專利名稱：采用幾何校準(zhǔn)的抗幾何變換圖象水印方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種多媒體信號(hào)處理領(lǐng)域，是一種圖象幾何校準(zhǔn)和保護(hù)數(shù)字圖象的方法。
背景技術(shù)：
目前，水印對(duì)抗幾何攻擊有非盲檢測(cè)和盲檢測(cè)的方法。一般來(lái)說(shuō)，盲檢測(cè)水印方法的穩(wěn)健性較差。但由于不需要原始圖象，它的應(yīng)用范圍更廣，也更具有挑戰(zhàn)性。它又可分為兩類第一類方法是將水印嵌入于具有幾何不變性的圖象特征域，如Fourier-Mellin域，使得幾何變形不影響水印信息的提取。但這類方法都只能抵抗RST，在實(shí)現(xiàn)上也存在困難，例如在將圖象DFT變換的幅度譜做LPM(Log Polar Mapping)與ILPM(Inverse Log PolarMapping)時(shí)，由于插值誤差會(huì)導(dǎo)致圖象質(zhì)量的嚴(yán)重下降。第二類是在幾何變形導(dǎo)致水印檢測(cè)失步的情況下，在水印檢測(cè)前設(shè)法先進(jìn)行幾何校正以實(shí)現(xiàn)水印檢測(cè)的重同步。這需要在圖象中除隱藏?cái)y帶用戶信息的水印(信息水印)外還嵌入一個(gè)幾何校正模型水印(模板水印)。到目前為止，對(duì)抗幾何攻擊還存在許多問(wèn)題，包括隱藏?cái)?shù)據(jù)量少、水印的不可見(jiàn)性較差、抗JPEG壓縮和抗仿射變換能力較弱、不能同時(shí)抵抗JPEG壓縮和幾何變換的組合攻擊等。另外，許多方法采用在DFT域中嵌入信息水印，而DFT(Discrete Fourier Transform)與DWT(Discrete Wavelet Transform)相比，存在自身的弱點(diǎn)，難以成為主流水印方法的基礎(chǔ)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提出一種能同時(shí)抵抗一般的信號(hào)處理如JPEG壓縮和幾何變換的穩(wěn)健的隱形圖象盲檢測(cè)水印方法，并且隱藏的信息量(靜荷)要較大(可達(dá)200比特以上)，水印的不可見(jiàn)性較好。
本發(fā)明方法圖像幾何校準(zhǔn)和保護(hù)數(shù)字圖象的方法，首先將信息水印經(jīng)擴(kuò)頻調(diào)制和交織后與一個(gè)訓(xùn)練序列一起嵌入到圖象DWT域中，再將一個(gè)匹配模板嵌入到圖象DFT域，最后由嵌入于圖象DFT域的匹配模板和嵌入于圖象DWT域的訓(xùn)練序列來(lái)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)頻調(diào)制和交織后嵌入于圖象DWT域中的信息水印的重同步檢測(cè)，具體做法是1)將待嵌入的有意義信息b(L bits)首先用一個(gè)由密鑰產(chǎn)生的偽隨機(jī)二進(jìn)制PN序列進(jìn)行擴(kuò)頻編碼調(diào)制，這樣可得到待嵌入的二進(jìn)制水印數(shù)據(jù)W，然后再進(jìn)行交織；將由密鑰產(chǎn)生的PN訓(xùn)練序列或全1碼、全0碼直接嵌入于圖象DWT變換得到的LL3子帶的中心行和中心列子帶系數(shù)或其他子帶系數(shù)中， 而在其余子帶系數(shù)中嵌入交織后的二進(jìn)制水印數(shù)據(jù)W；通過(guò)2-D IDWT得到嵌入DWT域水印的圖象f′(x，y)；2)將f′(x，y)進(jìn)行DFT變換，在DFT變換的幅度譜系數(shù)中我們嵌入由局部極大點(diǎn)構(gòu)成的一個(gè)匹配模板，局部極大點(diǎn)位置可由一個(gè)密鑰控制產(chǎn)生；3)先檢測(cè)匹配模板，并與原始的匹配模板比較得到圖象所經(jīng)受的仿射變換的變換矩陣并作逆變換恢復(fù)幾何形狀后，再根據(jù)訓(xùn)練序列作平移校準(zhǔn)后提取水印信息；有意義水印可以是文本、數(shù)字、圖形、圖象、簽名、音頻等數(shù)字文檔。
