专利名称：一种完全盲检测鲁棒量化水印方法
技术领域：
本发明涉及图像处理和信息安全领域。本发明设计一种完全盲检测鲁棒量化水印方法，改善现有鲁棒量化水印方法的实用性，更有效地对数字图像进行版权保护。
背景技术：
根据检测端是否需借助原始载体，数字水印技术分为盲水印技术和非盲水印技术。非盲水印技术往往需借助原始载体的相关信息进行水印检测；盲水印技术则不需借助原始载体的任何信息，所以更具实用性。鲁棒数字水印技术在检测端往往通过计算原始水印与提取的水印之间的相关度认证版权。在检测端，零水印技术[1]需把嵌入端存储在第三方公证中心的原始零水印取出来计算与提取的零水印之间的相关度以认证版权；盲无意义鲁棒水印技术[2]从攻击载体提取水印时不需借助原始载体的任何信息，但要借助密钥产生原始伪随机水印序列以计算与提取的水印之间的相关度来认证版权；盲有意义鲁棒水印技术[3_1(1]从攻击载体提取水印时不需借助原始载体的任何信息，但需要将原始水印从嵌入端传输过来以计算与提取的水印之间的相关度来认证版权。以上三种技术检测水印时虽然都无需借助原始载体的任何信息，但还需借助原始水印或其相关信息。那么，这样会带来两个问题(1)嵌入端传输原始水印或其相关信息到检测端(或第三方公证中心)进行存储需要一定的传输和存储成本。如果水印数据是海量的，那么检测实时性也会是很大的问题。( 传输过程很难完全防止互联网上的被动攻击。 例如，攻击者如果“偷听”成功所传递的原始水印或其相关信息，可进一步伪造水印并最终传递给检测端，使检测端把伪造水印当成真实原始水印，从而破坏版权认证，此时无法抵抗解释攻击[11]。本发明认为一个实用的鲁棒水印技术应该在检测水印时不需要借助原始载体和原始水印的任何信息，也就是可以实现完全盲检测，从而避免出现上述问题。然而，目前的盲鲁棒水印技术仍无法实现完全盲检测。自嵌入脆弱水印技术[12_14]的特点是脆弱水印由嵌入端通过提取原始载体的特征产生并被自嵌入原始载体以实现内容完整性认证。目前，“自嵌入”思想仅仅被应用到脆弱水印技术领域。量化方法是一种有效的鲁棒水印嵌入方法，可以实现盲检测[6_1(1]。然而，由于检测端往往需要计算原始水印和提取的水印之间的相关度，目前的鲁棒量化水印方法无法实现完全盲检测。本发明试图将“自嵌入”思想引入到鲁棒量化水印方法，设计出检测端无需借助原始载体和原始水印任何信息的完全盲检测鲁棒量化水印方法，以改善现有鲁棒量化水印方法的实用性。参考文献[1]温泉，孙锬锋，王树勋.零水印的概念与应用[J].电子学报，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]许文丽，李磊，王育民.抗噪声、几何失真和JPEG压缩攻击的鲁棒数字水印方案[J]·电子与信息学报，2008，3(K4) :933-936.[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]Leida LiiJiansheng 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.[6]李旭东.基于奇异值分解的灰度级数字水印算法[J].武汉大学学报(信息科学版)，2010，35 (11) 1305-1308，1359.[7]李旭东，张振跃.图像双层划分和奇异值分解的数字水印算法[J].浙江大学学报(工学版)，2006，40 (12) =2088-2092.[8]李旭东.基于小波变换和相对量化的图像数字水印算法[J].光电子.激光， 2010，21(9) :1378-1382.[9]李旭东.抗几何攻击的空间域图像数字水印算法[J].自动化学报，2008， 34(7) :832-837.[10]李雷达，郭宝龙，表金峰.基于奇偶量化的空域抗几何攻击图像水印算法 [J].电子与信息学报，2009，31(1) :134-138.[11]李庆诚，窦毅.数字水印的解释攻击与关联性特征[J].计算机应用， 2005(5) :115-117.[12]张宪海，杨永田.基于脆弱水印的图像认证算法研究[J].电子学报，2007， 35(1) :34-39.[13]王国栋，刘粉林，刘媛，姚刚.一种能区分水印或内容篡改的脆弱水印算法 [J]·电子学报，2008，36 (7) :1349-1354.[14]和红杰，张家树.对水印信息篡改鲁棒的自嵌入水印算法[J].软件学报， 2009,20(2) :437-450.
