МЕТОДЫ МАРКИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЧАСТОТНОЙ ОБЛАСТИ
РЕАЛИСТИЧНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СВОБОДНОЙ ВОДНОЙ ПОВЕРХНОСТИ ...
УДК 004.622
МЕТОДЫ МАРКИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЧАСТОТНОЙ ОБЛАСТИ
А.Ю. Тропченко, Ван Цзянь Рассматриваются методы маркирования изображений цифровыми водяными знаками, например, для авторизации продукции мультимедиа. Для совмещения реализованных алгоритмов сжатия изображений на основе вейвлетпреобразования с алгоритмами защиты авторских прав наиболее подходит метод вейвлет-маркирования Ли Хуа. Именно в этом методе цифровая подпись помещается в восприимчиво значимую часть преобразованного изображения, которую рассмотренные алгоритмы сжатия стараются сохранить наиболее полно. Ключевые слова: цифровой водяной знак, маркирование, вейвлет, устойчивость.
Введение Проблема защиты авторского права на мультимедиа-информацию привела к необходимости разработки технологии защиты авторского права и технологии защиты от копирования мультимедиаинформации. Одной из таких технологий является цифровое маркирование данных. При этом необходимо создать алгоритмы, которые позволяли бы подписывать или маркировать мультимедиа-данные без потери информативности и качества воспроизведения, однако при этом в любой момент можно было бы определить, кому принадлежат авторские права на тот или иной мультимедиа-продукт. Данные, скрыто встроенные в мультимедиа-продукты, называют цифровым водяным знаком – ЦВЗ [1, 2].
64 Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета
информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 6 (70)
А.Ю. Тропченко, Ван Цзянь
Задача встраивания и выделения сообщений из другой информации решается стегосистемой, которая состоит из следующих основных элементов:
прекодера – устройства, предназначенного для преобразования скрываемого сообщения к виду, удобному для встраивания в сигнал-контейнер (контейнером называется информационная последовательность, в которой прячется сообщение);
стегокодера – устройства, предназначенного для осуществления вложения скрытого сообщения в другие данные с учетом их модели;
стегодетектора – устройства, предназначенного для определения наличия стегосообщения;
декодера – устройства, восстанавливающего скрытое сообщение. Цель маркирования заключается в определении в дальнейшем:
владельца объекта маркирования;
изменений, произведенных над объектом маркирования;
легальности прав на использование объекта маркирования. В работе рассматриваются так называемые прозрачные ЦВЗ, которые обладают следующими свой-
ствами: устойчивостью; невидимостью; криптостойкостью; малой вероятностью ошибки; инвертируемостью; возможностью извлечения ЦВЗ без сравнения с оригиналом; большим числом внедряемых бит; вычислительной эффективностью.
Методы маркирования в частотной области
В общем виде проблема маркирования изображений рассматривается как проблема передачи сла-
бого сигнала малой мощности ЦВЗ в широкополосном сигнале (изображении) таким образом, чтобы
быть визуально невосприимчивым и устойчивым к искажениям, которые могут появиться в процессе
передачи информации.
Известно достаточно много методов добавления ЦВЗ. В частотной области изображения ЦВЗ мо-
гут формироваться с использованием дискретных косинусных преобразований (DCT), преобразования
Фурье (DFT) или вейвлет-преобразования (DWT) [1–3].
Обычно водяной знак (W) можно представить как сигнал, который накладывается на изображение
через процедуру добавления:
W
w(k w(k
) )
U
,
где
k W d
,
Wd определяет размерность водяного знака: d=1, 2, 3 (как правило, d=1 для аудиосигналов, d=2 для
неподвижных изображений, d=3 для видеоданных).
ЦВЗ гораздо меньше изображения, поэтому он многократно добавляется в трансформированные
области изображения (степень повторяемости определяет устойчивость ЦВЗ и так называемую силу вло-
жения). Наиболее информативная часть спектра логотипа помещается в восприимчиво значимую часть
сигнала, что обеспечивает устойчивость ЦВЗ. Схема маркирования изображений на основе вейвлет-
преобразования показана на рис. 1.
Изображение
DWT 3-го уровня
Логотип
DWT 1-го уровня
Слияние логотипа и изображения
Обратное DWT преобразование
Рис. 1. Схема маркирования изображений на основе вейвлет-преобразования
Процесс маркирования производится в три этапа: 1) исходное изображение подвергается вейвлет-преобразованию 3-го уровня, а ЦВЗ-логотип – вейвлет-
преобразованию 1-го уровня; 2) субполосы разделяются на непересекающиеся блоки, и для каждого из них вычисляется величина
вложения, которая представляет собой числовое значение восприимчивости каждого из блоков для определения пригодности блока для встраивания элементов ЦВЗ и производится слияние; 3) к изображению применяется обратное вейвлет-преобразование 3-го уровня для получения маркированного изображения.
