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    基于子塊區(qū)域分割和自嵌入技術(shù)的全盲多功能圖像水印算法

    2013-10-29 08:25:06葉天語(yǔ)
    通信學(xué)報(bào) 2013年3期
    關(guān)鍵詞:子塊載體特征

    葉天語(yǔ)

    (浙江工商大學(xué) 信息與電子工程學(xué)院,浙江 杭州 310018)

    1 引言

    根據(jù)數(shù)字水印的頑健性,數(shù)字水印算法一般分為頑健水印算法、脆弱水印算法和半脆弱水印算法3類。頑健水印算法[1~8]用于對(duì)數(shù)字載體實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù);脆弱水印算法[9~11]用于對(duì)數(shù)字載體實(shí)現(xiàn)內(nèi)容認(rèn)證;半脆弱水印算法[12,13]用于對(duì)數(shù)字載體實(shí)現(xiàn)一定程度的版權(quán)保護(hù)和內(nèi)容認(rèn)證。但是,半脆弱水印算法的局限性在于只嵌入一個(gè)半脆弱水印時(shí)很難同時(shí)具備很強(qiáng)的頑健性和很敏感的脆弱性。為了克服這一缺陷,多功能水印算法[14]被提出來以同時(shí)具備很強(qiáng)的頑健性和很敏感的脆弱性,從而能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)和內(nèi)容認(rèn)證。

    頑健圖像水印算法[1~8]在嵌入端將外在的水印嵌入到原始圖像,在檢測(cè)端通過計(jì)算原始水印和提取的水印之間的相關(guān)度來鑒別版權(quán)。雖然提取水印時(shí)不需要用到原始圖像的任何信息,盲無意義頑健水印算法[1]還是要通過借助密鑰產(chǎn)生原始偽隨機(jī)數(shù)水印序列來計(jì)算與提取水印之間的相關(guān)度以鑒別版權(quán),盲有意義頑健水印技術(shù)[2~8]還是需要將原始水印從嵌入端傳輸?shù)綑z測(cè)端來計(jì)算與提取水印之間的相關(guān)度以鑒別版權(quán)。本文認(rèn)為一個(gè)實(shí)用的頑健圖像水印算法應(yīng)該做到全盲檢測(cè),即檢測(cè)端不需借助原始圖像和原始水印的任何信息,可以節(jié)省傳輸成本和防止互聯(lián)網(wǎng)上的被動(dòng)攻擊。然而,目前的盲頑健水印算法[1~8]和多功能水印算法[14]仍需要借助原始水印或其相關(guān)信息,無法達(dá)到全盲檢測(cè)。

    脆弱數(shù)字水印領(lǐng)域的自嵌入技術(shù)是指嵌入端提取原始載體的某種特征量產(chǎn)生水印并將其自嵌入到原始載體,而不是將外在的水印嵌入到原始載體。自嵌入技術(shù)的 2個(gè)關(guān)鍵要素是:1)水印是通過提取原始載體的特征產(chǎn)生;2)水印被自嵌入原始載體用以建立一定的映射關(guān)系。自嵌入脆弱水印算法[9~11]可以達(dá)到全盲檢測(cè),其原因在于采用了自嵌入技術(shù)。然而,目前自嵌入技術(shù)僅僅被運(yùn)用到脆弱水印領(lǐng)域。

    綜合以上分析,本文的研究目的是將自嵌入技術(shù)引入頑健水印領(lǐng)域以設(shè)計(jì)一種全盲多功能水印算法,達(dá)到既能同時(shí)實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)和內(nèi)容認(rèn)證,又能實(shí)現(xiàn)全盲檢測(cè)的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法既能同時(shí)實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)和內(nèi)容認(rèn)證,又能達(dá)到全盲檢測(cè)。

    2 基于子塊區(qū)域分割和自嵌入技術(shù)的全盲多功能圖像水印算法

    2.1 算法原理

    以一個(gè)8 8×圖像子塊為例說明圖像子塊區(qū)域分割的原理。一個(gè)8 8×圖像子塊共包含64個(gè)像素。為描述方便,將該8 8×圖像子塊記為R。R由64個(gè)小方塊組成,每個(gè)小方塊由細(xì)線條圍成,代表一個(gè)像素,如圖1所示。將R分割成區(qū)域1和區(qū)域2兩部分,區(qū)域1由前3行前3列的小方塊組成,區(qū)域2由剩余部分的小方塊組成,區(qū)域1和區(qū)域2的邊界都用粗線條表示。顯然, R =區(qū)域1 ∪ 區(qū)域2,而且 區(qū) 域1 ∩ 區(qū)域 2 =? 。這樣就完成了對(duì)R進(jìn)行的區(qū)域分割。

