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抗jpeg有损压缩的鲁棒性水印算法

发布时间:2020-01-19     来源:中国视觉网       访问次数:659


   摘  要: 本文提出了一种能够有效抗jpeg有损压缩的鲁棒性水印算法。算法基于分块的DCT变换,通过位置映射函数选择水印的嵌入位置;通过提高量化表中的量化因子,增强了DCT量化系数在压缩过程中的不变性,从而有利于水印的正确检测;提出了块的的可信度准则,水印的嵌入过程具有一定的自适应性;利用块对思想,将水印信息嵌入DCT量化系数的最低比特位,水印具有更好的透明性。实验表明该水印方案具有很强的鲁棒性和透明性。

   关键词:jpeg压缩;DCT变换;鲁棒性水印;脆弱性水印;版权保护

1 前 言

1.1  应用目的

   数字多媒体信息(图像、文本、音频、视频)的存储、复制与传播变得越来越容易,但是由此引发的盗版问题和版权纷争已成为日益关注的问题。如何使用数字水印技术保护图像的内容和版权受到研究者的重视。

   传统的加密方法对图像内容的保护和完整性认证具有一定的局限性。首先,加密方法被解密,信息就完全变成明文;另外,密码学中的完整性认证是通过数字签名方式实现的,它并不是将信息直接嵌到数据载体中,因此往往需要增加额外的存储空间。数字水印技术是在数据载体中嵌入信息,从而实现版权证明的隐藏,提高数据载体的安全性。数字水印技术已成为一种流行的图像版权保护技术。

   但是水印技术的应用往往受到压缩技术的影响,例如jpeg有损压缩。本文提出了一种鲁棒性水印算法,可以抵抗多次jpeg有损压缩。

1.2研究现状

   变换域水印系统首先将原始的图像或声音信号进行DCT或小波变换,在变换域上嵌入水印信息,然后经反变换输出。在检测水印时,也要首先对信号作相应的变换,然后通过相关运算检测水印。

   DCT域数字水印具有很强的鲁棒性[2]。由于JPEG、MPEG等数据压缩方法也是在DCT域上操作的,所以DCT域数字水印具有很好的抗有损压缩能力[12]。在很多应用领域,水印的抗压缩性是必须的,图像的压缩被认为是一种正常的操作。

2 水印生成

2.1 水印的生成

本文中的水印是一个二值序列,它可以对应一个随机序列:

   水印的安全性是水印嵌入系统的重要研究内容之一,在嵌入的预处理阶段,采用位置映射函数,使水印嵌入的位置具有不确定性,这些位置信息构成了水印提取算法的密钥空间。水印系统的安全性不依赖于嵌入算法的保密性。

2.2 水印序列的相关性分析

   为使水印检测正确可靠,进行了相关的测试工作,水印序列按(1)式描述的方式产生,样本为1000,水印长度为128,从样本中任取1000对计算它们的相关值。相关值计算公式如下:

   其中,是序列的均值,,相关值在[-1,1]之间,若两个序列完全相同,则相关值为1。

   实验证明,不同序列之间的相关值最大在0.30左右,水印的检测依赖于这个相关值,不能太大,也不能太小,如果太大,会发生漏检,即在含有水印的图像中检测不到水印;如果太小,则可能发生虚检,即在未含有水印的图像中检测到水印。

3 水印嵌入算法

   算法采用了分块DCT变换,分块大小为,通过对DCT变换后的系数进行调整,设计与压缩系统相适应的水印系统。水印系统的抗压缩能力与压缩系统中量化表的选取有关,见表二。

   定义质量因子,质量系数,压缩系统中使用的量化表为标准量化表的倍。其中,与的关系如下:

   定义1:为的图像块进行DCT变换后的系数,图像压缩对应的量化表为,对任意的,,DCT系数的量化的过程可表示为:

   其中代表直流分量,代表图像块的总数,代表量化后的DCT系数。

   水印嵌入过程中,频率点的选择非常重要,一般不在直流分量嵌入水印,这样会影响分块图像的整体亮度,产生相对明显的方块效应。文献[11]的频率点选择为。

定义2:

   假设为图像中不同的图像分块,根据式(4)可对其变换后的系数进行量化得到,保留其符号位不变,取出其最低比特位,定义:

   如果=0,则定义=-1,经过这样的定义之后,两个图像分块可嵌入一个比特的信息。尽管嵌入的信息量较少,但具有较好的透明性,特别是在自然图像中,这种算法的效果是相当好的。对于文本图像,特别是在空白图像上嵌入水印时,在放大的图像中将会看到水印的痕迹。合理的选择图像块,将有利于解决这个问题,例如可以使分布在整个图像空间,而不仅仅局限于某个区域。