為了檢測(cè)圖象所經(jīng)受仿射變換的變換矩陣并作逆變換恢復(fù)其原始幾何形狀，可在圖象DFT變換的幅度譜系數(shù)中嵌入由局部極大點(diǎn)構(gòu)成的一個(gè)匹配模板，局部極大點(diǎn)位置可由一個(gè)密鑰控制產(chǎn)生；同時(shí)在圖象DWT域嵌入一個(gè)訓(xùn)練序列用于平移校準(zhǔn)。
經(jīng)過(guò)擴(kuò)頻調(diào)制和交織后嵌入于圖象DWT域中的信息水印由嵌入于圖象DFT域的匹配模板和嵌入于圖象DWT域的訓(xùn)練序列來(lái)實(shí)現(xiàn)重同步檢測(cè)；分為水印的嵌入和水印的檢測(cè)兩大步驟。1、水印的嵌入本發(fā)明將信息水印嵌入在圖象DWT域的低頻子帶系數(shù)中，而模板水印嵌入在圖象DFT變換后的幅度譜中頻系數(shù)中，這樣兩部分水印互相不干擾，又能獲得更好的穩(wěn)健性。本發(fā)明提出的圖象水印嵌入方法方框圖如圖1所示。2水印的檢測(cè)不需要原始圖象的輔助，本發(fā)明方法可以將隱藏的數(shù)據(jù)從可能同時(shí)遭到幾何攻擊和JPEG壓縮的水印圖象中檢測(cè)得到。檢測(cè)過(guò)程如下a)在水印檢測(cè)時(shí)，首先要應(yīng)用訓(xùn)練序列檢測(cè)水印是否同步。若不同步，則必須先經(jīng)過(guò)重同步得到同步圖象g*(x，y)。重同步包括DFT域摸板水印檢測(cè)、逆仿射變換、應(yīng)用訓(xùn)練序列平移同步。若同步，直接做一步。
b)對(duì)同步圖象g*(x，y)作DWT域水印檢測(cè)，得到了實(shí)際隱藏的數(shù)據(jù)。
水印嵌入過(guò)程主要有DWT域水印(包括信息水印、訓(xùn)練序列)的預(yù)處理、DWT域水印的嵌入和DFT域摸板水印的嵌入三部分。
1)DWT域水印(信息水印、訓(xùn)練序列)的預(yù)處理直接序列擴(kuò)頻編碼、交織。
本發(fā)明將一些通信理論中常用的技術(shù)(如直接序列擴(kuò)頻調(diào)制和交織)，引入圖象水印方法中以增強(qiáng)隱藏信息的穩(wěn)健性和秘密性。
假設(shè)原始圖象大小是512×512。應(yīng)用長(zhǎng)度為N1的PN碼序列m＝{mj；j＝1，...，N1}對(duì)要嵌入的信息b{bi；i＝1，...，L}(其中bi∈{0，1})進(jìn)行擴(kuò)頻編碼調(diào)制?！?”調(diào)制為m(雙極性序列，mj∈{-1，1})的正相序列，即{+1×mj；j＝1，...，N1}，“0”調(diào)制為m的反相序列， 即{-1×mj，j＝1，...，N1}。15位的PN碼序列由一個(gè)密鑰通過(guò)PN碼序列發(fā)生器產(chǎn)生。這樣可得到待嵌入的二進(jìn)制水印數(shù)據(jù)Wbi=DSSScoding→Wi{wij;wij∈{-1,+1},1≤j<N1,1≤i<L}]]>訓(xùn)練序列是信息水印能否實(shí)現(xiàn)平移同步的關(guān)鍵，為盡量使其少受到圖象裁剪的影響，應(yīng)將它嵌入于圖象中需要重點(diǎn)保護(hù)部分對(duì)應(yīng)的低頻子帶部位或低頻子帶的中心行和中心列。如圖2所示嵌入于低頻子帶的32行和32列。而在低頻子帶的其余部分中嵌入經(jīng)過(guò)交織(采用二維交織技術(shù)或其他交織技術(shù))后的二進(jìn)制水印數(shù)據(jù)W。
