專利名稱：：一種抗打印-掃描零水印算法的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種多媒體信號處理領(lǐng)域，尤其是數(shù)字圖像版權(quán)保護(hù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供一種抗打印-掃描零水印算法，對需要經(jīng)歷打印-掃描攻擊的數(shù)字圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。
背景技術(shù)：
：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的數(shù)字產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)上廣泛傳播。在許多場合，需要將網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)字圖像打印出來經(jīng)過處理后再重新掃描成數(shù)字圖像在網(wǎng)絡(luò)上傳播。如何對需要經(jīng)歷打印-掃描過程的數(shù)字圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)便成為一個急需解決的課題。打印-掃描涉及到D/A和A/D兩次變換，會帶來添加隨機(jī)噪聲、剪切、縮放、旋轉(zhuǎn)等干擾。抗打印-掃描的數(shù)字水印算法要求對這一系列攻擊都具有很高的魯棒性。研究抗打印-掃描攻擊的水印算法具有很高的理論研究和實(shí)際應(yīng)用價值。到目前為止，絕大多數(shù)數(shù)字水印算法的魯棒性還不足夠抵抗打印-掃描攻擊，能抵抗打印-掃描攻擊的數(shù)字水印算法并不多見。査閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，國內(nèi)研究者目前大致已提出以下幾個抗打印-掃描攻擊的數(shù)字水印算法，見本部分末尾所列參考文獻(xiàn)。牛少彰、伍宏濤等人[l]對離散余弦變換域系數(shù)進(jìn)行分類，通過每類中正負(fù)號數(shù)量表示水印信息。牛少彰、鈕心忻等人[2]通過調(diào)整離散余弦變換域中頻系數(shù)的次序嵌入水印信息，提取時兩次利用模糊模式識別的最大隸屬度原則判別水印信息。孫云峰、翟宏琛等人[3]利用傅里葉計算全息技術(shù)設(shè)計一種抗打印-掃描的彩色圖像數(shù)字水印系統(tǒng)，具有較大的水印嵌入容量。由于Walsh函數(shù)具有嚴(yán)格正交性，葛云露、年桂君等人[4]首先利用Walsh函數(shù)對原始水印進(jìn)行編碼調(diào)制，然后結(jié)合人眼視覺特性在離散小波變換低頻逼近子帶自適應(yīng)嵌入水印信息，實(shí)現(xiàn)大容量有意義水印信息的嵌入和提取。譚論正、朱寧波等人[5]提出一種適用于文檔圖像的抗打印-掃描數(shù)字水印技術(shù)，通過調(diào)整文檔圖像塊的離散小波變換域細(xì)節(jié)子帶正負(fù)號數(shù)量表示水印信息。尋找數(shù)字圖像打印-掃描前、后盡量保持穩(wěn)定不變的特征量是設(shè)計此類算法的關(guān)鍵之處。離散小波變換低頻逼近子帶聚集了原始圖像的絕大部分能量，比其他三個細(xì)節(jié)子帶具有更強(qiáng)的抗干擾穩(wěn)定性。奇異值分解后得到的奇異值對外界擾動具有很好的穩(wěn)定性。零水印算法往往利用原始載體的穩(wěn)定特征產(chǎn)生零水印，有效解決不可見性與魯棒性之間的矛盾。零水印算法具有強(qiáng)魯棒性的關(guān)鍵在于所利用的特征量對外在干擾具有強(qiáng)穩(wěn)定性。本發(fā)明利用離散小波變換低頻逼近子帶的能量聚集效應(yīng)和奇異值分解的奇異值穩(wěn)定性，提出一種抗打印-掃描零水印算法，旨在實(shí)現(xiàn)對需要經(jīng)歷打印-掃描攻擊的數(shù)字圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。參考文獻(xiàn)牛少彰，伍宏濤，謝正程，劉歆，楊義先.抗打印掃描數(shù)字水印算法的魯棒性.中山大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2004，43(增刊2):1-4.[2]牛少彰，鈕心忻，楊義先，胡文慶.半色調(diào)圖像中數(shù)據(jù)隱藏算法[J].電子學(xué)報，2004,32(7):1180-1183.[3]孫云峰，翟宏現(xiàn)楊曉蘋，王明偉.傅立葉計算全息數(shù)字水印在彩色圖像印刷防偽中的應(yīng)用[J].光電子.激光，2008，19(7):952-955..U]葛云露，年桂君，王樹勛.基于Walsh編碼調(diào)制的抗打印掃描數(shù)字水印算法.東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2007，37(增刊I):197-200.[5]譚論正，朱寧波，孫星明.基于文檔圖像的抗打印一掃描數(shù)字水印技術(shù)[J].計算機(jī)應(yīng)用研究，2007，24(12):199-200，265.
