专利名称：针对水印检测器的量化步长估计的制作方法
技术领域：
本发明总体上涉及加有水印的媒体信号以及检测嵌入在媒体信号中的水印的领域。更具体来说，本发明针对一种通过量化宿主信号来允许至少识别已嵌入在媒体信号中的数据符号的方法、设备和计算机程序产品。
背景技术：
对媒体信号加水印来保护内容所有者的权利以防止侵权和盗用，这是众所周知的。
两种这样的加水印方案是所谓的QIM(量化系数调制)和DC-QIM(失真补偿量化系数调制)加水印方案，其中通过在采样栅格上选择样本值来将水印嵌入在所谓的宿主信号中。为了在加水印之后获得与原始信号的更好的统计相似性，通常将高频振动(dither)添加到加有水印的信号中。
然而，当将这样的加有水印的宿主信号发送到接收器时，所使用的缩放因子可能被重新缩放，而该缩放因子与量化步长成正比。因为量化步长是不准确的，因此很难或者甚至不可能执行对水印的检测。对缩放因子的所述重新缩放可能由于各种原因而发生，比如所使用的传输信道的属性。一个原因可能是由于该信道是具有未知增益因子的模拟信道。另一个原因可能是由恶意的一方对信号的攻击。
WO 03/052689描述了一种从所接收的可能经过重新缩放的宿主信号中取回所述缩放因子的方式。在该文献中，将所接收的信号样本划分到三个不同的高频振动值间隔中。然后，使用部分概率密度函数对每个间隔中的信号样本创建直方图，并且可以通过分析这三个直方图来获得原始缩放因子以及DC偏移量。因此，在分析前与许多变化的高频振动值一起成组地提供信号样本，这意味着所述信号样本中的某些信息可能不会用于确定缩放因子。该文献还提及在缩放因子的取回过程中使用导频信号。
然而，提供另一种确定所接收的媒体信号的缩放因子的方法是有益处的，该方法在确定该缩放因子时使用不同信号样本中的更多信息。
发明概述因此，本发明的一个目的在于提供另一种确定所接收的媒体信号的缩放因子的方法，该方法能比现有技术利用所接收信号样本中的更多的信息。
根据本发明的第一方面，通过一种允许至少识别已被嵌入在媒体信号中的数据符号的存在的方法来实现该目的，该方法包含以下步骤获得经传输的媒体信号，其包括宿主信号的可能失真的版本，其中已经通过使用特定量化步长进行量化而将数据符号嵌入在该宿主信号中，并且已经将一组高频振动值添加到该宿主信号中；提供该组内的几个高频振动值间隔，其中每个间隔对应于一个或少数几个高频振动值；为每个高频振动值间隔确定直方图，其中为经传输的媒体信号的一组信号样本的所有样本值确定直方图，并且在相应的高频振动值间隔中具有高频振动值；将对应于各间隔的各分离的直方图合并为单个直方图；以及根据该合并后的直方图至少确定重新缩放因子，以便估计所述量化步长。
根据本发明的第二方面，该目的还通过一种允许至少识别已嵌入在媒体信号中的数据符号的存在的设备来实现，该设备包括信号获得单元，其被配置成获得包括宿主信号的可能失真的版本的经传输的媒体信号，其中已经通过使用特定量化步长进行量化而将数据符号嵌入在该宿主信号中，并且已经将一组高频振动值添加到该宿主信号中；以及信号失真确定单元，其被配置成提供该组内的几个高频振动值间隔，其中每个间隔对应于一个或少数几个高频振动值；为每个高频振动值间隔确定直方图，其中为经传输的媒体信号的一组信号样本的所有样本值确定直方图，并且在相应的高频振动值间隔中具有高频振动值；将对应于各间隔的各分离的直方图合并为单个直方图；以及根据该合并后的直方图至少确定重新缩放因子，以便估计所述量化步长。
