專利名稱：灰度圖像嵌入信息量的分析方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明屬于信息處理領域，是一種基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法。
背景技術(shù)：
人類視覺原理大自然中的色彩信息是連續(xù)的。但是人眼的分辨率是有限的，人類的視覺系統(tǒng)對圖像場的敏感性是非均勻和非線性的。很多色彩細節(jié)人眼無法準確感知。
以灰度為例，人眼對灰度的分辨能力很差，一般只有幾十個灰度級。在8位灰度圖像(就是我們常說的256(28)級灰度圖像)中，如果相鄰像素點的灰度相差不大，但包含了豐富的信息的話，人眼則無法從圖像中提取相應的信息。也就是說，對于灰度圖像，人類的視覺冗余度是很高的。如圖1所示，連續(xù)的灰度值與分立灰度值的對比。
人眼對圖像灰度的變化具有的冗余性。隨著亮度的增加，視覺系統(tǒng)對量化誤差的敏感度降低。這是由于人眼的辨別能力與物體周圍的背景亮度成反比。由此說明在高亮度區(qū)，灰度值的量化可以更粗糙些。另外，在圖像灰度變化劇烈的地方，人眼對灰度的敏感度也會降低。
人眼對極其小范圍的圖像灰度的比較大的變化不敏感的特性。一般來說，灰度越接近于0，其變化越不易被人類覺察。
目前常用的灰度圖像信息隱藏方式目前，信息隱藏技術(shù)發(fā)展非常迅速。其方法有空間域(時域)和變換域(頻域)信息隱藏。
空間域多采用替換法。最不重要位(LSB)替換和位平面工具是常用的空域隱藏方法。人們通常認為Roman Machado提出了LSB編碼的原始概念[Stego網(wǎng)站]。為使載體文件不發(fā)生明顯的改變，它是將信息位替換到載體元素的最不重要位。另一種常用的方法為統(tǒng)計隱藏法，對于靜止圖像來說，根據(jù)圖像中像素的統(tǒng)計特征來將信息嵌入到像素的亮度值中，如隨機選取n個像素點(a，b)，a的亮度值增加1，則b的亮度減1，來保持整個圖像的平均亮度不變。
一個信息隱藏系統(tǒng)應該具備透明性、魯棒性、不可檢測性、安全性、自恢復性等能力等特征。但是無論空間域信息隱藏采用什么樣的埋入方法，迄今為止，一直都存在著一個嚴重的問題，就是隱藏信息的魯棒性和自恢復性無法獲得大的突破。所以，信息隱藏領域研究者常常將信息隱藏在原圖像的變化域中。現(xiàn)在已知的比較可靠的信息隱藏系統(tǒng)實際都是運用在某種頻域上的。目前有許多變換域的隱藏方法，其中一種方法是使用離散余弦變換(DCT)作為手段在圖像中嵌入信息；還有一種是使用小波變換.變換可以在整個圖像上進行，也可以對整個圖像進行分場操作，或者是其它的變種。然而，變換域信息隱藏也存在著不可調(diào)節(jié)的缺陷，那就是圖像中能夠隱藏的信息數(shù)量和可達到的系統(tǒng)健壯性之間存在的矛盾。
基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法，也有大量的專利與論文的發(fā)表。日本著名的H公司曾發(fā)表了題為“用于二值圖像的數(shù)字水印方法”(特開2004-289783)。該專利提出利用有名的人眼視覺特性中的Gestalt法則，對因埋入信息使圖像產(chǎn)生不規(guī)則的部分，有斷點不連續(xù)的部分，輪廓部分的凸凹不齊部分進行修復，可使信息埋入后的圖像質(zhì)量改善。這種方法只是一種定性的含有主觀臆斷成分的手段，不能嚴格作為一種算法，并且該方法沒有涉及利用人眼對圖像的灰度變化不明顯的視覺特性。
基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法的專利，同樣的日本著名的H公司最近發(fā)表了題為“信息埋入裝置，印刷用媒體，及信息讀取裝置”(特開2006-279640)。該專利又提出針對印刷圖像進行信息埋入時，可在不影響人眼的視覺的紙介質(zhì)媒體上進行信息埋入，這里仍然擺脫不了將基于人眼視覺特性的模型進行信息埋入的理論引入了僅僅依靠經(jīng)驗算法的道路。
