第16卷第3期2001年9月数据采集与处理Jour nal of D ata A cquisition &P ro cessing V ol. 16N o. 3Sep. 2001
文章编号:1004-9037(2001) 03-0353-05
数字图像水印技术及其应用
周四清1, 2) 余英林1)
(1) 华南理工大学电子与通信工程系 广州, 510641) (2) 广东职业技术师范学院计算机系 广州, 510655)
摘要 介绍了数字图像水印的基本概念、基本思想和研究现状, 重点给出了数字图像水印的几个典型技术、性能评价指标以及两个应用实例, 最后讨论了几个重要的研究方向。关键词:图像水印; 鲁棒性; 版权保护; 不可感知性中图分类号:T P391 文献标识码:A
Digital Image Watermarking and Its Applications
Zhou Siqing 1, 2) Yu Yinglin 1)
Depar tment of Electro nic Eng ineer ing and Co mmunicatio n,
So uth China U niver sity of T echnolog y G uangzhou 510641, P. R. China
Depar tment o f Computer Science,
Guangdong N or mal P olyt echnic G uang zho u 510655, P. R. China
2)
1)
Abstract The study of dig ital watermarking is a challeng ing task. A larg e amount of scientific achievem ents are w idely r eported in the academic literatur es and important international conferences . A surv ey is presented for digital image w aterm ar king technique. Firstly this paper intro duces som e basic concepts, basic ideas, then g iv es a few canonical methods, its perform valuatio n and tw o examples of application. Finally , prospective dir ectio ns for fur ther dev elo pments o f this field are discussed .
Key words :image watermarking ; r obustness; copy right protection; unperceptivity
水印技术为电子数据的版权保护等需要提供了一个
引 言
多媒体通信业务和Inter net “数字化、网络化”的迅猛发展给信息的广泛传播提供了前所未有的条件, 同时也带来了新的问题——信息数字化产品(如电子出版物、音频、视频、动画、图像产品等) 的侵权、盗版和随意篡改, 信息数字产品的安全发布——版权保护问题, 成了一项重要而紧迫的研究课题。数字
潜在的手段, 成为了多媒体信息安全研究领域中一个热点问题, 受到了国际学术界与企业界的广泛关注。
自1994年在国际重要学术会议上由V. Schyndel [1]等人发表第一篇有关数字水印文章以来, 近几年来国际上相继发表了不少有关数字水印的学术文章, IEEE 信号处理(1998年) 、通信杂志
基金项目:国家自然科学基金(编号:69772026) 资助项目。::
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数据采集与大。
处理第16卷
(1998年) 、图像处理(1999年) 及P ro c of IEEE (1999年) 分别出版了有关数字水印研究的专刊[2～4]。目前国内外从事数字水印技术及其应用开发的研究人员在不断地增加。
数字水印本质上是一个隐藏在数字化图像、视频、音频录音等多媒体中的信息, 水印与内容本身集成在一起, 因此不需要额外的存储空间或新的存储格式标准, 它包括各种信息; 它不像传统的水印(在纸上) , 一般是肉眼可见的, 数字水印可以是不可感知的, 然而它能够被计算机“阅读”。在不同的应用环境, 数字水印具有不同的特性。
(1) 不可感知性 数字水印是一个隐藏在数字化图像及音视频等多媒体中的信息, 不易被察觉, 很容易逃过非法拦截者破解。有时也叫做透明性或隐蔽性, 这个性质与应用无关。
(2) 鲁棒性 隐藏后的信息对传输过程中的各种信号处理产生一定的失真和损失或恶意破坏的情况下, 仍能保持其完整性和检测的准确性。
(3) 脆弱性 能直接反映数字水印经受蓄意篡改的能力。