在一個(gè)64×64二維矩陣的32行和32列位置上存放127位訓(xùn)練序列，其余位置順序存放交織后二進(jìn)制水印數(shù)據(jù)W，將得到的二維矩陣按行掃描變成一個(gè)一維數(shù)組，記為X。2)DWT域水印(信息水印、訓(xùn)練序列)的嵌入與檢測(cè)方法DWT域水印的嵌入原始圖象f(x，y)進(jìn)行三級(jí)DWT分解，把低頻子帶LL3系數(shù)按行掃描變成一維數(shù)組，記為C。按公式(1)，我們把二進(jìn)制數(shù)據(jù)X加到低頻系數(shù)C上，得到新的低頻系數(shù)C′ 其中0≤i＜4096，C(i)、C′(i)、xi分別為C、C′、X的第i個(gè)元素。α表示嵌入強(qiáng)度，在滿足不可見(jiàn)性的前提下，盡可能選擇最大的整數(shù)值。將嵌入水印后的小波系數(shù)進(jìn)行IDWT得到嵌入DWT域水印的圖象f′(x，y)。
DWT域水印的檢測(cè)把已經(jīng)同步的圖象g*(x，y)DWT分解后的低頻子帶LL3系數(shù)按行掃描變成一維數(shù)組，記為C*。抽取出來(lái)的二進(jìn)制數(shù)據(jù)記為X*={Xi*},]]>抽取公式如下 其中0≤i＜4096，α為嵌入強(qiáng)度。將抽取的二進(jìn)制數(shù)據(jù)X*進(jìn)行反交織(交織的逆過(guò)程)恢復(fù)嵌入的二進(jìn)制數(shù)據(jù)序列W*。然后W*按15位比特進(jìn)行分段，每段與15 bits的序列m進(jìn)行相關(guān)，若相關(guān)值大于0，則判決嵌入信息比特為“1”，否則判決嵌入信息比特為“0”。解擴(kuò)之后就得到恢復(fù)的嵌入信息。
3)DFT域模板的嵌入與檢測(cè)在嵌入DWT域水印后圖象f′(x，y)的DFT域嵌入一個(gè)模板用作水印圖象變形后的同步信息。
模板的嵌入分如下四個(gè)步驟a)將f′(x，y)(512×512)用均值填充四周擴(kuò)展至1024×1024。
b)作DFT變換，取傅立葉系數(shù)幅度分量。在中頻區(qū)域(歸一化頻率為0.20～0.30)嵌入28個(gè)模板點(diǎn)，均勻地分布在DFT域傾角為θ1和θ2的兩條直線，每條線上14個(gè)點(diǎn)，圖2是嵌入模板的示意圖，圖中只畫(huà)出上半平面14個(gè)模板點(diǎn)的情況，下半平面關(guān)于原點(diǎn)對(duì)稱也嵌入14個(gè)模板點(diǎn)。直線的傾角和模板點(diǎn)的極徑由一個(gè)密鑰偽隨機(jī)產(chǎn)生。
c)增大模板點(diǎn)處傅立葉系數(shù)的模值，使之成為局部區(qū)域(可采用半徑為R的圓形窗口，如圖3所示)的極大值。改變量以不可見(jiàn)為標(biāo)準(zhǔn)，一般取極大值為局部平均值加上幾倍到十幾倍左右的方差。
d)計(jì)算傅立葉反變換(IDFT)得到最終的水印圖象f″(x，y)。
圖象在空間域受到的線性變換將在DFT域產(chǎn)生相應(yīng)的線性變換，所以通過(guò)模板點(diǎn)位置的變換關(guān)系就可以確定圖象所經(jīng)歷的幾何形變。如果一個(gè)方形圖象在空間域發(fā)生了以下的線性變換xy→Bxy----(3)]]>那么相當(dāng)于在DFT域做了如下的線性變換uv→(B-1)Tuv----(4)]]>對(duì)于一條模板線上的模板點(diǎn)，經(jīng)歷線性變換后，它們還是同在一條過(guò)原點(diǎn)直線上。新模板點(diǎn)的坐標(biāo)(如極徑r′)與原模板點(diǎn)的坐標(biāo)(如極徑r)存在一定的關(guān)系(如r′＝Kr，K為某一常數(shù))，這可用于搜索過(guò)程的快速匹配判斷。
