多媒體數據保護方法
2023-10-17 07:12:54 2
專利名稱：多媒體數據保護方法
技術領域：
本發明涉及多媒體數據加入數字水印保護的方法，具體地說，涉及用分塊SVD(奇異值分解)變換將數字水印嵌進多媒體數據(如靜止圖像、視頻、音頻等)，從而基本上避免在諸如壓縮、濾波、簡切、重新縮放和其它操作之類的圖像處理操作過程後無法提取/檢測損壞水印的方法。本發明可以直接適用於灰度圖像，也可以適用於彩色圖像和其它種類的多媒體數據。
數字水印(Digital Watermarking)技術利用數字作品普遍存在的信息冗餘性與隨機性，向其中嵌入不易察覺但可以判定區分的秘密信息—水印(Watermark)，從而起到保護作品版權或完整性的作用。數字水印應滿足不可感知性、可靠性和穩健性等基本要求。作為多媒體領域中智慧財產權保護的有效手段，數字水印正得到廣泛的研究與應用。目前的水印技術包括時空域法和變換域法。時空域法將數字水印直接加載到數據上，具有容易增加水印的優點，但隱藏的信息可以被輕易破壞或移去的缺點。變換域法可將數字數據轉換成頻率分量的模擬信號並用諸如DCT、FFT、DWT及其它類的多種變換技術插入水印。由於水印經過變換後分布到整個數據上使得水印難以去除，並可以借鑑擴展頻譜(Spread Spectrum)通信方法的思想提高數字水印的穩健性。
為達上述目的，本發明是這樣進行的，通過分塊SVD(奇異值分解)變換和圖像視覺掩蔽特性分析等綜合技術，實現有意義的圖像數字水印，隱秘信息根據視覺敏感性的不同而自適應的調整嵌入強度，保證了嵌入數據前後的圖像視覺差別最小。
本發明的方法由數字水印嵌入和數字水印提取/檢測兩大部分組成，第一部分為嵌入數字水印的編碼，包括水印數據變換加密、原始圖像分塊、分塊SVD變換、圖像視覺掩蔽特性分析、水印數據嵌入、分塊SVD反變換、圖像分塊組合，最後形成嵌入水印的圖像；第二部分為提取數字水印的解碼，包括待檢測圖像分塊、分塊SVD變換、圖像視覺掩蔽特性分析、水印數據恢復、水印數據變換解密，最後提取得到水印圖像。現詳細說明如下
第一部分為嵌入數字水印的編碼，包括下面七個步驟1，在水印嵌入以前應用二維置換對水印圖像WO進行時空域置換加密以增強算法安全性，其中變換參數k和疊代次數n可以作為密鑰，應用時空域置換變換，改善了空域性能，安全性高。
2，原始圖像分塊首先對原始載體圖像IO進行分塊處理，圖像子塊的尺寸的選取可以根據實際要求決定，一般要保證分塊數＞＝水印數據數；若想獲得更高的水印可靠性，可以考慮縮小子塊大小以重複嵌入水印。
3，對原始圖像的分塊進行SVD奇異值分解得到分塊奇異值序列λ和分塊奇異向量對。
4，圖像視覺掩蔽特性分析SVD塊分類方法結合人類視覺系統HVS的掩蔽效應對嵌入強度取值實現水印分量的自適應嵌入，以獲得更好的視覺掩蔽性，根據分塊SVD得到的奇異值序列以及奇異向量對判斷分塊所屬類別，選取不同的水印強度因子α。
5，水印數據嵌入將經過變換加密後的數字水印信號與對應的嵌入強度因子相乘後加入到載體圖像的低頻部分，即分塊奇異值的最大值分量，可以採用加法規則或者乘法規則。
6，分塊SVD反變換水印數據嵌入後，通過SVD反變換將圖像變換得到空域分塊圖像。
7，圖像分塊組合按照分塊規則組合得到嵌入水印後的載體圖像IW。
其中水印空域置換加密的變換參數密鑰、SVD分塊大小參數以及原始圖像的分塊SVD變換奇異值的最大值分量λmax保存入中間文件以在水印提取時使用。