    圖1 圖像子塊區(qū)域分割

    將原始圖像劃分成互不重疊的子塊,對(duì)每個(gè)子塊進(jìn)行DCT,然后將每個(gè)子塊DCT矩陣按照上述子塊區(qū)域分割方法分割成區(qū)域1和區(qū)域2。從區(qū)域1中提取特征產(chǎn)生特征水印,再自嵌入到區(qū)域2中。

    對(duì)每個(gè)子塊DCT矩陣進(jìn)行區(qū)域分割使得區(qū)域1和區(qū)域2不重疊的目的是:保證特征水印自嵌入到區(qū)域2且不會(huì)對(duì)區(qū)域1有任何影響,進(jìn)而不會(huì)對(duì)檢測(cè)端從區(qū)域1提取特征水印造成任何影響。只要區(qū)域 1產(chǎn)生特征水印的算法具有很強(qiáng)的抗攻擊頑健性,檢測(cè)端就能從區(qū)域1中以與原始特征水印很高的相關(guān)度提取出特征水印。另外,只要區(qū)域2的特征水印自嵌入算法具有很強(qiáng)的抗攻擊頑健性和達(dá)到盲提取,檢測(cè)端就能從區(qū)域2中以與原始特征水印很高的相關(guān)度盲提取出認(rèn)證水印。這樣,檢測(cè)端只需要攻擊圖像就可以分別從區(qū)域1和區(qū)域2中提取出特征水印和認(rèn)證水印,實(shí)現(xiàn)全盲檢測(cè);檢測(cè)端通過計(jì)算提取出的特征水印和認(rèn)證水印之間的相關(guān)度就可以進(jìn)行版權(quán)鑒別,通過判斷每比特提取的特征水印和認(rèn)證水印之間的一致性就可以進(jìn)行內(nèi)容認(rèn)證,從而實(shí)現(xiàn)多功能。

    2.2 算法描述

    2.2.1 特征水印產(chǎn)生

    本文算法結(jié)合DCT的能量集中特性和SVD的奇異值穩(wěn)定性產(chǎn)生特征水印。對(duì)原始圖像每個(gè)子塊進(jìn)行DCT,由每個(gè)子塊DCT矩陣的直流系數(shù)和低頻交流系數(shù)構(gòu)成區(qū)域1,再對(duì)區(qū)域1進(jìn)行SVD,通過判斷奇異值均值的最高位奇偶性產(chǎn)生特征水印。具體步驟如下。

    步驟1 將大小為N×N的原始載體圖像B劃分為不重疊的n×n子塊,每個(gè)子塊記為Bj,

    步驟2 對(duì) Bj進(jìn)行DCT,將得到的DCT矩陣記為 B?j。

    步驟4 判斷 vj的最高位數(shù)字奇偶性產(chǎn)生特征水印W。如果 vj的最高位數(shù)字為奇數(shù),則 wj=1;否則, wj= 0 , wj為W的第j比特。例如:如果vj= 6 2,最高位為6,此時(shí) wj= 0 。

    2.2.2 特征水印自嵌入

    為了增強(qiáng)本文算法的安全性,特征水印自嵌入前先利用混沌映射對(duì)其進(jìn)行加密處理。Logistic混沌映射定義為

    其中, y0為初值,ν為分支參數(shù)。本文算法通過調(diào)整每個(gè)子塊DCT矩陣區(qū)域2的2個(gè)DCT系數(shù)自嵌入?yún)^(qū)域1產(chǎn)生的特征水印。具體步驟如下。

    步驟1 利用Logistic映射對(duì)W進(jìn)行加密,加密過程說明如下。

    1) 選定初值 y0和分支參數(shù)ν,利用式(2)產(chǎn)生混沌序列 Y ={ y1, y2, y3,…}。

    其中,sgn(?)為符號(hào)函數(shù),lj為L(zhǎng)的第j比特,混沌序列最初的隨機(jī)數(shù)往往不大穩(wěn)定,所以式(3)舍去混沌序列的前t個(gè)隨機(jī)數(shù)。將 y0和ν作為本文算法的2個(gè)密鑰。

