專利名稱：水印信息移除系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種數(shù)字影像處理系統(tǒng)及方法，特別是關(guān)于一種從數(shù)字影像中移除水印信息 的系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
在因特網(wǎng)蓬勃發(fā)展的信息時代里，數(shù)字信息的傳遞以及復(fù)制的速度可說是相當(dāng)?shù)乜焖伲?為了防止數(shù)字媒體的知識產(chǎn)權(quán)受到侵害，尤其是具有商業(yè)價值的影像及音樂，是目前需要正 視的問題之一。因此許多水印和信息隱藏的技術(shù)被廣泛提出，以保護或驗證擁有者的版權(quán)信 息。隨著電子商務(wù)的興起，網(wǎng)絡(luò)上進行的商業(yè)行為也愈來愈頻繁，網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)事件日益增加使 得數(shù)字媒體的知識產(chǎn)權(quán)問題愈來愈受到重視，例如，許多影像處理軟件也加入了水印功能來 保護使用者的心血創(chuàng)作。但是，既然有保護的技術(shù)，當(dāng)然也就有嘗試將水印信息移除的方法
目前，水印攻擊是將隱藏在影像中的水印信息移除之后，被移除水印信息后的影像還能 夠保有原媒體的商業(yè)價值，才算是成功地達到移除水印信息的目的。然而，目前水印移除技 術(shù)雖然能夠?qū)㈦[藏的水印信息從原影像中移除，但是確不能保證被移除水印信息后的影像之 質(zhì)量，從而使得被移除水印信息后的影像失真不能保有原影像媒體的商業(yè)價值。

發(fā)明內(nèi)容
鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種水印信息移除系統(tǒng)，不僅能夠?qū)㈦[藏在水印影像中的水 印信息移除，而且還能夠保持影像不會失真。
此外，還有必要提供一種水印信息移除方法，不僅能夠?qū)㈦[藏在水印影像中的水印信息 移除，而且還能夠保持影像不會失真。
一種水印信息移除系統(tǒng)，安裝并運行于電子裝置中，該電子裝置包括存儲器。該系統(tǒng)包 括影像存取模塊，用于從存儲器中讀取一幅水印影像；影像分解模塊，用于根據(jù)水印影像
的像素大小將水印影像分解成相應(yīng)數(shù)量的特征圖形，并將每一張?zhí)卣鲌D形按順序進行圖形編
號；特征圖形鑒別模塊，用于從分解出的特征圖形鑒別需要移除的圖形編號范圍；特征圖形 篩選模塊，用于計算在已鑒別出的圖形編號范圍內(nèi)每一張?zhí)卣鲌D形中所有特征點的特征值， 加總所有特征點的特征值得到該張?zhí)卣鲌D形的特征總值，以及根據(jù)該特征總值的大小篩選出 具有水印信息的特征圖形；水印信息移除模塊，用于刪除篩選出的特征圖形并將剩余的特征圖形組合成一幅組合影像。
一種水印信息移除方法，應(yīng)用于電子裝置中，該電子裝置包括存儲器。該方法包括如下 步驟(a)從存儲器中讀取一幅水印影像；(b)根據(jù)水印影像的像素大小將數(shù)字該水印影 像分解成相應(yīng)數(shù)量的特征圖形，并將每一張?zhí)卣鲌D形按順序進行圖形編號；(c)從分解出 的特征圖形鑒別出需要移除的特征圖形的圖形編號范圍；(d)在已鑒別出的圖形編號范圍 內(nèi)的每一張?zhí)卣鲌D形中篩選出具有水印信息的特征圖形；(e)刪除篩選出的特征圖形并將 剩余的特征圖形組合成一幅組合影像；(f)檢査該組合影像的品質(zhì)是否失真；以及(g)將 沒有失真的組合影像存儲到存儲器中。