发明内容
本发明的目的是设计一种完全盲检测鲁棒量化水印方法，改善现有鲁棒量化水印方法的实用性，更有效地对数字图像进行版权保护。一种完全盲检测鲁棒量化水印方法，包括以下四个过程A、特征水印产生。B、特征水印自嵌入。C、特征水印提取。D、认证水印盲提取。步骤A进一步包括以下内容Al 将大小为NXN的原始图像01进行η级离散小波变换(Discrete wavelet transformation, DWT)，将产生的第η级小波低频子带记为LLra。
A2 将LLra划分为不重叠的mXm子块。A3 对每个子块进行离散余弦变换(Discrete Cosine transformation，DCT)，第
i个子块的直流(Direct Current, DC)系数记为
权利要求
1.一种完全盲检测鲁棒量化水印方法，改善现有鲁棒量化水印方法的实用性，更有效地对数字图像进行版权保护，包括以下四个过程A、特征水印产生。B、特征水印自嵌入。C、特征水印提取。D、认证水印盲提取。
2.根据权利要求1所述的一种完全盲检测鲁棒量化水印方法，步骤A进一步包括以下内容Al 将大小为NXN的原始图像OI进行η级离散小波变换，将产生的第η级小波低频子带记为LLqi。A2 将LL01划分为不重叠的mXm子块。A3 对每个子块进行离散余弦变换，第i个子块的直流系数记为D，，
3.根据权利要求1所述的一种完全盲检测鲁棒量化水印方法，步骤B进一步包括以下内容Bl 将原始图像OI进行η级离散小波变换，将产生的第η级三个细节子带分别记为 LH01、HL01 和 ΗΗ01。Β2 将其中一个细节子带划分为不重叠的mXm子块。为方便下文说明，将LH01划分为不重叠的子块。B3 使用下述方法将W自适应量化自嵌入LHra的各个子块
4.根据权利要求1所述的一种完全盲检测鲁棒量化水印方法，步骤C进一步包括以下内容Cl 将大小为NXN的攻击图像AI进行η级离散小波变换，将产生的第η级小波低频子带记为LLai。C2 将LLai划分为不重叠的mXm子块。C3 对每个子块进行离散余弦变换，第i个子块的直流系数记为，
5.根据权利要求1所述的一种完全盲检测鲁棒量化水印方法，步骤D进一步包括以下内容Dl 将大小为NXN的攻击图像AI进行η级离散小波变换，将产生的第η级三个细节子带分别记为LHai、HLai和HHai。D2 将LHai划分为不重叠的mXm子块。D3:使用下述方法从每个子块提取认证水印W"
全文摘要
现有鲁棒量化水印方法无法实现完全盲检测。为解决这一问题，引入自嵌入思想提出一种完全盲检测鲁棒量化水印方法。在嵌入端，对原始图像进行离散小波变换，将小波低频子带划分为互不重叠的子块，对每个子块进行离散余弦变换，通过判断每个子块直流系数的最高位数字奇偶性产生特征水印，然后将特征水印利用量化规则自嵌入小波细节子带的每个子块，最后进行逆离散小波变换得到含水印图像。在检测端，特征水印提取与嵌入端特征水印产生类似，认证水印实现盲提取。本发明通过结合自嵌入特征水印和盲提取认证水印达到完全盲检测。本发明在抵抗添加噪声、剪切、重采样、平滑和几何攻击如随机删除列、随机删除行、向右偏移列上表现出很强的鲁棒性。
文档编号G06T1/00GK102184520SQ201110141059
公开日2011年9月14日 申请日期2011年5月26日 优先权日2011年5月26日
发明者叶天语 申请人:浙江工商大学