專利名稱：基于非下采樣Contourlet變換的壓縮圖像指紋方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于非下采樣Contourlet變換的壓縮圖像數(shù)字指紋方法，該方法能有效地抵共謀攻擊以及常規(guī)的信號(hào)處理攻擊，可用于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)字圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。
背景技術(shù)：
在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅猛發(fā)展的同時(shí)，數(shù)字多媒體技術(shù)也在飛速的發(fā)展，各類數(shù)字化產(chǎn)品已經(jīng)十分普遍。隨著數(shù)字多媒體作品的誕生，通過網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字技術(shù)發(fā)布產(chǎn)品與信息變得前所未有的容易。然而，網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字技術(shù)的高速發(fā)展給人們生活帶來便捷的同時(shí)也帶來了沖突。如使用者未經(jīng)許可對(duì)作品進(jìn)行復(fù)制、加工和傳輸，私人復(fù)制給版權(quán)人帶來的損失等。數(shù)據(jù)表明亞洲2006年的電視盜版行為讓付費(fèi)電視公司損失了 11. 3億美元；全球唱片業(yè)因盜版造成的損失至少有50億美元，網(wǎng)上所能非法下載的音樂數(shù)量已達(dá)近10億首；2005年美國因電影盜版損失61億美元；全球35%的電腦用的是非法軟件，造成的經(jīng)濟(jì)損失估計(jì)達(dá)到 340億美元。數(shù)字水印技術(shù)可以有效的保護(hù)多媒體版權(quán)。在多媒體發(fā)布前版權(quán)者向其中嵌入一些特定信息用以標(biāo)記多媒體信息，以便多媒體信息發(fā)生版權(quán)爭議時(shí)維護(hù)合法權(quán)益。數(shù)字指紋是一種特殊的數(shù)字水印，版權(quán)者在向用戶分發(fā)作品時(shí)在其中嵌入用戶標(biāo)記，當(dāng)發(fā)現(xiàn)非法復(fù)制的拷貝時(shí)根據(jù)嵌入的標(biāo)記識(shí)別泄漏數(shù)據(jù)的用戶。數(shù)字指紋被認(rèn)為是追蹤數(shù)據(jù)流向的有效手段。自上世紀(jì)90年代初期以來已有眾多的數(shù)字指紋算法提出，但早期的算法主要是基于DCT域的針對(duì)非壓縮圖像的數(shù)字指紋方法。文獻(xiàn)I.Cox，J.Kilian, F. Leighton， andT. Shamoon, "Secure spread spectrum watermarking for multimedia,，，IEEE Transactionson Image Processing, vol. 6,pp. 1673-1687,Dec. 1997.首先提出了基于DCT 變換的擴(kuò)頻水印思想，該方法對(duì)整幅圖像進(jìn)行二維DCT變換，然后選取1000個(gè)最大系數(shù)用加性方式嵌入隨機(jī)向量，然后對(duì)新系數(shù)進(jìn)行二維DCT逆變換生成水印圖像。該方法可以作為數(shù)字指紋方法，但其抗共謀攻擊能力和指紋容量較低。Min mi等人深入研究了服從正態(tài)分布的隨機(jī)向量作為正交指紋的指紋系統(tǒng)的性能及其抵抗線性和非線性共謀攻擊能力，見文獻(xiàn) Z.Jane WangiMin WuiHong Vicky Zhao, Wade Trappe and K. J. R. Liu. "Anti-collusion forensics of multimedia fingerprinting using orthogonalmodulation，” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14,pp. 804-821,Jun.2005.