专利名称：一种抗多种几何攻击的鲁棒水印方法
技术领域：
本发明属于多媒体信号处理领域，特别涉及一种新的可抵抗多种几何攻击的数字 水印方法。
背景技术：
计算机和互联网技术的飞速发展使多媒体文件被广泛传播，对其知识产权的保护 变得越来越重要。数字水印是一个有效的方法，它通过向图像中嵌入特定的版权信息作为 版权所有者的证明。数字水印要发挥保护版权的作用应具备两个基本的特性首先是透明性，即嵌入 水印后的图像和原图像相差无几，看不到数字水印的存在，并且尽可能不要损害原作品；其 次是鲁棒性，即数字水印应该能够抵抗各种有意或无意的攻击，这是水印能够起到保护版 权作用的关键。目前在鲁棒性方面，大多数水印方法只能抵抗常规信号处理攻击，能够有效抵抗 几何攻击的鲁棒水印算法较少。抗几何攻击的数字水印算法成为近年来研究的重点和难
点o几何攻击可以分为可逆全局攻击、可逆局部攻击和不可逆攻击三类。可逆全局攻 击包括选择、缩放、平移、Shearing和Linear等几何变化。因为攻击是全局的而且攻击的 参数简单，所以现有的抵抗方法主要能抵抗这类几何攻击。比较成功的水印方法有基于穷 尽搜索、基于不变域、基于模版和基于特征点等四种。可逆局部攻击往往是多种局部攻击的 组合，比如任意几何攻击(random bending attacks简称RBAs)主要包括global bending, high-frequency bending,and random jitter attacks 三禾中攻击，如图 1 所75。由于这类 攻击的参数太多，所以相应的鲁棒水印算法的设计非常困难。被剪切后由于丢失的内容无 法修复而导致原始图像不可能复原，所以剪切属于不可逆攻击。显然RBAs和剪切是对水印 系统的攻击是非常严重的，很少水印方法能有效抵抗他们的攻击。
发明内容
本发明的目的在于解决上述技术问题，提供一种基于特征空间二分树的抗几何攻 击鲁棒水印方法，能够有效的抵抗RBAs和剪切等多种几何攻击。本发明的技术方案是一种抗多种几何攻击的鲁棒水印方法包括以下步骤1)构筑不变特征空间步骤101，计算H个方向的方向卷积图；步骤102，计算采样点(u，v)的描述向量hs (u，V)，表示为 hz(w,v) = [Gf{u,v\G}(u,v),...,Gl{u,v)}，其中C^,G2Z和分别代表卷积核的标准方
差为E时不同方向的卷积图的值；
步骤103，归一化采样点的描述向量用表示；步骤104，计算采样点描述向量的方差用Vs (u, v)标识；步骤105，计算每个像素点的描述向量，像素点(uQ，v0)的完整描述向量D(Uq，V0) 定义为 其中lj(U，v, R)是在j方向上，距离像素点(u，v)的距离为R的位置，其中 1彡j彡T，一共有T个采样方向，Q表示圆的层数，(uo》代表在Q层T方向 的采样点方向卷积图值的方差值；步骤106，调整像素点的描述向量，首先确定主方向，分别求T个方向，Q层的值的 和，和值最大所在的方向就定义为主方向，表示为_7，从主方向j开始沿顺时针方向对描述
向量里的值进行重排列，就得到旋转不变的描述向量 2)建立特征空间二分树步骤201，划分界面的选择，划分界面的选择依据是使建立的二分树为平衡二分 树，即二分树的每个叶子节点拥有的像素点数都大致相同；步骤202，利用步骤201所确定的划分界面把特征空间划分为两个子空间，在划分 界面下的子空间设定为二分树的左分枝，划分界面上的子空间设定为二分树的右分枝；步骤203，对新产生的两个子空间分别重复执行步骤201和步骤202，不断递归产 生新的子空间，直到叶子节点的数目Nl6af大于或等于水印信息的长度；3)采用对数量化索引调制或量化索引调制在二分树的的叶子节点上进行水印的 嵌入和提取。上述步骤201划分界面的选择方法为第一个划分界面选择 为方程
所代表的超平面；第二个划分界面选择为方程 所代表的超平面，这里口
第三个划分界面划分界面为方程Vr2(l745 (wQ,vQ,尽))= Fr所代表的超平面，第五个划分界面为方程
vZ2(Uwq，vQ，足))=(所代表的超平面，以次类推确定所有的划分界面。本发明的有益效果为了验证本发明的效果，我们用Airplane、Lena和P印pers三幅标准图像作为图 像载体，分别嵌入长度为32比特的水印信息。以提取水印信息的比特错误率BER(错误提 取水印比特数除以水印信息的长度)作为水印算法鲁棒性能的评测指标，通过大量的实验 证明，本发明可以有效抵抗多种几何攻击。本发明既能抵抗图像压缩(如JPEG压缩)、低通 滤波、旋转、平移、Shearing几何变换和Linear几何变换等常见攻击如表1所示，又能抵抗 Random Jitter、GlobalBending和High-frequency等任意几何扭曲攻击如图4、图5和图 6所示，还能抵抗大幅度的剪切攻击如图7所示。