CN101449278B - 在空间域中的健壮可逆数据隐藏和数据恢复的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种方法，包括识别在一图像块中的至少两个像素子集；从所述至少两个像素子集形成多个像素组，每个像素组具有来自所述至少两个子集中的第一个的至少一个像素以及来自所述至少两个子集中的第二个的至少一个像素；产生多个差值，每个像素组提供所述差值之一，每个差值基于所述像素组之一中像素的像素值之间的差；以及修改少于所有所述至少两个子集中的像素的像素值，从而将比特值嵌入块中。

Description

在空间域中的健壮可逆数据隐藏和数据恢复的系统和方法
背景技术
本发明涉及用于在图像中嵌入数据以及从中恢复所述嵌入数据的方法和设备。
数据隐藏(data hiding)，也公知为数据隐蔽(data concealing)，是将有用数据(代表一些信息)嵌入掩护媒体(cover media)如图像数据的过程。有数据嵌入其中的掩护媒体在此处称为“标记媒体”。数据隐藏可用于识别、注释、版权保护、指纹识别以及鉴别的用途。在这样的应用中，隐藏的数据和掩护媒体可以密切相关。这种数据嵌入通常称为水印或更一般地称为“做标记”。理想的是隐藏的数据是感觉上透明的。另外说明的，标记媒体应尽可能类似所述掩护媒体。
由于嵌入数据的存在，掩护媒体通常会经历一些失真。而且，即使在除去所述嵌入数据后，也很难将掩护媒体恢复到其在嵌入所述数据之前所处的状况。特别地，掩护媒体的一些永久失真通常保留到甚至隐藏数据被提取之后。失真源包括舍入误差、截断误差以及量化误差。此失真存在一个问题，因为对于一些应用如医疗诊断和法律执行，一旦隐藏的数据已取回，则将掩护媒体准确恢复到嵌入前的状况是重要的。满足此需求的标记技术称为无损的或无失真的。这样的标记技术也称为可逆标记技术且通常适合于其中原始媒体数据应准确恢复的应用。
最近，本领域中已报道了一些无损标记技术。第一方法在图像空间域中实现。见美国专利6,278,791，2001年8月21日授权，标题为“Lossless Recoveryof an Original Image Containing Embedded Data”，由C.W.Honsinger、P.Jones、M.Rabbani和J.C.Stoffel提出，(此处称为“Honsinger”)，其公开通过引用结合在此。
另一空间域技术报道于Fridrich.J.Fridrich、M.Goljan和R.Du的“Invertible authentication”，Proc.SPIE，Security and Watermarking of MultimediaContents，San Jose，CA，2001年1月(此处称为“Fridrich”)。此文档的整个公开通过引用结合在此。在变换域还存在无失真标记技术。B.Macq和F.Deweyand的“Trusted headers for medical images”，DFG VIII-D II WatermarkingWorkshop，Erlangen，德国1999年10月(此处称为“Macq”)。此文档的整个公开通过引用结合在此。
基于我们的研究，变换域方法通常只能在512×512×8的图像中嵌入约2000比特数据(等价于250字节)。因此这些方法通常对需要嵌入更大量数据的应用无效。报道在“De Vleeschouwer”中的方法的容量也非常有限，除了它表现出对高质量JPEG压缩的健壮性。C.De Vleeschouwer、J.F.Delaigle和B.Macq的“Circular interpretation on histogram for reversiblewartermarking”，IEEE International Multimedia Signal Processing Workshop，Cannes，法国，345-350页，2001年10月(此处称为“De Vleeschouwer”)。此文档的整个公开通过引用结合在此。这些技术涉及鉴别而不是数据隐藏，因此嵌入掩护媒体的数据总量有限。
适合于高嵌入率数据隐藏的第一无损标记技术出现在Goljan、M.Goljan、J.Fridrich和R.Du的“Distortion-free data embedding”，Proceedings of4th Information Hiding Workshop，Pittsburgh，PA，2001年4月中(此处称为“Goljan”)。此文档的整个公开通过引用结合在此。在Goljan中，图像中的像素被分成不重叠块，每块由若干相邻像素组成。例如，块可以是具有4个连续像素的水平块。建立区别功能以将块分成3个不同的种类：正规的、奇异的、和不能用的。作者使用区别功能以捕获组的光滑度。
可逆操作可应用于组。特别地，可逆操作可将一个灰度级值映射到另一个灰度级值。由于将该操作两次应用于一个灰度级值产生原始灰度级值，所以此操作是可逆的。这个可逆操作因此称为“翻转”。对于典型的图像，小幅度的翻转将导致区别功能的增加，导致更多的正规组和更少的奇异组。正是该偏置实现了无失真数据隐藏。尽管该方法隐藏了数据而不使掩护数据失真，但是可使用该技术隐藏的数据的量对某些应用还不足够大。根据Goljan，对于512×512×8的灰度图像估计有效载荷范围从3,000比特到24,000比特。该方法的另一问题是随着嵌入图像的数据量增加，图像的视觉质量降低。例如，PSNR(峰值信号对噪声的比率)可降到低至35dB(分贝)，且一些不理想的伪像(artifact)会出现在图像中。
Xuan的方法，基于整数小波变换，是最近提出的一种可嵌入大量数据的可逆数据隐藏技术。Guorong Xuan、Jidong Chen、Jiang Zhu、Yun Q.Shi、Zhicheng Ni、Wei Su的“Distortionless Data Hiding Based on Integer WaveletTransform”，IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing，St.Thomas，美国Virgin Island，2002年12月(此处称为“Xuan”)。此文档通过引用结合在此。Xuan的主要思想如下。在整数小波变换施加到原始图像之后，在子带LH、HL和HH的位平面中的二进制1和二进制0之间的偏置显著增加。因此，在这些位平面中的1和0可被无损地压缩以为数据嵌入留出大量存储空间。数据嵌入之后，应用逆整数小波变换以形成标记的图像。用该技术获得的容量是非常大的。但是，由于为避免上溢和下溢状况而应用的直方图修改，使标记图像的PSNR不高。对于一些图像，PSNR仅为28dB。
一种基于直方图操作的方法是最近公开的无损数据隐藏技术，对大多数图像，其可嵌入大量数据(对512×512×8灰度图像为5k到80k比特)同时保持高的视觉质量(PSNR保证高于48dB)。Z.Ni、Y.Q.Shi、N.Ansari和W.Su的“Reversible data hiding”，IEEE International Symposium on Circuits andSystems，2003年5月，Bangkok，泰国(此处称为“Ni”)。此文档通过引用结合在此。此文档(Ni)仅通过其布置在本专利申请的“发明背景”部分，不作为现有技术。
但是，仅有一种现有的无损数据隐藏技术(Vleeschouwer)对应用于stego图像(包括嵌入数据的图像)的压缩是健壮的。特别地，仅在Vleeschouwer中在stego图像经历了压缩之后隐藏数据仍能被正确地提取出来。利用其他现有技术，嵌入数据在stego-媒体压缩之后不能无错误地恢复。
尽管De Vleeschouwer技术对压缩是健壮的，但其因为使用模-256加法而产生恼人的黑白点相间(salt-and-pepper)的噪声。即，当像素灰度值接近256(最亮)和/或0(最暗)时，该模-256加法可能引起在最亮和最暗灰度值之间的翻转。这通常发生在医学图像中。图1示出一个例子，其中图1A是原始医学图像，而图1B是stego图像。这种黑白点相间噪声对很多应用是不可接受的。因此，该技术需要一种用于以可逆方式(原始掩护媒体可被保留)在掩护媒体中嵌入大量健壮数据而无恼人的黑白点相间噪声的系统和方法。
