（计算机应用技术专业论文）数字图像的完整性验证与自修复水印算法研究.pdf

t 海师范大学硕士学位论文 数字图像的完整性验证与自修复水印算法研究 摘要 随着多媒体和网络技术的迅速发展，对数字媒体的完整性、媒体内容的真实 性认证显得日益重要。目前，图像编辑软件已经广泛普及，如a d o b ep h o t o s h o p 、 m i c r o s o f tp a i n t 、p m n t s h o pp r o 等，利用这些软件很容易对一幅数字图像进行篡 改，使得对图像内容的完整性提出质疑。本文的研究目的是利用水印技术对一幅 数字图像的完整性进行验证，如果发现图像被篡改，应对篡改区域进行定位，并 对篡改区域尽可能的修复。 目前用于数字图像完整性验证及自修复的数字水印方案主要有完全脆弱性 水印、半脆弱性水印、自嵌入水印等，本文主要研究自嵌入及半脆弱数字水印， 分别从空域及变换域角度详细分析当前国内外现有的各种算法，指出其不足之 处，并提出了相应的改进算法，实验结果表明本文算法的有效性与实用性。本文 的创新之处总结如下： ( 1 ) 提出了一种改进的具有修复功能的空域自嵌入水印算法，利用分组编码保 存量化后的d c t 系数，改善了修复效果，克服了以往使用位图矩阵的不 足，具有通用性与实用性。 ( 2 ) 鉴于分形图像压缩具有很高的压缩比且重构图像效果好的优点，本文利用 分形压缩实现了一种空域自嵌入水印算法，不但能对篡改区域进行有效定 位，而且具有修复功能。 ( 3 ) 由于现有的空域自嵌入水印算法大多数是对位图图像嵌入水印，在抗 j p e g 压缩方面显得过于脆弱，因此本文实现了一种直接对j p e g 图像进 行自嵌入的数字水印算法，具有检测篡改及修复功能，对于当今网络时代 来讲具有重要意义。 ( 4 ) 由于小波变换具有良好的空间一频率局部特性以及与人眼视觉特性相符 的变换机制，在新一代静止图像压缩标准( j p e g2 0 0 0 ) 和运动图像压缩标 准m p e g - 4 中占据了重要位置。因此，本文利用小波系数均值来嵌入水印， 提出了一种基于小波域的图像完整性验证的半脆弱水印算法，在鲁棒性和 脆弱性方面达到了很好的平衡，对非恶意攻击有很强的鲁棒性，而对于恶 意的篡改操作有很强的识别和定位能力。 关键词：脆弱性水印，完整性验证，自嵌入，自修复，l s b ，d c t ，d w t ! 童塑蔓查堂耍圭兰堡垒苎 ! 墼! 望堡堕塞墨壁兰至童旦堕望查! 兰苎! ! 墨l a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o d m e r i to fi n t e r n e ta n dm u l t i m e d i at e c h n o l o g y , t h ea u t h e n t i c a t i o n o fd i 2 i t a lm e d i ab e c o m e sm o r ea n dm o r ei m p o r t a n t p o w e r f u lp u b l i c l y a v a i l a b l e i m a g ep r o c e s s i n gs o f t w a r ep a c k a g e ss u c ha sa d o b e p h o t o s h o p ，m i c r o s o f tp a i n ta n d p a i n t s h o pp r om a k ed i g i t a l f o r g e r y ar e a l i t y i ti sp o s s i b l et oc a r e f u l l yt a m p e ra n d i g i t a li m a g ew h i l el e a v i n gb a r e l y d e t e c t a b l et r a c e sb yu s i n gt h e s et o o l s s o ，t h e p r o b l e m i sh o wt oe n s u r et h ei n t e g r i t yo fi m a g ec o n t e n t t h ep u r p o s eo f t h i st h e s i si s t oa u t h e n t i c a t et h ei n t e g r i t yo f a d i g i t a li m a g eu s i n gw a t e r m a r k i n gt e c l m o l o g y , w h i c h i st oc h e c ki ft h ei m a g eh a sb e e nt a m p e r e da n di d e n t i f yt h et a m p e r e dp o r t i o n s i f p o s s i b l et r y t or e c o v e rp o r t i o n so ft h ei m a g et h a th a v eb e e nt