嵌入水印后，三幅图像的PSNR(峰值信噪 比)值分别为35. 2dB、37. 7dB、38. OdB，嵌入水印后的视觉效果如图8所示。可见本发明既 有较好的透明性又有较好的鲁棒性，故本发明能够有效保护数字媒体的版权。表1.抵抗常见攻击的性能表现(以提取水印信息的比特错误率BER为指标) Shearing-x 方向-1 %-y 方向-1 % Shearing-x 方向-5%-y 方向-5% Linear几何变换系数为 (1.007, 0.01,0.01, 1.012) Linear几何变换系数为 (1.010, 0.013，0.009, 1.011) Linear几何变换系数为 (1.013,0.008,0.011, 1.008)
图lRBAs几何扭曲效果示意图；其中(a)是原始图像，(b)是Global Bending攻击后的图像，(c)是 High-Frequency攻击后的图像，(d)是Random Jitter攻击后的图像图2是像素点描述向量构成示意图；图3是由Lena图像建立叶子节点数为4的空间二分树示意图；图4是本发明对Global Bending几何攻击的鲁棒性能示意图；图5是本发明对High-frequency几何攻击的鲁棒性能示意图；图6是本发明对Random Jitter几何攻击的鲁棒性能示意图；图7是本发明对图像剪切攻击的鲁棒性能示意图；图8是原始载体图像和含水印图像对比示意图，(a) Airplane原始图像，(b) Airplane含水印图像，(c) Lena原始图像，(d) Lena含水印图像，(e) P印pers原始图像，(f) P印pers含水印图像。
具体实施例方式结合附图对本发明提出的抗多种几何攻击的鲁棒水印方法的详细说明如下。1、不变特征空间的构筑不变特征空间的构筑具体包括下列步骤步骤1 计算方向卷积图首先，我们计算H个方向的方向图‘1彡i彡H，G。(u，v)表示位置为(u，v)的像 素点在o方向的梯度值，为了保持像素灰度值变化的极性不变，在这个值小于零的情况下
fdiY
设其值为零。形式化地表示为c^ =—,这里I代表输入图像，o代表梯度的方向，(□)+
yooj
运算操作子代表(a) + = maX(a，0).然后对每个方向图用不同的高斯核Gs做多次卷积，从而
f ^/Y
得到标准方差不同的卷积图= —，其中E是标准方差。
\oo)步骤2 计算采样点的描述向量如图2所示，每个圆形区域的半径和标准方差E成正比，“ + ”所在位置代表采 样点的位置。对每一个采样点(U，V)，我们都用一个多维向量11￡ (u, v)来描述，向量
7hE (u, v)由(u，v)点的在H个方向的方向卷积图的值组成。因此向量11￡ (u, v)表示为 = [Gf{u,v),Gl{u,v\...,Gl(u,v)\，其中G^Gf和分别代表卷积核的标准方
差为E时在不同方向的卷积图的值。步骤3 归一化采样点的描述向量对采样点的描述向量hs (u, v)进行归一化，归一化的hs (u, v)用表示。
步骤4 计算采样点描述向量的方差求出向量V)的方差值V E (u, v) 步骤5 计算每个像素点的描述向量
如果用Q来表示圆的层数，那么我们把像素点(叫，。的完整描述向量D(U(I，V(I)定
^>(w0,v0) = [VIi (w0,v0), vz, Oi ("o ,v0,i ,)),..., FZ| (lr (w0 ,V0,7 ,)),
VI2 C1! (' V0)), v VZ2 (lr (M0, VQ, R2 ))，(2)VIq (1, (u0 ,v0,Rq ))’ ...,VZq (lr 0。,v0,Rq ))]其中lj(u，V, R)是在j方向上，距离像素点(u，v)的距离为R的位置，其中 1 ( j彡T，一共有T个采样方向。VSQ(lr(wo,v0， ))代表在Q层T方向的采样点方向卷 积图值的方差值。这样，每个像素的描述向量一共有1+TXQ个值组成，它们来至于1+TXQ 个位置。在图1中Q = 3，T = 8，所以一共有25个采样点，描述向量的维数也为25。步骤6 调整像素点的描述向量为了使像素点的描述向量具有旋转不变性，我们对向量值的顺序进行调整，首先 确定主方向，分别求T个方向，Q层的值的和，和值最大所在的方向就定义为主方向，表示为 ^，从主方向7开始沿顺时针方向对描述向量里的值进行重排列，就得到旋转不变的描述向
量
D(M0’v0) = [VZi O0,V0),
vz, C1; 0。, V。,代)),VSi (1J+10。, V。,代)),...,FZ] (l;+r_, (M。,v0,i ,)),
VI2 (i j ("。,v。，尺2)), VE2 仏+丨("。,v0,尽)),…,vz2 (W—丨 K, v0,尽)), (3)
