基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法。該方法包括水印嵌入和水印校驗(yàn)兩部分：在水印嵌入過(guò)程中，首先提取載體灰度圖像的尺度不變特征點(diǎn)，獲取特征點(diǎn)的位置、尺度和方向，在特征點(diǎn)所在尺度上，提取特征點(diǎn)位置處像素的最高有效位作為載體圖像特征，與二值水印圖像通過(guò)可視加密規(guī)則生成登記分存圖像，將登記分存圖像在可信第三方注冊(cè)；在水印校驗(yàn)過(guò)程中，首先使用原始圖像，通過(guò)SIFT特征矯正旋轉(zhuǎn)攻擊，在校正后的受攻擊圖像上，提取SIFT特征位置處相應(yīng)尺度上像素的最高有效位生成校驗(yàn)分存圖像，并與可信第三方提供的登記分存圖像疊加，即可恢復(fù)原始水印圖像，從而可確定版權(quán)所有者。本發(fā)明具有很好的魯棒性能。
【專利說(shuō)明】基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種數(shù)字水印方法，具體涉及一種基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋 轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 數(shù)字水印（Digital Watermarking)作為信息隱藏技術(shù)的一個(gè)分支，其目的不是為 了保密通信，而是為了標(biāo)明載體本身的一些信息，具體說(shuō)就是向被保護(hù)的數(shù)字對(duì)象（如靜 止圖像、視頻、音頻的信號(hào)、文件等）中嵌入某些能證明版權(quán)歸屬或跟蹤侵權(quán)行為的信息， 可以是多媒體信息的創(chuàng)作者、序列號(hào)、公司標(biāo)志、版權(quán)信息、使用權(quán)限等等。水印信息要求具 有能抵抗攻擊的穩(wěn)健性（Robustness)。就是說(shuō)即使攻擊者知道隱藏信息的存在，并且水印 算法的原理公開(kāi)，要求對(duì)攻擊者來(lái)說(shuō)，要?dú)У羟度氲乃⌒畔⑷允鞘掷щy的（在理想情 況下是不可能的）。然而，伴隨著數(shù)字水印技術(shù)的不斷發(fā)展，針對(duì)數(shù)字水印的各種攻擊程序 或軟件也迅猛發(fā)展，攻擊手段也呈現(xiàn)出多樣化的趨勢(shì)，因此設(shè)計(jì)具有很好魯棒性的數(shù)字水 印算法已成為數(shù)字水印領(lǐng)域的難點(diǎn)和熱點(diǎn)?，F(xiàn)存的數(shù)字水印算法的抗攻擊能力尚未達(dá)到人 們的預(yù)期要求，一般只能抵抗幾種常見(jiàn)的攻擊。水印去同步攻擊被認(rèn)為是提高魯棒性的關(guān) 鍵問(wèn)題，其典型的攻擊是幾何變換攻擊，它通過(guò)圖像縮放、空間位移、旋轉(zhuǎn)、圖像裁減、行列 去除以及一些幾何變形等破壞水印檢測(cè)與數(shù)字水印的同步性，從而使水印檢測(cè)器檢測(cè)不到 圖像中的水印信號(hào)，進(jìn)而達(dá)到攻擊的目的，是一種非常有效的攻擊方法。目前，幾何攻擊已 經(jīng)使大部分的數(shù)字水印算法失效，它成為了魯棒性數(shù)字水印技術(shù)走上商用的瓶頸。綜上，增 強(qiáng)數(shù)字水印技術(shù)的魯棒性問(wèn)題意義十分重大，尤其是增強(qiáng)數(shù)字水印的抗幾何攻擊能力，設(shè) 計(jì)有效的抗幾何攻擊數(shù)字水印算法具有深遠(yuǎn)的理論和實(shí)踐意義。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于提出一種基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印 方法，在不改變載體的前提下綁定載體和水印圖像，具有一定的抗幾何攻擊能力，使得圖像 受到幾何攻擊后，從中仍能準(zhǔn)確地提取出水印信號(hào)，以證明版權(quán)歸屬。
[0004] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：