除了隐藏数据，将数据嵌入在掩护媒体如图像中可用于图像鉴别。传统的数字签名技术，如DSA(数字签名算法)或RSA(Rivest，Shamir，Adleman)可为数据鉴别提供有效和安全的解决方案，其覆盖数据完整性保护和不可抵赖。通常，修改即使1比特也将使被保护的数据不可靠，这是有利的，因为每一比特数据都是极为重要的。例如，如果交易在线进行，交换的数据可包含信息如支付量、帐户号或收款人姓名。在这种情况下，修改该信息的即使一个单独的比特也将导致交易失败。
直接将传统的数字签名技术应用于图像数据可提供对图像数据的良好保护，但是是以过度严格的方式。图像数据中的这种鉴别称为“脆弱鉴别”。因为图像在不同媒体中的不同实体间交换，图像不可避免地经历由图像转码、不可靠的载体动作以及编码和解码的多次循环所引起的偶然失真。虽然该偶然失真改变图像数据，但从人的观点它不改变该图像的意义。当使用传统的基于数字签名技术的鉴别方案时，未被故意破坏但经历了偶然失真的图像会被认为不可信。因此传统数字签名技术的脆弱性限制了其对图像数据的应用。所以，该技术需要一种用于在掩护媒体如图像中嵌入鉴别数据的系统和方法，其面对掩护媒体的偶然失真保留了嵌入数据的真实性状态。
发明内容
根据一个方面，本发明提供了一种方法，包括：识别在一图像块中的至少两个像素子集；从至少两个像素子集形成多个像素组，每个所述像素组具有来自至少两个子集中的第一个的至少一个像素以及来自至少两个子集中的第二个的至少一个像素；产生多个差值，每个所述像素组提供所述差值之一，每个所述差值基于所述像素组之一中的像素的像素值之间的差；以及修改少于所有至少两个子集中的像素的像素值，由此将比特值嵌入所述块。优选地，少于所有子集包括仅一个子集。优选地，修改使得逻辑-1比特值被嵌入所述块。优选地，该方法进一步包括识别块的对比状态；以及根据所述对比状态来定制修改。优选地，识别所述对比状态包括识别所述块的直方图的状态。优选地，识别所述对比状态包括：识别用于块的块差值，所述块差值等于所述差值的算术平均。优选地，该方法进一步包括：使用错误校正编码以校正所述块中的任何比特错误。优选地，至少两个子集包括恰好两个子集且所述像素组都包括恰好两个像素且其中产生包括：将每个所述差值设置为等于每个所述像素组的所述恰好两个像素之间的像素值的差。优选地，至少两个子集包括仅所述第一子集和所述第二子集且所述块包括所述第一子集和所述第二子集的像素的棋盘分布图案。优选地，该方法进一步包括：计算所述图像的所述块的块差值，所述块差值等于所述多个差值的平均。优选地，该方法进一步包括：通过移位量来改变所述块差值。优选地，该移位量具有预定的量值。优选地，改变所述块差值使得比特值嵌入所述图像的所述块。优选地，该方法进一步包括建立差值阈值。优选地，该移位量超过所述差值阈值的量值。优选地，改变所述块差值包括：在所述图像的所述块中嵌入逻辑-1比特值。优选地，嵌入的比特值是可恢复的。优选地，该嵌入包括：将所述比特值隐蔽在所述图像的所述块中。优选地，该嵌入包括：在所述图像的所述块中提供至少数字签名的一部分。优选地，像素值是灰度值。优选地，该像素值包括色彩信息。
根据另一方面，本发明提供了一种方法，包括：将一图像块分成至少两个像素子集，该块包括嵌入的比特值；从至少两个像素子集形成多个像素组，每个所述像素组具有来自所述至少两个子集中的第一个的至少一个像素以及来自所述至少两个子集中的第二个的至少一个像素；产生多个差值，每个所述像素组提供差值之一，每个所述差值基于所述像素组之一中的像素的像素值之间的差；从所述块中提取所述嵌入的比特值；以及将所述像素值恢复到引入所述嵌入的比特值之前所述像素值的状况，所述恢复包括保持所述子集的至少一个中的像素的像素值不变。优选地，提取包括：如果所述块差值超过差值阈值，从所述块中提取逻辑-1比特值。优选地，提取包括：如果所述块差值小于差值阈值，从所述块中提取逻辑-0比特值。优选地，该方法进一步包括：识别所述块的对比状态；以及根据所述对比状态定制所述提取。优选地，该方法进一步包括：根据所述对比状态定制所述恢复。优选地，识别所述对比状态包括：识别所述块的直方图的状态。优选地，识别所述对比状态包括：识别所述块的块差值。优选地，该方法进一步包括：使用错误校正解码以校正提取的嵌入比特值中的任何错误。
根据另一方面，本发明提供了一种方法，包括：识别在一图像块中的至少两个像素子集；从所述至少两个像素子集形成多个像素组，每个所述像素组具有来自所述至少两个子集中的第一个的至少一个像素以及来自所述至少两个子集中的第二个的至少一个像素；产生多个差值，每个所述像素组提供所述差值之一，每个所述差值基于所述像素组之一中的像素的像素值之间的差；计算所述图像的所述块的初始块差值，所述初始块差值等于所述多个差值的平均；以及基于指示用于包括在所述块中的逻辑-0比特值和逻辑-1比特值之一来建立所述图像的所述块的最终块差值，所述建立包括保持所述子集的至少一个中的像素的像素值不变。优选地，建立所述最终块差值包括：通过移位量改变所述初始块差值，由此在所述图像的所述块中嵌入逻辑-1比特值。优选地，改变所述初始块差值包括：改变仅所述子集之一中的像素的像素值。优选地，建立所述最终块差值包括：保持所述初始块差值不变，由此在所述图像的所述块中嵌入逻辑-0比特值。
当本发明的优选实施例在此结合附图说明时，其他方面、特征、优点等对本领域技术人员将变得明显。
附图说明
为了说明本发明的各个方面，以图的形式示出了当前的优选，但是，可理解，本发明不限于示出的精确装置和手段。
图1A是原始医学图像，而图1B是根据现有技术方法产生的图1A所示图像的stego图像(结合了嵌入数据的标记图像)；
图2所示为根据本发明的一个或多个方面，具有分成两个子集的像素的8×8块；
图3所示为根据本发明的一个或多个方面，块差值在块差值量值范围上的分布；
图4所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类1图像的灰度像素值的直方图，该图像适合于数据嵌入；
图5所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类1、情况1的块中嵌入一比特所引起的块差值的量值改变；
图6所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类1、情况2的块中嵌入一比特所引起的块差值的量值改变；
图7所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类2图像的灰度像素值的直方图，该图像适合于数据嵌入；
图8所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类2、情况1的块中嵌入一比特所引起的块差值的量值改变；
图9所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类2、情况2的块中嵌入一比特所引起的块差值的量值改变；
图10所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类2、情况3的块中嵌入一比特所引起的块差值的量值改变；
图11所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类3图像的灰度像素值的直方图，该图像适合于数据嵌入；
图12所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类4图像的灰度像素值的直方图，该图像适合于数据嵌入；
图13所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类4、情况1的块中嵌入一比特所引起的块差值的量值改变；
图14所示为根据本发明的一个或多个方面，对于类4、情况2的块中嵌入一比特所引起的块差值的量值改变；
图15所示为根据本发明的一个或多个方面，用于在图像中嵌入数据的方法的框图；
图16所示为根据本发明的一个或多个方面，对于块差值α的绝对值大于阈值K的绝对值的情况，从块中提取一比特所引起的块差值的量值改变；
图17所示为根据本发明的一个或多个方面用于从图像中提取数据的方法的框图；
图18A到20A以及18B到20B分别是使用根据本发明的一个或多个方面的方法来标记的图像的原始和标记版本，其中在每种情况下，具有“A”后缀的图号是原始图像而具有相同初始数字但具有“B”后缀的图的图像号是该原始图像的标记版本；
