（控制科学与工程专业论文）可定位和恢复的数字图像鉴别方法研究.pdf

国防科学技术大学研究生院学位论文 摘要 随着网络技术的普及和多媒体数据的广泛使用，信息媒体内容的真实性和完整性越来 越受到人们的关注。因此基于内容的多媒体数据鉴别技术成为了一个热点研究领域，数字 图像鉴别是其中一项非常重要和关键的技术。 数字图像鉴别的基本目的是验证图像信息内容的真实性，接受保持图像真实内容的处 理操作，拒绝非法破坏图像内容的篡改操作。数字图像鉴别的基本方法主要有数字签名和 数字水印两种。然而传统的数字图像鉴别方法忽略了图像数据的冗余特征，造成其真实性 保持要求数据不能有任何变化；另一方面已有的数字签名和数字水印鉴别方法又大多不能 对数据破坏点进行准确定位，并且不具备恢复功能。因此这些鉴别方法很难满足信息社会 飞速发展的需要。 我们在研究目前已有的数字图像鉴别方法的基础上，针对数字签名和数字水印分别提 出了一种块对独立的鲁棒数字签名鉴别方法( b i a s ) 和自定位和恢复的数字图像鉴别水印 ( a l r ) 。它们很好地弥补了传统数字签名和数字水印鉴别方法的诸多不足，精确了破坏 点的定位，并实现了对篡改图像的恢复，大大提高了数字图像鉴别的可靠性和可用性。此 外，我们还对数字图像鉴别的一些关键技术和实现难点进行了深入研究，主要包括有：参 考点辅助定位技术、二值编码中的符号处理技术、均值量化方法的改进技术、对角扩展利 去除孤立点技术等，这些技术的研究都对数字图像鉴别技术的发展具有很好的借鉴意义。 最后，我们针对提出的两种数字图像鉴别方法建立了实验原型系统，该系统可以验证b i a s 和a l r 的处理过程，并且可以对这两种数字图像鉴别方法的可靠性、可用性和性能进行 评估。大量的实验结果显示我们设计和实现的数字图像鉴别实验原型系统不仅能拒绝各种 非法操作，接受多种可接受的合法操作，而且还能准确地定位图像被修改像素的位置，近 似地恢复图像被破坏区域，因此是一种极有应用价值、值得广泛推广的数字图像鉴别系统。 关键词：图像鉴别，b i a s ，a l r ，篡改定位，篡改恢复 国防科学技术大学研究生院学位论文 a b s t r a c t w i t ht h ep o p u l a r i z a t i o no ft h ei n t e m e ta n dt h ew i d e l ya p p l i c a t i o no f m u l t i m e d i ad a t a ，t h e a u t h e n t i c i t ya n di n t e g r i t y o fi n f o r m a t i o nm e d i aa r em o r ea n dm o r ec o n c e r n e d t h e r e f o r e c o n t e n t b a s e dm u l t i m e d i ad a t aa u t h e n t i c a t i o nt e c h n i q u eh a sb e c o m ear e s e a r c hf o c u s ，w i t h i n w h i c hi m a g ea u t h e n t i c a t i o ni si m p o r t a n ta n dc r u c i a l ， t h eb a s i co b j e c t i v eo fi m a g ea u t h e n t i c a t i o ni st ov e r i f yt h ea u t h e n t i c i t yo fi m a g e i n f o r m a t i o n ，t oa c c e p tp r o c e s s e so ff i d e l i t yp r e s e r v a t i o nf o rc o n t e n ta n dr e j e c t i r r e g u l a r m a n i p u l a t i o n so fd a m a g ef o ri m a g ec o n t e n t d i g i t a ls i g n a t u r ea n dw a t e r m a r k i n ga r et w om a i n m e t h o d so fi m a g ea u t h e n t i c a t i o n w h i l et r a d i t i o n a lm e t h o d s i g n o r et h er e d u n d a n c yo fi m a g ed a t a ， w h i c hc a u s ei t sa u t h e n t i c i t yr e q u i r e m e n ts os t r i c tt h a ti m a g ec a n th a v ea n yc h a n g e o nt h eo t h e r h a n d ，m o s to ft h ee x i s t i n gd i g i t a ls i g n a t u r ea n dd i g i t a lw a t e