專(zhuān)利名稱：基于參數(shù)化整數(shù)小波變換的圖像認(rèn)證方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是一種基于參數(shù)化整數(shù)小波變換的圖像認(rèn)證技術(shù)，屬于多媒體信號(hào)安全領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
數(shù)字化媒體(數(shù)字圖像、數(shù)字視頻、數(shù)字音頻統(tǒng)稱)在給人們帶來(lái)極致視聽(tīng)享愛(ài)的同時(shí)，也存在著軟肋通過(guò)現(xiàn)有的多媒體處理技術(shù)，其內(nèi)容可以很方便地被修改或者合成。由于這些被篡改后的數(shù)字媒體依然唯妙唯肖，人眼察覺(jué)不出絲毫人工修改后的痕跡，這就不可避免地給媒體的原創(chuàng)者一個(gè)沉重的打擊辛辛苦苦創(chuàng)作的作品頃刻間就成為他人的成果。要確認(rèn)這些數(shù)字媒體是否被篡改，需要對(duì)它們進(jìn)行認(rèn)證。
傳統(tǒng)的基于數(shù)字簽名(Digital Signature)的認(rèn)證技術(shù)在進(jìn)行數(shù)字媒體認(rèn)證時(shí)具有以下不足1)效率不高；2)數(shù)字簽名信息與圖像信息捆綁，易受攻擊；3)無(wú)法定位篡改。這使得基于脆弱水印數(shù)字媒體認(rèn)證技術(shù)成為新的研究熱點(diǎn)。脆弱水印對(duì)任何加諸于圖像的變化敏感。通過(guò)檢測(cè)嵌入水印的存在與否、真實(shí)與否以及完整與否，確保原始圖像的可信度。一般來(lái)說(shuō)，脆弱水印需要滿足以下三個(gè)基本要求1)對(duì)篡改的高度敏感性；2)不可見(jiàn)性；3)安全性。脆弱水印又可分為完全脆弱水印和半脆弱水印。完全脆弱水印不允許其載體有絲毫的變化，半脆弱水印則允許其載體可以進(jìn)行諸如JPEG有損壓縮等內(nèi)容保持的操作，而對(duì)破壞其內(nèi)容的惡意篡改則十分敏感。在實(shí)際應(yīng)用中，半脆弱水印比完全脆弱水印更具廣闊的應(yīng)用前景。
脆弱水印的研究目前主要集中在圖像領(lǐng)域。其技術(shù)可分為兩類(lèi)空域技術(shù)和變換域技術(shù)。前者通過(guò)直接修改圖像象素值來(lái)嵌入水印。后者則選取圖像變換后的變換系數(shù)進(jìn)行水印嵌入。由于離散小波變換DWT(Discrete Wavelet Transform)具有良好的時(shí)-頻局部化特性以及與人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)HVS(Human Visual System)相匹配，使其在新一代靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000中占據(jù)了核心位置，并逐漸代替離散余弦變換DCT(Discrete CosineTransform)成為變換域數(shù)字水印算法的主要工具。
現(xiàn)有基于傳統(tǒng)DWT的脆弱水印方案中，變換都是采用同一個(gè)小波基，若算法被攻擊者獲知，則原始水印信息有可能被非法恢復(fù)，從而可以進(jìn)行多種攻擊。此外，基于傳統(tǒng)DWT的水印算法效率不高，不能滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提出一種基于提升格式的參數(shù)化整數(shù)小波變換的半脆弱水印技術(shù)，用于進(jìn)行數(shù)字媒體數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性認(rèn)證，確保媒體數(shù)據(jù)的可信度。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明方法采用如下四個(gè)過(guò)程1)二值水印預(yù)處理，將二值原始水印與二值偽隨機(jī)矩陣相異或，產(chǎn)生0和1比例均衡的水??