相較于現(xiàn)有技術(shù)，所述的水印信息移除系統(tǒng)及方法，能夠通過奇異值分解算法以及基植 于特征影像的鑒別失真算法將隱藏在水印影像中的水印信息進行移除，除了可將隱藏在水印 影像中的水印信息移除之外，還能夠保有原影像之質(zhì)量。


圖l是本發(fā)明水印信息移除系統(tǒng)較佳實施例的應(yīng)用環(huán)境圖。
圖2是本發(fā)明水印信息移除方法較佳實施例的流程圖。
圖3是圖2中步驟S13的細化流程圖。
圖4是圖2中步驟S 14的細化流程圖。
具體實施例方式
參閱圖1所示，是本發(fā)明水印信息移除系統(tǒng)l較佳實施例的應(yīng)用環(huán)境圖。該水印信息移除 系統(tǒng)l安裝并運行于電子裝置中，該電子裝置包括處理器2以及存儲器3。本實施例中，該電 子裝置為手機。在其它實施例中，所述的電子裝置可以為計算機、PDA以及其它具有影像處 理功能的電子裝置。所述的處理器2用于運行水印信息移除系統(tǒng)1將隱藏在水印影像中的水印 信息從水印影像中移除。所述的存儲器3用于存儲具有水印信息的水印影像，以及被移除水 印信息后得到的組合影像。
所述的水印信息移除系統(tǒng)l用于從存儲器3中讀取水印影像，將該水印影像分解成一定數(shù) 量的特征圖形(Eigen-image)，找出并移除具有水印信息的特征圖形，將剩余的特征圖形 組合成一幅被移除水印信息后的組合影像，以及檢査該組合影像的品質(zhì)，并將該組合影像儲 存到存儲器3中。在本實施例中，所述的水印信息移除系統(tǒng)l包括影像存取模塊ll、影像分解 模塊12、特征圖形鑒別模塊13、特征圖形篩選模塊14、水印信息移除模塊15以及影像品質(zhì)檢 査模塊16。
影像存取模塊11用于從存儲器3中讀取一幅水印影像，以及將該水印影像被移除水印信
6息后得到的組合影像存儲到存儲器3中。所述的水印影像隱藏有相應(yīng)的水印信息，例如，水 印影像中隱藏有用于保護或驗證擁有者的版權(quán)信息。
影像分解模塊12用于利用一種奇異值分解(Singular Value Decomposition,簡稱SVD )算法根據(jù)水印影像的像素大小將該水印影像分解成一定數(shù)量的特征圖形，并將每一張?zhí)卣?圖形按順序進行圖形編號。所述的影像分解模塊12可以將水印影像分解成64張?zhí)卣鲌D形、 128張?zhí)卣鲌D形，或者更多數(shù)量的特征圖形。在本實施例中，原始影像大小為128*128像素， 影像分解模塊l2將水印影像分解成128張?zhí)卣鲌D形，每一張?zhí)卣鲌D形均有一個對應(yīng)的圖形編 號，例如，特征圖形一次被編號為第l、 2、 3…128號特征圖形。所述的SVD算法是一種通 過量化策略計算出水印影像中最大奇異值點來提取水印信息的算法。由于通過SVD分解完的 特征圖形，越靠近原始影像的特征圖形會跟原始影像越接近。因此，若是將128張?zhí)卣鲌D形 重新組合后，則組合出的影像會跟原始影像相同，若是組合前126張?zhí)卣鲌D形，則組合出的 影像跟原始影像差異是用戶肉眼無法分辨的。
特征圖形鑒別模塊13用于利用一種鑒別失真(Just Noticeable Distortion,簡稱JND )算法從分解出的特征圖形鑒別出需要移除的圖形編號范圍。所述的JND算法是一種通過計 算特征圖形中特征點對應(yīng)的特征值大小來確定特征圖形中是否含有水印信息的算法。