模板檢測(cè)的步驟如下a)對(duì)待測(cè)圖象g(x，y)作Barlette濾波。
b)同嵌入模板時(shí)一樣，將濾波后的待測(cè)圖象擴(kuò)展至1024×1024。
c)作DFT變換。以一個(gè)半徑為R′(R′＜R，R為嵌入時(shí)的窗口半徑)的圓形窗口(作為局部區(qū)域)在傅立葉系數(shù)幅度矩陣的上半平面中搜索，提取所有局部極大值點(diǎn)。把DFT系數(shù)幅度矩陣上半平面以原點(diǎn)為頂點(diǎn)劃分為Nb(Nb＝360或180或其他值)個(gè)扇形區(qū)域，每個(gè)扇形的頂角均為0.5°或1°。再按角度將所有局部極大值點(diǎn)分別歸入各個(gè)扇形區(qū)域。
d)找到與兩條摸板線對(duì)應(yīng)的可能的摸板點(diǎn)集合。
在每個(gè)扇形區(qū)域中，在Kmin＜K＜Kmax范圍內(nèi)搜索這樣的K值它使得此扇區(qū)中至少有Nm個(gè)局部極大值點(diǎn)滿足|rIi-KrTj′|<threshold,]]>其中Nm為一個(gè)預(yù)先規(guī)定的數(shù)，rIi是扇區(qū)i中局部極值點(diǎn)的極徑(i＝1...Nb)，r′Tj是原模板線j(j＝1，2)上摸板點(diǎn)的極徑，threshold＞0為一閾值。實(shí)驗(yàn)中我們?nèi)m＝5，threshold＝0.002，Kmin＝0.5和Kmax＝2.0(對(duì)應(yīng)于空間域上的縮放參數(shù)為2～0.5)。如果找到這樣的K值，我們就把相應(yīng)的局部極值點(diǎn)坐標(biāo)記錄下來(lái)。
e)通過(guò)上述步驟，得到可能的匹配線的集合，稱為“準(zhǔn)匹配線”，線上的局部極值。
點(diǎn)稱為“準(zhǔn)匹配點(diǎn)”，坐標(biāo)記為(xij，yij)。圖象上半平面相應(yīng)的原始模板點(diǎn)的坐標(biāo)記為(x′ij，y′ij)，其中i∈{1，2}表示第i條模板(匹配)線，j∈{1，2，Λ，7}表示第j個(gè)模板(匹配)點(diǎn)。從對(duì)應(yīng)于模板線1的準(zhǔn)匹配點(diǎn)集中取出一個(gè)集合和對(duì)應(yīng)于模板線2的準(zhǔn)匹配點(diǎn)集中取出另一個(gè)集合。根據(jù)這兩個(gè)集合的點(diǎn)與模板點(diǎn)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系計(jì)算得到的一個(gè)可能的變換矩陣A。尋找平均誤差MAE(Mean Absolute Error)最小的A。MAE=1nummatches||Ax11y11MMx11y11x21y21MMx21y21T-x11′y11′MMx11′y11′x21′y21′MMx21′y21′T||----(5)]]>其中模板點(diǎn)為(x′ij，y′ij)和“準(zhǔn)匹配點(diǎn)”為(xij，yij)，nummatches是匹配點(diǎn)個(gè)數(shù)，運(yùn)算符‖Λ‖中是一個(gè)2行的誤差矩陣。
f)將對(duì)應(yīng)于模板線1的準(zhǔn)匹配點(diǎn)加上180°，重復(fù)e)，由最小的MAE值確定最后的頻域變換矩陣A。由式(3)和(4)可得空域變換矩陣B＝AT。