；2)構(gòu)造基于提升格式的參數(shù)化整數(shù)小波；3)嵌入水印，采用步驟2所構(gòu)造出的參數(shù)化整數(shù)小波對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，將水印嵌入在小波變換后的低頻子帶系數(shù)中；4)篡改檢測(cè)及認(rèn)證，其所依據(jù)的篡改分類(lèi)規(guī)則為(1)若λ＝0，則認(rèn)為是無(wú)修改；(2)若λ＞0，且η＜τ，則認(rèn)為是偶然修改；(3)若η≥τ，則認(rèn)為是惡意攻擊。其中λ，η分別是篡改檢測(cè)錯(cuò)誤點(diǎn)和篡改檢測(cè)錯(cuò)誤點(diǎn)中呈稠密分布的點(diǎn)在所有點(diǎn)中所占的比例，τ是預(yù)先定義的0.5到1之間的實(shí)數(shù)，一般取為0.55。
篡改檢測(cè)及認(rèn)證時(shí)，結(jié)合主觀評(píng)估和客觀評(píng)估，對(duì)待認(rèn)證的圖像數(shù)據(jù)是否被篡改及篡改的類(lèi)型做出綜合評(píng)定。主觀評(píng)估是通過(guò)人眼觀察水印差值圖，實(shí)現(xiàn)篡改檢測(cè)的初步評(píng)判。客觀評(píng)估則是依據(jù)一定的規(guī)則，依據(jù)篡改分類(lèi)規(guī)則，對(duì)篡改類(lèi)型做出評(píng)估。
與現(xiàn)有的脆弱水印技術(shù)相比較，本發(fā)明有以下優(yōu)點(diǎn)1)經(jīng)由參數(shù)選擇媒體進(jìn)行小波變換時(shí)的小波基，解決了媒體在進(jìn)行傳統(tǒng)小波變換時(shí)，小波基固定不變的缺點(diǎn)，安全性較基于傳統(tǒng)小波變換的水印方案高。
2)采用提升格式實(shí)現(xiàn)整數(shù)小波變換，使水印認(rèn)證方案更加高速與高效。
3)結(jié)合主觀和客觀評(píng)估，區(qū)分偶然修改和惡意攻擊的準(zhǔn)確度得到提高。
4)可以抵抗質(zhì)量因子低至40％的JPEG(Joint Photograph Coding Experts Group)有損壓縮。
以下我們從理論和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說(shuō)明本發(fā)明的效果。
1)二值水印預(yù)處理本發(fā)明所采用二值水印由于其中0和1的比例差距較大，為了方便嵌入，必須對(duì)原始水印進(jìn)行預(yù)處理。通過(guò)將二值水印與一二值的偽隨機(jī)矩陣相異或，可達(dá)到均衡0和1比例的目的。
2)基于提升格式的參數(shù)化整數(shù)小波的構(gòu)造采用提升格式分解原信號(hào)可分三個(gè)步驟分割、預(yù)測(cè)、更新。通過(guò)提升格式我們可以構(gòu)造出參數(shù)化的整數(shù)小波。對(duì)于一維信號(hào){xl}l∈Z，以9/7雙正交小波為例，其基于提升格式的參數(shù)化的整數(shù)小波變換為sl(0)=x2ldl(0)=x2l+1,]]>dl(1)=dl(0)+Int(α(sl(0)+sl+1(0)))sl(1)=sl(0)+Int(β(dl(1)+dl-1(0))),]]>dl(2)=dl(1)+Int(γ(sl(1)+sl+1(1)))sl(2)=sl(1)+Int(δ(dl(2)+dl-1(2))),]]>dl(3)=dl(2)+Int((ζ-ζ2)sl(2))sl(3)=sl(2)+Int((-1/ζ)dl(3)),]]>dl(4)=dl(3)+Int((ζ-1)sl(3))sl(4)=sl(3)+dl(4),]]>sl=sl(4)dl=dl(4)----(1)]]>其中sl和dl分別為低頻和高頻分量，S(l)l，d(i)l(i＝0，1，2)為中間結(jié)果，而Int(x)為取整函數(shù)。參數(shù)β、γ、δζ與α的關(guān)系如下β=-14(1+2α)2γ=-1-4α-4α21+4αδ=116(4-2+4α(1+2α)4+1-8α(1+2α)2)ζ=22(1+2α)1+4α----(2)]]>重構(gòu)過(guò)程則為上述過(guò)程的逆過(guò)程。對(duì)于二維信號(hào)，則先進(jìn)行分解再進(jìn)行列分解得到小波分解圖，重構(gòu)時(shí)則先在列方向重構(gòu)，然后在行方向重構(gòu)。