图21所示为使用根据本发明的一个或多个方面的方法来标记的通常所使用的512×512×8灰度图像的测试结果的数据表；
图22所示为使用根据本发明的一个或多个方面的方法来标记的CorelDrawTM数据库中图像的测试结果的数据表；
图23所示为使用根据本发明的一个或多个方面的方法来标记的使用一侧8个像素的块尺寸以及嵌入水平为6的8个医学图像的测试结果的数据表；
图24所示为使用根据本发明的一个或多个方面的方法所标记的使用一侧20个像素的块尺寸以及嵌入水平为8的8个JPEG2000彩色测试图像的测试结果的数据表；
图25所示为使用现有技术方法和优选实施例方法对8个医学图像使用块尺寸和嵌入水平的各种组合的测试结果的数据表，其中列出的对于图像压缩的“健壮性”是最小存活比特率(minimum surviving it rate)，用比特每像素(bpp)表示；
图26所示为在此处公布的优选实施例方法和现有技术方法之间标记图像和原始图像的PSNR(峰值信号对噪声的比率)和对压缩的平均健壮性的性能比较的数据表；
图27所示为使用根据本发明的一个或多个方面，用于图像鉴别的一种系统和方法的框图；
图28所示为使用根据本发明的一个或多个方面，使用脆弱鉴别模式产生数字签名的方法的框图；
图29所示为使用根据本发明的一个或多个方面，使用脆弱鉴别模式验证数字签名的方法的框图；
图30所示为使用根据本发明的一个或多个方面，使用有损鉴别模式产生数字签名的方法的框图；
图31所示为使用根据本发明的一个或多个方面，使用有损鉴别模式验证数字签名的方法的框图；
图32所示为根据本发明的一个或多个方面，在一块图像中嵌入一比特所引起的块差值的量值改变；
图33所示为根据本发明的一个或多个方面，用于嵌入代表根据图像中的内容特征所产生的数字签名的数据的方法的框图；以及
图34所示为根据本发明的一个或多个方面，用于鉴别数字签名的方法的框图。
具体实施方式
在优选实施例中，一个图像被分成不重叠块。优选地，图像的每一块然后被分成两个或更多子集。每个子集优选地具有相同的像素数目，但可替换的，像素子集可具有不同数目的像素。优选地来自不同子集的像素分布为图2的棋盘模式。但是其他分布模式也是可能的。因此，每个子集的特征优选地相似。像素值可以是灰度级亮度值。像素值另外地或可替换地可以是色彩(chromatic)信息的成分(component)。例如，像素值可以是彩色图像的RGB(红绿蓝)三元值中之一。
在优选实施例中，一个子集中的像素的一个或多个像素值可被操作以实现本发明的一个或多个方面。如使用BCH(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem)编码的通道编码可结合此处公布的本发明的原理。而且，可结合本发明使用置乱(scrambling)技术。
用图18A的医学图像说明本发明的各个方面。对于给定的灰度图像，其是512×512×8(其中数字“512”代表像素，“8”代表灰度表示中的比特数目)，根据本发明的一个或多个方面可执行以下动作。首先，图像被划分成不重叠块。例如，块尺寸可以是8×8，如图2所示，从而提供具有64像素的块。优选地，块200被分成两个子集，从而提供每个具有32像素的子集。在图2的实施例中，一个子集由用‘+’标记的像素组成而另一子集由用‘-’标记的像素组成。但是，可以理解可使用具有少于或多于64像素的块。而且，块可被分成多于两个子集。
在图2的实施例中，“+”和“-”像素布置为“棋盘”模式，其中当沿着块200的任何行或列进行时遇到交错的“+”像素和“-”像素的模式。这种“+”像素子集的精细分散，其像素值可被此处公开的优选数据嵌入方法修改，优选地体现出提供比当像素子集仅偶然地分散在块中时发生的小的α值的好处。但是本发明不限于图2所示的“+”像素和“-”像素的特殊分布。
在一个实施例中，对每个块计算块差值α。此处，块差值α是块中像素对的灰度值之间的差的算术平均。特别地，可限定像素对为水平地、即从左到右从顶到底的两个相邻像素，如图2所示。更一般地，替代将块分成像素“对”，可创建“像素组”，该组每个包括多于两个像素。而且，像素对中或像素组中的像素具有多于两个像素，不需互相邻近。而且，除了灰度值的像素特征可用于计算每个像素组中的差值且用于代表整个块的块差值。例如，这些其他特征包括但不限于每个像素的“R”、“G”和“B”值中的一个或多个。而且，可使用每个像素上的其他色彩信息。此处，对于给定像素以及对于像素拥有的给定特征，术语“像素值”通常指数字值。
例如，考虑使用灰度值的特征在一对像素之间做出比较的情况。在此例中，像素A具有灰度像素值32，而像素B具有灰度像素值34。因此，这个像素对的差值为2。如果包含像素A和B的块中只有一个具有差值等于1的其他对，块差值α将等于1.5，因为1.5是“1”和“2”的算术平均。
考虑作为一个可替换实施例的部分的另一个例子，其中像素组包括奇数个像素，其中该奇数大于2。在此例中，像素组包括具有以下“R”(RGB的红色部分)像素值的3个像素(编号P1、P2和P3)：P1：20、P2：30和P3：60。为了确定该像素组的差值，我们对像素值的各对间的差求和并除以该组中的像素数目。因此，差1＝10(P2-P1)，差2＝40(P3-P1)，以及差3＝30(P3-P2)。在此例中，该像素组的差值于是为(10+40+30)/3＝80/3＝26.6。可理解前面用于计算具有多于两个像素的像素组的差值的公式可应用于任何尺寸的像素组。而且也可使用用于确定像素组的差值的其他公式，如像素组的像素值距平均像素值的平均偏差。而且，也可使用像素组距平均像素值的多个这种平均偏差。
由于块中的像素值通常是高度相关的，需要块差值α非常接近0。实验结果支持该观察。图3示出图像中的块之间块差值α的分布。图3显示多数α值非常接近0。而且，图3所示的分布的均值非常接近0。
优选地，由于块差值α基于每个块中所有像素，该值α对攻击(如压缩或其他轻微改变)具有一定的健壮性。我们选择该块差值α作为健壮量并使用它以嵌入数据。
在一个优选实施例中，我们把掩护图像分成不重叠的块。然后1比特优选地嵌入每个块。优选地，当嵌入比特时，块差值α被保持在由阈值K和-K所限定的范围内以嵌入一个逻辑-0比特。K的值在至今进行的许多实验中通常小于5。但是，也可使用具有绝对值小于或大于5的K和-K值。为了嵌入逻辑-1比特，块差值α的绝对值优选地移出K和-K之间的范围。
如上，虽然使用模-256加法可有效解决上溢或下溢问题，它将引入不可接受的黑白点相间噪声。在本发明的一个实施例中通过将图像块分成4个不同类并使用适合于每一类的比特嵌入方案可解决上溢/下溢问题。
基础理论和所获得的实验结果说明该优选的方法成功解决了上溢/下溢问题，并同时避免了黑白点相间噪声。下面讨论用于每一类的优选比特嵌入方案。在此算法中，移位量(也称为“嵌入水平”)β优选是阈值K的两倍。但是在可替换实施例中，移位量β小于或大于K值的两倍。
在优选实施例中，向右手侧移位α(图5)通过将移位量β加到块中由“+”标记的每个像素的灰度像素值(图2)来实现。类似地，向左手侧移位α(图5)通过从块中由“+”标记的每个像素的灰度像素值(图2)减去固定的移位量β来实现。在优选实施例中，块200中由“-”标记的像素的灰度像素值不修改，因此减小了由数据嵌入引起的失真。但是，在可替换实施例中，α的值可通过从“-”像素加或减移位量β而增加。
在下面讨论的一定条件下，在块中嵌入逻辑-0比特或逻辑-1比特可使得后续的比特提取过程提取该块的错误比特。优选地，使用错误校正编码(ECC)和有关的错误校正解码以检测和/或校正这种错误。在一个实施例中，错误校正编码使用开销嵌入来自同一图像或另一图像中的其他块的比特，以确定哪些提取的比特是错误的并校正它们。在可替换的实施例中，开销数据可被存在别处且被使用以识别和校正错误的提取数据比特。例如，用于错误校正的开销数据可被包括在与块或整个图像有关的“边信息(sideinformation)”中。
以下，讨论将数据嵌入块中的各种方法，所述方法依赖于块直方图和块的块差值α。此处，术语块的“对比状态”可包括块的直方图状态、块的块差值α、或直方图状态和块差值α。而且，包括在块的对比状态中的块的方面不限于以上讨论的那些。
类1：
对于待加的移位量，所考虑的块的灰度像素值足够远离直方图的两个界限(对8比特灰度图像为0到255)，而不引起下溢/上溢状况。特别地，距离d＝min(dl，dr)满足d≥β(其中β是移位量)，如图4所示。以下考虑
