁~c₃為正整數並符合以下方程式(1)~(3)。

(8-n₁)+(8-n ₂)+(8-n ₃)=c ₁+c ₂+c ₃…(1)

n₁>n ₂ ,n ₃…(2)

c₁>c ₂ ,c ₃…(3)

在上述實施例中正整數n₂是等於正整數n₃，且正整數c₂是等於正整數c₃，但本發明並不在此限，在其他實施例中正整數n₂也可以不等於正整數n₃，或者正整數c₂也可以不等於正整數c₃。本發明中的正整數n₁~n₃、c₁~c₃並不以圖1的實施例為限。

每個像素所產生的壓縮碼都是隨機地放在另一個像素的最低效位元，直到每個像素都經過壓縮的處理。例如，像素q的壓縮碼會放在像素210的最低效位元，而像素210的壓縮碼會放在另一個像素(未繪示)的最低效位元。此外，像素220的壓縮碼會放在像素p的低效位元。值得注意的是，由於每個像素的若干個最低效位元都被更改，因此數位影像200的品質會受到些微的影響，在此實施例中亮度值只有1個最低效位元被更改，彩度值有3個最低效位原被更改，一般來說人眼並不容易察覺到很大的改變。

上述的機制可透過一個驗證程序來判斷某一個像素是否被竄改(tampered)。在驗證程序中，會依照同樣的機制對第一像素p的MSB做壓縮以產生壓縮碼，並且將這些壓縮碼與儲存在第二像素的LSB中的壓縮碼做比對，若兩者相同則表示沒有遭受竄改，若兩者不相同則表示有遭受竄改。具體來說，請參照圖3，在此假設第一像素p有被竄改(以像素p’來表示)，而第二像素q沒有被竄改。可先將第一像素p’的亮度值V1的7個MSB壓縮為亮度壓縮碼D1，並分別將彩度值H1、S1中5個MSB壓縮為彩度壓縮碼D2、D3。接下來，從第二像素q取得亮度壓縮碼與彩度壓縮碼，並判斷亮度壓縮碼D1與儲存在第二像素q的亮度壓縮碼是否一致，並且判斷彩度壓縮碼D2、D3與儲存在第二像素q的彩度壓縮碼是否一致。如果亮度壓縮碼不一致，或者彩度壓縮碼不一致，便表示第一像素p’已被竄改。

在對數位影像中的每個像素都執行驗證程序以後，可得到一個位元圖(bit map)。具體來說，請參照圖4，數位影像200是原始的影像，在對每個像素都進行壓縮的處理以後可得到數位影像400，其中會具有一些不容易觀察到的誤差。假設數位影像400被竄改為數位影像410，注意到車牌號碼從“ABC”被竄改為“FFF”。在對數位影像310中的每個像素都進行驗證程序以後可得到位元圖420，其中的黑點與斜線部分表示對應的像素有被竄改。值得注意的是，由於在本方法中一個像素的驗證位元是放在另一個像素當中，因此竄改的現象可能會擴散(propagate)。例如，請參 照圖2，假設像素p被竄改了，而像素220沒有被竄改，但由於根據像素220所計算出的壓縮碼與像素p中所儲存的壓縮碼不一致，因此像素220也會被誤判為有被竄改。如圖4的位元圖420中所示，區域421所代表的是車牌的部分(被竄改)，而區域421以外的黑點表示誤判的情況。值得一提的是，圖4中的黑點僅為範例，實際情況中黑點的分佈會接近隨機，即胡椒雜訊(pepper noise)。在一些實施例中，可對位元圖420的每個像素執行一個中值濾波器(median filter)的運算，藉此可以刪去誤判的部分而得到位元圖430。

請參照圖2與圖4，接下來根據位元圖430中的黑點來判斷對應的像素是否已被竄改，在此假設像素p’是被判斷為有被竄改，因此可對像素p’執行修復程序。具體來說，可將第二像素q中所儲存的亮度壓縮碼解壓縮為多個亮度代表位元，並將第一像素p’的亮度值V1的7個MSB替換為亮度代表位元。舉例來說，若第二像素q中所儲存的亮度壓縮碼為“110”，則可以補上4個“0”以產生亮度代表位元“1100000”，並將亮度值V1的7個MSB替換為“1100000”；若第二像素q中所儲存的一個彩度壓縮碼為“10”，則可以補上3個“0”以產生亮度代表位元“10000”，並將亮度值V1的5個MSB替換為“10000”，以此類推。在此實施例中解壓縮時是補上位元“0”，但在其他實施例中也可以補上位元“1”或是隨機產生的位元，本發明並不在此限。在對每一個像素都進行修復程序以後，便可以如圖4的數位影像440所示， 車牌號碼被修復回“ABC”。