第二部分為提取數字水印的解碼過程，操作步驟如下1，待檢測圖像分塊首先對待檢測的圖像IW』進行分塊處理，
圖像子塊的尺寸與嵌入過程的選取尺寸相同。
2，對待檢測的圖像的分塊進行SVD奇異值分解得到分塊奇異值序列λ*和分塊奇異向量對。
3，圖像視覺掩蔽特性分析根據分塊SVD得到的奇異值序列以及奇異向量對判斷待檢測圖像的分塊所屬類別，得到不同的水印強度因子α*。
4，水印數據解碼提取根據數字水印的嵌入算法規則進行逆運算得到水印信息W*。
5，水印數據變換解密將提取得到的水印根據嵌入過程時的加密置換參數進行解密變換，恢復得到嵌入水印WO*。
本發明的優點如下1、基於圖像矩陣的SVD奇異值分解特性，關鍵技術是圖像的分塊SVD分解對圖像進行分塊處理後，採用SVD分解獲得分塊奇異值的最大值分量以嵌入水印信息，穩定性好，穩健性高。
2、利用圖像視覺掩蔽性特性分析，在視覺敏感程度不同的分塊區域中自適應性嵌入不同強度的水印數據，保證了數字水印的不可見性。
3、本發明採用圖像作為有意義水印嵌入和檢測，水印在感知上是可視的，易於發現信息丟失或惡意攻擊。本發明適用範圍廣，特別適合多媒體數據的智慧財產權保護及隱蔽通信等領域。
圖1B為本發明的流程圖提取/檢測算法。
圖2A為本發明的水印不可見性演示。Lenna源圖像嵌入水印後圖像。
圖2B為本發明的原始水印(上)和提取水印(下)。
圖3A為本發明的水印不可見性演示(a)Mandrill源圖像；(b)嵌入水印後圖像。
圖3B為本發明的原始水印(上)和提取水印(下)。
圖4為本發明的水印二維時空域加密變換不可見性演示採用Arnold變換公式，變換參數k＝1，N＝128。
圖5為本發明的水印穩健性演示，經過攻擊後的水印圖像；5a隨機裁剪；5b簡切；5c縮小至原圖的1/4然後放大至原圖大小；5d 3×3平均濾波；5e 3×3中值濾波；5f 100％JPEG壓縮；5g 75％JEPG壓縮；5h 50％JPEG壓縮；5i 25％JPEG壓縮；5j 10％JPEG壓縮。
圖6為本發明的水印穩健性演示，提取得到的水印信息；6a隨機裁剪；6b簡切；6c縮小至原圖的1/4然後放大至原圖大小；6d 3×3平均濾波；6e 3×3中值濾波；6f 100％JPEG壓縮；6g 75％JEPG壓縮；6h 50％JPEG壓縮；6i 25％JPEG壓縮；6j 10％JPEG壓縮。
圖1A中水印數據的嵌入操作可以分成7個步驟，見表1。
表1水印數據的嵌入操作
圖1B中水印數據的提前操作可以分為5個步驟，見表2。
表2水印數據的提取操作
以附圖2A、B為例解釋數字圖像水印嵌入到Lenna源圖像中的具體過程，其中Lenna源圖像為512×512大小的8bits灰度圖像，如圖2a所示，水印圖像為128×128大小的二值圖像「同濟校徽標誌」，如圖2B所示，當然也可以任意選擇其他的標誌或圖像。
1、水印圖像WO的二維時空域置換加密採用著名的Arnold變換公式xn+1yn+1=11kk+1xnyn(modN),]]>變換參數取k＝1和疊代次數取n＝8，水印大小N＝128。圖5給出了在參數k＝1和N＝128條件下不同變換次數(n＝0，n＝12，n＝36，n＝72，n＝96)的空域加密效果。
2、根據實際要求選取合適圖像子塊的尺寸為8×8，對原始載體圖像10進行處理。