3)嵌入水印將原始圖像進(jìn)行小波分解，記分解后的系數(shù)為f，對(duì)嵌入水印的子帶小波系數(shù)，按下式完成水印的嵌入。
當(dāng)水印為“0”時(shí)，按以下公式嵌入f*(i,j)=R_LFB(f(i,j)-01000b,11000b)C_LFB(f(i,j))≤01000bR_LFB(f(i,j),11000b)otherwise]]>
當(dāng)水印為“1”時(shí)，按以下公式嵌入f*(i,j)=R_LFB(f(i,j)+10000b,01000b)C_LFB(f(i,j))≥11000bR_LFB(f(i,j),01000b)otherwise]]>其中，C_LFB(a)表示數(shù)a的最低五位，R_LFB(a，b)表示用數(shù)b來(lái)代替數(shù)a中的最低五位。
4)水印提取與水印嵌入一樣，首先對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行小波分解，記分解后的系數(shù)為f′(i，j)，同樣，對(duì)于嵌入水印的子帶小波系數(shù)，計(jì)算w*′(i,j)=1LFB(f′(i,j))=00LFB(f′(i,j))=1]]>這里L(fēng)FB(a)表示系數(shù)a的最低第五位，而最終提取的水印位信息為w′(i，j)＝w*′(i，j)pn(i，j)其中pn(i，j)是水印預(yù)處理時(shí)所產(chǎn)生的二值偽隨機(jī)矩陣中的一個(gè)元素。
5)篡改檢測(cè)及認(rèn)證過(guò)程令w′(i，j)為提取出來(lái)的水印。水印差值圖為D(i，j)＝|w(i，j)-w′(i，j)|結(jié)合主觀評(píng)估與客觀評(píng)估，我們可以對(duì)篡改類(lèi)型進(jìn)行判定。
主觀評(píng)估是根據(jù)水印差值圖，憑借人類(lèi)的視覺(jué)觀察，進(jìn)而對(duì)是否被篡改及篡改的類(lèi)型是屬于偶然攻擊還是惡意攻擊做出判斷。
客觀評(píng)估是一種量化了的篡改評(píng)測(cè)方法。首先需要對(duì)水印嵌入的低頻子帶做如下定義稠密點(diǎn)當(dāng)前水印檢測(cè)錯(cuò)誤點(diǎn)x(i，j)是稠密的是指它的八個(gè)臨近象素點(diǎn)至少有一個(gè)是檢測(cè)錯(cuò)誤點(diǎn)。
稀疏點(diǎn)當(dāng)前水印檢測(cè)錯(cuò)誤點(diǎn)x(i，j)是稀疏的是指八個(gè)臨近象素點(diǎn)沒(méi)有一個(gè)是檢測(cè)錯(cuò)誤點(diǎn)。
area＝{低頻子帶象素點(diǎn)總數(shù)}；area，dense＝{稠密點(diǎn)個(gè)數(shù)}；areasparse＝{稀疏點(diǎn)個(gè)數(shù)}；
areatotal＝areadense+areasparse；λ=areatotalarea;]]>η=areadenseareatotal;]]>再定義如下判斷準(zhǔn)則(1)λ＝0，則無(wú)修改。
(2)若λ＞0，且η＜τ，那么認(rèn)為是偶然修改。α是預(yù)先取定的0.5到1之間的一個(gè)實(shí)數(shù)。
(3)η≥τ，則認(rèn)為是惡意攻擊。
最后作出認(rèn)證結(jié)果，如果是無(wú)修改或者是偶然修改，則待檢圖像為真；如果是惡意攻擊，則待檢圖像為假。


圖1水印的不可見(jiàn)性圖像。其中(a)為原始圖像；(b)為嵌入?yún)?shù)為α＝-1.5的水印圖像(PSNR＝42.26dB)。
圖2為篡改檢測(cè)和定位能力測(cè)試圖。其中(a)為篡改圖(頭發(fā)加亮)；(b)為水印提取圖；(c)為水印差值圖像。
圖3是水印圖像分經(jīng)不同質(zhì)量因子JPEG壓縮后的水印提取圖。其中(a)的質(zhì)量因子為60％；(b)的質(zhì)量因子為50％；(c)的質(zhì)量因子為40％。
