專利名稱：在空間域中的健壯可逆數(shù)據(jù)隱藏和數(shù)據(jù)恢復(fù)的系統(tǒng)和方法
在空間域中的健壯可逆數(shù)據(jù)隱藏和數(shù)據(jù)恢復(fù)的系統(tǒng)和方法
背景技術(shù)：
本發(fā)明涉及用于在圖像中嵌入數(shù)據(jù)以及從中恢復(fù)所述嵌入數(shù)據(jù)的方法 和設(shè)備。
數(shù)據(jù)隱藏(datahiding)，也公知為數(shù)據(jù)隱蔽(data concealing),是將有 用數(shù)據(jù)(代表一些信息)嵌入掩護(hù)媒體(covermedia)如圖像數(shù)據(jù)的過程。 有數(shù)據(jù)嵌入其中的掩護(hù)媒體在此處稱為"標(biāo)記媒體"。數(shù)據(jù)隱藏可用于識別、 注釋、版權(quán)保護(hù)、指紋識別以及鑒別的用途。在這樣的應(yīng)用中，隱藏的數(shù)據(jù) 和掩護(hù)媒體可以密切相關(guān)。這種數(shù)據(jù)嵌入通常稱為水印或更一般地稱為"做 標(biāo)記"。理想的是隱藏的數(shù)據(jù)是感覺上透明的。另外說明的，標(biāo)記媒體應(yīng)盡 可能類似所述掩護(hù)媒體。
由于嵌入數(shù)據(jù)的存在，掩護(hù)媒體通常會經(jīng)歷一些失真。而且，即使在除 去所述嵌入數(shù)據(jù)后，也很難將掩護(hù)媒體恢復(fù)到其在嵌入所述數(shù)據(jù)之前所處的 狀況。特別地，掩護(hù)媒體的一些永久失真通常保留到甚至隱藏數(shù)據(jù)被提取之 后。失真源包括舍入誤差、截斷誤差以及量化誤差。此失真存在一個問題， 因為對于一些應(yīng)用如醫(yī)療診斷和法律執(zhí)行， 一旦隱藏的數(shù)據(jù)已取回，則將掩 護(hù)媒體準(zhǔn)確恢復(fù)到嵌入前的狀況是重要的。滿足此需求的標(biāo)記技術(shù)稱為無損 的或無失真的。這樣的標(biāo)記技術(shù)也稱為可逆標(biāo)記技術(shù)且通常適合于其中原始 媒體數(shù)據(jù)應(yīng)準(zhǔn)確恢復(fù)的應(yīng)用。
最近，本領(lǐng)域中已報道了一些無損標(biāo)記技術(shù)。第一方法在圖像空間域中 實現(xiàn)。見美國專利6,278,791 ， 2001年8月21日授權(quán)，標(biāo)題為"Lossless Recovery of an Original Image Containing Embedded Data",由C. W. Honsinger、 P. Jones、 M.Rabbani和J.C. Stoffel提出，(此處稱為"Honsinger"),其公開通過引用結(jié) 合在此。
另一空間域技術(shù)報道于Fridrich. J. Fridrich、 M. Goljan和R. Du的 "Invertibie authentication", Proc. SPIE， ^S^cwr//)/ "/ d腸fe/7n(3rh"gAfw/Z/wed/"Co咖&， SanJose， CA， 2001年1月(此處稱為"Fridrich")。此文檔的整個 公開通過引用結(jié)合在此。在變換域還存在無失真標(biāo)記技術(shù)。B. Macq和F. Deweyand的"Trusted headers for medical images" ， DFG ^7i7-Di7 ,terma^— 腸rfo/zo; ， Erlangen,德國1999年10月(此處稱為"Macq")。此文檔的整個 公開通過引用結(jié)合在此。
基于我們的研究，變換域方法通常只能在512x512x8的圖像中嵌入約 2000比特數(shù)據(jù)(等價于250字節(jié))。因此這些方法通常對需要嵌入更大量數(shù) 據(jù)的應(yīng)用無效。報道在"DeVleeschouwer"中的方法的容量也非常有限，除了 它表現(xiàn)出對高質(zhì)量JPEG壓縮的健壯性。C. De Vleeschouwer、 J. F. Delaigle 禾卩 B. Macq 的"Circular interpretation on histogram for reversible wartermarking" ， /"fer""rto"a/ jW"幽7wW" 5Vg w/ iVoc咖f"g腸rfo/7op，
Cannes,法國，345-350頁，2001年10月(此處稱為"De Vleeschouwer")。 此文檔的整個公開通過引用結(jié)合在此。這些技術(shù)涉及鑒別而不是數(shù)據(jù)隱藏， 因此嵌入掩護(hù)媒體的數(shù)據(jù)總量有限。
適合于高嵌入率數(shù)據(jù)隱藏的第一無損標(biāo)記技術(shù)出現(xiàn)在Goljan、 M. Goljan、 J. Fridrich禾卩R. Du的"Distortion-free data embedding"，尸raceed/"伊o/
frwfo/2C!p， Pittsburgh, PA， 2001年4月中(此處稱為 "Goljan")。此文檔的整個公開通過引用結(jié)合在此。在Goljan中，圖像中的像 素被分成不重疊塊，每塊由若干相鄰像素組成。例如，塊可以是具有4個連 續(xù)像素的水平塊。建立區(qū)別功能以將塊分成3個不同的種類正規(guī)的、奇異 的、和不能用的。作者使用區(qū)別功能以捕獲組的光滑度。
可逆操作可應(yīng)用于組。特別地，可逆操作可將一個灰度級值映射到另一 個灰度級值。由于將該操作兩次應(yīng)用于一個灰度級值產(chǎn)生原始灰度級值，所 以此操作是可逆的。這個可逆操作因此稱為"翻轉(zhuǎn)"。對于典型的圖像，小幅 度的翻轉(zhuǎn)將導(dǎo)致區(qū)別功能的增加，導(dǎo)致更多的正規(guī)組和更少的奇異組。正是 該偏置實現(xiàn)了無失真數(shù)據(jù)隱藏。盡管該方法隱藏了數(shù)據(jù)而不使掩護(hù)數(shù)據(jù)失 真，但是可使用該技術(shù)隱藏的數(shù)據(jù)的量對某些應(yīng)用還不足夠大。根據(jù)Goljan，對于512x512x8的灰度圖像估計有效載荷范圍從3,000比特到24,000比特。 該方法的另一問題是隨著嵌入圖像的數(shù)據(jù)量增加，圖像的視覺質(zhì)量降低。例 如，PSNR (峰值信號對噪聲的比率)可降到低至35dB (分貝)，且一些不 理想的偽像(artifact)會出現(xiàn)在圖像中。
Xuan的方法，基于整數(shù)小波變換，是最近提出的一種可嵌入大量數(shù)據(jù) 的可逆數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)。GuorongXuan、 JidongChen、 Jiang Zhu、 YunQ. Shi、 Zhicheng Ni、 Wei Su的"Distortionless Data Hiding Based on Integer Wavelet Transform", /她r"加.。"a/恥rfo/2。/ o" Mw/"聰血iSVgrza/尸racess/"g,
St.Thomas，美國Virgin Island, 2002年12月(此處稱為"Xuan")。此文檔通 過引用結(jié)合在此。Xiian的主要思想如下。在整數(shù)小波變換施加到原始圖像 之后，在子帶LH、 HL和HH的位平面中的二進(jìn)制1和二進(jìn)制0之間的偏置 顯著增加。因此，在這些位平面中的l和O可被無損地壓縮以為數(shù)據(jù)嵌入留 出大量存儲空間。數(shù)據(jù)嵌入之后，應(yīng)用逆整數(shù)小波變換以形成標(biāo)記的圖像。 用該技術(shù)獲得的容量是非常大的。但是，由于為避免上溢和下溢狀況而應(yīng)用 的直方圖修改，使標(biāo)記圖像的PSMl不高。對于一些圖像，PSNR僅為28dB。
一種基于直方圖操作的方法是最近公開的無損數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)，對大多數(shù) 圖像，其可嵌入大量數(shù)據(jù)(對512x512x8灰度圖像為5k到80k比特)同時 保持高的視覺質(zhì)量(PSNR保證高于48dB)。 Z.Ni、 Y. Q. Shi、 N. Ansari和 W. Su白勺"Reversible data hiding",/E￡!￡/"ter"<3ft'owa/ Sympos7'ww Ocw/to ^他柳，2003年5月，Bangkok,泰國(此處稱為"Ni")。此文檔通過引用 結(jié)合在此。此文檔(Ni)僅通過其布置在本專利申請的"發(fā)明背景"部分，不作 為現(xiàn)有技術(shù)。
但是，僅有一種現(xiàn)有的無損數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)(Vleeschouwer)對應(yīng)用于stego 圖像(包括嵌入數(shù)據(jù)的圖像)的壓縮是健壯的。特別地，僅在Vleeschouwer 中在stego圖像經(jīng)歷了壓縮之后隱藏數(shù)據(jù)仍能被正確地提取出來。利用其他 現(xiàn)有技術(shù)，嵌入數(shù)據(jù)在stego-媒體壓縮之后不能無錯誤地恢復(fù)。
盡管De Vleeschouwer技術(shù)對壓縮是健壯的，但其因為使用模-256加法而產(chǎn)生惱人的黑白點相間(salt-and-pepper)的噪聲?！炜冢?dāng)像素灰度值接近 256 (最亮)和/或0 (最暗)時，該模-256加法可能引起在最亮和最暗灰度 值之間的翻轉(zhuǎn)。這通常發(fā)生在醫(yī)學(xué)圖像中。圖1示出一個例子，其中圖1A 是原始醫(yī)學(xué)圖像，而圖1B是stego圖像。這種黑白點相間噪聲對很多應(yīng)用是 不可接受的。因此，該技術(shù)需要一種用于以可逆方式(原始掩護(hù)媒體可被保 留)在掩護(hù)媒體中嵌入大量健壯數(shù)據(jù)而無惱人的黑白點相間噪聲的系統(tǒng)和方 法。
除了隱藏數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)嵌入在掩護(hù)媒體如圖像中可用于圖像鑒別。傳統(tǒng) 的數(shù)字簽名技術(shù)，如DSA(數(shù)字簽名算法)或RSA(Rivest， Shamir, Adleman) 可為數(shù)據(jù)鑒別提供有效和安全的解決方案，其覆蓋數(shù)據(jù)完整性保護(hù)和不可抵 賴。通常，修改即使1比特也將使被保護(hù)的數(shù)據(jù)不可靠，這是有利的，因為 每一比特數(shù)據(jù)都是極為重要的。例如，如果交易在線進(jìn)行，交換的數(shù)據(jù)可包 含信息如支付量、帳戶號或收款人姓名。在這種情況下，修改該信息的即使 一個單獨的比特也將導(dǎo)致交易失敗。
