专利名称：一种数字水印泛化盲检测系统及检测方法
技术领域：
本发明涉及一种数字水印泛化盲检测系统及检测方法，属于信息安全领域，背景技术数字水印技术将需要的数据添加到载体数据中，通过一定的手段可随时检测其中的信息。因此，该技术要求添加到载体中的信息不破坏载体数据的正常使用此即为水印技术的隐形性要求。同样，载体数据可能经过压缩以便传输、各种信号处理以适应各种需求，因此，此时的水印信息应同样能被检测，即水印技术还应具有稳健性。经过几年来许多研究者的辛勤努力，发现数字水印技术必须具有单向性要求，否则该水印技术对隐藏于载体数据中的信息的正确性、唯一性无法证明，即此时信息的真实性可疑。随后，一种基于统计相关分析的水印检测技术改变了这种状况。该技术的检测只使用被检测载体数据，如果数据中含有指定信息，则可以确实隐藏信息的正确性。该技术保证了检测过程的单向性。当今的主要检测技术大多是基于统计相关分析而来的，并着力于保证数字水印的隐形性，稳健性和单向性。数字水印泛化盲检测系统隶属于这样一种检测技术领域。
数字水印的检测技术目前存在许多算法和方案，比较经典的有相关检测和相关系数检测算法以及统计分析检测算法，针对于检测算法其嵌入算法也不相同，并且针对于各种算法自身所用的检测算法在稳健性和不可见性方面表现出来的优秀品质都在被不断深入。
泛化盲检测技术有如下几种形式顺序检测法，特点分析法，数据融合法，专用检测法等。顺序检测法是在尽量长的时间内，采用多种检测算法依次进行检测；特点分析法就是根据图像的特点直接使用一些检测算法，快速检测；数据融合法是在多种检测算法的检测基础上，对于结果进行融合分析，从而获得准确的检测结果；专用检测法针对某种类别的图像水印，建立快速专用的检测算法。
水印检测分析通常根据图像固有的特征和嵌入算法进行，并对数据进行统计分析。现有的数字水印检测技术对于不同的嵌入对象和嵌入算法具有针对性，而且没有统一的标准规范算法，当用于互联网的检测时面对海量的多媒体数据信息往往不具备泛化特性，而且现有基于原始图像的检测对于检测高效性和可用性有着很多限制。
发明内容
本发明的目的是提供一种数字水印泛化盲检测系统及检测方法，建立一个完整可扩展的数字水印泛化盲检测系统，从而能够对于不同的已知嵌入算法处理过的水印载体进行泛化盲检测，并检验算法的稳健性，可靠性，对现有算法进行安全性评估。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是一种数字水印泛化盲检测系统包括有线性相关检测模块、白化线性相关检测模块、线性相关检测模块、基于块的白化线性相关检测模块、维特比检测模块、检测规则数据库和数据融合分析模块。
读取图像之后将每一个像素与模板求取相关值，然后与阈值进行比较的线性相关检测模块；采用的是11×11的矩阵对原始图像进行滤波卷积运算，主要集中于图像边界以内，限于图像和模板像素范围之内的运算的白化线性相关检测模块；进行水印提取，先对内容进行一些预处理，产生一个在标志空间内的向量，维数比原来向量低，再决定已提取的标志是否包含水印信息，进行提取过程的逆过程，将新向量又映射到媒介空间，从而得到加了水印的作品；或进行图像的处理，提取8*8的块然后累加取平均值，然后针对于8*8的块进行水印嵌入的基于块的线性相关检测模块；检测结果在算法基于块的盲嵌入算法，利用固定归一化线性相关的基于块的水印嵌入算法和具有固定鲁棒性嵌入的基于块的水印嵌入算法嵌入1时可以无误检测，在检测嵌入0值时出现漏警的基于块的白化线性相关检测模块；采用取模求余的方式遍历8个状态，在生成的模板中，同时将不同模板的相关系数降至最低，从而可以在检测阈值的限制下准确判断水印信息，当相关系数绝对值大于阈值门限时，则判断其中对应的模板信息为1，当相关系数绝对值小于阈值门限时，则判断其中对应的模板信息为0，通过相应的二进制位进行加权表示嵌入的具体信息的维特比检测模块；有该保存着系统中单个检测算法的检测阈值、相应的参数和检测结果的检测规则数据库；有在系统运用其中的单个检测算法对图像进行遍历检测时，将每个检测算法的检测结果与检测规则数据库中的规则进行比较的数据融合分析模块。如果与某个规则相匹配，表明检测到数字水印；如果每个检测算法与所有规则都不匹配，表明没有检测到数字水印。为了降低误警率，有时可能需要多条规则来判定图像中是否隐藏着数字水印。