應(yīng)用抽取的訓(xùn)練序列S與原始訓(xùn)練序列T的相關(guān)系數(shù)來(lái)確定圖象是否同步及圖象的平移同步參數(shù)。
在水印檢測(cè)時(shí)，首先要檢測(cè)水印是否同步。若不同步，則必須重同步水印后才能進(jìn)行水印檢測(cè)。若同步，則直接提取低頻子帶LL3子帶隱藏?cái)?shù)據(jù)和解碼出信息。
檢測(cè)水印是否同步將待測(cè)圖象g(x，y)重定大小為512×512，然后對(duì)其進(jìn)行3級(jí)DWT分解，從LL3子帶的32行與32列中提取訓(xùn)練序列S，計(jì)算它與原始訓(xùn)練序列T的相關(guān)系數(shù)ρT,S(0)=1127Σn=1127(TnSn),]]>看是否≥threshl。若是，我們認(rèn)為S是真正的訓(xùn)練序列，并且水印是同步的，可以直接進(jìn)行DWT域水印的抽取和譯碼。若＜threshl，則認(rèn)為水印是不同步的，必須先經(jīng)過(guò)重同步才能進(jìn)行DWT域水印的抽取和譯碼。threshl一般可取0.56(由實(shí)驗(yàn)確定的值)。出現(xiàn)虛警即出現(xiàn)偽同步的概率可由計(jì)算得Pfp=12127Σk=127-e127C127k=8.59×10-9,]]>其中e＝round(127×(1-threshl)/2)。Round表示四舍五入取整。
重同步的第一步是恢復(fù)原始幾何形狀。從待測(cè)圖象g(x，y)中檢測(cè)出嵌入的模板水印，并將之與原始的模板進(jìn)行對(duì)比獲得圖象所經(jīng)受的仿射變換矩陣B。獲得仿射變換矩陣B后，將待測(cè)圖象g(x，y)進(jìn)行圖象幾何逆變換恢復(fù)成M×N大小的圖象g′(x，y)(圖5b)，然后再填充0成512×512大小的圖象I(x，y)，被裁剪的部分以0填充，g′(x，y)在圖象I(x，y)中心(圖5c)。
重同步的第二步是平移同步。即用抽取的訓(xùn)練序列S與T的相關(guān)系數(shù)來(lái)確定圖象的平移同步參數(shù)。
平移同步可采用的一種辦法是，將圖象I(x，y)作如下的所有可能的平移It(x，y)＝I((x-xt)mod512，(y-yt)mod512)；{-12(512-M)≤xt<12(512-M);-12(512-N)≤yt<12(512-N)}----(6)]]>每次平移后的圖象，作DWT分解，從LL3子帶的32行與32列中提取訓(xùn)練序列S。根據(jù)提取的訓(xùn)練序列與原始訓(xùn)練序列的相關(guān)系數(shù)最大可確定平移參數(shù)(xt，yt)。
本發(fā)明提出的另外一種方法是將圖象I(x，y)做最多8×8＝64次平移即可，從而可大大減小計(jì)算量。根據(jù)DWT的時(shí)頻局部化性質(zhì)，LL3子帶的每個(gè)系數(shù)都對(duì)應(yīng)于圖象的一個(gè)局部。可以證明(我們的實(shí)驗(yàn)也證明了這點(diǎn))，若在DWT時(shí)采用緊支小波濾波器和采用周期延拓方式(若采用其他延拓方式，則除了圖象邊界外，也滿足下列關(guān)系)，圖象I(x，y)平移8×xt1行和8×yt1列(xt1，yt1為整數(shù))，得到平移圖象It(x，y)It(x，y)＝I((x-8×xt1)mod 512，(y-8×yt1))mod 512)(7)則圖象三級(jí)DWT分解后的LL3子帶也平移xt1行和yt1列LL3t(x，y)＝LL3((x-xt1)mod 64，(y-yt1)mod 64)(8)其中LL3(x，y)與LL3t(x，y)分別為圖象I(x，y)和It(x，y)LL3子帶系數(shù)。