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1、可视性浮水印,目录,摘要 需求 特性 离散余弦转换 离散小波转换 人类可视性系统 对比敏感度函数 噪音可视性函数,摘要,数位浮水印是一种把讯号以 “隐密 或 “非隐密 的方式,把信息埋藏在多媒体信息中。 “隐密则是代表着肉眼无法直接看到隐藏的信息内容,称为非可见式浮水印。 “非隐密则是使用肉眼就可以看见隐藏在多媒体信息的图像或是资料,称为可见式浮水印。,可见式浮水印主要是保护未经授权的信息。 非可见式浮水印主要是保护已经授权过的信息。 现有的可见式浮水印技术,主要是利用对比敏感度函数(contrast-sensitive function)的视觉特性加入浮水印中。 这些技术主要考量是不破坏影像
2、,但也同时降低了浮水印的可见度。,需求,时代在进步,传统的模拟通讯将被数位式通讯取代。 而当数位信息在网络上做通讯时,容易被不法人士做违法的用途,进而伤害原信息主人的一些权益。 数位浮水印的加入就是要保护信息在“授权或未授权的情况下,减少信息被作为不法使用的一种方法。,可见式(visible)浮水印:保护非经授权的资料不被不合法的使用,而对方若要获得你的信息,则需要付出一些代价才能够得到。所以可见式浮水印是保护你信息的第一道关卡。 由于可见式浮水印的特性,可以保护信息不被“立即盗用,因为肉眼可见,所以无法直接用于不法用途。,特性,可见式浮水印利用可见式之特性,使非经授全权之使用者,无法用作非法
3、用途。原因是图像加入浮水印后,结构遭受破坏,纵使是把浮水印移除,也会很大的破坏影像,就无法利用图像了。 可见式浮水印,越是可见,就越难遭到盗用,因为所占之图像结构性越高,删除后图像就几乎不能使用了。,透明度(transparency): 根据图像被浮水印破坏的程度,将会影响使用者购买的意愿,而透明度是破坏图像细节可见度的称呼,而可见度与透明度是互相冲突的性质,浮水印越可见,图像越不可见。,相关研究,可见式浮水印技术,主要是考量能够使加入浮水印后,既看的见又能保持原图像的透明度。但基于可见度与透明度是互相冲突的,所以技术的关键点就是如何保持可见度与透明度互相的平衡,使浮水印既看的见又透明,大致上
4、的技术都是利用一些视觉上的性质,使加入的浮水印能看的到,或是保持图像的透明度。,强健性,加入的浮水印必须要能够抵抗无意或恶意之攻击行为,如:一般影音,会经由失真的压缩技术,减少资料量,无形中就会破坏浮水印的结构链条,或是盗用者会将图像使用模糊化、锐化、滤波等来剔除浮水印。,正确性,在图像验证中,取出之浮水印,必须保证在验证过程中,保持一定之清晰度、完整度、正确度,不可模糊不清,才能说服别人此资料所属之所有权。,忘却性,在撷取浮水印的过程中,有些方法需要使用原图来比对,这样原资料持有人就要花费相对比较大的时间与空间。若能不使用原图做比对,便能提供使用者更方便的使用。但一般这种方法都会降低浮水印强
5、健性与资料嵌入量。,不易计量侦测,必须使盗用者无法使用同一批含有相同浮水印的图像,以统计的方式计算出其中的浮水印并除之。,资料嵌入量,在对原图只产生些微失真之前提下,若能嵌入越多的资料量越好,因为能够提高浮水印的强健性及正确性,甚至多于的资料量能够作为浮水印的校正位。,安全性,有些浮水印演算法是公开的,所以其方法外人也可知道,因此不能够只以演算法做为安全的保证,必须另外加上资料加密,或是保留一些条件系数,以做为真正安全保证。,离散余弦转换(DCT),频率域(frequency domain) 频率域的数位影像资料,即是将空间域数位影像资料,经过运算后所得到的以数个基本频率组合的结果。,正反转换
6、 离散余弦转换将空间域数位影像资料转换成频率域,称为离散余弦正转换(Forward Discrete Cosine Transformation, FDCT),将频率域数位影像资料还原成空间域,则称为离散余弦反转换(Inverse DCT, IDCT)。,步骤 首先将数位灰阶影像完整地划分成8 8 像素大小的block,而且每一个block 并不重叠(如图)。,接着FDCT 将每一个空间域block 中所有像素值减去128 后，再以下公式做转换。,即可得到一个和空间域block 中像素个数相同的频率域block。如果将此频率域的资料以IDCT 做转换后,再将每个元素值加上128,即可还原原来的
7、数位影像。,调整系数组非零项法 Wu 和Hsieh 提出了利用RS(REED-Solomon) code,来编译原本要加入的浮水印信息,也就是真正加入的浮水印位为编译过之RS codewords，如此一来可做为错误修正(error correction),提高浮水印正确性。,Wu 等人采用的是调整一整组之系数来加入浮水印信息。浮水印嵌入如同下图1,图1 Wu 浮水印嵌入流程图,方法 选取图1.9 Koch 选取88 之DCT 系数区块图12一个一个88 区块,并将此选取的64 个系数重新排置(rearrange),排置的方式如下(图2)所示,类似二阶小波函数之排列。其中选取属于中频 HL2 L
8、H2 HH2 中12 个系数来做为调整的目标。如果该区块所对应的RSPB(RS parity bit)为1,则将12 个系数中的非零项总数调整为奇数;否则若RSPB 为0，则将非零系数量调整为偶数,藉此加入欲藏的信息。重复相同动作,直到嵌入完所有资料,最后频率域信息做IDCT反转换,即能得到嵌入浮水印之图像。,图(2.1)原88 系数,图(2.2) 重新排置后系数,撷取 撷取的动作如同嵌入,将图转换为DCT 频域,取出一个个88 系数矩阵后,先经量化的过程,再判断非零项目之总数,若为奇数,表此对应之RSPB 为1;反之若为偶数0。最后所得的RS codewords 再经过,Rsdecode 解
9、译后,可得到最正确的浮水印信息。,图3 Wu 浮水印截取流程图,噪音,为了在保证水印不可见性的前提下增加水印的强度,我们考虑人眼视觉系统(HVS)特性,在图像的纹理区域和平滑区域以不同强度嵌入水印,有一种纹理掩蔽效应函数,称为噪音可见函数NVF(Niose Visibility Function),我们同样使用原始图象的NVF控制水印在图像不同区域的嵌入强度,实验中所用的NVF形式为,其中 表示窗口内原始图象的局部方差。 是调整参数(tuning parameter),每幅图象有不同的调整参数。一般形式为 ,其中 是原始图象局部方差的最大值, 是经验值,实验中取150。,基于以上HVS模型,同时在人眼可见值的范围内增加平滑区域的水印强度,我们可以写出水印嵌入等式:,其中a 、b表示水印的嵌入强度,水印嵌入原始图象生成水印图象Y之后,我们计算出水印图象Y的零阶距 以及本源座标轴的方位角 ,前者作为在水印检测阶段对水印图像进行标准化的一个条件,而后者作为标准化之后的后续处理的条件。,