研究图像认证的数字水印技术

王琳娟+李君霞

摘要：近年来网络技术与媒体信息数字化技术进入到了高速发展期，衍生出的图像认证数字水印技术已经成为当下人们研究的焦点。我国是农业大国，但是因为人口基数较大，所以许多农产品都需要依赖进口才能满足国内硬性需求，将图像认证数字水印技术融入到农业中，可以带动农业的发展。文中以当前图像认证数字水印技术发展情况为基础，结合近年来的工作经验，提出不同的图像认证模式下的数字水印技术模式，为后续工作的开展提供参考。

关键词：图像认证；数字水印；农业

中图分类号：TP309.2 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）06-0081-03

数字水印是一种隐藏性比较强的信息隐藏技术，经过多年来的不断发展，已经成功的应用到我国农业领域中，而且技术的发展前景也比较广阔。数字水印技术包含了版权保护内容、完整性认证内容以及数字指纹等多方面的内容[1]。数字化信息不但可以提升数据的传输效率，同时也可以让行业领域的信息化水平更高。虽然优点比较多，但是其劣势也十分明显，有恶意的个人或者有恶意的团体可以轻易的对各种信息进行修改，所以要强化数字化信息认证环节，并将此作为信息安全的关键领域来对待。图像认证系统在商业、在医学界以及在农业领域都有所建树[2]，认证水印技术的诞生，主要利用人类知觉系统冗余，尽量在不影响数字媒体感官质量条件下，对所有媒体及媒体标志性信息当成水印来使用，将这些水印全部嵌入到媒体信息的内部，如果媒体信息的内容需要认证，则可以按照水印信息来判断其完整性，下文将对相关信息进行阐述。

1 认证水印特征阐述

1.1 认证水印技术的不可感知性

认证水印技术自身具有一定的不可感知性，也被称之为不可见性。在嵌入水印之后，图像会具有一定的不可见性，这种不可见性很难让人在视野范围内感受到其发生的变化，这种特性和鲁棒性水印有类似之处。

1.2 认证水印技术的检验篡改与篡改可恢复性

所有的脆弱水印系统都必须可以在短时间内高效率的对图像篡改情况进行检验，可以明确出篡改信息的量以及篡改信息程度，明確篡改信息所在的位置等。目前国内脆弱水印定位大体上分成两种不同的形式，其中第一种形式就是像素级定位能力[3]，这种定位能力也被人称之为单像素认证技术。国外的专家学者提出，将篡改检测和定位二者相互分离，形成脆弱水印算法[13]，并利用这种脆弱水印算法来对目前已知的攻击手段加以预防，同时也可以对篡改定位进行计算，明确到具体的像素上，是一种行之有效的脆弱水印工作模式[4]。

第二种形式就是分块级定位能力，也被称之为分块认证工作体系，国内外许多专家学者对该内容进行过研究，并提出了将篡改详细定位到128像素子块中。除了该环节外，工作人员在对图像进行认证的全过程中发现，一些认证系统需要按照图像被篡改位置来对图像被修改之前的真实情况进行复原[5]，这是一种篡改可修复性的表现。通常情况下，篡改可恢复的形式包含两种，分别为精确回复和模糊回复，二者中精确恢复代表操作人员需要将图片完完全全的恢复到与原图片相同的水准下。模糊恢复相对比较松散，只需要对修改的位置进行恢复，将其恢复成与原来内容不完全相同的水平即可。从图像认证的角度来看，通过模糊恢复的方式来进行恢复即可，因为图像认证系统在对图像进行认证时，容忍恢复后图像与原有图像存在差别，这种差别只要不会对图像重要的内容产生影响，就可以正常使用，这种处理方式，只能在图像修改具有可逆性的环境中使用，才能取得理想的使用效果。

1.3 认证水印技术在检测过程中不需要使用原始图像

为了从根本上提升照片真实性，工作人员需要在成像的过程中，利用自动化的手段来嵌入水印，这种嵌入方式操作比较简单，但是原始数据会丢失。如果可以明确原始数据，则内容真伪并不需要鉴别，所以认证水印系统检测并不需要原始图像辅助。

2 脆弱与半脆弱水印技术

脆弱和半脆弱水印技术是当下我国水印技术发展的一个很重要组成部分之一，经过多年来的不断使用与完善，已经取得了一定的成效，但是依然有许多问题处于没无法解决的阶段，需要加以完善。

2.1 以图像内容为基础的水印认证算法

将图像内容为基础，对水印的认证算法进行完善，这种处理模式不但可以提升系统抵御统计功能的能力，同时还能从根本上减少认证检测端额外提供原始水印信息的情况发生，区别出所有操作指令是否具有恶意性，成功的为图像认证提供参考[6]。经过多年来的不断发展，其部分算法已经开始应用与图像内容相关的各种水印信息，但是在处理不同应用提取图像特征的过程中，所生成的水印原始图像一般都会发生变化。而且在嵌入的过程中，图像特征变化十分明显，会影响图像质量，所以要对相关技术加以完善。

