蔣 銘，張小博，史曉龍，胡艷平，龐衛(wèi)麗

（中國電子科技集團(tuán)公司第三研究所 音視頻部門，北京 100015）

隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，音視頻數(shù)字作品的創(chuàng)作、編輯、復(fù)制以及傳播變得越來越容易。同時(shí)，數(shù)字作品的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和完整性認(rèn)證也尤為重要。數(shù)字水印[1-2]是一項(xiàng)利用數(shù)字多媒體信息中的冗余成分嵌入版權(quán)標(biāo)識(shí)信息的數(shù)字內(nèi)容保護(hù)技術(shù)。主要應(yīng)用于廣播監(jiān)控、版權(quán)保護(hù)、數(shù)字指紋、內(nèi)容鑒別、控制拷貝等領(lǐng)域。

數(shù)字水印早期的研究主要集中于版權(quán)保護(hù)的魯棒水印[3]?，F(xiàn)階段數(shù)字水印在多媒體內(nèi)容認(rèn)證、篡改定位方面也有著很好的應(yīng)用[4]。從目前的研究成果中看，根據(jù)水印的健壯性可以將數(shù)字水印分為魯棒水印和脆弱水印，根據(jù)水印的脆弱性可以將數(shù)字水印分為以下兩種：1）完全脆弱水印[5]是一種最為敏感的水印技術(shù)，它能夠檢測(cè)出任何對(duì)圖像進(jìn)行的操作，甚至包括圖像像素級(jí)的變化；2）半脆弱水印[6-7]是一種具有一定魯棒性的水印技術(shù)，即能允許圖像有一定的改變。實(shí)際應(yīng)用中，圖像常會(huì)因?yàn)閭鬏?、存?chǔ)以及常見信號(hào)處理操作（如JPEG壓縮等）等受到影響，因此半脆弱水印技術(shù)更加適合于實(shí)際應(yīng)用需求。

Celik等[8]提出了一種基于圖像像素平面分層的半脆弱數(shù)字水印算法，水印嵌入算法基于圖像像素最低有效位，能夠精確定位圖像篡改位置，但是無法抵抗JPEG壓縮等非惡意圖像處理操作。Lin和Chang[9]提出了一種基于DCT域的半脆弱水印算法，算法不僅能夠檢測(cè)和定位篡改區(qū)域，還能夠抵抗一定的JPEG壓縮（QF=50），但是針對(duì)其他非惡意圖像處理操作，水印魯棒性較差。文獻(xiàn)[10]中Ho等提出了一種基于圖像分塊技術(shù)和PST變換的半脆弱水印算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法較DCT變換算法有一定的優(yōu)越性。同時(shí)，DWT算法[11-13]因?yàn)榫哂休^好的時(shí)頻特性，使得圖像在局部化認(rèn)證過程中不需要依賴于圖像分塊技術(shù)，在半脆弱水印算法研究中應(yīng)用較多。以上研究成果主要針對(duì)圖像的內(nèi)容認(rèn)證和篡改定位功能，同時(shí)附加版權(quán)標(biāo)識(shí)功能的水印算法研究則具有更好的研究意義。

針對(duì)以上問題，本文通過嵌入兩種不同的半脆弱水印，提出一種可以同時(shí)支持版權(quán)標(biāo)識(shí)與篡改定位的圖像數(shù)字水印方案。水印方案中對(duì)于沒有發(fā)生惡意篡改的水印圖像可以提取出水印信息，對(duì)于發(fā)生惡意篡改的水印圖像則無法檢測(cè)出水印信息，同時(shí)提示篡改，并定位篡改軌跡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明水印方案性能高效，實(shí)用性強(qiáng)。

1 方案設(shè)計(jì)

本文水印方案以JPEG壓縮圖像為載體圖像，同時(shí)嵌入版權(quán)標(biāo)識(shí)水印和篡改定位水印。為了避免兩種水印之間的影響，水印算法結(jié)合了JPEG壓縮核心技術(shù)DCT變換系數(shù)的量化機(jī)制以及變換的可逆性進(jìn)行水印信息的嵌入和提取處理過程。