r m a r k i n gm e t h o d sa r en o ta b l et o l o c a t ea c c u r a t e l yf o rt h ed a t ad a m a g eo rp r o v i d ew i t hr e c o v e r yf u n c t i o n ，s ot h e ya r ed i f f i c u l tt o m e e tt h en e e do fr a p i dd e v e l o p m e n to fi n f o r m a t i o ns o c i e t y b a s e do nt h er e s e a r c ho fe x i s t i n gi m a g ea u t h e n t i c a t i o nm e t h o d s ，w ep r o p o s eab l o c k p a i r i n d e p e n d e n tr o b u s ta u t h e n t i c a t i o ns i g n a t u r e ( b i a s ) a n da na u t h e n t i c a t i o nw a t e r m a r k i n gw i t h s e l f - l o c a t i o na n dr e c o v e r y ( a l r ) a i m e da td i g i t a ls i g n a t u r ea n dw a t e r m a r k i n gr e s p e c t i v e l y t h e t w om e t h o d sr e m e d yag o o dm a n yd e f e c t so ft r a d i t i o n a ld i g i t a ls i g n a t u r ea n dw a t e r m a r k i n g m e t h o d s ，a c c u r a t ea tt h el o c a t i o no fd a m a g e dp i x e l sa n dt h er e c o v e r yo fm a n i p u l a t e di m a g e s ， f u r t h e r m o r e ，t h e yi m p r o v et h er e l i a b i l i t ya n du s a b i l i t yo fi m a g ea u t h e n t i c a t i o ng r e a t l y 。w h a t s m o r e ，w ea l s os t u d ys o m ek e yt e c h n i q u e sa n dr e a l i z a t i o nd i f f i c u l t i e so fi m a g ea u t h e n t i c a t i o n i n d e p t h ，i n c l u d i n gr e f e r e n tb l o c kt oh e l pt a m p e rl o c a l i z i n g ，s i g nb i ta d j u s t m e n tf o rb i n a r y e n c o d i n g ，m e a nq u a n t i z a t i o ni m p r o v e m e n t ，d i a g o n a l l ye x t e n s i o nt oh e l pt a m p e rl o c a l i z i n g ，a n d d i s c a r di s o l a t e de r r o rp o i n tt ot o l e r a t ei n c i d e n t a ld i s t o r t i o n t h e s et e c h n i q u e sc a nb eu s e df o r g o o dr e f e r e n c et ot h ed e v e l o p m e n to fi m a g ea u t h e n t i c a t i o nt e c h n i q u e f i n a l l y ，w eb u i l da n e x p e r i m e n tp r o t o t y p es y s t e mi na l l u s i o nt ot h et w oi m a g ea u t h e n t i c a t i o nm e t h o d sp r e s e n t e d t h e s y s t e mc a r l _ v a l i d a t et h ep e r f o r m a n c ep r o c e s so fb i a sa n da l r m e t h o d sa n dc a ne v a l u a t et h e i r r e l i a b i l i t y , u s a b i l i t ya n dp e