viQ C1; 0。,、,Rq )), vzQ (ly+1(w0,v0,^e)),..., VlQ (l.+r_, (u0 ,vq,Rq ))]最后，利用公式(3)，就可以实现输入图像的每个像素点到不变特征空间的映射， 从而构建了一个几何不变的特征空间，每个像素点的描述向量就是它在几何不变特征空间 的坐标。2、特征空间二分树的建立 义为
特征空间二分树的建立具体由三个步骤实现
步骤1 划分界面的选择划分界面Vpl_的最恰当选择是使建立的二分树为平衡二分树，即二分树的每个 叶子节点拥有的像素点数都大致相同。为了达到这个目的，我们用各种不同纹理的图片做 了大量的实验，根据实验结果我们建议用下面的方法选择划分界面Vpl_。第一个划分界面 选择为V^OcpV。)二&，即图2中中心采样点的方差值等于阈值的方程所代表的超平面做 划分界面，我们设定阈值VT = 0.01。第二个划分界面选择为V^ClhOfpVc，代))=&这里 (j - 1) 45°
U45 J) = ，即图2中在第一层且与主方向夹角为45度角的采样点的方差值等于阈 h 360°
值\的方程所代表的超平面。第三个划分界面选择为方程(、(％&,代))所在的
超平面，这里。135 —=!。第四个划分界面为方程￥ n (1J v所代表
h 360。vs2 Uj45 , vo, A)) _ vt
的超平面，即图2中第二层且与主方向夹角为45度角的采样点的方差值等于阈值VT所代 表的超平面。第五个划分界面为V&U^v。,弋))=(所代表的超平面，依次类推确定
所有的划分界面。步骤2:空间的划分利用步骤1所确定的划分界面把特征空间划分为两个子空间，在划分界面下的子 空间设定为二分树的左分枝，划分界面上的子空间设定为二分树的右分枝。步骤3 对两个新空间的递归划分对新产生的两个子空间分别重复执行步骤1和步骤2从而不断递归地产生新的子 空间，直到叶子节点的数目Nleaf大于或等水印信息的长度。由“Lena”图像产生的二分树如 图3所示，在图中叶子节点的数目NlMf等于4即图像被划分成四个子空间。3、水印的嵌入和提取3. 1水印信息的嵌入对载体图像，特征空间构筑完成并建立了空间二分树后，水印的嵌入就要在二分 树的的叶子节点上进行。可以采用对数量化索引调制(LogarithmicQuantization Index Modulation)，量化索引调制(Quantization Index Modulation)或其他数字水印方法。本 实施例是以对数量化索引调制为具体的实施方法叙述的。我们采用对数量化索引调制(LogarithmicQuantization Index Modulation, LQIM)的方法将水印信息W= {Wi，i = 1,2,3,……}，，Wi G {0,1}逐比特地嵌入到二分树 的各个叶子节点上。具体地讲，构造两个均勻分布步长的标量量化器Q(. ;Wi) , w, G {0，1}，量化集包 含两个相互偏移A/2的量化器。对于第n个叶子节点，按照相应的水印比特wn，用量化器 Q(. ;wn)量化第n个叶子节点上的每一个像素点的像素值。在每个叶子节点内进行相同的 操作以完成水印的嵌入。3. 2水印信息的提取对含水印图像，特征空间构筑完成并建立了空间二分树后，水印的提取就要在二 分树的的叶子节点上进行。提取的水印序列中只要有一个和嵌入的相同就可以证明版权。
具体地，还是利用LQIM的方法在每一个叶子节点中量化每个像素的像素值。对 第n个叶子节点，记量化值为0的像素个数为Mn(0)，量化值为1的像素个数为Mn(l)。如果 Mn(0) >Mn⑴则提取的第n个水印比特值为0，否则第n个水印比特值为1。在每个叶子 节点内进行相同的操作以完成水印的提取。
权利要求
一种抗多种几何攻击的鲁棒水印方法，其特征是包括以下步骤1)构筑不变特征空间步骤101，计算H个方向的方向卷积图；步骤102，计算采样点(u，v)的描述向量h∑(u，v)，表示为其中和分别代表卷积核的标准方差为∑时不同方向的卷积图的值；步骤103，归一化采样点的描述向量用表示；步骤104，计算采样点描述向量的方差用V∑(u，v)标识；步骤105，计算每个像素点的描述向量，像素点(u0，v0)的完整描述向量D(u0，v0)定义为 <mrow><mi>D</mi><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>u</mi><mn>0</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>v</mi><mn>0</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mo>[</mo><msub> <msub><mi>V</mi><mi>Σ</mi> </msub> <mn>1</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>u</mi><mn>0</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>v</mi><mn>0</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo> </mrow> <mrow><msub> <msub><mi>V</mi><mi>Σ</mi> </msub> <mn>1</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>l</mi><mn>1</mn> </msub> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>u</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>v</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>R</mi> <mn>1</mn></msub><mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><msub> <msub><mi>V</mi><mi>Σ</mi> </msub> <mn>1</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>l</mi><mi>T</mi> </msub> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>u</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>v</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>R</mi> <mn>1</mn></msub><mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo> </mrow> <mrow><msub> <msub><mi>V</mi><mi>Σ</mi> </msub> <mn>2</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>l</mi><mn>1</mn> </msub> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>u</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>v</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>R</mi> <mn>2</mn></msub><mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><msub> <msub><mi>V</mi><mi>Σ</mi> </msub> <mn>2</mn></msub><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>l</mi><mi>T</mi> </msub> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>u</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>v</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>R</mi> <mn>2</mn></msub><mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo> </mrow>... <mrow><msub> <msub><mi>V</mi><mi>Σ</mi> </msub> <mi>Q</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>l</mi><mn>1</mn> </msub> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>u</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>v</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