一種魯棒的二值文本圖像多水印實現方法
2023-10-25 17:46:17 3
專利名稱：一種魯棒的二值文本圖像多水印實現方法
技術領域：
本發明涉及一種基於二值文本圖像特徵的多數字水印技術，是一種多媒體數據保護方法，屬於多媒體信號處理領域。
背景技術：
在網際網路和多媒體時代，數字水印技術是一種有效的數字媒體版權保護方法，但人們目前研究較多的是如何在灰度、彩色圖像和視頻、音頻中嵌入水印，而對如何在二值文本圖像中嵌入水印的研究較少。但在實際應用中，二值文本圖像普遍存在，如政府文件、商業合同、發票、學歷、病例、傳真及掃描的文字材料等，有時它們更需要版權保護和防止篡改。與在一般的數字媒體中嵌入水印相比，用常規方法在二值文本圖像中嵌入數字水印主要有以下難點一是二值文本圖像中可隱藏的信息量少。二是與普通灰度圖像相比，文本圖像有豐富的條紋和紋理，並且每個條紋和紋理有確切的含義，這樣若通過對這些紋理和條紋進行變化來嵌入水印，就很有可能改變文本本身的含義。
目前國內研究文本數字水印論文較少。主要方法是在空間域中通過調整行間距、字間距或字符特徵來嵌入水印，具體如下在國外貝爾實驗室的Brassil等人提出了通過調整文本的行間距來進行水印的嵌入。行間距編碼就是在文本的每一頁中，每間隔一行輪流的嵌入水印信息，利用人眼對於垂直移動1/300英寸的變化無法辨識，通過改變行間距，來進行水印的嵌入。而與該行相鄰的上下兩行位置不動作為解碼參考，在移動的每一行中，編碼一個信息比特。
類似行間距編碼，Huang等人提出字間距編碼，在這種方法中，水印的嵌入是通過將文本的某行中的一個單詞左右移動，來進行水印的嵌入。該詞左右相鄰的兩個單詞位置不動，作為解碼參考，當左右移動的水平距離在1/150英寸內時，人眼無法看出來，以此嵌入水印。
還有人使用特徵編碼，就是通過改變文檔中某個字的特徵(如字高、字體等)，來嵌入水印，而另一些字不改變，作為解碼參考。
但以上在二值文本圖像中嵌入水印的方法，都是基於空間域，信息隱藏量少，魯棒性差，無法抗擊幾何攻擊，特別是無法抗擊局部幾何攻擊能力，因為當二值文本圖像受到局部幾何攻擊時，局部的的行間距、字間距或字的大小會發生改變，從而導致水印提取錯誤。但是在實際生活中，文本圖像的列印和掃描，經常會產生局部幾何變形。
另外，一個多媒體產品的製作可能是多個環節或多個人製作，為了進行產品的跟蹤或證明版權歸多人共同所有，因此常常要在數字媒體中嵌入多個水印信息。
在數字水印研究領域，至今為止二值文本水印的嵌入及多水印的嵌入是一個比較難以解決的課題。目前尚未發現行之有效的方法。
發明內容
本文提出了一種在二值文本圖像中嵌入多水印的方法，該方法有較好的魯棒性特別是可以抗擊局部幾何攻擊，且是盲水印，提取水印時不需要原始文本圖像。主要思路是，通過對文本圖像進行DFT變換求出一個抗局部幾何攻擊的特徵向量，利用該向量和要嵌入的水印生成相應的一個邏輯表，將該邏輯表作為密鑰(Secret key)，通過向第三方註冊，來保護自己對原作品的所有權。並且通過這個密鑰提取二值文本圖像中與之對應的水印以證明自己對數字媒體的所有權。
現對本發明詳細說明如下第一部分水印的嵌入及相應的密鑰的生成；用一組可以代表版權資訊的二值偽隨機序列作為嵌入的一個水印。設嵌入的第g個水印記為Wg＝{wg(j)|wg(j)＝0，1；1≤j≤L}作為數字水印，原始二值文本圖像為text512，該圖像記為F＝{f(i，j)|f(i，j)∈R；1≤i≤N1，1≤j≤N2)}，wg(j)和f(i，j)分別表示第g個水印序列及原始圖像的像素灰度值，設N1＝N2＝N。
