专利名称：采用几何校准的抗几何变换图象水印方法
技术领域：
本发明涉及一种多媒体信号处理领域，是一种图象几何校准和保护数字图象的方法。
背景技术：
目前，水印对抗几何攻击有非盲检测和盲检测的方法。一般来说，盲检测水印方法的稳健性较差。但由于不需要原始图象，它的应用范围更广，也更具有挑战性。它又可分为两类第一类方法是将水印嵌入于具有几何不变性的图象特征域，如Fourier-Mellin域，使得几何变形不影响水印信息的提取。但这类方法都只能抵抗RST，在实现上也存在困难，例如在将图象DFT变换的幅度谱做LPM(Log Polar Mapping)与ILPM(Inverse Log PolarMapping)时，由于插值误差会导致图象质量的严重下降。第二类是在几何变形导致水印检测失步的情况下，在水印检测前设法先进行几何校正以实现水印检测的重同步。这需要在图象中除隐藏携带用户信息的水印(信息水印)外还嵌入一个几何校正模型水印(模板水印)。到目前为止，对抗几何攻击还存在许多问题，包括隐藏数据量少、水印的不可见性较差、抗JPEG压缩和抗仿射变换能力较弱、不能同时抵抗JPEG压缩和几何变换的组合攻击等。另外，许多方法采用在DFT域中嵌入信息水印，而DFT(Discrete Fourier Transform)与DWT(Discrete Wavelet Transform)相比，存在自身的弱点，难以成为主流水印方法的基础。
发明内容
本发明的目的是提出一种能同时抵抗一般的信号处理如JPEG压缩和几何变换的稳健的隐形图象盲检测水印方法，并且隐藏的信息量(静荷)要较大(可达200比特以上)，水印的不可见性较好。
本发明方法图像几何校准和保护数字图象的方法，首先将信息水印经扩频调制和交织后与一个训练序列一起嵌入到图象DWT域中，再将一个匹配模板嵌入到图象DFT域，最后由嵌入于图象DFT域的匹配模板和嵌入于图象DWT域的训练序列来实现扩频调制和交织后嵌入于图象DWT域中的信息水印的重同步检测，具体做法是1)将待嵌入的有意义信息b(L bits)首先用一个由密钥产生的伪随机二进制PN序列进行扩频编码调制，这样可得到待嵌入的二进制水印数据W，然后再进行交织；将由密钥产生的PN训练序列或全1码、全0码直接嵌入于图象DWT变换得到的LL3子带的中心行和中心列子带系数或其他子带系数中， 而在其余子带系数中嵌入交织后的二进制水印数据W；通过2-D IDWT得到嵌入DWT域水印的图象f′(x，y)；2)将f′(x，y)进行DFT变换，在DFT变换的幅度谱系数中我们嵌入由局部极大点构成的一个匹配模板，局部极大点位置可由一个密钥控制产生；3)先检测匹配模板，并与原始的匹配模板比较得到图象所经受的仿射变换的变换矩阵并作逆变换恢复几何形状后，再根据训练序列作平移校准后提取水印信息；有意义水印可以是文本、数字、图形、图象、签名、音频等数字文档。
为了检测图象所经受仿射变换的变换矩阵并作逆变换恢复其原始几何形状，可在图象DFT变换的幅度谱系数中嵌入由局部极大点构成的一个匹配模板，局部极大点位置可由一个密钥控制产生；同时在图象DWT域嵌入一个训练序列用于平移校准。
经过扩频调制和交织后嵌入于图象DWT域中的信息水印由嵌入于图象DFT域的匹配模板和嵌入于图象DWT域的训练序列来实现重同步检测；分为水印的嵌入和水印的检测两大步骤。1、水印的嵌入本发明将信息水印嵌入在图象DWT域的低频子带系数中，而模板水印嵌入在图象DFT变换后的幅度谱中频系数中，这样两部分水印互相不干扰，又能获得更好的稳健性。本发明提出的图象水印嵌入方法方框图如图1所示。2水印的检测不需要原始图象的辅助，本发明方法可以将隐藏的数据从可能同时遭到几何攻击和JPEG压缩的水印图象中检测得到。检测过程如下a)在水印检测时，首先要应用训练序列检测水印是否同步。若不同步，则必须先经过重同步得到同步图象g*(x，y)。重同步包括DFT域摸板水印检测、逆仿射变换、应用训练序列平移同步。若同步，直接做一步。
b)对同步图象g*(x，y)作DWT域水印检测，得到了实际隐藏的数据。
水印嵌入过程主要有DWT域水印(包括信息水印、训练序列)的预处理、DWT域水印的嵌入和DFT域摸板水印的嵌入三部分。
1)DWT域水印(信息水印、训练序列)的预处理直接序列扩频编码、交织。