本发明基于相关检测算法的已知检测过程进行组合而成，首先通过利用已知的数种算法建立统一的检测模型，然后将其引申扩展作为一个可行的检测系统。泛化检测模型的建立主要采用以下五种检测算法，线性相关检测，基于块的线性相关检测，白化线性相关检测，基于块的白化线性相关检测和维特比检测；这五种算法是从13种检测算法遴选出来的性能优良的检测算法，对于检测误警概率可以达到低漏警检测的目的。
在进行判决检测对象中是否存在水印信息时，采用数据库匹配比较分析，数据库中的数组矩阵信息是通过实验验证和后验概率分析的得到的。当检测结果与数据库中某一列嵌入算法的检测结果相匹配时，则可以判断该检测对象是由此算法嵌入的水印；如果与无水印嵌入的数据库规则相匹配则判断检测对象中无水印存在。检测的准确性依赖于图像数字水印泛化盲检测的误警概率，数据库的容量根据检测算法的扩展而变化，作为一种可以扩展的系统，当前只讨论基本的模型架构。
一种数字水印泛化盲检测方法，有多个检测算法的检测结果的融合分析方法，有检测规则数据库，对于不同的嵌入算法，选择相应的检测算法在不需要原始图像的情况下提取水印信息；包括以下步骤步骤1、在没有原作水印情况下使用与嵌入算法对应的检测算法检测，对多个不同的嵌入算法进行检测；步骤2、根据检测规则对不同算法的检测结果进行融合分析；所述步骤1包括线性相关检测、白化线性相关检测、基于块的线性相关检测、基于块的白化线性相关检测和维特比检测；所述步骤2包括检测规则数据库和融合分析方法的结合和流程。
本发明的有益效果利用泛化盲检测系统可以针对于网络中的图片，甚至扩展使其能够对音频视频等数字媒体进行有效的监控，利用已知的检测算法进行建模优化系统，并对其进行安全性评估，安全性评估的目的在于测试检测算法的健壮性，使其适合于泛化盲检测的基本要求。
本发明采用顺序检测和数据融合法，利用多种检测算法对待检测对象进行检测，弥补了现有的不同检测算法的单一性，具有低误警率的特点，以及具有可扩展性，能够添加新的检测算法，适应于当前的算法和应用对象的不断变化，使该模型具有更高的检测率和更广泛的应用范围。
本发明是基于现有的检测算法进行筛选，组合和优化得到的检测模型，其优点在于能够将不同的嵌入算法综合比较，选择适合的检测算法最终提取水印信息。
本发明的主要特点在于融合多种检测技术，形成统一规范的检测机制；并将检测信息的可能结果纳入数据库模式管理，将数字水印的泛化盲检测系统作为一个可扩展的模型不断完善，并且数据库的有效存储信息容量不需要很大，从节约空间角度来看非常适合于当前的要求。
图1数字水印泛化盲检测系统；图2线性相关检测流程图；图3白化线性相关检测流程图；图4基于块的线性相关检测流程图；图5基于块的白化线性相关检测流程图；图6维特比检测流程图。
具体实施例方式
一种数字水印泛化盲检测方法，首先，对待检测对象使用线性相关检测算法、白化线性相关检测算法、基于块的线性相关检测算法、基于块的白化线性相关检测算法、维特比检测算法在嵌入强度和检测阈值保证检测率最优的前提下进行检测，对每个检测算法的检测结果与数据库中的规则进行比较，如果与某个规则相匹配，表明检测到数字水印，退出；如果每个检测算法与所有规则都不匹配，表明没有检测到数字水印。
采用顺序检测法对于待检测图像进行检测，然后利用数据融合法综合分析检测结果，最后判断其中的水印信息，并且根据检测结果综合分析规划成为相应的数组矩阵数据库，并进而对检测结果进行对比判断，从而寻找出对应检测算法。泛化盲检测系统的核心任务在于将检测结果与数据库的规则进行比较判断。