根据本发明的第三方面，该目的还通过一种允许至少识别已嵌入在媒体信号中的数据符号的存在的计算机程序产品来实现，其包括计算机可读介质，所述计算机可读介质上具有计算机程序代码装置，当所述程序被加载到计算机中时，该计算机程序代码装置使计算机执行以下操作对于包括宿主信号的可能失真的版本的所获得的经传输的媒体信号执行下面的操作，其中已经通过使用特定量化步长进行量化而将数据符号嵌入在该宿主信号中，并且已经将一组高频振动值添加到该宿主信号中提供该组内的几个高频振动值间隔，其中每个间隔对应于一个或少数几个高频振动值；为每个高频振动值间隔确定直方图，其中为经传输的媒体信号的一组信号样本的所有样本值确定直方图，并且在相应的高频振动值间隔中具有高频振动值；将对应于各间隔的各分离的直方图合并为单个直方图；以及根据该合并后的直方图至少确定重新缩放因子，以便估计所述量化步长。
权利要求2和6还针对估计经传输的媒体信号的偏移量。
权利要求3和7针对使用所述重新缩放因子对经传输的媒体信号进行重新缩放。
权利要求4和8针对处理经过重新缩放的信号，以便检测或提取所嵌入的数据。
本发明具有以下优点对于不同信号样本值使用各直方图中的所有信息以便估计量化步长。由于具有大量的直方图，因此进一步易于发现各直方图之间的周期性，从而允许鲁棒地确定量化步长。此外，本发明不依赖于接收导频信号以估计量化步长。
本发明的本质思想在于，对所嵌入的信息进行检测的检测器最优地利用其所具有的关于与各样本位置相对应的高频振动值的知识。特别地，该检测器使用其关于哪些样本位置具有相同高频振动值的知识。对于对应于某个高频振动值的所有样本位置，构建(稀疏)直方图。然后，将这些稀疏直方图合并为单个性能良好的直方图，从该直方图可以导出相关的缩放参数。
通过参照下面描述的各实施例，本发明的这些和其他方面将变得显而易见。
现在将参考附图更详细地解释本发明，其中图1示出根据本发明的设备的示意框图；图2示出根据本发明的方法的流程图；图3示出所接收的图像信号的直方图，所述直方图是利用根据本发明的方法计算得到的；图4示出图3中的直方图的傅立叶变换的曲线；图5示出图4中的变换后的直方图的相位关系的曲线；以及图6示出包括用于执行根据本发明的方法的计算机程序代码的计算机程序产品。
具体实施例方式
本发明针对估计所接收的加有水印的信号的原始缩放因子，以便能够从所接收的宿主信号中检测或者提取水印。为了更好地理解本发明，现在将解释关于QIM(量化系数调制)和DC-QIM(失真补偿量化系数调制)的一些基本概念。
根据QIM，通过在采样栅格上选择量化值而将水印嵌入在宿主信号中。可以将对应于该方法的加水印公式看作q＝(ROUND(s/D-d-b/N)+d+b/N)*D (1)其中q是加有水印的信号，s是原始信号，D是量化步长，d是间隔0＜＝d＜1内的高频振动值，b是水印信息，而N是该水印信号中的信息符号数。在许多实际应用中，N等于2，这表示所谓的二进制字母表。
这里提供的高频振动具有很宽范围的值，其在本发明的一个实施例中是在0和1之间的128个不同的值。该高频振动值是独立于信息符号的固定的伪随机变量。稍候将使用所述高频振动以便确定缩放因子，这将在下面进行描述。在加有水印的信号中提供高频振动的原因在于，加有水印的信号q与原始信号s实际上是不可辨别的，这可以通过研究加有水印的信号和原始信号的直方图来确定。
上面描述了QIM加水印处理。该处理的一个变型是DC-QIM方法，其中用失真补偿分量来升级基本的量化方法。
于是，根据该处理的加水印公式看起来如下qdc＝s+a*(ROUND(s/D-d-b/N)+d+b/N-s/D)*D (2)其中，a是0和1之间的适当选择的因子。
关于这些加水印方案的更多细节可以在WO 03/052689以及B.Chen和G.W.Wornell的文章“Quantization Index ModulationA Class of Provably GoodMethods for Digital Watermarking and Information Embedding”(IEEE Transactionson Information Theory，Vol.47，No.4，2001年5月)中找到，在此并入所述文献以供参考。