特征圖形篩選模塊14用于計算在鑒別出的圖形編號范圍內(nèi)每一張?zhí)卣鲌D形中所有特征點 的特征值，加總所有特征點的特征值得到該張?zhí)卣鲌D形的特征總值，以及根據(jù)該特征總值的 大小篩選出具有水印信息的特征圖形。若某一張?zhí)卣鲌D形的特征總值越大，則該張?zhí)卣鲌D形 隱藏的水印信息就越多；反之，若某一張?zhí)卣鲌D形的特征總值越小，則該張?zhí)卣鲌D形隱藏的 水印信息就越少。
水印信息移除模塊15用于刪除篩選出的具有水印信息的特征圖形，以及將剩余的特征圖 形組合成一幅影像。
影像品質(zhì)檢査模塊16用于計算該組合影像的峰值信噪比值(Peak Signal to Noise Ratio,簡稱PSNR值)，并根據(jù)該PSNR值是否超過一個預(yù)設(shè)的PSNR允許值判斷該組合影像的 品質(zhì)是否失真。在本實施例中，影像品質(zhì)檢査模塊16通過計算水印影像的像素值與該組合影 像的像素值的比值得到該組合影像的PSNR值。 一般地，用戶可以根據(jù)水印影像的像素值大小 來設(shè)定該水印影像的PSNR允許值，例如用戶可以設(shè)置水印影像的PSNR允許值為O. 8。也就是 說，若組合影像的PSNR值大于等于O. 8，則說明該組合影像相對于水印影像的失真度較小， 其與原始影像差異是用戶肉眼無法分辨的。
參閱圖2所示，是本發(fā)明水印信息移除方法較佳實施例的流程圖。在本實施例中，所述的水印信息移除方法通過SVD分解技術(shù)以及基植于特征影像的JND技術(shù)將隱藏在水印影像中的 水印信息進行移除，除了可將隱藏在水印影像中的水印信息移除之外，還能夠保有原來影像 之質(zhì)量。
影像存取模塊11從存儲器3中讀取一幅水印影像(步驟Sll)。所述的水印影像隱藏有相 應(yīng)的水印信息，例如，水印影像中隱藏有用于保護或驗證擁有者的版權(quán)信息。
影像分解模塊12利用SVD算法根據(jù)水印影像的像素大小將該水印影像分解成一定數(shù)量的 特征圖形，并將每一張?zhí)卣鲌D形按順序進行圖形編號(步驟S12)。在本實施例中，水印影 像大小為128*128，影像分解模塊l2將水印影像分解成128張?zhí)卣鲌D形，每一張?zhí)卣鲌D形均有 一個對應(yīng)的圖形編號，例如，特征圖形一次被編號為第l、 2、 3…128號特征圖形。
特征圖形鑒別模塊l 3利用JND算法從分解出的特征圖形鑒別出需要移除的特征圖形的圖 形編號范圍(步驟S13)。在本實施例中，特征圖形鑒別模塊13將從128張?zhí)卣鲌D形中鑒別出 的需要移除的圖形編號范圍為第50張至第100張。該特征圖形篩選模塊13如何利用JND算法從 特征圖形鑒別需要移除的圖形編號范圍將在圖3中詳細描述。
特征圖形篩選模塊14在已鑒別出的圖形編號范圍內(nèi)的每一張?zhí)卣鲌D形中篩選出具有水印 信息的特征圖形(步驟S14)。該特征圖形篩選模塊14圖如何篩選出具有水印信息的特征圖 形將在圖4中詳細描述。
水印信息移除模塊15刪除篩選出的具有水印信息的特征圖形，并將剩余的特征圖形組合 成一幅被攻擊后的組合影像(步驟S15)。