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 6 (70)
65
МЕТОДЫ МАРКИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЧАСТОТНОЙ ...
Алгоритм маркирования Ли Хуа
Данный алгоритм маркирования был предложен в работах [4, 5]. В своей основе ЦВЗ представляет
бинарную последовательность, состоящую из нулей и единиц: wi 0,1. Исходное изображение подвер-
гается n-уровневому вейвлет-преобразованию для получения низкочастотной составляющей изображения. Именно в низкочастотную часть сигнала, так называемую LL- субполосу, и помещается ЦВЗ.
Процесс добавления цифрового знака можно представить следующим образом (рис. 2). Низкочастотная составляющая сигнала обходится скользящим окном 3×1, тем самым выбирая очередные 3 частотных коэффициента для маркирования. Выбранные коэффициенты b1,b2 ,b3 сортируются по возраста-
нию, затем диапазон от min b j до max b j , j=1, 2, 3 разбивается на интервалы длиной l:
l a max bi
min b j 2
,
где i, j=1, 2, 3; а – весовой множитель, задающий устойчивость или силу встраивания ЦВЗ. Затем сред-
ний коэффициент тройки квантуется к значению, кратному l, таким образом, чтобы представить один из
отчетов цифрового знака wi . При этом интервал разбивается на 2 / a подыинтервалов, каждый из поды-
интервалов имеет 2 границы: lk и lk 1 . Ассоциируем единичному отчету цифрового знака все нечетные границы, а нулевому отчету цифрового знака – все четные границы подыинтервалов. Центральный ко-
эффициент отсортированной тройки модифицируется таким образом, чтобы лежать на границе, соответ-
ствующей значению отчета цифрового знака wi . И, в заключение, измененный коэффициент заносится
на свое место в низкочастотную LL-субполосу изображения.
Извлечение цифрового знака осуществляется без использования оригинала изображения. После
сортировки определяется центральный элемент скользящего окна. Он квантуется для получения так на-
зываемой точки восстановления, т.е. определяется, на четной или нечетной границе интервала лежит
центральный коэффициент. Полученное таким образом значение бита фиксируется как очередной отчет
цифрового знака wi .
b1
УДК 004.622
МЕТОДЫ МАРКИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЧАСТОТНОЙ ОБЛАСТИ
А.Ю. Тропченко, Ван Цзянь Рассматриваются методы маркирования изображений цифровыми водяными знаками, например, для авторизации продукции мультимедиа. Для совмещения реализованных алгоритмов сжатия изображений на основе вейвлетпреобразования с алгоритмами защиты авторских прав наиболее подходит метод вейвлет-маркирования Ли Хуа. Именно в этом методе цифровая подпись помещается в восприимчиво значимую часть преобразованного изображения, которую рассмотренные алгоритмы сжатия стараются сохранить наиболее полно. Ключевые слова: цифровой водяной знак, маркирование, вейвлет, устойчивость.
Введение Проблема защиты авторского права на мультимедиа-информацию привела к необходимости разработки технологии защиты авторского права и технологии защиты от копирования мультимедиаинформации. Одной из таких технологий является цифровое маркирование данных. При этом необходимо создать алгоритмы, которые позволяли бы подписывать или маркировать мультимедиа-данные без потери информативности и качества воспроизведения, однако при этом в любой момент можно было бы определить, кому принадлежат авторские права на тот или иной мультимедиа-продукт. Данные, скрыто встроенные в мультимедиа-продукты, называют цифровым водяным знаком – ЦВЗ [1, 2].
64 Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета
информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 6 (70)
А.Ю. Тропченко, Ван Цзянь
Задача встраивания и выделения сообщений из другой информации решается стегосистемой, которая состоит из следующих основных элементов:
прекодера – устройства, предназначенного для преобразования скрываемого сообщения к виду, удобному для встраивания в сигнал-контейнер (контейнером называется информационная последовательность, в которой прячется сообщение);
стегокодера – устройства, предназначенного для осуществления вложения скрытого сообщения в другие данные с учетом их модели;
стегодетектора – устройства, предназначенного для определения наличия стегосообщения;
декодера – устройства, восстанавливающего скрытое сообщение. Цель маркирования заключается в определении в дальнейшем:
владельца объекта маркирования;
изменений, произведенных над объектом маркирования;
легальности прав на использование объекта маркирования. В работе рассматриваются так называемые прозрачные ЦВЗ, которые обладают следующими свой-
ствами: устойчивостью; невидимостью; криптостойкостью; малой вероятностью ошибки; инвертируемостью; возможностью извлечения ЦВЗ без сравнения с оригиналом; большим числом внедряемых бит; вычислительной эффективностью.