r f o r m a n c e p l e n t i f u le x p e r i m e n t ss h o wt h a to u re x p e r i m e n tp r o t o t y p e s y s t e mf o ri m a g ea u t h e n t i c a t i o nn o to n l yr e j e c t si l e g a lm a n i p u l a t i o n s ，w h i l ea c c e p t sl e g a l c o n t e n t b a s e do p e r a t i o n s ，b u ta l s oc a ne x a c t l yd e t e c tt h el o c a t i o no fa l t e r e di m a g ea r e a sa n d a p p r o x i m a t e l yr e c o v e rt h ed i s c a r d e dd a t am o d i f i e db ys o m em a l i c i o u sm a n i p u l a t i o n s i n c o n c l u s i o n ，o u rd i g i t a li m a g ea u t h e n t i c a t i o ns y s t e mi sv a l u a b l ea n dw o r t hp o p u l a r i z i n g k e yw o r d s ：i m a g ea u t h e n t i c a t i o n ，b i a s ，a l r ，t a m p e rl o c a t i o n ，t a m p e rr e c o v e r y i i 国防科学技术大学研究生院学位论文 国防科学技术大学研究生院学位论文 表目录 表3 1 亮度量化表1 6 表3 2 色度量化表1 6 表4 1 线性相位双正交9 7 小波的重构滤波器的系数2 6 表5 1 鉴别比较和篡改定位结果表4 2 表5 2 非恶意篡改的鉴别结果统计表4 4 表5 3f r a n c o 方法与a l r 方法对j p e g 压缩情况下恢复图像p s n r 值比较表4 9 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表和撰写过的研究成果，也不包含为获得国防科学技术大学或其它 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文题目： 互塞焦塑恢复煎熬室图像鳖型直洼狃究 学位论文作者签名：基盔日期：2 衅年幢月2 曰 学位论文版权使用授权书 本人完全了解国防科学技术大学有关保留、使用学位论文的规定。本人授权 国防科学技术大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 文档，允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据 库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密学位论文在解密后适用本授权书。) 学位论文题目：亘宝焦塑迭复煎熬生围遂鉴型友洼鲤壅 学位论文作者签名 作者指导教师签名 娶球 日期：删年垃月z 日 日期：扫邓年f 文月3 日 国防科学技术大学研究生院学位论文 第一章绪论 1 1 研究背景 图像信息是人类认识世界的重要知识来源。据统计，人类所获得的外界信息约有7 0 是来自视觉系统获取的图像。在许多场合里，图像比其它任何形式所传送的信息更加丰 富和真切。一般来讲，凡是能为人类视觉系统所感知的信息形式或人们心目中的有形想象 统称为图像，例如各种图片、光学影像、照片等。 人眼看到的任何自然界的图像都是连续的模拟图像，其形状和形态表现由图像各位鬻 的颜色决定。当我们从某一点观察景物时，物体所发出的光线进入人眼，在人眼的视网膜 上成象，该像反映了客观景物的亮度和颜色随空间位置的变化，因此它是空间坐标的函数。 一幅平面图像所包含的信息首先表现为光的强度，它是随空间坐标血，们、光线的波长“和 时间f 而变化的，因此图像函数，可以表示为 1 = f ，y ，“，f ) 若只考虑光的能量而不考虑它的波长，在视觉效果上只有黑白深浅之分 化，并且若图像内容不随时间变化时，称为静止灰度图像，其图像函数为 ( 1 i ) 而无彩色变 i = f ( x ，y )( 1 2 ) 由于人眼和其他成像系统视野有限，因此图像在空间上也是有界的，其取值区域通常 定义为矩形，即 0 x m ，0 y m( 1 3 ) 其中m 表示图像空间最大值。 图像函数在某一点的取值常被称为强度或灰度，它与图像在该点的亮度相对应，并用 正实数表示，而且这个数值的大小是有限的，即 0 s f ( 工，y ) s 丑 其中口表示最大强度，对灰度图像常用4 位( 口为1 6 ， ( b 为2 5 6 ，表示2 5 6 种灰度等级) 表示该点的强度。 ( i 4 ) 表示1 6 种灰度等级) 或8 位 由于计算机仅能处理离散的数据，所以如果要用计算机来处理图像，则连续的图像函 数必须转换为离散的数据集，这一过程叫做数字图像采集。