禾口 H. V. Zhao，M. Wu， Z. J. Wang，and K. J. R. Liu, "Forensic analysis of nonlinear collusionattacks for multimedia fingerprinting，，，IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14,no. 5, PP. 646-661，May 2005，其采用分塊DCT變換系數(shù)作為宿主向量嵌入指紋，由于較多的DCT 系數(shù)不適合嵌入信息，因此該算法抗共謀攻擊能力和指紋容量仍然受到了限制。Trappe等基于組合設(shè)計(jì)理論提出了一種抗共謀攻擊碼，相比正交指紋，可以用相同維數(shù)的隨機(jī)向量構(gòu)造出更多的指紋，因此其指紋容量有所提高。但是當(dāng)指紋維數(shù)較大時(shí)，構(gòu)造指紋碼比較復(fù)雜，且其抗共謀攻擊能力相對(duì)下降。見文獻(xiàn)W. Trappe, M. ffu, Z. J. Wang，and K. J. R. Liu, "Anti-collusion fingerprinting for multimedia,，，IEEETransactions on Signal Process, vol. 51，no. 4，pp.1069—1087，Apr. 2003。上述這幾種數(shù)字指紋方法都是基于DCT變換的，抗共謀攻擊能力和指紋容量均受到了 DCT系數(shù)的限制，并且都是針對(duì)非壓縮圖像的，當(dāng)圖像受到有損壓縮時(shí)其抗共謀攻擊能力大大降低。由于互聯(lián)網(wǎng)中大多數(shù)圖像都是以有損壓縮格式存在的，因此針對(duì)有損壓縮格式的數(shù)字指紋有更廣闊的應(yīng)用市場。Varna提出了一種針對(duì)JPEG壓縮圖像的抖動(dòng)調(diào)制指紋方法，如

圖1、圖2所示。圖1是未進(jìn)行抗共謀抖動(dòng)調(diào)制的信號(hào)壓縮域指紋模型，原始信號(hào)經(jīng)過壓縮得到宿主信號(hào)，在宿主信號(hào)中嵌入指紋后再次有損壓縮得到指紋信號(hào)。相比之下，圖2 是抗共謀抖動(dòng)調(diào)制的壓縮信號(hào)指紋模型，原始信號(hào)壓縮后用服從均勻分布的隨機(jī)噪聲與宿主信號(hào)進(jìn)行卷積，把離散的宿主信號(hào)轉(zhuǎn)換為連續(xù)信號(hào)，然后在新的信號(hào)中嵌入指紋，對(duì)其壓縮后得到指紋信號(hào)。圖1是對(duì)壓縮信號(hào)直接嵌入指紋，由于壓縮信號(hào)都是離散的，嵌入指紋并再次壓縮后抗共謀攻擊能力嚴(yán)重下降。圖2把離散的宿主信號(hào)用卷積的方法轉(zhuǎn)變?yōu)檫B續(xù)的信號(hào)，在連續(xù)的信號(hào)中嵌入指紋，其抗共謀攻擊能力有了很大提升。見文獻(xiàn)A. L. Varna, S. He, and Μ. Wu. “Finerprintingcompressed multimedia signals，，，IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 4, pp. 330-345，Sep. 2009。然而，這禾中方法仍然是用DCT系數(shù)構(gòu)建宿主向量，系統(tǒng)的指紋容量依然受到了制約。圖3是Lena壓縮圖像的DCT系數(shù)統(tǒng)計(jì)，從圖3可以看出，大多系數(shù)尤其是高頻系數(shù)為0，進(jìn)而影響宿主向量的長度，最終影響指紋系統(tǒng)的抗共謀攻擊能力和指紋容量。因此針對(duì)壓縮圖像的數(shù)字指紋方法的抗共謀攻擊能力及指紋容量有待進(jìn)一步提升。