一種數字水印的嵌入方法
2023-07-09 10:21:41 1
專利名稱：一種數字水印的嵌入方法
技術領域：
本發明涉及一種基於小波變換的數字水印技術，是一種多媒體數據保護方法，屬於多媒體信號處理領域。
數字媒體有一些模擬媒體不可比擬的優點，如數位訊號高質量、編輯加工容易、拷貝不失真、易於通過電子的(網絡)或物理的(CD-ROM)系統低價高效地迅速傳輸和分配等。這些優點使得最近幾年數字媒體(數字音頻、數字圖象、數字視頻)的技術開發和應用迅猛發展。然而，也正是由於這些優點，給媒體原始擁有者的權益造成了潛在的威脅其艱苦勞動的成果有可能在一夜之間被無償地大批完美複製並傳遍世界的每個角落。因而數字媒體的版權保護成為一個迫切需要解決的問題。數字水印則為解決數字媒體版權保護問題的一個有效辦法。近幾年來，數字水印技術在許多應用領域體現了它的重要性，並得到了廣泛的重視。
目前大多數數據隱藏的研究和文獻集中於圖象水印。根據水印嵌入的方式而言，目前提出的數字水印技術主要可分為二類空域和變換域技術。前者通過直接改變主圖象某些象素值來嵌入水印。後者是在變換域中實現，先將圖象做某種變換，然後把水印嵌入到圖象的變換域中。由於DWT(Discrete Wavelet Transform)良好的空間一頻率局部特性和與人眼視覺特性相符的變換機制，在新一代靜止圖象壓縮標準JPEG 2000佔據了核心位置，並且逐漸代替DCT成為變換域數字水印算法的主要工具。
著名並被人們廣泛接受的是Cox等人的觀點，DCT域水印應嵌入幅值最大前k個AC係數中。黃等進一步推廣了這一思想，提出了利用DC分量來嵌入水印。但在DWT域，這方面的研究尚未見報導，並且嵌入公式和小波分解的級數的研究也尚屬空白。
本發明的目的是提出一種基於小波變換的數字水印嵌入方法，用於提高水印的穩健性，保護數字媒體版權。
為了實現上述目的，本發明方法採用如下三個步驟1)根據所要嵌入水印數據量的多少儘量提高小波分解的級數，確定分解級數後，對原始數據進行小波分解；2)嵌入公式是vi′＝vi+αxi，其中，vi是小波係數，α是拉伸因子，xi是水印分量；3)按嵌入公式水印首先嵌入小波係數的低頻帶，若有剩餘，再按小波係數頻帶重要性的排序順序嵌入高頻帶。
步驟1)根據水印數據量的多少確定小波分解的級數，小波分解的級數要儘量高，然後進行小波分解。嵌入公式vi′＝vi+αxi中的拉伸因子α在保證水印不可見的前提下，儘可能大。
小波係數頻帶重要性的排序順序選擇可分離的濾波器組，對輸入圖象進行小波分解，產生LHj、HLj、HHj三個高頻帶系列，一個LL3低頻帶(三級分解時)(如
圖1所示)。其中低頻帶表示由小波變換分解級數決定的最大尺度、最小解析度下對原始圖象的最佳逼近。它的統計特徵和原圖象相似，圖象的大部分能量集中在此。高頻帶系列則分別是圖象在不同尺度、不同解析度下的細節信息。解析度越低，其中有用信息的比例越高。也就是說，經過小波分解把一個圖象分成了若干級。對於同一級圖象，低頻子圖象LLj最重要，其次是HLj與LHj，高頻子圖象HHj相對最不重要。對於不同級來說，級高者重要，級低者不重要。所以，小波圖象子頻帶按其重要性總體的排序為LLk、HLk、LHk、HHk、HLk-1、LHk-1、HHk-1、…、HL1、LH1、HH1(如圖1所示)。
本發明與現有水印技術比較有以下優點通過研究DWT域的嵌入方法(包括嵌入公式、嵌入位置和小波分解的級數)與穩健性的關係，找到了比較好的嵌入方法。與現有水印技術相比，該技術顯著提高了水印的穩健性。
以下我們從理論和實驗數據說明本發明帶來的積極效果。
1)小波分解的級數Mallat在1988年提出多解析度分析(MRA)，它是信號分析和處理的有效工具。在MRA的基礎上，S.Mallat提出了用子帶結構實現DWT的算法，統一了子帶濾波器與小波變換的計算。