类1中两种情况。所述情况根据块差值α的值来识别。
在优选实施例中，块的“+”像素的值被修改以嵌入逻辑-1比特值，且所有像素的值优选保持不变以在块中嵌入逻辑-0值。但是，在优选实施例中，该比特值习惯可逆，且所选像素可被修改以嵌入逻辑-0值，而像素可保持不变以嵌入逻辑-1值。
情况1：块差值α位于阈值K和-K之间。
如果要嵌入块中的比特值为逻辑-1，如果α为正，块差值α优选通过量β向右移位且如果α为负则向左移位，见图5。如果要嵌入块中的比特为逻辑-0，则该块的像素值优选保持不变，因此保持α不变。
情况2：α的绝对值超过阈值K的绝对值(见图6)。
为保证将在本文档后面说明的数据提取方法不破坏任何图像数据，该数据嵌入方法不管嵌入步骤之前的α值而优选地在块中嵌入逻辑-1比特值。因此，其中逻辑-1比特值指定(slat)用于嵌入块中，块差值α优选地自0进一步移位量β(见图6)。在这种情况下，即使其中逻辑-0比特值指定用于嵌入块中，逻辑-1比特值优选地通过使差值α自0移位移位量β来嵌入。根据上述方法嵌入比特值可以以当稍后执行提取方法时将产生一个错误比特的方式修改块200。因此，ECC和错误校正解码(ECD)被优选应用以校正任何这种错误。
类2：
参考图7，在类2的直方图中，考虑块的一些灰度像素值非常接近直方图的下限(对于8比特灰度图像其对应0值)，而无灰度像素值接近直方图的上限。对类2，下面考虑3种情况。这些情况根据块差值α的各种值限定。
情况1：块差值α位于阈值K和-K之间。
如果要嵌入逻辑-1比特值，块差值α向右手侧移位移位量β超过阈值K。见图8。如果要嵌入逻辑-0比特值，块差值α优选保持不变。
情况2：值块差值α位于直方图的右手侧超过阈值K(见图9)。
考虑逻辑-0或逻辑-1比特值是否被指定用于嵌入块中，优选实施例系统和方法通过将块差值α移位移位量β来嵌入逻辑-1比特值，从而使块差值α进一步远离0点，如图9所示。不管指定嵌入块中的比特的值是什么，嵌入逻辑-1比特值可导致提取方法从该块提取错误的比特值。在这种情况下，优选使用错误校正编码/解码以校正该错误的比特。
情况3：块差值α位于直方图的左手侧超过阈值-K(见图10)。
这种情况提出了一个问题：正好在任何移位量被加之前块差值α超过阈值的绝对值。以及，保持差值α不变或使它进一步远离0可消除数据嵌入和提取过程的可逆性的可逆性。在一个实施例中，该问题可通过增大阈值K的值来解决，从而将α带入被更新的值-K和K所限定的范围中。注意，对特殊块如果K改变，则用于图像中所有块的数据优选地使用该增大的K值被重新嵌入。
在另一实施例中，用于将数据嵌入所述图像的块尺寸可增加。增加块尺寸通常作用为减小用于图像的各种块的α值。针对图像中的所有块，优选地块尺寸选择为减小在阈值K以下的α值。对于K的值增大的情况，一旦新的块尺寸被确定，数据嵌入方法优选地针对图像中的所有块重复。
使用较大的K值或较大的块尺寸优选地避免情况3的情形并使得各种不同值的关系恢复到情况1的情形，如图8所示。实验结果表明情况3仅很少发生。而且，在优选实施例中，K值或块尺寸的适中的增加通常解决该问题。
类3：
参考图11，通常在块中的灰度像素值的类3直方图中，有接近直方图上限的灰度像素值(即在水平轴上，值＝255)，但是如果有像素灰度值接近直方图的下限，则只有很少。
类3类似于类2，除了灰度像素值的集中部分接近直方图的上限而非下限。因此，用于类3情形的优选实施例的数据嵌入算法类似于类2的数据嵌入算法，除了块差值α优选地向左移位而非向右移位。
类4：
参考图12，在类4情形的块的直方图中，有接近直方图上限和下限的灰度像素值。在该类中，我们根据块差值α进一步考虑两种不同情况。
情况1：值α位于阈值K和-K之间。
在优选实施例中，逻辑-0比特值或逻辑-1比特值被指定用于嵌入该块中，该优选的方法将逻辑-0比特值嵌入块中。嵌入逻辑-0值优选地包括保持α的值不变，如图13所示。无条件地嵌入逻辑-0比特值，如上，可导致提取方法提取用于该块的错误比特值，其中提取的比特值可不等于指定要嵌入该块的比特值。如果错误比特值通过提取方法提取，优选地使用错误校正编码/解码来校正错误。
情况2：绝对值α超过阈值K(见图14)。
在优选实施例中，如上述类4，情况1，我们不改变块的灰度像素值。特别地，不管指定用于嵌入块中的比特值，逻辑-0比特值嵌入块中。如上述的无条件地嵌入逻辑-0比特值可导致稍后要在提取方法工作期间提取的错误比特值。优选地，使用错误校正编码/解码以检测和校正任何这种比特值提取错误。当解码时，首先检查块的灰度值分布。一旦对应类4的情况2的情形被识别，则提取比特‘0’，且该块的灰度值保持不变。
上述四类优选地说明了当块要通过在此公开的优选数据嵌入方法来处理时所述块可处于的所有状况。使用用于所列类的各种情况的上述方法优选地将所有灰度像素值保持在范围[0，255]中，因此排除了任何数据上溢/下溢状况的出现并由此防止了图像数据的任何损失。通过使用上述数据嵌入算法产生的任何错误比特优选地通过下述错误校正编码/解码来处理。但是，可使用其他错误校正方法。
错误校正码
在一个实施例中，上述比特嵌入过程会引入一些错误的比特值。特别地，一些块会导致提取程序提取与被指定嵌入该块的比特值不对应的比特值。如上所述，这种错误可通过基于块的直方图的状况以及块差值α的值无条件地输入逻辑-0比特值或逻辑-1比特值而引入。该方法表现出通过嵌入和提取过程来保持图像不受干扰的好处，但是具有当被作用的图像块通过优选的数据提取系统和方法操作时可能产生错误比特的缺点。
在优选实施例中，为了正确地精确恢复原始(即，在将比特嵌入图像的各个块之前)信息比特，优选地使用错误校正编码。在一个实施例中，使用错误校正编码提供了错误校正的好处但也减少了可存入图像的信息比特数目。在这个实施例中，图像的信息比特嵌入容量的这种减少由需要存储大量的开销比特以伴随信息比特所引起。
Bose-Chaudhuri-Hocquenghem(BCH)码是有效种类的循环码，提供对块长度、码率(code rate)、字母表尺寸以及错误校正容量的较大选择度。见J.G.Proakis的Digital Communication，第4版，Mcgraw-Hill 2000，其整个公开通过引用结合于此。所以，此处公开的系统和方法的优选实施例使用BCH码用于错误检测和校正。在优选实施例中，可使用以下码：BCH(15，11，1)、BCH(15，7，2)、BCH(15，5，3)、BCH(31，6，7)和BCH(63，7，15)。BCH码的可用性范围优选地促进编码比率(coding ratio)之间的折衷，以及因此一方面促进了错误校正编码的有效载荷和另一方面促进了错误校正编码的错误校正能力。无损数据隐藏的健壮性程度通常随着错误校正能力的增加而增加。
例如，BCH(63，7，15)码对于错误校正容量而言是上面列出的码中最有力的码。虽然招致包括更多冗余比特的成本，该码可校正63比特的码字中的15个随机错误比特。然而因此BCH(63，7，15)码具有上面列出的码中最小的数据嵌入容量。
在一些图像中，具有错误数据的块在某些集中区域可呈现不成比例的数目，其会导致单个码字包括超出甚至BCH(63，7，15)的错误校正能力的若干错误。为了对抗这类可导致所公开的数据嵌入系统和方法的一些实施例失败的错误“突发”，错误码校正算法优选地与置换方案组合。这已陈述于S.B.Wicker的Error Control System for Digital Communication and Storage，Englewood Cliffs，NJ：Prentice-Hall 1995(此处称为“Wicker”)，该文档通过引用结合于此。如Wicker中所公开的，组合错误校正编码和置换是用于高效地对抗随机错误和错误突发的有效和高效的策略。为了安全，消息比特优选使用所提出的算法中的密钥来置换。在一个可替换实施例中，置换可使用混乱混合技术来执行，该技术由G.Voyatzis和I.Pitas提出于“Chaotic mixingof digital images and applications to watermarking”，proceedings of EuropeanConference of Multimedia Applications，Services Techniques(ECMAST’96)，2，687-695页，1996年5月。