然后，当把根据这两个方案当中的任一个的加有水印的信号通过信道传输到水印检测器时，很容易在所接收的信号r中检测到所嵌入的信息b，这可以根据如下公式执行b’＝Mod(ROUND(rN/D-Nd)，N) (3)也就是说，通过将值r除以D/N、减去经重新缩放的高频振动Nd、舍入该结果以及对舍入后的值执行模N运算。
这里，假设所接收的信号r对应于具有一些添加的噪声n的加有水印的信号q。
在实际中，不仅有添加的噪声，而且可能会有对原始信号的重新缩放。该重新缩放可能是所使用的传送信道的属性的结果，当该信道是模拟信道时就会发生这种情况。该重新缩放也可能是恶意的一方对加有水印的信号进行攻击的结果。本发明针对识别所接收信号的重新缩放因子，然后，为了估计原始缩放而缩放该信号以及随后从所恢复的信号中识别或者提取水印就是一项简单的任务了。
于是，可以将改变后的信号与原始信号的关系的模型设置如下r＝R*(s+O)+n (4)其中R是乘法降级(multiplicative degradation)，而O代表DC值中的偏移量。通过以下等式可以确定新信号r’，必须从该信号取回所嵌入的水印r’＝r/R-O(5)为了描述本发明，现在参考图1和图2，图1示出允许识别数据信号的设备，图2示出允许识别数据信号的流程图。设备10包括接收单元12，其通过信道(未示出)接收加有水印的媒体信号r，步骤22。这里，该信道可以是模拟信道，在这种情况下，该接收单元可以包括无线电电路。然后将所接收的信号r传送到信号失真确定单元14，步骤24。在作为本发明的核心元件的信号失真确定单元14中，随后执行多个进一步的步骤，这将在下面进行描述。
假设所接收的信号r由可能具有在一个值范围内的值的多个样本构成，并且同时假设在水印检测器侧已知所述高频振动间隔，现在信号失真确定单元14首先建立大量高频振动间隔，比如所述高频振动所能占据的128个不同的间隔，步骤26。此后，根据高频振动间隔对所接收信号的各信号样本值进行分组，也就是说，具有在某一高频振动间隔内的高频振动的所有信号样本值被分组在一起。这里，每个高频振动值间隔只基于一个高频振动值。这样，为每个高频振动间隔提供多个不同的样本组，步骤28。然后为每个高频振动间隔的所有信号样本确定直方图，步骤30，以便为每个高频振动间隔确定或计算直方图。然后将这些直方图合并为单个直方图，步骤31。此后，根据该合并后的直方图来估计所述重新缩放因子1/R以及偏移量O，步骤32。稍后将更详细地描述这是如何完成的。此时，可以说(典型地稀疏的)各分离的直方图被合并为单个(性能更好的)直方图，并且从中导出相关参数。然后将所确定的偏移量-O从信号失真确定单元14提供给加法单元16，该加法单元16还接收信号r。然后该加法单元16将该偏移量-O加到信号r，从而从所接收的信号中减去偏移量O，步骤34，并且将如此调节后的接收信号提供给乘法单元18。在已经由信号失真确定单元14估计了重新缩放因子1/R之后，该因子也被前送到乘法单元18。然后，将该重新缩放因子1/R与经过调节后的所接收信号相乘，以便对该信号进行缩放，步骤36，从而取回该加有水印的信号的原始电平或者原始量化步长。然后将如此重新缩放的信号r’提供给水印检测器20，在那里执行水印检测，步骤38。
现在将参考图3来描述如何能够确定所述缩放因子，图3示出根据本发明的原理得到的包含多个直方图的矩阵，其对应于具有256个信号级和128个高频振动值间隔的图像，其中D被设置为16并且N被设置为2。因此，每个直方图占据一列。可以看出，合并后的直方图一起提供了从左向右延伸的多条线，其中这些线具有略微向上的角度。该角度是由于所述高频振动提升信号级这一事实。因此，每个直方图都有助于形成这些线。通过研究线被提升的角度，有可能确定所接收信号的缩放因子，并且根据该因子重新缩放该信号。在图中，在垂直方向应用了Hanning窗，这解释了在该矩阵的顶部和底部的变暗。从等于1的系数到等于128的系数存在相移ND＝2D。从该图中可以看出，乘法降级大约是0.95。此外，对于每个高频振动间隔还具有清晰的周期性。
