專利名稱：一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息安全領(lǐng)域。本發(fā)明設(shè)計(jì)一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)字圖像的版權(quán)進(jìn)行實(shí)時(shí)鑒別。
背景技術(shù)：
數(shù)字圖像在網(wǎng)絡(luò)中傳播容易引起版權(quán)糾紛，需要進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。魯棒數(shù)字水印技術(shù)可用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)字圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。根據(jù)水印的內(nèi)容進(jìn)行分類，水印可分為有意義水印和無(wú)意義水印。有意義水印一般指水印的內(nèi)容具有具體的含義，比如二值圖像、灰度圖像、商標(biāo)、作者個(gè)人信息等；無(wú)意義水印一般對(duì)應(yīng)一個(gè)沒有具體含義的偽隨機(jī)序列。除此之外，溫泉等[1]還提出“零水印”，零水印實(shí)質(zhì)上代表原始載體的某個(gè)特征。因此，可將零水印看作是一種特殊形式的有意義水印。根據(jù)檢測(cè)端是否需要借助原始載體，數(shù)字水印技術(shù)可分為盲數(shù)字水印技術(shù)和非盲數(shù)字水印技術(shù)。非盲數(shù)字水印技術(shù)在檢測(cè)端檢測(cè)水印時(shí)往往需要借助與原始載體相關(guān)的信息，盲數(shù)字水印技術(shù)在檢測(cè)端不需要借助任何與原始載體相關(guān)的信息。在一些應(yīng)用場(chǎng)合，受到傳輸、存儲(chǔ)、安全性等限制，檢測(cè)端往往無(wú)法得到與原始載體相關(guān)的信息，因此盲數(shù)字水印技術(shù)比非盲數(shù)字水印技術(shù)更具有實(shí)用性。魯棒數(shù)字水印算法在檢測(cè)端通常通過(guò)計(jì)算原始水印與提取的水印之間的相關(guān)度來(lái)判斷版權(quán)。根據(jù)檢測(cè)端是否需要借助與原始載體、原始水印相關(guān)的信息，目前的魯棒數(shù)字水印算法的檢測(cè)行為可分為4類(1)第1類檢測(cè)端既需要借助原始載體的相關(guān)信息，又需要借助原始水印的相關(guān)信息。(2)第2類檢測(cè)端需要借助原始載體的相關(guān)信息，但不需要原始水印的相關(guān)信息。(3)第3類檢測(cè)端不需要借助原始載體的相關(guān)信息，但需要借助原始水印的相關(guān)信息。(4)第4類檢測(cè)端既不需要借助原始載體的相關(guān)信息，也不需要借助原始水印的相關(guān)信息。傳統(tǒng)意義上的非盲魯棒水印算法具有第1類或第2類檢測(cè)行為， 實(shí)用性比較差。具有第3類檢測(cè)行為的盲無(wú)意義魯棒水印算法[2]在檢測(cè)端不借助任何原始載體的相關(guān)信息從攻擊載體提取出水印，但要借助密鑰產(chǎn)生原始偽隨機(jī)水印序列，然后計(jì)算兩者的相關(guān)度判斷版權(quán)。具有第3類檢測(cè)行為的盲有意義魯棒水印算法[3_1(1]在檢測(cè)端不借助任何原始載體的相關(guān)信息從攻擊載體提取出水印，然后計(jì)算從嵌入端傳輸過(guò)來(lái)的原始水印與提取的水印之間的相關(guān)度判斷版權(quán)。零水印算法[1’11]也是具有第3類檢測(cè)行為。 這是因?yàn)樵跈z測(cè)端，零水印算法需要把存儲(chǔ)在第三方公證中心的原始零水印取出來(lái)，然后計(jì)算與提取的零水印之間的相關(guān)度判斷版權(quán)。具有第4類檢測(cè)行為的魯棒水印算法幾乎沒有出現(xiàn)，本發(fā)明稱這類魯棒算法為完全盲檢測(cè)魯棒水印算法。目前的盲魯棒水印算法具有第3類檢測(cè)行為，仍然無(wú)法達(dá)到版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別，其實(shí)用性需要進(jìn)一步改善。這是因?yàn)榫哂械?類檢測(cè)行為的盲魯棒水印算法雖然在檢測(cè)端不需要借助任何原始載體的相關(guān)信息，但還是需要借助原始水印或原始水印的部分信息來(lái)衡量原始水印與提取的水印之間的相關(guān)度以判斷版權(quán)。