[0005] 基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法，包括如下步驟：
[0006] a、嵌入水印過(guò)程
[0007] 輸入原始載體圖像，利用SIFT算法對(duì)載體圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，獲得所有特征點(diǎn) 的位置、尺度和主方向；將提取的特征點(diǎn)存入特征點(diǎn)位置矩陣，然后在各個(gè)特征點(diǎn)所在的 尺度上，根據(jù)特征點(diǎn)位置矩陣提取載體圖像中特征點(diǎn)位置處的像素值，用像素值的最高有 效位將像素值矩陣轉(zhuǎn)化成二值特征矩陣，稱之為載體特征矩陣；將載體特征矩陣和二值水 印利用可視加密規(guī)則加密，生成登記分存圖像；
[0008] b、提取水印過(guò)程
[0009] 載體圖像在傳輸過(guò)程中會(huì)遭受各種信號(hào)處理操作和攻擊，諸如濾波、加噪聲和幾 何變換；當(dāng)遭受到幾何攻擊時(shí)，圖像的特征點(diǎn)位置就會(huì)發(fā)生改變，在提取水印之前，需對(duì)受 到幾何攻擊的圖像進(jìn)行幾何校正；校正完成后，利用校正后載體圖像的特征點(diǎn)的位置和尺 度，提取校正后圖像對(duì)應(yīng)位置的像素值構(gòu)成特征點(diǎn)矩陣，根據(jù)最高有效位把像素值矩陣轉(zhuǎn) 化成二值特征矩陣，即受攻擊后的載體特征矩陣；將載體特征矩陣和二值水印利用可視加 密規(guī)則加密，生成校驗(yàn)分存圖像；
[0010] C、恢復(fù)水印過(guò)程
[0011] 水印的恢復(fù)需在可信第三方的協(xié)助下完成，可信第三方提供登記分存圖像，將登 記分存圖像與校驗(yàn)分存圖像疊加即可恢復(fù)原始水印圖像，利用水印圖像完成圖像的所有權(quán) 證明。
[0012] 進(jìn)一步，上述步驟a中，先將載體圖像通過(guò)高斯濾波，變換到SIFT特征點(diǎn)所在的尺 度上，然后采樣特征點(diǎn)位置處的樣本值，取該樣本值的最高有效位，將該最高有效位作為載 體特征。
[0013] 進(jìn)一步，上述步驟a中，將登記分存圖像和水印在可信第三方處登記。
[0014] 進(jìn)一步，上述步驟b中，圖像遭受到的幾何攻擊為旋轉(zhuǎn)攻擊，利用SIFT算法提取的 特征點(diǎn)，估計(jì)圖像遭受到旋轉(zhuǎn)攻擊后旋轉(zhuǎn)的角度，然后對(duì)圖像進(jìn)行校正。
[0015] 本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：
[0016] 本發(fā)明方法利用SIFT描述子的抗幾何攻擊性強(qiáng)、匹配精度高、唯一性以及對(duì)噪聲 不敏感等特點(diǎn)與可視加密規(guī)則相結(jié)合產(chǎn)生登記分存圖像和校驗(yàn)分存圖像，登記分存圖像經(jīng) 過(guò)登記認(rèn)證，將生成的校驗(yàn)分存圖像與登記分存圖像疊加恢復(fù)出水印圖像，利用水印圖像 完成圖像的所有權(quán)證明。本發(fā)明方法具有一定的抗幾何攻擊性，使得圖像受到幾何攻擊后， 仍能準(zhǔn)確地提取出隱藏的水印信號(hào)來(lái)證明版權(quán)的擁有權(quán)。本發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，具有更 高的安全性與更強(qiáng)的魯棒性。本發(fā)明可用于醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像、地震勘探圖像等科學(xué)數(shù)據(jù) 圖像的保護(hù)和認(rèn)證，具有不改變載體的優(yōu)點(diǎn)。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0017] 圖1為基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法的總體流程框圖；
[0018] 圖2為圖1中數(shù)字水印嵌入框圖；