2.2 水印的安全性问题研究

在使用水印技术时，不同的使用条件对水印保密安全性的要求不同。目前已有的半脆弱水印技术，一般情况下都是通过钥匙加密的方式来提升系统的安全性。这种运行模式会产生较多的安全密匙信息，而且想要管理这些信息也有一定的难度，所以必须要将半脆弱水印认证系统和密码学系统内公开密匙算法相互结合，才能从根本上提升水印安全性，设计出更加安全可靠的水印认证计算方式，构建出相应的标准及协议。

2.3 图像认证与图像压缩编码

将图像认证技术与图像压缩编码技术相互融合，可以有效提升系统运行质量。因为数字媒体信息会在数据库与网络等媒介上，通过压缩的方式进行储存，也可以通过压缩的方式实现传输，所以必须要对水印信息进行调控，保证水印信息可以始终处在良好的状态下，并可以同时适应不用的压缩标准，这也是未来一段时间内的主要研究方向之一[7]。当下国内针对JPEG编以及解码器等，提出了不同的水印认证算法，且取得了一定的成效。但是与图像压缩标准认证水印算法相关联的材料数量依然比较少，这一弊端近年来日渐凸显。endprint

2.4 视频与音频认证技术

近年来随着科学技术的不断发展与多媒体技术的日渐完善，各种视频软件、视频设备、音频设备走入人们的视野。高速发展的多媒体设备行业不仅为社会发展提供了动力，同时也给半脆弱水印带来了全新的挑战，使其必须要不断的进行技术革新[8]，才能保证不被高速发展的社会所淘汰。但是因为时间域隐蔽效应等特性的影响，使其理论模型很难构建。农业在当前社会发展背景下，也开始走入到多媒体时代，全生产周期都可以通过多媒体设备来记录，后期还可以利用多媒体设备来宣传农业产物。但是因为没有一个高效的模型，所以影响了当下视频与音频半脆弱水印技术的正常使用[9]，并且音频编码格式与视频编码格式也会制约水印技术的正常发展，所以在未来的一段时间内，音频与视频半脆弱水印技术也必然会是我国研究的关键环节之一。

2.5 构建评测标准

当下国内许多的多媒体认证水印技术都存在欠缺，虽然可以起到推动农业发展的作用，但是整体效果并不理想，还有许多环节需要完善。比如水印嵌入算法与水印检测算法中的理论研究算法等。分别从水印构造模型与水印能量理论估计等诸多环节入手，全面评价水印系统，并对不同的水印系统进行比较。

3 二维DCT彩色图像数字水印算法

3.1 灰度图与鲁棒性标准阐述

数字水印属于信息安全要素中十分关键的一个构成环节，同时也是所有的数字产品保护自身版权的一种手段之一，被广泛的应用到农业领域。农业领域是我国社会发展与经济发展的关键性领域之一，也是保证人们日常生活质量以及人们生存的基本领域。灰度图图像是前些年领域比较常见的一种水印算法，并且经过多年来的不断使用，已经具有了一定的使用经验。与之相对应的是彩色图像数字水印计算模式，与灰度图模式相比，彩色图像数字水印计算模式更加满足当下社会发展的需求，可以有效提升工作质量，让水印技术为农业发展服务[10]。以灰度图为基础，在灰度图的基础之上，对各种彩色图像进行处理，可以有效简化处理流程，并降低图像的最终处理难度，让灰度图像其内部的信息更加完整、更加可靠。灰度图像处理过程很难有其余的色度信息融入，只是单一的利用灰度图彩色图像处理技术来对目标进行处理，所以这种图片嵌入水印并不会出现颜色分量的问题。但是从实际使用的角度来研究发现，日常生活过程中彩色图像属于最为常见对应一种图像，而且彩色图像其内部图像的灰度信息数量更多，所以提供出完全不同的信息，并利用这些信息来对一些不合法的版权进行抵抗，这也从侧面论证了在系统内部嵌入水印来保护版权的重要性[11]。

不可见性与鲁棒性也是当前数字水印当中比较厂家的两个标准，且两个标准相互之间存在一定的相同之处。不同的标准相互之间一般都是比较矛盾的，所以在嵌入水印的过程中[12]，必须要做好图像感知容量方面的工作，不仅能够保证水印系统不可见性，同时还需要让水印更加稳定，这也从侧面证明了水印技术对鲁棒性的影响及重要性。

3.2 二维DCT彩色图像数字水印算法

以二维DCT彩色图像数字水印算法作为基础，对RGB格式下的原始彩图进行转换，将其转换成为YIQ模式下的新图片，并取出分量y，对其进行分块处理，并在DCT领域内嵌入不同的二值水印图像，将二值水印图像和I、Q等分量相互结合，最终通过YIQ色彩空间对其进行转换，使其可以成功转换到RGB色彩空间当中，提升处理效果，并得出全新的含有水印彩色图像的最终处理结果。此外，还要对水印进行提取处理，整个提取处理流程比较繁琐，需要关注的细节也比较多，对水印嵌入来说具有十分重要的意义，这一过程下文将进行详细阐述[13]。

