【正文】 內(nèi)容保存塊，把編出的64 位比特流嵌入到對(duì)應(yīng)塊的LSB中。4．篡改區(qū)域的檢測(cè)如果對(duì)含水印的圖像進(jìn)行篡改,篡改檢測(cè)將會(huì)反映出相應(yīng)的篡改位置,因此,在抽取水印前,要對(duì)含水印的圖像進(jìn)行檢測(cè),如果發(fā)現(xiàn)被篡改，在滿足一定條件下，應(yīng)對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的修復(fù)操作. 認(rèn)證過(guò)程如下圖所示：Z型掃描分組編碼64bit嵌入相應(yīng)塊lsb含水印圖像相應(yīng)塊抽取LSB是否相等 相應(yīng)塊 是否完好是，說(shuō)明無(wú)篡改否，被篡改否，無(wú)法修復(fù)是，有篡改開(kāi)始修復(fù)圖54 內(nèi)容認(rèn)證過(guò)程圖 下面以當(dāng)前塊B1 為例,詳細(xì)說(shuō)明如何判斷B1 ,B1 ,B2 ,B3 之間的關(guān)系如圖2 所示. 即有如下關(guān)系: B0 的LSB =B3 的內(nèi)容(表示在B0 的LSB 中存放B3 的內(nèi)容) B1 的LSB =B0 的內(nèi)容 B2 的LSB =B1 的內(nèi)容 B3 的LSB =B2 的內(nèi)容 內(nèi) 容LSB內(nèi) 容LSB 內(nèi) 容LSB 內(nèi) 容LSBB0B1B2B3圖55 　B0 ,B1 ,B2 ,B3 之間的關(guān)系 按如下準(zhǔn)則判斷B1 是否被篡改:如果B1 的內(nèi)容與B2 的LSB 不一致,且B2 的內(nèi)容與B3 的LSB 一致,則說(shuō)明B1 的內(nèi)容損壞.5．有條件恢復(fù)內(nèi)容的修復(fù)過(guò)程也就是水印的提取過(guò)程，而水印的提取與嵌入過(guò)程相反, :如果B1 被篡改,則按如下方法進(jìn)行修復(fù)：如果B1 的內(nèi)容損壞,則利用B2 的LSB ：代替被篡改塊反量化恢復(fù)出圖像塊IDCT解碼抽取LSB圖56 有條件修復(fù)過(guò)程步驟1 提取含水印圖像塊的1 位L SB 信息(共64 bit ) 步驟2 利用分組表，對(duì)其進(jìn)行分組解碼, 解碼的順序?yàn)?組號(hào), 在組中的下標(biāo)) 例如,對(duì)于如下比特流:11010001110101001111 先抽取3 比特組號(hào)信息110,組號(hào)值為n = 6 ,然后抽取下標(biāo)值即連續(xù)抽取6 位信息100011 ,下標(biāo)值為y = 35 ,再利用(3) 式計(jì)算出真實(shí)值x = 35 （53）其中，n為組號(hào)，y為組中下標(biāo)值 以此類推,直至將64 比特流全部解完. 步驟3 利用量化表進(jìn)行反量化步驟4 IDCT反DCT的結(jié)果就是求出相應(yīng)的灰度值,即得到水印塊Zb. 用該水印塊代替被篡改塊?。ㄈ┗诓噬珗D像的脆弱水印算法 選定圖片格式判斷提取出RGB分量，將G分量作為嵌入層嵌入/鑒別程序接口灰度彩色圖57 灰度/彩色圖像統(tǒng)一算法流程圖彩色圖像內(nèi)容認(rèn)證過(guò)程借鑒了灰度圖像內(nèi)容認(rèn)證過(guò)程，本文算法的嵌入和鑒別過(guò)程，是在RGB圖像的G分量[11]【13】上進(jìn)行的。 步驟1 提取彩色圖像的綠色分量G步驟2 調(diào)用灰度圖象嵌入和鑒別接口 水印可以嵌入到R、G、B任何分量都能實(shí)現(xiàn)精確認(rèn)證。由于人眼對(duì)綠色分量更為敏感，所以本文選擇G分量作為水印嵌入位置。由于只適用一種分量就能滿足精確認(rèn)證的要求，從時(shí)間角度考慮，只選用三種分量中的一種分量，恢復(fù)效果，若著眼于嵌入水印的那一個(gè)分量，此時(shí)效果良好，但由于原圖是彩色圖像，從彩色圖像這個(gè)角度看，效果不理想。這是因?yàn)閳D像被篡改，RGB三個(gè)分量均被改動(dòng)，只恢復(fù)一個(gè)分量，顯然達(dá)不到要求。