[0019] 圖3為圖1中數(shù)字水印所使用的可視加密規(guī)則示意圖；
[0020] 圖4為圖1中水印嵌入方法所使用的二值水印示意圖；
[0021] 圖5為圖1中數(shù)字水印嵌入方法產(chǎn)生的登記分存圖像示意圖；
[0022] 圖6為圖1中數(shù)字水印嵌入方法產(chǎn)生的校驗(yàn)分存圖像示意圖；
[0023] 圖7為圖1中數(shù)字水印嵌入方法兩個(gè)分存圖像疊加恢復(fù)出水印圖像的效果圖；
[0024] 圖8為圖1中數(shù)字水印提取過(guò)程中提取水印框圖；
[0025] 圖9為圖1中數(shù)字水印校驗(yàn)過(guò)程中校驗(yàn)水印框圖。

【具體實(shí)施方式】
[0026] 下面結(jié)合附圖以及【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明：
[0027] 如圖1所示，基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法，主要?jiǎng)澐?為兩個(gè)過(guò)程：水印嵌入和水印校驗(yàn)。在水印嵌入中實(shí)現(xiàn)水印的嵌入，最終生成登記分存圖 像，提交到可信第三方；在水印校驗(yàn)中實(shí)現(xiàn)水印提取和水印恢復(fù)，其輸入為受攻擊的圖像、 原始圖像和可信第三方提供的登記分存圖像，輸出為恢復(fù)的水印圖像。
[0028] 下面分別闡述基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法的三個(gè)過(guò) 程，即嵌入水印過(guò)程、提取水印過(guò)程和恢復(fù)水印過(guò)程。
[0029] 1、嵌入水印過(guò)程如下：
[0030] 結(jié)合圖2所示，對(duì)輸入的原始灰度圖像，首先分析圖像的局部特征，例如角點(diǎn)和邊 緣，為了便于后續(xù)的幾何校正，選擇使用SIFT(尺度不變特征轉(zhuǎn)換）特征。通過(guò)特征提取算 法可以獲得圖像中所有SIFT特征點(diǎn)的位置和尺度。對(duì)每個(gè)特征點(diǎn)，首先將圖像變換到其對(duì) 應(yīng)的尺度上，然后抽取該特征點(diǎn)位置處的樣本值。這個(gè)樣本值是8比特量化的，取此樣本 值的最高有效位（MSB)，由于尺度變換，這個(gè)樣本值實(shí)際上是原圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)鄰域內(nèi)的加權(quán)均 值，所以它對(duì)加噪和濾波具有很強(qiáng)的魯棒性。將所有特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的MSB排列為與水印同尺 寸的矩陣，多余的特征點(diǎn)可剔除掉。這樣獲得了一個(gè)與水印尺寸一致的二值圖像，它代表了 載體的魯棒特征，稱之為載體特征矩陣F。
[0031] 使用嵌入密鑰E生成一個(gè)隨機(jī)的二值矩陣，將其與載體特征矩陣模2相加，則起到 了對(duì)載體特征矩陣置亂的作用，保證了安全性。將二值水印和置亂后的載體特征矩陣輸入 到可視加密算法中，可生成兩幅分存圖像。本發(fā)明使用的是Naor的基本可視加密方法。如 圖3所示。例如，如果水印像素為黑色，則找到黑色像素對(duì)應(yīng)的兩列，以概率0. 5隨機(jī)選第三 列或者第四列加密此黑像素。這種隨機(jī)選擇在本發(fā)明中通過(guò)置亂后的載體特征矩陣實(shí)現(xiàn)。 如果載體特征矩陣對(duì)應(yīng)值為1則選擇第三行，否則選擇第四行。白色像素加密原理類似。
[0032] 由上述過(guò)程可以生成兩幅可視加密的分存圖像，每一幅都不泄露水印信息，將第 一分存圖像稱為登記分存圖像，將其提交到可信第三方登記，同時(shí)原始水印也需要在可信 第三方登記。第二幅分存圖像不需要登記，只在水印校驗(yàn)過(guò)程中使用，稱為校驗(yàn)分存圖像。 圖4是一幅二值水印圖像的例子，圖5是產(chǎn)生的登記分存圖像，圖6是校驗(yàn)分存圖像，圖7 是登記分存圖像和校驗(yàn)分存圖像疊加的結(jié)果，恢復(fù)出了水印圖像，由此驗(yàn)證了嵌入算法的 嵌入有效性。