本发明的系统构成如图1包含有多个检测模块，使这些检测模块依次对数字图像检测，与这些检测模块的检测结果相适应的融合分析模块，与这些检测模块及融合分析模块相分析对比的检测规则数据库模块。该系统可通过增加新的检测算法模块或减少检测算法模块，并对顺序检测模块和融合分析模块和检测规则数据库模块进行修改以实现系统的扩展或修改。
一种数字水印泛化盲检测系统包括有线性相关检测模块、白化线性相关检测模块、线性相关检测模块、基于块的白化线性相关检测模块、维特比检测模块、检测规则数据库和数据融合分析模块。根据被检测图像的需要或检测算法软件的发展还可以增加其它或新的模块。
本发明的检测方法针对不同的嵌入算法，选择相应的检测算法在不需要原始图像的情况下提取水印信息。
本发明的检测方法的可分为下列步骤步骤A1、在没有原作水印情况下使用与嵌入算法对应的检测算法检测，对多个不同的嵌入算法进行检测；步骤A2、根据检测规则对不同算法的检测结果进行融合分析；所述步骤A1包括线性相关检测、白化线性相关检测、基于块的线性相关检测、基于块的白化线性相关检测和维特比检测；所述步骤A2包括检测规则数据库和融合分析方法的结合和流程。
本发明的检测方法具体是通过以下过程实现的对待检测对象使用线性相关检测算法、白化线性相关检测算法、基于块的线性相关检测算法、基于块的白化线性相关检测算法、维特比检测算法在嵌入强度和检测阈值保证检测率最优的前提下进行检测；对每个检测算法的检测结果与数据库中的规则进行比较，如果与某个规则相匹配，表明检测到数字水印，退出；如果每个检测算法与所有规则都不匹配，表明没有检测到数字水印。
在本发明的泛化盲检测系统中包含以下检测算法线性相关检测，如图2所示，线性相关检测的基本步骤是读取图像之后将每一个像素与模板求取相关值，然后与阈值进行比较。其改进主要体现于阈值的选择上，可以检测无失真的图像是否被嵌入水印。当检测固定线性相关嵌入器所嵌入的对象时，检测阈值是0.0299，当且仅当wr*5嵌入，而用wr/10检测(wr为水印模板)。
白化线性相关检测，如图3所示，特别是白化线性相关检测算法采用的是11×11的矩阵对原始图像进行滤波卷积运算，主要集中于图像边界以内，因此只限于图像和模板像素范围之内的运算。
基于块的线性相关检测，如图4所示，检测器分为三步进行，第一步是水印提取，先对内容进行一些预处理，产生一个在标志空间内的向量，维数比原来向量低，第二步再决定已提取的标志是否包含水印信息，第三步是提取过程的逆过程，将新向量又映射到媒介空间，从而得到加了水印的作品。在图像的处理过程中，提取8*8的块然后累加取平均值，然后针对于8*8的块进行水印嵌入。提取64维向量是关键问题，并且可以泛化成16维，128维等形式，主要依据图像的大小而定。
基于块的白化线性相关检测，如图5所示，运算得到的结果使滤波器不至于超过预定的尺寸。但是检测结果在算法基于块的盲嵌入算法，利用固定归一化线性相关的基于块的水印嵌入算法和具有固定鲁棒性嵌入的基于块的水印嵌入算法嵌入1时可以无误检测，在检测嵌入0值时出现漏警。
维特比检测，如图6所示，维特比检测在此采用的是取模求余的方式遍历8个状态，而不是采用网格编码的方式，但是其基本原理是一致的。只是此处采用的方式更容易实现，并且便于理解。在生成的模板中，也同时将不同模板的相关系数降至最低。从而可以在检测阈值的限制下准确判断水印信息。当相关系数绝对值大于阈值门限时，则判断其中对应的模板信息为1，当相关系数绝对值小于阈值门限时，则判断其中对应的模版信息为0，通过相应的二进制位进行加权表示嵌入的具体信息。
本发明中的泛化盲检测系统和方法，根据优化后的相应检测阈值，对检测对象进行检测，然后利用数据融合法对于检测结果进行分析处理，按照其是否符合数据库中规则的检测结果进行分类和总结，并判决得出是否存在数字水印。
判决机制本发明基于相关检测算法的已知检测过程进行组合而成，首先通过利用已知的数种算法建立统一的检测模型，然后将其引申扩展作为一个可行的检测系统。泛化检测模型的建立主要采用以下五种检测算法，线性相关检测，基于块的线性相关检测，白化线性相关检测，基于块的白化线性相关检测和维特比检测；这五种算法是从13种检测算法遴选出来的性能优良的检测算法，对于检测误警概率可以达到低漏警检测的目的。