1)通過對原始文本圖像進行DFT變換，在相位空間中得到文本圖像的一個抗局部幾何攻擊的特徵向量V(j)。
先對原圖F(i，j)進行DFT變換，得到DFT係數矩陣FF(i，j)，再從DFT係數矩陣FF(i，j)中，取低中頻部分的係數，在中低頻係數中，通過符號運算得到該圖像的一個特徵向量V(j)。試驗證明該特徵向量具有抗幾何攻擊能力。
FF(i，j)＝DFT2(F(i，j))V(j)＝-Sign(FF(i，j))2)根據要嵌入的多個水印Wg，g＝1，2...，和文本圖像的特徵向量V(j)，生成對應的與水印相關的二值邏輯序列keyg(j)，g＝1，2，...。
keyg(j)＝V(j)Wg(j)
keyg(j)是由圖像的相位特徵向量V(j)和所要嵌入的水印Wg(j)，通過密碼學常用的HASH函數生成。保存keyg(j)，在下面提取水印時要用到。通過將Keyg(j)作為密鑰向第三方申請，以獲得原作品的所有權，達到保護版權的目的。
第二部分多水印的提取；3)求出待測文本圖像的一個抗幾何攻擊的特徵向量V』(j)設待測圖像為F』(i，j)，經過DFT變換後得到的係數矩陣為FF』(i，j)，同上所述，得到待測圖像的一個特徵向量V』(j)。
FF』(i，j)＝DFT2(F』(i，j))V』(j)＝-Sign(FF』(i，j))4)利用二值邏輯序列keyg(j)和待測圖像的特徵向量V』(j)，提取出相應水印Wg』(j)Wg』(j)＝keyg(j)V』(j)根據在多水印嵌入時生成的keyg(j)和待測圖像的相位特徵向量V』(j)，利用Hash函數性質可以提取出相應的多個水印Wg』(j)。再根據Wg(j)和Wg』(j)的相關程度來判別是否有水印嵌入。
本發明與現有的文本水印技術比較有以下優點1)有較好的抗幾何攻擊能力。該水印方法對RBA等局部非線性幾何攻擊有較好的魯棒性。因為水印的嵌入是基於二值圖像的特徵，而圖像發生局部非線性變換時，圖像的基本特徵並不發生變化。因此本發明有更好的魯棒性。
2)多水印的嵌入不影響圖像質量。由於只是利用圖像的特徵，採用的是零水印技術，所以嵌入水印不影響原始圖像質量，可以實現多水印的嵌入。
3)使用本發明進行水印的提取不需要原始圖像並且提取速度快，可以實現在線的水印檢測。
以下我們從理論基礎和試驗數據說明1)離散傅立葉變換(DFT)在數字水印中，DFT被廣泛使用，通過該變換，我們可以得到圖像的幅值子空間和相位子空間。
假設f(m，n)是一個離散空間中的二維函數，則二維離散傅立葉的正反變換公式如下。
離散傅立葉的正變換公式(DFT)F(p,q)=m=0M-1n=0N-1f(m,n)e-j(2/M)pme-j(2/N)qn)]]>p＝0，1，Λ，M-1；q＝0，1，Λ，N-1；反變換公式(IDFT)f(m,n)=1MNp=0M-1q=0N-1F(p,q)ej(2/M)pmej(2/N)qn)]]>m＝0，1，Λ，M-1；n＝0，1，Λ，N-1；F(p，q)稱為離散傅立葉變換係數。
其中m，n為空間域採樣值；p，q為頻率域採樣值，通常數字圖像用像素方陣表示，即M＝N。