图15所示为用于将数据嵌入图像中的上述系统和方法的优选实施例的框图。数据提取的过程优选地是数据嵌入过程的逆转。对给定的标记数据，图像优选地首先被划分成不重叠的块。然后，对每个块优选地计算块差值α。
如果经历数据提取的块的块差值α的绝对值大于阈值K的绝对值，则提取方法优选地检查该块的灰度值分布。如果该块被识别为适合于类4情况2的轮廓，则优选地从该块提取逻辑-0比特值，且块保持不变。否则，从块提取逻辑-1比特值，且块差值α向0点移回对应于移位量β的量。特别地，如果α为负，向0的移位对应于移位量β加α。如果α为正，向0的移位对应于从α减移位量β。执行以上步骤优选地导致像素值(灰度或其他类型像素值)回复到其原始值，如图16所示。
如果块差值α的绝对值小于阈值K，则从该块提取逻辑-0比特值。在这种情形，块的像素值优选地保持不变。在优选实施例中，当标记的图像经如上处理时，所有像素将结束于它们在原始图像中具有的相同的像素值。
参考图17，在优选实施例中，在数据提取之后，优选地执行逆置换和ECC解码，从而使得嵌入图像的原始信息比特得到精确地恢复。而且，原始图像还可优选地无失真恢复。提取方法的优选实施例示出在图17。
本发明的系统和方法的优选实施例成功地应用于常用的灰度图像如‘Lena’、‘Baboon’等、8个医学图像、8个JPEG2000彩色测试图像以及CorelDrawTM图像数据库中的所有1096个图像。对于彩色图像，该方法优选地应用于每个图像的仅一个彩色平面。该结果表明由于优选的方法不使用模-256加法的事实导致没有黑白点相间噪声。
在优选实施例中，为了鉴别的目的，数据嵌入容量(可存储在图像中的数据量)可以大于512或1024比特，且其可通过改变用于其他应用的块尺寸而调整。
如本文档后面所述，使用本发明的优选实施例获得的PSNR比使用C.De Vleeschouwer、J.F.Delaigle和B.Macq的“ Circular interpretation ofbijective transformations in lossless watermarking for media asset managem
通常在数据嵌入容量和PSNR之间有折衷。因此，在优选实施例中，各种参数，如对BCH码的选择，可被选择以实现PSNR和数据嵌入容量的最佳结果组合。测试的图像可利用范围从2.0bpp(比特每像素)到0.2bpp存活比特率来抵抗JPEG/JPEG2000压缩。换言之，当图像压缩应用于标记的图像时，隐藏的数据可无错误地取回，使得产生的单位为bpp的比特率等于或大于上述存活比特率。
图18到20示出了使用本发明的系统和方法的优选实施例的各组原始图像和标记图像。注意没有可见的伪像存在于标记图像中，因此显示出比现有技术有显著的性能改善。
图21到24总结了对于3套常用图像的测试结果，分别为：1)3个常用图像，即Lena、Baboon和Boat；2)CorelDrawTM数据库中的1096个图像；3)8个医学图像；以及4)8个JPEG2000测试图像。在以下，“块尺寸”代表沿方块一侧的像素数目，而“嵌入水平”表示需要逻辑-1比特值嵌入该块的块中灰度值改变的数目。注意已选择了块尺寸以及嵌入水平的值以使图23-24显示的结果适合于与在De Vleeschouwer中所获得的进行比较。为了以更精确的方式比较基于模-256的算法和优选实施例算法之间的性能，我们在8个医学图像上进行一套实验，具有图25所示的全面的测试结果。在这套实验中，我们改变块尺寸和嵌入水平以观察嵌入容量、原始图像比标记图像的PSNR以及对图像压缩的健壮性。
为了进行精确比较，下面说明De Vleeschouwer以在图像中嵌入100信息比特。当块的数目以及因此的嵌入容量大时，我们重复嵌入相同的100信息比特。当提取隐藏的数据之后，我们用多数表决以对隐藏的信息比特进行解码。于是，在优选实施例中，对于每个给定的块尺寸，优选实施例方法的嵌入容量和De Vleeschouwer方法的嵌入容量相同。
标记图像和对应的原始图像的PSNR的不同取决于标记过程中使用的嵌入水平。该PSNR的不同还取决于用于在图像中嵌入数据的块尺寸。这是因为随着块尺寸增加，整个块中的块差值α的差异减小。值α的减小优选地允许使用较小值的阈K和移位量β。
参考图25，通过使用一种方法产生的8个标记图像的PSNR值针对每个块尺寸和嵌入水平的组合被平均并列出在图26中。关于最小存活比特率的健壮性列出在图25中。块尺寸和嵌入水平的每个组合的平均比特率(健壮性)在图26中列出。而且，PSNR和健壮性还对于给定块尺寸在不同嵌入水平上平均(用*标记)，以及在不同的块尺寸上平均(用**标记)，这也在图26中示出。从图26观察到对于块尺寸和嵌入水平的每个组合、因此的每个特定的数据嵌入容量，使用优选实施例方法的8个标记医学图像的平均PSNR比使用De Vleeschouwer中的算法的PSNR高得多。还观察到对每个组合，与提出的方法有关的平均最小存活比特率比用De Vleeschouwer中的算法的平均最小存活比特率低。所以，用此处公开的优选实施例方法对图像压缩的平均健壮性比用De Vleeschouwer算法的平均健壮性强，从而提供了高于可用的现有技术的高性能。
此处公开了一种新的健壮的无损图像数据隐藏系统和方法，该系统和方法优选地使用健壮的统计量以减轻图像压缩以及数据嵌入过程中小的偶然变化的影响。该系统和方法优选地对具有不同像素灰度值分布的像素组使用不同的比特嵌入策略。该系统和方法优选地使用错误校正编码与置换方案的组合以分别解决单个错误比特的发生和这种错误比特的过度集中。
此处公开的系统和方法的优选实施例表现出以下益处：1)无黑白点相间噪声；2)对几乎所有图像可用(该算法已在各种图像上成功地测试)；3)标记图像的平均PSNR高于38dB；4)对JPEG/JPEG2000压缩的健壮性；5)数据嵌入容量可高于512比特或1024比特(通常足够用于鉴别)，以及按需调整嵌入容量的能力。
可使用此处公开的系统和方法以嵌入有关数字签名的数据以鉴别无损压缩的JPEG2000图像，随后是可能的转码。统一的鉴别框架可提供脆弱和半脆弱的鉴别。前者用于数据完整性验证，而后者用于内容完整性验证。而且，在半脆弱鉴别中会有有损和无损模块。此处报道的健壮无损数据隐藏方案用于无损模块。特别地，如果无损压缩的JPEG2000图像在鉴别前未被改变，隐藏的数据可被精确地提取。而且，图像可被分类为可信的，且原始图像可得到正确地恢复。
如果无损压缩的JPEG2000图像经历了进一步的转码，如有损压缩，则只要压缩没有严重到内容被改变，该图像就会被认为是可信的。在这种情形中，隐藏的数据可被精确地提取，但通常不可能恢复原始图像。如果有损压缩很严重以至产生的比特率低于特定的最小存活比特率，隐藏的数据将不能被正确地提取，且图像会被认为是不可信的。
如果无损压缩的图像内容被改变了，则隐藏的数据可能不能被无错误地提取。而且，即使隐藏的数据仍能被正确地提取出，因为提取的数据(其反映原始图像)与源自内容改变的图像的数据之间的不匹配，提取的数据将导致图像本身被认为是不可信的。更多信息可在下面的文档[15]和[16]中找到。
以下文档通过引用结合于此。
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鉴别
JPEG2000(联合摄影专家组2000)具有很多先进的特征，包括有损到无损压缩、改善的压缩比率、分辨率可伸缩性、质量可伸缩性、ROI(兴趣区)等。因此，当设计用于JPEG2000图像的鉴别系统时这些因素应考虑在内。可理解此处讨论的发明原理可使用于除JPEG2000之外的图像数据存储格式。
鉴别系统和方法优选地能利用JPEG2000的先进特征。例如，鉴别系统和方法应能以可伸缩方式保护JPEG2000图像。为了与JPEG2000对准，系统和方法应能保护任何一个或多个分量、平铺(tile)、分辨率、质量层、ROI、范围或码块。即使当发生数据的偶然失真时，鉴别框架优选地能为JPEG2000图像提供有效和安全的保护，同时足够健壮以避免丢失嵌入数据的真实性状态。鉴别框架优选地不以折衷JPEG2000的先进特征或使其典型应用变窄的方式获得。例如，解决方案应保持JPEG2000图像的无损压缩特征。鉴别框架应兼容目前技术水平的信息安全标准如X.509等。
