发明名称 数字图像篡改内容可恢复的变容量水印生成与认证方法
摘要 一种数字图像篡改内容可恢复的变容量水印的生成与认证方法,将2×2的图像块分为平滑图像块和非平滑图像块,平滑图像块提取6比特特征,非平滑图像块提取12比特特征,将图像块特征加密后生成图像块恢复水印并随机嵌入其他图像块中,通过比较图像块特征的一致性并结合块邻域特性判定其真实性。对判定为篡改的图像块,根据其相应恢复水印是否被篡改分两步执行不同篡改恢复操作以提高篡改恢复质量。本发明根据图像块自身特性生成变容量恢复水印,且恢复水印同时用于篡改定位和篡改恢复,在保证足够图像特征的同时降低了水印嵌入容量,兼顾了含水印图像质量和篡改恢复质量;同时提高了安全性,能抵抗拼贴攻击、均值攻击等已知伪造攻击。
申请公布号 CN102103738A 申请公布日期 2011.06.22
申请号 CN201110052829.2 申请日期 2011.03.04
申请人 西南交通大学 发明人 和红杰;陈帆
分类号 G06T1/00(2006.01)I 主分类号 G06T1/00(2006.01)I
代理机构 成都博通专利事务所 51208 代理人 陈树明
主权项 1.一种数字图像篡改内容可恢复的变容量水印生成与认证方法,包括如下步骤:A、水印生成与嵌入A1、图像分块并分类:将大小为2m×2n的原始图像X分为m×n个互不重叠的2×2图像块X<sub>i</sub>={x<sub>i1</sub>,x<sub>i2</sub>,x<sub>i3</sub>,x<sub>i4</sub>},其中,i为图像块编号,i=1,2,...,N,N=m×n为图像块个数;并根据图像块内容将图像块分为平滑图像块和非平滑图像块两类;A2、伪随机序列与块链生成:基于用户密钥Key生成长度为N的实值伪随机序列R={r<sub>i</sub>|i=1,2,...,N},由R的索引有序序列生成块链{(X<sub>i</sub>,X<sub>i′</sub>)|i,i′∈[1,N]},i′为R索引有序序列中第i个元素的值,X<sub>i’</sub>为X<sub>i</sub>的映射块;A3、变容量特征提取:对每个图像块X<sub>i</sub>计算生成v比特块特征F<sub>i</sub>={f<sub>i1</sub>,f<sub>i2</sub>,...,f<sub>iv</sub>},其中,f<sub>i2</sub>~f<sub>i6</sub>为图像块X<sub>i</sub>高5位平均值的5位二进制编码,如果图像块X<sub>i</sub>为平滑图像块,则v=6且f<sub>i1</sub>=0,否则v=12,f<sub>i1</sub>=1,f<sub>i7</sub>~f<sub>i12</sub>为非平滑图像块的细节编码;A4、变容量水印生成:利用伪随机序列R的第i个随机数r<sub>i</sub>生成二值伪随机序列B<sub>i</sub>={b<sub>ij</sub>|j=1,2,...12},加密图像块特征F<sub>i</sub>={f<sub>i1</sub>,f<sub>i2</sub>,...,f<sub>iv</sub>}生成恢复水印W<sub>i</sub>={w<sub>i1</sub>,w<sub>i2</sub>,...,w<sub>iv</sub>},<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>w</mi><mi>ij</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>f</mi><mi>ij</mi></msub><mo>&CirclePlus;</mo><msub><mi>b</mi><mi>ij</mi></msub></mrow></math>]]></maths>其中,<img file="FDA0000048948180000012.GIF" wi="43" he="44" />为异或操作;对平滑图像块b<sub>ij</sub>的下标j取值范围为1~6,对非平滑图像块b<sub>ij</sub>的下标j取值范围为1~12;A5、变容量水印嵌入:把图像块X<sub>i</sub>的恢复水印W<sub>i</sub>嵌入其映射块X<sub>i’</sub>的低有效位生成含水印图像块Y<sub>i’</sub>,如果X<sub>i</sub>为非平滑图像块,<img file="FDA0000048948180000013.GIF" wi="1309" he="93" />如果X<sub>i</sub>为平滑图像块,<img file="FDA0000048948180000014.GIF" wi="1056" he="188" />B、水印提取与比较B1、分块、伪随机序列和块链生成:Y<sup>*</sup>是含水印图像Y传输后接收到的被测图像,按A1步操作把Y<sup>*</sup>分为2×2块<img file="FDA0000048948180000021.GIF" wi="512" he="82" />再按A2步相同的操作和密钥Key生成随机序列R和块链<img file="FDA0000048948180000022.GIF" wi="464" he="80" />B2、块特征计算与重构:对每个被测图像块<img file="FDA0000048948180000023.GIF" wi="53" he="63" />按A3步操作计算出图像块特征<img file="FDA0000048948180000024.GIF" wi="86" he="63" />同时根据从其映射图像块<img file="FDA0000048948180000025.GIF" wi="53" he="63" />低有效位提取的恢复水印<img file="FDA0000048948180000026.GIF" wi="66" he="63" />重构出块特征<img