近期，一種新的針對印刷圖像進行信息埋入的方法被發(fā)表了，一種“可在紙上大量記錄數(shù)據(jù)的網(wǎng)屏編碼控制方法”(專利公開號CN1598873)的專利被公開了。該方法利用網(wǎng)屏編碼，可在紙介質(zhì)上實現(xiàn)信息的大量埋入。本發(fā)明是在該專利基礎上的新的研究成果。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明是屬于一種新的基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法。該方法具有埋入信息量大、對原圖像破壞性小及識別精度高、魯棒性好的特點?？梢栽趯崿F(xiàn)信息的大量埋入、機密文件隱藏、信息追跡及文件密寫密傳等功能的同時，可為有效解決由多媒體設備的普及造成的文件非法復制、偽造、篡改等問題提供技術(shù)支持。相比上述網(wǎng)屏編碼控制方法，本發(fā)明基于人眼視覺原理，對其做了埋入信息位置的改進和網(wǎng)屏編碼形式的非平面拓寬。
本發(fā)明解決其技術(shù)問題是采取以下方案實現(xiàn)的一種基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法，其特征在于(1)利用了人眼對圖像灰度的變化不敏感的特性，針對構(gòu)成圖像的部分或全部像素的各個灰度值中人眼不敏感的一個或一個以上的灰度值范圍進行信息埋入的手段；
(2)考慮了人眼視覺特性的以非平面的形式表示的包括形狀，大小，位置及方向在內(nèi)的幾何學圖形，以及以非平面的形式表示的包括力學特性，頻率特性，熱力學特性在內(nèi)的物理學圖形紀錄計算機信息的信息埋入手段；(3)利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個灰度級別，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，信息埋入時的圖像像素灰度級別的確定手段；(4)利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個位圖，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，可進行信息埋入的位圖的確定手段；(5)以及利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個灰度級別，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，非平面的形式表示的計算機代碼的埋入手段；(6)利用了人眼對極其小的范圍的圖像灰度的比較大的變化不敏感的特性，針對埋入了信息的圖像，在圖像中設立標準灰度值點的手段；(7)以及利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個位圖，在圖像質(zhì)量損失的最小化的前提下，將非平面的形式表示的計算機代碼埋入圖像位圖中的手段。
此信息埋入方法利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像像素的各個灰度級別，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，針對圖像的各個像素進行信息埋入的方法，是將圖像像素的各個灰度值按原灰度值變化最小的原則，將該像素的灰度值改變成與相鄰像素或標準像素點的灰度值構(gòu)成一定的關系的灰度值。
此信息埋入方法利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個灰度級別，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，灰度級的形式表示的計算機代碼的構(gòu)成手段，是灰度級的形式表示的計算機代碼是被拆成復數(shù)個平面同時埋在圖像的上述復數(shù)個灰度級的各個像素點中的。
此信息埋入方法基于人眼視覺特性包括了人眼對圖像灰度的變化不敏感的特性，人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性特性，人眼對極其小圖像范圍的灰度值的比較大的變化不敏感的特性，針對埋入了信息的圖像，在圖像中設立標準灰度值點的手段，是指在圖像中，按等間隔設立的包括圖像最大灰度值，中等灰度值，最小灰度值在內(nèi)的一種以上的標準灰度值的圖像處理方法。