如果想達(dá)到較高恢復(fù)效果，可以分別在三個(gè)分量上嵌入水印，篡改發(fā)生后，三分量都進(jìn)行恢復(fù)，這樣能達(dá)到滿意效果。（四）基于視頻圖像內(nèi)容認(rèn)證的脆弱水印算法視頻是由一幅幅圖像組成的，因此視頻圖像內(nèi)容的認(rèn)證歸根結(jié)底也是對(duì)視頻幀（圖像）的內(nèi)容認(rèn)證。類似彩色圖像的認(rèn)證，視頻圖像內(nèi)容認(rèn)證時(shí)，先在視頻中抽取一幀圖像，提取出Y cr cb 分量[12] [13]，然后在Y分量上調(diào)用嵌入/鑒別程序接口。 （五）仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能評(píng)估用 模擬本算法，以 256256灰度圖像 “”和2562563的真彩圖像 “”圖像為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并對(duì)水印的不可見(jiàn)性、篡改檢測(cè)概率和定位能力等方面進(jìn)行驗(yàn)證及討論。1．不可感知性水印系統(tǒng)的不可感知性可以用主觀測(cè)試和定量分析來(lái)衡量。主觀測(cè)試一般要求參與的測(cè)試者將失真的數(shù)據(jù)集按最好到最壞的順序排序,描述被測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)象的不可感知性程度，實(shí)驗(yàn)表明,不同經(jīng)歷的人在相同的測(cè)試中所做的結(jié)論有較大的差別。這相當(dāng)于通過(guò)品茶來(lái)區(qū)分茶葉的等級(jí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果只具統(tǒng)計(jì)意義上的結(jié)論。定量分析大多使用各種失真度量的方法。常用的有：差分失真度量,有平均絕對(duì)差（AD）、均方誤差（MSE）、信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）、相關(guān)失真度量,直方圖相似性等。本文將用PSNR來(lái)度量嵌入前后圖像的改變程度。脆弱水印要求加入的水印不可察覺(jué)，為了衡量嵌入水印圖像和原始圖像之間的差異，定義峰值信噪比 PSNR(Peak SignaltoNoise Ratio)[54]為 （54） medical原圖與含水印圖PSNR = 圖58 原始 medical 圖像 圖59 嵌入水印后的medical圖像car原圖與含水印圖PSNR = 圖510 原始 car圖像 圖511 car嵌入水印后的圖像2．篡改檢測(cè)和定位能力分析為了檢測(cè)算法對(duì)圖像篡改的定位能力，我們對(duì)嵌入水印信息的 medical ：對(duì)含水印的 medical 圖像(圖 59)進(jìn)行了二處篡改(見(jiàn)圖512，一處在圖片添加了日期字符2008，一處進(jìn)行了拼貼攻擊 （圖514) 對(duì)含水印的 car 圖像(圖 511 )進(jìn)行了一處篡改，將車牌號(hào)渝A. T6666篡改為5LVG022(見(jiàn)圖516 )。圖 513 ，圖 515，圖 513為本章算法檢測(cè)篡改的效果圖，其中白色代表檢測(cè)出來(lái)的篡改區(qū)域。實(shí)驗(yàn)表明，算法對(duì)圖像篡改具有很好的定位能力。 圖512 medical篡改后圖像 圖513 medical檢測(cè)效果圖 圖514 medical篡改后圖像 圖515 medical檢測(cè)效果圖 圖516 car篡改后圖像 圖517 car檢測(cè)效果圖（六）條件恢復(fù)恢復(fù)的前提是內(nèi)容沒(méi)有受到破壞，如果內(nèi)容受到破壞就沒(méi)有恢復(fù)的價(jià)值。這里的恢復(fù)是近似的恢復(fù)，盡可能恢復(fù)到圖像原貌。判斷圖像塊沒(méi)有沒(méi)有受到破壞，就能取出該塊LSB位進(jìn)行與嵌入相反過(guò)程，將64bit信息轉(zhuǎn)換成一8*8圖像塊。