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于非下采樣Contourlet 變換的壓縮圖像指紋方法，以有效抵抗多份指紋拷貝的共謀攻擊，同時(shí)從根本上提高依據(jù)這一方法設(shè)計(jì)的指紋系統(tǒng)的容量，防止未經(jīng)授權(quán)的有損壓縮圖像作品非法出售。本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的一、技術(shù)原理研究表明，基于高斯分布的正交指紋方法的抗共謀攻擊能力隨著指紋向量長度的增加而增強(qiáng)，增加指紋向量長度的前提是增加宿主向量的長度。因此增加宿主向量的長度就可以提高數(shù)字指紋方法的抗共謀攻擊能力，同時(shí)從根本上提高指紋容量。Do and Vetterli提出了一種圖像多尺度多方向的表示方法Contourlet變換，其用拉普拉斯塔式分解濾波器組LPB和方向?yàn)V波器組DFB對(duì)圖像進(jìn)行分解和濾波，可以得到圖像多尺度多方向的系數(shù)表示，見文獻(xiàn)M.N.Do and Μ. Vetterli, "The contourlettransform:An efficient directional multiresoIution image repres entation, "IEEETransactions on Image Processing, vol. 14, no.12, pp.2091-2106, Dec. 2005。這一方法在采用拉普拉斯塔式濾波器組對(duì)圖像進(jìn)行分解時(shí)，由于對(duì)低頻子帶進(jìn)行了下采樣，每分解一級(jí)系數(shù)子帶大小就縮小為上一級(jí)的1/4，分解系數(shù)越來越少。Cimha， Zhou和Do在Contourlet變換基礎(chǔ)上構(gòu)造了非下采樣Contourlet變換NSCT。見文獻(xiàn)A. L. Da Cunha,J. Zhou,and Μ. N. Do,"The nonsubsampled contourlet transform Theory, design, andapplications," IEEE Transactions on Image Processing, vol.15, no.10， pp. 3089-3101, Oct. 2006。其用非下采樣塔式濾波器NSPFB和非下采樣方向?yàn)V波器組NSDFB 代替了 Contourlet變換中的LPB和DFB濾波器組。非下采樣Contourlet變換具有如下兩個(gè)特點(diǎn)(1)由于取消了下采樣操作，對(duì)圖像進(jìn)行非下采樣Contourlet變換得到的頻率子帶大小與原始圖像的大小相同；( 圖像在進(jìn)行有損壓縮后，其一層非下采樣Contourlet分解得到的低頻系數(shù)大小與像素灰度值大小接近。圖4是Lena壓縮圖像NSCT低頻系數(shù)直方圖，從圖4看出所有系數(shù)均可以作為宿
主向量的元素。以上兩個(gè)非下采樣Contourlet變換的特點(diǎn)為組建高維宿主向量提供了基礎(chǔ)。此外，圖像非下采樣Contourlet變換低頻系數(shù)的采用相當(dāng)于在提取指紋時(shí)先對(duì)待檢圖像進(jìn)行了低通濾波，削弱了非線性共謀攻擊產(chǎn)生的高頻分量影響，進(jìn)而提高了數(shù)字指紋方法抵抗共謀攻擊的能力。本發(fā)明正是利用非下采樣Contourlet變換的這些特點(diǎn)設(shè)計(jì)了針對(duì)壓縮圖像的強(qiáng)魯棒高容量數(shù)字指紋方法。二.技術(shù)步驟根據(jù)上述原理，本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)步驟包括如下1.