鉴别是保护数据完整性并防止抵赖的过程。通常，它包括签名过程和验证过程。数字签名是用于数据鉴别的工具。一般来说，它应包括这样一些数据(即，签名)，即接收者可使用其作为特定消息被发送且签名者是始发者的证据。签名是为被保护数据产生签名的过程。验证是检测被保护数据的破坏或确认该数据是正确的过程。散列通常是指密码学中的单向函数。典型的散列函数是MD-5和SHA-1。
L.A.B.R.(最低鉴别比特率)是指鉴别强度。在Z.Zhang，Q.Sun，X.Lin，Y.Q.Shi and Z.Ni，“A unified authentication framework forJPEG2000 images，”Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia and Expo，Taipei，Taiwan，2004年6月，该文档通过引用结合于此。只要重编码或转码的JPEG2000的比特率大于LABR，其真实性通过此处公开的系统和方法来保证。
对于脆弱鉴别，保护是基于图像数据而非图像内容。甚至被保护图像数据中的1比特修改也将使该图像不可信，即使这不改变其内容含义。对于有损鉴别，保护是基于图像内容。有损鉴别通过以有损方式对内容加水印而对限定的偶然失真是健壮的。对于无损鉴别，保护也是基于图像内容，且它对限定的偶然失真也是健壮的。但是，如果不应用转码，在水印提取后，它可恢复原始图像。
偶然失真通常由普通图像处理和不可靠的网络传输引入。一般，偶然失真不改变图像含义，但它可使图像质量降级。故意失真通常由一些种类的恶意攻击引入，其改变图像内容的含义。有损水印通常将永久导致图像质量降级，虽然它是无法察觉的。
无损水印将导致图像质量降级，虽然它通常是无法察觉的。但是如果没有对加水印的JPEG2000图像应用转码，在水印提取后原始内容可被正确恢复。
奇偶校验位(PCB)是指包括在数据存储和/或数据传输中的冗余位以检测和校正错误。术语“攻击”通常对应于(在健壮鉴别中(有损或无损))导致内容含义改变的任何内容修改。在脆弱鉴别中，任何一比特改变通常会被认为是攻击。上述术语不限于以上提供的说明。
功能性
提出的系统将脆弱鉴别、有损鉴别和无损鉴别整合在用于JPEG2000图像的一个单独统一的框架中。但是，此处公开的原理可与其他图像数据存储格式一起使用。类似于受压缩比特率定量控制的JPEG2000压缩强度，鉴别强度也可由称为“最低鉴别比特率(LABR)”的参数来定量地指定。它意味着JPEG2000图像的超过LABR的所有数据/内容将受到保护，这对使用该系统的用户非常方便。
优选地使用脆弱鉴别以保护码流的一个或多个部分或甚至从主头部到EOC(上下文结束)标记的整个码流。由于它是脆弱的，被保护部分的任何一比特修改将使该图像不可信。有损鉴别用于以半脆弱方式保护JPEG2000图像，其对偶然失真更健壮。有损鉴别之后，由于水印嵌入，图像质量降级到不可接受的程度。类似地，无损鉴别也以半脆弱方式保护JPEG2000图像，但是假设不应用转码，在水印提取之后原始图像可被恢复。所提出系统的典型功能性在以下列出。
脆弱鉴别
在脆弱鉴别模式，可以各种粒度保护JPEG2000图像，包括以下粒度：保护整个码流；保护属于一个或多个平铺的码流的一部分；保护属于一个或多个分量的码流的一部分；保护属于一个或多个分辨率级的码流的一部分；保护属于由LABR所限定的一个或多个质量层的码流的一部分。保护属于一个或多个范围的码流的一部分；保护属于一个或多个码块的码流的一部分；保护属于一个ROI的码流的一部分。
有损鉴别
使用有损鉴别，数字签名可经受住如转码和JPEG2000编码/解码的多次循环的动作所引起的偶然失真。但是，如果图像内容被故意修改，意味着该内容含义被改变，其将不能通过验证过程。如它的名称所暗示的，在水印嵌入之后图像质量不可接受地降级，在此意义上它是有损的。
类似地，图像可被提供以下粒度的保护：
整个图像内容；由LABR限定的一个或多个质量层的图像内容；一个或多个平铺的图像内容；一个或多个分量的图像内容；一个或多个ROI的图像内容；一个或多个分辨率的图像内容；一个或多个范围的图像内容；一个或多个码块的图像内容。
此外，如果该图像被恶意操纵，使用有损鉴别可能定位(allocate)(定位(localize))被攻击区。
优选地，无损鉴别更进一步。无损鉴别可在水印提取之后恢复原始图像(如果不应用转码)。如果应用转码，通常不能恢复原始图像。但是，转码的图像仍可被验证为可信的，只要转码的图像的比特率超过LABR。无损鉴别还提供对偶然失真的健壮性。使用无损鉴别，还能定位被攻击区。
图像可用以下粒度保护：整个图像内容；由LABR限定的一个或多个质量层的图像内容；一个或多个平铺的图像内容；一个或多个分量的图像内容；一个或多个ROI的图像内容；一个或多个分辨率的图像内容；一个或多个范围的图像内容；一个或多个码块的图像内容。
概要说明
图27所示为使用根据本发明的一个或多个方面用于JPEG图像鉴别的一种提出的系统。左部是编码器且右部是解码器。编码器接受3套参数，包括编码参数(如CBR，5/3滤波器或9/7滤波器，等)，原始图像可被编码，以及鉴别参数(如LABR，被保护位置，以及鉴别模式)。
取决于指定的鉴别模式，当图像被编码时将调用不同的鉴别模块。如果指定脆弱鉴别，则调用“脆弱签名”模块以产生数字签名，其是使用传统加密签名的直接解决方案。如果指定有损鉴别，则调用“有损签名”模块以在图像中嵌入水印并产生数字签名，其优选地对偶然失真更健壮。如果指定无损鉴别，则调用“无损签名”模块以在图像中嵌入水印并产生数字签名，使得在签名验证之后，如果不应用转码，图像内容可被正确恢复。如果转码应用于图像，JPEG图像仍可被验证但不能被正确恢复。在这种情况下，系统和方法的最终输出是JPEG图像(没有用于脆弱鉴别的水印且具有有损和无损鉴别的水印)和其相关的数字签名。
在相反方向，解码器接受4个输入：要解码的JPEG2000图像、数字签名、公钥和鉴别参数。以类似以上结合图27的解码器所说明的方式，指定的鉴别模式优选地确定当图像被解码时调用哪个验证模块(脆弱验证、有损验证或无损验证)。解码器的最终输出是解码的图像、验证状态和关于被攻击区(其中图像被恶意操纵)的信息。注意在无损验证之后，解码的图像将和原始图像完全相同。
脆弱鉴别
脆弱鉴别被选择用于在码流级保护JPEG2000图像。脆弱签名和验证操作是非常直接(straightforward)的，如图28和29所示。在签名操作(图28)期间原始图像根据常规过程被解码。当码流被公式化(formulated)时，其由LABR和其他参数所指定的被保护部分被提取并馈送到常规散列和签名操作。所以，优选产生数字签名。在验证操作期间(图29)，当码流在解码期间被解析时，其由LABR和其他参数所指定的被保护部分被提取并馈送到常规散列和验证操作，所述操作返回验证结果为“可信”或“不可信”。即使被保护部分中的一比特改变都将导致恢复的数据被认为不可信。
有损鉴别
通常选择有损鉴别用于更需要健壮性的应用如无线通信。图30所示为根据本发明的一个或多个方面的有损签名操作。首先原始图像3002优选地经历颜色和小波变换及量化3004、算术编码3006和EBCOT(具有最佳截断的嵌入块编码)3008，这些都是JPEG2000编码的基本过程。EBCOT3008过程优选地为每个编码的块确定那些超过LABR(即，它们经受住到LABR的转码操作)的比特平面。然后，基于人类视觉系统(HVS)对哪个分辨率级(X)适合于特征提取3010以及哪个分辨率级(Y)适合于水印嵌入作出判决。然后，利用所选的错误校正编码(ECC)方案将基于块的特征Fi编码以产生码字CWi。CWi的奇偶校验位PCBi用作使基于块的水印Wi公式化的种子，然后其在Y的LH或HH子带中被嵌入对应块。
另外，来自所有块的特征被链接且产生的比特序列优选地通过密码散列函数如MD-5或SHA-1来散列化。产生的散列值然后优选地用内容发送者的私钥来签名3012以形成加密签名3014。
图31所示为根据本发明的一个或多个方面的有损验证操作。码流解析器优选地为每个块确定超过LABR的那些比特平面。基于该确定，我们可决定用于特征提取的分辨率级X和用于水印提取的分辨率Y。基于块的特征提取优选地与用于图30的有损签名操作中的特征相同。基于块的水印以分辨率Y从每个块中提取。注意输入图像不是JPEG2000格式，水印和特征优选地使用与用于签名操作的相同的操作而获得。