直接將傳統(tǒng)的數(shù)字簽名技術(shù)應(yīng)用于圖像數(shù)據(jù)可提供對圖像數(shù)據(jù)的良好 保護(hù)，但是是以過度嚴(yán)格的方式。圖像數(shù)據(jù)中的這種鑒別稱為"脆弱鑒別"。 因為圖像在不同媒體中的不同實體間交換，圖像不可避免地經(jīng)歷由圖像轉(zhuǎn) 碼、不可靠的載體動作以及編碼和解碼的多次循環(huán)所引起的偶然失真。雖然
該偶然失真改變圖像數(shù)據(jù)，但從人的觀點它不改變該圖像的意義。當(dāng)使用傳 統(tǒng)的基于數(shù)字簽名技術(shù)的鑒別方案時，未被故意破壞但經(jīng)歷了偶然失真的圖 像會被認(rèn)為不可信。因此傳統(tǒng)數(shù)字簽名技術(shù)的脆弱性限制了其對圖像數(shù)據(jù)的 應(yīng)用。所以，該技術(shù)需要一種用于在掩護(hù)媒體如圖像中嵌入鑒別數(shù)據(jù)的系統(tǒng) 和方法，其面對掩護(hù)媒體的偶然失真保留了嵌入數(shù)據(jù)的真實性狀態(tài)。

發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)一個方面，本發(fā)明提供了一種方法，包括識別在一圖像塊中的至 少兩個像素子集；從至少兩個像素子集形成多個像素組，每個所述像素組具有來自至少兩個子集中的第一個的至少一個像素以及來自至少兩個子集中 的第二個的至少一個像素；產(chǎn)生多個差值，每個所述像素組提供所述差值之
一，每個所述差值基于所述像素組之一中的像素的像素值之間的差；以及修 改少于所有至少兩個子集中的像素的像素值，由此將比特值嵌入所述塊。優(yōu) 選地，少于所有子集包括僅一個子集。優(yōu)選地，修改使得邏輯-1比特值被嵌 入所述塊。優(yōu)選地，該方法進(jìn)一步包括識別塊的對比狀態(tài)；以及根據(jù)所述對 比狀態(tài)來定制修改。優(yōu)選地，識別所述對比狀態(tài)包括識別所述塊的直方圖的 狀態(tài)。優(yōu)選地，識別所述對比狀態(tài)包括識別用于塊的塊差值，所述塊差值 等于所述差值的算術(shù)平均。優(yōu)選地，該方法進(jìn)一步包括使用錯誤校正編碼
以校正所述塊中的任何比特錯誤。優(yōu)選地，至少兩個子集包括恰好兩個子集
且所述像素組都包括恰好兩個像素且其中產(chǎn)生包括將每個所述差值設(shè)置為 等于每個所述像素組的所述恰好兩個像素之間的像素值的差。優(yōu)選地，至少 兩個子集包括僅所述第一子集和所述第二子集且所述塊包括所述第一子集 和所述第二子集的像素的棋盤分布圖案。優(yōu)選地，該方法進(jìn)一步包括計算 所述圖像的所述塊的塊差值，所述塊差值等于所述多個差值的平均。優(yōu)選地， 該方法進(jìn)一步包括通過移位量來改變所述塊差值。優(yōu)選地，該移位量具有 預(yù)定的量值。優(yōu)選地，改變所述塊差值使得比特值嵌入所述圖像的所述塊。 優(yōu)選地，該方法進(jìn)一步包括建立差值閾值。優(yōu)選地，該移位量超過所述差值 閾值的量值。優(yōu)選地，改變所述塊差值包括在所述圖像的所述塊中嵌入邏 輯-1比特值。優(yōu)選地，嵌入的比特值是可恢復(fù)的。優(yōu)選地，該嵌入包括將 所述比特值隱蔽在所述圖像的所述塊中。優(yōu)選地，該嵌入包括在所述圖像 的所述塊中提供至少數(shù)字簽名的一部分。優(yōu)選地，像素值是灰度值。優(yōu)選地， 該像素值包括色彩信息。
根據(jù)另一方面，本發(fā)明提供了一種方法，包括將一圖像塊分成至少兩 個像素子集，該塊包括嵌入的比特值；從至少兩個像素子集形成多個像素組， 每個所述像素組具有來自所述至少兩個子集中的第一個的至少一個像素以 及來自所述至少兩個子集中的第二個的至少一個像素；產(chǎn)生多個差值，每個
14所述像素組提供差值之一，每個所述差值基于所述像素組之一中的像素的像
素值之間的差；從所述塊中提取所述嵌入的比特值；以及將所述像素值恢復(fù)
到引入所述嵌入的比特值之前所述像素值的狀況，所述恢復(fù)包括保持所述子
集的至少一個中的像素的像素值不變。優(yōu)選地，提取包括如果所述塊差值
超過差值閾值，從所述塊中提取邏輯-1比特值。優(yōu)選地，提取包括如果所
述塊差值小于差值閾值，從所述塊中提取邏輯-0比特值。優(yōu)選地，該方法進(jìn)
一步包括識別所述塊的對比狀態(tài)；以及根據(jù)所述對比狀態(tài)定制所述提取。
優(yōu)選地，該方法進(jìn)一步包括根據(jù)所述對比狀態(tài)定制所述恢復(fù)。優(yōu)選地，識
別所述對比狀態(tài)包括識別所述塊的直方圖的狀態(tài)。優(yōu)選地，識別所述對比
狀態(tài)包括識別所述塊的塊差值。優(yōu)選地，該方法進(jìn)一步包括使用錯誤校
正解碼以校正提取的嵌入比特值中的任何錯誤。
根據(jù)另一方面，本發(fā)明提供了一種方法，包括識別在一圖像塊中的至
少兩個像素子集；從所述至少兩個像素子集形成多個像素組，每個所述像素 組具有來自所述至少兩個子集中的第一個的至少一個像素以及來自所述至
少兩個子集中的第二個的至少一個像素；產(chǎn)生多個差值，每個所述像素組提 供所述差值之一，每個所述差值基于所述像素組之一中的像素的像素值之間 的差；計算所述圖像的所述塊的初始塊差值，所述初始塊差值等于所述多個 差值的平均；以及基于指示用于包括在所述塊中的邏輯-0比特值和邏輯-1比 特值之一來建立所述圖像的所述塊的最終塊差值，所述建立包括保持所述子 集的至少一個中的像素的像素值不變。優(yōu)選地，建立所述最終塊差值包括
通過移位量改變所述初始塊差值，由此在所述圖像的所述塊中嵌入邏輯-1比
特值。優(yōu)選地，改變所述初始塊差值包括改變僅所述子集之一中的像素的 像素值。優(yōu)選地，建立所述最終塊差值包括保持所述初始塊差值不變，由 此在所述圖像的所述塊中嵌入邏輯-0比特值。
當(dāng)本發(fā)明的優(yōu)選實施例在此結(jié)合


時，其他方面、特征、優(yōu)點等 對本領(lǐng)域技術(shù)人員將變得明顯。

為了說明本發(fā)明的各個方面，以圖的形式示出了當(dāng)前的優(yōu)選，但是， 可理解，本發(fā)明不限于示出的精確裝置和手段。
圖1A是原始醫(yī)學(xué)圖像，而圖1B是根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)方法產(chǎn)生的圖1A所示 圖像的stego圖像(結(jié)合了嵌入數(shù)據(jù)的標(biāo)記圖像)；
圖2所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，具有分成兩個子集的像素的 8x8塊；
圖3所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，塊差值在塊差值量值范圍上 的分布；
圖4所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類1圖像的灰度像素值 的直方圖，該圖像適合于數(shù)據(jù)嵌入；
圖5所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類1、情況1的塊中嵌 入一比特所引起的塊差值的量值改變；
圖6所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類1、情況2的塊中嵌 入一 比特所弓i起的塊差值的量值改變；
圖7所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類2圖像的灰度像素值 的直方圖，該圖像適合于數(shù)據(jù)嵌入；
圖8所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類2、情況l的塊中嵌 入一比特所引起的塊差值的量值改變；
圖9所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類2、情況2的塊中嵌 入一 比特所引起的塊差值的量值改變；
圖IO所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類2、情況3的塊中 嵌入一比特所引起的塊差值的量值改變；
圖11所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類3圖像的灰度像素 值的直方圖，該圖像適合于數(shù)據(jù)嵌入；
圖12所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類4圖像的灰度像素 值的直方圖，該圖像適合于數(shù)據(jù)嵌入；圖13所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類4、情況1的塊中 嵌入一比特所引起的塊差值的量值改變；
圖14所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于類4、情況2的塊中 嵌入一比特所引起的塊差值的量值改變；
圖15所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，用于在圖像中嵌入數(shù)據(jù)的 方法的框圖16所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，對于塊差值a的絕對值大 于閾值K的絕對值的情況，從塊中提取一比特所引起的塊差值的量值改變；
圖17所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面用于從圖像中提取數(shù)據(jù)的方 法的框圖18A到20A以及18B到20B分別是使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方 面的方法來標(biāo)記的圖像的原始和標(biāo)記版本，其中在每種情況下，具有"A"后 綴的圖號是原始圖像而具有相同初始數(shù)字但具有"B"后綴的圖的圖像號是該 原始圖像的標(biāo)記版本；
圖21所示為使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面的方法來標(biāo)記的通常所 使用的512x512x8灰度圖像的測試結(jié)果的數(shù)據(jù)表；
圖22所示為使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面的方法來標(biāo)記的 CorelDraw 數(shù)據(jù)庫中圖像的測試結(jié)果的數(shù)據(jù)表；
圖23所示為使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面的方法來標(biāo)記的使用一 側(cè)8個像素的塊尺寸以及嵌入水平為6的8個醫(yī)學(xué)圖像的測試結(jié)果的數(shù)據(jù)表；
圖24所示為使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面的方法所標(biāo)記的使用一 側(cè)20個像素的塊尺寸以及嵌入水平為8的8個JPEG2000彩色測試圖像的測 試結(jié)果的數(shù)據(jù)表；