給出平方可和的二維信號{xm，n}m，n∈Z，令c0，m，n＝xm，n，m，n∈Z則二維信號的小波分解公式為cj,m,n=2k,lhl-2mhl-2ncj-1,k,l,dj,m,n1=2k,lhk-2mgl-2ncj-1,k,l,]]>dj,m,n2=2k,lgk-2mhl-2ncj-1,k,l,dj,m,n3=2k,lgk-2mgl-2ncj-1,k,l.]]>其中 gk＝(-1)nh1-n， 從上面公式可知，小波分解是每級以2加權，並注意到低通濾波器係數和為1，從而隨著小波分解級數的增加，低頻係數的幅值以近似2的倍數增長。而水印編碼可看為在強背景(原始圖象)下迭加一個弱信號(水印)，只要迭加的信號低於對比度門限，視覺系統就無法感覺到信號的存在。而根據Weber定律，對比度門限和背景信號的幅值成比例。這就意味著隨著小波分解級數的增加，嵌入水印的強度大幅度增加，從而水印的穩健性增強。同時，小波分解的級數越多，水印分量可以更好地擴散。因此在水印算法中，應根據水印數據量的多少，儘可能提高小波分解的級數。
2)嵌入位置從多分辨分析的角度考慮小波圖象的各個頻帶時，這些頻帶之間並不是純粹無關的。對於各個高頻帶，由於它們是圖象同一個邊緣、輪廓和紋理信息在不同方向、不同尺度和不同解析度下由粗到細的描述，它們之間存在著一定的關係小波係數的幅值隨著尺度的減小而衰減，即使圖象函數有奇異點，只要在奇異點的鄰域裡振蕩不激烈。若圖象函數f(x，y)在(x0，y0)鄰域內具有Lipschitz α連續，則尺度為2j、位於(p，q)的小波係數的幅值有|αj(p，q)|≤A2j(α+1)其中A為一正常數。因此小波係數的幅值隨著尺度的減小而衰減。振蕩模型不具有這個性質，幸而振蕩模型在實際圖象中不常遇到。基於零樹的編碼正是利用了小波係數的幅值隨著尺度的減小而衰減這個性質而獲得了極大成功。
隨機序列、有意義的文本、圖象等都可以作為水印。不同類型的水印包含的數據量不同。不同數據量的水印應有不同的嵌入對策。
水印應放在哪裡才足夠穩健？在DWT域，不同的小波係數作為水印載體，水印有不同的穩健性。
水印長度較短當水印長度不大於小波圖象低頻係數個數時，水印應嵌入哪裡？首先，Cox等提出水印應放在HVS感覺上最重要的分量上。這個觀點現在已被人們廣泛接受。感覺上重要的分量是圖象信號的主要成分，攜帶較多的信號能量，在圖象有一定失真的情況下，仍能保留主要成分。但Cox等把DC係數排除在外，原因在於避免加水印的圖象出現方塊效應。由於小波變換是全局變換，把水印加在低頻係數的水印圖象不會出現方塊效應。同時由前面可知低頻帶是對原始圖象的低通逼近，圖象的大部分能量集中在此，而高頻帶系列只是圖象的細節信息。因此水印應當首先嵌入小波圖象低頻係數。
其次，同第一步相同的道理，由於低頻係數的幅值一般遠大於高頻係數，從而具有較大的感覺容量，嵌入一定強度的水印後不會引起原始圖象視覺質量的明顯改變。
再次，根據信號處理理論，嵌入水印的圖象最有可能遭遇到的信號處理過程，如數據壓縮、低通濾波、次抽樣、插值、D/A和A/D轉換等，對低頻係數的保護比高頻係數好。即這些小波係數在經過常見的信號處理和噪聲幹擾後仍能很好地保留，不過多地為信號處理和噪聲幹擾所改變。
因此，水印分量嵌入到DWT域低頻係數具有足夠的穩健性。
水印長度較長當水印長度大於小波圖象低頻係數個數時，除了把水印嵌入低頻帶係數外，首先利用HL3(三級分解)帶的係數來嵌入水印。這是因為1)HL3帶在高頻帶系列中最重要。2)HL3帶的係數通常比其它尺度的係數大(見本部分開頭)。同理，接下來應利用LH3帶的係數。以此類推，我們得到如下結論當水印長度較長時，按小波圖象頻帶重要性的排序順序嵌入水印穩健性最好(圖1)。
綜上所述，我們通過對小波圖象係數的分布特點和振幅進行定性、定量分析，得到了一個新的嵌入對策水印應當首先嵌入小波圖象低頻係數，若有剩餘，再按小波圖象頻帶重要性的排序順序嵌入高頻帶。
3)嵌入公式嵌入公式也影響水印的穩健性。目前常用的嵌入公式有兩個(1)vi′＝vi+axi；(2)vi′＝vi(1+αxi)，其中α為拉伸因子。
由於嵌入公式(1)對每個小波係數疊加相同的強度，水印圖象受攻擊後，水印分量可能都以一定的強度存在。但對嵌入公式(2)來說，由於大的係數疊加大的強度，小的係數疊加小的強度，水印圖象受攻擊後，小係數的水印分量可能不存在。只有在攻擊強度很強的情況下，基於嵌入公式(1)的水印分量不存在了，基於嵌入公式(2)的大係數的水印分量仍存在。但這種情況很少存在。
因此，嵌入公式(1)是比較好的選擇。