圖5A至圖5C是根據一實施例繪示適應性自我修復與驗證方法的流程圖。圖5A所描述的是壓縮碼產生程序，在步驟501中，取得數位影像。在步驟502中，從數位影像中隨機地取得對應至第一像素的第二像素。在步驟503中，將第一像素的亮度值的多個最高效位元壓縮為一第一亮度壓縮碼，並將第一像素的彩度值的多個最高效位元壓縮為第一彩度壓縮碼。在步驟504中，將第二像素的亮度值與彩度值的多個最低效位元替換為第一亮度壓縮碼與第一彩度壓縮碼。

圖5B所描述的是驗證程序，在步驟511中，將第一像素的亮度值的最高效位元壓縮為第二亮度壓縮碼，並將第一像素的彩度值的最高效位元壓縮為第二彩度壓縮碼。在步驟512中，從第二像素取得第一亮度壓縮碼與第一彩度壓縮碼。在步驟513中，判斷第一亮度壓縮碼與第二亮度壓縮碼是否一致，並且第一彩度壓縮碼與第二彩度壓縮碼是否一致。若步驟513的結果為否，判斷第一像素已被竄改，否則在步驟514中判斷第一像素為真實。

圖5C所描述的是修復程序，在步驟521中將第一亮度壓縮碼解壓縮為多個亮度代表位元，將第一像素的亮度值的最高效位元替換為亮度代表位元。在步驟522中將第一彩度壓縮碼解壓縮為多個彩度代表位元，將第一像素的彩度值的最高效位元替換為彩度代表位元。然而，圖5A~5C中各步驟已詳細說明如上，在此便不再贅述。

以另外一個角度來說，本發明也提出了一電腦程式產品，此產品可由任意的程式語言及/或平台所撰寫，當此電腦程式產品被載入至電腦系統並執行時，可執行上述的適應性自我修復與驗證方法。

雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。

Claims (6)

1. 一種數位影像的適應性自我修復與驗證方法，適用於一電腦系統，該方法包括：取得一數位影像，其中該數位影像包括多個像素，每一該些像素包括一亮度值與多個彩度值，該些像素包括一第一像素；從該數位影像中隨機地取得對應至該第一像素的一第二像素，其中該第二像素不同於該第一像素；將該第一像素的該亮度值的多個最高效位元壓縮為一第一亮度壓縮碼，並將該第一像素的各該些彩度值的多個最高效位元壓縮為一第一彩度壓縮碼，其中該第一亮度壓縮碼的長度大於各該些第一彩度壓縮碼的長度；以及將該第二像素的該亮度值與該些彩度值的多個最低效位元替換為該第一亮度壓縮碼與該些第一彩度壓縮碼。
2. 如申請專利範圍第1項所述之自我修復與驗證方法，其中該第一像素的該些彩度值包括第一彩度值與一第二彩度值，該自我修復與驗證方法更包括：將該第一像素的該亮度值的n₁個該些最高效位元壓縮為c₁個位元的該第一亮度壓縮碼，將該第一像素的該第一彩度值的n₂個該些最高效位元壓縮為c₂個位元的該第一彩度壓縮碼，並將該第一像素的該第二彩度值的n₃個該些最高效位元壓縮為c₃個位元的該第一彩度壓縮碼，其中n₁~n₃、c₁~c₃為正整數並符合以下方程式(1)~(3)：(8-n₁)+(8-n ₂)+(8-n ₃)=c ₁+c ₂+c ₃…(1) n₁>n ₂ ,n ₃…(2) c₁>c ₂ ,c ₃…(3)。
3. 如申請專利範圍第2項所述之自我修復與驗證方法，該自我修復與驗證方法更包括：對該第一像素執行一驗證程序，該驗證程序包括：將該第一像素的該亮度值的該些最高效位元壓縮為一第二亮度壓縮碼，並將該第一像素的各該些彩度值的該些最高效位元壓縮為一第二彩度壓縮碼；從該第二像素取得該第一亮度壓縮碼與該些第一彩度壓縮碼；判斷該第一亮度壓縮碼與該第二亮度壓縮碼是否一致，並且該些第一彩度壓縮碼與該些第二彩度壓縮碼是否一致；以及若該第一亮度壓縮碼與該第二亮度壓縮碼不一致，或者該些第一彩度壓縮碼與該些第二彩度壓縮碼不一致，判斷該第一像素已被竄改。
4. 如申請專利範圍第3項所述之自我修復與驗證方法，更包括：若該第一像素已被竄改，對該第一像素執行一修復程序，該修復程序包括：將該第一亮度壓縮碼解壓縮為多個亮度代表位元；將該第一像素的該亮度值的該些最高效位元替換為該些亮度代表位元；將該些第一彩度壓縮碼解壓縮為多個彩度代表位元；以及將該第一像素的該些彩度值的該些最高效位元替換為該些彩度代表位元。
5. 如申請專利範圍第4項所述之自我修復與驗證方法，其中該第二像素的該亮度值的該些最低效位元的個數小於該第二像素中該些彩度值的該些最低效位元的個數。
6. 一種電腦程式產品，當被一電腦系統載入以後，可執行如申請專利範圍第1項所述之自我修復與驗證方法。