圖25所示為使用現(xiàn)有技術(shù)方法和優(yōu)選實施例方法對8個醫(yī)學(xué)圖像使用 塊尺寸和嵌入水平的各種組合的測試結(jié)果的數(shù)據(jù)表，其中列出的對于圖像壓 縮的"健壯性"是最小存活比特率(minimum surviving it rate)，用比特每像素
(bpp)表不；
17圖26所示為在此處公布的優(yōu)選實施例方法和現(xiàn)有技術(shù)方法之間標(biāo)記圖 像和原始圖像的PSNR (峰值信號對噪聲的比率)和對壓縮的平均健壯性的 性能比較的數(shù)據(jù)表；
圖27所示為使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，用于圖像鑒別的一種 系統(tǒng)和方法的框圖28所示為使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，使用脆弱鑒別模式產(chǎn) 生數(shù)字簽名的方法的框圖29所示為使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，使用脆弱鑒別模式驗 證數(shù)字簽名的方法的框圖30所示為使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，使用有損鑒別模式產(chǎn) 生數(shù)字簽名的方法的框圖31所示為使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，使用有損鑒別模式驗 證數(shù)字簽名的方法的框圖32所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，在一塊圖像中嵌入一比特 所引起的塊差值的量值改變；
圖33所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，用于嵌入代表根據(jù)圖像中 的內(nèi)容特征所產(chǎn)生的數(shù)字簽名的數(shù)據(jù)的方法的框圖；以及
圖34所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面，用于鑒別數(shù)字簽名的方法 的框圖。
具體實施例方式
在優(yōu)選實施例中， 一個圖像被分成不重疊塊。優(yōu)選地，圖像的每一塊然 后被分成兩個或更多子集。每個子集優(yōu)選地具有相同的像素數(shù)目，但可替換 的，像素子集可具有不同數(shù)目的像素。優(yōu)選地來自不同子集的像素分布為圖 2的棋盤模式。但是其他分布模式也是可能的。因此，每個子集的特征優(yōu)選 地相似。像素值可以是灰度級亮度值。像素值另外地或可替換地可以是色彩 (chromatic)信息的成分(component)。例如，像素值可以是彩色圖像的RGB(紅綠藍(lán))三元值中之一 。
在優(yōu)選實施例中， 一個子集中的像素的一個或多個像素值可被操作以實
現(xiàn)本發(fā)明的一個或多個方面。如使用BCH (Bose-Chaudhui'i-Hocquenghem)
編碼的通道編碼可結(jié)合此處公布的本發(fā)明的原理。而且，可結(jié)合本發(fā)明使用 置舌L (scrambling)技術(shù)。
用圖18A的醫(yī)學(xué)圖像說明本發(fā)明的各個方面。對于給定的灰度圖像， 其是512x512x8(其中數(shù)字"512"代表像素，"8"代表灰度表示中的比特數(shù)目)， 根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面可執(zhí)行以下動作。首先，圖像被劃分成不重疊 ±央。例如，塊尺寸可以是8xg，如圖2所示，從而提供具有64像素的塊。優(yōu) 選地，塊200被分成兩個子集，從而提供每個具有32像素的子集。在圖2 的實施例中， 一個子集由用'+ '標(biāo)記的像素組成而另一子集由用'-'標(biāo)記的像 素組成。但是，可以理解可使用具有少于或多于64像素的塊。而且，塊可 被分成多于兩個子集。
在圖2的實施例中，"+"和"-"像素布置為"棋盤"模式，其中當(dāng)沿著塊 200的任何行或列進(jìn)行時遇到交錯的"+"像素和"-"像素的模式。這種"+"像 素子集的精細(xì)分散，其像素值可被此處公開的優(yōu)選數(shù)據(jù)嵌入方法修改，優(yōu)選 地體現(xiàn)出提供比當(dāng)像素子集僅偶然地分散在塊中時發(fā)生的小的a值的好處。 但是本發(fā)明不限于圖2所示的"+"像素和"-"像素的特殊分布。
在一個實施例中，對每個塊計算塊差值a。此處，塊差值a是塊中像素 對的灰度值之間的差的算術(shù)平均。特別地，可限定像素對為水平地、即從左 到右從頂?shù)降椎膬蓚€相鄰像素，如圖2所示。更一般地，替代將塊分成像素 "對"，可創(chuàng)建"像素組"，該組每個包括多于兩個像素。而且，像素對中或像 素組中的像素具有多于兩個像素，不需互相鄰近。而且，除了灰度值的像素 特征可用于計算每個像素組中的差值且用于代表整個塊的塊差值。例如，這 些其他特征包括但不限于每個像素的"R"、 "G"和"B"值中的一個或多個。而 且，可使用每個像素上的其他色彩信息。此處，對于給定像素以及對于像素 擁有的給定特征，術(shù)語"像素值"通常指數(shù)字值。例如，考慮使用灰度值的特征在一對像素之間做出比較的情況。在此例
中，像素A具有灰度像素值32，而像素B具有灰度像素值34。因此，這個 像素對的差值為2。如果包含像素A和B的塊中只有一個具有差值等于1的 其他對，塊差值a將等于1.5，因為1.5是"1"和"2"的算術(shù)平均。
考慮作為一個可替換實施例的部分的另一個例子，其中像素組包括奇數(shù) 個像素，其中該奇數(shù)大于2。在此例中，像素組包括具有以下"R" (RGB的
紅色部分)像素值的3個像素(編號P1、 P2和P3): Pl: 20、 P2: 30和P3:
60。為了確定該像素組的差值，我們對像素值的各對間的差求和并除以該組 中的像素數(shù)目。因此，差1 = 10 (P2-P1)，差2二40 (P3-P1)，以及差3二30 (P3-P2)。在此例中，該像素組的差值于是為(10+40+30)/3 = 80/3=26.6。
可理解前面用于計算具有多于兩個像素的像素組的差值的公式可應(yīng)用于任 何尺寸的像素組。而且也可使用用于確定像素組的差值的其他公式，如像素 組的像素值距平均像素值的平均偏差。而且，也可使用像素組距平均像素值 的多個這種平均偏差。
由于塊中的像素值通常是高度相關(guān)的，需要塊差值cc非常接近O。實驗 結(jié)果支持該觀察。圖3示出圖像中的塊之間塊差值a的分布。圖3顯示多數(shù) a值非常接近O。而且，圖3所示的分布的均值非常接近0。
優(yōu)選地，由于塊差值(x基于每個塊中所有像素，該值cc對攻擊(如壓縮 或其他輕微改變)具有一定的健壯性。我們選擇該塊差值cc作為健壯量并使 用它以嵌入數(shù)據(jù)。
在一個優(yōu)選實施例中，我們把掩護(hù)圖像分成不重疊的塊。然后l比特優(yōu) 選地嵌入每個塊。優(yōu)選地，當(dāng)嵌入比特時，塊差值a被保持在由閾值K和-K 所限定的范圍內(nèi)以嵌入一個邏輯-0比特。K的值在至今進(jìn)行的許多實驗中通 常小于5。但是，也可使用具有絕對值小于或大于5的K和-K值。為了嵌入 邏輯-1比特，塊差值a的絕對值優(yōu)選地移出K和-K之間的范圍。
如上，雖然使用模-256加法可有效解決上溢或下溢問題，它將引入不可 接受的黑白點相間噪聲。在本發(fā)明的一個實施例中通過將圖像塊分成4個不同類并使用適合于每一類的比特嵌入方案可解決上溢/下溢問題。
基礎(chǔ)理論和所獲得的實驗結(jié)果說明該優(yōu)選的方法成功解決了上溢/下溢 問題，并同時避免了黑白點相間噪聲。下面討論用于每一類的優(yōu)選比特嵌入 方案。在此算法中，移位量(也稱為"嵌入水平")(3優(yōu)選是閾值K的兩倍。 但是在可替換實施例中，移位量(3小于或大于K值的兩倍。
在優(yōu)選實施例中，向右手側(cè)移位a(圖5)通過將移位量(3加到塊中由"+" 標(biāo)記的每個像素的灰度像素值(圖2)來實現(xiàn)。類似地，向左手側(cè)移位a (圖 5)通過從塊中由"+"標(biāo)記的每個像素的灰度像素值(圖2)減去固定的移位 量卩來實現(xiàn)。在優(yōu)選實施例中，塊200中由"-"標(biāo)記的像素的灰度像素值不修 改，因此減小了由數(shù)據(jù)嵌入引起的失真。但是，在可替換實施例中，a的值 可通過從"-"像素加或減移位量(3而增加。
在下面討論的一定條件下，在塊中嵌入邏輯-0比特或邏輯-1比特可使得 后續(xù)的比特提取過程提取該塊的錯誤比特。優(yōu)選地，使用錯誤校正編碼 (ECC)和有關(guān)的錯誤校正解碼以檢測和/或校正這種錯誤。在一個實施例中， 錯誤校正編碼使用開銷嵌入來自同一圖像或另一圖像中的其他塊的比特，以 確定哪些提取的比特是錯誤的并校正它們。在可替換的實施例中，開銷數(shù)據(jù) 可被存在別處且被使用以識別和校正錯誤的提取數(shù)據(jù)比特。例如，用于錯誤 校正的開銷數(shù)據(jù)可被包括在與塊或整個圖像有關(guān)的"邊信息(side information)'，中。
以下，討論將數(shù)據(jù)嵌入塊中的各種方法，所述方法依賴于塊直方圖和塊 的塊差值a。此處，術(shù)語塊的"對比狀態(tài)"可包括塊的直方圖狀態(tài)、塊的塊差 值ou或直方圖狀態(tài)和塊差值oc。而且，包括在塊的對比狀態(tài)中的塊的方面 不限于以上討論的那些。
類1:
對于待加的移位量，所考慮的塊的灰度像素值足夠遠(yuǎn)離直方圖的兩個 界限(對8比特灰度圖像為0到255)，而不引起下溢/上溢狀況。特別地， 距離d = min (4 d.)滿足卩(其中卩是移位量)，如圖4所示。以下考慮類1中兩種情況。所述情況根據(jù)塊差值OC的值來識別。
在優(yōu)選實施例中，塊的"+ "像素的值被修改以嵌入邏輯-l比特值，且所 有像素的值優(yōu)選保持不變以在塊中嵌入邏輯-O值。但是，在優(yōu)選實施例中，
該比特值習(xí)慣可逆，且所選像素可被修改以嵌入邏輯-o值，而像素可保持不
變以嵌入邏輯-1值。
情況1:塊差值a位于閾值K和-K之間。
如果要嵌入塊中的比特值為邏輯-1，如果a為正，塊差值a優(yōu)選通過量 卩向右移位且如果a為負(fù)則向左移位，見圖5。如果要嵌入塊中的比特為邏 輯-0，則該塊的像素值優(yōu)選保持不變，因此保持a不變。
情況2: a的絕對值超過閾值K的絕對值(見圖6)。
為保證將在本文檔后面說明的數(shù)據(jù)提取方法不破壞任何圖像數(shù)據(jù)，該數(shù) 據(jù)嵌入方法不管嵌入步驟之前的ct值而優(yōu)選地在塊中嵌入邏輯-l比特值。因 此，其中邏輯-1比特值指定(slat)用于嵌入塊中，塊差值a優(yōu)選地自0進(jìn) 一步移位量(3(見圖6)。在這種情況下，即使其中邏輯-0比特值指定用于嵌 入塊中，邏輯-1比特值優(yōu)選地通過使差值a自0移位移位量卩來嵌入。根據(jù) 上述方法嵌入比特值可以以當(dāng)稍后執(zhí)行提取方法時將產(chǎn)生一個錯誤比特的 方式修改塊200。因此，ECC和錯誤校正解碼(ECD)被優(yōu)選應(yīng)用以校正任 何這種錯誤。