a m p e r e dw i t h o u t a c c e s s i n g t h eo r i g i n a li m a g e i nt h e p a s t ，s e v e r nt e c h n i q u e s a n d c o n c e p t s b a s e do nd a t a h i d i n g o r s t e g a n o g r a p h y h a v eb e e ni n t r o d u c e da sam e a n sf o rt a m p e rd e t e c t i o ni nd i g i t a li m a g e s a n df o r i m a g ea u t h e n t i c a t i o n - f r a g i l e w a t e r m a r k s ，s e m i - f r a g i l ew a t e r m a r k s ，a n d s e l f - e m b e d d i n g w a t e r m a r k s t h er e s e a r c ho ft h i st h e s i s m a i n l y i n c l u d e s s e l f - e m b e d d i n g a n d s e m i f r a g i l e w a t e r m a r k s w ep r o p o s es e v e r a lw a t e r m a r k i n g t e c h n i q u e s a f t e r a n a l y z i n g o t h e r w a t e r m a r k i n g m e t h o d s d e t a i l e d l y t h e m a i n c o n t r i b u t i o n sc a l lb es u m m a r i z e da sf o l l o w i n g ： ( 1 ) b a s e do np r e v i o u sw o r k ，w ep r o p o s e da ni m p r o v e ds p a t i a ls e l f - e m b e d d i n g w a t e r m a r k i n gt e c h n i q u e w es a v et h eq u a n t i z e dd c t c o e f f i c i e n t su s i n gg r o u p e n c o d i n gw h i l en o tu s i n gb i tm a t r i xw h i c hr e s t r i c t ss a v i n gb i tl e n g t ho fe a c h d c tc o e f f i c i e n t t h i sm e t h o dh a sm a n y a d v a n t a g e sc o m p a r e d t ot h el a t t e ra n di s t e s t i f i e db y m a n yi m a g e s ( 2 ) b e c a u s ef r a c t a lc o d i n gh a st h ec h a r a c t e r i s t i co fh i g hc o m p r e s s i o nr a t i o ，t h i s t h e s i s d e s i g n e d a s p a t i a ls e l f - e m b e d d i n gw a t e r m a r k i n gt e c h n i q u e a f t e r s e l f - e m b e d d i n g ，i tc a nd e t e c ta n yc h a n g e st oaw a t e r m a r k e di m a g ea sw e l la s l o c a l i z i n gt h ea r e a st h a th a v eb e e nt a m p e r e d i ti sa l s op o s s i b l et or e c o v e r p o r t i o n so f t h ei m a g ew h i c hh a v eb e e nt a m p e r e d e x p e r i m e n t so nr e a l i m a g e s v e r i f yt h ee f f e c t i v e n e s so f t h ep r o p o s e dt e c h n i q u e i i e 海师范大学硕士学位论文 数字图像的完整性验证与自修复水印算法研究 ( 3 ) ( 4 ) s i n c et h ec u r r e n ts e l f - e m b e d d i n gw a t e r