此信息埋入方法利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個像素的不同灰度值，確定可使圖像損失最小的信息埋入方法，是將需要埋入信息的像素的灰度改變成與該像素的原有灰度值最接近的一個包括素數(shù)值、比例值在內(nèi)的與相鄰像素或標準灰度值像素相關的灰度值。
此信息埋入方法利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個位圖，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，可進行信息埋入的位圖的確定手段，是在圖像高位圖中埋入不同灰度網(wǎng)點的形式表示的計算機代碼信息。
本發(fā)明相對現(xiàn)有技術(shù)具有如下優(yōu)點和效果本發(fā)明所提出的基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法可以在灰度圖像上針對混合圖像形式及混合像素形式及多灰度值的黑白或彩色圖像進行信息埋入。該方法具有埋入信息量大、對原圖像破壞性小及識別精度高、魯棒性好的特點。使用上述方法可以實現(xiàn)在灰度圖像上進行隱藏信息的大量埋入，并可實現(xiàn)機密文件的密寫密傳，以及針對密寫后的機密文件進行閱讀、信息追跡等功能的管理?？梢詾橛行Ы鉀Q由多媒體設備的普及造成的文件非法復制、偽造、篡改等問題提供技術(shù)支持。


圖1是連續(xù)灰度級與間斷灰度的視覺對比(之所以分區(qū)表示是為了避免人類視覺的馬赫帶效應影響)；圖2為可在圖像上大量記錄數(shù)據(jù)的信息隱藏系統(tǒng)；圖3是AM網(wǎng)點與FM網(wǎng)點的實施例，(a)表示AM(Amplitude Modulation)網(wǎng)點的例子，(b)表示FM(Frequency-Modulated)網(wǎng)點的例子；圖4是本實施方式使用的網(wǎng)點的實施例，(a)表示集合網(wǎng)點的例子，(b)表示分散網(wǎng)點的例子；圖5是網(wǎng)點的灰度值與網(wǎng)點的分布狀態(tài)的關系的示意圖；(a)灰度為4，(b)灰度為5，(c)灰度為6，(d)灰度為7，(e)灰度為8。
圖6是以灰度等級形式表示的包括幾何形狀，力學特性，頻率特性在內(nèi)的物理學圖形表示的網(wǎng)點示意圖，(a)方形，圓形，菱形網(wǎng)點，(b)重心在上，重心在下，重心居中網(wǎng)點，(c)網(wǎng)點出現(xiàn)在中心的頻率。
圖7是可代表信息“1”的AM網(wǎng)點或稱集中型網(wǎng)點；圖8是不同灰度級下的可代表信息點“1”的網(wǎng)點立體分布圖；圖9是可代表信息點“0”的FM網(wǎng)點或者分散型網(wǎng)點；圖10是不同灰度級下的可代表信息點“0”的網(wǎng)點立體分布圖；圖11是采用與標準信息點構(gòu)成e倍數(shù)的信息埋入方法；圖12是采用素數(shù)的方法進行信息埋入的例子；圖13是生成隱藏對象的流程圖；圖14位圖形式的掩體對象圖像的信息埋入方法。
具體實施例方式
結(jié)合實施方式對技術(shù)方案作詳細敘述。但本發(fā)明所述的實施例是說明性的，而不是限定性的。
圖1中給出了連續(xù)灰度級與間斷灰度的視覺對比圖。其中圖1中第1、3行為連續(xù)灰度圖，其灰度值從0到255漸變。第2、4行為間斷灰度圖，其中每一區(qū)間的灰度值都是相同的，其灰度值分別為0、20、45、65、90、110、140、165、185、210、230、245。由對比效果可以看出，人類視覺基本無法對其準確分別，尤其是灰度值較小的地方(即視覺上感覺黑暗的區(qū)域)。本圖之所以分區(qū)表示是為了避免間斷灰度圖中的灰度變化對人類視覺的馬赫帶效應影響。