類2:
參考圖7，在類2的直方圖中，考慮塊的一些灰度像素值非常接近直方圖 的下限(對于8比特灰度圖像其對應(yīng)0值)，而無灰度像素值接近直方圖的 上限。對類2，下面考慮3種情況。這些情況根據(jù)塊差值cc的各種值限定。 情況1:塊差值ct位于閾值K和-K之間。
如果要嵌入邏輯-1比特值，塊差值a向右手側(cè)移位移位量(3超過閾值K。 見圖8。如果要嵌入邏輯-0比特值，塊差值ct優(yōu)選保持不變。
情況2:值塊差值cc位于直方圖的右手側(cè)超過閾值K (見圖9)。 考慮邏輯-0或邏輯-1比特值是否被指定用于嵌入塊中，優(yōu)選實施例系統(tǒng)和方法通過將塊差值OC移位移位量卩來嵌入邏輯-1比特值，從而使塊差值(X 進(jìn)一步遠(yuǎn)離0點，如圖9所示。不管指定嵌入塊中的比特的值是什么，嵌入 邏輯-1比特值可導(dǎo)致提取方法從該塊提取錯誤的比特值。在這種情況下，優(yōu) 選使用錯誤校正編碼/解碼以校正該錯誤的比特。
情況3:塊差值(X位于直方圖的左手側(cè)超過閾值-K (見圖IO)。 這種情況提出了一個問題正好在任何移位量被加之前塊差值a超過閾 值的絕對值。以及，保持差值(X不變或使它進(jìn)一步遠(yuǎn)離O可消除數(shù)據(jù)嵌入和
提取過程的可逆性的可逆性。在一個實施例中，該問題可通過增大閾值K的 值來解決，從而將a帶入被更新的值-K和K所限定的范圍中。注意，對特 殊塊如果K改變，則用于圖像中所有塊的數(shù)據(jù)優(yōu)選地使用該增大的K值被 重新嵌入。
在另一實施例中，用于將數(shù)據(jù)嵌入所述圖像的塊尺寸可增加。增加塊尺 寸通常作用為減小用于圖像的各種塊的a值。針對圖像中的所有塊，優(yōu)選地 塊尺寸選擇為減小在閾值K以下的a值。對于K的值增大的情況， 一旦新 的塊尺寸被確定，數(shù)據(jù)嵌入方法優(yōu)選地針對圖像中的所有塊重復(fù)。
使用較大的K值或較大的塊尺寸優(yōu)選地避免情況3的情形并使得各種 不同值的關(guān)系恢復(fù)到情況1的情形，如圖8所示。實驗結(jié)果表明情況3僅很 少發(fā)生。而且，在優(yōu)選實施例中，K值或塊尺寸的適中的增加通常解決該問 題。
類3:
參考圖11，通常在塊中的灰度像素值的類3直方圖中，有接近直方圖上 限的灰度像素值(即在水平軸上，值=255)，但是如果有像素灰度值接近 直方圖的下限，則只有很少。
類3類似于類2，除了灰度像素值的集中部分接近直方圖的上限而非下 限。因此，用于類3情形的優(yōu)選實施例的數(shù)據(jù)嵌入算法類似于類2的數(shù)據(jù)嵌 入算法，除了塊差值a優(yōu)選地向左移位而非向右移位。 類4:
23參考圖12，在類4情形的塊的直方圖中，有接近直方圖上限和下限的灰度
像素值。在該類中，我們根據(jù)塊差值a進(jìn)一步考慮兩種不同情況。 情況1:值a位于閾值K和-K之間。
在優(yōu)選實施例中，邏輯-0比特值或邏輯-1比特值被指定用于嵌入該塊 中，該優(yōu)選的方法將邏輯-0比特值嵌入塊中。嵌入邏輯-0值優(yōu)選地包括保持 a的值不變，如圖13所示。無條件地嵌入邏輯-0比特值，如上，可導(dǎo)致提 取方法提取用于該塊的錯誤比特值，其中提取的比特值可不等于指定要嵌入 該塊的比特值。如果錯誤比特值通過提取方法提取，優(yōu)選地使用錯誤校正編 碼/解碼來校正錯誤。
情況2:絕對值a超過閾值K (見圖14)。
在優(yōu)選實施例中，如上述類4，情況l，我們不改變塊的灰度像素值。 特別地，不管指定用于嵌入塊中的比特值，邏輯-0比特值嵌入塊中。如上述 的無條件地嵌入邏輯-0比特值可導(dǎo)致稍后要在提取方法工作期間提取的錯 誤比特值。優(yōu)選地，使用錯誤校正編碼/解碼以檢測和校正任何這種比特值提 取錯誤。當(dāng)解碼時，首先檢查塊的灰度值分布。 一旦對應(yīng)類4的情況2的情 形被識別，則提取比特'0'，且該塊的灰度值保持不變。
上述四類優(yōu)選地說明了當(dāng)塊要通過在此公開的優(yōu)選數(shù)據(jù)嵌入方法來處 理時所述塊可處于的所有狀況。使用用于所列類的各種情況的上述方法優(yōu)選 地將所有灰度像素值保持在范圍[O， 255]中，因此排除了任何數(shù)據(jù)上溢/下溢 狀況的出現(xiàn)并由此防止了圖像數(shù)據(jù)的任何損失。通過使用上述數(shù)據(jù)嵌入算法 產(chǎn)生的任何錯誤比特優(yōu)選地通過下述錯誤校正編碼/解碼來處理。但是，可使 用其他錯誤校正方法。
錯誤校正碼
在一個實施例中，上述比特嵌入過程會引入一些錯誤的比特值。特別地， 一些塊會導(dǎo)致提取程序提取與被指定嵌入該塊的比特值不對應(yīng)的比特值。如 上所述，這種錯誤可通過基于塊的直方圖的狀況以及塊差值a的值無條件 地輸入邏輯-0比特值或邏輯-1比特值而引入。該方法表現(xiàn)出通過嵌入和提取過程來保持圖像不受干擾的好處，但是具有當(dāng)被作用的圖像塊通過優(yōu)選的數(shù) 據(jù)提取系統(tǒng)和方法操作時可能產(chǎn)生錯誤比特的缺點。
在優(yōu)選實施例中，為了正確地精確恢復(fù)原始(即，在將比特嵌入圖像的 各個塊之前)信息比特，優(yōu)選地使用錯誤校正編碼。在一個實施例中，使用 錯誤校正編碼提供了錯誤校正的好處但也減少了可存入圖像的信息比特數(shù) 目。在這個實施例中，圖像的信息比特嵌入容量的這種減少由需要存儲大量 的開銷比特以伴隨信息比特所引起。
Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH)碼是有效種類的循環(huán)碼，提供對 塊長度、碼率(coderate)、字母表尺寸以及錯誤校正容量的較大選擇度。見 J.G.Proakis的Cbmm,/ca"o",第4版，Mcgraw—Hill 2000，其整個公 開通過引用結(jié)合于此。所以，此處公開的系統(tǒng)和方法的優(yōu)選實施例使用BCH 碼用于錯誤檢測和校正。在優(yōu)選實施例中，可使用以下碼BCH (15， 11， 1)、 BCH (15， 7， 2)、 BCH (15， 5， 3)、 BCH (31， 6， 7)禾卩BCH (63， 7， 15)。 BCH碼的可用性范圍優(yōu)選地促進(jìn)編碼比率(codingratio)之間的折 衷，以及因此一方面促進(jìn)了錯誤校正編碼的有效載荷和另一方面促進(jìn)了錯誤 校正編碼的錯誤校正能力。無損數(shù)據(jù)隱藏的健壯性程度通常隨著錯誤校正能 力的增加而增加。
例如，BCH (63， 7， 15)碼對于錯誤校正容量而言是上面列出的碼中 最有力的碼。雖然招致包括更多冗余比特的成本，該碼可校正63比特的碼 字中的15個隨機(jī)錯誤比特。然而因此BCH(63， 7， 15)碼具有上面列出的 碼中最小的數(shù)據(jù)嵌入容量。
在一些圖像中，具有錯誤數(shù)據(jù)的塊在某些集中區(qū)域可呈現(xiàn)不成比例的數(shù) 目，其會導(dǎo)致單個碼字包括超出甚至BCH (63， 7， 15)的錯誤校正能力的 若干錯誤。為了對抗這類可導(dǎo)致所公開的數(shù)據(jù)嵌入系統(tǒng)和方法的一些實施例 失敗的錯誤"突發(fā)"，錯誤碼校正算法優(yōu)選地與置換方案組合。這已陳述于 S.B.Wicker的五/ror Cb /ro/ S;/stem々r D(gz'ta/ Cbm淤ww'caft'o/7 5fc)n3ge， EnglewoodCliffs, NJ: Prentice-Hall 1995 (此處稱為"Wicker"),該文檔通過引用結(jié)合于此。如Wicker中所公開的，組合錯誤校正編碼和置換是用于
高效地對抗隨機(jī)錯誤和錯誤突發(fā)的有效和高效的策略。為了安全，消息比特 優(yōu)選使用所提出的算法中的密鑰來置換。在一個可替換實施例中，置換可使
用混亂混合技術(shù)來執(zhí)行，該技術(shù)由GVoyatzis和LPitas提出于"Chaotic mixing of digital images and applications to watermarking", praceW"^ q/" C0"7fere"ce A/w/"weJ/a v4/ p/;fcaWcws ， Services Techniques (五CM46T"i5) ， 2 ， 687-695頁，1996年5月。
圖15所示為用于將數(shù)據(jù)嵌入圖像中的上述系統(tǒng)和方法的優(yōu)選實施例的 框圖。數(shù)據(jù)提取的過程優(yōu)選地是數(shù)據(jù)嵌入過程的逆轉(zhuǎn)。對給定的標(biāo)記數(shù)據(jù)， 圖像優(yōu)選地首先被劃分成不重疊的塊。然后，對每個塊優(yōu)選地計算塊差值ou
如果經(jīng)歷數(shù)據(jù)提取的塊的塊差值a的絕對值大于閾值K的絕對值，則 提取方法優(yōu)選地檢査該塊的灰度值分布。如果該塊被識別為適合于類4情況 2的輪廓，則優(yōu)選地從該塊提取邏輯-0比特值，且塊保持不變。否則，從塊 提取邏輯-1比特值，且塊差值a向0點移回對應(yīng)于移位量P的量。特別地， 如果a為負(fù)，向0的移位對應(yīng)于移位量(3加a。如果a為正，向0的移位對 應(yīng)于從a減移位量(3。執(zhí)行以上步驟優(yōu)選地導(dǎo)致像素值(灰度或其他類型像 素值)回復(fù)到其原始值，如圖16所示。
如果塊差值a的絕對值小于閾值K，則從該塊提取邏輯-0比特值。在這 種情形，塊的像素值優(yōu)選地保持不變。在優(yōu)選實施例中，當(dāng)標(biāo)記的圖像經(jīng)如 上處理時，所有像素將結(jié)束于它們在原始圖像中具有的相同的像素值。
參考圖17，在優(yōu)選實施例中，在數(shù)據(jù)提取之后，優(yōu)選地執(zhí)行逆置換和 ECC解碼，從而使得嵌入圖像的原始信息比特得到精確地恢復(fù)。而且，原始 圖像還可優(yōu)選地?zé)o失真恢復(fù)。提取方法的優(yōu)選實施例示出在圖17。
本發(fā)明的系統(tǒng)和方法的優(yōu)選實施例成功地應(yīng)用于常用的灰度圖像如 'Lena'、 'Baboon，等、8個醫(yī)學(xué)圖像、8個JPEG2000彩色測試圖像以及 CorelDraw 圖像數(shù)據(jù)庫中的所有1096個圖像。對于彩色圖像，該方法優(yōu)選 地應(yīng)用于每個圖像的僅一個彩色平面。該結(jié)果表明由于優(yōu)選的方法不使用模-256加法的事實導(dǎo)致沒有黑白點相間噪聲。
在優(yōu)選實施例中，為了鑒別的目的，數(shù)據(jù)嵌入容量(可存儲在圖像中的
數(shù)據(jù)量)可以大于512或1024比特，且其可通過改變用于其他應(yīng)用的塊尺
寸而調(diào)整。
如本文檔后面所述，使用本發(fā)明的優(yōu)選實施例獲得的PSNR比使用C. De Vleeschouwer、 J. F. Delaigie禾卩B. Macq的"Circular interpretation of bijective transformations in lossless watermarking for media asset management", 7>a". Afw/rime^z,巻5， 97-105頁，2003年3月(這里稱為"De Vleeschouwer")中的方法所獲得的PSNR高得多。