m a r k i n gt e c h n i q u e sa r et o of r a g i l e t o r e s i s tn o i s eo rj p e gc o m p r e s s i o n ，w ep r o p o s e das e l f - e m b e d d i n gm e t h o db a s e d o nj p e gi m a g e sw h i c h p l a y s a l li m p o r t a n tr o l ei nc u r r e n ti n t e m e te n v i r o n m e n t d e s i g n e d a l l i m a g e a u t h e n t i c a t i o nm e t h o do f s e m i - f r a g i l ew a t e r m a r k i n g t e c h n i q u e b a s e do nd w t w et r a n s f o r mt h ei m a g ei n t ow a v e l e td o m a i na n d g r o u pt h ef o u ra d j a c e n tw a v e l e tc o e f f i c i e n t s u t i l i z i n gt h ec h a r a c t e r i s t i c so f t h e h u m a nv i s u a ls y s t e m ，w ee m b e dad i g i t a l s i g n a li n t ot h ea v e r a g ev a l u eo ft h e f o u ra d j a c e n tw a v e l e tc o e f f i c i e n t ss i n c et h ea v e r a g ev a l u eh a sb e t t e rs t a b i l i t y t h a ns i n g l ew a v e l e tc o e f f i c i e n t t h i sm e t h o dn e e d n to r i g i n a l i m a g ew h e nt h e w a t e r m a r ki s e x t r a c t i n g 。e x p e r i m e n t r e s u l t ss h o wt h ee f f e c t i v e n e s so ft h i s m e t h o dw h i c hi sr o b u s tt oc o n l m o n i m a g ep r o c e s sa n df r a g i l et om a l i c i o u sa t t a c k ， i e t h i sm e t h o dc a nd e t e c tt h et a m p e r e d p o r t i o n s k e yw o r d s ：f r a g i l e w a t e r m a r k i n g ，i n t e g r i t ya u t h e n t i c a t i o n ，s e l f - e m b e d d i n g ， s e l f - r e c o v e r y , l s b ，d c t ，d w t i i i 圭童堕翌查竺雯主兰焦笙塞 ! 塑主堕堡塑塞墼丝丝堡兰i 堡墨查堡苎垄! ! ! 坐 1 1引言 第1 章绪论 随着多媒体和网络技术的迅速发展，对数字媒体的完整性、媒体内容的真 实性认证问题目益突出，目前利用公开的图像处理软件比如：a d o b e p h o t o s h o p 、 m i c r o s o f tp a i n t 、p a i n t s h o pp r o 等很容易伪造或篡改数字作品，图1 i 显示了使 用a d o b ep h o t o s h o p 软件对数字图像进行篡改的例子。 ( a ) 马赛克( b 右边界加了一个茄子( c 右边的建筑物被删除 图1 1 篡改图像 由于数字图像易于被篡改，因此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真伪鉴别系统就显得非常重要【。川。在医学数据库中，原 有图像是否发生变化，对于诊断结果是非常重要的：在法庭或警察案件中，如 果作为证据的照片被篡改，会使好人蒙冤而坏人却逍遥法外；在新闻出版报刊 杂志业，工作人员必须防止由恶意攻击者对所发表照片进行篡改而带来的损失； 在网络上进行电子商务时，购买者必须能知道从销售者手中买的是真品。所有 这些应用，都要求对数字图像的完整性与真伪性进行验证。 密码学中也研究了认证信息的问题 l 。解决此问题的一种普通加密途径是 创建数字签名，本质上它是信息的加密摘要。因为使用的是非对称密钥加密算 法，所以加密签名的密钥和解密签名的密钥不同。