从数学的角度，可以将图10的直方图矩阵描述为h(k，n)＝h(n/R-(k/K+O)D) (6)其中h(k，n)是对应于高频振动间隔k的样本n的频率，K是高频振动间隔的数目，O是偏移量，以及R是重新缩放因子。由于该矩阵中的每一列是任何其他列的移位版本，并且由于该信号的周期性在频率域中最容易被取回，因而沿着垂直轴n应用FFT(快速傅立叶变换)，但是在此之前应用窗函数w(n)以便减小环绕(wrap around)效应。
应用窗函数导致以下等式h’(k，n)＝w(n)*h(k，n) (7)其中假设w(n)足够快地衰减，从而近似得到h’(k+m，n)＝h’(k，n-m*D/k)，也就是加窗之后的移位方差。随后根据以下等式应用垂直傅立叶变换H’(k，v)＝Sum_nh’(k，n)exp(-2*π*j*n*v/M) (8)＝exp(-2*π*j*(k/K+O)*D*R*v/M)H’(v)其中，信号值组的大小是M。对于图3中的每一列，可以看出，傅立叶变换只在相位上有所差别，而在幅度上没有差别。可以通过根据下式对变量k进行平均|H’(k，v)|来获得对合并后的直方图h(n)的估计|H’(v)|(将所有分离的直方图互相重叠)|H’(v)|≈(Sum_k|H’(k，v)|)/K(9)这在图4中概述，其中示出相对于v绘制的|H’(v)|曲线。从该图可以看出，|H’(v)|具有对应于原始直方图的周期性行为的强峰值，其中峰值之间的距离的周期为RD。在该图中的第一个强峰值对应于基本周期RD，即在频域中为基本频率M*N/(R*D)。在该图中，该频率被估计为33，根据该估计可以确定因子R＝0.96。
该基本频率还可以被用来确定偏移量O，这是由于该基本频率的相位行为由下式给出(作为k的函数)Phase(k)/(2*π)＝-(k/K+O)*N (10)
在图5中绘制出该相位关系以及最佳的线性逼近(直线)。可以清楚地看出，从最小到最大高频振动系数，覆盖了两个完整周期。所估计的偏移量的值为0.17*D。
所述设备中的各不同单元可以由软件或者硬件来实现。当用软件实现时，信号失真确定单元以及可能有加法和乘法单元能够通过一个或多个处理器的形式来提供，同时还有相应的程序存储器来包含用于执行根据本发明的方法的程序代码。所述程序代码还可以由计算机程序产品来提供，图6以CD ROM盘40的形式示出了一种计算机程序产品。这里仅仅只是举例，其他多种计算机程序产品也是可行的。所述程序代码还可以(或许通过因特网)从服务器下载。
本发明获得很多优点。直方图中的有关不同信号样本值的所有信息都被用于估计量化步长。因为具有大量的直方图，因此可以很容易地发现各直方图之间的周期性，从而允许对于量化步长和偏移量作出鲁棒的估计。此外，本发明不依赖于接收导频信号来估计量化步长。此外，所述方法还可以很容易地扩展到缩放因子在样本值范围内不恒定的情况。
本发明可以有几种变型。并不需要在所述设备内接收媒体信号。反之，该设备可以从存储器中获取该信号。此外，该设备不需要包括水印检测器。可以在另外的设备中执行所述检测。所使用的高频振动值的数目也可以有所变化，而不必局限于128。因此，本发明仅由所附权利要求书限定。
权利要求
1.一种允许至少识别已被嵌入在媒体信号中的数据符号的存在的方法，包括以下步骤获得经传输的媒体信号(r)(步骤22)，其包括宿主信号的可能失真的版本，其中已经通过使用特定量化步长进行量化而将数据符号嵌入在该宿主信号中，并且已经将一组高频振动值添加到该宿主信号中；提供该组内的几个高频振动值间隔，其中每个间隔对应于一个或少数几个高频振动值(步骤26)；为每个高频振动值间隔确定直方图，其中为所述经传输的媒体信号(r)的一组信号样本的所有样本值确定直方图，并且在相应的高频振动值间隔中具有一个或多个高频振动值(步骤30)；将对应于各间隔的各分离的直方图合并为单个直方图(步骤31)；以及根据该合并后的直方图至少确定重新缩放因子(1/R)(步骤32)，以便估计所述量化步长。
