水印抗几何攻击的盲数字水印技术

抗几何攻击的盲数字水印技术

Review on Blind Watermarking Against Geometric Attack GENG

Min,LI Enping,LIANG Huaqing

(Dept.of Electronic&Information Engineering,China University ofPetroleum,Beijing 102249,China)

:Digital watermarking technology is an important method to protectthe copyright of digital works. Its reliability mainly depends on whether itcan resist kinds of watermarking attacks.Geometric attack is a crucialproblem to the development of digital watermarking.Blind watermarkingis used widely. In this paper,current methods against geometric attacks forblind watermarking are summarized and the research directions arediscussed.

随着数字技术和因特网技术的快速发展 数字产品(包括图像、音频、视频、文本和软件)得到极大的丰富并可以轻而易举地通过网络获得。 这种情况下 带来的问题是数字产品可在不受任何控制的情况下被轻易地拷贝、操作和改动。 如何保护数字产品的版权 维护创作者的合法利益 已经引起了学术界的普遍重视。 数字水印技术是近年来发展起来的一种信息安全技术 是解决数字化时代数字作品版权保护的一个重要手段 它通过将一些可证明所有者身份的信息嵌入到数字产品中以达到版权保护的目的。 作为一种数据认证和版权保护的手段 数字水印不可避免地会受到一些无意攻击如图像滤波、 图像

增强、图像锐化和图像压缩等 以及恶意攻击如合谋攻击、混淆攻击、削去攻击等。 成功的数字水印算法必须采取措施抵抗这些攻击 因此鲁棒性是水印算法的关键问题之一。 然而数字图像水印系统的抗攻击能力还没有达到人们满意的目标一般只能抵抗常见的攻击如压缩、滤波、噪声等而对图像遭受几何攻击的研究还不成熟亟待解决。

1几何攻击的影响最基本的几何攻击有旋转、缩放、平移RST ,它们可统一归结为仿射变换可表示为

其中 x,y和x‘  y‘分别为变换前后同一像素的坐标 a~f为几何变换因子 e和f分别决定图像在水平和垂直方向的平移 当b=c=O时 a和d分别决定图像在水平和垂直方向的伸缩当|ad-bc|=0时 a~d决定图像的旋转。 图1展示了几何变换对一种无抗几何攻击措施的水印算法检测结果的影响。 图1 a为含水印图像 图1 b为含水印图像在未受到几何攻击条件下的水印检测结果 图1 c为含水印图像旋转0.0002°后的水印检测结果 图1 d为含水印图像缩小为原图0.9999倍后的水印检测结果。 图1说明了在水印检测过程中保持水印同步的重要性。虽然几何变换并未去除图像中的水印信息但却使水印的检测与水印的嵌入之间失去同步从而导致水印检测失效。因此同步问题被认为是抗几何攻击水印技术中需要解决的关键技术。

抗几何攻击的数字水印的检测分为非盲检测和盲检测两种。 非盲检测方法是在水印检测时需借助原始图像来计算几何变换因子以实现水印的同步 鲁棒性较好 但由于非盲检测方法的存储成本高 并且在很多应用场合下难以获得原始图像 使得非盲检测方法的应用受到

很大限制。 而盲检测方法的水印检测无需原始图像参与 更具有应用价值。盲检测方法抵抗几何攻击的措施主要有两类 ①预防性的 将水印信息加载到具有几何不变性的参数中 使得几何变换不影响水印信息的提取 称之为不变域方法②治疗性的在几何变换导致水印检测失效的情况下在水印检测前先进行几何校正以实现水印检测的同步。 目前这类基于几何校正的方法研究得比较多。

2不变域方法

O'Ruanaidh等人[3]首先提出了基于FourierMell in变换的算法。该方法将Fourier变换与LPM(LogP olar Map相结合 利用Fourier变换幅值的空间平移不变性来抵抗平移攻击 再利用对数极坐标系能将笛卡尔坐标系中的旋转和缩放变换为平移的性质结合Fourier变换来抵抗旋转和缩放攻击从而实现RST不变性但其算法的复杂度较高。此外由于 LogPolar映射与反映射并非一一对应 有采样损失 因此这一算法在实践中遇到了巨大的困难。 Lin等人[4]分析了文献[3]中算法的困难指出没必要选择这样一个过强的不变量来嵌入水印 并对算法进行了改进。其算法也是基于FourierMellin变换的但并非直接将水印嵌入RST不变域空间。该算法首先对图像离散Fourier变换的幅度谱采样然后进行LPM再沿着坐标轴log(r)将幅度系数连加得到一维函数 最后将水印加载到该函数上。 水印的平移不变性由Fourier变换保证 对水印图像的旋转和缩放攻击 利用简单的搜索和相关检测度量来补偿。