    3) 利用序列L對(duì)特征水印W進(jìn)行加密,即

    步驟2 將B劃分為不重疊的n×n子塊,每個(gè)子塊記為 Bj。

    步驟3 對(duì) Bj進(jìn)行DCT,將得到的DCT矩陣記為 B?j。

    步驟4 將W?自嵌入每個(gè)DCT矩陣 B?j的區(qū)域2,即

    2.2.3 特征水印提取

    檢測(cè)端從大小為N×N的攻擊圖像B'提取特征水印的過程與嵌入端從原始載體圖像B產(chǎn)生特征水印的過程類似。具體步驟如下。

    步驟1 將 B'劃分為不重疊的n×n子塊,每個(gè)子塊記為

    檢測(cè)端提取認(rèn)證水印、進(jìn)行版權(quán)鑒別和內(nèi)容認(rèn)證的過程分解為以下6個(gè)過程。

    步驟1 將 B'劃分為不重疊的n×n子塊,每個(gè)子塊記為

    步驟4 利用Logistic映射對(duì)認(rèn)證水印 W"進(jìn)行解密。解密過程說明如下。

    1) 利用 y0和ν 2個(gè)密鑰根據(jù)式(2)產(chǎn)生混沌序列 Y ={ y1, y2, y3,…} ,舍棄前t個(gè)隨機(jī)數(shù),將第t+1到第個(gè)隨機(jī)數(shù)通過式(3)二值化為{0,1}序列L。

    2) 對(duì)認(rèn)證水印 W"進(jìn)行解密,即

    由以上過程可知,檢測(cè)端提取認(rèn)證水印的過程是嵌入端自嵌入特征水印的逆過程,而且提取認(rèn)證水印實(shí)現(xiàn)盲提取。 W"解密后用于版權(quán)鑒別和內(nèi)容完整性認(rèn)證,所以被稱為認(rèn)證水印。

    由2.2.3節(jié)和2.2.4節(jié)可知,檢測(cè)端在無需借助原始圖像和原始水印任何信息的前提下,只利用攻擊圖像就可以分別提取特征水印和認(rèn)證水印進(jìn)行版權(quán)鑒別和內(nèi)容完整性認(rèn)證。因此,本文算法既具有多功能,又可達(dá)到全盲檢測(cè)。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    采用512×512大小的256級(jí)灰度Goldhill.bmp、Peppers.bmp、Couple.bmp 3幅圖像作為原始載體圖像,分別如圖 2(a)、圖 3(a)和圖 4(a)所示。原始載體圖像的分塊大小為8× 8,對(duì)每個(gè)子塊DCT矩陣的前 3行前 3列元素組成的區(qū)域 1進(jìn)行 SVD;Logistic映射的初值 y0為0.208 8,分支參數(shù)ν為2,舍棄前300個(gè)混沌隨機(jī)數(shù);自嵌入特征水印的位置為每個(gè)子塊DCT矩陣的區(qū)域2中處于(5,1)和(4,1)2個(gè)系數(shù);3幅圖像的水印嵌入強(qiáng)度β分別為 30、35和 25。含水印 Goldhill、Peppers、Couple圖像分別如圖2(b)、圖3(b)和圖4(b)所示,與圖 2(a)、圖 3(a)和圖 4(a)之間的 PSNR分別為36.662 5dB、36.265 8dB、36.133 9dB,所以此時(shí)本文算法具有很好的不可見性。不存在攻擊時(shí),從圖2(b)、圖3(b)和圖4(b)提取的特征水印 W'和解密的認(rèn)證水印都完全一致,它們之間的NC值都為 1,此時(shí)沒有發(fā)現(xiàn)遭到任何篡改,定位出的遭篡改子塊為0個(gè)。

    圖2 Goldhill圖像

    圖3 Peppers圖像

    圖4 Couple圖像

    3.1 篡改檢測(cè)實(shí)驗(yàn)

    3.1.1 惡意篡改檢測(cè)實(shí)驗(yàn)

    按照篡改目的,篡改可分為無意篡改和惡意篡改,前者一般指添加噪聲、JPEG壓縮等常規(guī)信號(hào)處理,后者一般指剪切—粘貼、疊加等操作。對(duì)Goldhill、Peppers、Couple 3幅圖像進(jìn)行惡意篡改檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。將原始載體圖像作為背景,檢測(cè)到的遭篡改子塊用黑色標(biāo)識(shí)。限于篇幅,這里只列出Goldhill圖像的篡改檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖。