圖4是嵌入?yún)?shù)與提取參數(shù)相同或不同時(shí)的水印提取圖。其中(a)為嵌入?yún)?shù)α＝-1.5的含水印圖像；(b)為提取參數(shù)α＝-1.5的水印提取圖；(c)為提取參數(shù)α＝-1.5000001的水印提取圖。
圖1中可見(jiàn)水印圖像和原始圖像在視覺(jué)上沒(méi)有差異。
圖2可以看出，本技術(shù)可以精確定位篡改區(qū)域。
圖3可見(jiàn)，本文所述技術(shù)可抵抗質(zhì)量因子低至40％的JPEG壓縮。
圖4中可以看到，提取參數(shù)相對(duì)于嵌入?yún)?shù)的微小變化，會(huì)使得提取出的水印呈雜亂無(wú)章分布，這說(shuō)明用另外的參數(shù)，哪怕是差別極小的參數(shù)來(lái)進(jìn)行水印提取也不可能獲得有益的信息。
權(quán)利要求
1.一種基于參數(shù)化整數(shù)小波變換的圖像認(rèn)證方法，其特征是該方法由四個(gè)步驟組成1)二值水印預(yù)處理，將二值原始水印與二值偽隨機(jī)矩陣相異或，產(chǎn)生0和1比例均衡的水??；2)構(gòu)造基于提升格式的參數(shù)化整數(shù)小波；3)嵌入水印，采用步驟2所構(gòu)造出的參數(shù)化整數(shù)小波對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，將水印嵌入在小波變換后的低頻子帶系數(shù)中；4)篡改檢測(cè)及認(rèn)證，其所依據(jù)的篡改分類(lèi)規(guī)則為(1)若λ＝0，則認(rèn)為是無(wú)修改；(2)若λ＞0，且δ＜α，則認(rèn)為是偶然修改；(3)若δ≥α，則認(rèn)為是惡意攻擊。其中λ，δ分別是篡改檢測(cè)錯(cuò)誤點(diǎn)和篡改檢測(cè)錯(cuò)誤點(diǎn)中呈稠密分布的點(diǎn)在所有點(diǎn)中所占的比例，α是預(yù)先定義的0.5到1之間的實(shí)數(shù)。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于參數(shù)化整數(shù)小波變換的圖像認(rèn)證方法，其特征是步驟4)的α取實(shí)數(shù)0.55。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于參數(shù)化整數(shù)小波變換的圖像認(rèn)證技術(shù)，屬于多媒體信息安全領(lǐng)域。本發(fā)明首先對(duì)二值格式的原始水印進(jìn)行預(yù)處理，以均衡其中的0和1的比例，然后采用提升格式構(gòu)造參數(shù)化的整數(shù)小波，利用參數(shù)化的整數(shù)小波分解圖像數(shù)據(jù)，并將水印嵌入在變換后的低頻子帶系數(shù)中，最后通過(guò)小波逆變換得到含水印的圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明采用基于提升格式的參數(shù)化整數(shù)小波，使其具有高度的安全性及有效性，此外，本發(fā)明還具備篡改檢測(cè)和定位能力精確，能夠抵抗較大程度JPEG有損壓縮的特點(diǎn)，完全可以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。本發(fā)明可對(duì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳播的圖像的真實(shí)性和完整性進(jìn)行認(rèn)證，確保圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸和發(fā)布時(shí)的可信度。
文檔編號(hào)G06K9/00GK1664849SQ20051003365
公開(kāi)日2005年9月7日 申請(qǐng)日期2005年3月23日 優(yōu)先權(quán)日2005年3月23日
發(fā)明者黃繼武, 吳曉云, 胡軍全, 古志雄 申請(qǐng)人:中山大學(xué)