(4) 安全性、可靠性 被隐藏的信息应能够抗击非法拦截和破解, 即使遭受到非法攻击, 也能以极低的误差率进行检测和识别, 数字水印应很难复制或伪造。
(4) 可视性水印和不可视性水印 根据人眼视觉能否看出图像水印来区分。不可视水印是指从视觉上无法分辨出原图像和水印化图像, 但不可视图像水印研究多, 应用范围广。
(5) 公有水印和私有水印 根据嵌入的图像水印能否让公众知道来区分, 尤如加密中的公钥和私钥的含义, 从应用上讲, 两种都有其应用前景, 但最终在网络化时代, 公有水印有更大的应用空间。
但这些分类方法有一些是相容的, 如一个图像水印既可以是鲁棒的、盲的和不可视的, 甚至是公有水印, 这些由实际应用环境来确定。
1. 2 数字图像水印的性能评价
数字水印算法的性能评价目前还没有统一的标准, 因为图像的最终接收者是人, 因此可以从主客观两方面来评价数字图像水印的性能。
(1) 主观评价 人是图像信息的最终接受者, 因此从视觉上来评判原图像与水印化图像、原水印与从水印化图像中提取的水印是否一致。直接由人来评判, 或者基于感知的定量评价图像水印算法的性能。
(2) 客观评价 用客观性能指标来评判。如指标1 类似于信噪比, 可定义一个水印图像比来说明水印与图像之间的强度关系。W I R (W , I ) =10lo g ( W / I ) , 其中 W , I 分别为水印和图像的方差。由于 W 总是小于 I , 故水印图像比总是一个负值。
指标2 定义原水印与提取水印之间的相似性度量S im (W , W ′) =(W ・W ′/W ・W ) , 原水印W 与
提取的水印W ′作相关(内积) 运算, 得到两者之间的相似性度量值, 再与选定的阀值比较, 检测水印是否存在。
指标3 应用信号相关检测理论, 定义检测统计量。如定义相关检测统计量为Q (W , I ) =(W ・I /W ・W ) 。其中W 是水印系数, I 是图像系数, ・为内积运算, 可以对检测统计量作理论分析。
指标4 应用假设检验理论, 将被检测图像中是否存在水印看作一个假设检验问题, 如H 0:图像中不存在水印, H 1:图像中存在水印, 研究图像中水印检测的统计特性。
指标5 算法的计算复杂性, 从算法的计算时间来衡量, 一个有应用前景的算法要求运算速度快, 1 数字图像水印技术及其性能评价
1. 1 数字图像水印的分类
按照不同的分类标准, 有以下几类数字图像水印算法:
(1) 空域水印和频域水印 根据在数字图像的空域还是频域中嵌入水印信息来区分。一般来说, 频域水印的鲁棒性要比空域水印强, 频域水印容量比空域水印容量大。
(2) 鲁棒性水印和脆弱性水印 根据数字图像水印抵抗攻击操作的能力来区分。鲁棒性水印是指经受攻击后仍然能够检测或提取水印(用于版权保护等) ; 而脆弱性水印则指能直接反映图像水印是否能经受蓄意篡改等(用于法院证据等) 。
(3) 盲水印和非盲水印 根据检测图像水印时是否需要原图像来区分。盲水印是指检测时不需要;
第3期周四清, 等:数字图像水印技术及其应用
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1. 3 数字图像水印的典型算法
数字图像水印技术是一门交叉学科, 因此大多数都是结合信号处理、通信、加密、数学、计算机等, 特别是图像处理中的技术(如图像压缩技术) 。下面介绍近几年数字图像水印算法发展演变过程中的几个典型算法。
(1) 空域水印算法 大多数方法是直接修改像素值来嵌入水印信息, 为了满足数字水印的不可感知性和鲁棒性, 它能修改的数据量很小, 对滤波、量化、有损压缩等操作攻击很敏感, 水印易被除去。其典型算法有Schyndel et al [1]在第一篇有关数字水印文章中提出通过修改最不重要像素位来嵌入水印信息, 它的鲁棒性差, 但文中提出了许多有关图像水印的基本概念和检测鲁棒性水印的通用方法——相关性检测。通过计算原水印与从图像中恢复出来的水印的相关性, 再与某一阀值比较来确定图像中是否存在水印。Bender et a l [5]提出的P atchwo rk 算法, 基于改变图像象素的统计特性, 在图像中随机地选择一对像素(a i , b i ) , 通过增加a i 的亮度, 而减少b i 的亮度来隐藏1位水印信息。P uat e and Jo rdan [6]利用在分形图像压缩中迭代函数系统和自相似性来编码, 提出了基于分形图像压缩的空域水印方法。它对图像几何运算的攻击鲁棒性好。Bas et al [7]将空间域分形编码的水印思想推广到分块DCT 。这些是进一步设计各种新的空域图像水印算法的基础。
(2) 频域水印算法 基本方法是先对原图像进行变换, 在变换域中按照不同的方法选择系数嵌入水印, 最后, 对变换域系数作逆变换就得到水印化图像, 如图1, 2分别是水印嵌入与水印检测过程框图。常用的变换有DCT , DW T , DFT 等。其中最典型的算法有:Cox 等[8]提出了一种基于DCT 变换的扩频水印技术,
它将满足正态分布的伪随机序列加入到