LL3子帶的平移導(dǎo)致嵌入的訓(xùn)練序列也發(fā)生平移。應(yīng)用公式7和8給出的性質(zhì)，我們可以只對(duì)I(x，y)做最多8×8次平移It(x，y)＝I((x-xt)mod 512，(y-yt)mod 512)；{-4≤xt，yt＜4(9)每平移一次，做DWT分解，獲得LL3子帶LL3t(x，y)。將LL3t(x，y)作平移LL′3t(x，y)＝LL3t((x-xt1)mod64，(y-yt1)mod64)；{-T1≤xt1＜T1；-T2≤yt1＜T2(10)上式中，T1＝round(0.5×(512-M)/8)，T2＝round(0.5×(512-N)/8)。每次平移從LL′3t(x，y)的32行和32列抽取訓(xùn)練序列S，根據(jù)與原始訓(xùn)練序列T間的最大相關(guān)值來(lái)確定平移參數(shù)。最多64次平移搜索后即可確定圖象的平移參數(shù)(8×xt+xt1，8×yt+yt1)，從而獲得平移校準(zhǔn)后的圖象g*(x，y)。
本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)1)本發(fā)明提出的DFT-DWT復(fù)合域的數(shù)字水印盲檢測(cè)方法，在同時(shí)對(duì)抗常規(guī)信號(hào)處理方面和仿射變換方面都達(dá)到了較強(qiáng)的穩(wěn)健性(表1)。在壓縮因子為15的JPEG壓縮(JPEG_15)時(shí)，能實(shí)現(xiàn)無(wú)差錯(cuò)檢測(cè)，能抵抗國(guó)際通用水印測(cè)試平臺(tái)StirMark 3.1中除Rand Bending外的其他幾何變換，如對(duì)rotation(auto crop，auto scale)、jitter、scaling、shearing、general linear transform等都能實(shí)現(xiàn)無(wú)差錯(cuò)檢測(cè)，并能抵抗JPEG壓縮和幾何變換的組合攻擊，如同時(shí)抵抗JPEG_50壓縮、旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪、平移等組合攻擊。
2)本發(fā)明提出的水印方法可隱藏264比特以上的信息，水印圖象相對(duì)于原始圖象的PSNR在40dB以上，水印的不可見(jiàn)性較好。
3)本發(fā)明中的圖象幾何校準(zhǔn)技術(shù)，精確度高，并可避免在圖象中嵌入一個(gè)可視標(biāo)記。
表1本發(fā)明提出方法用水印測(cè)試平臺(tái)StirMark 3.1進(jìn)行穩(wěn)健性測(cè)試的結(jié)果。



圖1是水印嵌入框圖。
圖2是訓(xùn)練序列及其嵌入于LL3子帶的位置。
圖3是在DFT變換幅度譜上半平面嵌入14個(gè)模板點(diǎn)的位置示意圖。
圖4是嵌入了DWT-DFT域水印的圖象。
圖5是本發(fā)明方法對(duì)抗JPEG壓縮和RST(旋轉(zhuǎn)，裁剪，縮放和平移組合攻擊)聯(lián)合攻擊的穩(wěn)健性測(cè)試。
圖1中，1是需要隱藏的比特信息，2是隱藏信息經(jīng)過(guò)直接序列擴(kuò)頻，3是交織，4是原始圖象，5是DWT，6是數(shù)據(jù)嵌入在圖象DWT子帶系數(shù)中，7是IDWT，8是嵌入了DWT域水印的圖象f′(x，y)，9是將f′(x，y)進(jìn)行DFT變換，10是在DFT域中嵌入摸板水印。11是IDFT。12是嵌入了DWT-DFT域復(fù)合水印的圖象f″(x，y)。13是嵌入的訓(xùn)練序列。