本發(fā)明基于非下采樣Contourlet變換的壓縮圖像指紋嵌入方法，包括如下步驟(1)利用隨機(jī)序列產(chǎn)生函數(shù)生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)序列集合F= {Fji = 1，···， P}，作為指紋數(shù)據(jù)庫，其中P表示指紋總數(shù)，F(xiàn)i表示指紋向量，巧=U1,y；2,···,#]，_/；"表示Fi 的第r個(gè)元素，I^r ^L, L表示指紋向量長度，L = MXNjM表示原始圖像的長，N表示原始圖像的寬；(2)對(duì)一幅大小為MXN的原始圖像I0進(jìn)行一層非下采樣Contourlet分解，得到非下采樣Contourlet高頻子帶Ch和低頻子帶Q，Ch (x, y)表示位于高頻子帶Ch中(x，y) 處的系數(shù)，Cjx，y)表示位于高頻子帶(^中(x，y)處的系數(shù)，(x,y)表示系數(shù)在子帶中的坐標(biāo)，χ < M，y < N ；(3)將非下采樣Contourlet低頻子帶Cl中的系數(shù)Cl(x，y)按行組成一維向量D，作為宿主向量，D = [d1，d2，…，#]，其中cf表示宿主向量D的第r個(gè)元素， dr =CL(lr IN \ + \moA{r I N)) ,1 ^r ^ L|」表示下取整函數(shù)，mod( ·)表示取余函數(shù)，即將二維低頻子帶轉(zhuǎn)換為一維宿主向量D ；(4)將指紋向量Fi通過加性方式嵌入到宿主向量D中，得到含指紋向量 Yid ^ i ^p),Yi = D+α Fi其中α表示強(qiáng)度因子，2彡I α I彡7 ；(5)將指紋向量Yi用元素形式表示為K=[ ___,_yf]，;;丨指紋向量Yi的第r個(gè)元素，1 ^ r ^ L ；(6)用指紋向量Yi中的元素X更新非下采樣Contourlet低頻子帶Q中的系數(shù) Cl(x, y)，得到更新后的低頻子帶&，其系數(shù)4(^) = ;^1)^+"，1 < χ < M，1 < y < N，即
7將一維指紋向量Yi轉(zhuǎn)換為二維低頻子帶；(7)對(duì)高頻子帶Ch和更新后的低頻子帶&進(jìn)行非下采樣Contourlet —層重構(gòu)，生成含指紋的圖像Γ i;(8)對(duì)含指紋的圖像Γ i進(jìn)行壓縮，得到最終指紋拷貝Ii分發(fā)給第i個(gè)用戶，并登記用戶身份信息與指紋信息。2.本發(fā)明基于非下采樣Contourlet變換的壓縮圖像指紋提取方法，包括如下步驟(A)對(duì)大小為MXN的待檢圖像/進(jìn)行一層非下采樣Contourlet分解，得到待檢測(cè)圖像的非下采樣Contourlet低頻子帶系數(shù)之(x,_y)，1彡χ彡M，1彡y彡N ；(B)對(duì)大小為MXN的原始圖像I。分別進(jìn)行一層非下采樣Contourlet分解，得到原始圖像的非下采樣Contourlet低頻子帶系數(shù)Cl (x，(C)將待檢測(cè)圖像的非下采樣Contourlet低頻子帶系數(shù)之(x,y)按行組成一維待檢向量；P J = [y\y\---JL]，其中歹表示待檢向量；ρ的第r個(gè)元素， /=Q(Lr/#J + l,mod(r/#)),l (τ ( L|」表示下取整函數(shù)，mod( ·)表示取余函數(shù)，即將二維低頻子帶轉(zhuǎn)換為一維待檢向量；P ；(D)將原始圖像的非下采樣Contourlet低頻子帶系數(shù)C1 (x，y)按行組成一維宿主向量D，D = [d1，d2，…，cf]，其中cf表示宿主向量D的第r個(gè)元素， dr =CL(lr IN \ + \moA{r I N)) ,1 ^r ^ L|」表示下取整函數(shù)，mod( ·)表示取余函數(shù)，即將二維低頻子帶轉(zhuǎn)換為一維宿主向量D ；(E)根據(jù)待檢向量;P與宿主向量D計(jì)算待檢指紋向量F，
權(quán)利要求