只有经认证的信源才知道创 建签名所需耍的密钥，因此，企图改变信息的敌手不能创建新的签名，如果随 后某人将修改后的信息与原始签名比较，就会发现签名不匹配从而知道信息已 被修改。 f r i e d m a n 把数字签名技术应用到数字照相机 5 r 6 】，他建议计算出照相机里的 上海师范大学硕士学位论文 数字图像的完整性验证与自修复水印算法研究 签名来创造“可信赖的照相机”。只有照相机拥有创建签名所需要的密钥，因此， 如果发现一张照片副本与签名匹配，则可以确定它与原作相同。 但是这些签名是必须与查证的作品一起传送的元数据，因而在一般使用中， 容易失去签名。此外，传统上的数字签名技术还存在以下一些缺点：( 1 ) 效率低。 传统的加密系统是为保护文本信息而设计的，而图像的数据量要比文本的大许 多，因此，生成摘要信息和加解密的时间将大大增加；( 2 ) 数字签名技术虽能判 定图像内容是否被篡改，但却不能判定被篡改的位置；( 3 ) 数字签名不能控制合 法接收者对收到的图像进行篡改后再发送给第三者，对第三者来说，他就无从判 断从中间者所接收到的是否一定为真品；( 4 ) 数字签名技术不容许有个比特的 改变，否则会造成认证的失败，但是，图像在传输过程中总会受到噪声干扰或者 经过一些常规的图像处理操作，如：高质量图像压缩、滤波、去噪等，这些操作 并没有影响到图像的内容或视觉效果，因而在一般情况下是可以接受的；( 5 ) 传 统的加密方法对内容的保护只限于加密通信信道或其它加密状态下，一旦被解 密，则毫无保护可言。 更好的解决方案是借助新兴的数字水印技术来对图像完整性进行验证。由于 图像数据总含有冗余，因此可以轻微地修改图像，在图像中嵌入保护完整性的信 息，它和密码认证的明显区别在于验证完整性的数据是嵌入到图像中去而不是追 加到图像上，这样就将认证信息很好地和图像捆绑在一起，从而克服了密码认证 的缺点。用于图像完整性验证的数字水印算法基本思想就是利用人类视觉系统的 冗余，在不影响数字图像的感官质量的前提下，将与数字图像相关或不相关的标 志信息作为水印直接嵌入图像内容中，当图像内容需认证时，可将水印提出鉴定 其是否真实完整。 1 2 用于图像完整性验证及自修复的数字水印分析 按水印的特性可以将数字水印分为鲁棒性数字水印和脆弱性数字水印两大 类。鲁棒性数字水印主要用于在数字作品中标识著作权信息，如公司商标、作 者标识、作品序号等，它要求嵌入的水印能够经受各种常见的处理操作，如有 损压缩、中值滤波等；脆弱性数字水印主要用于完整性保护，与鲁棒水印的要 求相反，脆弱性水印必须对任何图像变换和处理很敏感，因此根据脆弱性水印 的状态就可以判断数据是否被篡改过。 目前用于图像完整性验证的数字水印技术主要是脆弱性水印，该水印技术 上海师范大学硕士学位论文 数字图像的完整性验证与自修复水印算法研究 的出现为解决图像认证和完整性保护问题提供了一种新的途径。作为数字图像 真伪鉴别的一个非常重要技术，脆弱性数字水印的概念在国外始于1 9 9 4 年，而 真正引起各国研究学者的关注则是在1 9 9 7 年。所谓脆弱性数字水印技术l 2 | 7 i 是指在保证图像一定视觉质量的前提下，将数字、序列号、文字、图像标志等 作为数字水印嵌入到图像中，当图像内容受到怀疑时，可将该水印提出用于多 图像内容的真伪鉴别，并且指出篡改位置，甚至攻击类型等。因此，用于图像 完整性验证的脆弱性数字水印技术逐渐成为数字水印领域的研究热点。 1 2 1 一般原理 脆弱性数字水印的原理与鲁棒性水印基本相同，从数字信号处理的角度可 以看作是对原始图像的调制过程，但是脆弱性数字水印必须检测出篡改区域并 进行定位，如图1 2 及1 3 所示【2 i 。 图1 2 水印嵌入过程 图1 2 显示了水印的嵌入过程。在脆弱性水印的添加过程中，首先根据要 进行真伪鉴别的层次，对原始图像进行特征提取，为保证水印的定位功能与安 全性，还需要将原始水印与提取出的特征及密钥，经嵌入运算得到实际要嵌入 的内容，并以此取代原始图像中的特征，才能得到添加水印后的图像。 西至圈 图1 3 完整性验证过程 3 圭塑堕苎查堂堕主堂垡丝奎 ! 垫兰垦堡塑塞墼壁墼垩主旦堡里查旦羔鲨! ! ! ! l 图1 , 3 显示了图像的完整性验证过程。首先对待检验的图像进行特征提取， 然后根据嵌入水印时使用的密钥，通过水印提取运算来提取出水印。为了对篡 改内容进行较好定位，有时还需要与原始水印进行比较。 i 2 2 现有方法 脆弱性数字水印属于数字水印的一个分支，除了具有水印的基本特征l 8 】， 如不可感知性、安全性等，还具有检测篡改的能力，并且水印的提取不需要原 始图像。从公开发表的文献看，根据识别篡改的能力，用于图像完整性验证的 脆弱性数字水印主要有完全脆弱性水印、自嵌入水印、半脆弱水印等等2 1 7 1 。 ( 1 ) 完全脆弱性水印m 1 】 指的是水印能够检测出任何对图像象素值进行改变的操作或对图像完整 性的破坏，如在医学照片中，由于图像的改动可能会影响最后的诊断结果。 ( 2 ) 自嵌入水印1 1 2 - 1 7 】 自嵌入数字水印是将图像本身作为水印嵌入到图像中的技术，这不仅可以 对图像的内容进行验证，而且可以部分恢复被篡改或剪贴的区域。