   水印嵌入是通过调整实现的。

   定义3:为块的可信度,被认为可信的块可进行调整操作,其计算过程如下:

   越大,则可信度越小,说明该图像分块不适合进行调整,水印嵌入过程中,总是调整可信度大的图像块。如果,水印嵌入过程如下:

   先采用较高量化步长[11],根据式(5),如果满足,则调整完毕,否则,执行操作,水印的嵌入分成以下步骤进行:

   (1)生成水印序列,随机生成()块对,嵌入位置的不确定性将增加破译水印的时间复杂度;

   (2)对图像矩阵(真彩图像在亮度空间嵌入水印)进行分块处理,块大小为,并进行快速DCT 变换;

   (3)根据式(5)(6),式(7)调整相应的量化后的DCT系数,满足:;

   (4) DCT系数反量化,IDCT变换,图像恢复;

   (5)重复以上步骤直到所有的水印嵌入完毕。

4 水印提取算法

   水印的提取是嵌入过程的反过程,由于水印序列是二值的(1或-1),水印的检测要经过以下几个步骤:

   (1)读取图像,获取水印的嵌入位置信息;

   (2)对图像块进行DCT变换,计算可信度,选取DCT系数和量化因子;

   (3)对DCT系数进行量化,取出最低有效位,根据式(5)计算水印值;

   (4)重复以上步骤,确定水印序列,根据公式(2)计算该水印序列与原始水印的相关值;

   (5)根据序列的相关性分析,当时,可以确定图像中含有水印。

5 实验结果

   水印检测器的阈值必须合适,如果水印检测阈值太低,将会造成两种负面影响,其一:会发生虚检,即在没有水印的图像中检测出水印;其二:含有不同水印的两幅图像将发生混淆,如前所述,如果阈值设为0.3,则不会发生混淆。如果水印检测阈值太高,会发生漏检,即在含有水印的图像中检测不出水印,为此进行了jpeg压缩测试,验证了jpeg压缩对水印检测的影响。

该水印嵌入系统已成功应用于Mos770高速扫描设备中。图像测试总量超过100万张,有效的解决了文档图像的版权归属问题。

7 总 结

   本文提出了一种鲁棒性较强的水印算法,能有效抗jpeg压缩对水印的影响。经大量实验,水印相关值阈值可设为0.30~0.60之间,这样可以防止不同图像的不同水印发生混淆,同时可以确保水印的正确检测。水印在检测过程中不需要原始图像,因此是盲水印算法。

   水印系统的安全性基于嵌入位置和频率点的不确定性,水印具有良好的透明性,但是水印的嵌入容量相对较小,不能满足大量水印嵌入的要求。可适当增加水印的嵌入容量,在中高频点对量化后的系数进行分组,重复水印嵌入操作,力求嵌入更多的水印信息。

   另外,空白图像作为文档图像的一个特例,其信息量本身较少,不容易嵌入较多的信息。如何从理论上量化水印的容量是水印研究的一个重要方面。

参 考 文 献

[1] 易开祥,石教英. 数字水印技术研究进展[J].中国图象图形学报,2001,6(2):111-117.

[2] 王秋生. 变换域数字水印嵌入算法研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学,2001.

[3] W.Bender, D.Gruhl, N.Morimoto, A.Lu. Techniques for Data Hiding[J]. IBM Systems Journal, 1996, 35(3&4):313-336.

[4] I. J. Cox, J. Kilian, T. Leighton and T. Shamoon, "Secure Spread pectrum Watermarking for Multimedia",IEEE Trans. on Image Processing, 6, 12, 1673-1687, (1997).

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[6] "An efficient algorithm for informed embedding of dirty-paper trellis codes for watermarking",L. Lin, I. J. Cox and G. Doerr, IEEE Int. Conf. on Image Processing, 2005.


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[10] G.W. Braudaway, et al., “Protecting Publicly Available Images with a Visible Image Watermark.”, Proc. of SPIE Conf.On Optical Security and Counterfeit Deterrence Techniques, Vol.2659, pp.126-33, Feb. 1996.

[11] C-Y Lin and S-F Chang. Semi-fragile watermarking for authenticating JPEG visual content. In Proc of SPIE, Security and Watermarking in Multimedia Contents II, volume 3971, 2000.

[12] 刘连山,李人厚,基于离散余弦变换直流分量的盲视频水印方案,西安交通大学学报,2006.vol 40


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