圖2中，T1...T127是127位訓(xùn)練序列在LL3子帶中的某一行和某一列的位置。Row 32表示32行，Column 32表示32列。
圖4、5中給出的是使用標(biāo)準(zhǔn)圖象Lena和Baboon測(cè)試的一些結(jié)果。
圖4中，a)Lena水印圖象(PSNR＝40.1dB)；b)Baboon水印圖象(PSNR＝39.6dB)。
圖5中，a)Lena水印圖象受到JPEG壓縮和RST聯(lián)合攻擊后的圖象g(x，y)。
b)圖a經(jīng)過(guò)較正仿射變換后的圖象g′(x，y)。圖象大小為504×504。
c)圖b周?chē)a(bǔ)0到512×512大小I(x，y)。
d)圖c經(jīng)過(guò)平移校正后的圖象g*(x，y)，圖象大小為512×512，填充部分為圖象g(x，y)的均值。隱藏的264比特仍然可以無(wú)差錯(cuò)檢測(cè)出來(lái)。
具體實(shí)施例方式
下面給出抗幾何變換的數(shù)字水印技術(shù)在標(biāo)準(zhǔn)圖象Lena和Baboon使用和測(cè)試得到的一些結(jié)果。
我們?cè)贚ena和Baboon(均為512×512×8 bits)的圖象上分別嵌入一個(gè)包含44個(gè)字符(264比特)的信息水印、匹配模板和訓(xùn)練序列，PSNR值分別為40.1dB和39.6dB(圖4)。測(cè)試中我們?nèi)＝264，N1＝15，α＝56，threshl＝0.56，threshold＝0.002，Nb＝180，Nm＝5，Kmin＝0.5和Kmax＝2.0，以及在對(duì)圖象離散小波變換中使用Daubechies 9/7雙正交小波濾波器，訓(xùn)練序列嵌入在LL3子帶的32行和32列。本發(fā)明水印嵌入方法在1.7G的P4計(jì)算機(jī)(windows平臺(tái)，VC++語(yǔ)言)上需要小于3秒時(shí)間，而檢測(cè)方法需要1～13秒左右?？梢钥闯觯?jì)算量并不太大。
表1是信息水印抵抗StirMark3.1攻擊的情況。其中BER(Bit Error Rate)是指誤比特率。水印對(duì)StirMark3.1中縮放、旋轉(zhuǎn)+裁剪、旋轉(zhuǎn)+裁剪+縮放、一般線性變換、剪切、jitter、改變長(zhǎng)寬比等幾何攻擊都能實(shí)現(xiàn)無(wú)差錯(cuò)檢測(cè)。在StirMark3.1中cropping_25、JPEG_15攻擊時(shí)能實(shí)現(xiàn)無(wú)差錯(cuò)檢測(cè)。對(duì)Gaussian濾波、銳化，水印字符串也可以無(wú)差錯(cuò)率或以極低的差錯(cuò)率提取出來(lái)。
另外，我們還測(cè)試了在水印圖象受到任意的旋轉(zhuǎn)+剪切+縮放+平移(RST)的情況下水印的穩(wěn)健性。如圖5所示。圖5(a)是Lena水印圖象受到JPEG壓縮和RST聯(lián)合攻擊后的圖象g(x，y)。圖5(b)是圖5(a)經(jīng)過(guò)較正仿射變換后恢復(fù)其原始形狀后的圖象g′(x，y)。圖象大小為504×504。圖5(c)是在圖象g′(x，y)周?chē)钛a(bǔ)0到512×512大小的圖象I(x，y)，補(bǔ)0后原圖象g′(x，y)位于的圖象I(x，y)的中央。圖5(d)是圖象I(x，y)經(jīng)過(guò)平移校正后的圖象g*(x，y)，圖象大小為512×512。水印檢測(cè)時(shí)，填充部分以圖象g(x，y)的均值填充，而不是以0值填充，這樣做的結(jié)果是可以改善檢測(cè)性能。測(cè)試結(jié)果是隱藏的264比特仍然可以無(wú)差錯(cuò)檢測(cè)出來(lái)。
權(quán)利要求