目前现有的 自嵌入水印按嵌入方式可以分为二种：一种方法是直接将水印信息叠加到图像 的空域上，主要是基于l s b ( l e a s ts i g n i f i c a n t b i te m b e d d i n g ) 的算法陋1 4 1 ；另一种 是先将图像做某种变换，如d c t ( d i s c r e t ec o s i n et r a n s f o r m ) 、d f t ( d i s c r e t e f o u r i e rt r a t l s f o r m ) 、o 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 ) 等 1 5 - 1 7 】，然后再将水印信 息叠加到变换后的频域上，最后通过相应的反变换来得到嵌入水印信息的图像。 ( 3 ) 半脆弱水印 1 s - 2 2 3 8 - 4 0 在许多实际的应用场合，往往需要水印能够抵抗一定程度的有益的数字信 号处理操作，如有损压缩、中值滤波等，这类水印可以比完全脆弱性水印稍微 鲁棒一些，即允许图像有一定的改变，它是在一定程度上的完整性验证。 1 2 3 存在的问题 一个有效的完整性验证系统应满足如下6 个要求【1 6 】： ( 1 ) 敏感性：验证器对于恶意操作是敏感的，比如裁减及移位操作。 ( 2 ) 鲁棒性：验证器对于可接受的操作是鲁棒的，比如有损压缩或其他的内 容保护操作。 ( 3 ) 安全性：嵌入的信息位不能伪造或操作，例如，如果嵌入的水印与内容 ! 堂堑蔓查兰堡堂垡丝塞 ! 鍪! 璺堡塑塞墼堡垦堡兰旦堡墨查里蔓堡! ! ! 生 无关，攻击者能够将水印从一个载体拷贝到另一个载体。 ( 4 ) 方便性：水印比数字签名更方便，因为能够直接对接收到的内容进行验 证。 ( 5 ) 对操作区域的验证：用户也许需要部分信息。验证器应该能够检测被改 变的区域，同时能证明其他区域是可信的。 ( 6 ) 修复能力：用户可能希望知道被操作区域的原始内容，验证器可能需要 有能力恢复丢失的内容( 至少是近似的) 。 完全脆弱性水印可以检测非法篡改并进行定位，其缺点是过于脆弱，以至 于对一般的图像处理操作也当作恶意的攻击来对待，因此在实用性方面受到一 定的限制。 自嵌入水印把图像本身的信息作为水印嵌入，因此认证时不需要其他的水 印比较信息。这不仅可以对图像的内容进行验证，而且可以部分恢复被篡改或 剪贴的区域。由于它是将图像本身作为水印嵌入到图像中的技术，所以，不可 能将完整的图像内容信息嵌入到图像本身。 自嵌入水印难点：由于将图像本身作为水印，所以嵌入的信息量很大。一 般的水印系统只是嵌入一个二值图像、序列号、个人签名等，所以要求找一个 好的压缩方法对原始图像尽可能的压缩，而且要求解压后的图像效果要好。因 此，为了降低图像的内容信息，通常使用有损压缩( 比如：j p e g 、小波、分形 等压缩方法) ，或者只保留图像的重要信息，如：边缘信息、文理特征信息等。 此外，自嵌入水印还要求找一个好的嵌入信息量大的数字水印嵌入算法，目前 现有的各种自嵌入水印大多比较脆弱，而且多数是空域嵌入方法陋 ，对于具 有一定鲁棒性的自嵌入数字水印尚不多见 1 5 - 1 7 】。 半脆弱水印技术结合了鲁棒性水印和脆弱性水印的特点，一方面它与鲁棒 性水印类似具备一定的鲁棒性，可以抵抗常规图像处理操作( 如图像压缩、滤 波、噪声污染，尺寸变化等) 对水印的影响，另一方面它也具备脆弱性水印的 特点，对图像内容的篡改具有识别和定位能力。由于它要求具有一定的鲁棒性， 因此嵌入的容量受到一定的限制，多数是嵌入一个二值水印图像或签名信息。 所以它只能对恶意篡改区域进行定位，起到验证目的而不能恢复原始数据。 基于上述原因，若能开发出能够识别图像是否被人篡改过的，同时又能够 对篡改区域进行修复且具有一定鲁棒性的数字水印技术，对于当今网络时代来 讲具有重要的实用意义。 ：皇竖翌查兰堡主堂垡笙苎 ! 墼! 里堡塑童鳖堡里篁量旦堕皇查里羔茎i ! ! 生 1 3本文的研究内容和章节安排 本文的研究目的是利用水印技术对一幅数字图像的完整性进行验证，如果 发现图像被篡改，应对篡改区域进行定位，并对篡改区域尽可能的修复，图1 4 是对图1 1 ( c ) 的篡改区域进行定位并修复的图像。 ( a ) 篡改定住b ) 暴改修复 图1 4 对篡改图像进行定位并修复 本文的内容主要是研究用于数字图像完整性验证及自修复的数字水印方 案，重点是自嵌入水印及半脆弱数字水印。本文对当前国内外现有的各种算法 分别从空域及变换域角度进行详细分析，提出其不足之处，并在现有的算法基 础上，提出了相应的改进算法，这些改进算法会在第2 - - , 4 章中逐一介绍，同时 给出具体算法及实验结果。 第2 章从空域角度分析用于图像完整性验证的自嵌入水印方案。首先分析 现有的空域水印的特点及存在的不足，然后提出两种改进的具有修复功能的空 域自嵌入水印算法，第一种算法是利用分组编码保存量化后的d c t 系数，改善 了修复效果，克服了以往使用位图矩阵的不足，具有通用性与实用性，并给出 对比实验：第二种是利用分形压缩进行空域自嵌入的数字水印算法，对一幅原 始图像进行分形压缩，然后将分形压缩参数进一步压缩后作为水印自嵌入到图 像中，不但能对篡改区域进行有效定位，而且具有修复功能。 