3.2.1 DCT彩色图像数字水印算法中的乱置原理

通过乱置的形式来对水印进行加密，并调制水印，以此来消除掉水印像素空间层面的相关性。在进行计算的过程中，一般会先是利用Arnold的图像变换乱置技术来对目标进行处理，因为Arnold变换属于其遍历理论中所涵盖的一种变化形式，被人们称之为猫脸变换。假设图像素坐标分别为x、y，且xy∈{0，1，…，N-1}，N代表了图像矩阵阶数，可以对Arnold进行变换处理，将其变换成为

这种变换方式，是一种完全可以使其相互对应的变换方式，利用相关公式来对目标图像的内容进行迭代处理，通过迭代的方式来产生出一些不同的图像结果，这种图像结果对后续处理具有十分重要的意义，直至图像的结果可以满足工作开展的基本要求方可停止。Arnold自身的变换还具有一定的周期性特点，如果迭代发展到某一个环节，可以得出最原始的数据图像，此时可以将迭代的次数当成密匙来对待，并对水印图像进行變换处理，利用变换处理的形式来得出最终的水印图像结果。

3.2.2 DCT彩色图像色彩空间转换工作模式

色彩感知是当下专家学者都在研究的一个发展方向，同时也是DCT技术研究的一个重点内容。色彩感知对人类的视觉感知影响比较大，是视觉感知系统内部比较关键的一个构成要素之一，同时也是视觉感知的关键特征之一，可以通过色彩空间来对二者相互性关系进行阐述，同时RGB色彩也可以适当的融入，因为RGB色彩系统是当下较为常见，而且使用效果比较理想的一种系统之一，因此可以利用相关的技术手段来获取彩色的图像亮度信息，并对彩色图像进行转换。将彩色图像从RGB色彩转换到YIQ色彩系统当中，并明确两个不同系统相互之间的关系，其关系如下图1所示；

YIQ色彩空间可以对色彩进行分量化表示，分别将不同的色彩表示成三个完全不同的分量，分别为亮度、色度以及饱和度。

3.2.3 中频系数选择与嵌入量问题

嵌入水印时可以在DCT域高频嵌入水印，但是这种水印嵌入模式很容易被一些信号处理模式破坏掉，实用性并不理想。如果在低频的位置嵌入，会因为受到视觉特性的影响，导致人体视觉对低频分量格外敏感，影响低频分量的科学性，同时低频分量如果发生改变，也很容易被人察觉到。为了全面体现出水印的不可见性以及鲁棒性折衷，选择通过中频带系数与嵌入水印的方式来对目标进行处理。这里，可以先对图像进行处理，将图像划分成为8X8且完全不重叠的块，因为图像的复杂程度和图像的视觉隐蔽特性二者之间呈正比关系，所以可以充分的利用这一特性，并结合实际需求，在不同的模块中分别嵌入完全不同的水印信息。相比较之下，可以在相对复杂的模块当中多嵌入一些水印，如果模块不够复杂，可以适当的少嵌入一些水印，也可以不嵌入。endprint

根據该特点，相关专家学者提出了许多不同的块复杂度计算方法，并结合图像特征等形式，来对常见的纹理特点以及常见的边缘特性等进行提取。提取结果中的边缘数量越多，代表了图像的复杂性越高，同时其视觉掩蔽效果也更加理想，可以在其中多嵌入一些水印。还可以对图像梯度平均值进行计算，并利用图像梯度平均值计算的形式来表明表征与纹理复杂度，这也是目前最为常见的一种块计算方法。梯度平均值直接影响着块纹理特征，如果梯度平均值比较高，则代表了块的纹理特征相对比较明显，块复杂度也比较大，可以利用计算块平均梯度值的形式来确定块复杂度。假定x方向与y方向梯度分别为i与j，则

3.2.4 自适应原始图像水印调整形式

水印图像和原始图像的块数必须要始终处在相同的等级下，并对置乱之后的水印进行划分，详细分成不同的且相互之间不会发生重叠的小块，再将所有的小块都利用DCT进行变换。按照

3.2.5 数字水印检测方法阐述

在对水印进行提取的过程中，可以将其当成水印嵌入逆过程来看待。对待检测图像进行处理，使其从RGB色彩空间转换成YIQ色彩空间，明确具体的Y分量值，并将Y分量作为基础，对所有块体进行DCT转换处理。按照一定的模式来对中频系数进行提取，并结合相关的公式来对Wp等进行计算，结合DCT进行转换，最终得出理想的水印图像，并对已经提取出的所有水印进行Arnold反置乱处理，经过置乱处理后，都会存在一定的误差，需要对这些误差进行调整，才能计算出具体的二值水印图像。

4 结语

上文首先从认证水印技术在检测过程中不需要使用原始图像、认证水印技术的检验篡改与篡改可恢复性、认证水印技术的不可感知性三个方面，对认证水印特征进行阐述。之后分别从以图像内容为基础的水印认证算法、水印的安全性问题研究、图像认证与图像压缩编码、视频与音频认证技术、构建评测标准等方面，讨论了脆弱与半脆弱水印技术，最后提出了二维DCT彩色图像数字水印算法，希望可以为后续工作的开展提供参考，促进相关产业的发展。

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