通常在數(shù)據(jù)嵌入容量和PSNR之間有折衷。因此，在優(yōu)選實施例中，各 種參數(shù)，如對BCH碼的選擇，可被選擇以實現(xiàn)PSNR和數(shù)據(jù)嵌入容量的最 佳結(jié)果組合。測試的圖像可利用范圍從10bpp (比特每像素)到0Jbpp存 活比特率來抵抗JPEG/JPEG2000壓縮。換言之，當(dāng)圖像壓縮應(yīng)用于標(biāo)記的圖 像時，隱藏的數(shù)據(jù)可無錯誤地取回，使得產(chǎn)生的單位為bpp的比特率等于或 大于上述存活比特率。
圖18到20示出了使用本發(fā)明的系統(tǒng)和方法的優(yōu)選實施例的各組原始 圖像和標(biāo)記圖像。注意沒有可見的偽像存在于標(biāo)記圖像中，因此顯示出比現(xiàn) 有技術(shù)有顯著的性能改善。
圖21到24總結(jié)了對于3套常用圖像的測試結(jié)果，分別為1) 3個常 用圖像，即Lena、 Baboon和Boat; 2) CorelDraw 數(shù)據(jù)庫中的1096個圖像； 3) 8個醫(yī)學(xué)圖像；以及4) 8個JPEG2000測試圖像。在以下，"塊尺寸"代 表沿方塊一側(cè)的像素數(shù)目，而"嵌入水平"表示需要邏輯-l比特值嵌入該塊的 塊中灰度值改變的數(shù)目。注意已選擇了塊尺寸以及嵌入水平的值以使圖 23-24顯示的結(jié)果適合于與在De Vleeschouwer中所獲得的進(jìn)行比較。為了 以更精確的方式比較基于模-256的算法和優(yōu)選實施例算法之間的性能，我們 在8個醫(yī)學(xué)圖像上進(jìn)行一套實驗，具有圖25所示的全面的測試結(jié)果。在這 套實驗中，我們改變塊尺寸和嵌入水平以觀察嵌入容量、原始圖像比標(biāo)記圖像的PSNR以及對圖像壓縮的健壯性。
為了進(jìn)行精確比較，下面說明De Vleeschouwer以在圖像中嵌入100信 息比特。當(dāng)塊的數(shù)目以及因此的嵌入容量大時，我們重復(fù)嵌入相同的100信 息比特。當(dāng)提取隱藏的數(shù)據(jù)之后，我們用多數(shù)表決以對隱藏的信息比特進(jìn)行 解碼。于是，在優(yōu)選實施例中，對于每個給定的塊尺寸，優(yōu)選實施例方法的 嵌入容量和De Vleeschouwer方法的嵌入容量相同。
標(biāo)記圖像和對應(yīng)的原始圖像的PSNR的不同取決于標(biāo)記過程中使用的 嵌入水平。該P(yáng)SNR的不同還取決于用于在圖像中嵌入數(shù)據(jù)的塊尺寸。這是 因為隨著塊尺寸增加，整個塊中的塊差值a的差異減小。值oc的減小優(yōu)選地 允許使用較小值的閾K和移位量(3。
參考圖25，通過使用一種方法產(chǎn)生的8個標(biāo)記圖像的PSNR值針對每 個塊尺寸和嵌入水平的組合被平均并列出在圖26中。關(guān)于最小存活比特率 的健壯性列出在圖25中。塊尺寸和嵌入水平的每個組合的平均比特率(健 壯性)在圖26中列出。而且，PSNR和健壯性還對于給定塊尺寸在不同嵌入 水平上平均(用*標(biāo)記)，以及在不同的塊尺寸上平均(用**標(biāo)記)，這也在 圖26中示出。從圖26觀察到對于塊尺寸和嵌入水平的每個組合、因此的每 個特定的數(shù)據(jù)嵌入容量，使用優(yōu)選實施例方法的8個標(biāo)記醫(yī)學(xué)圖像的平均 PSNR比使用De Vleeschouwer中的算法的PSNR高得多。還觀察到對每個 組合，與提出的方法有關(guān)的平均最小存活比特率比用De Vleeschouwer中的 算法的平均最小存活比特率低。所以，用此處公開的優(yōu)選實施例方法對圖像 壓縮的平均健壯性比用De Vleeschouwer算法的平均健壯性強(qiáng)，從而提供了 高于可用的現(xiàn)有技術(shù)的高性能。
此處公開了一種新的健壯的無損圖像數(shù)據(jù)隱藏系統(tǒng)和方法，該系統(tǒng)和方 法優(yōu)選地使用健壯的統(tǒng)計量以減輕圖像壓縮以及數(shù)據(jù)嵌入過程中小的偶然 變化的影響。該系統(tǒng)和方法優(yōu)選地對具有不同像素灰度值分布的像素組使用 不同的比特嵌入策略。該系統(tǒng)和方法優(yōu)選地使用錯誤校正編碼與置換方案的 組合以分別解決單個錯誤比特的發(fā)生和這種錯誤比特的過度集中。
28此處公開的系統(tǒng)和方法的優(yōu)選實施例表現(xiàn)出以下益處1)無黑白點相 間噪聲；2)對幾乎所有圖像可用(該算法已在各種圖像上成功地測試)；3)
標(biāo)記圖像的平均PSNR高于38dB; 4)對JPEG/JPEG2000壓縮的健壯性；5) 數(shù)據(jù)嵌入容量可高于512比特或1024比特(通常足夠用于鑒別)，以及按需 調(diào)整嵌入容量的能力。
可使用此處公開的系統(tǒng)和方法以嵌入有關(guān)數(shù)字簽名的數(shù)據(jù)以鑒別無損 壓縮的JPEG2000圖像，隨后是可能的轉(zhuǎn)碼。統(tǒng)一的鑒別框架可提供脆弱和 半脆弱的鑒別。前者用于數(shù)據(jù)完整性驗證，而后者用于內(nèi)容完整性驗證。而 且，在半脆弱鑒別中會有有損和無損模塊。此處報道的健壯無損數(shù)據(jù)隱藏方 案用于無損模塊。特別地，如果無損壓縮的JPEG2000圖像在鑒別前未被改 變，隱藏的數(shù)據(jù)可被精確地提取。而且，圖像可被分類為可信的，且原始圖 像可得到正確地恢復(fù)。
如果無損壓縮的JPEG2000圖像經(jīng)歷了進(jìn)一步的轉(zhuǎn)碼，如有損壓縮，則 只要壓縮沒有嚴(yán)重到內(nèi)容被改變，該圖像就會被認(rèn)為是可信的。在這種情形 中，隱藏的數(shù)據(jù)可被精確地提取，但通常不可能恢復(fù)原始圖像。如果有損壓 縮很嚴(yán)重以至產(chǎn)生的比特率低于特定的最小存活比特率，隱藏的數(shù)據(jù)將不能 被正確地提取，且圖像會被認(rèn)為是不可信的。
如果無損壓縮的圖像內(nèi)容被改變了，則隱藏的數(shù)據(jù)可能不能被無錯誤地 提取。而且，即使隱藏的數(shù)據(jù)仍能被正確地提取出，因為提取的數(shù)據(jù)(其反 映原始圖像)與源自內(nèi)容改變的圖像的數(shù)據(jù)之間的不匹配，提取的數(shù)據(jù)將導(dǎo) 致圖像本身被認(rèn)為是不可信的。更多信息可在下面的文檔[15]和[16]中找到。
以下文檔通過引用結(jié)合于此。[1〕 Y. Q. Shi, Z. Ni， D. Zou， C. Liang and G. Xuan, "Lossless data hiding: Fundamentals, algorithms and applications,"/Voceedfngs 0/7Ef!E/"《er"flft'o打a/iS;y爪pow》m Q'rcuz'" fl/!dvol. II, pp. 33-36， Vancouver, Canadaj May 2004. C. W. Honsinger， P. Jones， M. Rabbani， and J. C. Stoffel， "Lossless recovery of an original image containing embedded data," US Patent: 6,278,791, 2001, J. Fridrich, M Goljan and R Du， "Invertible authentication,"SPZE尸/zo/o"fcs 胸《，&cunXy ancf ,enna7tog o/M/WmeA'。 Co'i^ts 727, Vol. 397， pp. 197-208， San Jose， California, January 2001. M, Goljan， J. Fridridi, and R. Du, "Distortion-free data embedding," /Vocee^wg^ 0/ ,/"/0/7"fl//0/1 HWz)《Worfoto; , pp. 27"41, Pittsburgh, PA, April 20CH. G. Xuan, J. Zhu, J. Chen, Y. Q. Shi， Z. Ni, W. Su "Distortionless data hiding based on integer wavelet transfornij" /Voceo/!'"gsZ￡"￡￡ //"ernfl,w"a/ FwAs7w/ o M"/ft'we&i
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鑒別
JPEG2000 (聯(lián)合攝影專家組2000)具有很多先進(jìn)的特征，包括有損到無損 壓縮、改善的壓縮比率、分辨率可伸縮性、質(zhì)量可伸縮性、ROI (興趣區(qū)) 等。因此，當(dāng)設(shè)計用于JPEG2000圖像的鑒別系統(tǒng)時這些因素應(yīng)考慮在內(nèi)。 可理解此處討論的發(fā)明原理可使用于除JPEG2000之外的圖像數(shù)據(jù)存儲格 式。
鑒別系統(tǒng)和方法優(yōu)選地能利用JPEG2000的先進(jìn)特征。例如，鑒別系 統(tǒng)和方法應(yīng)能以可伸縮方式保護(hù)JPEG2000圖像。為了與JPEG2000對準(zhǔn)， 系統(tǒng)和方法應(yīng)能保護(hù)任何一個或多個分量、平鋪(tile)、分辨率、質(zhì)量層、 ROI、范圍或碼塊。即使當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)的偶然失真時，鑒別框架優(yōu)選地能為 JPEG2000圖像提供有效和安全的保護(hù)，同時足夠健壯以避免丟失嵌入數(shù)據(jù) 的真實性狀態(tài)。鑒別框架優(yōu)選地不以折衷JPEG2000的先進(jìn)特征或使其典 型應(yīng)用變窄的方式獲得。例如，解決方案應(yīng)保持JPEG2000圖像的無損壓 縮特征。鑒別框架應(yīng)兼容目前技術(shù)水平的信息安全標(biāo)準(zhǔn)如X.509等。
鑒別是保護(hù)數(shù)據(jù)完整性并防止抵賴的過程。通常，它包括簽名過程和 驗證過程。數(shù)字簽名是用于數(shù)據(jù)鑒別的工具。 一般來說，它應(yīng)包括這樣一 些數(shù)據(jù)(即，簽名)，即接收者可使用其作為特定消息被發(fā)送且簽名者是始
31發(fā)者的證據(jù)。簽名是為被保護(hù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生簽名的過程。驗證是檢測被保護(hù)數(shù) 據(jù)的破壞或確認(rèn)該數(shù)據(jù)是正確的過程。散列通常是指密碼學(xué)中的單向函數(shù)。
典型的散列函數(shù)是MD-5和SHA-1 。
L.A.B.R.(最低鑒別比特率)是指鑒別強(qiáng)度。在Z.