Методы маркирования в частотной области
В общем виде проблема маркирования изображений рассматривается как проблема передачи сла-
бого сигнала малой мощности ЦВЗ в широкополосном сигнале (изображении) таким образом, чтобы
быть визуально невосприимчивым и устойчивым к искажениям, которые могут появиться в процессе
передачи информации.
Известно достаточно много методов добавления ЦВЗ. В частотной области изображения ЦВЗ мо-
гут формироваться с использованием дискретных косинусных преобразований (DCT), преобразования
Фурье (DFT) или вейвлет-преобразования (DWT) [1–3].
Обычно водяной знак (W) можно представить как сигнал, который накладывается на изображение
через процедуру добавления:
W
w(k w(k
) )
U
,
где
k W d
,
Wd определяет размерность водяного знака: d=1, 2, 3 (как правило, d=1 для аудиосигналов, d=2 для
неподвижных изображений, d=3 для видеоданных).
ЦВЗ гораздо меньше изображения, поэтому он многократно добавляется в трансформированные
области изображения (степень повторяемости определяет устойчивость ЦВЗ и так называемую силу вло-
жения). Наиболее информативная часть спектра логотипа помещается в восприимчиво значимую часть
сигнала, что обеспечивает устойчивость ЦВЗ. Схема маркирования изображений на основе вейвлет-
преобразования показана на рис. 1.
Изображение
DWT 3-го уровня
Логотип
DWT 1-го уровня
Слияние логотипа и изображения
Обратное DWT преобразование
Рис. 1. Схема маркирования изображений на основе вейвлет-преобразования
Процесс маркирования производится в три этапа: 1) исходное изображение подвергается вейвлет-преобразованию 3-го уровня, а ЦВЗ-логотип – вейвлет-
преобразованию 1-го уровня; 2) субполосы разделяются на непересекающиеся блоки, и для каждого из них вычисляется величина
вложения, которая представляет собой числовое значение восприимчивости каждого из блоков для определения пригодности блока для встраивания элементов ЦВЗ и производится слияние; 3) к изображению применяется обратное вейвлет-преобразование 3-го уровня для получения маркированного изображения.
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 6 (70)
65
МЕТОДЫ МАРКИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЧАСТОТНОЙ ...
Алгоритм маркирования Ли Хуа
Данный алгоритм маркирования был предложен в работах [4, 5]. В своей основе ЦВЗ представляет
бинарную последовательность, состоящую из нулей и единиц: wi 0,1. Исходное изображение подвер-
гается n-уровневому вейвлет-преобразованию для получения низкочастотной составляющей изображения. Именно в низкочастотную часть сигнала, так называемую LL- субполосу, и помещается ЦВЗ.
Процесс добавления цифрового знака можно представить следующим образом (рис. 2). Низкочастотная составляющая сигнала обходится скользящим окном 3×1, тем самым выбирая очередные 3 частотных коэффициента для маркирования. Выбранные коэффициенты b1,b2 ,b3 сортируются по возраста-
нию, затем диапазон от min b j до max b j , j=1, 2, 3 разбивается на интервалы длиной l:
l a max bi
min b j 2
,
где i, j=1, 2, 3; а – весовой множитель, задающий устойчивость или силу встраивания ЦВЗ. Затем сред-
ний коэффициент тройки квантуется к значению, кратному l, таким образом, чтобы представить один из
отчетов цифрового знака wi . При этом интервал разбивается на 2 / a подыинтервалов, каждый из поды-
интервалов имеет 2 границы: lk и lk 1 . Ассоциируем единичному отчету цифрового знака все нечетные границы, а нулевому отчету цифрового знака – все четные границы подыинтервалов. Центральный ко-
эффициент отсортированной тройки модифицируется таким образом, чтобы лежать на границе, соответ-
ствующей значению отчета цифрового знака wi . И, в заключение, измененный коэффициент заносится
на свое место в низкочастотную LL-субполосу изображения.
Извлечение цифрового знака осуществляется без использования оригинала изображения. После
сортировки определяется центральный элемент скользящего окна. Он квантуется для получения так на-
зываемой точки восстановления, т.е. определяется, на четной или нечетной границе интервала лежит
центральный коэффициент. Полученное таким образом значение бита фиксируется как очередной отчет
цифрового знака wi .
b1