然后，组合来自每个块的特征和PCB(奇偶校验位)以形成码字，且整个验证判决可顺序地进行。首先，我们为每个块计算码字的校验子(syndrome)以观察是否有块是不可校正的。如果有块是不可校正的，则认为图像不可信，且具有不可校正码字的块被认为是受攻击区。但是，如果所有码字都是可校正的(即，任何特征码中的错误通过其PCB是可校正的)，则所有校正的码字被链接成比特序列，然后该比特序列被加密地散列化。最终验证结果使用提供的签名和公钥通过加密验证操作来决定。
无损鉴别
无损模式优选地被选择用于有关医学或远程成像的应用，其中需要对加水印图像的无损恢复。无损签名操作非常类似于有损签名操作(图30)。仅有的差别在于水印嵌入模块。我们考虑64×64像素的码块分成8×8块，称为补丁(patch)。一个补丁中的像素值划分成两个子集。然后，我们为该补丁计算块差值α，其被限定为两个相应子集中像素值的差的算术平均。由于在补丁中，系数是高度相关的，需要补丁差值α非常接近于0。而且，其具有对偶然失真的一定健壮性，因为α基于该补丁中所有像素值。每个补丁优选地嵌入有一比特，如图32所示。如果要嵌入逻辑-1比特，则在一个子集中，我们通过给每个像素值加固定数(移位量)，或从每个像素值减去该固定数，来向超过阈值的右侧或左侧移位块差值α。如果要嵌入逻辑-0比特，该补丁保持不变。存在这样的情况，即补丁的块差值α不加移位量就超过阈值的值，且要嵌入逻辑-0比特。在这种情况下，我们将块差值α进一步移位为超出阈值，并依赖错误校正编码以校正所引起的比特错误。注意水印比特在被嵌入之前再次经ECC编码。
由于使用签名操作，无损验证操作也类似于有损验证操作，其中水印提取是例外。码块被分成补丁，且以与无损签名操作相同的方式计算每个补丁的块差值α。对每个补丁，如果块差值α超过阈值，则提取比特“1”，且块差值α被移回其原始位置，这意味着原始像素值被恢复。如果块差值α低于阈值的值，则提取比特“0”，且块差值α保持不变。最后，错误码校正优选地应用于提取的比特序列以得到正确的水印比特。
数字签名
在一个实施例中，要嵌入图像的数据是数字签名。该数字签名可以从图像中的内容特征产生。优选地，该内容特征首先从图像提取，且然后优选地使用单向散列函数以及私钥/公钥加密以从图像内容特征产生数字签名。该数字签名可以是512比特长或1024比特长。但是，在其他实施例中，数字签名可具有小于或大于512比特的各种长度。该过程的优选实施例在图33中示出。在优选实施例中，数字签名根据如上所述的无损数据隐藏算法嵌入原始图像中，以得到加水印的图像。
图34所示为根据本发明的一个或多个方面的用于数字签名的鉴别过程的框图。优选地，根据本文档中别处说明的提取技术，提取的标记和重建的图像从加水印的图像获得。优选地，如果图像已被更改，鉴别过程可用于检查图像的哪个局部被改变。如果该局部提取的比特和产生的签名比特不匹配，该方法优选地推断该块已被改变。
优选地，此处公开的新的、健壮的、无失真的数据隐藏技术具有对JPEG和JPEG2000压缩的一定健壮性。此处公开的数据嵌入系统和方法的一个或多个方面优选地显示出胜于现有的健壮无失真数据隐藏技术的一定优点。这些优点可包括无黑白点相间噪声，其在现有方法中由于模256加法而引起。此处公开的系统和方法的一个或多个方面可用于广泛的通常使用的图像(包括医学图像和CorelDRAWTM数据库中的多于1000个图像以及所有JPEG2000测试图像)。
此处公开的系统和方法的一个或多个实施例提供了标记图像的高于37dB的平均PSNR，在一定程度上对JPEG2000或JPEG压缩是健壮的。此处公开的系统和方法的一个或多个实施例可提供对JPEG2000测试图像的1024比特或512比特的数据嵌入容量。此处公开的系统和方法的一个或多个实施例可用于图像鉴别和半健壮完整性验证。
系统分析
这部分更详细阐述了对于此处公开的数据嵌入和恢复系统和方法的一个或多个实施例的算法复杂性、存储开销、数据扩展以及传输错误的影响和安全性分析。
复杂性
对于脆弱签名和验证操作，处理开销使用约5％的标准JPEG2000编码/解码时间。这个计算负担主要由于以下导致：从码流中发现由LABR和位置参数指定的被保护段，并从码流提取该被保护段。这些步骤可优选地在码流被公式化时执行，因此使步骤的处理开销最小化。处理开销还可包括对码流的提取部分执行一次散列(MD5/SHA-1)操作以及执行一次RSA/DSA签名或验证操作。
对于有损和无损操作，处理开销大约为20％的标准JPEG2000编码/解码处理时间。该处理开销可包括以下操作：识别超过LABR的所有比特平面，以便决定在哪里提取特征以及在哪里嵌入/提取水印。该处理开销可进一步包括：从每个被保护码块提取特征、对每个被保护码块进行ECC编码或校正、水印嵌入或提取、一次散列操作、一次RSA/DSA签名或验证操作以及存储开销。
在优选实施例中，对脆弱签名和验证操作，仅有的开销来自于这样的事实，即码流的被保护部分需要暂时存储在存储器中以便签名和验证。例如，对于一个500KB图像，最大存储器开销是500KB。
对于有损和无损鉴别操作，当前平铺中的量化系数优选地暂时存储在存储器中以不避免重复小波和量化步骤。在这种情况下，开销需求通常取决于平铺的尺寸。例如，如果平铺的尺寸为256×256，则开销将是约1MB。
数据扩展
对于脆弱鉴别，开销仅为边信息，如数字签名数据、被保护的位置信息、公钥信息等。在一个实施例中，前述所需的空间为约300字节。产生的码流优选地与用普通编码所产生的码流相同。对于有损和无损鉴别，用于边信息的开销空间优选地与用于脆弱鉴别的相同。产生的码流尺寸比普通编码码流多或少约0到200字节。
传输错误的影响
在一个实施例中，对于脆弱鉴别，由于传统加密签名的本质，任何传输错误都将导致验证失败。在一个实施例中，对于有损和无损鉴别，只要错误比特数目不显著，由于我们的解决方案的健壮性，此处公开的系统和方法仍能鉴别图像。
安全性分析
在一个实施例中，对于脆弱鉴别，安全性强度与基础的散列(MD5/SHA-1)和签名(RSA或DSA)算法的相同。但是，对于有损和无损鉴别，基于内容的特征提取和错误校正编码(ECC)可减小安全性强度，因为一些修改可不影响提取的特征，且一些修改的特征可由ECC改变。但是，该安全性风险可用图像上下文特征来补偿。
此处公开的系统和方法的优选实施例在鉴别比特率方面通过为内容赋予更好的表示而提供用于鉴别多媒体内容的系统和定量方式。这使用户通过简单地键入一个参数特别是鉴别比特率来方便地进行鉴别应用，以便保护内容。
此处公开的系统和方法的优选实施例提供了一种框架，用于通过使用与不同的JPEG2000编码设置一致的不同签名模块(脆弱、有损和无损)来满足来自真实应用的不同鉴别需求。该优选的系统和方法优选地完全兼容JPEG2000编码和传统的加密方案。而且，该优选的系统和方法优选地良好适合于JPSCE工具且是JPSCE工具所需要的。
以下文档通过引用结合于此。
1)Z.Zhang，Q.Sun，X.Lin，Y.Q.Shi and Z.Ni，“A unified authentication frameworkfor JPEG2000 images，”Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia andExpo，Taipei，Taiwan，June 2004.
2)Information Technology-JPSEC Commission Draft(Version 2.0)，ISO/IEC JTC1/SC29/WG1 N3397，September 2004.
3)Zhishou Zhang，Gang Qiu，Qibin Sun，Xiao Lin，Zhicheng Ni，Yun-Qing Shi，WG1N3074“A Unified Authentication Framework for JPEG2000 images：System Descriptionand Experiment Results”
4)Qibin Sun，Xiao Lin and Yun-Qing Shi，WG1N2946“A Unified AuthenticationFramework for JPEG2000 images”.
5)Touradj Ebrahimi and Claude Rollin，，WG1N30555“JPSEC Working Draft-Version 2.0”.
