基于自適應(yīng)半脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)方案

陶孟益，唐 軍，楊恒伏，喻廣武，王鐵石

(湖南第一師范學(xué)院信息科學(xué)與工程系，湖南長沙410205)

如今數(shù)字媒體已廣泛進(jìn)入人們生活的各個(gè)方面，給人們的生產(chǎn)、生活帶來了極大的方便。但同時(shí)信息處理技術(shù)的快速發(fā)展也使得攻擊者可以很容易未經(jīng)授權(quán)地分發(fā)、復(fù)制數(shù)字媒體，甚至任意篡改數(shù)字媒體。如何認(rèn)證數(shù)字媒體內(nèi)容與檢測(cè)惡意篡改成為數(shù)字媒體產(chǎn)業(yè)所面臨的嚴(yán)峻考驗(yàn)。半脆弱水印技術(shù)在保護(hù)媒體版權(quán)的同時(shí)，能抵抗一定程度的惡意攻擊。近年來，半脆弱水印作為一種有效的內(nèi)容認(rèn)證與篡改檢測(cè)技術(shù)引起了眾多研究人員的關(guān)注［1］。劉敏等結(jié)合混沌映射與LSB(Least Significant Bits)替換技術(shù)提出一種應(yīng)用于圖像篡改檢測(cè)的脆弱水印算法［2］，將水印信息嵌入在置亂后圖像的最低有效位平面中。算法脆弱性好但不能抵抗通常的內(nèi)容保持攻擊。崔尚勇提出一種基于均值運(yùn)算的半脆弱水印算法［3］，首先計(jì)算出圖像各分塊內(nèi)子塊均值，然后根據(jù)子塊系數(shù)分布規(guī)律生成零水印，算法透明性和魯棒性較好，能抵抗常規(guī)圖像處理操作，且具有一定的篡改定位能力。高鐵杠等提出一種基于Hash和漢明碼的半脆弱水印方案。根據(jù)logistic混沌映射定位圖像各分塊的相關(guān)塊，并在各圖像分塊中偽隨機(jī)選取MSB位生成比特序列，進(jìn)一步進(jìn)行漢明碼編碼，由編碼序列比特替換LSB位以嵌入水印。該方案具有較好的圖像保護(hù)能力與篡改檢測(cè)能力。武鳳翔等［5］提出一種半脆弱水印認(rèn)證算法，從小波低頻系數(shù)中提取圖像特征作為水印，將其嵌入到圖像分塊中，算法透明性好，抵御噪聲、有損壓縮等非惡意攻擊的同時(shí)，可有效檢測(cè)定位剪切、替換等惡意攻擊。王友衛(wèi)等［6］得出一種結(jié)合相關(guān)塊組的半脆弱水印算法，輪流使用每個(gè)子塊組內(nèi)特定塊生成水印，而將水印嵌入到子塊組內(nèi)的其他塊中。算法透明性較好，有較強(qiáng)的抵抗偶然攻擊能力，且能較好地定位裁剪、替換等操作攻擊。然而這些篡改檢測(cè)算法［3－6］只能檢測(cè)與定位圖像塊級(jí)篡改，定準(zhǔn)精度有待提高。為較好地實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)和高精度篡改檢測(cè)、定位，在充分挖掘圖像特性的基礎(chǔ)上，結(jié)合自適應(yīng)LSB替換技術(shù)，設(shè)計(jì)基于自適應(yīng)半脆弱水印篡改檢測(cè)方案。

1 基于自適應(yīng)脆弱水印的篡改檢測(cè)方案

1.1 水印嵌入

為增強(qiáng)水印提取的可靠性，水印嵌入時(shí)根據(jù)MSB(Most Significant Bits)位確定各像素水印嵌入比特位數(shù)，然后將水印信號(hào)嵌入到LSB位中。其具體步驟如下:

1)載入原始圖像I和二值水印圖像W。

2)抽取圖像高k位比特生成原圖MSB殘差圖，圖像高k位比特不用于水印嵌入，而僅用于計(jì)算各像素水印嵌入比特位數(shù)。

3)給定用戶密鑰key，利用混沌映射對(duì)水印圖像進(jìn)行加密處理，得加密水印信號(hào)W'。

4)根據(jù)MSB殘差圖計(jì)算各像素自適應(yīng)水印比特位數(shù)。由MSB圖像計(jì)算出各像素Iij所在s×s鄰域均值aveij，考慮到人眼的亮度非線性屏蔽特性，可經(jīng)由aveij刻畫出亮度敏感因子為

式中:x為鄰域Oij內(nèi)任意像素值。

綜合考慮亮度、紋理特性，集成圖像視覺特性因子為

再將視覺因子λij歸一化到區(qū)間［0，7－k］，即獲得圖像各像素自適應(yīng)水印嵌入比特?cái)?shù)numij。

5)對(duì)圖像I中各像素Iij，應(yīng)用LSB替換策略由加密水印比特替換其numij位LSB比特，直到全部加密水印信號(hào)嵌入完畢，即生成含水印圖像。

1.2 水印提取

水印提取基本是水印嵌入的逆過程，主要技術(shù)步驟如下:

1)載入認(rèn)證圖像I'，給定用于特性計(jì)算的高M(jìn)SB比特位數(shù)k。

2)抽取圖像I'各像素高k位MSBs，生成殘差MSB殘差圖。

3)根據(jù)水印嵌入過程步驟4)相同方法，計(jì)算出自適應(yīng)水印嵌入比特?cái)?shù)numij，由于水印嵌入僅在各像素低numij位進(jìn)行，而numij＜7－k，水印嵌入根本不會(huì)改變高k位MSB殘差圖，因而水印嵌入前后均由MSB殘差圖計(jì)算出的各像素水印嵌入比特位數(shù)numij是相同的。

4)直接提取認(rèn)證圖像各象素的低numij位LSBs得到numij位比特信息，0≤s＜numij。采用多數(shù)原則即可恢復(fù)加密水印信號(hào)W'，其中元素為

式中:xij是像素Iij的像素值，而0≤i＜m，0≤j＜n;m，n為載體圖像和水印圖像大小，下文同。

而圖像紋理特性則可由鄰域內(nèi)像素與均值最大差值來近似計(jì)算

5)最后利用給定用戶密鑰key對(duì)W'進(jìn)行解密以恢復(fù)水印信號(hào)。

1.3 圖像認(rèn)證與篡改檢測(cè)

圖像認(rèn)證與篡改檢測(cè)依賴于原始水印W與恢復(fù)水印W^，詳細(xì)過程描述如下:

1)計(jì)算出恢復(fù)水印W^與原始水印的歸一化相關(guān)系數(shù)為

式中:?為異或運(yùn)算表示取反運(yùn)算。

2)如果NC=1則表示圖像未遭受任何攻擊;如果T＜NC＜1(其中T為用戶指定閾值，且T∈(0．5，1)，則認(rèn)為遭受到通常的內(nèi)容保持攻擊;否則圖像遭受到惡意攻擊，進(jìn)行步驟3)進(jìn)行篡改檢測(cè)與定位。

3)篡改檢測(cè)與定位主要步驟為:

(1)首先根據(jù)原始水印與恢復(fù)水印獲得水印差圖像為

(2)然后利用掃描線探測(cè)法出差圖像中各行白色像素點(diǎn)(錯(cuò)誤檢測(cè)像素)距離之和，再除以差圖像中白色像素總數(shù)，得到相鄰白色像素點(diǎn)間平均距離L，并對(duì)差圖像執(zhí)行L×L的中值濾波以去除錯(cuò)誤檢測(cè)引起的噪聲干擾。

(3)使用L×L的結(jié)構(gòu)元素實(shí)施數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算，以連接水印檢測(cè)錯(cuò)誤形成的“空洞”。

(4)再進(jìn)一步使用大小為(L+2)×(L+2)的結(jié)構(gòu)元素來實(shí)施腐蝕運(yùn)算，以消除膨脹可能造成的邊界擴(kuò)大效應(yīng)。