数字图像采集由图像采集系统 完成，经过成像、采样和量化得到数字图像。其中，采样是对空间坐标的量化过程，量化 则是对图像函数值的离散化过程。采样和量化统称为数字化，数字化后的图像一般都用二 维矩阵进行表示j 。 数字图像作为我们的鉴别方法的研究对象，本论文的算法主要是针对灰度静止数字图 像进行讨论的。 图像内容是图像的个重要概念。图像内容通常是指图像的颜色、纹理、形状等底层 第i 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 视觉特性。颜色是图像在视觉方面的主要特性，是一幅图像最直观、最明显的特征。1 亏其 它底层的视觉特性相比，颜色特性不会因缩放、方向等变换而变化。纹理是图像对象表面 的特性，例如云、木、草席和纤维的表面纹理。一幅图像可以看成是各种纹理区域的拼接 图。与这些区域对应的纹理可咀表示该区域的特性，从而可以作为鉴别特征。对于图像内 容的表示来说，对象的形状和感兴趣区域是另一个重要的特征。形状特征。般可以分为两 大类： 是基于边界；另一种是基于区域。另外，形状相似性度量仍然是困难的，是个 需要解决的问题，这是因为一种好的形状特征表示，应该能够对平移、旋转和缩放后的形 状保持不变，而这样的特征是难以提取的 3 1 。所以我们在研究数字图像鉴别方法时，要充 分理解和利用图像内容的含义，这样才能更好地从图像中抽取出其底层视觉特征( 例如图 像的颜色、形状、纹理等信息) ，作为该图像的唯一标识以实现基于内容的图像鉴别。 在社会生活和科研活动中，人们每时每处都要接触图像。数字图像己应用于许多领域， 尤其在信息网络环境下，图像管理、图像数据库、图像交换、w e b 图像、新闻图像、战场 图像、法律证据图像等得到了极大地使用和发展， 图像的广泛应用，在给人们的生产和生活带来便利的同时，安全问题也不容忽视。一 方面由于计算机网络的迅速发展，越来越多的文学和艺术工作者使用计算机进行创作，这 些数字作品可以低成本、高速度地被复制和传播，为创作者和使用者都提供了有利条件， 但这些特性也容易被盗版者所利用，数字作品的版权受到了威胁。另一方面，由于多媒体 处理工具的强大和普遍使用，大大降低了诸如相片、视频或音频剪辑等多媒体数据的真实 性。“眼见为实”这个众所周知的谚语也变得不再可靠【4 】。一些别有用心的恶意攻击者通过 对数字图像进行修改、替换，以达到损害别人名誉、混淆视听等非法目的。这样网上，、泛 传播的w e b 图像、新闻图像等的真实性就遭到怀疑。因此，采取多种手段对数字图像进行 安全保护已经成为一项非常重要的工作。 1 2 问题的提出 数字图像的便利性和不安全性是并存的。图像的数字化为其传输和编辑提供了极大的 高效性，但同时也带来了一系列的安全隐患：数字图像的非法篡改及传播变得容易，并，月 不留痕迹，而这些数据涉及到金融、电子商务和军事信息通信等诸多方面，因此在网络环 境中对数字图像实施有效的内容保护成为了一个迫在眉睫的现实问题。为了解决这t 问 题，基于内容的数字图像鉴别技术应运而生，它不仅仅是个法律问题，也是一个很重要的 技术课题。 图像信息易于被修改，在其内容受到怀疑的时候，一个能够可靠验证篡改发生与否的 数字图像真伪鉴别系统就显得非常重要。数字图像鉴别的目的是验证图像内容的真实性， 内容来源的可靠性和数据的完整性。由于图像信息有着不同于传统文本信息的特点： 数据量大： 图像数据可以容忍一定程度的修改。这是由于人类感知系统对视觉上的微弱变化 不敏感，甚至不可觉察。 因此可以把数字图像鉴别的目标定为：拒绝剪切和替换等非法操作，而接受保持图像 内容的合法操作，如高质量的压缩、格式转换等，这样传统的数字签名和数字水印鉴别方 第2 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 法【5 。7 】就不能直接地应用在数字图像鉴别方法中，因为传统的数字签名和数字水印鉴别方法 存在以下两个问题： ( 1 ) 传统的鉴别方法大多属于完全鉴别，即要求数据不能有任何改变，而大部分多媒 体数据为了满足广播、存储和传输等需要，常以压缩格式表示，数字图像也因为需求 进行转换编码。这些操作会改变数据的比特流，但不改变数据的内容，这些在数字图 像鉴剐系统中都应该被认为是可接受的，即数字图像鉴别系统要兼具脆弱性和鲁棒性 ( 也叫半脆弱性) ，传统方法达不到这一要求。 ( 2 ) 已有的一些数字签名和数字水印鉴别方法仅能达到辨别出图像已被恶意篡改的要 求，但这在多媒体安全传输中是远远不够的，还需要能够进一步定位图像被破坏的像 素的位置，并能近似地恢复出被多种操作破坏了的图像数据，从而达到对数字图像的 完整性和真实性进行更高层次地鉴别。 出于传统的数字签名和数字水印鉴别方法不适用于对数字图像这类多媒体信息进行 鉴别，因此需要研究新的数字签名和数字水印鉴别方法，来对数字图像进行有效地鉴别。 我们要研究的图像鉴别方法主要围绕以下几个问题展开： 修改辨别：数字图像是否有过任何形式的修改。 真伪判定：数字图像的修改是否破坏了原图像的内容，即图像是否发生了篡改。 篡改定位：对被篡改的数字图像能否定位出内容的不可信区域。 篡改恢复：从被篡改的数字图像中能否恢复出原始图像。 