虽然本发明已参考特定实施例在此说明，可以理解这些实施例仅用于说明本发明的原理和应用。因此可理解在不背离所附权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对说明性实施例做出各种修改且可做出其他布置。

Claims (47)

1.一种用于数据隐藏和数据恢复的方法，包括：
识别在一图像块中的至少两个像素子集；
从所述至少两个像素子集形成多个像素组，每个所述像素组具有来自所述至少两个子集中的第一个的至少一个像素以及来自所述至少两个子集中的第二个的至少一个像素；
产生多个差值，每个所述像素组提供所述差值之一，每个所述差值基于所述像素组之一中的像素的像素值之间的差；
修改少于所有所述至少两个子集中的像素的像素值，由此将一比特值嵌入所述块中；以及
计算所述图像的所述块的块差值，所述块差值等于所述多个差值的平均。
2.权利要求1的方法，其中所述少于所有所述至少两个子集包括仅一个子集。
3.权利要求1的方法，其中所述修改使得逻辑-1比特值嵌入所述块。
4.权利要求1的方法，进一步包括：
识别所述块的对比状态；以及
根据所述对比状态定制所述修改。
5.权利要求4的方法，其中所述识别所述对比状态包括：
识别所述块的直方图的状态。
6.权利要求5的方法，其中所述识别所述对比状态包括：
识别用于所述块的块差值，所述块差值等于所述差值的算术平均。
7.权利要求4的方法，进一步包括：
使用错误校正编码以校正所述块中的任何比特错误。
8.权利要求1的方法，其中所述至少两个子集包括恰好两个子集且所述像素组都包括恰好两个像素且其中所述产生包括：将每个所述差值设置为等于每个所述像素组的所述恰好两个像素之间的像素值的差。
9.权利要求1的方法，其中所述至少两个子集包括仅所述第一子集和所述第二子集且所述块包括所述第一子集和所述第二子集的像素的棋盘分布图案。
10.权利要求1的方法，进一步包括：
通过移位量来改变所述块差值。
11.权利要求10的方法，其中所述移位量具有预定的量值。
12.权利要求10的方法，其中所述改变所述块差值使得比特值嵌入所述图像的所述块。
13.权利要求10的方法，进一步包括：
建立差值阈值。
14.权利要求13的方法，其中所述移位量超过所述差值阈值的量值。
15.权利要求10的方法，其中所述改变所述块差值包括：
在所述图像的所述块中嵌入逻辑-1比特值。
16.权利要求15的方法，其中所述嵌入的比特值是可恢复的。
17.权利要求15的方法，其中所述嵌入包括：
将所述比特值隐蔽在所述图像的所述块中。
18.权利要求15的方法，其中所述嵌入包括：
在所述图像的所述块中提供至少数字签名的一部分。
19.权利要求1的方法，其中所述像素值是灰度值。
20.权利要求1的方法，其中所述像素值包括色彩信息。
21.一种用于数据隐藏和数据恢复的方法，包括：
将一图像块分成至少两个像素子集，该块包括嵌入的比特值；
从所述至少两个像素子集形成多个像素组，每个像素组具有来自所述至少两个子集中的第一个的至少一个像素以及来自所述至少两个子集中的第二个的至少一个像素；
产生多个差值，每个像素组提供所述差值之一，每个差值基于所述像素组之一中的像素的像素值之间的差；
从所述块中提取所述嵌入的比特值；
将所述像素值恢复到引入所述嵌入的比特值之前所述像素值的状况，所述恢复包括保持所述子集的至少一个中的像素的像素值不变；以及
识别所述块的对比状态，其中所述识别所述对比状态包括识别所述块的块差值；以及
根据所述对比状态定制所述提取。
22.权利要求21的方法，其中所述提取包括：
如果所述块差值超过差值阈值，从所述块中提取逻辑-1比特值。
23.权利要求21的方法，其中所述提取包括：
如果所述块差值小于差值阈值，从所述块中提取逻辑-0比特值。
24.权利要求21的方法，进一步包括：
根据所述对比状态定制所述恢复。
25.权利要求21的方法，其中所述识别所述对比状态还包括：
识别所述块的直方图的状态。
26.权利要求21的方法，进一步包括：
使用错误校正解码以校正所述提取的嵌入的比特值中的任何错误。
27.一种用于数据隐藏和数据恢复的方法，包括：
识别在一图像块中的至少两个像素子集；
从所述至少两个像素子集形成多个像素组，每个像素组具有来自所述至少两个子集中的第一个的至少一个像素以及来自所述至少两个子集中的第二个的至少一个像素；
产生多个差值，每个像素组提供所述差值之一，每个所述差值基于所述像素组之一中的像素的像素值之间的差；
计算所述图像的所述块的初始块差值，所述初始块差值等于所述多个差值的平均；以及
基于指示用于包括在所述块中的逻辑-0比特值和逻辑-1比特值之一而建立所述图像的所述块的最终块差值，所述建立包括保持所述子集的至少一个中的像素的像素值不变。
28.权利要求27的方法，其中所述建立所述最终块差值包括：
通过移位量改变所述初始块差值，由此在所述图像的所述块中嵌入逻辑-1比特值。
29.权利要求28的方法，其中所述改变所述初始块差值包括：
改变仅所述子集之一中的像素的像素值。
30.权利要求27的方法，其中所述建立所述最终块差值包括：
保持所述初始块差值不变，由此在所述图像的所述块中嵌入逻辑-0比特值。
31.一种用于数据隐藏和数据恢复的装置，包括：
用于识别在一图像块中的至少两个像素子集的装置；
用于从所述至少两个像素子集形成多个像素组的装置，每个像素组具有来自所述至少两个子集中的第一个的至少一个像素以及来自所述至少两个子集中的第二个的至少一个像素；
用于产生多个差值的装置，每个像素组提供所述差值之一，每个所述差值基于所述像素组之一中的像素的像素值之间的差；以及
用于修改少于所有所述至少两个子集中的像素的像素值，由此将比特值嵌入所述块中的装置，
其中该用于数据隐藏和数据恢复的装置还包括：用于识别所述块的对比状态的装置以及用于根据所述对比状态来定制所述修改的装置，
其中所述用于识别所述块的对比状态的装置包括：
用于识别所述块的直方图的状态的装置，
其中所述用于识别所述块的对比状态的装置还包括：
用于识别所述块的块差值的装置，该块差值等于所述差值的算术平均。
32.权利要求31的装置，其中所述少于所有所述至少两个子集包括仅一个子集。
33.权利要求31的装置，其中所述用于修改的装置使得逻辑-1比特值嵌入所述块。
34.权利要求31的装置，还包括：
用于使用错误校正编码以校正所述块中的任何比特错误的装置。
35.一种用于数据隐藏和数据恢复的装置，包括：
用于将一图像块分成至少两个像素子集的装置，该块包括嵌入的比特值；
用于从所述至少两个像素子集形成多个像素组的装置，每个所述像素组具有来自所述至少两个子集中的第一个的至少一个像素以及来自所述至少两个子集中的第二个的至少一个像素；
用于产生多个差值的装置，每个所述像素组提供所述差值之一，每个所述差值基于所述像素组之一中的像素的像素值之间的差；
用于从所述块中提取所述嵌入的比特值的装置；
用于将所述像素值恢复到引入所述嵌入的比特值之前所述像素值的状况的装置，所述恢复包括保持所述子集的至少一个中的像素的像素值不变；
用于识别所述块的对比状态的装置，其中所述用于识别所述块的对比状态的装置包括用于识别所述块的块差值的装置；以及
用于根据所述对比状态定制所述提取的装置。
36.权利要求35的装置，其中所述用于提取的装置包括：
用于如果所述块差值超过差值阈值，从所述块中提取逻辑-1比特值的装置。
37.权利要求35的装置，其中所述用于提取的装置包括：
用于如果所述块差值小于差值阈值，从所述块中提取逻辑-0比特值的装置。
38.权利要35的装置，还包括：
用于根据所述对比状态定制所述恢复的装置。
39.权利要求35的装置，其中所述用于识别所述块的对比状态的装置还包括：
用于识别所述块的直方图的状态的装置。
40.权利要求35的装置，还包括：
用于使用错误校正解码以校正所述提取的嵌入比特值中的任何错误的装置。
41.一种用于数据隐藏和数据恢复的设备，包括：
用于识别在一图像块中的至少两个像素子集的装置；
用于从所述至少两个像素子集形成多个像素组的装置，每个像素组具有来自所述至少两个子集中的第一个的至少一个像素以及来自所述至少两个子集中的第二个的至少一个像素；
用于产生多个差值的装置，每个所述像素组提供所述差值之一，每个所述差值基于所述像素组之一中的像素的像素值之间的差；
用于修改少于所有所述至少两个子集中的像素的像素值，由此将比特值嵌入所述块的装置；以及用于计算所述图像的所述块的块差值的装置，所述块差值等于所述多个差值的平均。
42.权利要求41的设备，其中所述少于所有所述至少两个子集包括仅一个子集。
43.权利要求41的设备，其中所述用于修改的装置包括用于使得逻辑-1比特值嵌入所述块的装置。
44.权利要求41的设备，还包括：
用于识别所述块的对比状态的装置；以及
用于根据所述对比状态定制所述修改的装置。
45.权利要求44的设备，其中所述用于识别所述对比状态的装置包括：
用于识别所述块的直方图的状态的装置。
46.权利要求45的设备，其中所述用于识别所述对比状态的装置包括：
用于识别用于所述块的块差值的装置，所述块差值等于所述差值的算术平均。
47.权利要求41的设备，还包括：
用于使用错误校正编码以校正所述块中的任何比特错误的装置。
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