本发明将一些通信理论中常用的技术(如直接序列扩频调制和交织)，引入图象水印方法中以增强隐藏信息的稳健性和秘密性。
假设原始图象大小是512×512。应用长度为N1的PN码序列m＝{mj；j＝1，...，N1}对要嵌入的信息b{bi；i＝1，...，L}(其中bi∈{0，1})进行扩频编码调制。“1”调制为m(双极性序列，mj∈{-1，1})的正相序列，即{+1×mj；j＝1，...，N1}，“0”调制为m的反相序列， 即{-1×mj，j＝1，...，N1}。15位的PN码序列由一个密钥通过PN码序列发生器产生。这样可得到待嵌入的二进制水印数据Wbi=DSSScoding→Wi{wij;wij∈{-1,+1},1≤j<N1,1≤i<L}]]>训练序列是信息水印能否实现平移同步的关键，为尽量使其少受到图象裁剪的影响，应将它嵌入于图象中需要重点保护部分对应的低频子带部位或低频子带的中心行和中心列。如图2所示嵌入于低频子带的32行和32列。而在低频子带的其余部分中嵌入经过交织(采用二维交织技术或其他交织技术)后的二进制水印数据W。
在一个64×64二维矩阵的32行和32列位置上存放127位训练序列，其余位置顺序存放交织后二进制水印数据W，将得到的二维矩阵按行扫描变成一个一维数组，记为X。2)DWT域水印(信息水印、训练序列)的嵌入与检测方法DWT域水印的嵌入原始图象f(x，y)进行三级DWT分解，把低频子带LL3系数按行扫描变成一维数组，记为C。按公式(1)，我们把二进制数据X加到低频系数C上，得到新的低频系数C′ 其中0≤i＜4096，C(i)、C′(i)、xi分别为C、C′、X的第i个元素。α表示嵌入强度，在满足不可见性的前提下，尽可能选择最大的整数值。将嵌入水印后的小波系数进行IDWT得到嵌入DWT域水印的图象f′(x，y)。
DWT域水印的检测把已经同步的图象g*(x，y)DWT分解后的低频子带LL3系数按行扫描变成一维数组，记为C*。抽取出来的二进制数据记为X*={Xi*},]]>抽取公式如下 其中0≤i＜4096，α为嵌入强度。将抽取的二进制数据X*进行反交织(交织的逆过程)恢复嵌入的二进制数据序列W*。然后W*按15位比特进行分段，每段与15 bits的序列m进行相关，若相关值大于0，则判决嵌入信息比特为“1”，否则判决嵌入信息比特为“0”。解扩之后就得到恢复的嵌入信息。
3)DFT域模板的嵌入与检测在嵌入DWT域水印后图象f′(x，y)的DFT域嵌入一个模板用作水印图象变形后的同步信息。
模板的嵌入分如下四个步骤a)将f′(x，y)(512×512)用均值填充四周扩展至1024×1024。
b)作DFT变换，取傅立叶系数幅度分量。在中频区域(归一化频率为0.20～0.30)嵌入28个模板点，均匀地分布在DFT域倾角为θ1和θ2的两条直线，每条线上14个点，图2是嵌入模板的示意图，图中只画出上半平面14个模板点的情况，下半平面关于原点对称也嵌入14个模板点。直线的倾角和模板点的极径由一个密钥伪随机产生。
c)增大模板点处傅立叶系数的模值，使之成为局部区域(可采用半径为R的圆形窗口，如图3所示)的极大值。改变量以不可见为标准，一般取极大值为局部平均值加上几倍到十几倍左右的方差。
d)计算傅立叶反变换(IDFT)得到最终的水印图象f″(x，y)。
图象在空间域受到的线性变换将在DFT域产生相应的线性变换，所以通过模板点位置的变换关系就可以确定图象所经历的几何形变。如果一个方形图象在空间域发生了以下的线性变换xy→Bxy----(3)]]>那么相当于在DFT域做了如下的线性变换uv→(B-1)Tuv----(4)]]>对于一条模板线上的模板点，经历线性变换后，它们还是同在一条过原点直线上。新模板点的坐标(如极径r′)与原模板点的坐标(如极径r)存在一定的关系(如r′＝Kr，K为某一常数)，这可用于搜索过程的快速匹配判断。
模板检测的步骤如下a)对待测图象g(x，y)作Barlette滤波。
b)同嵌入模板时一样，将滤波后的待测图象扩展至1024×1024。
c)作DFT变换。以一个半径为R′(R′＜R，R为嵌入时的窗口半径)的圆形窗口(作为局部区域)在傅立叶系数幅度矩阵的上半平面中搜索，提取所有局部极大值点。把DFT系数幅度矩阵上半平面以原点为顶点划分为Nb(Nb＝360或180或其他值)个扇形区域，每个扇形的顶角均为0.5°或1°。再按角度将所有局部极大值点分别归入各个扇形区域。