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是提供一種抗打印-掃描零水印算法，以便實(shí)現(xiàn)對需要經(jīng)歷打印-掃描攻擊的數(shù)字圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。為達(dá)此目的，本發(fā)明利用離散小波變換低頻逼近子帶的能量聚集效應(yīng)和奇異值分解的奇異值穩(wěn)定性，設(shè)計一種抗打印-掃描零水印算法。本發(fā)明的版權(quán)認(rèn)證流程圖包括以下六種模塊A、零水印產(chǎn)生模塊；B、后處理模塊；'C、零水印提取模塊；D、相似度評價模塊；E、閾值設(shè)置模塊；F、版權(quán)歸屬判斷模塊。模塊A包括以下內(nèi)容原始圖像進(jìn)行"層離散小波變換，將第W層低頻逼近子帶進(jìn)行分塊奇異值分解，通過判斷兩個相鄰子塊最大奇異值的大小關(guān)系產(chǎn)生零水印W。模塊B進(jìn)一步包括以下內(nèi)容對打印-掃描后輸入的數(shù)字圖像進(jìn)行裁剪、旋轉(zhuǎn)校正、調(diào)整圖像采樣分辨率、調(diào)整圖像大小等操作模塊C包括以下內(nèi)容對輸入圖像的第n層離散小波變換低頻逼近子帶進(jìn)行分塊奇異值分解，通過比較兩個相鄰子塊最大奇異值的大小關(guān)系提取零水印W'。模塊D包括以下內(nèi)容原始零水印序列W與提取的零水印序列W'之間的相似度S定義為5=1-(2^@<)/化/2)，其中@為異或運(yùn)算。相似度評價模塊用來衡量不同序列之間的相關(guān)性。模塊E進(jìn)一步包括以下內(nèi)容根據(jù)初始零水印與失同步攻擊后提取的零水印之間的相似度、初始零水印與隨機(jī){0，1}序列之間的相似度設(shè)定閾值&。模塊F進(jìn)一步包括以下內(nèi)容根據(jù)數(shù)字圖像打印-掃描前、后零水印的相似度和閾值判斷版權(quán)歸屬。本發(fā)明為經(jīng)歷打印-掃描攻擊的數(shù)字圖像實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)提供了一個新途徑。對原始圖像的離散小波變換低頻逼近子帶進(jìn)行分塊奇異值分解，-通過判斷'兩個相鄰子塊最大奇異值的大小關(guān)系產(chǎn)生零水印。當(dāng)數(shù)字圖像經(jīng)歷打印-掃描攻擊后，仍然可以較高的相似度提取零水印，從而能夠?qū)?jīng)歷打印-掃描攻擊的數(shù)字圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。圖l是版權(quán)認(rèn)證流程圖2中，(a)是原始Lena圖像；(b)是原始Peppers圖像；(c)是原始Baboon圖像；圖3中，(a)是Lena圖像的零水印與隨機(jī)(O，l)序列間的相似度；(b)是P印pers圖像的零水印與隨機(jī)(O，1}序列間的相似度；(c)是Baboon圖像的零水印與隨機(jī){0，1}序列間的相似度；圖4中，(a)是經(jīng)歷打印-掃描攻擊和后處理的Lena圖像；(b)是經(jīng)歷打印-掃描攻擊和后處理的P印pers圖像；(c)是經(jīng)歷打印-掃描攻擊和后處理的Baboon圖像。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步描述。圖1是版權(quán)認(rèn)證流程圖，包括以下幾個過程-(1)零水印產(chǎn)生原始圖像進(jìn)行W層離散小波變換，將第W層低頻逼近子帶進(jìn)行分塊奇異值分解，通過判斷兩個相鄰子塊最大奇異值的大小關(guān)系產(chǎn)生零水印W。即如果a)小^^"，則vv,0;否則，w,l(/=1，2，L，！)。其中，of是第f個子塊的最大奇異值，vv,.是w的第y比特水印，K是子塊總數(shù)。保存初始零水印，用于相似度評價模塊一、二、三計算它與其他序列間的相似度。(2)后處理對打印-掃描后輸入的數(shù)字圖像進(jìn)行裁剪、旋轉(zhuǎn)校正、調(diào)整圖像采樣分辨率、調(diào)整圖像大小等操作，為提取打印-掃描攻擊后的零水印做準(zhǔn)備。(3)零水印提取對輸入圖像的第w層離散小波變換低頻逼近子帶進(jìn)行分塊奇異值分解，通過比較兩個相鄰子塊最大奇異值的大小關(guān)系提取零水印W'。即如果2CT二，則W;-O;否則，(y-i，2，L，^/2)。零水印提取模塊共有兩個模塊一用于從遭到失同步攻擊的圖像中提取水印序列；模塊二用于從遭到打印-掃描攻擊的圖像中提取水印序列。(4)相似度評價原始零水印序列W與提取的零水印序列W'之間的相似度S定義為s=l—(gn^④—)/(K/2)，其中O為異或運(yùn)算。