    A1:將圖5的3232×hand.bmp二值圖像每個(gè)像素乘以50再分別疊加到圖2(b)、圖3(b)和圖4(b)的(189:220,165:196) 區(qū)域,Goldhill圖像的篡改圖像和篡改定位圖像分別如圖6(a)和圖6(b)所示。此時(shí)本文算法可準(zhǔn)確定位出篡改區(qū)域。

    圖5 Hand圖像

    圖6 Goldhill圖像的A1實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    A2:將圖 2(b)、圖 3(b)和圖 4(b)的(290:340,155:205)區(qū)域每個(gè)像素?cái)?shù)值加上 30,Goldhill圖像的篡改圖像和篡改定位圖像分別如圖7(a)和圖7(b)所示。此時(shí)本文算法可準(zhǔn)確定位出篡改區(qū)域。

    圖7 Goldhill圖像的A2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    A3:將圖8的6464×Kids.bmp灰度圖像替換圖 2(b)、圖 3(b)和圖 4(b)的(60:123,23:86) 區(qū)域,Goldhill圖像的篡改圖像和篡改定位圖像分別如圖9(a)和圖 9(b)所示??梢姶藭r(shí)本文算法可準(zhǔn)確定位出篡改區(qū)域。

    圖8 Kids圖像

    圖9 Goldhill圖像的A3實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    A4:剪切圖 2(a)、圖 3(a)和圖 4(a)的(367:416,326:385)區(qū)域替換圖2(b)、圖3(b)和圖4(b)的相同區(qū)域,Goldhill圖像的篡改圖像和篡改定位圖像分別如圖 10(a)和圖 10(b)所示。由于本文算法具有良好的不可見性,所以從圖 10(a)無法利用肉眼發(fā)現(xiàn)篡改。可見此時(shí)本文算法可準(zhǔn)確定位出篡改區(qū)域。

    圖10 Goldhill圖像的A4實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    A5:將圖 2(b)、圖 3(b)和圖 4(b)的(69:124,45:90)區(qū)域替換自身的(121:176,121:166)區(qū)域,Goldhill圖像的篡改圖像和篡改定位圖像分別如圖 11(a)和圖 11(b)所示??梢姶藭r(shí)本文算法可準(zhǔn)確定位出篡改區(qū)域。

    圖11 Goldhill圖像的A5實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    從 A1~A5可以看出,本文算法能夠較好地實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的完整性認(rèn)證。

    3.1.2 篡改類型區(qū)別

    為了定量地度量遭篡改程度,定義篡改評(píng)估函數(shù)(TAF, tamper assessment function)為

    其中,k為檢測(cè)到的遭篡改8 8×子塊的總數(shù)。k越大,TAF也越大,表示篡改的越厲害。表1列出了3幅圖像A1~A5惡意篡改實(shí)驗(yàn)的TAF。可見,對(duì)于3幅實(shí)驗(yàn)圖像,A3篡改的最為厲害。

    利用TAF定量度量本文表2~表4各種常規(guī)信號(hào)處理的篡改程度,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如各表中的“TAF”欄所示。

    為區(qū)分惡意篡改和無意篡改,設(shè)定閾值ε,如果TAFε≤,則認(rèn)為含水印圖像遭到惡意篡改;反之,則認(rèn)為遭到無意篡改。ε的取值根據(jù)實(shí)際應(yīng)用對(duì)圖像內(nèi)容完整性的要求而定。本文將ε取值為0.012 5,表1~表4“篡改類型”欄列出此時(shí)各種情形下的篡改類型,本文算法能正確區(qū)分不同的篡改類型。

    表1 惡意篡改檢測(cè)評(píng)估函數(shù)

    3.2 抗攻擊頑健性實(shí)驗(yàn)

    表2~表4分別列出了3幅圖像抗攻擊頑健性測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果。尺度縮放都采用最近插值法。隨機(jī)刪除列是指從被刪除列的右邊第一列開始逐列向左移動(dòng),空余列補(bǔ)全黑。各表中 2個(gè)水印所在欄的數(shù)據(jù)為它們之間的NC。由表2~表4的“ W'和”欄可知,在各種攻擊下,3幅圖像的 W'和之間的NC都較高。因此,本文算法此時(shí)具有較強(qiáng)的頑健性。