3、對原始圖像的各分塊進行SVD奇異值分解，得到相應分塊奇異值序列λ和分塊奇異向量對。這也是本發明方法的關鍵所在。一個數字灰度圖像可以表述為(M×N)大小的矩陣A＝{αi，j}m，n。線性代數理論表明，任意一個(M×N)的分塊矩陣A(M≥N)的奇異值分解(SVD)可以表示為A=UVT=iiUiVi]]>其中U和V分別是(M×M)和(M×N)的酉矩陣，各列互相正交。∧是(M×N)的非負對角陣，其主對角線元素非負，且按下列程序排序，λ1≤λ2≤...≤λN，其中的非零元素(λ1，λ2，...，λr)包含了矩陣A的奇異值，r為A的秩；矩陣奇異值可以通過求解AAT的特徵值μ來計算i=i,]]>i＝1，2，...，r。酉陣U和V分別稱為矩陣A的左奇異陣和右奇異陣，U和V的各列分別是AAT和ATA的特徵向量，稱為A的左奇異向量和右奇異向量。
4、根據塊分類SVD方法得到的奇異值序列以及奇異向量對結合HVS分析圖像視覺掩蔽特性，判斷分塊所屬類別，實現水印分量的自適應嵌入，選取不同的水印嵌入強度因子α
。圖像的奇異值對應於圖像的亮度特性而奇異向量對則表徵了圖像的幾何特性。人類視覺系統HVS對圖像所具有的亮度掩蔽、邊界掩蔽和紋理掩蔽等效應表明；亮度較低、紋理簡單的區域，HVS對其中象素值的改變較為敏感，所疊加的水印分量強度應最小；亮度較高，紋理複雜的區域，HVS的敏感性最弱，疊加的水印分量的強度應最大；其它類區域疊加的水印分量的強度則居中。
5、將經過變換加密後的數字水印信號與對應的分類嵌入強度因子相乘後加入到載體圖像的低頻部分，即分塊奇異值最大值分量λm中。附圖2中採用乘法規則λm′＝λm*(1+αW)。
6、通過SVD反變換得到空域分塊圖像。A＝UΛ′VT7、按照分塊規則組合得到嵌入水印後的載體圖像IW，如圖2A(b)所示。嵌入水印後的載體圖像IW和Lenna源圖像之間的差異(放大64倍)如圖2A(c)所示。從圖中可以看到，人眼無法分辨出嵌入水印後圖像與原始圖像的差異。
8、待檢測的IW』進行分塊處理，圖像子塊的尺寸8×8與嵌入過程的選取尺寸相同。
9、對待檢測的圖像的各分塊進行SVD奇異值分解，得到相應分塊奇異值序列λ*和分塊奇異向量對。
10、根據塊分類SVD方法得到的奇異值序列以及奇異向量對結合HVS分析圖像視覺掩蔽特性，判斷分塊所屬類別，得到不同的水印嵌入強度因子α*
，由待檢測圖像直接分析得到，不需要原始圖像。
11、由計算得到分塊奇異值的最大值分量λm*以及水印嵌入強度因子α*，根據嵌入算法法規的逆運算進行水印數據解碼提取，得到嵌入的水印信息；其中原始圖像的分塊最大奇異值分量λm由中間文件得到。圖2採用乘法規則的逆運算W*＝(λm*/λm-1)/α*。
12、提取得到的水印信息W*根據加密置換參數進行解密變換，變換參數k和疊代次數n由中間密碼文件得到，恢復得到嵌入水印W』如圖2B所示。
13、如需要，可以通過計算提取水印與原始水印之間的水印相似比值NC來判斷數字水印信息的存在與否，其中NC計算公式如下NC=ij(WO(i,j)W*(i,j))ij[WO(i,j)]2.]]>
通過主觀觀察和峰值信噪比PSNR來分析水印嵌入過程造成的失真，通過水印相似性NC和主觀觀察的水印意義評價提取的水印質量。圖2A、B和圖3A、B顯示了本發明方法嵌入水印到不同原始圖像中的不可見性，主觀觀察視覺效果表明嵌入水印後人眼基本分辨不出圖像的改變。
水印攻擊實驗結果(表3及圖5、圖6)說明，由於採用的水印在感知上是可視的，所以提取的水印信息很容易辨別，算法對於幾何攻擊(剪切、隨機裁剪、縮放等)以及低壓縮比的JPEG有損壓縮等操作能夠準確檢測/提取水印信號；對於平均濾波和中值濾波也能較好的實現水印的提取；對於高壓縮比攻擊，提取出的水印有明顯失真，可以通過計算水印相似性比較閥值進行判定；水印圖像在疊加高斯噪聲(均值0，方差0.01)後，提取的水印模糊，只能通過水印相似性NC判定是否嵌入水印。