2)一個抗局部幾何攻擊圖像特徵向量的選取目前大部分的數字水印算法是將水印直接嵌入在圖像的像素或變換係數中。當水印圖像受到輕微的局部扭曲，常常導致像素值或變換係數值的突然變化，這樣嵌入的水印便被輕易攻擊。而事實上我們發現水印圖像並沒有明顯的幾何變化。Hayes等研究表明對圖像特徵而言，相位比幅度更重要，只要圖像是相似的其相位不應該有太大的差異。通過對大量圖像的DFT係數(中低頻)觀察，發現一個現象，當對一個圖像進行多種局部非線性幾何攻擊時(投影變換，RBA，局部扭曲等)，中低頻係數(包括實部和虛部兩部分)值大小一般會可能發生一些變化，但是低中頻係數的符號基本保持不變，設DFT係數(含實部和虛部兩部分)，正值用」1」表示，負值或零值用」0」表示，可以得到一個二值序列，將該序列作為圖像的一個特徵向量，並且該向量具有抗局部幾何攻擊的能力。即當原始文本圖像遭到局部幾何攻擊，該圖像的這一特徵向量基本保持不變，與原圖的特徵向量相關程度都大於0.5，具體數據見表1所示，這裡在計算相關係數時，測試圖像的符號序列的長度和後面的試驗部分一樣，取128bit。
表1 二值文本圖像受局部幾何攻擊前後特徵向量的相關程度
為了進一步確定該符號序列可以作為該圖像的特徵向量，我們又把常見的不同測試圖像(見圖2(a)-(f))，進行DFT變換，先求出各個測試圖的「係數符號序列」，再算出不同測試圖像「係數符號序列」的相關係數，計算結果見表2。從表2發現不同的測試圖像，「係數符號序列」的相關係數很小，因此DFT的符號序列可以作為該圖像的一個特徵向量。
表2 不同二值文本測試圖像的圖像特徵向量之間的相關係數
*V1-V6分別對應圖2(a)-圖2(f)的圖像特徵向量。
3)水印嵌入的位置和一次性嵌入的長度根據人類視覺特性(HVS，Human Vision System)，低中頻信號對人的視覺影響較大，代表者圖像的主要輪廓特徵。因此我們所選取圖像的圖像是DFT低中頻係數的符號，低中頻係數的個數L的確定與原始圖像的大小、以及一次性嵌入的信息量和要求的魯棒性有關，L值越小，一次性嵌入的信息量越少，但魯棒性越高。綜合考慮，這裡選取L的長度為128bit。
綜上所述，我們通過對DFT係數的分析，利用圖像低中頻係數的符號序列得到一個二值圖像的圖像特徵向量，並且該向量有較強的抗局部幾何攻擊能力；
圖1(a)是原始二值文本圖像。
圖1(b)是經過投影攻擊的圖像。
圖1(c)是經過RBA攻擊的圖像。
圖1(d)是經過波紋扭曲的圖像。
圖1(e)是經過擠壓扭曲的圖像。
圖1(f)是經過旋轉扭曲的圖像。
圖2(a)是標準測試圖Text_1。
圖2(b)是標準測試圖Text_2。
圖2(c)是標準測試圖Text_3。
圖2(d)是標準測試圖Text_4。
圖2(e)是標準測試圖Text_5。
圖2(f)是標準測試圖Text_6。
圖3(a)是不加幹擾時的二值文本圖像。
圖3(b)是不加幹擾時的網格圖像。
圖3(c)是不加幹擾時的二值圖像多水印檢測。
圖4(a)是有投影變換的二值圖像。
圖4(b)是有投影變換的網格圖像。
圖4(c)是有投影變換的二值圖像多水印檢測。
圖5(a)是沒有受到RBA攻擊的帶網格的二值圖像。
圖5(b)是有RBA攻擊的帶網格的水印圖像(stirmark4.0)。
圖5(c)是有RBA攻擊的二值圖像多水印檢測。
圖6(a)是有波紋扭曲的水印圖像(扭曲數量為200％)。
圖6(b)是有波紋扭曲的網格。
圖6(c)是有波紋扭曲的二值圖像多水印檢測。
圖7(a)是有擠壓扭曲的水印圖像(扭曲數量為40％)。
圖7(b)是有擠壓扭曲的網格。
圖7(c)是有擠壓扭曲的二值圖像多水印檢測。
圖8(a)是有球面扭曲的多水印圖像(扭曲數量為30％)。
圖8(b)是有球面扭曲的網格。
圖8(c)是有球面扭曲的多水印檢測。
圖9(a)是有旋轉扭曲的水印圖像(扭曲角度為40度)。
圖9(b)是有旋轉扭曲的網格。
圖9(c)是有旋轉扭曲的圖像多水印檢測。