[0033] 2、提取水印過(guò)程如下：
[0034] 載體圖像在傳輸過(guò)程中有可能受到攻擊，攻擊類型可劃分為幾何攻擊和非幾何攻 擊。本發(fā)明方法提取水印時(shí)需利用原載體圖像的特征點(diǎn)的位置。當(dāng)載體圖像受到幾何攻擊 時(shí)，圖像的特征點(diǎn)位置就會(huì)發(fā)生改變，因此，在提取水印前，需要對(duì)受到幾何攻擊的載體圖 像進(jìn)行校正。本發(fā)明使用圖像的SIFT特征校正旋轉(zhuǎn)。校正過(guò)程需要原始圖像，所以只適合 于明檢測(cè)。
[0035] 結(jié)合圖8所示，首先使用SIFT特征提取算法提取原始圖像和受攻擊圖像的SIFT 特征點(diǎn)位置和特征向量。以特征向量之間的夾角度量相似性/距離，對(duì)原始圖像的每個(gè)特 征向量，尋找其在受攻擊圖像中最近鄰和次最近鄰的特征向量。設(shè)s(i) = (Xi，yi，ΘΟ 表示從原始圖像上提取的特征點(diǎn)i的位置信息，其中（Xi，yi)表示位置坐標(biāo)，τ i表示所在的 尺度，表示在尺度Ti下圖像梯度的主方向。若用<和<表示受攻擊圖像上所有SIFT 特征中與s(i)對(duì)應(yīng)SIFT特征的最小和次最小夾角，則當(dāng)二者之比
[0036]

【權(quán)利要求】
1. 基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法，其特征在于，包括如下步 驟： a、 嵌入水印過(guò)程 利用SIFT算法提取載體圖像特征點(diǎn)，并確定特征點(diǎn)所在尺度，將所提取的特征點(diǎn)存入 特征點(diǎn)位置矩陣；然后根據(jù)特征點(diǎn)位置矩陣提取載體圖像中特征點(diǎn)位置處的像素值，根據(jù) 像素值的最高有效位將像素值矩陣轉(zhuǎn)化成二值特征矩陣；將二值特征矩陣和二值水印利用 可視加密規(guī)則加密，生成登記分存圖像； b、 提取水印過(guò)程 載體圖像在傳輸過(guò)程中遭受到幾何攻擊時(shí)，圖像特征點(diǎn)的位置就會(huì)發(fā)生改變，在提取 水印之前，對(duì)受到幾何攻擊的圖像進(jìn)行幾何校正；校正完成后，利用原載體圖像特征點(diǎn)的位 置，提取校正后圖像對(duì)應(yīng)位置的像素值構(gòu)成特征點(diǎn)矩陣，根據(jù)最高有效位把像素值矩陣轉(zhuǎn) 化成二值特征矩陣；將二值特征矩陣和二值水印利用可視加密規(guī)則加密，生成校驗(yàn)分存圖 像； c、 恢復(fù)水印過(guò)程 將生成的校驗(yàn)分存圖像與登記分存圖像進(jìn)行疊加恢復(fù)出水印圖像，利用水印圖像完成 圖像的所有權(quán)證明。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法，其 特征在于，所述步驟a中，先將載體圖像通過(guò)高斯濾波，變換到SIFT特征點(diǎn)所在的尺度上， 然后采樣特征點(diǎn)位置處的樣本值，取該樣本值的最高有效位，將最高有效位作為載體特征。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法，其 特征在于，所述步驟a中，將登記分存圖像和水印在可信第三方處登記認(rèn)證。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可視加密和特征點(diǎn)匹配的抗旋轉(zhuǎn)攻擊數(shù)字水印方法，其 特征在于，所述步驟b中，圖像遭受到的幾何攻擊為旋轉(zhuǎn)攻擊，利用SIFT算法提取的特征 點(diǎn)，估計(jì)圖像遭受到旋轉(zhuǎn)攻擊后旋轉(zhuǎn)的角度，然后對(duì)圖像進(jìn)行校正。
【文檔編號(hào)】G06T1/00GK104281993SQ201410364306
【公開(kāi)日】2015年1月14日 申請(qǐng)日期:2014年7月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月29日
【發(fā)明者】王亞菲, 顏斌, 宋凌云, 崔鑫 申請(qǐng)人:山東科技大學(xué)