上述算法均存在着一个缺点就是在进行 LPM和逆LPM时,

由于需要某种形式的插值会导致水印图像质量的急剧下降。文献[5]提出了一种与文献[4]比较相近的新算法 所不同的是它利用了Radon变换和投影切片定理对图像从 0〜n的N个角度作Radon变换得到N个投影再对N个投影分别作一维Fourier变换。这个过程等价于先对图像作二维F ouri er变换再进行LPM映射。只要在实现Radon变换时选择合适的参数就可以大大降低变换和重构过程中图像质量的损失。

目前不变域方法要解决的主要问题是在保证水印图像质量的前提下实现变换域的RST不变性及提高水印嵌入容量。

3基于几何校正的方法基于几何校正方法的水印同步主要由几何变换估计和同步检测两部分组成。 几何变换估计是水印算法同步的基础而同步检测是实现水印同步的关键。不同的水印算法侧重点不同。目前大多数的水印算法将几何变换估计作为抵抗几何攻击的重点 对于同步检测则是根据几何变换估计的结果直接对目标图像作逆变换以实现同步。 随着研究的深入 人们逐渐认识到了同步检测在抵抗几何攻击中的重要性开始研究侧重同步检测的水印算法。

3 1侧重几何变换估计的水印算法

该算法检测过程如图2所示其中变换估计是算法的关键。 常用的几何变换估计方法有模板匹配、矩估计、特征点提取等。

1 模板匹配。基于模板匹配的抗几何攻击水印技术采用两种水印 即模板水印和鲁棒水印。 模板水印用来检测图像所经历的几何变换 鲁棒水印用来标志作品的著作权。通过模板水印的搜索、 匹配以

实现鲁棒水印的同步。 模板水印的嵌入能够较精确地实现水印的同步检测 但是模板水印本身容易被探测到而遭受攻击或移除导致水印检测过程无法进行。

模板水印和鲁棒水印可以嵌入到相同的变换域中 也可以选择不同的变换域嵌入。 Pereira等人[6]提出将模板嵌入到图像傅里叶频谱的中频圆环上 通过放大圆环上被选择的系数幅度来形成一些局部峰值。该算法的鲁棒水印按不同的编码也嵌入到DFT域。水印检测时利用相关最大值运算匹配模板 决定水印图像可能遭受的几何攻击然后对水印图像进行逆变换 ,就可在DFT域内检测到鲁棒水印。文献[7]则是将模板水印和鲁棒水印嵌入到不同的变换域。鲁棒水印嵌入到DWT域的LL子带系数中 以提高水印的鲁棒性而将模板水印嵌入到图像的DFT域中频系数上。其优点是模板水印和鲁棒水印互不干扰 同时也改善了水印图像的质量。

上面介绍的模板匹配方法需要设计合理的模板并隐式添加 在一定程度上增加了算法复杂度。 可以考虑借助图像原有的定位标志或在图像的空域中添加合理的显示模板 同样可以达到几何校正的目的。文献[8]提出了一种利用文档如个人履历、各种证件等 中存在的用于贴照片处的矩形框 或人为添加类似的矩形框作为几何失真检测标志的抗几何攻击方法。通过对边框的检测来定位图像可解决平移失真通过测量边框与图像间的距离可以估计缩放失真参数 通过测量边框与媒体人为设定的坐标轴夹角可求得旋转角度利用已知的平移、缩放和旋转失真参数 计算媒体几何变换后的尺寸并与实际尺寸比较 可

检测出剪切失真。该算法的特点是简单且易实现 但用于几何校正的边框容易受到攻击。

2矩估计。几何变换估计还可以借鉴模式识别的方法 图像矩在模式识别领域广泛应用。 通过原始图像的一个或多个几何矩来估计水印图像所经历的几何变换参数 并利用估计的参数对水印图像进行校正 从而重新获得水印检测过程和嵌入过程的同步 以便进行正确的水印检测。该方法可以在任意作用域中实现。文献[9]给出了一种基于原始图像矩的DCT域抗几何攻击算法的具体实现方法。

3特征点提取。前面提到的水印算法均是通过像素、频率及其变换系数嵌入水印信息 称为第一代数字水印技术 这种技术的缺陷是数字水印并不是嵌入在图像信息的可见重要部分。 Kutterd等人[10]提出了第二代数字水印的概念。该技术利用了图像的特征点图像在遭受几何攻击时图像信息会受到破坏但图像的特征点不会发生大的改变否则图像就失去了应用价值。图像的特征点可以是图像的边缘、拐角或纹理但均需具有以下特征抗噪性、几何变换同步性和局部性。基于特征点提取的几何变换因子估计方法的首要步骤就是抽取图像的特征点特征点探测器的能力对算法的性能具有重要意义。 H arri s算子是一种有效的基于静止图像的特征点提取算子 由Harri s和Stephen在1988年提出。其计算简单有效且非常稳定并在有图像的旋转、灰度变化、噪声影响等条件下是最稳定的一种特征点提取算子。 目前大多数基于特征点提取的抗几何攻击算法均使用Harri s算子。