那么，嵌入端傳輸原始水印或其部分信息到檢測(cè)端(或第三方公證中心)進(jìn)行存儲(chǔ)就需要一定的傳輸成本和存儲(chǔ)成本，而且傳輸?shù)倪^(guò)程很難完全防止互聯(lián)網(wǎng)上普遍存在的被動(dòng)攻擊。例如，攻擊者成功“偷聽”所傳遞的原始水印或原始水印的部分信息，通過(guò)分析得到所嵌入的水印并進(jìn)一步偽造水印傳遞給檢測(cè)端，會(huì)使得真正的原始水印無(wú)法用來(lái)鑒別版權(quán)，達(dá)到干擾版權(quán)鑒別的目的，從而使得水印算法無(wú)法抵抗解釋攻擊[12]。自嵌入脆弱水印技術(shù)[13_17]的顯著特點(diǎn)是嵌入端提取原始載體的特征產(chǎn)生水印并自嵌入到原始載體以達(dá)到內(nèi)容完整性認(rèn)證。目前，“自嵌入”思想基本上僅僅被應(yīng)用到脆弱水印技術(shù)領(lǐng)域。綜合以上分析，本發(fā)明試圖將自嵌入脆弱水印算法的“自嵌入”思想引入到魯棒數(shù)字水印領(lǐng)域，設(shè)計(jì)具有第4類檢測(cè)行為的完全盲檢測(cè)魯棒水印算法，從而提供一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法，達(dá)到對(duì)網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)字圖像的版權(quán)進(jìn)行實(shí)時(shí)鑒別。參考文獻(xiàn)[1]溫泉，孫錟鋒，王樹勛.零水印的概念與應(yīng)用[J].電子學(xué)報(bào)，2003，31 O) 214-216.[2]Wang Xiang-yang,Hou Li-min,and Wu Jun. A feature-based robust digital image watermarking against geometric attacks[J]. Image and Vision Computing, 2008,26 :980-989.[3]牛少彰，鈕心忻，楊義先，胡文慶.半色調(diào)圖像中數(shù)據(jù)隱藏算法[J].電子學(xué)報(bào)， 2004，32(7) :1180-1183.[4]Wang Xiang-yang and Cui Chang-ying.A novel image watermarking scheme against desynchronization attacks by SVR revision[J]. Journal of Visual Communication and Image Representation,2008,19(5) :334-342.[5]李旭東，張振躍.圖像雙層劃分和奇異值分解的數(shù)字水印算法[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)，2006，40 (12) =2088-2092.[6]袁大洋，肖俊，王穎.數(shù)字圖像水印算法抗幾何攻擊魯棒性研究[J].電子與信息學(xué)報(bào)，2008，30 (5) :1251-1256.[7]李旭東.抗幾何攻擊的空間域圖像數(shù)字水印算法[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2008， 34(7) :832-837.[8]許文麗，李磊，王育民.抗噪聲、幾何失真和JPEG壓縮攻擊的魯棒數(shù)字水印方案[J]·電子與信息學(xué)報(bào)，2008，3(K4) =933-936.[9]李雷達(dá)，郭寶龍，表金峰.基于奇偶量化的空域抗幾何攻擊圖像水印算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào)，2009，31(1) :134-138.[10]Leida Li, Jiansheng Qian, Jeng-Shyang Pan. Characteristic region based watermark embedding with RST invariance and high capacity. International Journal of Electronics and communications, 2011,65 :435-442.[11]葉天語(yǔ).離散余弦變換域抗二次打印-掃描魯棒零水印算法[J].光子學(xué)報(bào)， 2011,40(1) :142-148.[12]李慶誠(chéng)，竇毅.數(shù)字水印的解釋攻擊與關(guān)聯(lián)性特征[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用， 2005(5) :115-117.