file="FDA0000048948180000027.GIF" wi="86" he="63" /><maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>F</mi><mi>i</mi><mi>L</mi></msubsup><mo>=</mo><msubsup><mi>W</mi><mi>i</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>&CirclePlus;</mo><msub><mi>B</mi><mi>i</mi></msub></mrow></math>]]></maths>其中,B<sub>i</sub>为基于r<sub>i</sub>生成的长度为12的二值伪随机序列,从其映射图像块<img file="FDA0000048948180000029.GIF" wi="53" he="63" />低位提取水印信息<img file="FDA00000489481800000210.GIF" wi="525" he="84" />按以下公式得到,<img file="FDA00000489481800000211.GIF" wi="922" he="262" />B3、分类特征比较:比较被测图像块<img file="FDA00000489481800000212.GIF" wi="53" he="63" />高位计算得到的块特征<img file="FDA00000489481800000213.GIF" wi="58" he="63" />和从其映射块<img file="FDA00000489481800000214.GIF" wi="53" he="63" />低有效位提取恢复水印重构的块特征<img file="FDA00000489481800000215.GIF" wi="100" he="63" />按下列公式生成比较矩D={d<sub>i</sub>|i=1,2,...,N},<img file="FDA00000489481800000216.GIF" wi="809" he="242" />其中<maths num="0003"><![CDATA[<math><mrow><mi>c</mi><mo>=</mo><mn>6</mn><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><msubsup><mi>f</mi><mrow><mi>i</mi><mn>1</mn></mrow><mo>*</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>;</mo></mrow></math>]]></maths>C、篡改检测C1、计算生成比较矩阵D的邻域特征矩阵Δ={δ<sub>i</sub>|i=1,2,...,N},δ<sub>i</sub>=∑d<sub>j</sub>,j=i±1,i±n,i+n±1,i-n±1C2、根据比较矩阵D和及其邻域特征矩阵Δ,生成初态篡改检测矩阵T<sup>0</sup><maths num="0004"><![CDATA[<math><mrow><msup><mi>T</mi><mn>0</mn></msup><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>t</mi><mi>i</mi><mn>0</mn></msubsup><mo>|</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths><img file="FDA00000489481800000219.GIF" wi="796" he="158" />C3、根据C2步生成的初态篡改检测矩阵T<sup>0</sup>生成篡改检测矩阵T,<img file="FDA0000048948180000031.GIF" wi="505" he="153" />其中<img file="FDA0000048948180000032.GIF" wi="216" he="74" />j=i±1,i±n,i±n±1,t<sub>i</sub>=1表示被测图像块<img file="FDA0000048948180000033.GIF" wi="53" he="63" />被篡改,t<sub>i</sub>=0表示被测图像块<img file="FDA0000048948180000034.GIF" wi="53" he="63" />是真实的;D、篡改恢复如果T中元素不全为0,表明被测图像中存在篡改图像块,则对被测图像依次执行以下两步得到篡改恢复图像Y<sup>R</sup>;D1、特征恢复:对判定为篡改的图像块<img file="FDA0000048948180000035.GIF" wi="77" he="66" />如果其映射块Y<sub>i’</sub><sup>*</sup>是真实的,用B2步重构块特征<img file="FDA0000048948180000036.GIF" wi="65" he="63" />对<img file="FDA0000048948180000037.GIF" wi="60" he="66" />进行恢复,<img file="FDA0000048948180000038.GIF" wi="1018" he="189" />其中,Γ<sup>-1</sup>()为图像块特征编码函数的反函数;同时生成标示矩阵L,用以标记没有被恢复的篡改块,<img file="FDA0000048948180000039.GIF" wi="811" he="175" />D2、邻域恢复:如果L中元素不全为0,对l<sub>i</sub>=1对应图像块<img file="FDA00000489481800000310.GIF" wi="82" he="65" />利用与其相邻12个像素中的有效像素均值修正图像块<img file="FDA00000489481800000311.GIF" wi="64" he="65" />中的每一个像素的值。
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