文献[11]就是利用Harri s算子先对图像进行特征点扫描 寻找图像的Corner点然后构建水印图像攻击前与攻击后的几何特征集 计算出几何变换特征集和图像的Corner匹配点对集 并由此求得图像的旋转角度和缩放因子 对水印图像的几何失真进行校正。该算法不但可以校正水印图像的旋转失真和缩放失真还可校正联合失真。 文献

[12]则是通过计算候选特征点的邻域相似性来确定水印图像和遭到几

何变换攻击的水印图像的特征点 再利用特征点的邻域相似性进行特征点匹配 之后用最小值方法求解几何变换因子。 这两种方法都是单纯利用特征点来定位图像。 文献[10]还提出了用图像的特征点将图像分割成若干个区域 将扩频后的水印信息分别嵌入到各个区域 水印提取时对目标图像做同样的特征点提取进而分割图像 再从分割出的各区域中恢复出水印信息。 该方法可以抵抗平移和剪切攻击。 邓峰森等人[13]将利用Harri s算子提取得到的特征点作为顶点生成D e l aunay三角网并将不规则的三角网作仿射变换得到等腰三角形将其对称填充得到正方形然后在其小波变换域中嵌入水印。该算法对旋转、缩放、 变形等几何攻击和组合攻击均具有较好的鲁棒性 但水印容量还需进一步提高。

以上介绍的基于几何校正的方法实际上只完成了抗几何攻击的第一步 即求解得到了几何变换因子 根据变换因子进行同步检测也是一个值得研究的问题。

3 2侧重同步检测的水印算法前面提到的侧重几何变换估计的水印算法在同步检测阶段需要对受到攻击的目标图像作几何逆变换以恢复水印同步。 几何逆变换一般会对载体图像和水印信息造成不良的影响 ①对受到攻击的目标图像作二次处理 会使图像中的有用信息量进一步减少②在逆变换过程中会增加新的插值点加剧图像失真。认识到这一点之后 人们开始重视对同步检测方法的研究 以求在目标图像中尽可能多地保留水印信息而且不增加新的失真。

俞龙江等人[8]提出了一种专门应对旋转失真的水印检测方

法。在已知原始图像大小及测得旋转角度的前提下 采用插值点搜索和非插值点搜索的方法将多余的像素点去除 完成水印的同步。根据文献[8]的实验数据在图像旋转10°的情况下去除插值点算法比直接旋回图像算法的PSNR直可提高16.458803 dB。文献[14]则提出了一种水印检测的追踪算法 在水印嵌入阶段将扩频后的水印信息嵌入原始图像。水印提取时保持经历几何变换攻击后的载体图像Y不变 以最大可能地保存剩余在Y中的水印信息而根据Y经历的几何变换对扩频序列展成检测矩阵并进行相同的几何变换追踪水印信息在Y中的分布位置和形式用检测器对这些位置的水印进行追踪对准 实现水印的同步检测。该方法能够应对缩放、旋转及联合几何攻击但只适用于空间域的水印算法。

目前侧重同步检测水印算法的研究还不成熟 需进一步探索更好的同步方法完善水印检测过程。

4结束语

本文总结了目前抗几何攻击的盲水印算法 总体上分为两大类不变域方法和基于几何校正的方法。不变域方法存在的问题主要是 由于空间域与变换域之间没有精确的双向映射 需要进行插值运算 从而降低了图像质量此外由于这些变换域缺乏相应的心理视觉模型导致水印嵌入容量小 很难折中选择水印的不可见性和鲁棒性。 基于几何校正的方法又可分为侧重几何变换估计的方法和侧重同步检测的方法。 目前侧重几何变换估计的方法研究得比较多提出了各种各样的具体算法 从而使全局几何变换的有效估计正在逐渐走向成熟 而侧

重同步检测的方法研究得较少。

根据盲水印抗几何攻击的发展现状提出了一些今后的研究方向①加强对侧重同步检测方法的研究并与现有成熟的几何变换估计方法相结合全面提高水印的抗几何攻击能力。②重视第二代水印技术的开发进一步研究图像的特征提取及利用问题。③几何攻击不仅包括全局几何攻击还有局部几何攻击现有的算法主要是针对前者。应努力开发抗局部几何攻击的水印算法如基于块的检测算法、信道模型估计法等。