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發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是設(shè)計(jì)一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)字圖像的版權(quán)進(jìn)行實(shí)時(shí)鑒別。一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法，包括以下五個(gè)過(guò)程A、特征水印產(chǎn)生；B、特征水印加密；C、加密的特征水印自嵌入；D、特征水印提??；E、認(rèn)證水印盲提取和解密。步驟A進(jìn)一步包括以下內(nèi)容Al 將大小為MXM的原始圖像分成大小為mXm的不重疊子塊；A2 每個(gè)子塊進(jìn)行離散余弦變換(Discrete Cosine Transformation, DCT), Bi (0, 0)代表第i個(gè)子塊的直流(Direct Current, DC)系數(shù)，Baverage (0，0)代表所有子塊DC系數(shù)
(μΛ1
的均值，/ = 1，2，···—；A3 特征水印W通過(guò)對(duì)比每個(gè)子塊DC系數(shù)Bi(0，0)與所有子塊DC系數(shù)均值 Baverage(0,0)的大小關(guān)系來(lái)產(chǎn)生。即if Bi(O5O) > Baverage(0,0)Wi = 1 ；elseWi = Oend
(M\2其中，Wi代表W的第i比特。容易知道，特征水印W的長(zhǎng)度為——bit。步驟B進(jìn)一步包括以下內(nèi)容Bl 在(_1，1)選擇一個(gè)實(shí)數(shù)作為初值、，在
選擇一個(gè)實(shí)數(shù)作為Y，然后通過(guò)Logistic映射X +1 = 1 -尸X 2進(jìn)行迭代產(chǎn)生混沌隨機(jī)數(shù)序列Ix1, x2, X3,…}。將初值&和參數(shù)Y作為L(zhǎng)ogistic映射的前兩個(gè)密鑰。 B2 舍去混沌序列的前κ個(gè)隨機(jī)數(shù)，因?yàn)樽畛醯碾S機(jī)數(shù)不穩(wěn)定。將第κ +1個(gè)到
‘隨機(jī)數(shù)^+ι,xM’…’χ 通過(guò)
權(quán)利要求
1.一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)字圖像的版權(quán)進(jìn)行實(shí)時(shí)鑒別， 包括以下五個(gè)過(guò)程A、特征水印產(chǎn)生；B、特征水印加密；C、加密的特征水印自嵌入；D、特征水印提?。籈、認(rèn)證水印盲提取和解密。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法，步驟A進(jìn)一步包括以下內(nèi)容Al 將大小為MXM的原始圖像分成大小為mXm的不重疊子塊； A2 每個(gè)子塊進(jìn)行離散余弦變換(Discrete Cosine Transformation, DCT), Bi (0,0)代表第i個(gè)子塊的直流(Direct Current, DC)系數(shù)，Baverage (0，0)代表所有子塊DC系數(shù)的均
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法，步驟B進(jìn)一步包括以下內(nèi)容Bl 在(_1，1)選擇一個(gè)實(shí)數(shù)作為初值Xtl，在
選擇一個(gè)實(shí)數(shù)作為Y，然后通過(guò)Logistic映射= 1 - 進(jìn)行迭代產(chǎn)生混沌隨機(jī)數(shù)序列Ix1, x2, X3, ...}。將初值X0和參數(shù)Y作為L(zhǎng)ogistic映射的前兩個(gè)密鑰。B2:舍去混沌序列的前κ個(gè)隨機(jī)數(shù)，因?yàn)樽畛醯碾S機(jī)數(shù)不穩(wěn)定。將第κ+1個(gè)到第—個(gè)隨機(jī)數(shù)
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法，步驟C進(jìn)一步包括以下內(nèi)容Cl 原始圖像分成大小為mXm的不重疊子塊； C2 每個(gè)子塊進(jìn)行DCT ；C3 通過(guò)以下方法將加密的特征水印自適應(yīng)自嵌入原始圖像的每個(gè)子塊DCT矩陣的中低頻系數(shù)
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法，步驟D進(jìn)一步包括以下內(nèi)容Dl 攻擊圖像分成大小為mXm的不重疊子塊；D2 每個(gè)子塊進(jìn)行DCT,B；2(0,0)代表第i個(gè)子塊的DC系數(shù)，Blerage(0,0)代表所有子塊DC系數(shù)的均值，
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法，步驟E進(jìn)一步包括以下內(nèi)El 攻擊圖像分成大小為mXm的不重疊子塊； E2 每個(gè)子塊進(jìn)行DCT ；E3 通過(guò)以下方法從每個(gè)子塊DCT矩陣提取出認(rèn)證水印Ψ' if Bi Cr1, S1) > Bi (r2, s2)
全文摘要
數(shù)字圖像在網(wǎng)絡(luò)中傳播需要進(jìn)行版權(quán)保護(hù)，但現(xiàn)有魯棒數(shù)字水印技術(shù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別。本發(fā)明提供一種網(wǎng)絡(luò)圖像版權(quán)實(shí)時(shí)鑒別方法。在嵌入端，首先將原始圖像分割成互不重疊的子塊，每個(gè)子塊進(jìn)行離散余弦變換，通過(guò)比較每個(gè)子塊的直流系數(shù)與所有子塊直流系數(shù)的均值之間的大小關(guān)系產(chǎn)生特征水印，對(duì)特征水印進(jìn)行Logistic混沌序列加密，然后調(diào)整每個(gè)子塊兩個(gè)離散余弦變換中低頻系數(shù)的大小自嵌入加密的特征水印，最后每個(gè)子塊進(jìn)行逆離散余弦變換得到含水印圖像。本發(fā)明具有很強(qiáng)的抗攻擊魯棒性。本發(fā)明實(shí)質(zhì)上結(jié)合自嵌入加密的特征水印和盲提取認(rèn)證水印來(lái)實(shí)現(xiàn)完全盲檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)圖像的版權(quán)進(jìn)行實(shí)時(shí)鑒別。
文檔編號(hào)G06F21/00GK102208097SQ20111014107
公開日2011年10月5日 申請(qǐng)日期2011年5月26日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月26日
發(fā)明者葉天語(yǔ) 申請(qǐng)人:浙江工商大學(xué)