1 3 相关研究工作 数字图像鉴别技术是确保数字图像信息安全的有效手段，它使用的基本工具有两种： 数字签名和数字水印。数字签名是从原始数据中提取出来的、与实体内容相关的一种信息 摘要硝l 。数字水印则把图像数据作为一种传输用户标示或内容真实性信息的通信信道来考 虑 9 1 。下面分别对这两种鉴别技术的发展进行简要介绍。 1 3 1 数字签名鉴别方法 1 9 9 3 年g l f r i e d m a n 1 0 l 推出了“可信的数码相机”，该相机内嵌一个微处理器用 于鉴别输出照片的真伪。私钥存储在微处理器内，公钥象序列号一样显示在照片 上，用于证明此照片是否被篡改过。 b h a t t a c h a r j e e 和k u t t e r ”j 提出了一种使用交互缩放模型和m e x i c a n h a t 小波来提取 图像“显著”特征点的方法，并且基于这些特征点的位置生成了数字签名。这种 方法的优点是签名长度小，缺点是缺乏一套严格的机制来选取视觉上感兴趣的特 征点。它能检测出图像剪裁和替换操作，但对图像有损压缩的鲁棒性却很差。 c h u s h i e n l u 【l2 j 在小波域中提取图像的结构信息作为特征，来生成数字签名( s d s ) ， 用于对图像进行鉴别。它的优点是能容忍更多的常用图像处理操作，但方法中没 有提到对篡改区域进行定位的考虑。 q u e l u z 1 3 1 提出了一种基于图像边缘和矩的数字签名技术，使用矩作为特征可以不 第3 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 考虑图像的空域信息，因为图像能在空域修改而又保持其矩= = 1 i 变。基于边缘的特 征对图像鉴别来说是一种很好的方法，因为物体的轮廓在经过可接受的操作之后 仍然保持不变。但是，基于边缘的方法也存在很明显的缺点，如签名长度过k ， 边缘检测难以达到一致，以及对颜色操作缺乏鲁棒性等。 l i n 1 4 , 1 5 1 提出一种能把j p e g 压缩与恶意操作区分开来的鲁棒性数字签名方法。这 种数字签名是根据数字图像的不同块的离散余弦变换d c t ( d i s c r e t ec o s i n e t r a n s f o r r f l ) 系数之间的不变关系，从中提取出一种特征矢量的加密形式。它对用 j p e g 这类基于d c t 变换的压缩标准处理的图像有较好的鉴别效果，但对于其 它的图像处理操作却无能为力，并且它不能对被修改的区域进行精确定位，同时 不具备恢复功能。 姚【i6 ，”j 指出任何一幅数字图像之所以能与其它数字图像区分开来，是因为它们在每 一个相同位置的像素点的像素值与其相邻位置的像素点的像素值的相对大小不一 样，或者说这种相对大小完全相同的可能性很小，几乎等于零，完全可以忽略不 计。利用这个性质用0 、1 来描述这种相对大小，在图像的空域提取定位特征，因 为它含有位置信息，可用于定位修改区域。将图像变换到频域提取恢复特征，可 用于恢复图像。实验结果表明，该方法对数字图像的多种类型的部分或全部替换、 剪切都具有良好的定位性，具有近似恢复功能，但提取的特征码的氏度不理想， 特征码的长度与恢复质量的好坏成指数关系。 总的来看，以往的数字签名鉴别方法存在着一些缺点：或者嵌入方法简单，极易受到 攻击：或者不能适用于j p e g 有损压缩；或者不能对篡改区域进行定位。而且，数字签名 是以单独的文件形式存储，这样在传输过程容易被攻击者发现、截获和篡改。 1 3 2 数字水印鉴别方法 法 近年来，基于数字水印的鉴别技术研究取得了很大的进步他2 2 】，出现了一些典型的算 最早的空域方法是基于最低有效位l s b ( l e a s ts i g n i f i c a n tb i t ) 的方法1 2 ”，即在图 像最低有效位平面嵌入水印，这样做可以保证嵌入的水印不可见，但是该算法的 鲁棒性差，容易被破坏掉，不能容忍图像的任何修改。w o l i 【2 4 】对f 2 3 】的方法进行了 改进，在空域中加入m 序列作为水印，水印的检测是通过相关检测器实现的。在 嵌入和检测过程中使用了块结构从而实现了对篡改图像的定位功能。 c e l i k l 25 j 提出了一种脆弱性水印，对图像在多层等级上进行分块和计算相应的块签 名，并将签名嵌入到图像的l s b 位。在鉴别端利用“滑窗”搜索各层，从而做到 对图像篡改区域进行较准确地定位，同时该方法也具有空域方法的共同缺点，就 是鲁棒性差，水印信息容易被滤波、图像量化、几何变换等操作破坏。 w o l f g a n g 和d e l p 2 6 1 开发了一种把双极m 序列藏入图像数据块中的鉴别方法。这种 方法能对恶意操作定位，具有中等鲁棒性。但是，它的水印是由除最低有效位之 外的像素的校验和产生的。因为可接受的压缩操作会导致图像最低有效位的变化， 从而导致系统的误报率增加。 w u 在1 中模拟j p e g 压缩过程，对量化后的d c t 系数通过查询表嵌入两类数据： 第4 页 国防科学技术火学研究生院学位论文 视觉上有意义的图案和在图像变换域提取的图像内容特征。该方法能适用于j p e g 压缩和其他一些压缩方法，如小波变换，且水印图像能存储成压缩格式。该方法 能容忍一定失真，同时能够检测出图像内容发生篡改并且对篡改区域进行定位。 