2.如权利要求1所述的方法，还包括估计所述经传输的媒体信号的偏移量(O)(步骤32)以及从该信号中去除所估计的偏移量的步骤(步骤34)。
3.如权利要求1所述的方法，还包括使用所述重新缩放因子(1/R)来重新缩放所述信号的步骤，以便至少近似地恢复具有已嵌入数据的原始媒体信号(步骤36)。
4.如权利要求3所述的方法，还包括处理所述经重新缩放的信号(r’)以便检测或者提取所嵌入的数据的步骤(步骤38)。
5.一种允许至少识别已被嵌入在媒体信号中的数据符号的存在的设备(10)，包括信号获得单元(12)，其被配置成获得包括宿主信号的可能失真的版本的经传输的媒体信号(r)，其中已经通过使用特定量化步长进行量化而将数据符号嵌入在该宿主信号中，并且已经将一组高频振动值添加到该宿主信号中；以及信号失真确定单元(14)，其被配置成提供该组内的几个高频振动值间隔，其中每个间隔对应于一个或少数几个高频振动值；为每个高频振动值间隔确定直方图，其中为所述经传输的媒体信号的一组信号样本的所有样本值确定直方图，并且在相应的高频振动值间隔中具有高频振动值；将对应于各间隔的各分离的直方图合并为单个直方图；以及根据该合并后的直方图至少确定重新缩放因子(1/R)，以便估计所述量化步长。
6.如权利要求5所述的设备，其中所述信号失真确定单元进一步被配置成估计所述经传输的媒体信号的偏移量(O)并且还包括被配置成从该信号中去除所估计的偏移量的单元(16)。
7.如权利要求5所述的设备，还包括乘法单元(18)，其被配置成将所述经传输的媒体信号乘以所述重新缩放因子(1/R)，以便至少近似恢复具有所嵌入的数据的原始媒体信号。
8.如权利要求7所述的设备，还包括水印检测单元(20)，其被配置成处理所述经重新缩放的信号(r’)，以便检测或者提取所嵌入的数据。
9.一种允许至少识别已被嵌入在媒体信号中的数据符号的存在的计算机程序产品(40)，其包括计算机可读介质，该计算机可读介质上具有计算机程序代码装置，当所述程序被加载到计算机中时，该计算机程序代码装置使计算机执行以下操作对于包括宿主信号的可能失真的版本的所获得的经传输的媒体信号执行下面的操作，其中已经通过使用特定量化步长进行量化而将数据符号嵌入在该宿主信号中，并且已经将一组高频振动值添加到该宿主信号中提供该组内的几个高频振动值间隔，其中每个间隔对应于一个或少数几个高频振动值；为每个高频振动值间隔确定直方图，其中为经传输的媒体信号的一组信号样本的所有样本值确定直方图，并且在相应的高频振动值间隔中具有高频振动值；将对应于各间隔的各分离的直方图合并为单个直方图；以及根据该合并后的直方图至少确定重新缩放因子，以便估计所述量化步长。
全文摘要
本发明涉及一种允许至少识别已嵌入在媒体信号中的数据符号的存在的方法、设备和计算机程序产品。获得经传输的媒体信号(步骤22)，其包括宿主信号的可能失真的版本，其中已经通过使用特定量化步长进行量化而将数据符号嵌入在该宿主信号中，并且已经将一组高频振动值添加到该宿主信号中。提供该组内的几个高频振动值间隔，其中每个间隔对应于一个高频振动值(步骤26)。为每个间隔确定直方图(步骤30)，其中为所述经传输的媒体信号的一组信号样本的所有样本值确定直方图，并且在相应的间隔中具有高频振动值。合并各分离的直方图，并且根据该合并后的直方图确定重新缩放因子(步骤32)，以便估计所述量化步长。
文档编号G06T1/00GK1910609SQ200480038244
公开日2007年2月7日 申请日期2004年12月7日 优先权日2003年12月22日
发明者A·A·C·M·卡尔克 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司