图像的DCT 变换后视觉最重要系数中, 它利用了SS 和H V S 。先选定视觉重要系数, 再进行修改, 其规则为v ′w i , 其中v i , v ′i =v i + i 分别是修改前和修改后的频域系数, w i 是第i 个信息位水印。水印的检测是通过计算相关函数实现的, 从水印化图像中提取W ′是嵌入规则的逆过程, 再与原水印作相似性运算, 与指定的阀值比较, 确定是否存在水印。这是鲁棒性水印的奠基性文章, 得到了很好的结果。随后许多人在此基础上进行了大量的工作[4], 结合基于分块DCT 的图像压缩方法, 将水印嵌入到受攻击影响最小的系数中[9]。结合人类视觉特性, 设计图像自适应的水印算法 。将这些方法用到基于D CT 的视频图像水印[10]。其中最重要的趋势之一就是由实验性研究走向理论研究。
同样, 大多数小波变换域中的图像水印算法如图3所示。小波变换与人类视觉特性更相匹配, 结合目前基于小波变换的图像压缩研究方法, Xia 等[11]结合SP IHT 压缩方法和多分辨率分析, 提出了多尺度水印技术, 把高斯白噪声加入高频系数中; K undur [12]结合图像处理和数据融合, 提出了一种有效恢复水印的鲁棒性方法, 每一图像区域或块看作传送隐蔽信号(即水印) 的通信信道。参考水印和实际水印同时但又互不干扰、独立地嵌入。在提取水印之前, 估计每一信道的误码率, 误码率的估计通过原参考水印与提取的参考水印相比较而实现。实际水印于是自适应地提取。其主要创新就在于使用参考
结合M T WC 水印来分析攻击。Houng -Jyh W ang
压缩方法, 将水印算法与图像压缩方法集成, 实现数字知识产权的保护。在此基础上, 将其推广到视频图像以及进一步寻求与图像压缩方法相结合的新算法。
在这些典型的算法基础上, 不断结合图像处理技术中的方法, 从实验上升到理论研究, 开发出新的图像水印算法。
2 数字图像水印的应用实例
图1
频域水印嵌入过程
数字图像水印技术有许多潜在的应用, 如数字知识产权保护、电子商务、认证授权的证明、文化遗产继承和现代艺术等, 下面给出两个实例说明。
图2 检测过程
http://w w w. cl. cam. ac. u k/～fapp2/w atermarking w w u
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数据采集与处理第16卷
设备“阅读”水印信息, 再决定是否继续操作。引入水印技术的主要功能是利用水印的隐蔽性和鲁棒性保证版权控制信息不会轻易被消除, 从而有效地防止因消除有关数据而引起的非法拷贝。
2. 2 汽车保险索赔系统
IBM 东京研究所与Y F M 公司合作研究开发了一个汽车保险索赔系统, 它们利用了数码相机与数字水印技术, 如图4所示。索赔服务中心的评审员或
图3 水印嵌入与检测框图
修理店的雇员利用安全数码相机摄下受损汽车相片, 然后传送到图像中心注册, 服务中心的管理员和审计员就能够检查相片是否用授权的安全数码相机摄取以及是否发生了非授权的修改。从而能通过网络实现快速和准确赔偿、
支付。
2. 1 DV D 防拷贝系统
在DV D 防拷贝系统研究中应用数字水印技术, 将版权控制信息“自由拷贝”、“禁止拷贝”、“一次拷贝”和“禁止回放”等, 以数字水印形式嵌入DV D 盘片中, 在播放时通过符合CPT WG 建议的标准录像
图4 安全相片处理的电子索赔过程
是水印算法的基准测试标准, 另一方面是将水印算
3 结论与展望
数字图像水印技术是一门正在研究的新领域, 还有许多有待于进一步研究的问题。
(1) 数字图像水印技术的理论框架研究 在数字图像水印技术的研究中, 还缺乏严密的理论框架, 如其中“水印容量问题”——“有多少位信息(水印) 能够隐藏在一个数字图像中? ”; “水印鲁棒性、安全性及不可感知性”的定量描述; “水印攻击模型”的建立和分析等。
(2) 数字图像水印新算法研究 结合多学科的思想来设计满足实际应用的数字图像水印, 融合图像处理技术(如压缩算法) 、通信理论(如扩频通信、调频调幅等) 、人类视觉系统HV S 、加密技术及现代最新的非线性理论(如混沌等) 等。
法融入JPEG -2000, M P EG-4, M PEG -7等, 压缩算法与水印算法集成提供知识产权的保护等。
(4) 数字图像水印的应用系统研究 根据应用的环境要求来设计水印系统, 如用于知识产权保护的版权控制系统、基于水印检索的大型图像数据库系统、视频点播系统、用于法院证据的图像水印系统等。
总之, 数字图像水印是一门交叉性的研究领域, 涉及到信号处理、通信、数学、计算机等, 它的理论和应用都值得我们进一步研究和探讨。
参
考
文
献
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作者简介 周四清, 男, 副教授, 1964年11月生。研究方向:数字水印、电子商务与网络安全等; 余英林, 男, 教授, 博士生导师, 1936年生。研究方向:图像处理、模式识别、神经网络、模糊技术等。