影像品質(zhì)檢査模塊16計算水印影像的像素值與該組合影像的像素值的比值得到該組合影 像的PSNR值(步驟S16)。影像品質(zhì)檢査模塊16通過判斷PSNR值是否小于用戶設(shè)定的PSNR允 許值來判斷該組合影像的品質(zhì)是否失真(步驟S17)。 一般地，用戶可以根據(jù)水印影像的像 素值大小來設(shè)定水印影像的PSNR允許值，例如用戶可以設(shè)置水印影像的PSNR允許值為0.8。 也就是說，若組合影像的PSNR值大于等于O. 8，則說明該組合影像相對于水印影像的失真度 較小，其與原始影像差異是用戶肉眼無法分辨的。
在步驟步驟S17中，若該組合影像的品質(zhì)已失真，亦即該組合影像的PSNR值小于用戶設(shè) 定的PSNR允許值，則流程返回步驟S 13重新鑒別需要移除的圖形編號范圍以對隱藏在水印影 像中的水印信息進行移除。若該組合影像的品質(zhì)沒有失真，亦即該組合影像的PSNR值大于等 于用戶設(shè)定的PSNR允許值，則影像存取模塊11將沒有失真的組合影像存儲到存儲器3中(步 驟S18)。 一般地，若組合影像相對于水印影像的失真度較小，則認為該組合影像與原始影 像差異是用戶肉眼無法分辨的，是可以被用戶接受的。參閱圖3所示，是圖2中步驟S13的細化流程圖。該細化流程方法闡述了如何利用JND算法 從特征圖形鑒別需要移除的特征圖形的圖形編號范圍。
特征圖形鑒別模塊13利用JND算法將水印影像轉(zhuǎn)化為一幅JND圖像(步驟S131)。特征圖 形鑒別模塊13計算該JND圖像中每一個像素點的JND值，其表示為"Ji(x，y)"(步驟S132) ，并計算該JND圖像中所有像素點的平均JND值，其表示為"Javg"(步驟S133)。
特征圖形鑒別模塊13比較特征圖形中每一個像素點的JND值Ji (x， y)與平均JND值Javg的大 小(步驟S134)。特征圖形鑒別模塊13選擇特征圖形中像素點的JND值Ji(x，y)大于平均JND 值Javg的像素點作為特征圖形的特征點(步驟S135)。
特征圖形鑒別模塊13比較任意特征點在每一張?zhí)卣鲌D形中對應(yīng)的JND值(步驟S136)。 特征圖形鑒別模塊13選擇出特征點在特征圖形中對應(yīng)的JND值相接近的特征圖形，并將該特 征圖形放入需要被移除的特征圖形的圖形編號范圍內(nèi)(步驟S137)。在本實施例中，假如某 一個特征點FP(IO， 18)，在第0至49張?zhí)卣鲌D形中的特征值差別很大，而在第50至100張?zhí)卣?圖形中的特征值差別相對接近，而在第101至128張?zhí)卣鲌D形中的特征值差別也比較大，因此 特征圖形鑒別模塊13將圖形編號范圍為第50至100張?zhí)卣鲌D形放入需要被移除的特征圖形的 圖形編號范圍內(nèi)。
參閱圖4所示，是圖2中步驟S14的細化流程圖。該細化流程方法闡述了如何利用JND算法 篩選出具有水印信息的特征圖形。以下標記在圖形編號范圍內(nèi)的特征圖形為特征圖形"Ei"
特征圖形篩選模塊14計算特征圖形Ei中每一像素點的像素值，其表示為"Ei(x，y)"( 步驟S141)。同時，特征圖形篩選模塊14計算出特征圖形Ei中所有像素點的平均像素值，其 表示為mean "(步驟S142)。
特征圖形篩選模塊14判斷特征圖形Ei中每一像素點的像素值Ei(x， y)是否大于平均像素 值Ei—raean (步驟S143)。若像素點的像素值Ei(x，y)小于等于平均像素值Ei—raean，則特征圖形篩 選模塊14將該特征圖形Ei中該像素值Ei(x，y)轉(zhuǎn)化為二進制值"0"(步驟S144)。若像素點 的像素值Ei (x， y)大于平均像素值Ei—raean，則特征圖形篩選模塊14將該特征圖形Ei中該像素值 Ei(x，y)轉(zhuǎn)化為二進制值"1"(步驟S145)。特征圖形篩選模塊14分別記錄每一張?zhí)卣鲌D形 Ei中數(shù)值為"1"的特征點個數(shù)(步驟S146)，并將特征點個數(shù)累加得到每一張?zhí)卣鲌D形Ei 的特征總值，其表示為"BCi"(步驟S147)。