缺点是对于大面积图像篡改或全部替换，无法正确将篡改区域定位出来。 f r a n c o 2 8 1 提出一种d w t 域的图像自恢复鉴别方法，该方法实现简单，构思巧妙， 它将图像d c t 变换后的部分重要系数作为原始图像的低版本信息，嵌入到图像小 波变换后的水平和垂直高频分量中，兼顾了不可见性和鲁棒性。并且通过伪随机 数生成器和扰频方法来进一步加强安全性。该方法对恶意操作敏感，又能容忍一 些常规操作，并根据嵌入数据在不同位置上的备份冗余，在图像发生篡改情况下 也能一定程度地恢复出原图，作为鉴别的参考图像。 1 3 3 基于半脆弱水印的数字图像鉴别方法 目前在数字图像水印鉴别技术的研究中，对脆弱水印鉴别方法的研究居多，并且大多 数研究方法把数字图像鉴别的重点放在对数字图像真伪的验证和对篡改区域的定位上。而 基于半脆弱水印的数字图像鉴别方法并不多见。我们对数字图像水印鉴别方法的研究将着 重于变换域的半脆弱水印鉴别技术。 l i n l 9 1 进一步运用半脆弱水印技术，在图像中嵌入前面提到的鉴别数字签名【1 4 】。该 方法能接受对水印图像进行满足一定图像质量要求的j p e g 有损压缩，和一定范围 内的图像亮度调整，而拒绝剪裁和替换等恶意攻击。在图像发生篡改的情况下， 能够进一步定位图像被修改的区域和进行近似地恢复。但对高压缩比的图像压缩 和除j p e g 以外的其他压缩，鉴别结果误报率高。 现在也有许多的算法同时利用了d c t 域和离散小波变换d w t ( d i s c r e t ew a v e l e t t r a n s f o r m ) 域，在一个变换域中提取特征作为水印信息，在另一个变换域中嵌入 水印。z h a o 在【2 9 1 中提出一种双重域半脆弱水印，即将图像变换到d c t 域提取图像 特征，然后在图像的d w t 域嵌入图像特征信息，双重域的使用能很好地控制鲁棒 性和脆弱性的程度，并且能很好地对偶然失真和有意篡改进行区分、分类。但是 该方法不能准确定位较复杂的图像修改位置。 别”1 提出了一种基于图像内容的半脆弱鉴别水印，对原始图像进行小波变换后的 近似系数，用混沌序列进行调制从而生成基于图像内容的水印信号：利用原始图 像的h v s 特性将水印信号嵌入到原始图像的小波域中；检测器能够从接收到的水 印图像中提取出原始水印信号，并依据接收到的水印图像生成新的水印信号，然 后通过比较二者之间的差别，从而定位出受到攻击的图像位置，并能区分受到攻 击的类型。该算法具有良好的鲁棒性和识别被篡改区域的能力。 半脆弱水印作为基于内容的数字图像鉴别技术，既避免了数字签名与图像数据分离的 缺陷，又有效地综合了鲁棒性和脆弱性双重特征，成为目前鉴别技术中研究的重点。而变 换域数字水印更是研究的重中之重。常见的变换有离散小波变换、离散余弦变换、离散傅 立叶变换、小波包等。使用变换域水印方法有以下优点： ( 1 ) 嵌入的水印信号能量可以分布到图像空域的所有像素上，有利于保证水印的不可 见性。 第5 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 ( 2 ) 人类视觉系统h v s ( h u m a nv i s u a ls y s t e m ) 的某些特性( 如频率的掩蔽特性) 可 以更方便地结合到水印编码过程中。 ( 3 ) 变换域方法可与国际数据压缩标准兼容，例如j p e g 压缩，从而实现在e 缩域内的 水印编码。 1 4 本文研究内容及其贡献 本论文的主要目的是针对数字图像的具体特点，研究基于数字签名和数字水印的图像 鉴别技术，包括高效实用的图像特征提取、嵌入和鉴别比较算法，为用户提供高精确度的 真伪鉴别结果和高质量的图像篡改定位和恢复功能，同时这对研究其他多媒体数据的真实 性和完整性保护也具有重要意义。 本论文以广泛使用的数字图像为研究对象，对数字图像鉴别的研究现状和基本框架进 行了研究。针对传统数字签名和数字水印鉴别方法的不足以及图像的特点，在广泛的理论 研究和大量实验的基础上，提出了块对独立的鲁棒数字图像鉴别签名b i a s ，和自定位和 恢复的数字图像鉴别水印a l r 。并在此基础上建立了基于b i a s 和a l r 的数字图像鉴别 实验原型系统，对算法性能、实验结果等进行了详细讨论。 具体来说，本文研究的内容及其贡献有以下五个方面： 1 首先对数字图像鉴别的各种方法进行了研究。数字图像鉴别的基本方法包括数字 签名和数字水印，归纳了数字签名鉴别方法、数字水印鉴别方法和基于半脆弱水 印的鉴别方法的优点和不足。在分析了数字图像鉴别的研究现状的基础上，研究 并设计了一种数字图像鉴别的基本框架。该鉴别框架具有安全性、半脆弱性的数 字图像鉴别能力，克服了采用传统的数字签名或数字水印鉴别技术进行数字图像 鉴别的不足。 2 提出了一种数字签名鉴别方法b i a s 。根据静态图像的特征，我们提出了一个用于 数字图像的、块对独立的鲁棒数字签名鉴别方法b i a s 。该方法提取j p e g 压缩的 不变量作为特征，并引入参考块来辅助篡改定位。实验证明，b i a s 可以在一定程 度上容忍j p e g 压缩，对篡改操作敏感，并可以在8 * 8 像素块的量级上对篡改进行 精确定位。