我們用紋理比較簡單和比較複雜的圖象「Lena」(256×256×8bits)和「Baboon」(256×256×8bits)為測試圖象。實驗數據表明新方法是非常穩健的。
圖1是圖象小波分解圖。
圖2是水印的不可性比較圖。
圖3為條件完全相同的二種情況水印圖象在JPEG壓縮和Gaussian噪聲幹擾下的穩健性能比較圖。
圖1中，對輸入圖象進行小波分解，產生LHj、HLj、HHj三個高頻帶系列，一個LL3低頻帶(三級分解時)。
圖2中，(a)為利用LL3嵌入水印的水印圖象；(b)為利用HL3嵌入水印的水印圖象。在完全相同的條件下，當PSNR都為44.4dB時，「Lena」第一種情況水印不可見，而第二種情況水印明顯可見，說明低頻係數具有較大的感覺容量。
圖3中，(a)為抗JPEG壓縮性能比較；(b)為抗Gaussian噪聲性能比較。縱軸表示從失真的水印圖象中抽取的水印W*與原始水印W的相似度。圖3表明在低頻帶係數嵌入水印比在HL3帶係數嵌入水印穩健好。把水印嵌入其它高頻子帶上的實驗也可得到類似結果。
表1為基於嵌入公式(1)的穩健性。表中，(a)Lena水印圖象抗JPEG(一級分解)(b)Baboon水印圖象抗noise(一級分解)(c))Baboon水印圖象抗JPEG(三級分解)(d)Lena水印圖象抗noise(三級分解)。
表2為基於嵌入公式(2)的穩健性。表2中，(a)Lena水印圖象抗JPEG(一級分解)(b)Baboon水印圖象抗noise(一級分解)(c))Baboon水印圖象抗JPEG(三級分解)(d)Lena水印圖象抗noise(三級分解)。
表1-2中小波基選Daubechies小波DbN(1≤N≤10)，所有Baboon抗JPEG都表示Baboon水印圖象受JPEG壓縮攻擊後，PSNR分別為20db、20.9db、21 8db、22.4db、22.9db時，抽取的水印W*與原始水印W的相似度；表中所有Lena抗JPEG都表示Lena水印圖象受JPEG壓縮攻擊後，PSNR分別為23.1db、25db、26.9db、28.1db、29db時，抽取的水印W*與原始水印W的相似度。表中所有Baboon抗noise都表示Baboon水印圖象受加性Gaussian噪聲攻擊後，PSNR分別為18.7db、16.3db、14.6db、13.2db、12.2db時，抽取的水印W*與原始水印W的相似度；表中所有Lena抗noise都表示Lena水印圖象受加性Gaussian噪聲攻擊後，PSNR分別為18.7db、16.3db、14.6db、13.1db、12.1db時，抽取的水印W*與原始水印W的相似度。
表1基於嵌入公式(1)的穩健性(a)(b)
(c) (d)
表2基於嵌入公式(2)的穩健性(a) (b)
(c) (d)
權利要求
1.一種數字水印的嵌入方法，其特徵在於該方法的步驟為1)根據所要嵌入水印數據量的多少確定小波分解的級數；2)嵌入公式是vi′＝vi+αxi，其中，vi是小波係數，α是拉伸因子，xi是水印分量；3)水印按嵌入公式首先嵌入小波係數的低頻帶，若有剩餘，再按小波係數頻帶重要性的排序順序嵌入高頻帶。
2.根據權利要求1所述的一種數字水印的嵌入方法，其特徵是步驟1)根據水印數據量的多少確定小波分解的級數，小波分解的級數要儘量高，然後進行小波分解。
3.根據權利要求1所述的一種數字水印的嵌入方法，其特徵是嵌入公式Vi′＝vi+αxi中的拉伸因子α在保證水印不可見的前提下，儘可能大。
全文摘要
本發明涉及一種基於小波變換的數字水印技術,是一種多媒體視頻數據保護方法,屬於多媒體信號處理領域。本發明首先選定小波分解的級數,利用小波變換將多媒體數據進行分解,然後選擇一些小波係數按一定的規則嵌入水印。最後通過小波逆變換得到嵌入水印的多媒體數據。與原始媒體相比,人眼或耳無法區別兩者的差別。而數字水印則為這個問題提供了一種區別的手段。水印可以是任何有意義的數字文檔或無意義的隨機序列。本發明可使通過網絡傳播的多媒體數據或文件獲得保護。
文檔編號G06T1/00GK1377184SQ0211517
公開日2002年10月30日 申請日期2002年4月30日 優先權日2002年4月30日
發明者劉九芬, 黃達人, 黃繼武 申請人:中山大學