圖2是可在圖像上大量記錄數(shù)據(jù)的信息隱藏系統(tǒng)示意圖。其中掩體對象是指我們的原始圖像。嵌入對象是指需要隱藏的信息。隱寫密鑰是指在信息埋入之前(或之中)對其進行的信息加密算法。嵌入算法是指嵌入對象嵌入掩體對象所使用的算法。嵌入對象嵌入掩體對象后生成隱藏對象。提取時通過隱寫密鑰和解碼系統(tǒng)重新恢復嵌入對象。
圖3是AM網(wǎng)點與FM網(wǎng)點的實施例，(a)表示AM網(wǎng)點的例子，(b)表示FM網(wǎng)點的例子。其中，AM是Amplitude Modulation，是一種指在單位面積內(nèi)，用網(wǎng)點的大小來表現(xiàn)圖像的深淺明暗層次。FM是frequency-modulated，是90年代以來新發(fā)展起來的一種加網(wǎng)方式，它和調(diào)幅網(wǎng)點不同之處在于調(diào)頻網(wǎng)點的網(wǎng)點大小是固定的，它是通過控制網(wǎng)點的密集程度來實現(xiàn)階調(diào)。亮調(diào)部分的網(wǎng)點稀疏，暗調(diào)部分的網(wǎng)點密集。
圖4是本實施方式使用的網(wǎng)點的實施例，(a)表示集合網(wǎng)點的例子，(b)表示分散網(wǎng)點的例子。所謂集中網(wǎng)點是指每一個網(wǎng)點中的所有點陣是結(jié)合在一起的，所謂分散網(wǎng)點是指網(wǎng)點中的點陣至少有一個點是分離的，其中，集中網(wǎng)點可以表示代碼“1”，分散網(wǎng)點可以表示代碼“0”。
圖5是網(wǎng)點的灰度值與網(wǎng)點的分布狀態(tài)的關系的示意圖。其中n為灰度級。灰度級同行列出了六種(可以不局限在六種)等灰度替代的網(wǎng)點實例。圖像灰度級的確定由圖10說明。
圖6是以灰度等級形式表示的包括幾何形狀，力學特性，頻率特性在內(nèi)的物理學圖形表示的網(wǎng)點示意圖。其中，a為以幾何學圖形表示的網(wǎng)點，a1表示方形網(wǎng)點，a2表示圓形網(wǎng)點，a3表示菱形網(wǎng)點。b是以力學特性表示的網(wǎng)點示意圖，b1表示重心在上的網(wǎng)點，b2表示重心在下的網(wǎng)點，b3表示重心居中的網(wǎng)點。c是以網(wǎng)點在中心的頻率特性表示的網(wǎng)點示意圖。
圖7是可代表信息“1”的AM網(wǎng)點或者集中型網(wǎng)點。其中，從左到右的灰度級依次為4、5、6、7、8。本發(fā)明中，我們還可以將集中網(wǎng)點視為AM網(wǎng)點。同時，信息“1”也可由以灰度等級形式表示的包括幾何形狀，力學特性，頻率特性在內(nèi)的物理學圖形表示。
圖8是不同灰度級下的可代表信息點“1”的網(wǎng)點立體分布圖。其中，從上到下的灰度級依次為4、6、8。本發(fā)明中，我們還可以將集中網(wǎng)點視為AM網(wǎng)點。
圖9是可代表信息點“0”的FM網(wǎng)點或者分散型網(wǎng)點。其中，從左到右的灰度級依次為4、5、6、7、8。本發(fā)明中，我們還可以將分散網(wǎng)點視為FM網(wǎng)點。同時，信息“0”也可由以灰度等級形式表示的包括幾何形狀，力學特性，頻率特性在內(nèi)的物理學圖形表示。
圖10是不同灰度級下的可代表信息點“0”的網(wǎng)點立體分布圖。其中，從上到下的灰度級依次為4、6、8。本發(fā)明中，我們還可以將分散網(wǎng)點視為FM網(wǎng)點。
圖11是將需要埋入信息的像素的灰度值改變成與該像素的原有灰度值最子接近的一個與標準像素點構(gòu)成與數(shù)值e整倍數(shù)的灰度值的例子。圖中，a表示標準像素點的灰度值。b表示將要埋入信息“1”的像素的原有灰度值，c表示埋入信息“1”后的灰度值，即與原灰度值最接近的3倍e數(shù)值的灰度值。d表示埋入信息“0”后的灰度值，即為原灰度值最接近的不為e數(shù)值的整倍數(shù)的灰度值。這里，在識別信息“1”或“0”時，可以允許信息“1”或“0”的灰度值有一定的誤差范圍，一般可設定信息“1”的灰度值v為ne+o.75e≤v＜ne+0.25e同樣可設定信息“0”的灰度值v為ne+o.25e≤v＜ne+0.75e圖12是將需要埋入信息的像素的灰度值改變成與該像素的原有灰度值最子接近的一個素數(shù)的灰度值的例子。圖中，a標準像素點，即為一個灰度值為素數(shù)值的像素點。b表示將要埋入信息“1”的像素的原有灰度值，c表示埋入信息“1”后的灰度值，即為素數(shù)3的灰度值。d表示素數(shù)7的灰度值，e表示埋入了信息“0”的灰度值，即不為素數(shù)7的灰度值。同理，在識別信息“1”或“0”時，可以允許信息“1”或“0”的灰度值有一定的誤差范圍。