>R</mi> <mi>Q</mi></msub><mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><msub> <msub><mi>V</mi><mi>Σ</mi> </msub> <mi>Q</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>l</mi><mi>T</mi> </msub> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>u</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>v</mi> <mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub> <mi>R</mi> <mi>Q</mi></msub><mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo></mrow><mo>]</mo> </mrow>其中lj(u，v，R)是在j方向上，距离像素点(u，v)的距离为R的位置，其中1≤j≤T，一共有T个采样方向，Q表示圆的层数，代表在Q层T方向的采样点方向卷积图值的方差值；步骤106，调整像素点的描述向量，首先确定主方向，分别求T个方向，Q层的值的和，和值最大所在的方向就定义为主方向，表示为从主方向开始沿顺时针方向对描述向量里的值进行重排列，就得到旋转不变的描述向量2)建立特征空间二分树步骤201，划分界面的选择，划分界面的选择依据是使建立的二分树为平衡二分树，即二分树的每个叶子节点拥有的像素点数都大致相同；步骤202，利用步骤201所确定的划分界面把特征空间划分为两个子空间，在划分界面下的子空间设定为二分树的左分枝，划分界面上的子空间设定为二分树的右分枝；步骤203，对新产生的两个子空间分别重复执行步骤201和步骤202，不断递归产生新的子空间，直到叶子节点的数目Nleaf大于或等于水印信息的长度；3)水印的嵌入和提取，在二分树的的叶子节点上进行。FSA00000207901500011.tif,FSA00000207901500012.tif,FSA00000207901500013.tif,FSA00000207901500014.tif,FSA00000207901500019.tif,FSA000002079015000110.tif,FSA000002079015000111.tif,FSA00000207901500021.tif,FSA00000207901500022.tif,FSA00000207901500023.tif,FSA00000207901500024.tif
2.根据权利要求1所述一种抗多种几何攻击的鲁棒水印方法，其特征是所述步 骤201划分界面的选择方法为第一个划分界面选择为方程Vll (wo,vo) = &所代表的超平面；第二个划分界面选择为方程 代&错代表的超平面，这里 (j - ) 450U45 J)=—；第三个划分界面选择为方程〃 n (1J v P》—厂所在的超平面，这 H 360。^Λν,^ο^ο^ι))-^C / 一]、 135°里= ，第四个划分界面为方程&所代表的超平面，第五个划分界面为方程ΥΣ2(I135vo,A2)) = K所代表的超平面，以次类推确定所有的划 分界面。
3.根据权利要求1所述一种抗多种几何攻击的鲁棒水印方法，其特征是所述步骤3)在 二分树的叶子节点上进行水印的嵌入和提取的具体实施方法是对数量化索引调制或量化 索引调制。
全文摘要
本发明公开了一种新的可抵抗多种几何攻击的鲁棒水印方法。现在大多数的数字水印方法仅能抵抗全局变换几何攻击如旋转、缩放、平移和其他仿射变换等等，而对剪切攻击和局部几何攻击(如任意扭曲攻击)的抵抗力较差。本发明首先提出了一种从图像像素点到多维不变特征空间的映射算法，然后在划分特征空间的同时建立了几何不变的空间二分树，数字水印信息被逐比特地嵌入到空间二分树的叶子节点上，从而达到抵抗几何攻击的目的。本发明既能抵抗图像压缩(如JPEG压缩)、低通滤波、旋转、平移、Shearing几何变换和Linear几何变换等攻击，又能抵抗Random Jitter、Global Bending和High-Frequency等任意几何扭曲攻击，还能抵抗大幅度的剪切攻击。本发明能够有效保护数字媒体的版权。
文档编号G06T1/00GK101887575SQ20101023872
公开日2010年11月17日 申请日期2010年7月26日 优先权日2010年7月26日
发明者倪蓉蓉, 田华伟, 秦伦明, 赵耀 申请人:北京交通大学