在此基础上，第3 4 章从变换域角度分析用于图像完整性验证及自修复的 数字水印方案。由于目前网上传输的图像大多是j p e g 文件格式及由于小波变 换具有良好的空间一频率局部特性以及与人眼视觉特性相符的变换机制，在新 一代静止图像压缩标准( j p e g 2 0 0 0 ) 和运动图像压缩标准m p e g 4 中占据了重要 位置。因此在变换域主要分析基于d c t 及d w t 域水印算法，具有理论及实践 意义。其中，第3 章提出了一种直接对j p e g 图像进行自嵌入的数字水印算法， j 二海师范大学硕士学位论文数字图像的完整性验证与自修复水印算法研究 该算法不但能够对篡改区域进行精确定位，而且可以修复篡改区域；第4 章给 出了一种基于d w t 的图像完整性验证算法，该算法能抵抗常规图像处理操作， 如5 p e g 压缩、加噪、滤波等，对于恶意篡改操作能够有效地定位，文中给出了 相应的水印算法及实验结果。 第5 章对于本论文的研究工作做了总结，讨论了本文所解决的问题以及今 后的改进方向。 上海师范天学砸士学位融文 数字匐像的完够性验证与自修复东印算法研究* 第2 章基于l s b 的空域自修复水印方案 最早的空间域方法是基于l s b ( l e a s ts i g n i f i c a n t b i te m b e d d i n g ，翻译为“最 不重要位”或r 最低位”，本文统一使用“晟低位”) 的方法，即在圈像最低有 效位平面嵌入水印，l s b 是晟早被开发出来，也是最为广泛的嵌入技术，灰度图 像通常是用8 个比特即一个字节来表示每一个像索的明亮程度，即出度值。彩色 图像通常则用3 个字节来分别记录r ( m 三种颜色的亮度。将信息嵌入到最低位t 列戟体图像( c a r r i e r i m a g e ) 的图像品质影响最小，其嵌入容量为载体图像大小 的八分之一。当然，我们町以不只嵌入一个比特，但相对的，嵌入后对原图的品 质影响自然较差。 早期的脆弱性水印都是通过修改最低位( l s b ) 来嵌入水印l “j ，认证时从l s b 位置提取水印就可判断图像是否被篡改，因此，l s b 方法简单易行且嵌入的信 息量大，而且含水印图像信噪比高具有良好的感知质量。 2 1 现有算法分析 参考文献【1 2 - 1 3 】自嵌入水印方案使用类似于j p e g 压缩过程的算法，其基 本原理是：将图像按8 8 大小进行分块，对每块执行如下操作：先进行d c i 、 变换然后对d c t 系数按5 0 的质量因子进行量化，最后将量化后的系数按给 定的位图矩阵进行编码并将之保存到相应块的最低位( l s b ) 中。这样的水e - 方案由于使用了位圈矩阵( 见表2 1 ) ，对于月口些d c t 系数值的比特位数人于位 图矩阵中相应的比特位数时，恢复后的图像就会造成失真现象，因此只能对某 些特定的图像进行操作，同时只限于使用小于等于5 0 的质量因子对d c t 系数 进行量化。所以，该自嵌入方法虽然具有检测篡改能力和部分修复篡改区域的 能力，但是出于使用了位图矩阵，使得该方法在实际应用当中受到一定的限制。 参考文献 1 4 1 是将自嵌入水印用于图像的完整性验证，具有简单易行的优 点，同时解决了基于l s b 的安全性问题，但是只能检测篡改区域而不具有修复 功能。 本文提出了两种空域自嵌入水印方案，不但能够对篡改区域精确定位，而 圭墨塑堇查兰型主兰垡堡壅 ! 塑主堕堡塑塞墼堡堕壁! 堕堡墨巡鎏! ! ! ! l 且具有修复篡改区域的能力。其中在第2 2 节中设计了一种改进的利用分组编 码方法实现自嵌入水印方案，该方法不仅不需要受限的位图矩阵，而且可以使 用任何的质量因子进行量化；在第2 3 节中利用分形图像压缩具有很高的压缩 比且重构图像效果好的优点设计了一种基于分形图像压缩技术的自嵌入水印方 案。 2 ，2基于分组编码的算法 由于表2 1 中的位图矩阵限制了每一个d c t 系数的保存比特数，因此如果 d c t 系数值较大，超出位图矩阵中的范围，则用位图矩阵解码不能恢复d c t 系数，而且有些d c t 系数值过小，如：有些是0 值，则用位图矩阵中的相应比 特数保存时又显得浪费，这又与自嵌入水印应尽可能多地保留原始图像的信息 不相符合。因此，最好的方法是对d c t 系数进行无损编码，鉴于本文的最低位 ( l s b ) 数字水印方法要求嵌入容量在6 4 比特之内，结合量化后d c t 系数的分布 特点，本文对d c t 系数使用分组编码方法进行无损编码。 表2 1 位图矩阵 2 2 1 分组编码 表2 2z i g - z a g 表 为了提高储存效率，同时不受位图矩阵的限制，本文使用分组编码方法， 即并不直接保存d c t 系数值，而是将数值按位数分成若干组，再进行保存，保 存形式为( 组号，在组中的下标 ，简称为( 码组，码矢) 。 