圖13是生成隱藏對象的流程圖步驟S1是把嵌入對象進行處理，將其轉(zhuǎn)化為網(wǎng)屏編碼的同時可通過加密算法對嵌入對象實施加密處理。
步驟S2是對掩體對象的圖像進行像差等的預處理。
步驟S3是對掩體對象圖像的某一像素的灰度值進行分析，計算出該像素的灰度值。
在步驟S3中同時還進行標準灰度值的像素點的設定工作。此標準灰度值像素點的設定方法是根據(jù)圖11及圖12給出的標準像素點的設定方法進行的。標準像素點是以位置信息和該位置所對應的像素點的灰度值為一給定的與原灰度值最接近的具有一定特征的灰度值，其決定方法可以但不局限于在特定的位置設置掩體對象的特征灰度值。
步驟S4根據(jù)S1網(wǎng)屏編碼的數(shù)值判斷是否需要信息“1”的埋入，是則轉(zhuǎn)入S5步驟，否則轉(zhuǎn)入S6步驟。
在S5步驟中，根據(jù)圖11及圖12給出的信息埋入方法，對該像素進行信息“1”的埋入處理。
在S6步驟中，根據(jù)圖11及圖12給出的信息埋入方法，對該像素進行信息“0”的埋入處理。
在步驟S7中判斷像素分析是否全部完成，否則返回到S3步驟的處理。是則轉(zhuǎn)入S8步驟的處理。
在S8步驟中，將埋有信息的圖像保存在內(nèi)存中。
信息隱藏的處理全部結(jié)束。
圖14是掩體對象為位圖形式的圖像的信息埋入的方法，圖中，(a)表示原圖，(b)表示第一(最低)位平面，(c)表示第三位平面，(d)表示第八(最高)位平面，(e)表示最高位平面網(wǎng)點替代示意圖。
按照位圖的特性，可以將網(wǎng)屏編碼直接替換高位圖的內(nèi)容，就可實現(xiàn)信息埋入的目的。在這種情況下，圖13的流程圖的S3步驟應進行高位圖的分析，在S4步驟中判斷是否為信息“1”的埋入，同樣，“是”則進行S5步驟的處理，“否”則進行S6步驟的處理。S5步驟的處理是將所對應的高位圖的像素按網(wǎng)屏編碼的形式置換成“1”的狀態(tài)。S6步驟的處理是將所對應的高位圖的像素按網(wǎng)屏編碼的形式置換成“0”的狀態(tài)。S7及S8的操作同上。
權(quán)利要求
1.一種基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法，其特征在于(1)利用了人眼對圖像灰度的變化不敏感的特性，針對構(gòu)成圖像的部分或全部像素的各個灰度值中，人眼不敏感的一個或一個以上的灰度值范圍進行信息埋入的手段；(2)考慮了人眼視覺特性的以灰度等級的形式表示的包括形狀，大小，位置及方向在內(nèi)的幾何學圖形，以及以灰度等級形式表示的包括力學特性，頻率特性在內(nèi)的物理學圖形紀錄計算機信息的信息埋入手段；(3)利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個灰度級別，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，信息埋入時的圖像像素灰度級別的確定手段；(4)利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個位圖，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，可進行信息埋入的位圖的確定手段；(5)以及利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個灰度級別，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，非平面的形式表示的計算機代碼的埋入手段；(6)利用了人眼對極其小的范圍的圖像灰度的比較大的變化不敏感的特性，針對埋入了信息的圖像，在圖像中設立標準灰度值點的手段；(7)以及利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個位圖，在圖像質(zhì)量損失的最小化的前提下，將不同灰度表示的計算機代碼埋入圖像位圖中的手段。