Zhang, Q. Sun, X. Lin, Y. Q. Shi幼d Z. Ni, "A unified authentication framework for JPEG2000 images," Proceedings of正EE International Conference on Multimedia and Expo,'Taipei
,Taiwan，2004年6月，該文檔通過引用結(jié)合于此。只要重編碼或轉(zhuǎn)碼的 JPEG2000的比特率大于LABR，其真實性通過此處公開的系統(tǒng)和方法來保 證。
對于脆弱鑒別，保護(hù)是基于圖像數(shù)據(jù)而非圖像內(nèi)容。甚至被保護(hù)圖像 數(shù)據(jù)中的1比特修改也將使該圖像不可信，即使這不改變其內(nèi)容含義。對 于有損鑒別，保護(hù)是基于圖像內(nèi)容。有損鑒別通過以有損方式對內(nèi)容加水 印而對限定的偶然失真是健壯的。對于無損鑒別，保護(hù)也是基于圖像內(nèi)容， 且它對限定的偶然失真也是健壯的。但是，如果不應(yīng)用轉(zhuǎn)碼，在水印提取 后，它可恢復(fù)原始圖像。
偶然失真通常由普通圖像處理和不可靠的網(wǎng)絡(luò)傳輸引入。 一般，偶然 失真不改變圖像含義，但它可使圖像質(zhì)量降級。故意失真通常由一些種類 的惡意攻擊引入，其改變圖像內(nèi)容的含義。有損水印通常將永久導(dǎo)致圖像 質(zhì)量降級，雖然它是無法察覺的。
無損水印將導(dǎo)致圖像質(zhì)量降級，雖然它通常是無法察覺的。但是如果 沒有對加水印的JPEG2000圖像應(yīng)用轉(zhuǎn)碼，在水印提取后原始內(nèi)容可被正 確恢復(fù)。
奇偶校驗位(PCB)是指包括在數(shù)據(jù)存儲和/或數(shù)據(jù)傳輸中的冗余位以 檢測和校正錯誤。術(shù)語"攻擊"通常對應(yīng)于(在健壯鑒別中(有損或無損)) 導(dǎo)致內(nèi)容含義改變的任何內(nèi)容修改。在脆弱鑒別中，任何一比特改變通常 會被認(rèn)為是攻擊。上述術(shù)語不限于以上提供的說明。
功能性提出的系統(tǒng)將脆弱鑒別、有損鑒別和無損鑒別整合在用于JPEG2000 圖像的一個單獨統(tǒng)一的框架中。但是，此處公開的原理可與其他圖像數(shù)據(jù) 存儲格式一起使用。類似于受壓縮比特率定量控制的JPEG2000壓縮強(qiáng)度， 鑒別強(qiáng)度也可由稱為"最低鑒別比特率(LABR)"的參數(shù)來定量地指定。它 意味著JPEG2000圖像的超過LABR的所有數(shù)據(jù)/內(nèi)容將受到保護(hù)，這對使 用該系統(tǒng)的用戶非常方便。
優(yōu)選地使用脆弱鑒別以保護(hù)碼流的一個或多個部分或甚至從主頭部到 EOC(上下文結(jié)束)標(biāo)記的整個碼流。由于它是脆弱的，被保護(hù)部分的任何 一比特修改將使該圖像不可信。有損鑒別用于以半脆弱方式保護(hù)JPEG2000 圖像，其對偶然失真更健壯。有損鑒別之后，由于水印嵌入，圖像質(zhì)量降 級到不可接受的程度。類似地，無損鑒別也以半脆弱方式保護(hù)JPEG2000 圖像，但是假設(shè)不應(yīng)用轉(zhuǎn)碼，在水印提取之后原始圖像可被恢復(fù)。所提出 系統(tǒng)的典型功能性在以下列出。
脆弱鑒別
在脆弱鑒別模式，可以各種粒度保護(hù)JPEG2000圖像，包括以下粒度 保護(hù)整個碼流；保護(hù)屬于一個或多個平鋪的碼流的一部分；保護(hù)屬于一個 或多個分量的碼流的一部分；保護(hù)屬于一個或多個分辨率級的碼流的一部 分；保護(hù)屬于由LABR所限定的一個或多個質(zhì)量層的碼流的一部分。保護(hù) 屬于一個或多個范圍的碼流的一部分；保護(hù)屬于一個或多個碼塊的碼流的 一部分；保護(hù)屬于一個ROI的碼流的一部分。
有損鑒別
使用有損鑒別，數(shù)字簽名可經(jīng)受住如轉(zhuǎn)碼和JPEG2000編碼/解碼的多次 循環(huán)的動作所引起的偶然失真。但是，如果圖像內(nèi)容被故意修改，意味著該 內(nèi)容含義被改變，其將不能通過驗證過程。如它的名稱所暗示的，在水印嵌 入之后圖像質(zhì)量不可接受地降級，在此意義上它是有損的。 類似地，圖像可被提供以下粒度的保護(hù)
整個圖像內(nèi)容；由LABR限定的一個或多個質(zhì)量層的圖像內(nèi)容； 一個或多個平鋪的圖像內(nèi)容； 一個或多個分量的圖像內(nèi)容； 一個或多個ROI的 圖像內(nèi)容； 一個或多個分辨率的圖像內(nèi)容； 一個或多個范圍的圖像內(nèi)容； 一個或多個碼塊的圖像內(nèi)容。
此外，如果該圖像被惡意操縱，使用有損鑒別可能定位(allocate)(定 位(localize))被攻擊區(qū)。
優(yōu)選地，無損鑒別更進(jìn)一步。無損鑒別可在水印提取之后恢復(fù)原始圖 像(如果不應(yīng)用轉(zhuǎn)碼)。如果應(yīng)用轉(zhuǎn)碼，通常不能恢復(fù)原始圖像。但是，轉(zhuǎn) 碼的圖像仍可被驗證為可信的，只要轉(zhuǎn)碼的圖像的比特率超過LABR。無 損鑒別還提供對偶然失真的健壯性。使用無損鑒別，還能定位被攻擊區(qū)。
圖像可用以下粒度保護(hù)整個圖像內(nèi)容；由LABR限定的一個或多個 質(zhì)量層的圖像內(nèi)容； 一個或多個平鋪的圖像內(nèi)容； 一個或多個分量的圖像 內(nèi)容； 一個或多個ROI的圖像內(nèi)容； 一個或多個分辨率的圖像內(nèi)容； 一個 或多個范圍的圖像內(nèi)容； 一個或多個碼塊的圖像內(nèi)容。
概要說明
圖27所示為使用根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面用于JPEG圖像鑒別的一 種提出的系統(tǒng)。左部是編碼器且右部是解碼器。編碼器接受3套參數(shù)，包括 編碼參數(shù)(如CBR， 5/3濾波器或9/7濾波器，等)，原始圖像可被編碼， 以及鑒別參數(shù)(如LABR，被保護(hù)位置，以及鑒別模式)。
取決于指定的鑒別模式，當(dāng)圖像被編碼時將調(diào)用不同的鑒別模塊。如果 指定脆弱鑒別，則調(diào)用"脆弱簽名"模塊以產(chǎn)生數(shù)字簽名，其是使用傳統(tǒng)加密 簽名的直接解決方案。如果指定有損鑒別，則調(diào)用"有損簽名"模塊以在圖像 中嵌入水印并產(chǎn)生數(shù)字簽名，其優(yōu)選地對偶然失真更健壯。如果指定無損鑒 別，貝U調(diào)用"無損簽名"模塊以在圖像中嵌入水印并產(chǎn)生數(shù)字簽名，使得在簽 名驗證之后，如果不應(yīng)用轉(zhuǎn)碼，圖像內(nèi)容可被正確恢復(fù)。如果轉(zhuǎn)碼應(yīng)用于圖 像，JPEG圖像仍可被驗證但不能被正確恢復(fù)。在這種情況下，系統(tǒng)和方法 的最終輸出是JPEG圖像(沒有用于脆弱鑒別的水印且具有有損和無損鑒別 的水印)和其相關(guān)的數(shù)字簽名。
34在相反方向，解碼器接受4個輸入要解碼的JPEG2000圖像、數(shù)字簽
名、公鑰和鑒別參數(shù)。以類似以上結(jié)合圖27的解碼器所說明的方式，指定
的鑒別模式優(yōu)選地確定當(dāng)圖像被解碼時調(diào)用哪個驗證模塊(脆弱驗證、有損 驗證或無損驗證)。解碼器的最終輸出是解碼的圖像、驗證狀態(tài)和關(guān)于被攻 擊區(qū)(其中圖像被惡意操縱)的信息。注意在無損驗證之后，解碼的圖像將 和原始圖像完全相同。 脆弱鑒別
脆弱鑒別被選擇用于在碼流級保護(hù)JPEG2000圖像。脆弱簽名和驗證操 作是非常直接(straightforward)的，如圖28和29所示。在簽名操作(圖 28)期間原始圖像根據(jù)常規(guī)過程被解碼。當(dāng)碼流被公式化(formulated)時， 其由LABR和其他參數(shù)所指定的被保護(hù)部分被提取并饋送到常規(guī)散列和簽 名操作。所以，優(yōu)選產(chǎn)生數(shù)字簽名。在驗證操作期間(圖29)，當(dāng)碼流在解 碼期間被解析時，其由LABR和其他參數(shù)所指定的被保護(hù)部分被提取并饋送 到常規(guī)散列和驗證操作，所述操作返回驗證結(jié)果為"可信"或"不可信"。即使 被保護(hù)部分中的一比特改變都將導(dǎo)致恢復(fù)的數(shù)據(jù)被認(rèn)為不可信。 有損鑒別
通常選擇有損鑒別用于更需要健壯性的應(yīng)用如無線通信。圖30所示為 根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面的有損簽名操作。首先原始圖像3002優(yōu)選地 經(jīng)歷顏色和小波變換及量化3004、算術(shù)編碼3006和EBCOT (具有最佳截斷 的嵌入塊編碼)3008，這些都是JPEG2000編碼的基本過程。EBCOT3008 過程優(yōu)選地為每個編碼的塊確定那些超過LABR (g卩，它們經(jīng)受住到LABR 的轉(zhuǎn)碼操作)的比特平面。然后，基于人類視覺系統(tǒng)(HVS)對哪個分辨率 級(X)適合于特征提取3010以及哪個分辨率級(Y)適合于水印嵌入作出 判決。然后，利用所選的錯誤校正編碼(ECC)方案將基于塊的特征Fi編碼 以產(chǎn)生碼字CWi。 CWi的奇偶校驗位PCBi用作使基于塊的水印Wi公式化 的種子，然后其在Y的LH或HH子帶中被嵌入對應(yīng)塊。
另外，來自所有塊的特征被鏈接且產(chǎn)生的比特序列優(yōu)選地通過密碼散列函數(shù)如MD-5或SHA-1來散列化。產(chǎn)生的散列值然后優(yōu)選地用內(nèi)容發(fā)送者的 私鑰來簽名3012以形成加密簽名3014。
圖31所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面的有損驗證操作。碼流解析 器優(yōu)選地為每個塊確定超過LABR的那些比特平面。基于該確定，我們可決 定用于特征提取的分辨率級X和用于水印提取的分辨率Y?；趬K的特征提 取優(yōu)選地與用于圖30的有損簽名操作中的特征相同?；趬K的水印以分辨 率Y從每個塊中提取。注意輸入圖像不是JPEG2000格式，水印和特征優(yōu)選 地使用與用于簽名操作的相同的操作而獲得。
然后，組合來自每個塊的特征和PCB (奇偶校驗位)以形成碼字，且整 個驗證判決可順序地進(jìn)行。首先，我們?yōu)槊總€塊計算碼字的校驗子 (syndrome)以觀察是否有塊是不可校正的。如果有塊是不可校正的，則認(rèn) 為圖像不可信，且具有不可校正碼字的塊被認(rèn)為是受攻擊區(qū)。但是，如果所 有碼字都是可校正的(即，任何特征碼中的錯誤通過其PCB是可校正的)， 則所有校正的碼字被鏈接成比特序列，然后該比特序列被加密地散列化。最 終驗證結(jié)果使用提供的簽名和公鑰通過加密驗證操作來決定。
無損鑒別
無損模式優(yōu)選地被選擇用于有關(guān)醫(yī)學(xué)或遠(yuǎn)程成像的應(yīng)用，其中需要對加 水印圖像的無損恢復(fù)。無損簽名操作非常類似于有損簽名操作(圖30)。僅 有的差別在于水印嵌入模塊。我們考慮64X64像素的碼塊分成8X8 ±央，稱 為補(bǔ)丁 (patch)。 一個補(bǔ)丁中的像素值劃分成兩個子集。然后，我們?yōu)樵撗a(bǔ) 丁計算塊差值a ，其被限定為兩個相應(yīng)子集中像素值的差的算術(shù)平均。由于 在補(bǔ)丁中，系數(shù)是高度相關(guān)的，需要補(bǔ)丁差值a非常接近于0。而且，其具 有對偶然失真的一定健壯性，因為a基于該補(bǔ)丁中所有像素值。每個補(bǔ)丁 優(yōu)選地嵌入有一比特，如圖32所示。如果要嵌入邏輯-1比特，則在一個子 集中，我們通過給每個像素值加固定數(shù)(移位量)，或從每個像素值減去該 固定數(shù)，來向超過閾值的右側(cè)或左側(cè)移位塊差值a 。如果要嵌入邏輯-0比特， 該補(bǔ)丁保持不變。存在這樣的情況，即補(bǔ)丁的塊差值a不加移位量就超過閾值的值，且要嵌入邏輯-0比特。在這種情況下，我們將塊差值a進(jìn)一步 移位為超出閾值，并依賴錯誤校正編碼以校正所引起的比特錯誤。注意水印
