面向数字作品分级权益管理的免疫图像数字水印方法技术

本发明专利技术属于信息技术领域，涉及一种面向数字作品分级权益管理的免疫图像数字水印方法，包括水印嵌入及分级质量锁控处理、分级权益管理与保护两大部分，其中，水印嵌入及分级质量锁控处理由水印嵌入和分级质量锁控过程构成，水印嵌入包括水印预处理、版权水印嵌入和权益水印嵌入及其质量锁控，水印嵌入后再对各层级图像质量进行分级锁控；分级权益管理与保护由密钥分配与权益分配构成。本发明专利技术能够实现分级使用权益和版权权益保护的同时，进行相关权益的有效分离，使其彼此没有重叠，有效阻止依据相邻像素相似性的攻击，并进而使其成为授权方式下的一种权益管理方式，具有高度安全性，为数字社区内安全共享数字图像作品提供了强有力的技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信息
，涉及一种数字图像数字水印方法，具体是一种面向数字作品分级权益管理的免疫图像数字水印方法。
技术介绍
一般而言，数字水印保护数字图像相关权益方法可以分为两大类：一是通过将数字水印信息嵌入到数字图像可以实现对图像版权权益保护的功能，即所谓鲁棒水印的方法；二是将水印信息与图像本身内容相关并且嵌入到图像容易被破坏的区域，可以用来保护图像内容的完整性，即脆弱水印方法。其基本假设前提是水印的不可见性，亦即嵌入水印之后，图像质量未受明显影响(人类视觉无法觉察)。数字图像保护的困难在于，对于鲁棒水印方法而言，攻击者常常利用图像质量较好的特点，通过压缩、剪切、旋转、仿射变换等攻击方法抑制其中水印信息或者使提取的水印信息与原水印信息失去同步而无法复原，从而达到将他人作品变为自己作品的改变权益所属性质的目的；对于脆弱水印而言，只能对图像内容是否受影响(或被修改)做检测，无法对版权信息做任何保护。目前，颇具吸引力的改进思路则是所谓免疫水印方法，其基本想法是：通过嵌入水印控制图像的重要信息，使其公开发布的图像质量很差(与原图像相比差异较大)，只有授权用户才能通过其密钥恢复图像信息得到高质量的图像。在未得到授权情形下，任何对图像的外加操作都只能导致图像关键信息的丢失而无法恢复原高质量图像，从而具备“免疫性”。现有免疫水印的典型算法如下：(1)对图像做二级小波分解，将低尺度的近似图像分量划分为重要区域(IA)，并将水印按照IA’＝IA(1+αW)关系嵌入在该区域；(2)计算水印嵌入前后IA的差异，称之为补偿矩阵SRC，将其加密后记为SSRC；(3)将原图像二级小波分解的二级对角高频分量划分为不重要区域(UIA)，并把SSRC保存在UIA区域。显然，任何攻击都将导致SSRC信息的丢失，从而使得无法复原IA，使得水印具有天然的“免疫”特征。但是，现有的免疫水印方法具有以下不足之处：(1)仅限于使用权益保护，只能实施相应的使用权益保护，无法保护作品的原创版权，因为一旦用户获得授权密钥，将图像恢复成原图像后，水印即被完全清除，无法保护其版权。(2)仅限于一次性权益保护，无法实施分级保护管理。(3)两个关键因素导致其安全性不高：(a)其水印嵌入公式乃基于一种线性关系，攻击者可以根据相邻像素的相关性估计得出α的值，破解IA’；(b)实验表明水印嵌入深度α值的可控范围较小，一般来说，为确保嵌入水印后的图像能够较好恢复，α不宜超过0.3，因而容易受到猜测攻击。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种面向数字作品分级权益管理的免疫图像数字水印方法，该方法沿袭现有免疫水印的“免疫”思路，充分利用小波多级分解中各级子图图像质量的层级特性，面向综合版权保护以及多级使用权益保护等方面的市场应用需求对图像恢复质量的锁控方法进行创新设计，提出安全性高且具有分级权益管理等全新功能的免疫水印分级权益保护方法，安全性高、嵌入深度可以任意调节、能够保护版权并具有分级图像质量控制能力。