总结起来，我们的b i a s 方法的优点在于：一是块对独立特性，由于块 对的特征码和定位码都不与图像内其它的块相关，所以它的鉴别及篡改定位均不 会受其它块( 对) 的影响。二是能在一定程度上接受j p e g 压缩，这是因为特征提 取本身利用了j p e g 压缩的不变量。三是定位精确度比较高，通过引入参考块，我 们可以判断出到底是块对中的哪一个块被篡改过。参考块的引入也正是b i a s 方法 比较新颖的地方。 3 提出了- 1 0 0 数字水印鉴别方法a l r 。我们进一步将数字水印技术应用到数字图像 鉴别中，提出了一个用于数字图像的、结合d w t 和d c t 域的数字水印鉴别方法 a l r 。该方法提取图像小波分解的近似分量的类j p e g 压缩码流作为恢复特征，鉴 别时通过引入对角扩展来辅助篡改定位，去除孤立点来除去偶然失真。实验证明， a l r 可以容忍一些常用的数字图像处理操作，同时对图像篡改操作敏感，可以在 8 * 8 像素块的量级上对图像篡改区域进行精确定位，以及对图像篡改区域进行近似 第6 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 地恢复。a l r 方法具有三大优点：一是同时利用d w t 变换域和d c t 变换域的特 性，水印的嵌入选择图像的d w t 域，在基于均值量化的水印嵌入过程中，量化步 长的大小选择充分考虑了人类视觉系统的特性，从而保证了水印图像的不可见性。 恢复信息的提取在图像的d c t 域完成，模拟j p e g 压缩的过程，有效地减少了恢 复水印的数据量；二是定位精确度比较高，通过引入对角扩展的方法，我们可以 将图像在对角方向上可能遗漏的篡改位置补充完整。三是能够容忍一定程度的图 像处理操作带来的图像失真，这是面向应用一个很重要的需求，a l r 方法通过去 除孤立点可以很好地排除偶然失真的干扰。 4 对b i a s 和a l r 鉴别方法中的关键鉴别技术和实现难点进行了深入研究，主要包 括有：参考点辅助定位技术、二值编码中的符号处理技术、均值量化方法的改进 技术、对角扩展和去除孤立点技术等，这些技术的研究都对数字图像鉴别技术的 发展具有很好的借鉴意义。 5 最后，我们针对提出的两种图像鉴别方法建立了实验原型系统，该系统可以完整 地展示b i a s 和a l r 方法的处理过程及其性能，并且可以对这两种图像鉴别方法 的可靠性、可用性和性能进行评估。大量的实验结果显示我们的基于b i a s 和a i ，r 的数字图像鉴别实验系统原型不仅能拒绝多种非法操作，接受多种可接受的合法 操作，而且还能准确地定位图像被修改像素的位置，以及近似地恢复图像被破坏 区域。 1 5 本文组织 本文是我硕士阶段课题研究的全面总结。全文共分六章： 第一章介绍课题研究背景、问题的提出、相关研究工作、研究内容及其贡献和本论文 的组织结构。 第二章介绍数字图像鉴别的基本框架，包括鉴别与版权保护的区别、基本功能、基础 方法、基本流程和应用领域等知识。 第三章介绍用于数字图像的、块对独立的鲁棒数字签名鉴别方法b i a s 。包括该鉴别 方法的框架、基于j p e g 压缩不变量的图像特征提取、鉴别比较和篡改定位算法。 第四章介绍自定位和恢复的数字图像鉴别水印a l r 。包括小波变换、人类视觉系统、 基于均值量化的小波变换域水印嵌入、编码位数矩阵等基本概念，以及a l r 鉴别框架和 关键鉴别技术的实现方法。 第五章对上述两种方法进行了实验及其结果分析，包括实验原型系统介绍、图像鉴别 方法的评价、b i a s 实验结果、a l r 实验结果以及方法比较。 第六章对本课题所完成的工作进行了总结，并提出下一步所要进行的后续： 作。 第7 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 第二章数字图像鉴别的基本框架 数字图像鉴别的基本框架是我们研究鉴别算法的基础。第2 1 节介绍鉴别与版权保护 的区别。第2 2 节介绍数字图像鉴别系统的基本功能。第2 3 节介绍数字图像鉴别的基本 方法。第2 4 节介绍数字图像鉴别的基本流程。第2 5 节介绍数字图像鉴别的应用领域。 第2 6 节对本章进行小结。 2 1 鉴别与版权保护的区别 多媒体鉴别技术是一种通过查证数据信息的完整性、数据来源的可靠性以及数据的真 实性来保护多媒体数据的技术，保证人们在生活中能面对真实，做出正确的判断。鉴别技 术属于信息隐藏技术的一种。信息隐藏的应用包括隐藏通信、版权保护、真实性保护、标 注信息、票据防伪、使用控制和数据监控以及错误隐匿等，目前研究最多的是鉴别和版权 保护，它们构成了多媒体安全保护的两大主要方面。 鉴别和版权保护在目的、水印要求上都存在很大的差别。用于版权保护的数字水印一 般是鲁棒水印，利用这种水印技术在多媒体内容的数据中嵌入版权所有者的标示信息，或 者嵌入购买者的标示( 即序列号) ，从而达到确定所有者身份，识别侵权者的目的。在发 生版权纠纷时，版权所有者的信息用于标示数据的版权所有者，而序列号用于追踪违反协 议而为盗版提供多媒体数据的用户。用于版权保护的数字水印要求有很强的鲁棒性和安全 性，除了要求在一般图像处理( 如：滤波、加噪声、替换、压缩等) 中生存外，还需要能 抵抗一些恶意攻击。 