在进行判决检测对象中是否存在水印信息时，采用数据库匹配比较分析，数据库中的数组矩阵信息是通过实验验证和后验概率分析的得到的。当检测结果与数据库中某一列嵌入算法的检测结果相匹配时，则可以判断该检测对象是由此算法嵌入的水印；如果与无水印嵌入的数据库规则相匹配则判断检测对象中无水印存在。检测的准确性依赖于图像数字水印泛化盲检测的误警概率，数据库的容量根据检测算法的扩展而变化，作为一种可以扩展的系统，当前只讨论基本的模型架构。
系统的安全性评估针对于算法的检测误警概率，主要通过对于算法参数进行调整以及对于算法进行优化实现。泛化盲检测系统的参数依赖于单个检测算法改进。
上表中1-线性相关检测3-白化线性相关检测5-基于块的线性相关检测11-基于块的白化线性相关检测12-维特比检测数字水印系统的有效性一般由正检率、虚警率和漏警率来衡量。泛化盲检测系统的正检率、虚警率和漏警率为虚警率1.818％漏警率2.727％正检率95.455％＝100％-1.818％-2.727％对数字图像采用水印泛化盲检测系统的5个检测算法进行顺序检测，然后将检测结果与数据库信息进行匹配。各个检测算法的阈值的选择如下线性相关测检测阈值的选择实施时候应用相应函数进行相关值计算即计算二维函数的相关系数，主要的特点在于其利用归一化的效果。根据嵌入强度不至于图像失真时检测阈值选择为0.001。不同的嵌入算法的嵌入强度有所差异，但是嵌入的基本要求在于不使图像的失真太严重，导致水印信息的可见。
白化线性相关检测阈值的选择白化线性相关检测的主要优化方式在于将图像与给定白化滤波器的叠加之前，阈值选择为0.005，此时检测的准确率比较高。相对于白化滤波之后检测阈值的效率更高。漏警的概率也就更低，因此采用的阈值比未进行滤波时要高一些。
基于块的线性相关检测阈值的选择基于块的运算首先将待检测图像提取8*8的块，然后与大小8*8的模板进行相关系数运算。设定检测阈值为0.09，此时计算相关系数采用归一化后取内积的方法实现。
基于块的白化线性相关检测阈值的选择尤其在基于块的分块运算的过程中，提取8*8的块64维向量时以及将新向量重新映射回媒介空间时，每一块的差分向量计算时需要在分块级别，而循环应用则在像素级别，检测时则计算64维向量与参考模板之间的相关系数即可。检测阈值选择为0.2。
维特比检测阈值的选择检测阈值选择为0.005，此时可以区分嵌入0和嵌入1的差异。并且嵌入强度为0.00225，此时不致于使原图失真太严重，检测时可以无误检测。
在形成数字水印的泛化盲检测系统时，基本秉承上述算法的精神，依照于适合顺序检测的规则进行相应修正，力争使其检测误警概率达到最小。而且进行一个关键的补充，采用了数据融合方式进行匹配检测。在建立数据库之前对于检测对象和数字水印的随机性和误警概率进行了详细测试，并针对于可能出现的不同情形进行预测分析。将检测虚警概率和漏警概率降至最低。建立数据库之后利用已知的相近算法对于待检测图像进行顺序检测，然后将每个算法的检测结果存储在缓存中，而后将结果与数据库中数据进行匹配计算，最终判断显示检测对象中是否存在水印信息。为进一步分析水印信息提供依据。并且检测分析过程，凡是检测到相应算法的相关值符合要求时，则列入怀疑范围，力争使其检测漏警率降至最低。
图1所示的基本流程，可以实施泛化盲检测系统的功能步骤1线性相关检测。
步骤2为白化线性相关检测。对比步骤1在于其在运算之前进行白化滤波。
步骤3为基于块的线性相关检测。分块运算图像与水印模板的相关性。
步骤4为基于块的白化线性相关检测。对比步骤3在于其在运算之前进行白化滤波。
步骤5为维特比检测。在上述步骤的基础上叠加嵌入8个模板。嵌入时达到了8位信息。
步骤6为顺序检测法，采用已知的算法对待检测图像进行顺序检测但是不改变图像的特征。