比特在被嵌入之前再次經(jīng)ECC編碼。
由于使用簽名操作，無損驗證操作也類似于有損驗證操作，其中水印提 取是例外。碼塊被分成補(bǔ)丁，且以與無損簽名操作相同的方式計算每個補(bǔ)丁
的塊差值a 。對每個補(bǔ)丁，如果塊差值a超過閾值，則提取比特"1"，且 塊差值a被移回其原始位置，這意味著原始像素值被恢復(fù)。如果塊差值a 低于閾值的值，則提取比特"0"，且塊差值a保持不變。最后，錯誤碼校 正優(yōu)選地應(yīng)用于提取的比特序列以得到正確的水印比特。 數(shù)字簽名
在一個實施例中，要嵌入圖像的數(shù)據(jù)是數(shù)字簽名。該數(shù)字簽名可以從圖 像中的內(nèi)容特征產(chǎn)生。優(yōu)選地，該內(nèi)容特征首先從圖像提取，且然后優(yōu)選地 使用單向散列函數(shù)以及私鑰/公鑰加密以從圖像內(nèi)容特征產(chǎn)生數(shù)字簽名。該數(shù) 字簽名可以是512比特長或1024比特長。但是，在其他實施例中，數(shù)字簽 名可具有小于或大于512比特的各種長度。該過程的優(yōu)選實施例在圖33中 示出。在優(yōu)選實施例中，數(shù)字簽名根據(jù)如上所述的無損數(shù)據(jù)隱藏算法嵌入原 始圖像中，以得到加水印的圖像。
圖34所示為根據(jù)本發(fā)明的一個或多個方面的用于數(shù)字簽名的鑒別過程 的框圖。優(yōu)選地，根據(jù)本文檔中別處說明的提取技術(shù)，提取的標(biāo)記和重建的 圖像從加水印的圖像獲得。優(yōu)選地，如果圖像已被更改，鑒別過程可用于檢 査圖像的哪個局部被改變。如果該局部提取的比特和產(chǎn)生的簽名比特不匹 配，該方法優(yōu)選地推斷該塊已被改變。
優(yōu)選地，此處公開的新的、健壯的、無失真的數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)具有對JPEG 和JPEG2000壓縮的一定健壯性。此處公開的數(shù)據(jù)嵌入系統(tǒng)和方法的一個或 多個方面優(yōu)選地顯示出勝于現(xiàn)有的健壯無失真數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)的一定優(yōu)點。這 些優(yōu)點可包括無黑白點相間噪聲，其在現(xiàn)有方法中由于模256加法而引起。 此處公開的系統(tǒng)和方法的一個或多個方面可用于廣泛的通常使用的圖像(包括醫(yī)學(xué)圖像和CorelDRAW 數(shù)據(jù)庫中的多于1000個圖像以及所有 JPEG2000測試圖像)。
此處公開的系統(tǒng)和方法的一個或多個實施例提供了標(biāo)記圖像的高于 37dB的平均PSNR，在一定程度上對JPEG2000或JPEG壓縮是健壯的。此 處公開的系統(tǒng)和方法的一個或多個實施例可提供對JPEG2000測試圖像的 1024比特或512比特的數(shù)據(jù)嵌入容量。此處公開的系統(tǒng)和方法的一個或多個 實施例可用于圖像鑒別和半健壯完整性驗證。 系統(tǒng)分析
這部分更詳細(xì)闡述了對于此處公開的數(shù)據(jù)嵌入和恢復(fù)系統(tǒng)和方法的一 個或多個實施例的算法復(fù)雜性、存儲開銷、數(shù)據(jù)擴(kuò)展以及傳輸錯誤的影響和 安全性分析。 復(fù)雜性
對于脆弱簽名和驗證操作，處理開銷使用約5 %的標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000編碼/ 解碼時間。這個計算負(fù)擔(dān)主要由于以下導(dǎo)致從碼流中發(fā)現(xiàn)由LABR和位置 參數(shù)指定的被保護(hù)段，并從碼流提取該被保護(hù)段。這些步驟可優(yōu)選地在碼流 被公式化時執(zhí)行，因此使步驟的處理開銷最小化。處理開銷還可包括對碼流 的提取部分執(zhí)行一次散列(MD5/SHA-1)操作以及執(zhí)行一次RSA/DSA簽名 或驗證操作。
對于有損和無損操作，處理開銷大約為20%的標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000編碼/解碼 處理時間。該處理開銷可包括以下操作識別超過LABR的所有比特平面， 以便決定在哪里提取特征以及在哪里嵌入/提取水印。該處理開銷可進(jìn)一步包 括從每個被保護(hù)碼塊提取特征、對每個被保護(hù)碼塊進(jìn)行ECC編碼或校正、 水印嵌入或提取、 一次散列操作、 一次RSA/DSA簽名或驗證操作以及存儲 開銷。
在優(yōu)選實施例中，對脆弱簽名和驗證操作，僅有的開銷來自于這樣的事 實，即碼流的被保護(hù)部分需要暫時存儲在存儲器中以便簽名和驗證。例如， 對于一個500KB圖像，最大存儲器開銷是500KB。
對于有損和無損鑒別操作，當(dāng)前平鋪中的量化系數(shù)優(yōu)選地暫時存儲在存儲器中以不避免重復(fù)小波和量化步驟。在這種情況下，開銷需求通常取決于
平鋪的尺寸。例如，如果平鋪的尺寸為256X256，則開銷將是約1MB。 數(shù)據(jù)擴(kuò)展
對于脆弱鑒別，開銷僅為邊信息，如數(shù)字簽名數(shù)據(jù)、被保護(hù)的位置信息、 公鑰信息等。在一個實施例中，前述所需的空間為約300字節(jié)。產(chǎn)生的碼流 優(yōu)選地與用普通編碼所產(chǎn)生的碼流相同。對于有損和無損鑒別，用于邊信息 的開銷空間優(yōu)選地與用于脆弱鑒別的相同。產(chǎn)生的碼流尺寸比普通編碼碼流 多或少約0到200字節(jié)。 傳輸錯誤的影響
在一個實施例中，對于脆弱鑒別，由于傳統(tǒng)加密簽名的本質(zhì)，任何傳輸 錯誤都將導(dǎo)致驗證失敗。在一個實施例中，對于有損和無損鑒別，只要錯誤 比特數(shù)目不顯著，由于我們的解決方案的健壯性，此處公開的系統(tǒng)和方法仍 能鑒別圖像。
安全性分析
在一個實施例中，對于脆弱鑒別，安全性強(qiáng)度與基礎(chǔ)的散列 (MD5/SHA-1)和簽名(RSA或DSA)算法的相同。但是，對于有損和無 損鑒別，基于內(nèi)容的特征提取和錯誤校正編碼(ECC)可減小安全性強(qiáng)度， 因為一些修改可不影響提取的特征，且一些修改的特征可由ECC改變。但 是，該安全性風(fēng)險可用圖像上下文特征來補(bǔ)償。
此處公開的系統(tǒng)和方法的優(yōu)選實施例在鑒別比特率方面通過為內(nèi)容賦 予更好的表示而提供用于鑒別多媒體內(nèi)容的系統(tǒng)和定量方式。這使用戶通過 簡單地鍵入一個參數(shù)特別是鑒別比特率來方便地進(jìn)行鑒別應(yīng)用，以便保護(hù)內(nèi) 容。
此處公開的系統(tǒng)和方法的優(yōu)選實施例提供了一種框架，用于通過使用與 不同的JPEG2000編碼設(shè)置一致的不同簽名模塊(脆弱、有損和無損)來滿 足來自真實應(yīng)用的不同鑒別需求。該優(yōu)選的系統(tǒng)和方法優(yōu)選地完全兼容 JPEG2000編碼和傳統(tǒng)的加密方案。而且，該優(yōu)選的系統(tǒng)和方法優(yōu)選地良好 適合于JPSCE工具且是JPSCE工具所需要的。以下文檔通過引用結(jié)合于此。
1) Z. Zhang， Q, S叫X. Lin， Y. Q. Shi and Z, Ni, "A unified authentication framework for JPEG2000 images," Proceedings of正EE International Conference on Multimedia and Expo, Taipei, Taiw叫June 2004.
2) Information Technology — JPSEC Commission Draft (Version 2.0)， ISO/IEC JTC 1/SC29/WG1 N3397, September 2004.
3) Zhishou Zhang， Gang Qiu， Qibin Sun, Xiao Lin, Zhicheng Ni， Yun-Qing Shi, WG1M3074 "A Unified Authentication Framework for JPEG2000 images: System Description and Experiment Results"
4) Qibin S叫Xiao Lin and Yun-Qing Shi， WG1N2946 "A Unified Authentication Framework for JPEG2000 images"
5) Touradj Ebrahimi幼d Claude Rollin， ， WG1N30555 "JPSEC Working Draft — Version 2.0".
雖然本發(fā)明已參考特定實施例在此說明，可以理解這些實施例僅用于說 明本發(fā)明的原理和應(yīng)用。因此可理解在不背離所附權(quán)利要求限定的本發(fā)明的 精神和范圍的情況下，可以對說明性實施例做出各種修改且可做出其他布 置。
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權(quán)利要求
1、一種擺動式牛體刷，包括支架(10)、固裝在支架(10)上的橫梁(8)，擺臂(3)、垂直安裝在吊架(1)上的可逆電機(jī)(2)、通過驅(qū)動法蘭(11)固裝在可逆電機(jī)(2)輸出軸上的刷體芯(12)和安裝刷體芯(12)上的刷體(13)，以及控制系統(tǒng)(9)，其特征在于所述擺臂(3)的上端與橫梁(8)鉸接安裝，并形成上擺動副，吊架(1)的兩側(cè)臂分別與擺臂(3)的兩側(cè)臂鉸接安裝，并形成兩個下同軸擺動副，該上擺動副與兩個下同軸擺動副構(gòu)成相互垂直二自由度；所述吊架(1)的一側(cè)側(cè)臂上垂直設(shè)置接近開關(guān)(14)，與之同側(cè)的擺臂(3)側(cè)臂上設(shè)置透孔(15)，該接近開關(guān)(14)的信號輸入端與透孔(15)相對應(yīng)；所述控制系統(tǒng)(9)由接近開關(guān)(14)、電源(24)、變壓器(25)、控制器(26)、啟動繼電器(27)、反轉(zhuǎn)繼電器(28)組成，所述接近開關(guān)(14)用于向控制器(26)提供啟動或停止信號，所述變壓器(25)用于向控制器(26)提供電源，所述控制器(26)用于向啟動繼電器(27)提供啟動或停止信號，當(dāng)所述可逆電機(jī)(2)超負(fù)荷運轉(zhuǎn)時，所述控制器(26)用于向反轉(zhuǎn)繼電器(28)提供反轉(zhuǎn)信號，使所述可逆電機(jī)(2)反向旋轉(zhuǎn)；其中，所述變壓器(25)與電源(24)連接，該變壓器(25)的輸出端與所述控制器(26)的輸入接口連接，所述接近開關(guān)(14)與所述控制器(26)的輸入接口連接，所述控制器(26)的輸出接口分別與啟動繼電器(27)和反轉(zhuǎn)繼電器(28)的輸入端連接，所述啟動繼電器(27)和反轉(zhuǎn)繼電器(28)的輸出端分別與所述可逆電機(jī)(2)的輸入端連接。
2. 權(quán)利要求1的方法，其中所述少于所有子集包括僅一個子集。
3. 權(quán)利要求1的方法，其中所述修改使得邏輯-1比特值嵌入所述塊。
4. 權(quán)利要求1的方法，進(jìn)一步包括 識別所述塊的對比狀態(tài)；以及 根據(jù)所述對比狀態(tài)定制所述修改。
5. 權(quán)利要求4的方法，其中所述識別所述對比狀態(tài)包括 識別所述塊的直方圖的狀態(tài)。
6. 權(quán)利要求5的方法，其中所述識別所述對比狀態(tài)包括 識別用于所述塊的塊差值，所述塊差值等于所述差值的算術(shù)平均。
7. 權(quán)利要求4的方法，進(jìn)一步包括 使用錯誤校正編碼以校正所述塊中的任何比特錯誤。