特征圖形篩選模塊14將每一個特征總值BCi按照從大到小的順序進行排序(步驟S148) 。最后，特征圖形篩選模塊14選擇具有最大特征總值BCi所對應(yīng)的特征圖形(標記為特征圖形"Er")，并將該特征圖形Er從需要被移除的特征圖形Ei的圖形編號范圍內(nèi)移除(步驟 S149)。
一般地，若特征圖形Er中的特征點的特征總值BCi越大，則該特征圖形Er中隱藏的水
印信息就越多。
以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照以上較佳實施例對本發(fā)明 進行了詳細說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或等 同替換都不應(yīng)脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍。
10
權(quán)利要求
1.一種水印信息移除系統(tǒng)，安裝并運行于電子裝置中，該電子裝置包括存儲器，其特征在于，該系統(tǒng)包括影像存取模塊，用于從存儲器中讀取一幅水印影像；影像分解模塊，用于根據(jù)水印影像的像素大小將水印影像分解成相應(yīng)數(shù)量的特征圖形，并將每一張?zhí)卣鲌D形按順序進行圖形編號；特征圖形鑒別模塊，用于從分解出的特征圖形鑒別需要移除的圖形編號范圍；特征圖形篩選模塊，用于計算在已鑒別出的圖形編號范圍內(nèi)每一張?zhí)卣鲌D形中所有特征點的特征值，加總所有特征點的特征值得到該張?zhí)卣鲌D形的特征總值，以及根據(jù)該特征總值的大小篩選出具有水印信息的特征圖形；以及水印信息移除模塊，用于刪除篩選出的特征圖形并將剩余的特征圖形組合成一幅組合影像。
2.如權(quán)利要求l所述的水印信息移除系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)還包括影像品質(zhì)檢査模塊，用于計算該組合影像的峰值信噪比值，以及根據(jù)該峰值信噪比值判斷該組合影像的品質(zhì)是否失真。
3.如權(quán)利要求2所述的水印信息移除系統(tǒng)，其特征在于，所述的影像存取模塊還用于將沒有失真的組合影像存儲到存儲器中。
4.如權(quán)利要求l所述的水印信息移除系統(tǒng)，其特征在于，所述的影像分解模塊是利用奇異值分解算法將水印影像分解成特征圖形的，該奇異值分解算法是一種通過量化策略計算出水印影像中最大奇異值點來提取隱藏在水印影像中的水印信息的算法。
5.如權(quán)利要求l所述的水印信息移除系統(tǒng)，其特征在于，所述的特征圖形鑒別模塊是利用鑒別失真算法來鑒別需要移除的圖形編號范圍的，該鑒別失真算法是一種通過計算特征圖形中特征點對應(yīng)的特征值大小來確定特征圖形中是否含有水印信息的算法
6. 一種水印信息移除方法，應(yīng)用于電子裝置中，該電子裝置包括存儲器，其特征在于，該方法包括如下步驟(a)從存儲器中讀取一幅水印影像；(b )根據(jù)水印影像的像素大小將該水印影像分解成相應(yīng)數(shù)量的特征圖形，并將每一張?zhí)卣鲌D形按順序進行圖形編號；(C )從分解出的特征圖形鑒別出需要移除的特征圖形的圖形編號范圍；(d) 在已鑒別出的圖形編號范圍內(nèi)的每一張?zhí)卣鲌D形中篩選出具有水印信息的特征圖形；(e) 刪除篩選出的特征圖形，并將剩余的特征圖形組合成一幅組合影像；(f) 檢査該組合影像的品質(zhì)是否失真；以及(g) 將沒有失真的組合影像存儲到存儲器中。