用于多媒体内容真实性鉴别( 也称作篡改提示) 的水印一般是易损水印，这种水印同 样是在内容数据中嵌入不可见的信息。但是当多媒体内容发生改变时，这些水印信息也会 随之发生改变，从而可以根据水印的改变状况鉴定原始数据是否被篡改。易损水印应该对 一般的图像处理操作具有较强的鲁棒性，同时又要求有较强的敏感性，能将恶意篡改情况 检测出来。 2 2 数字图像鉴别系统的基本功能 数字图像鉴别的目的是验证图像内容的真实性和完整性。它的基本原理是从数字图像 中提取能唯一标示此图像内容的特征作为鉴别信息，然后将鉴别信息生成签名文件，或者 利用数字图像中普遍存在的冗余向其中嵌入鉴别信息，从而利用数字签名或水印形成了对 数字图像内容的主动式保护。 一般来说，真实性是个相对的概念：一幅数字图像是否真实依赖于我们人为所指定的 可接受的真实性参考范围，例如要求图像数据不能有任何的变化，则图像压缩和常用的数 字信号处理操作都不被接受；如果图像可以接受视觉上不易觉察的变化，则为在图像数据 中嵌入数字水印提供了可能。在鉴别一幅图像时，我们可以通过检测某些我们认为在真实 图像中应该具有的规则和关系在测试图像中是否依旧存在来实现真实性的鉴别【27 1 。具体束 第8 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 说，一个实用的数字图像鉴别系统应该具有下面的功能： ( 1 ) 不可感知性：在对数字图像实施内容保护措施时，无论是使用数字签名鉴别方法 还是数字水印鉴别技术，其前提就是不能破坏数字图像原有的感官效果，否则图像失真严 重，鉴别也就失去了意义。 ( 2 ) 真伪辨别性：能够判定一幅数字图像是否已经被恶意改动过，这其中包括对未改 动图像和经过一些常用的数字图像处理操作的图像的鉴别成功，和对非法篡改图像的鉴别 失败，也叫篡改提示。 ( 3 ) 定位性：能够对图像上改动过的位置进行较准确地定位，这样做一方面能够明确 指出图像中定位区域的内容不可信，另一方面也保证了图像的其他区域是可信的，仍具有 参考价值。 ( 4 ) 自恢复性：能够部分恢复图像被修改的区域，这就要求在图像中隐藏有原始图像 水印信息，当图像的一部分被破坏时，在不需要原始图像的情况下利用水印来近似恢复原 来被修改的区域。 ( 5 ) 安全性：安全性包括两方面的含义：一是鉴别系统有较强的抗攻击能力，能够承 受一定程度的人为攻击，从而保证鉴别结果的正确性。二是一般来说，一个鉴别系统的算 法应该是公开的，这样其安全性依赖于密钥，因此密钥的搜索空间应该足够大 3 ”。 2 3 数字图像鉴别的基本方法 数字图像鉴别通常有两种基本方法：数字签名和数字水印。数字签名最初建立在哈希 ( h a s h i n g ) 法和加密法的基础上，主要用于报文鉴别，之后逐渐扩展用于多媒体数据的鉴 别。用于数字图像鉴别的数字签名包括两个方面的操作：一是通过数字签名进行图像来源 的鉴别；二是通过数字签名进行图像内容真实性的鉴别，确认图像是否被恶意篡改。利用 数字签名迸行对图像来源的鉴别，主要是通过对从数字图像中提取出来的图像鉴别码加密 来实现的。数字签名必须保证以下三点： ( 1 ) 接收者能够核实发送者对数字图像的签名； ( 2 ) 发送者事后不能抵赖对数字图像的签名； ( 3 ) 接收者不能伪造对数字图像的签名； 下面我们以公开密钥算法为例对图像鉴别码加密，说明数字签名如何达到上述三点要 求。假设发送者a 用其秘密解密密钥s k a 对图像鉴别码x 进行运算，将结果d 。( z ) 传送 给接收者b 。b 用已知的a 的公开加密密钥p k a 得出e 。( d 。( x ) ) = x 。因为除a 之外 没有别人能具有a 的解密密钥s k a ，所以除爿外没有别人能产生密文d 。( x ) 。这样，数 字图像就被签名了，得到d 。( x ) ，并且接收者能够核实发送者对数字图像的签名 e ，。( d 。( ) ) = x 。如果彳要抵赖曾发送数字图像给b ，b 可以将j 及d 。( x ) 出示给第 三者。第三者很容易用p k a 去证实a 确实发送数字图像给b 。反之，若b 将z 伪造成x ， 则b 不能在第三者前出示d 。( x ) 。这样就证明了嚣伪造了数字图像。可见实现数字签名 的同时也实现了对数字图像来源的鉴别【3 2 】。 在很多情况下，例如网上公开发布的图像，我们不需要知道图像的发送方，我们所关 心的只是图像的内容是否真实可信，因此我们的主要工作集中在后者，即利用数字签名进 行图像内容真实性的鉴别，针对数字图像鉴别应用提出新的、高效的数字签名鉴别方法。 第9 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 由于被加密的签名文件与原始图像数据分开，是单独存放的，一旦被破译，伪造者可 以重复使用数字签名多次，在原图像作者修改数字签名文件之前，会造成相当大的损失。 数字签名法的这一缺点导致人们更多地重视基于数字水印的鉴别技术，数字水印技术很好 地解决了鉴别信息与原始图像数据相融合。在不破坏原图像可视性效果的基础上，将图像 的特征、作者的身份鉴别信息等隐藏在原始图像中。数字水印是利用数字作品中普遍存在 的冗余数据与随机性把有用信息嵌入到数字作品中，从而起到保护数字产品版权或完整性 的一种技术口”。理想的数字水印方案应该是只有版权所有者才可以加载