为达到以上目的，本专利技术在现有方法的基础上做了如下改进，即1)设某数字图像作品I有n-1级分级使用权益，则对原图像做n级小波分解，其第n级低尺度近似分量与水平、垂直和对角各方向高频分量分别记为An，Hn，Vn及Dn；在An内采用既有非盲数字水印技术嵌入版权信息得到其版权信息是作品的最高权益，需要原数字图像I和相关密钥一起才能从中提取或检测得到；由Hn,Vn,Dn一起经小波重构变换得嵌入版权信息后的第n-1级小波近似分量将视为既有方法中的IA区域，并在此区域嵌入使用权益水印W1得到根据相应的权益密钥，可以通过估计的近似值得到第1级质量等级权益；将Dn-1视为既有方法中的UIA区域，并在此区域嵌入对应于的补偿矩阵的加密矩阵SSRCn-1得到由此可以依据相关密钥解码得到第2级质量等级使用权益；由Hn-1，Vn-1，一起经小波重构变换得到而由Hn-1，Vn-1，Dn-1一起重构得到加密将与嵌入鲁棒水印后重构得到的An-2之间的差异得到其补偿矩阵的加密矩阵SSRCn-2，将其嵌入到Dn-2得到由此可以依据其权益密钥解码恢复第3级质量图像以此类推，重复上述过程以完成其它各级权益的图像质量锁控。2)使用权益水印的嵌入公式由原线性关系改为现在的非线性关系，并通过密钥设置其可控性，使得在未知密钥的前提下无法依据相似性关系破解IA’。3)通过数据标准化过程扩展嵌入深度α值取值范围，使得猜测攻击成为不可能。4)撇开补偿矩阵SRC，则必须通过授权密钥控制改变IA与IA’的关系属性，才能近似估计嵌入深度α值，并实现较高图像质量的近似恢复；更高质量图像恢复必须通过授权密钥解密SSRC得到SRC来实现；不同层级之间图像质量有明显差异。因此，其效果是，(1)密钥未知时安全性很高，像素之间缺乏可依的相似关系(因无需遵守水印嵌入的不可觉察性原则)，也无法实施常规攻击，真正具备“免疫”性；(2)版权水印嵌入在最低尺度IA区域，对其任何攻击例如近似估计、水印覆盖及几何形变等只能降低最终图像质量，导致结果图像不可用，从而进一步确保该不可见水印的鲁棒性；(3)具有多级多种权益保护特点，不仅能够实现版权保护，而且使用权益也能具有分级性；(4)密钥管理简单方便，因为每一级的权限仅仅用于对应级的图像恢复，且在没有对应补偿矩阵信息的前提下也无法得到更高图像质量，从而具备图像数字作品分级权益保护的能力。本专利技术所采用的技术方案：一种面向数字作品分级权益管理的免疫图像数字水印方法，包括水印嵌入及分级质量锁控处理、分级权益管理与保护两大部分，其具体过程如下：第一部分：水印嵌入及分级质量锁控处理该部分由水印嵌入和分级质量锁控两个关键过程构成，一、水印嵌入水印嵌入过程包括水印预处理、版权水印嵌入和权益水印嵌入及其质量锁控。1、水印预处理：水印包括版权水印和权益水印两种，分别标记为Wb、W1，二者均为含有版权特征或权益特征且像素值取0与1两种数值的二值图像。为了提高水印信息的保密性，采用现有常规方法(如Arnold变换、幻方变换等)对其进行置乱或加密处理，这里预处理系采用相应置乱方法将上述水印信息转化为密文，相应的参数作为密钥保存以备后用。最后，将其二值形式按以下公式由0,1变换为-1,1，即：对于水印矩阵第i行第j列元素W(i,j)。2、版权水印嵌入：给定原始图像I，版权水印Wb，嵌入深度alpha，质量分级参数为n。具体水印嵌入过程如下。(ⅰ)n级小波分解：根据现有小波分解理论，选择某种小波基(例如Haar小波，db4小波等)做n级小波分解，其中第n级低尺度近似分量以及水平方向、垂直方向和对角方向的高频分量分别记为An，Hn，Vn及Dn；原始图像I转化为尺度不等的系数矩阵集合{An,Hn,Vn,Dn,Hn-1,Vn-1,Dn-1,…,Hi,Vi,Di,…,H1,V1,D1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向数字作品分级权益管理的免疫图像数字水印方法，其特征在于，包括水印嵌入及分级质量锁控处理、分级权益管理与保护两大部分，其具体过程如下：第一部分：水印嵌入及分级质量锁控处理该部分由水印嵌入和分级质量锁控两个关键过程构成，一、水印嵌入水印嵌入过程包括水印预处理、版权水印嵌入和权益水印嵌入及其质量锁控；1)、水印预处理：水印包括版权水印和权益水印两种，分别标记为Wb、W1，二者均为含有版权特征或权益特征且像素值取0与1两种数值的二值图像；采用现有常规方法对其进行置乱或加密处理，并采用相应置乱方法将上述水印信息转化为密文，相应的参数作为密钥保存以备后用，将其二值形式按以下公式由0,1变换为‑1,1，即：对于水印矩阵第i行第j列元素W(i,j)；2)、版权水印嵌入：给定原始图像I，版权水印Wb，嵌入深度alpha，质量分级参数为n，具体水印嵌入过程如下：(ⅰ)n级小波分解：根据现有小波分解理论，选择某种小波基做n级小波分解，其中第n级低尺度近似分量、低尺度近似分量分别与水平方向、垂直方向和对角方向的高频分量分别记为An，Hn，Vn及Dn；原始图像I转化为尺度不等的系数矩阵集合{An,Hn,Vn,Dn,Hn‑1