圖10(a)是有水波扭曲的圖像(水池波紋類型，扭曲數量為30％)。
圖10(b)是有水波扭曲的網格。
圖10(c)是有水波扭曲的圖像多水印檢測。
具體實施例方式
仿真平臺為Matlab6.1，使用1000組獨立的二值偽隨機序列(取值為+1或-1)，每組序列長度為128bit，在這1000組數據中，我們任抽取四組(這裡我們選擇第200、400、600和800組)作為嵌入的四個水印序列。二值文本圖像選為Text512(512×512×2)，見圖3(a)，原始圖像表示為F(i，j)，其中1≤i≤512，1≤j≤512對應的DFT變換係數矩陣為FF(i，j)，其中1≤i≤512，1≤j≤512。通過對其低中頻部分的係數進行符號運算，形成圖像的特徵向量。檢測出水印W』後，通過計算歸一化相關係數NC(Normalized Cross Correlation)來判斷是否有水印嵌入。
其中歸一化相關係數NC(Normalised Cross-Correlation)NC=ijW(i,j)W(i,j)ijW2(i,j)]]>NC作為水印檢測器的輸出，根據該值大小可反映出水印是否存在。不加外部幹擾時的水印文本圖像見圖3(a)，圖像清晰，對應的網格見圖3(b)，水印檢測器的輸出見圖3(c)，可以看到，明顯檢測到4個水印的存在，並且NC1＝NC2＝NC3＝NC4＝1.0。
下面通過試驗來判斷該水印抗局部幾何攻擊能力。
1)投影變換投影變換是一種局部非線性變換。
圖4(a)是經過投影變換後的水印文本圖像，這時PSNR＝5.63dB，數值較低；圖4(b)是對應的網格變化；圖4(c)是水印檢測器響應，從圖4(c)可以明顯檢測到個四個水印的存在，這時NC1＝0.765，NC2＝0.765，NC3＝0.772，NC4＝0.764。
2)隨機扭曲攻擊(RBA，Random bending attack)Stirmark是數字水印研究中，比較常用檢測軟體。這裡使用該軟體(Stirmark4.0)對文本圖像進行一種隨機扭曲攻擊。為觀察方便，我們在水印圖像中加入網格。
圖5(a)是帶網格的原始水印圖像；
圖5(b)是一個經過隨機扭曲攻擊的圖像(LATEST RNDDIST_1.1)，PSNR＝6.26dB；圖5(c)為水印的檢測結果，可以明顯檢測到四個水印的存在，這時NC1＝0.749，NC2＝0.751，NC3＝0.750，NC4＝0.748。
3)其它常見局部扭曲攻擊為了實驗的方便和可重複性，我們使用Adobe photoshop6.0的扭曲模塊來實現以下常見的局部扭曲攻擊。
a)波紋扭曲圖6(a)是對水印圖像進行波紋扭曲，扭曲數量為(200％)，這時水印圖像的PSNR＝8.823dB；圖6(b)是對應的網格圖像；圖6(c)水印檢測結果。可以明顯檢測到四個水印的存在，這時NC1＝0.874，NC2＝0.873，NC3＝0.875，NC4＝0.878。通過表3可以看到當扭曲數量高達800％時，仍然可以檢測到多水印的存在。故本文水印算法有較強的抗波紋扭曲能力。
表3 水印抗波紋扭曲試驗數據
b)擠壓扭曲圖7(a)是受到擠壓扭曲的水印圖像，扭曲數量為40％，這時水印圖像的PSNR＝6.14dB，信噪比較低；圖7(b)是對應的網格圖像；圖7(c)是水印檢測結果。可以明顯檢測到多水印的存在，這時NC1＝0.608，NC2＝0.609，NC3＝0.611，NC4＝0.609。通過表4可以看到當扭曲數量為50％時，仍然可以檢測到多水印的存在，故該水印算法對擠壓扭曲有較好的魯棒性。
表4 水印抗擠壓扭曲試驗數據