1.1 JPEG編解碼過程

JPEG圖像通過解碼器解碼出圖像像素矩陣，對(duì)亮度和色差量信號(hào)進(jìn)行分塊DCT變換，通過量化DCT系數(shù)壓縮圖像數(shù)據(jù)，最后進(jìn)行熵編碼生成JPEG圖像。實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。

圖1 JPEG圖像編碼流程

1.2 DCT變換

JPEG編碼進(jìn)行8×8大小圖像分塊DCT變換，并對(duì)分塊DCT系數(shù)進(jìn)行量化和壓縮編碼，如圖2a所示。圖2b直觀描述了DCT系數(shù)對(duì)應(yīng)塊圖像的頻率特征。其中0號(hào)對(duì)應(yīng)DC直流系數(shù)，表征圖像的背景亮度，其余1～63號(hào)對(duì)應(yīng)交流系數(shù)，按照Zig-Zag掃描順序依次表征圖像的低頻信號(hào)和高頻信號(hào)。

1.3 DCT系數(shù)量化

量化方法為

式中：Ci(x,y)表示第i塊圖像的(x,y)坐標(biāo)DCT系數(shù)；函數(shù)R(·)表示取整運(yùn)算；Q(x,y)表示(x,y)坐標(biāo)量化步長；Ci(x,y)表示量化后DCT系數(shù)，0≤ x,y≤ 7。

2 水印算法

2.1 水印的預(yù)處理

圖2 DCT變換描述圖

本文水印方案支持二值圖像水印、文本水印及兩者之和3種形式。對(duì)于二值圖像水印，將圖像像素值作為二進(jìn)制碼字信息嵌入。對(duì)于文本水印，則是將文字信息轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制碼字信息嵌入。水印嵌入前對(duì)該水印二進(jìn)制信息進(jìn)行偽隨機(jī)置亂，置亂水印信息具有較好的不可預(yù)測(cè)性和隨機(jī)性，從而保證了視覺對(duì)嵌入水印的不可感知性和水印的安全性。最后保存為一維序列W={wi}作為嵌入信息，其中i=1,2,…,C,C=M×N,wi=0或1。

2.2 版權(quán)標(biāo)識(shí)水印的嵌入

解壓縮JPEG圖像后，獲取亮度像素矩陣，對(duì)矩陣進(jìn)行8×8大小分塊DCT變換，并對(duì)DCT系數(shù)進(jìn)行ZigZag掃描，記為Ci(j),j=0,1,2,…,63。整個(gè)序列記為Ci。序列Ci的個(gè)數(shù)和圖像塊數(shù)相同，其中i表示序列的序號(hào)。并選取Ci(k-2),Ci(k-1),Ci(k),Ci(k+1),Ci(k+2)連續(xù)5個(gè)DCT系數(shù)值作為水印宿主序列，k=2,3,…,61。

根據(jù)圖2b所示，編號(hào)12所對(duì)應(yīng)的DCT交流系數(shù)Ci(12)對(duì)于圖像的整體影響比較均勻，且為圖像的中頻系數(shù)，易于平衡圖像嵌入水印的不可感知性和魯棒性。具體嵌入算法為：

如果wi=0，則

如果wi=1，則

式中：Ci(k)'為修改后的DCT系數(shù)；Q為水印強(qiáng)度調(diào)節(jié)因子。

修改DCT系數(shù)后，由于水印嵌入是在系數(shù)量化之前進(jìn)行，因此系數(shù)量化會(huì)影響水印的魯棒性。

2.3 篡改定位水印的嵌入

由于圖像的JPEG壓縮會(huì)對(duì)水印圖像造成一定的影響，因此用于篡改定位的半脆弱水印需要具有一定程度的魯棒性，能夠抵抗JPEG壓縮等非惡意的圖像處理操作。同時(shí)為了保證篡改定位水印的處理對(duì)版權(quán)標(biāo)識(shí)水印不造成水印攻擊影響，結(jié)合DCT系數(shù)的變換可逆性，算法通過對(duì)載體圖像的亮度像素矩陣進(jìn)行8×8大小分塊DCT變換，對(duì)DCT直流系數(shù)Ci(0)的量化處理進(jìn)行篡改定位水印的嵌入和檢測(cè)，i表示圖像分塊號(hào)。具體嵌入方法為