数值组 实际保存值 00 - 1 , 11 o ，1 - 3 , - 2 ，2 ，3 2 0 0 ，0 1 ，1 0 ，1 1 7 , - 6 ，一5 ，一4 ，4 ，5 ，6 ，73 0 0 0 ，0 0 1 ，0 1 0 ，0 1 l ，1 0 0 ，1 0 l ，1 1 0 ，1 1 1 9 8 2 3 3 4 0 l 3 2 4 4 5 5 6 6 6 7 9 1 4 2 5 9 2 2 2 4 4 5 5 5 6 5 6 o 0 5 l 6 8 l 2 3 4 4 5 5 5 4 6 5 9 6 o 7 1 l 2 3 3 4 5 5 0 b m 弛强卯蜩 ，坦墙驺”们 4 0伸砚硒 0 2 ，9 m 加甜 兰塑塑堕查堂婴主堂垡堡兰 ! 垫羔里堡盟塞鳖壁竺至量旦竺墨堡旦兰望! ! ! ! 旦- 1 5 ，8 8 ，1 5 4 0 0 0 0 ，叭1 1 ，1 0 0 0 一，1 1 1 1 3 1 ，一1 6 ，1 6 ，3 1 5 0 0 0 0 0 ，0 1 1 1 l ，1 0 0 0 0 一，1 1 1 1 i 6 3 ，一3 2 ，3 2 ，6 3 6 一1 2 7 ，- 6 4 ，6 4 ，1 2 7 7 2 5 5 ，一1 2 8 ，1 2 8 ，2 5 5 8 5 11 , , , - 2 5 6 ，2 5 6 ，5 11 9 一1 0 2 3 ，5 1 2 ，5 1 2 ，1 0 2 3 1 0 - 2 0 4 7 ，一1 0 2 4 ，1 0 2 4 ，2 0 4 7 11 - 4 0 9 5 ，2 0 4 8 ，2 0 4 8 ，4 0 9 5 1 2 - 8 1 9 1 ，_ 4 0 9 6 ，4 0 9 6 ，8 1 9 1 1 3 ， - 】6 3 8 3 ，一8 1 9 2 ，8 1 9 2 ，, 1 6 3 8 3 1 4， 一3 2 7 6 7 ， 1 6 3 8 4 ，1 6 3 8 4 ，3 2 7 6 7 1 5 表2 3 分组表 例如：某个量化后的d c t 系数值x = 一3 0 ，由于工是第5 组的，利用式( 2 1 ) 计算其在第5 组的下标值i n d e xx = l ，所以实际保存值为 ( 码组，码矢) = ( 1 0 1 ，0 0 0 0 1 ) 。 广x如果x 0 l n d e xx = f ( x ，彬= 一 ( 2 1 ) kx + 2 ”一1 如果x 0 其中，x 为某个量化后的d c t 系数值， l 为组号。 如果量化后的d c t 系数超出 一1 2 7 ，1 2 7 范围，则只能使用4 比特保存组号， 即将其分成1 6 组。例如，对于2 5 6 2 5 6 x 2 5 6 的c a m e r m a n 标准灰度测试图像， 如果量化时质量因子大于7 5 ，则量化后的d c t 系数将会超出 一1 2 7 ，1 2 7 】范围， 此时，由于组号用4 比特保存，f 3 0 的实际保存值为 ( 码组，码矢) = ( 0 1 0 1 ，0 0 0 0 1 ) 。 解码的顺序为编码的逆过程，例如，对于如下比特流： 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 先抽取3 比特组号信息1 0 1 ( 假设组号用3 比特保存) ，组号值为h = 5 ，然 后抽取下标值即连续抽取5 位信息0 0 0 0 1 ，下标值为j ，= i ，再利用式( 2 2 ) 计 算出真实值俨3 0 。 圭堡塑蔓盔兰堡主兰垡笙茎 ! 塑! 里堡塑塞墼堡鉴壁兰皇竺里查旦墨堕! ! 墨l ry 如果y 2 ”1 x 2 f7 m ，一2 一 lv 2 n + l 如果y 电“ 其中，n 为组号，y 为组中的下标值。 以此类推，直至将所有比特流全部解完为止。 2 2 2 水印算法 ( 2 2 ) 自嵌入水印算法中不需要设计水印，它将图像本身作为水印嵌入到图像的 最低位信息中，水印的抽取也不需要原始图像。水印的嵌入及抽取过程见图2 1 所示。 2 2 2 1 嵌入水印 图2 1 自嵌入水印算法流程图 考虑一个大小为m x n 的灰度图像勘。在此想将图像的重要信息作为水印 嵌入到。中，从而得到含水印图像y 。，因此首先将原图像划分成大小为8 8 的像素块，同时为了降低d c t 系数的取值范围，将所有块的灰度等级转换到 【一1 2 8 ，1 2 7 ) 范围之内，然后将水印嵌入到图像块中。 接下来的步骤是对每个8 8 的块进行操作，用表示图像x 。的第6 块， 将的l 位l s b 清0 得到觅，对兄进行d c t 变换，再选定某个质量因子a ， 利用( 2 - 3 ) 式计算量化表。 ! 壅堕堕查兰堡主兰垡堡兰 ! 垫兰堕垡堕塞墼壁堕堡量旦堡墅里竺鲨里! ! ! l f5 0 0 0 q s c a l ef a c t o r = l2 0 0 q 2 如果q 一 5 0 n e wq u a n t i z a t i o n i j = ( s t d _ _ q u a n t i z a t i o n i d x s c a l e f a c t o r + 5 0 ) 1 0 0 o f 6 4 ( 2 _ 3 1 其中，s t 口“口h 眈训m f 棚表示标准量化表( 见表2 4 ，对于灰度图像，只使 用亮度表即可) 中的第( 巧) 个值，n e w _ q u a n t i z a t i o n 则是计算出来的新量化表。 