c)球面扭曲圖8(a)是對水印圖像進行球面扭曲，扭曲數量為30％，這時水印圖像的PSNR＝5.33dB，信噪比較低；圖8(b)是對應的網格圖像；圖8(c)是水印檢測結果。可以明顯檢測到多水印的存在，NC1＝0.609，NC2＝0.609，NC3＝0.608，NC4＝0.608。通過表5可以看到當扭曲數量為40％時，仍然可以檢測到多水印的存在。
表5 水印抗球面扭曲試驗數據
d)旋轉扭曲圖9(a)是對水印圖像進行旋轉扭曲，旋轉角度為40度，這時水印圖像的PSNR＝6.367dB；圖9(b)是對應的網格圖像；圖9(c)是水印檢測結果。可以明顯檢測到多水印的存在，NC1＝0.655，NC2＝0.661，NC3＝0.663，NC4＝0.655。通過表6可以看到當扭曲角度為50度時，仍然可以檢測到多個水印的存在，故該水印算法有較強的抗旋轉扭曲能力。
表6 水印抗旋轉扭曲試驗數據
e)水波扭曲(水池波紋)圖10(a)是水印圖像進行水波扭曲(參數選擇為扭曲數量為30％，起伏5％)。這時水印圖像的PSNR＝6.66dB，信噪比較低。
圖10(b)是對應的網格圖像。
圖10(c)是多水印檢測結果，可以明顯檢測到四個水印的存在，NC1＝0.534，NC2＝0.541，NC3＝0.531，NC4＝0.529。通過表7可以看到當扭曲角度為40％時，仍然可以檢測到水印的存在，故該水印算法有較強的抗水波扭曲能力。
表7 水印抗水波扭曲試驗數據
通過上面的系列試驗，得知本發明對局部幾何攻擊有較強的魯棒性，而Adobe Photoshop6.0所使用的商業水印軟體Digimarc卻無法對二值圖像進行水印的嵌入和提取。
權利要求
1.一種魯棒的二值文本圖像多水印實現方法，其特徵在於基於二值文本圖像特徵，將水印技術與密碼學有機結合，實現二值圖像的多水印嵌入與提取，該數字水印方法共分兩個部分，共計四個步驟第一部分是多水印嵌入1)對原圖進行DFT變換，在DFT低中頻係數中，根據這些低中頻係數(含實部和虛部兩個部分)的符號序列來得到一個抗局部幾何攻擊的特徵向量V(j)；2)利用Hash函數和要嵌入的多個水印Wg(j)，g＝1，2，...；得到相應的二值邏輯序列keyg(j)，g＝1，2，...；keyg(j)＝V(j)Wg(j)；g＝1，2，...；保存keyg(j)，下面提取水印時要用到，通過把keyg(j)作為密鑰向第三方申請，以獲得對原圖的所有權；第二部分是多水印提取3)對待測圖像進行DFT變換；在DFT係數中，根據低中頻係數的符號提取出待測圖像的一個特徵向量V』(j)；4)利用Hash函數性質提取出水印，Wg』(j)＝keyg(j)V』(j)；將Wg(j)和Wg』(j)進行相關度測試，來確定圖像的所有權。
全文摘要
本發明公開了一種基於二值文本圖像特徵的多水印技術，屬於多媒體信號處理領域。本發明的步驟是先進行水印的嵌入，包括(1)通過對二值文本圖像進行DFT變換，求出一個抗局部幾何攻擊的特徵向量；(2)利用該向量和要嵌入的多個水印生成相應的多個邏輯表，將這些邏輯表視為密鑰，通過向第三方註冊，來保護自己對原作品的所有權。然後進行水印提取，包括(3)對待測圖像進行DFT變換，提取待測圖像的特徵向量；(4)通過第三方註冊過的密鑰，提取出待測圖像中相應的水印。使用該發明，提取多水印的速度快並有較強的抗幾何攻擊能力。
文檔編號G06T1/00GK1932878SQ20061013706
公開日2007年3月21日 申請日期2006年10月16日 優先權日2006年10月16日
發明者李京兵 申請人:李京兵