式中：Ci(0)'表示第i塊圖像的DCT直流系數(shù)；函數(shù)R(·)表示取整運(yùn)算；step表示量化步長；Ci(0)'表示量化后DCT直流系數(shù)。

2.4 篡改檢測(cè)與定位

獲取嵌入水印后的圖像的亮度像素矩陣，并對(duì)像素矩陣進(jìn)行8×8分塊DCT變換。具體篡改檢測(cè)方法如下

式中：Ci(0)表示第i塊圖像的DCT直流系數(shù)；函數(shù)R(·)表示取整運(yùn)算；mod(·)表示模運(yùn)算；step表示量化步長。

2.5 水印信息提取

對(duì)上述分塊DCT系數(shù)中獲取水印宿主序列Ci(k-2),Ci(k-1),Ci(k),Ci(k+1),Ci(k+2)。具體提取算法如下：

如果

則水印判斷為1，否則判斷為0。最后對(duì)水印信息進(jìn)行反置亂處理恢復(fù)出水印信息。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論與分析

3.1 算法實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)選取JPEG壓縮真彩色銀行票據(jù)圖像作為水印載體圖像，如圖3a所示，水印圖像如圖3b。水印采用二值圖像，大小為130×129，如圖4a所示，提取水印如4b所示。水印圖像PSNR為48.43 dB，文件體積增幅比為16.20%。水印提取的誤比特率為1.65%。圖5a表征水印票據(jù)圖像的篡改，圖5b表征篡改票據(jù)的檢測(cè)與定位。

a人民銀行票據(jù)圖像

圖3 載體圖像與水印圖像（截圖）

圖4 水印圖像

實(shí)際應(yīng)用中，由于對(duì)載體圖像加載了半脆弱水印信息，因此，水印圖像的文件大小會(huì)有一定程度的增幅，為了減小體積增幅，可以對(duì)水印圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)腏PEG壓縮，但是過低圖片質(zhì)量壓縮又會(huì)造成圖像被誤檢測(cè)為篡改，同時(shí)也會(huì)造成水印信息的誤比特率的增加，以下對(duì)多幅銀行票據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如表1所示。

a水印票據(jù)圖像的篡改

圖5 水印票據(jù)的篡改檢測(cè)與定位（截圖）

表1 水印圖像體積增幅比、PSNR及水印誤比特率的關(guān)系

經(jīng)過對(duì)多幅銀行票據(jù)的測(cè)試，水印圖像體積增幅比不大，甚至部分圖像文件體積減?。凰D像的PSNR基本保證在40 dB以上，水印不可感知性較好；水印誤比特率也基本在1%。算法具有很好的實(shí)用性。

3.2 算法比較

對(duì)比算法中，實(shí)驗(yàn)使用了Lena，Baboon和Barbara，3幅256×256灰度圖像。對(duì)多種水印算法的PSNR進(jìn)行比較，見表2。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法在嵌入水印的圖像質(zhì)量上有比較明顯的提升。

4 結(jié)論

針對(duì)JPEG圖像提出了用于版權(quán)標(biāo)識(shí)和篡改定位功能的圖像水印算法水印嵌入和提取算法基于JPEG圖像解壓縮后的像素矩陣進(jìn)行。水印算法結(jié)合了JPEG壓縮核心技術(shù)DCT變換系數(shù)的量化機(jī)制以及變換的可逆性進(jìn)行版權(quán)標(biāo)識(shí)水印和篡改定位水印的嵌入和提取處理過程。水印算法對(duì)銀行票據(jù)圖像進(jìn)行了性能測(cè)試，并且給出了水印算法可以通過JPEG壓縮質(zhì)量控制水印算法的圖像體積增幅比、PSNR以及水印誤比特率指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法在版權(quán)標(biāo)識(shí)和篡改定位方面均具有較好的實(shí)用性。

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