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法，其特征在于利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像像素的各個灰度級別，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，針對圖像的各個像素進行信息埋入的方法，是將圖像像素的各個灰度值按原灰度值變化最小的原則，將該像素的灰度值改變成與相鄰像素或標準像素點的灰度值構(gòu)成一定的關系的灰度值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1，2所述的基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法，其特征在于利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個灰度級別，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，灰度級的形式表示的計算機代碼的構(gòu)成手段，是灰度級的形式表示的計算機代碼是被拆成復數(shù)個平面同時埋在圖像的上述復數(shù)個灰度級的各個像素點中的。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法，其特征在于基于人眼視覺特性包括了人眼對圖像灰度的變化不敏感的特性，人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性特性，人眼對極其小圖像范圍的灰度值的比較大的變化不敏感的特性，針對埋入了信息的圖像，在圖像中設立標準灰度值點的手段，是指在圖像中，按等間隔設立的包括圖像最大灰度值，中等灰度值，最小灰度值在內(nèi)的一種以上的標準灰度值的圖像處理方法。
5.根據(jù)權(quán)利要求1，2所述的基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法，其特征在于利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個像素的不同灰度值，確定可使圖像損失最小的信息埋入方法，是將需要埋入信息的像素的灰度改變成與該像素的原有灰度值最接近的一個包括素數(shù)值，比例值在內(nèi)的與相鄰像素或標準灰度值像素相關的灰度值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法，其特征在于利用了人眼對圖像灰度的變化所具有的冗余性，針對圖像的各個位圖，所確定的可使圖像質(zhì)量損失的最小化的，可進行信息埋入的位圖的確定手段，是在圖像高位圖中埋入不同灰度網(wǎng)點的形式表示的計算機代碼信息。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于人眼視覺特性對圖像進行信息埋入的方法在灰度圖像上可以將包括文字、圖像、圖形在內(nèi)的一種或一種以上的多圖像形式及包括集合網(wǎng)點型、分散網(wǎng)點型在內(nèi)的一種以上的多像素形式及一種以上的多灰度值的混合的黑白或彩色圖像進行信息埋入。該方法具有埋入信息量大、對原圖像破壞性小及識別精度高、魯棒性好的特點，可以實現(xiàn)大量信息的埋入、機密文件隱藏、信息追跡、證件防篡改及文件密寫密傳等功能，為有效解決由多媒體設備的普及造成的文件非法復制、偽造、篡改等社會問題提供了技術(shù)支持。
文檔編號G06T1/00GK101021940SQ20071005686
公開日2007年8月22日 申請日期2007年3月6日 優(yōu)先權(quán)日2007年3月6日
發(fā)明者賈鳳美, 顧澤蒼 申請人:天津市阿波羅信息技術(shù)有限公司