1.一種基于非下采樣Contourlet變換的壓縮圖像指紋嵌入方法，包括如下步驟(1)利用隨機(jī)序列產(chǎn)生函數(shù)生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)序列集合F={Fji = 1，…，P}， 作為指紋數(shù)據(jù)庫，其中P表示指紋總數(shù)，F(xiàn)i表示指紋向量，巧=U1,/2,···,#]，表示Fi的第r個(gè)元素，I^r ^L, L表示指紋向量長度，L = MXNjM表示原始圖像的長，N表示原始圖像的寬；(2)對(duì)一幅大小為MXN的原始圖像I。進(jìn)行一層非下采樣Contourlet分解，得到非下采樣Contourlet高頻子帶Ch和低頻子帶Q，Ch (x, y)表示位于高頻子帶Ch中(x，y)處的系數(shù)，Cl(x, y)表示位于高頻子帶Q中(X，y)處的系數(shù)，(x，y)表示系數(shù)在子帶中的坐標(biāo)， l^x^M, l^y^N；(3)將非下采樣Contourlet低頻子帶C1中的系數(shù)C1(x, y)按行組成一維向量D，作為宿主向量，D = [d1，d2，…，#]，其中cf表示宿主向量D的第r個(gè)元素， dr =CL(lr IN \ + \moA{r I N)) ,1 ^r ^ L|」表示下取整函數(shù)，mod( ·)表示取余函數(shù)，即將二維低頻子帶轉(zhuǎn)換為一維宿主向量D ；(4)將指紋向量Fi通過加性方式嵌入到宿主向量D中，得到含指紋的向量Yi, 1 ^ i ^ P,Yi = D+ α Fi其中α表示強(qiáng)度因子，2彡I α I彡7;(5)將含指紋的向量1用元素形式表示為《=[乂,只2,___,彳]，；；丨表示含指紋的向量1的第r個(gè)元素，1彡r ^ L ；(6)用含指紋的向量Yi中的元素X更新非下采樣Contourlet低頻子帶Q中的系數(shù) Cl (χ，y)，得到更新后的低頻子帶系數(shù)忍(x,_y) = yf^)xN+y，1彡χ彡M，1彡y彡N，全部低頻子帶系數(shù)更新完畢后，得到更新后的低頻子帶G，即將一維含指紋的向量Yi轉(zhuǎn)換為更新后的二維低頻子帶；(7)對(duì)高頻子帶Ch和更新后的低頻子帶G進(jìn)行非下采樣Contourlet —層重構(gòu)，生成含指紋的圖像Γ i;(8)對(duì)含指紋的圖像Γ1進(jìn)行壓縮，得到最終指紋拷貝Ii分發(fā)給第i個(gè)用戶，并登記用戶身份信息與指紋信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的壓縮圖像指紋嵌入方法，其中步驟(2)所述的對(duì)一幅大小為 MXN的原始圖像I0進(jìn)行一層非下采樣Contourlet分解，按如下步驟進(jìn)行(2a)給定一個(gè)13 X 13的分析濾波器矩陣Htl ；(2b)給定一個(gè)19 X 19的分析濾波器矩陣H1 ；·0 c)對(duì)原始圖像I。進(jìn)行6列向量擴(kuò)展，得到原始圖像的6列擴(kuò)展矩陣I % = [fliplr(Io left6), I0, fliplr (I。right6)]，其中 I。表示原始圖像 I。的左邊 6 列向量，I。 right6表示原始圖像I0的右邊6列向量；(2d)對(duì)原始圖像的6列擴(kuò)展矩陣Itjci進(jìn)行6行向量擴(kuò)展，得到原始圖像的6行6列擴(kuò)展矩陣Γ O0= [f lipud (Io0 up6) ；Io0 ；f lipud (Io0 down6)]，其中 I。Q up6 表示原始圖像的 6 列擴(kuò)展矩陣U的上邊6行向量，Io0 down6表示原始圖像的6列擴(kuò)展矩陣Itjci的下邊6行向量；(2e)采用13X13分析濾波器Htl對(duì)原始圖像的6行6列擴(kuò)展矩陣I' %進(jìn)行二維卷積運(yùn)算，得到低頻子帶C。O f)對(duì)原始圖像I。進(jìn)行9列向量擴(kuò)展，得到原始圖像的9列擴(kuò)展矩陣I。i = [fliplr(Io left9), I0, fliplr(I。right9)]，其中 I。表示原始圖像 I。的左邊 9 列向量，I。 right9表示原始圖像I0的右邊9列向量；(2g)對(duì)原始圖像的9列擴(kuò)展矩陣I01進(jìn)行9行向量擴(kuò)展，得到原始圖像的9行9列擴(kuò)展矩陣Γ ^= [f lipud (I0l up9) ；I01 ；f lipud (Itjl d_9)]，其中