1.一種圖像幾何校準(zhǔn)和保護(hù)數(shù)字圖象的方法，其特征是該方法首先將信息水印經(jīng)擴(kuò)頻調(diào)制和交織后與一個(gè)訓(xùn)練序列一起嵌入到圖象DWT域中，再將一個(gè)匹配模板嵌入到圖象DFT域，最后由嵌入于圖象DFT域的匹配模板和嵌入于圖象DWT域的訓(xùn)練序列來(lái)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)頻調(diào)制和交織后嵌入于圖象DWT域中的信息水印的重同步檢測(cè)，具體做法是1)將待嵌入的有意義信息b(L bits)首先用一個(gè)由密鑰產(chǎn)生的偽隨機(jī)二進(jìn)制PN序列進(jìn)行擴(kuò)頻編碼調(diào)制，這樣可得到待嵌入的二進(jìn)制水印數(shù)據(jù)W，然后再進(jìn)行交織；將由密鑰產(chǎn)生的PN訓(xùn)練序列或全1碼、全0碼直接嵌入于圖象DWT變換得到的LL3子帶的中心行和中心列子帶系數(shù)或其他子帶系數(shù)中，而在其余子帶系數(shù)中嵌入交織后的二進(jìn)制水印數(shù)據(jù)W；通過(guò)2-DIDWT得到嵌入DWT域水印的圖象f′(x，y)；2)將f′(x，y)進(jìn)行DFT變換，在DFT變換的幅度譜系數(shù)中我們嵌入由局部極大點(diǎn)構(gòu)成的一個(gè)匹配模板，局部極大點(diǎn)位置可由一個(gè)密鑰控制產(chǎn)生；3)先檢測(cè)匹配模板，并與原始的匹配模板比較得到圖象所經(jīng)受的仿射變換的變換矩陣并作逆變換恢復(fù)幾何形狀后，再根據(jù)訓(xùn)練序列作平移校準(zhǔn)后提取水印信息；有意義水印可以是文本、數(shù)字、圖形、圖象、簽名、音頻等數(shù)字文檔。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于圖象幾何校準(zhǔn)和保護(hù)數(shù)字圖象的方法，其特征是在圖象DFT變換的幅度譜系數(shù)中嵌入由局部極大點(diǎn)構(gòu)成的一個(gè)匹配模板，用于檢測(cè)圖象所經(jīng)受仿射變換的變換矩陣并作逆變換恢復(fù)其原始幾何形狀；同時(shí)在圖象DWT域嵌入一個(gè)訓(xùn)練序列用于平移校準(zhǔn)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種多媒體信號(hào)處理領(lǐng)域，是一種圖象幾何校準(zhǔn)和保護(hù)數(shù)字圖象的方法。經(jīng)過(guò)擴(kuò)頻調(diào)制和交織后嵌入于圖象DWT域中的信息水印由嵌入于圖象DFT域的匹配模板和嵌入于圖象DWT域的訓(xùn)練序列來(lái)實(shí)現(xiàn)重同步檢測(cè)。在水印圖象同時(shí)經(jīng)過(guò)JPEG壓縮和幾何變形的情況下，仍然可實(shí)現(xiàn)有意義信息的無(wú)差錯(cuò)檢測(cè)。本發(fā)明可使通過(guò)網(wǎng)絡(luò)上傳播的數(shù)字圖象或視頻數(shù)據(jù)獲得保護(hù)。本發(fā)明中提出的圖象幾何校準(zhǔn)方法還可用于其他需要圖象同步的場(chǎng)合，如衛(wèi)星成象、交互式數(shù)字地圖、數(shù)字水印等。
文檔編號(hào)G06T1/00GK1414778SQ0214961
公開(kāi)日2003年4月30日 申請(qǐng)日期2002年12月12日 優(yōu)先權(quán)日2002年12月12日
發(fā)明者康顯桂, 黃繼武 申請(qǐng)人:中山大學(xué)