用新的量化表对d c t 系数进行量化，再利用分组表( 见表2 3 ) 对量化后 的系数按z i g z a g 顺序( 见表2 2 ) 进行分组编码，实际保存顺序为( 码组，码矢) ， 直到满6 4 比特的代码流为止。 最后，对6 4 位比特流进行加密，然后将其嵌入到第+ 户块( 采用循环取余 法，防止越界1 的l s b 中，即构成了含水印图像块，其中p 是一个矢量，方 向和大小可任意定，一般为图像尺度的；。 ( a ) 亮度表 2 2 2 2 抽取水印 1 71 8 1 82 1 2 42 6 4 7 6 6 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 袁2 ，4j p e g 标准量化表 2 44 7 2 66 6 5 69 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 b ) 色度表 9 99 9 9 99 9 9 9 9 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 9 99 9 水印的提取与嵌入过程相反，先提取含水印图像块b 的1 位l s b 信息( 共 6 4 比特) ，然后对这6 4 比特信息进行解密，解密后再利用分组表( 见表2 3 ) 对其进行分组解码，解码的顺序为( 码组，码矢) ，直至将所有比特流全部解完。 再利用量化表进行反量化，最后进行i d c t ( 逆d c l l ) 变化，求出相应的灰度 值，即得到水印块历。 2 2 2 3 图像验证及修复 如果对含水印的图像进行篡改，则抽取的水印图像将会反映出相应的篡改 位置，因此，在抽取水印前，要对含水印的图像进行检测，如果发现被篡改应 1 2 吼以昵鲫 ”钞跚m m m m铅卯卯m m拍柏甜醯趴m mm伸m撙舛卵粥 m m m 挖” 他舛坦盟”斛昵 m 他h h 他抖的佗 ：! 塑堡垫查兰堡主兰篁堡苎 ! 塑兰里堡! ! 室墼丝堕至量皇堕墨堡旦苎堕! ! ! 生 对其进行相应的修复操作。下面以当前块b 1 为例，详细说明如何判断b 1 是否 被篡改及其修复过程。假设岛、b 1 、历、毋之间的关系如图2 2 所示 即有如下关系： b 。的l s b = b 3 的内容( 表示在b 口的l s b 中存放毋的内容( 指去掉l s b 的信 息) ，以下同) b j 的l s b = b o 的内容 b 拍l s b = b z 的内容 b 3 的l s b = b 2 的内容 图2 2 & 、b t 、b ! 、b ，之间的关系 则图像的检测及修复过程如下： 步骤1 ：按如下准则判断丑j 是否被篡改： ( 1 ) 如果丑j 的内容与b 2 的l s b 不一致( 误差范围大于某个阈值) ，且b 2 的 内容与b 3 的l s b 一致，则说明曰j 的内容损坏。 ( 2 ) 如果曰j 的l s b 与b o 的内容不一致，且b o 的l s b 与b 3 的内容一致，则 说明b i 的l s b 损坏。 步骤2 ：如果丑j 被篡改，则按如下方法进行修复( 修复时作如下假设：如果某 块的内容是好的，则它的l s b 也是好的，反之，如果某块的l s b 是好的，则 它的内容也是好的) ( 1 ) 如果占j 的内容损坏，则利用玛的l s b 修复。 ( 2 ) 如果b j 的l s b 损坏，则利用励的内容修复。 在图2 1 3 中，显示了从篡改到修复的过程，原始图像采用2 5 6 2 5 6 2 5 6 的c a m e r m a n 标准灰度测试图像( 见图2 3 ( a ) ) ，图2 3 ( b ) 为自嵌入水印后 的图像，质量因子q = 5 0 ，图2 3 ( c ) 为被篡改后的图像，图2 3 ( d ) 为从被篡 改的图像抽取的水印，抽取水印图像的头部那些块是噪声，反映出建筑物区域 被篡改( 由于图像的头部区域的l s b 中保存了建筑物区域那些块的信息) ，图 ：! 堡生蔓查兰塑圭堂垡堡苎 ! 墼兰望堡塑塞墼堡堕里兰皇堡墨变竺墨堡! ! 塑l 2 3 ( e ) 为对被篡改的区域进行定位，图2 3 ( f ) 为对被篡改的图像进行修复后 的图像，从实验结果可以看出，不但可以对篡改区域进行有效定位而且能够修 复。 由于b 。、b nb 2 、b j 之间的距离是p ，因此，如果篡改区域超过p 的大 小，比如：b j 的内容及历的l s b 均损坏，则无法修复。所以在实际应用中， 被篡改的区域范围在，之内，即如果p 的值为图像尺度的 ，则被篡改的区域 应不超过图像尺度的。 ( a ) 原始图像( b ) 自嵌八水印后的图像( c ) 对b 囤右边的建筑物进行篡改 ( d ) 从c 轴取的水即 2 ，2 ，3 实验结果 ( e ) 对c 圈的篡改定位( f ) 对c 困的修复 图2 3 从篡改到修复过程 我们对常用的载体图像进行自嵌入来验证本算法的有效性。图2 4 为 2 5 6 2 5 6 x 2 5 6 的原始图像，图2 5 为使用原有的自嵌入水印b z - 1 3 方法抽取的 水印简称f r i d r i c h 方法，量化时使用的质量因子口的取值为5 0 简称q = 5 0 ；图 2 6 为使用本文提出的方法拉取的水印图像，q = 5 0 ，且使用3