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的壓縮圖像指紋嵌入方法，其中步驟(7)所述的對(duì)高頻子帶Ch 和更新后的低頻子帶G進(jìn)行非下采樣Contourlet —層重構(gòu)，按如下步驟進(jìn)行(3a)給定一個(gè)19 X 19的合成濾波器矩陣
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的壓縮圖像指紋嵌入方法，其中步驟(8)所述的指紋信息，是指數(shù)據(jù)庫中的指紋向量，在向用戶授權(quán)圖像的指紋拷貝時(shí)，將該指紋拷貝嵌入的指紋信息與用戶信息進(jìn)行登記，以備識(shí)別非法用戶。
5.一種基于非下采樣Contourlet變換的壓縮圖像指紋提取方法，包括如下步驟(A)對(duì)大小為MXN的待檢圖像/進(jìn)行一層非下采樣Contourlet分解，得到待檢測(cè)圖像的非下采樣Contourlet低頻子帶系數(shù)(x,_y)，1彡χ彡M，1彡y彡N ；(B)對(duì)大小為MXN的原始圖像I。分別進(jìn)行一層非下采樣Contourlet分解，得到原始圖像的非下采樣Contourlet低頻子帶系數(shù)Cl (x, y), 1 ≤ χ ≤ M, 1 ≤ y ≤ N ；(C)將待檢測(cè)圖像的非下采樣Contourlet低頻子帶系數(shù)按行組成一維待檢向量;P，Y = [y\y\---JL]，其中歹表示待檢向量;ρ的第r個(gè)元素， /=Q(Lr/#J + l,mod(r/#)),l (τ ( L|」表示下取整函數(shù)，mod( ·)表示取余函數(shù)，即將二維低頻子帶轉(zhuǎn)換為一維待檢向量；P ；(D)將原始圖像的非下采樣Contourlet低頻子帶系數(shù)Cl(x，y)按行組成一維宿主向量 D，D = [d1，d2，…，dL]，其中cf表示宿主向量D的第r個(gè)元素，『=Ci +1, mod [τ/Ν]、，l^r^ L，L·」表示下取整函數(shù)，mod( ·)表示取余函數(shù)，即將二維低頻子帶轉(zhuǎn)換為一維宿主向量D ；(E)根據(jù)待檢向量;P與宿主向量D計(jì)算待檢指紋向量F，
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于非下采樣Contourlet變換的壓縮圖像指紋方法，它涉及信息安全領(lǐng)域，主要解決現(xiàn)有技術(shù)的壓縮圖像指紋方法抗共謀攻擊能力弱、指紋容量小的問題。其實(shí)現(xiàn)方案是指紋嵌入時(shí)，先生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)序列集合作為指紋數(shù)據(jù)庫，再對(duì)原始圖像采用非下采樣Contourlet進(jìn)行一層分解，再采用加性方式把指紋嵌入到分解得到的低頻系數(shù)中，最后對(duì)嵌入指紋的系數(shù)進(jìn)行非下采樣Contourlet重構(gòu)并壓縮得到指紋拷貝；指紋提取時(shí)，先從可疑的指紋拷貝中提取指紋，再根據(jù)提取指紋與數(shù)據(jù)庫中指紋的相似度識(shí)別共謀者。本發(fā)明具有抗共謀攻擊能力強(qiáng)、指紋容量大的優(yōu)點(diǎn)，用于在版權(quán)保護(hù)中識(shí)別用戶非法分發(fā)壓縮圖像作品。
文檔編號(hào)G06T1/00GK102254294SQ20111018247
公開日2011年11月23日 申請(qǐng)日期2011年6月30日 優(yōu)先權(quán)日2011年6月30日
發(fā)明者吳憲祥, 李新偉, 郭寶龍 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)