,Vn‑1,Dn‑1,…,Hi,Vi,Di,…,H1,V1,D1}，由此可得其中An；(ⅱ)版权水印嵌入：对An采用现有非盲水印的方法按以下公式嵌入版权水印Wb，得含水印分量矩阵即：其中，alpha是版权水印嵌入深度；(ⅲ)n级小波重构：根据现有小波重构理论，由Hn,Vn,Dn重构得由Hn‑1,Vn‑1,Dn‑1可以重构…；由A1’,H1,V1,D1可以重构得到含有版权水印的图像3)、权益水印嵌入及其质量锁控：给定含版权水印图像权益水印W1，嵌入深度α1(取值范围为(0,1])，密钥种子key1，具体嵌入及其质量锁控过程如下：(ⅰ)伪随机矩阵的准备：依据密钥种子key1采用既有伪随机序列生成算法得到行列大小与An‑1相等的伪随机矩阵β1；分别计算权益水印W1的行列奇偶校验和Ch与Cl，并将其尾部填充0使其长度大小与key1相同，将三者逐位做XOR运算的结果作为新密钥种子得到另一行列大小与An‑1相等的伪随机矩阵random；(ⅱ)权益水印嵌入：将An‑1视为IA区域，按以下公式嵌入其权益水印W1得嵌入水印后的(ⅲ)图像质量锁控：对于权益水印所在的子图An‑1，其质量锁控方法有些 特殊，分以下三个步骤处理：步骤1：计算补偿矩阵：SRCn‑1(i,j)＝An‑1(i,j)‑A'n‑1(i,j)其中，An‑1与A'n‑1分别是嵌入权益水印前后的第n‑1级小波分解低尺度分量子图矩阵；步骤2：将权益水印W1嵌入到SRCn‑1内，得到：SRC'n‑1(i,j)＝SRCn‑1(i,j)‑β1(i,j)×W1(i,j)其中，W1为权益水印；β1为上述嵌入权益水印时采用的伪随机矩阵；步骤3：依据加密密钥K(ID)对上述矩阵加密，得到：SSRCn‑1＝EN(SRC'n‑1,K(ID))其中：EN()为现有典型对称加密算法，，密钥K(ID)由系统根据用户注册ID作为种子自动生成；(ⅳ)数据标准化：选用min‑max标准化方法对上述得到的A'n‑1和SSRCn‑1做标准化处理，具体也分以下三个步骤来完成：步骤一：计算：其中：min()为取最小值函数，max()为取最大值函数，P1为结构化系统数据变量；步骤二：计算标准幅值范围：根据理论分析及实验，按下式计算：对于小波第k级子图分量，可取Amxk＝255×2k，Amnk＝Smxk＝40×2k，Smnk＝‑40×2k。步骤三：根据下列标准化变换式，可得：(ⅴ)小波重构复原：将上述计算得到的标准化结果SSRC*n‑1作为替换原Dn‑1，再由A*n‑1，Hn‑1,Vn‑1,一起通过小波变换重构得到将标准化过程得到的结构化系统变量P1最后作为权益密钥之一记录到数据库中保存；二、分级质量锁控水印嵌入后，需要对各层级图像质量进行分级锁控，具体按如下四个步骤处理：步骤1：计算补偿矩阵：将Dn‑k分量矩阵视为UIA区域，则第k级补偿矩阵数据SRCn‑k由以下公式获得：SRCn‑k(i,j)＝An‑k(i,j)‑A'n‑k(i,j)其中：An‑k为未嵌入权益水印的原始第n‑k级小波分解低尺度子图分量，为由第n‑k+1级小波分解嵌入水印后各个分量即Hn‑k+1，Vn‑k+1，的重构值；步骤2：加密补偿矩阵：依据加密密钥K(ID)对上述矩阵加密，得到：SSRCn‑k＝EN(SRC,K(ID))其中：EN()为现有典型对称加密算法；密钥K(ID)由系统根据用户注册ID作为种子自动生成；步骤3：标准化处理：(ⅰ)计算：其中：min()为取最小值函数，max()为取最大值函数，Pk为结构化系统数据变量；(ⅱ)对于小波第k级子图分量...

【技术特征摘要】
1.一种面向数字作品分级权益管理的免疫图像数字水印方法，其特征在于，包括水印嵌入及分级质量锁控处理、分级权益管理与保护两大部分，其具体过程如下：第一部分：水印嵌入及分级质量锁控处理该部分由水印嵌入和分级质量锁控两个关键过程构成，一、水印嵌入水印嵌入过程包括水印预处理、版权水印嵌入和权益水印嵌入及其质量锁控；1)、水印预处理：水印包括版权水印和权益水印两种，分别标记为Wb、W1，二者均为含有版权特征或权益特征且像素值取0与1两种数值的二值图像；采用现有常规方法对其进行置乱或加密处理，并采用相应置乱方法将上述水印信息转化为密文，相应的参数作为...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚孝明，王豪，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：海南;46