7.如權(quán)利要求6所述的水印信息移除方法，其特征在于，所述的步驟(b)中將水印影像分解成相應(yīng)數(shù)量的特征圖形是通過奇異值分解算法來實現(xiàn)的，該奇異值分解算法是一種通過量化策略計算出水印影像中最大奇異值點來提取隱藏在水印影像中的水印信息的算法。
8.如權(quán)利要求6所述的水印信息移除方法，其特征在于，其中步驟(c) 包括如下步驟利用一種鑒別失真算法將水印影像轉(zhuǎn)化為一幅鑒別失真圖像；計算該鑒別失真圖像中每一像素點的失真值；計算該鑒別失真圖像中所有像素點的平均失真值；比較每一個像素點的失真值與平均失真值的大??；將失真值大于平均失真值的像素點作為特征圖形的特征點；比較特征點在每一張?zhí)卣鲌D形中對應(yīng)的失真值；以及選擇出特征點在特征圖形中對應(yīng)的失真值相接近的特征圖形，并將該特征圖形放入需要被移除的特征圖形的圖形編號范圍內(nèi)。
9.如權(quán)利要求6所述的水印信息移除方法，其特征在于，其中步驟(d) 包括如下步驟計算特征圖形中每一像素點的像素值；計算特征圖形中所有像素點的平均像素值；判斷特征圖形中每一像素點的像素值是否大于平均像素值；若像素點的像素值小于等于平均像素值，則將該像素點的像素值轉(zhuǎn)化為二進制值"0"，或者，若像素點的像素值大于平均像素值，則將該像素點的像素值轉(zhuǎn)化為二進制值"1"分別記錄每一張?zhí)卣鲌D形中數(shù)值為"1"的特征點個數(shù)，并將特征點個數(shù)累加得到每一張?zhí)卣鲌D形的特征總值；將每一個特征總值按照從大到小的順序進行排序；以及選擇最大特征總值所對應(yīng)的特征圖形，并將該特征圖形從所述的圖形編號范圍內(nèi)移除
10.如權(quán)利要求6所述的水印信息移除方法，其特征在于，其中步驟(f)包括如下步驟計算水印影像的像素值與該組合影像的像素值的比值得到該組合影像的峰值信噪比值判斷該組合影像的峰值信噪比值是否小于用戶設(shè)定的允許值；以及若該組合影像的峰值信噪比值小于用戶設(shè)定的允許值，則表明該組合影像的品質(zhì)已經(jīng)失真；或者若該組合影像的峰值信噪比值大于等于用戶設(shè)定的允許值，則表明該組合影像的品質(zhì)沒有失真。
全文摘要
一種水印信息移除系統(tǒng)及方法，該方法包括步驟從電子裝置的存儲器中讀取水印影像；將該水印影像分解成一定數(shù)量的特征圖形，并將每一張?zhí)卣鲌D形按順序進行圖形編號；從分解出的特征圖形鑒別出需要移除的特征圖形的圖形編號范圍；在已鑒別出的圖形編號范圍內(nèi)的每一張?zhí)卣鲌D形中篩選出具有水印信息的特征圖形；刪除篩選出的特征圖形并將剩余的特征圖形組合成一幅被移除水印信息后的組合影像；檢查該組合影像的品質(zhì)是否失真；將沒有失真的組合影像存儲到存儲器中。實施本發(fā)明，不僅能夠?qū)㈦[藏在水印影像中的水印信息移除，還能夠保持被移除水印信息后的影像不會失真。
文檔編號G06T1/00GK101676949SQ20081030456
公開日2010年3月24日 申請日期2008年9月19日 優(yōu)先權(quán)日2008年9月19日
發(fā)明者呂宜峻 申請人:深圳富泰宏精密工業(yè)有限公司;奇美通訊股份有限公司