    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果討論與分析

    1) 特征水印嵌入位置選擇

    每個(gè)8 8×子塊DCT矩陣的前3行前3列元素組成的區(qū)域構(gòu)成區(qū)域 1,特征水印產(chǎn)生于區(qū)域 1;剩余區(qū)域?yàn)閰^(qū)域2,特征水印嵌入在區(qū)域2中。根據(jù)圖像JPEG壓縮原理,DCT交流系數(shù)按照Z(yǔ)igzag掃描的順序衰減,所以區(qū)域2內(nèi)處于(4,1)和(5,1)的系數(shù)是該區(qū)域具有最多能量的2個(gè)系數(shù),具有更大的感覺容量。因此,本文算法將特征水印嵌入在這2個(gè)系數(shù)中有利于提高算法的抗攻擊頑健性。

    2) 特征水印嵌入強(qiáng)度選擇

    特征水印嵌入強(qiáng)度β的大小與抗攻擊頑健性和不可見性相關(guān)。β越小,頑健性越弱,不可見性越好;β越大,不可見性越差,但頑健性越強(qiáng)。因此,β的選擇是在頑健性和不可見性之間的一個(gè)折中。不同的原始圖像可能具有較大的差異,所以無法用統(tǒng)一的公式來確定β,一般根據(jù)實(shí)際應(yīng)用對(duì)頑健性和不可見性的要求采用實(shí)驗(yàn)的方法確定。在本文中,當(dāng)3幅圖像的水印嵌入強(qiáng)度β分別為30、35和25時(shí),從圖2(b)、圖3(b)和圖4(b)可知此時(shí)本文算法具有良好不可見性;從表2~表4的“ W'和”欄可知,此時(shí)本文算法具有較強(qiáng)的頑健性。

    表2 Goldhill圖像抗攻擊頑健性實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    表3 Peppers圖像抗攻擊頑健性實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    表4 Couple圖像抗攻擊頑健性實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    3) 頑健性分析

    存在各種攻擊時(shí),由表2~表4的“W和 W'”欄可知,特征水印產(chǎn)生算法表現(xiàn)出很強(qiáng)的抗攻擊頑健性;由表2~表4的“W和”欄可知,特征水印自嵌入算法也表現(xiàn)出很強(qiáng)的抗攻擊頑健性;由表2~表4的“W和”欄可知,本文算法表現(xiàn)出較強(qiáng)的抗攻擊頑健性。本文算法具有較強(qiáng)抗攻擊頑健性的原因就在于特征水印產(chǎn)生和自嵌入算法本身就具有很強(qiáng)的抗攻擊頑健性。

    與文獻(xiàn)[14]算法進(jìn)行抗攻擊頑健性比較。為了具有可比性,這里使 2個(gè)算法原始載體圖像與含水印圖像之間的PSNR基本相同。文獻(xiàn)[14]算法設(shè)置如下:將圖5的hand.bmp作為原始水印圖像;Arnold 置亂次數(shù)為2次;對(duì)原始載體圖像的每個(gè)大小為16× 16的子塊進(jìn)行SVD,將水印嵌入每個(gè)子塊的后15個(gè)奇異值;將含頑健水印的圖像分為大小為2×2的不重疊子塊,產(chǎn)生并自嵌入脆弱水?。籊oldhill、Peppers、Couple 3幅圖像的水印嵌入強(qiáng)度α分別為 19、20和 23,此時(shí)原始圖像和含雙水印圖像之間的PSNR分別為36.617 6 dB、36.149 5 dB和36.055 0 dB,與本文算法基本相同。對(duì)比表2~表4的“ W'和”欄和“文獻(xiàn)[14]算法”欄可知,此時(shí)本文算法的抗攻擊頑健性強(qiáng)于文獻(xiàn)[14]的算法。

    4) 安全性分析

    本文算法在自嵌入特征水印W前先用Logistic混沌映射對(duì)其進(jìn)行加密,共有0y和ν2個(gè)密鑰。由于Logistic混沌映射具有初值敏感性,不知道0y和ν2個(gè)密鑰的非法者是無法證實(shí)版權(quán)歸屬和內(nèi)容真實(shí)性的。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出了一種全盲多功能圖像水印算法,算法采用子塊區(qū)域分割思想和自嵌入技術(shù),檢測(cè)端只需要利用攻擊圖像就能進(jìn)行版權(quán)鑒別和內(nèi)容認(rèn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。所提算法具有很好的實(shí)用性和多功能性,有利于推動(dòng)數(shù)字水印技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用。

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