8. 權(quán)利要求1的方法，其中所述至少兩個子集包括恰好兩個子集且所述像素組都包括恰好兩個像素且其中所述產(chǎn)生包括將每個所述差值設(shè)置為等于每個所述像素組的所述恰好兩個像素之間的像素值的差。
9. 權(quán)利要求1的方法，其中所述至少兩個子集包括僅所述第一子集和所述第二子集且所述塊包括所述第一子集和所述第二子集的像素的棋盤分布 圖案。
10. 權(quán)利要求1的方法，進(jìn)一步包括計算所述圖像的所述塊的塊差值，所述塊差值等于所述多個差值的平均。
11. 權(quán)利要求10的方法，進(jìn)一步包括 通過移位量來改變所述塊差值。
12. 權(quán)利要求ll的方法，其中所述移位量具有預(yù)定的量值。
13. 權(quán)利要求11的方法，其中所述改變所述塊差值使得比特值嵌入所述圖 像的所述塊。
14. 權(quán)利要求ll的方法，進(jìn)一步包括 建立差值閾值。
15. 權(quán)利要求14的方法，其中所述移位量超過所述差值閾值的量值。
16. 權(quán)利要求ll的方法，其中所述改變所述塊差值包括 在所述圖像的所述塊中嵌入邏輯-1比特值。
17. 權(quán)利要求16的方法，其中所述嵌入的比特值是可恢復(fù)的。
18. 權(quán)利要求16的方法，其中所述嵌入包括將所述比特值隱蔽在所述圖像的所述塊中。
19. 權(quán)利要求16的方法，其中所述嵌入包括在所述圖像的所述塊中提供至少數(shù)字簽名的一部分。
20. 權(quán)利要求1的方法，其中所述像素值是灰度值。
21. 權(quán)利要求l的方法，其中所述像素值包括色彩信息。
22. —種方法，包括將一圖像塊分成至少兩個像素子集，該塊包括嵌入的比特值；從所述至少兩個像素子集形成多個像素組，每個像素組具有來自所述 至少兩個子集中的第一個的至少一個像素以及來自所述至少兩個子集中的第二個的至少一個像素；產(chǎn)生多個差值，每個像素組提供所述差值之一，每個差值基于所述像 素組之一中的像素的像素值之間的差；從所述塊中提取所述嵌入的比特值；以及將所述像素值恢復(fù)到弓I入所述嵌入的比特值之前所述像素值的狀況， 所述恢復(fù)包括保持所述子集的至少一個中的像素的像素值不變。
23. 權(quán)利要求22的方法，其中所述提取包括 如果所述塊差值超過差值閾值，從所述塊中提取邏輯-1比特值。
24. 權(quán)利要求22的方法，其中所述提取包括如果所述塊差值小于差值閾值，從所述塊中提取邏輯-o比特值。
25. 權(quán)利要求22的方法，進(jìn)一步包括 識別所述塊的對比狀態(tài)；以及 根據(jù)所述對比狀態(tài)定制所述提取。
26. 權(quán)利要求25的方法，進(jìn)一步包括 根據(jù)所述對比狀態(tài)定制所述恢復(fù)。
27. 權(quán)利要求25的方法，其中所述識別所述對比狀態(tài)包括 識別所述塊的直方圖的狀態(tài)。
28. 權(quán)利要求25的方法，其中所述識別所述對比狀態(tài)包括 識別所述塊的塊差值。
29. 權(quán)利要求22的方法，進(jìn)一步包括 使用錯誤校正解碼以校正所述提取的嵌入的比特值中的任何錯誤。
30. —種方法，包括 識別在一圖像塊中的至少兩個像素子集；從所述至少兩個像素子集形成多個像素組，每個像素組具有來自所述 至少兩個子集中的第一個的至少一個像素以及來自所述至少兩個子集中的 第二個的至少一個像素；產(chǎn)生多個差值，每個像素組提供所述差值之一，每個所述差值基于所 述像素組之一中的像素的像素值之間的差；計算所述圖像的所述塊的初始塊差值，所述初始塊差值等于所述多個 差值的平均；以及基于指示用于包括在所述塊中的邏輯-0比特值和邏輯-1比特值之一而建立所述圖像的所述塊的最終塊差值，所述建立包括保持所述子集的至少 一個中的像素的像素值不變。
31. 權(quán)利要求30的方法，其中所述建立所述最終塊差值包括 通過移位量改變所述初始塊差值，由此在所述圖像的所述塊中嵌入邏輯-1比特值。
32. 權(quán)利要求31的方法，其中所述改變所述初始塊差值包括 改變僅所述子集之一中的像素的像素值。
33. 權(quán)利要求30的方法，其中所述建立所述最終塊差值包括保持所述初始塊差值不變，由此在所述圖像的所述塊中嵌入邏輯-o比特值。
34. —種裝置，包括 具有能與主存儲器有效通信的至少一個處理器的計算系統(tǒng)；以及耦合到每個所述至少一個處理器的本地存儲器，其中所述計算系統(tǒng)能夠識別在一 圖像塊中的至少兩個像素子集；從所述至少兩個像素子集形成多個像素組，每個像素組具有來自所述 至少兩個子集中的第一個的至少一個像素以及來自所述至少兩個子集中的第二個的至少一個像素；產(chǎn)生多個差值，每個像素組提供所述差值之一，每個所述差值基于所 述像素組之一中的像素的像素值之間的差；以及修改少于所有所述至少兩個子集中的像素的像素值，由此將比特值嵌 入所述塊中。
35. 權(quán)利要求34的裝置，其中所述少于所有子集包括僅一個子集。
36. 權(quán)利要求34的裝置，其中所述對修改的可操作性可操作為使得邏輯-1 比特值嵌入所述塊。
37. 權(quán)利要求34的裝置，其中所述計算系統(tǒng)進(jìn)一步可操作為 識別所述塊的對比狀態(tài)；以及根據(jù)所述對比狀態(tài)來定制所述修改。
38. 權(quán)利要求37的裝置，其中所述對識別所述對比狀態(tài)的可操作性包括: 識別所述塊的直方圖的狀態(tài)的可操作性。
39. 權(quán)利要求38的裝置，其中所述對識別所述對比狀態(tài)的可操作性包括:識別所述塊的塊差值的可操作性，所述塊差值等于所述差值的算術(shù)平均。
40. 權(quán)利要求37的裝置，其中所述計算系統(tǒng)進(jìn)一步可操作為使用錯誤校正編碼以校正所述塊中的任何比特錯誤。
41. 一種裝置，包括具有能與主存儲器有效通信的至少一個處理器的計算系統(tǒng)；以及耦合到每個所述至少一個處理器的本地存儲器，其中所述計算系統(tǒng)能夠?qū)⒁粓D像塊分成至少兩個像素子集，該塊包括嵌入的比特值；從所述至少兩個像素子集形成多個像素組，每個所述像素組具有來自 所述至少兩個子集中的第一個的至少一個像素以及來自所述至少兩個子集中的第二個的至少一個像素；產(chǎn)生多個差值，每個所述像素組提供所述差值之一，每個所述差值基于所述像素組之一中的像素的像素值之間的差； 從所述塊中提取所述嵌入的比特值；以及將所述像素值恢復(fù)到引入所述嵌入的比特值之前所述像素值的狀況， 所述恢復(fù)包括保持所述子集的至少一個中的像素的像素值不變。
42. 權(quán)利要求41的裝置，其中所述對提取的可操作性包括 如果所述塊差值超過差值閾值，從所述塊中提取邏輯-1比特值的可操作性。
43. 權(quán)利要求41的裝置，其中所述對提取的可操作性包括 如果所述塊差值小于差值閾值，從所述塊中提取邏輯-0比特值的可操作性。
44. 權(quán)利要求41的裝置，其中所述計算系統(tǒng)進(jìn)一步可操作為 識別所述塊的對比狀態(tài)；以及根據(jù)所述對比狀態(tài)定制所述提取。
45. 權(quán)利要求44的裝置，其中所述計算系統(tǒng)進(jìn)一步可操作為根據(jù)所述對比狀態(tài)定制所述恢復(fù)。
46. 權(quán)利要求44的裝置，其中所述對識別的可操作性包括 識別所述塊的直方圖的狀態(tài)的可操作性。
47. 權(quán)利要求44的裝置，其中所述對識別所述對比狀態(tài)的可操作性包括: 識別所述塊的塊差值的可操作性。
48. 權(quán)利要求41的裝置，其中所述計算系統(tǒng)進(jìn)一步可操作為 使用錯誤校正解碼以校正所述提取的嵌入比特值中的任何錯誤。
49. 一種包含可執(zhí)行程序的存儲介質(zhì)，該可執(zhí)行程序可操作為使得計算系 統(tǒng)執(zhí)行包括以下的動作-識別在一 圖像塊中的至少兩個像素子集；從所述至少兩個像素子集形成多個像素組，每個像素組具有來自所述 至少兩個子集中的第一個的至少一個像素以及來自所述至少兩個子集中的 第二個的至少一個像素；產(chǎn)生多個差值，每個所述像素組提供所述差值之一，每個所述差值基 于所述像素組之一中的像素的像素值之間的差；以及修改少于所有所述至少兩個子集中的像素的像素值，由此將比特值嵌 入所述塊。
50. 權(quán)利要求49的存儲介質(zhì)，其中所述少于所有子集包括僅一個子集。
51. 權(quán)利要求49的存儲介質(zhì)，其中所述修改使得邏輯-1比特值嵌入所述 塊。
52. 權(quán)利要求49的存儲介質(zhì)，其中所述可執(zhí)行程序可操作為使得所述計 算系統(tǒng)執(zhí)行進(jìn)一步的動作識別所述塊的對比狀態(tài)；以及根據(jù)所述對比狀態(tài)定制所述修改。
53. 權(quán)利要求52的存儲介質(zhì)，其中所述識別所述^"比狀態(tài)包括 識別所述塊的直方圖的狀態(tài)。
54. 權(quán)利要求53的存儲介質(zhì)，其中所述識別所述對比狀態(tài)包括識別用于所述塊的塊差值，所述塊差值等于所述差值的算術(shù)平均。
55. 權(quán)利要求52的存儲介質(zhì)，其中所述可執(zhí)行程序能夠使得所述計算系統(tǒng)執(zhí)行進(jìn)一步的動作使用錯誤校正編碼以校正所述塊中的任何比特錯誤。
56. —種包含可執(zhí)行程序的存儲介質(zhì)，該可執(zhí)行程序可操作為使得計算系統(tǒng)執(zhí)行包括以下的動作將一圖像塊分成至少兩個像素子集，該塊包括嵌入的比特值；從所述至少兩個像素子集形成多個像素組，每個所述像素組具有來自 所述至少兩個子集中的第一個的至少一個像素以及來自所述至少兩個子集 中的第二個的至少一個像素；產(chǎn)生多個差值，每個所述像素組提供所述差值之一，每個所述差值基 于所述像素組之一中的像素的像素值之間的差；從所述塊中提取所述嵌入的比特值；以及將所述像素值恢復(fù)到引入所述嵌入的比特值之前所述像素值的狀況， 所述恢復(fù)包括保持所述子集的至少一個中的像素的像素值不變。
57. 權(quán)利要求'56的存儲介質(zhì)，其中所述提取包括 如果所述塊差值超過差值閾值，從所述塊中提取邏輯-1比特值。
58. 權(quán)利要求56的存儲介質(zhì)，其中所述提取包括 如果所述塊差值小于差值閾值，從所述塊中提取邏輯-0比特值。
59. 權(quán)利要求56的存儲介質(zhì)，其中所述可執(zhí)行程序可操作為使得計算系 統(tǒng)執(zhí)行進(jìn)一步的動作識別所述塊的對比狀態(tài)；以及 根據(jù)所述對比狀態(tài)定制所述提取。
60. 權(quán)利要求59的存儲介質(zhì)，其中所述可執(zhí)行程序可操作為使得計算系 統(tǒng)執(zhí)行進(jìn)一步的動作根據(jù)所述對比狀態(tài)定制所述恢復(fù)。
61. 權(quán)利要求59的存儲介質(zhì)，其中所述識別所述對比狀態(tài)包括 識別所述塊的直方圖的狀態(tài)。
62. 權(quán)利要求59的存儲介質(zhì)，其中所述識別所述對比狀態(tài)包括識別用于所述塊的塊差值。
63. 權(quán)利要求56的存儲介質(zhì)，其中所述可執(zhí)行程序可操作為使得計算系統(tǒng)執(zhí)行進(jìn)一步的動作使用錯誤校正解碼以校正所述提取的嵌入比特值中的任何錯誤。
全文摘要
一種方法，包括識別在一圖像塊中的至少兩個像素子集；從所述至少兩個像素子集形成多個像素組，每個像素組具有來自所述至少兩個子集中的第一個的至少一個像素以及來自所述至少兩個子集中的第二個的至少一個像素；產(chǎn)生多個差值，每個像素組提供所述差值之一，每個差值基于所述像素組之一中像素的像素值之間的差；以及修改少于所有所述至少兩個子集中的像素的像素值，從而將比特值嵌入塊中。
文檔編號G06K9/00GK101449278SQ200480039897
公開日2009年6月3日 申請日期2004年12月3日 優(yōu)先權(quán)日2003年12月5日
發(fā)明者倪志成, 尼爾萬·安薩里, 施云慶 申請人:新澤西理工學(xué)院