d)找到与两条摸板线对应的可能的摸板点集合。
在每个扇形区域中，在Kmin＜K＜Kmax范围内搜索这样的K值它使得此扇区中至少有Nm个局部极大值点满足|rIi-KrTj′|<threshold,]]>其中Nm为一个预先规定的数，rIi是扇区i中局部极值点的极径(i＝1...Nb)，r′Tj是原模板线j(j＝1，2)上摸板点的极径，threshold＞0为一阈值。实验中我们取Nm＝5，threshold＝0.002，Kmin＝0.5和Kmax＝2.0(对应于空间域上的缩放参数为2～0.5)。如果找到这样的K值，我们就把相应的局部极值点坐标记录下来。
e)通过上述步骤，得到可能的匹配线的集合，称为“准匹配线”，线上的局部极值。
点称为“准匹配点”，坐标记为(xij，yij)。图象上半平面相应的原始模板点的坐标记为(x′ij，y′ij)，其中i∈{1，2}表示第i条模板(匹配)线，j∈{1，2，Λ，7}表示第j个模板(匹配)点。从对应于模板线1的准匹配点集中取出一个集合和对应于模板线2的准匹配点集中取出另一个集合。根据这两个集合的点与模板点间的对应关系计算得到的一个可能的变换矩阵A。寻找平均误差MAE(Mean Absolute Error)最小的A。MAE=1nummatches||Ax11y11MMx11y11x21y21MMx21y21T-x11′y11′MMx11′y11′x21′y21′MMx21′y21′T||----(5)]]>其中模板点为(x′ij，y′ij)和“准匹配点”为(xij，yij)，nummatches是匹配点个数，运算符‖Λ‖中是一个2行的误差矩阵。
f)将对应于模板线1的准匹配点加上180°，重复e)，由最小的MAE值确定最后的频域变换矩阵A。由式(3)和(4)可得空域变换矩阵B＝AT。
应用抽取的训练序列S与原始训练序列T的相关系数来确定图象是否同步及图象的平移同步参数。
在水印检测时，首先要检测水印是否同步。若不同步，则必须重同步水印后才能进行水印检测。若同步，则直接提取低频子带LL3子带隐藏数据和解码出信息。
检测水印是否同步将待测图象g(x，y)重定大小为512×512，然后对其进行3级DWT分解，从LL3子带的32行与32列中提取训练序列S，计算它与原始训练序列T的相关系数ρT,S(0)=1127Σn=1127(TnSn),]]>看是否≥threshl。若是，我们认为S是真正的训练序列，并且水印是同步的，可以直接进行DWT域水印的抽取和译码。若＜threshl，则认为水印是不同步的，必须先经过重同步才能进行DWT域水印的抽取和译码。threshl一般可取0.56(由实验确定的值)。出现虚警即出现伪同步的概率可由计算得Pfp=12127Σk=127-e127C127k=8.59×10-9,]]>其中e＝round(127×(1-threshl)/2)。Round表示四舍五入取整。
重同步的第一步是恢复原始几何形状。从待测图象g(x，y)中检测出嵌入的模板水印，并将之与原始的模板进行对比获得图象所经受的仿射变换矩阵B。获得仿射变换矩阵B后，将待测图象g(x，y)进行图象几何逆变换恢复成M×N大小的图象g′(x，y)(图5b)，然后再填充0成512×512大小的图象I(x，y)，被裁剪的部分以0填充，g′(x，y)在图象I(x，y)中心(图5c)。
重同步的第二步是平移同步。即用抽取的训练序列S与T的相关系数来确定图象的平移同步参数。
平移同步可采用的一种办法是，将图象I(x，y)作如下的所有可能的平移It(x，y)＝I((x-xt)mod512，(y-yt)mod512)；{-12(512-M)≤xt<12(512-M);-12(512-N)≤yt<12(512-N)}----(6)]]>每次平移后的图象，作DWT分解，从LL3子带的32行与32列中提取训练序列S。根据提取的训练序列与原始训练序列的相关系数最大可确定平移参数(xt，yt)。