步骤7为检测规则数据库，建库是根据检测时可能出现的各种情况而确定的检测矩阵。
步骤8为数据融合分析模块，融合6的检测结果进行分析，并与检测规则数据库进行交互匹配判别，对于符合7中规则，则可以判断检测图像中是否存在水印信息，将其结果显示于步骤9中，为检测的最终结果。
本发明中的泛化盲检测系统和方法，对不同数字水印检测算法，依据相应检测阈值，对检测对象进行检测，然后利用数据融合法对于检测结果进行分析处理，按照其是否符合数据库中规则的检测结果进行分类和总结，并判决得出是否存在数字水印。
权利要求
1.一种数字水印泛化盲检测方法，其特征在于有多个检测算法的检测结果的融合分析方法，有检测规则数据库，对于不同的嵌入算法，选择相应的检测算法在不需要原始图像的情况下提取水印信息；包括以下步骤步骤1、在没有原作水印情况下使用与嵌入算法对应的检测算法检测，对多个不同的嵌入算法进行检测；步骤2、根据检测规则对不同算法的检测结果进行融合分析；所述步骤1包括线性相关检测、白化线性相关检测、基于块的线性相关检测、基于块的白化线性相关检测和维特比检测；所述步骤2包括检测规则数据库和融合分析方法的结合和流程。
2.一种数字水印泛化盲检测系统，其特征在于包括有线性相关检测模块、白化线性相关检测模块、线性相关检测模块、基于块的白化线性相关检测模块、维特比检测模块、检测规则数据库和数据融合分析模块；有读取图像之后将每一个像素与模板求取相关值，然后与阈值进行比较的线性相关检测模块；有采用的是11×11的矩阵对原始图像进行滤波卷积运算，主要集中于图像边界以内，限于图像和模板像素范围之内的运算的白化线性相关检测模块；有进行水印提取，先对内容进行一些预处理，产生一个在标志空间内的向量，决定已提取的标志是否包含水印信息，进行提取过程的逆过程，将新向量映射到媒介空间，从而得到加了水印的作品；或进行图像的处理，提取8*8的块然后累加取平均值，然后针对于8*8的块进行水印嵌入的基于块的线性相关检测模块；有检测结果在算法基于块的盲嵌入算法，利用固定归一化线性相关的基于块的水印嵌入算法和具有固定鲁棒性嵌入的基于块的水印嵌入算法嵌入1时可以无误检测，在检测嵌入0值时出现漏警的基于块的白化线性相关检测模块；有采用取模求余的方式遍历8个状态，在生成的模板中，检测阈值的限制下准确判断水印信息，当相关系数绝对值大于阈值门限时，则判断其中对应的模板信息为1，当相关系数绝对值小于阈值门限时，则判断其中对应的模版信息为0，通过相应的二进制位进行加权表示嵌入的具体信息的维特比检测模块；有该保存着系统中单个检测算法的检测阈值、相应的参数和检测结果的检测规则数据库；有在系统运用其中的单个检测算法对图像进行遍历检测时，将每个检测算法的检测结果与检测规则数据库中的规则进行比较的数据融合分析模块。
3.根据权利要求2所述的一种数字水印泛化盲检测系统，其特征是数据融合分析模块中有如果与某个规则相匹配，表明检测到数字水印；如果每个检测算法与所有规则都不匹配，表明没有检测到数字水印的步骤。
全文摘要
一种数字水印泛化盲检测系统和方法，系统包含有多个检测算法软件，使这些检测算法依次对数字图像检测的顺序检测法软件，与这些检测算法的检测结果相适应的融合分析方法软件，与这些检测算法及融合分析方法相分析对比的检测规则数据库软件；可在没有原作水印情况下使用与嵌入算法对应的检测算法对多个不同的嵌入算法进行检测，根据检测规则对不同算法的检测结果进行融合分析，以检测数字图像中的水印。本系统将检测信息的可能结果纳入数据库模式管理，作为一个可扩展的模型不断完善，数据库的有效存储信息容量不需要很大。本系统误警率低，效率高，具有可扩展性，以适应算法和应用对象变化。
文档编号G06K9/00GK1945597SQ200610114298
公开日2007年4月11日 申请日期2006年11月3日 优先权日2006年11月3日
发明者华东明, 于德强, 刘月琴, 焦玉峰 申请人:北京启明星辰信息技术有限公司