相似度評價模塊共有三個模塊一用來衡量初始零水印與失同步攻擊后提取的零水印間的相關(guān)性，評價算法抵抗失同步攻擊的魯棒性，為設(shè)置閾值提供參考；模塊二用來衡量初始零水印與隨機(jī){0，1}序列間的相關(guān)性，為設(shè)置閾值提供參考；模塊三用來衡量初始零水印與打印-掃描攻擊后提取的零水印間的相關(guān)性，評價算法抵抗打印-掃描攻擊的魯棒性，為判斷版權(quán)歸屬提供參考。(5)閾值設(shè)置根據(jù)相似度評價模塊一計算出的初始零水印與失同步攻擊后提取的零水印間的相似度、相似度評價模塊二計算岀的初始零水印與隨機(jī){0，1}序列間的相似度設(shè)定閾值A(chǔ)。(6)版權(quán)歸屬判斷根據(jù)相似度評價模塊三計算出的初始零水印與打印-掃描攻擊后提取的零水印間的相似度和閾值設(shè)置模塊設(shè)定的閾值判斷版權(quán)歸屬。當(dāng)s大于閾值^，版權(quán)歸屬于申訴者。實(shí)施例Lena、P印pers、Baboon都是大小為512x512的256灰度級標(biāo)準(zhǔn)圖像，具有不同的紋理，分別見圖2(a)-(c)。對圖像進(jìn)行3層離散小波變換，以harr小波為小波基，低頻逼近子帶的分塊大小為2x2，零水印序列長度為512比特。用PSNR衡量原始圖像與攻擊圖像之間的視覺差異，用相似度s衡量原始零水印與隨機(jī){0,1}序列以及攻擊后提取的零水印之間的相關(guān)性。(1)抵抗失同步攻擊的魯棒性1)旋轉(zhuǎn)攻擊實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置以及結(jié)果見表l。<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>2)偏移行列攻擊向右偏移列是指整個圖像向右移動，原來最右邊幾列移出丟失，空出的最左邊幾列補(bǔ)全黑。實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置以及結(jié)果見表2。<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>向下偏移行是指整個圖像向下移動，原來最下邊幾行移出丟失，空出的最上邊幾行補(bǔ)全黑。實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置以及結(jié)果見表3。表3向下偏移行<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>中間隨機(jī)刪除行是指從被刪除行的下邊第一行開始逐行向上移動，空出的最下邊幾行補(bǔ)全黑。實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置以及結(jié)果見表5。表5中間隨機(jī)刪除行4)尺-相似度刪除行數(shù)/PSNR2行18行35行51行Lena0.9668/24.99840.8496/16.32110.7832/14.24700.7520/13.1844Peppers0.9785/23.67390.8535/14.33850.7871/12.27220.7793/11.5111Baboon0.9707/19.60000.8105/15.41210.7559/13.59080.7305/12.3826t縮放實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置以及結(jié)果見表6。表6尺寸縮放<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>根據(jù)表1-6，對于Lena、P印pers、Baboon三幅不同紋理的圖像，算法對幾種失同步攻擊都具有很強(qiáng)的魯棒性。(2)閾值設(shè)置隨機(jī)產(chǎn)生99個服從均勻分布的{0，1}序列，分別計算Lena、Peppers、Baboon三幅圖像產(chǎn)生的零水印與這些{0，1}序列之間的相似度，結(jié)果見圖3(a)-(c)，其中第50個序列為三幅圖像各自產(chǎn)生的零水印。根據(jù)圖3(a)-(c)，三幅圖像產(chǎn)生的零水印與這些{0，1}序列之間的相似度大都在0.5附近小幅度波動。結(jié)合3.1部分的抵抗失同步攻擊實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們選擇0.75作為閾值A(chǔ)。(3)抵抗打印-掃描攻擊的魯棒性'首先使用型號為CanonL11121E的激光打印機(jī)將數(shù)字圖像在普通打印紙上打印出來；然后使用型號為CanoScanLiDE100的掃描儀掃描輸入，分辨率設(shè)置為400dpi;然后對掃描輸入的數(shù)字圖像進(jìn)行后處理，包括使用Photoshop軟件對數(shù)字圖像進(jìn)行裁剪和旋轉(zhuǎn)校正、將圖像的采樣分辨率重新調(diào)整成72dpi、使用bilinear插值法將圖像大小重新調(diào)整成512x512等。