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基于图像的半脆弱数字水印技术研究
作者：邓承娟 杨百龙 林白露
来源：《现代电子技术》2011年第23期
摘要：信息技术与计算机网络的发展，以及图像保护的需求，使得半脆弱数字水印成为当前图像认证技术研究的热点。首先介绍了半脆弱数字水印技术的特点，给出了基于半脆弱数字水印的图像认证系统模型，并对目前主要的半脆弱数字水印算法进行了分类研究和分析，对水印攻击方法进行了总结，最后展望图像半脆弱数字水印发展方向。 关键词：半脆弱数字水印; 图像认证; 水印算法; 攻击行为 中图分类号：
文献标识码：A文章编号：
(The Second Artillery Engineering College, Xi’an 710025, China)
Abstract： With the development of information technique and computer network, as well as the authentication technique. The cha
watermarking algorithms are studied, the interrelated aggressive behaviors are summarized, and the
Keywords： aggressive behavior
收稿日期：
引言
随着信息技术和计算机网络的迅速发展，各种数字媒体作品尤其是数字图像作品内容的完整性和真实性受到很大威胁。传统的解决方法主要依靠密码学技术，但是该类技术存在诸多问
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题［1］。20世纪90年代提出的半脆弱数字水印技术克服了密码学技术的缺点，成为当前数字图像内容真实性和完整性认证的重要研究方向。
图像认证是在不影响图像视觉质量的前提下，将与媒体内容相关或不相关的标志信息嵌入到媒体内容中。当媒体内容需要认证时，则可根据提取的信息来判断其是否真实完整［2］。在实际应用中，认证系统要求半脆弱数字水印算法能够对那些不改变图像内容的正常操作(如压缩、滤波、增强等)表现出鲁棒性，而对那些恶意篡改操作(如删除、增加、替换等)表现出脆弱性，并能对篡改区域进行精确定位甚至修复［3］。 1半脆弱数字水印特点及图像认证系统模型 1.1基本特点
半脆弱数字水印算法具有以下几个特点［4］：
不可见性水印的透明性，包含两层含义：一是水印嵌入后在不影响宿主信息视觉特征的同时，在人类视觉范围内的不可察觉性；二是在对宿主信息进行相关处理时，不影响宿主信息的内在特征。
鲁棒性和敏感性水印对不改变图像内容的常规信号处理或图像处理，如图像压缩、滤波和增强等具有鲁棒性，而对恶意的篡改攻击如剪切、替换等操作敏感。
篡改检测及篡改区域定位能力当图像遭受到恶意篡改攻击时，水印应该能够检测出篡改并准确定位篡改区域。
安全性即嵌入的水印信息不能被伪造或篡改。
水印的盲检测根据半脆弱数字水印的应用，要求水印的提取和图像认证不依赖于原始图像。例如使用数码相机时，拍摄图像的同时，水印就自动嵌入，这种情况下根本无法得到原始图像。
1.2基于半脆弱水印的图像认证系统模型
半脆弱数字水印图像认证系统的一般模型如图1所示。图像认证流程如下，首先从原始图像S中提取特征信息，并用随机序列或者密钥对其进行加密，生成水印信息；然后选择合适的嵌入区域进行水印嵌入。水印检测时，采用嵌入算法的逆算法将水印提取出来，然后按照水印生成算法再生成参考水印，比较二者进行图像认证。如果二者不等，则认为图像被篡改了。
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图1半脆弱水印图像认证系统模型对于半脆弱数字水印来说，图像的特征提取和水印嵌入是非常关键的［5］。首先，提取的图像特征要能够涵盖图像内容的主要信息，这样才能对篡改进行定位；其次，特征提取应该由密钥控制，即使攻击者知道特征提取的方法，在不知道密钥的情况下也无法获得相同的特征。而水印嵌入需要有密钥控制，这能保证即使攻击者知道了嵌入位置，没有密钥也不能从截取的含水印载体中提取水印。 2典型算法分析 2.1空域算法
空域算法主要是提取图像的鲁棒特征作为水印信息，然后嵌入到图像某些像素的LSB位。常见的特征包括图像的均值、方差、矩、边缘和特殊像素点等。但这些特征很容易被攻击者伪造，造成“伪认证”攻击。Kutter等人在文献［6］中提出用在一定有损压缩下保持不变的像素点作为图像的特征因子，但是该算法不能有效地抵抗压缩率较低的有损压缩，而且只适用于灰度变化均匀的区域。Fridrich在文献［7］中提出将图像分成较大的图像子块，然后利用类似矢量量化的方法嵌入水印，该方法对一些图像操作是鲁棒的，但是对JPEG压缩不理想，且定位不够精确。空域算法易于实现，且嵌入的水印信息量大，但其安全性和实用性不高。 2.2变换域算法
基于变换域的半脆弱水印算法能更容易地实现水印的鲁棒性和敏感性，且与当前图像压缩标准相融合，因此得到了广泛的研究。变换域方法中有代表性的是基于离散余弦变换(DCT变换)和基于小波变换(DWT变换)的算法。 2.2.1基于DCT变换的算法
基于DCT变换的算法大多都是利用图像在JPEG压缩前后的两个不变特性来进行算法设计的。其基本思想是，预先对某个DCT系数进行量化，只要其量化步长大于JPEG压缩的量化步长，经可接受的JPEG压缩后该系数可以被精确恢复出来，对量化后的系数进行加密生成水印信息。然后利用第二特性，即在JPEG压缩前后，图像块对间相同位置的DCT系数的大小关系不会发生变换，根据水印信息调整块对间DCT系数的大小来完成水印的嵌入。Lin等人在文献 ［
］中提出利用JPEG压缩前后不同图像块的同一位置的两个DCT系数之间的不
变属性来构造水印信息，该算法能较好地区分JPEG压缩和恶意操作，但是该算法承受JPEG有损压缩的能力有限，且篡改定位精度差。Yang S Y等人在文献［10］中提出对原始图像进行每个8×8块DCT变换，然后选择嵌入水印区域和嵌入系数，计算差别敏感门限值、修正系数，以实现水印的生成和嵌入。该算法对常规操作和JPEG有损压缩具有良好特性，但篡改定位精度同样不高。
2.2.2基于DWT变换的算法
基于图像的半脆弱数字水印技术研究