本发明提出的另外一种方法是将图象I(x，y)做最多8×8＝64次平移即可，从而可大大减小计算量。根据DWT的时频局部化性质，LL3子带的每个系数都对应于图象的一个局部。可以证明(我们的实验也证明了这点)，若在DWT时采用紧支小波滤波器和采用周期延拓方式(若采用其他延拓方式，则除了图象边界外，也满足下列关系)，图象I(x，y)平移8×xt1行和8×yt1列(xt1，yt1为整数)，得到平移图象It(x，y)It(x，y)＝I((x-8×xt1)mod 512，(y-8×yt1))mod 512)(7)则图象三级DWT分解后的LL3子带也平移xt1行和yt1列LL3t(x，y)＝LL3((x-xt1)mod 64，(y-yt1)mod 64)(8)其中LL3(x，y)与LL3t(x，y)分别为图象I(x，y)和It(x，y)LL3子带系数。LL3子带的平移导致嵌入的训练序列也发生平移。应用公式7和8给出的性质，我们可以只对I(x，y)做最多8×8次平移It(x，y)＝I((x-xt)mod 512，(y-yt)mod 512)；{-4≤xt，yt＜4(9)每平移一次，做DWT分解，获得LL3子带LL3t(x，y)。将LL3t(x，y)作平移LL′3t(x，y)＝LL3t((x-xt1)mod64，(y-yt1)mod64)；{-T1≤xt1＜T1；-T2≤yt1＜T2(10)上式中，T1＝round(0.5×(512-M)/8)，T2＝round(0.5×(512-N)/8)。每次平移从LL′3t(x，y)的32行和32列抽取训练序列S，根据与原始训练序列T间的最大相关值来确定平移参数。最多64次平移搜索后即可确定图象的平移参数(8×xt+xt1，8×yt+yt1)，从而获得平移校准后的图象g*(x，y)。
本发明具有以下优点1)本发明提出的DFT-DWT复合域的数字水印盲检测方法，在同时对抗常规信号处理方面和仿射变换方面都达到了较强的稳健性(表1)。在压缩因子为15的JPEG压缩(JPEG_15)时，能实现无差错检测，能抵抗国际通用水印测试平台StirMark 3.1中除Rand Bending外的其他几何变换，如对rotation(auto crop，auto scale)、jitter、scaling、shearing、general linear transform等都能实现无差错检测，并能抵抗JPEG压缩和几何变换的组合攻击，如同时抵抗JPEG_50压缩、旋转、缩放、裁剪、平移等组合攻击。
2)本发明提出的水印方法可隐藏264比特以上的信息，水印图象相对于原始图象的PSNR在40dB以上，水印的不可见性较好。
3)本发明中的图象几何校准技术，精确度高，并可避免在图象中嵌入一个可视标记。
表1本发明提出方法用水印测试平台StirMark 3.1进行稳健性测试的结果。
图1是水印嵌入框图。
图2是训练序列及其嵌入于LL3子带的位置。
图3是在DFT变换幅度谱上半平面嵌入14个模板点的位置示意图。
图4是嵌入了DWT-DFT域水印的图象。
图5是本发明方法对抗JPEG压缩和RST(旋转，裁剪，缩放和平移组合攻击)联合攻击的稳健性测试。
图1中，1是需要隐藏的比特信息，2是隐藏信息经过直接序列扩频，3是交织，4是原始图象，5是DWT，6是数据嵌入在图象DWT子带系数中，7是IDWT，8是嵌入了DWT域水印的图象f′(x，y)，9是将f′(x，y)进行DFT变换，10是在DFT域中嵌入摸板水印。11是IDFT。12是嵌入了DWT-DFT域复合水印的图象f″(x，y)。13是嵌入的训练序列。
图2中，T1...T127是127位训练序列在LL3子带中的某一行和某一列的位置。Row 32表示32行，Column 32表示32列。
图4、5中给出的是使用标准图象Lena和Baboon测试的一些结果。
图4中，a)Lena水印图象(PSNR＝40.1dB)；b)Baboon水印图象(PSNR＝39.6dB)。
图5中，a)Lena水印图象受到JPEG压缩和RST联合攻击后的图象g(x，y)。
b)图a经过较正仿射变换后的图象g′(x，y)。图象大小为504×504。
c)图b周围补0到512×512大小I(x，y)。
d)图c经过平移校正后的图象g*(x，y)，图象大小为512×512，填充部分为图象g(x，y)的均值。隐藏的264比特仍然可以无差错检测出来。
具体实施例方式
下面给出抗几何变换的数字水印技术在标准图象Lena和Baboon使用和测试得到的一些结果。