經(jīng)過打印-掃描、后處理的數(shù)字圖像分別見圖4(a)-(c)。它們與原始圖像之間的PSNR分別為19.3572、18.0845、15.7371，零水印之間的相似度分別為0.8672、0.8691、0.8594，因此認(rèn)為本發(fā)明可以抵抗打印-掃描攻擊。權(quán)利要求1、一種抗打印-掃描零水印算法，用于需要經(jīng)歷打印-掃描攻擊的數(shù)字圖像的版權(quán)認(rèn)證領(lǐng)域，包括以下六種模塊A、零水印產(chǎn)生模塊；B、后處理模塊；C、零水印提取模塊；D、相似度評價模塊；E、閾值設(shè)置模塊；F、版權(quán)歸屬判斷模塊。2、根據(jù)權(quán)利要求l所述的一種抗打印-掃描零水印算法，模塊A進(jìn)一步包括以下內(nèi)容_原始圖像進(jìn)行W層離散小波變換，將第W層低頻逼近子帶進(jìn)行分塊奇異值分解，通過判斷兩個相鄰子塊最大奇異值的大小關(guān)系產(chǎn)生零水印W。g卩如果"L卜,"L/，貝U-0;否則，=1(_/=l,2，L，工)。其中，C^是第f個2子塊的最大奇異值，是w的第/比特水印，K是子塊總數(shù)。保存初始零水印，用于相似度評價模塊一、二、三計算它與其他序列間的相似度。3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種抗打印-掃描零水印算法，模塊B進(jìn)一步包括以下內(nèi)容對打印-掃描后輸入的數(shù)字圖像進(jìn)行裁剪、旋轉(zhuǎn)校正、調(diào)整圖像采樣分辨率、調(diào)整圖像大小等操作，為提取打印-掃描攻擊后的零水印做準(zhǔn)備。4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種抗打印-掃描零水印算法，模塊C進(jìn)一步包括以下內(nèi)容對輸入圖像的第W層離散小波變換低頻逼近子帶進(jìn)行分塊奇異值分解，通過比較兩個相鄰子塊最大奇異值的大小關(guān)系提取零水印W'。g卩如果《小^"乙，則—=0;否則，—=1(/=1,2，L，尺/2)。零水印提取模塊共有兩個模塊一用于從遭到失同步攻擊的圖像中提取水印序列；模塊二用于從遭到打印-掃描攻擊的圖像中提取水印序列。5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種抗打印-掃描零水印算法，模塊D進(jìn)一步包括以下內(nèi)容原始零水印序列W與提取的零水印序列W'之間的相似度S定義為)/(尺/2)，其中④為異或運(yùn)算。相似度評價模塊共有三個模塊一用來衡量初始零水印與失同步攻擊后提取的零水印間的相關(guān)性，評價算法抵抗失同步攻擊的魯棒性，為設(shè)置閾值提供參考；模塊二用來衡量初始零水印與隨機(jī){0，1}序列間的相關(guān)性，為設(shè)置閾值提供參考；模塊三用來衡量初始零水印與打印-掃描攻擊后提取的零水印間的相關(guān)性，評價算法抵抗打印-掃描攻擊的魯棒性，為判斷版權(quán)歸屬提供參考。6、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種抗打印-掃描零水印算法，模塊E進(jìn)一步包括以下內(nèi)容根據(jù)相似度評價模塊一計算出的初始零水印與失同步攻擊后提取的零水印間的相似度、相似度評價模塊二計算出的初始零水印與隨機(jī)(O，1}序列間的相似度設(shè)定閾值&。7、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種抗打印-掃描零水印算法，模塊G進(jìn)一步包括以下內(nèi)容根據(jù)相似度評價模塊三計算出的初始零水印與打印-掃描攻擊后提取的零水印間的相似度和閾值設(shè)置模塊設(shè)定的閾值判斷版權(quán)歸屬。當(dāng)S大于閾值A(chǔ)，版權(quán)歸屬于申訴者。全文摘要打印-掃描過程涉及到D/A和A/D兩次變換，會帶來添加隨機(jī)噪聲、剪切、縮放、旋轉(zhuǎn)等干擾，因此抗打印-掃描攻擊的數(shù)字水印算法對魯棒性的要求非常高。針對上述問題，本發(fā)明利用離散小波變換低頻逼近子帶的能量聚集效應(yīng)和奇異值分解的奇異值穩(wěn)定性，提出一種抗打印-掃描零水印算法。對原始圖像離散小波變換低頻逼近子帶進(jìn)行分塊奇異值分解，通過判斷兩個相鄰子塊最大奇異值的大小關(guān)系產(chǎn)生零水印。本發(fā)明能夠抵抗打印-掃描攻擊。文檔編號G06T1/00GK101645162SQ20091009227公開日2010年2月10日申請日期2009年9月9日優(yōu)先權(quán)日2009年9月9日發(fā)明者葉天語,楊義先,鈕心忻,馬兆豐申請人:北京郵電大學(xué)