(5)最后，運(yùn)用大小為3×3的結(jié)構(gòu)元素以實(shí)施膨脹運(yùn)算，從而定位出與實(shí)際篡改相符的圖像區(qū)域。

2 仿真實(shí)驗(yàn)與性能測(cè)試

該算法在VC6．0環(huán)境下得以實(shí)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)中以256×256的二值圖像為水印，如圖1所示。閾值T取值0．7。為驗(yàn)證算法有效性，針對(duì)大量不同類型的大小為256×256的8 bit深度灰度圖像進(jìn)行了測(cè)試，圖2顯示了一個(gè)水印嵌入測(cè)試示例，未遭受攻擊時(shí)恢復(fù)出水印與原始水印完全一致。從視覺上看，人眼覺察不出隱秘圖像中水印嵌入所引起的人為痕跡。

圖2 水印嵌入

更為廣泛深入的隱秘性測(cè)試結(jié)果由表1所列出，隱秘圖像視覺質(zhì)量由峰值信噪比予以客觀評(píng)價(jià)。從表1可以發(fā)現(xiàn)，該算法所生成的隱秘圖像PSNR平均高達(dá)37.30 dB，隱秘圖像視覺質(zhì)量好。

表1 隱秘圖像視覺質(zhì)量PSNR dB

表2以Lena圖像為例，給出了算法對(duì)3×3平均濾波、3×3中值濾波、輕度噪聲迭加、JPEG壓縮(質(zhì)量因子85)等內(nèi)容保持攻擊的魯棒測(cè)試效果，其NC值可達(dá)0.74(T＜0.7)以上，說明提出算法對(duì)通常的內(nèi)容保持攻擊是魯棒的。

表2 不同算法對(duì)內(nèi)容保持攻擊操作的魯棒性

另一方面，以剪切、復(fù)制粘貼等惡意攻擊為例(見圖3)，測(cè)試算篡改檢測(cè)與定位能力，其篡改檢測(cè)與定位效果如圖4所示。從圖中可以看出，該方案能有效形成一個(gè)緊湊的篡改區(qū)域，較為準(zhǔn)確地檢測(cè)并定位圖像所遭受的篡改。同時(shí)方案能將篡改定位到像素級(jí)，而通常的篡改檢測(cè)算法其檢測(cè)定位精度只能是圖像塊級(jí)，如表3所示。

圖3 惡意篡改圖

圖4 篡改檢測(cè)與定位

表3 不同方案的篡改定位精度

3 結(jié)論

結(jié)合自適應(yīng)半脆弱水印技術(shù)，設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一種高精度圖像篡改檢測(cè)方案。該方案水印嵌入過程較好地利用了圖像視覺屏蔽特性，算法透明性高。方案對(duì)通常的內(nèi)容保持攻擊是魯棒的，并采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波以較高精度檢測(cè)與定位圖像篡改區(qū)域。實(shí)驗(yàn)表明該方案是可行的，可應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字圖像內(nèi)容認(rèn)證與篡改檢測(cè)。

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［1］陳自剛，何金枝.基于JPEG XR的半脆弱數(shù)字水印技術(shù)研究［J］.電視技術(shù)，2012，36(15):25-27.

［2］劉敏，陳志剛，鄧小鴻.基于混沌和脆弱水印的圖像篡改檢測(cè)算法［J］. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2013，33(5):1371-1373.

［3］崔尚勇.基于均值運(yùn)算和系數(shù)分類的半脆弱水印算法［J］.計(jì)算機(jī)工程，2010，36(21):152-156.

［4］高鐵杠，譚琳，曹雁軍.基于Hash函數(shù)和漢明碼的半脆弱水印算法［J］. 光電子·激光，2012，23(9):1808-1814.

［5］武鳳翔，岳曉麗，徐江.基于分塊的小波域圖像半脆弱水印認(rèn)證算法［J］. 鄭州大學(xué)學(xué)報(bào):工學(xué)版，2012，33(2):10-13.

［6］王友衛(wèi)，劉元寧，朱曉冬.用于圖像內(nèi)容認(rèn)證的半脆弱水印新算法［J］. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào):工學(xué)版，2013，47(6):969-976.