我们在Lena和Baboon(均为512×512×8 bits)的图象上分别嵌入一个包含44个字符(264比特)的信息水印、匹配模板和训练序列，PSNR值分别为40.1dB和39.6dB(图4)。测试中我们取L＝264，N1＝15，α＝56，threshl＝0.56，threshold＝0.002，Nb＝180，Nm＝5，Kmin＝0.5和Kmax＝2.0，以及在对图象离散小波变换中使用Daubechies 9/7双正交小波滤波器，训练序列嵌入在LL3子带的32行和32列。本发明水印嵌入方法在1.7G的P4计算机(windows平台，VC++语言)上需要小于3秒时间，而检测方法需要1～13秒左右。可以看出，计算量并不太大。
表1是信息水印抵抗StirMark3.1攻击的情况。其中BER(Bit Error Rate)是指误比特率。水印对StirMark3.1中缩放、旋转+裁剪、旋转+裁剪+缩放、一般线性变换、剪切、jitter、改变长宽比等几何攻击都能实现无差错检测。在StirMark3.1中cropping_25、JPEG_15攻击时能实现无差错检测。对Gaussian滤波、锐化，水印字符串也可以无差错率或以极低的差错率提取出来。
另外，我们还测试了在水印图象受到任意的旋转+剪切+缩放+平移(RST)的情况下水印的稳健性。如图5所示。图5(a)是Lena水印图象受到JPEG压缩和RST联合攻击后的图象g(x，y)。图5(b)是图5(a)经过较正仿射变换后恢复其原始形状后的图象g′(x，y)。图象大小为504×504。图5(c)是在图象g′(x，y)周围填补0到512×512大小的图象I(x，y)，补0后原图象g′(x，y)位于的图象I(x，y)的中央。图5(d)是图象I(x，y)经过平移校正后的图象g*(x，y)，图象大小为512×512。水印检测时，填充部分以图象g(x，y)的均值填充，而不是以0值填充，这样做的结果是可以改善检测性能。测试结果是隐藏的264比特仍然可以无差错检测出来。
权利要求
1.一种图像几何校准和保护数字图象的方法，其特征是该方法首先将信息水印经扩频调制和交织后与一个训练序列一起嵌入到图象DWT域中，再将一个匹配模板嵌入到图象DFT域，最后由嵌入于图象DFT域的匹配模板和嵌入于图象DWT域的训练序列来实现扩频调制和交织后嵌入于图象DWT域中的信息水印的重同步检测，具体做法是1)将待嵌入的有意义信息b(L bits)首先用一个由密钥产生的伪随机二进制PN序列进行扩频编码调制，这样可得到待嵌入的二进制水印数据W，然后再进行交织；将由密钥产生的PN训练序列或全1码、全0码直接嵌入于图象DWT变换得到的LL3子带的中心行和中心列子带系数或其他子带系数中，而在其余子带系数中嵌入交织后的二进制水印数据W；通过2-DIDWT得到嵌入DWT域水印的图象f′(x，y)；2)将f′(x，y)进行DFT变换，在DFT变换的幅度谱系数中我们嵌入由局部极大点构成的一个匹配模板，局部极大点位置可由一个密钥控制产生；3)先检测匹配模板，并与原始的匹配模板比较得到图象所经受的仿射变换的变换矩阵并作逆变换恢复几何形状后，再根据训练序列作平移校准后提取水印信息；有意义水印可以是文本、数字、图形、图象、签名、音频等数字文档。
2.根据权利要求1所述的一种用于图象几何校准和保护数字图象的方法，其特征是在图象DFT变换的幅度谱系数中嵌入由局部极大点构成的一个匹配模板，用于检测图象所经受仿射变换的变换矩阵并作逆变换恢复其原始几何形状；同时在图象DWT域嵌入一个训练序列用于平移校准。
全文摘要
本发明涉及一种多媒体信号处理领域，是一种图象几何校准和保护数字图象的方法。经过扩频调制和交织后嵌入于图象DWT域中的信息水印由嵌入于图象DFT域的匹配模板和嵌入于图象DWT域的训练序列来实现重同步检测。在水印图象同时经过JPEG压缩和几何变形的情况下，仍然可实现有意义信息的无差错检测。本发明可使通过网络上传播的数字图象或视频数据获得保护。本发明中提出的图象几何校准方法还可用于其他需要图象同步的场合，如卫星成象、交互式数字地图、数字水印等。
文档编号G06T1/00GK1414778SQ0214961
公开日2003年4月30日 申请日期2002年12月12日 优先权日2002年12月12日
发明者康显桂, 黄继武 申请人:中山大学