[发明专利]一种可对抗几何攻击的盲数字水印编解码方法有效

专利信息
申请号: 201310299450.0 申请日: 2013-07-15
公开(公告)号: CN103391482A 公开(公告)日: 2013-11-13
发明(设计)人: 胡浩基;叶慧星;贾飞 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: H04N21/8358 分类号: H04N21/8358;H04N7/26;H04N5/913
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 周烽
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 对抗 几何 攻击 数字 水印 解码 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及数字水印技术领域,尤其涉及一种适用于图像和视频媒体的版权保护和防伪的可对抗几何攻击的盲数字水印编解码方法。

背景技术

数字水印技术是将一些标识信息直接嵌入数字媒体中,在不影响源媒体使用价值的基础上,实现对数字媒体的保护。相比传统的密码保护,数字水印具有隐蔽性,因此被广泛应用于标识媒体内容创建者、确认媒体接受者、传送隐秘信息和判断媒体是否被篡改等。数字水印的应用范围覆盖了版权保护和隐秘通信等领域,这些都是经济和军事活动的重要组成部分。

良好的数字水印技术应具有鲁棒性,即经历多种无意或有意的信号处理过程后,数字水印仍能保持完整并能被准确的鉴别出来。这些信号处理过程,通常被称为对数字水印的攻击。常见的攻击手段有:噪声、滤波、重采样、有损数据压缩、旋转、位移和缩放等。

现存的数字水印方法能够对抗上述攻击中的一种或多种,但在具体的应用中,时常会面对几何攻击,即把媒体进行一系列的几何变形,构成新的媒体。这样的攻击手段常见于图像制作、CAD设计等领域。几何攻击会损坏源媒体与水印媒体的同步结构,影响水印信号的精准对齐,从而达到破坏水印解码的目的。传统的水印方法不能够有效的抵抗此类攻击。其原因在于大多数水印方法是基于媒体全局,利用媒体与水印的同步性将水印加到整个媒体当中,所以一旦媒体遭受到几何攻击,就会破坏水印与媒体的同步性,要么整个水印遭到破坏,至少也会使一部分水印遭到破坏。

总之,几何攻击非常普遍,开发能抵抗此类攻击的数字水印技术显得尤为重要。但由于受到目前方法上的种种限制,开发运行时间短,同时对几何攻击和其他种类攻击具有良好鲁棒性的方法仍然存在较多困难。

发明内容

针对目前图像数字水印领域内现有技术的不足,提出了一种可对抗几何攻击的盲数字水印编解码方法,该方法运行效率高,对缩放、旋转、剪切、噪声等多种攻击具有较强的鲁棒性。

为实现上述技术目的,本发明采用的技术方案如下:一种可对抗几何攻击的盲数字水印编码方法,包含以下步骤:

(1)视频采集:在可见光条件下对监控场景进行视频采集,然后进行配准、降噪和均衡等预处理。

(2)数据传输:将预处理后的视频根据H.264视频编码协议按照24帧/秒进行编码,再将编码所得到的码流传输至PC平台。

(3)场景信息添加:将场景信息采用GBK汉字编码转换为水印比特,按照每帧64比特的速率均匀加入视频图像帧中。场景信息包括摄像头编号、场景位置和场景文字描述。

(4)水印编码,该步骤包括以下子步骤:

(4.1)水印编码针对的图像包括彩色图像和灰度图像,如果源图像为彩色图像,需要将源图像从RGB空间转化为YUV空间。然后,只对其中的Y分量进行水印编码流程。

(4.2)加入定位信息:将源图像分成大小相同的M×M个图像块,M为自然数。用M行M列的矩阵A表示某个图像块,矩阵A中的各个元素为所对应图像块中像素的灰度值。同时,构造M行M列的定位矩阵T,定位信息的加入由下式确定:

         A'(i,j)=A(i,j)+αT(i,j)    (1≤i,j≤M)

其中,A(i,j)为矩阵A的第i行第j列元素,i,j为矩阵元素A(i,j)的行标和列标;α为控制定位信息强度的参数;A'为加入定位信息后的M行M列矩阵,A'表示加入定位信息后的图像块。

(4.3)每块矩阵加入相同的水印信息。

(4.4)得到水印图像:对于灰度图像,水印编码后的图像就是最终的水印图像。如果是彩色图像,需要将添加水印后的Y分量由YUV空间变换回RGB空间,以得到水印图像。

(4.5)存储加入水印后的视频图像。

一种可对抗几何攻击的盲数字水印解码方法,包含以下步骤:

(1)水印解码针对的图像包括彩色图像和灰度图像,如果源图像为彩色图像,需要将图像从RGB空间转化为YUV空间。然后,只对其中的Y分量进行解码。

(2)寻找定位点:根据每个分块信息之间的相关性确定经受几何攻击后的水印图像的定位点;假设接收方得到的经受攻击后的水印图像用A’表示,设A’的大小为U行V列,利用对行和列后面补零的方法将A’进行延拓,得到(2U-1)行(2V-1)列的延拓矩阵A’’,则对A’’作自相关操作,就是A’’与起自身卷积,可以得到自相关矩阵C:

         C(i,j)=A″(i,j)*A″'(2U-i,2V-j)

其中i和j为图像像素的坐标(1≤i≤2U-1,1≤j≤2V-1)。

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