表3水印穩健性測試實驗部分結果PSNR(db) NCa隨機裁剪11.60 0.80b簡切10.09 0.63c縮放1x-1/4x-1x 31.29 0.76d3×3平均濾波31.77 0.61e3×3中值濾波35.07 0.86高斯噪聲(0，0.01) 19.99 0.80f100％JPEG壓縮 43.94 1.00g75％JPEG壓縮36.94 0.97h50％JPEG壓縮35.25 0.83i25％JPEG壓縮33.35 0.67j10％JPEG壓縮30.29 0.5權利要求
1.一種多媒體數據保護方法，其特徵在於多媒體數據通過分塊分割和SVD奇異值分解變換，由數字水印嵌入和數字水印提取/檢測兩大部分組成，第一部分為嵌入數字水印的編碼，包括水印數據變換加密、原始圖像分塊、分塊SVD變換、圖像視覺掩蔽特性分析、水印數據嵌入、分塊SVD反變換、圖像分塊組合，最後形成嵌入水印的圖像；第二部分為提取數字水印的解碼，包括待檢測圖像分塊、分塊SVD變換、圖像視覺掩蔽特性分析、水印數據恢復、水印數據變換解密，最後提取得到水印圖像。
2.根據權利要求1所述的多媒體數據保護方法，其特徵在於多媒體數據可以表述為(N1×N2)大小的非負矩陣IO，對其進行大小為(M1×M2)的分塊分割；並對分塊進行SVD奇異值分解變換；數字水印信息嵌入到各分塊圖像的SVD奇異值最大分量中；SVD反變換，任意一個(M×N)的分塊矩陣A(M≥N)的奇異值分解(SVD)可以表示為A=UVT=iiUiVi,]]>其中U和V分別是(M×N)和(N×N)的酉矩陣，各列互相正交；∧是(M×N)的非負對角陣，其主對角線元素非負，且按下列程序排序，λ1≤λ2≤...≤λN，其中的非零元素(λ1，λ2，...，λr)包含了矩陣A的奇異值，r為A的秩；矩陣奇異值(λ1，λ2，...，λr)可以通過求解AAT的特徵值μ來計算i=i,]]>i＝1，2，...，r，酉陣U和V分別稱為矩陣A的左奇異陣和右奇異陣，U和V的各列分別是AAT和ATA的特徵向量，稱為A的左奇異向量和右奇異向量。
3.根據權利要求1所述的多媒體數據保護方法，其特徵在於對可能已經損壞的待檢測的水印圖像IW進行分塊處理，圖像子塊的尺寸與嵌入過程的選取尺寸相同；對分塊進行SVD奇異值分解變換；給出原始圖像的分塊奇異值最大分量矩陣λ根據數字水印的嵌入算法規則進行逆運算得到水印信息，提取出可能已經失真的水印信息。
全文摘要
一種多媒體數據保護方法，基於多媒體數據的分塊奇異值分解的數字水印技術，屬於通信及圖像處理領域。本發明利用分塊奇異值分解方法，多媒體數據(靜止圖像、視頻、音頻等)經過分塊奇異值分解後，數字水印信息(可視圖像、數據序列、文本等)加入到分塊奇異值的最大值分量中，然後通過分塊逆變換得到添加水印後的多媒體數據。與原始圖象相比，人眼主觀觀察基本分辨不出圖像的改變。基於本發明方法的數字水印技術在有損壓縮和其它圖像處理操作方面有較高的可靠性，為多媒體數字作品的版權保護提供了一個可能的解決方案。本發明可以為Internet多媒體數據安全提供認證和版權保護。
文檔編號G06T5/50GK1447233SQ0311510
公開日2003年10月8日 申請日期2003年1月23日 優先權日2003年1月23日
發明者王磊, 張志明 申請人:同濟大學