圖 518 medical恢復(fù)后效果圖恢復(fù)后的圖與嵌入水印圖 psnr = 圖 519 car恢復(fù)效果G分量圖 圖 520 car恢復(fù)效果真彩圖恢復(fù)后的圖G分量與水印圖的G分量 psnr = 恢復(fù)后的真彩圖與水印圖 psnr = 由于恢復(fù)過(guò)程是在灰度級(jí)上進(jìn)行的 可以看出：圖 518 medical恢復(fù)后效果較好，基本上恢復(fù)了圖像被篡改塊的原貌 圖 519 car G分量圖恢復(fù)效果一般 由于該圖恢復(fù)過(guò)程是在G分量上進(jìn)行的，大致恢復(fù)出原貌，但質(zhì)量不佳 對(duì)于一幅彩色圖像，當(dāng)內(nèi)容被篡改時(shí)，RGB三個(gè)圖層均被改動(dòng)。如果僅進(jìn)行一個(gè)圖層的恢復(fù)，效果不佳 如圖 520 。若分別進(jìn)行RGB三個(gè)圖層嵌入鑒別恢復(fù)過(guò)程 圖像內(nèi)容也可基本恢復(fù)，但是計(jì)算量大 耗時(shí)長(zhǎng)（七）算法的優(yōu)點(diǎn)和不足本文的算法對(duì)非法篡改非常敏感，哪怕只有一個(gè)像素的非法篡改也可以檢測(cè)出來(lái)，適用在軍事、醫(yī)療、法律證據(jù)、新聞等要求嚴(yán)格的完整性認(rèn)證上，還可以實(shí)現(xiàn)比較精確的定位。如果原始圖像被非法篡改，算法可以定位在8x8的圖像塊內(nèi)，實(shí)現(xiàn)精確定位。另外，算法對(duì)常規(guī)圖像處理，如加性高斯噪聲、JPEG 壓縮、JPEG2000 壓縮、直方圖均衡、中值濾波等都非常敏感 本算法的不足之處是沒(méi)有利用彩色圖像的色度成分,僅基于灰度分量進(jìn)行，在彩色圖像水印算法中，水印嵌入提取主要在RGB的G層上進(jìn)行的。雖然，算法依然能實(shí)現(xiàn)精確的篡改鑒別，但這點(diǎn)不足使得在恢復(fù)過(guò)程中出現(xiàn)了遺憾。只用到G分量，恢復(fù)出的效果在G分量這個(gè)層次上基本滿足要求，但若要求恢復(fù)到原貌即真彩圖，恢復(fù)算就要在恢復(fù)效果與花費(fèi)時(shí)間上做選擇。 未來(lái)主要工作是利用色度信息改進(jìn)算法中水印的產(chǎn)生和嵌入策略。作為一種新的課題嘗試算法，本文算法在理論上的完善和在實(shí)踐中的應(yīng)用仍需進(jìn)一步的研究和探討。（八）本章小結(jié)本章是這篇文章的重點(diǎn),首先給出了算法的設(shè)計(jì)思路和實(shí)現(xiàn)目標(biāo),然后以灰度圖像的脆弱水印算法為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了彩色圖像和視頻圖像內(nèi)容的認(rèn)證算法,推導(dǎo)出原論文系統(tǒng)存在的安全漏洞,并直接根據(jù)導(dǎo)致這些漏洞的因素提出改進(jìn)方案。，并在理論和實(shí)驗(yàn)兩個(gè)環(huán)節(jié)給出了驗(yàn)證結(jié)果。結(jié)論脆弱水印技術(shù)是進(jìn)行數(shù)字圖像認(rèn)證和完整性保護(hù)的重要手段，它是傳統(tǒng)數(shù)字簽名技術(shù)的衍生和發(fā)展。本文從脆弱水印入手，詳敘了圖像內(nèi)容認(rèn)證技術(shù)。在此基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了一種脆弱水印的視頻圖像內(nèi)容認(rèn)證算法。本文主要完成了以下幾方面的工作：1．給出了認(rèn)證水印系統(tǒng)的基本框架；研究了脆弱水印常見(jiàn)算法。2．實(shí)現(xiàn)出了一種適用于視頻圖像內(nèi)容篡改證明和完整性認(rèn)證的完全脆弱水印算法。該算法利用圖像自身的特征生成水印信號(hào)，將水印信號(hào)嵌入到選定的圖像塊的 LSB，有效地抵抗了偽認(rèn)證攻擊；同時(shí)水印提取不需要原始圖像，實(shí)現(xiàn)了盲檢測(cè)功能。3．為了增強(qiáng)水印信息的安全性，引入了Arnold 置亂算法，使得原始?jí)K與其內(nèi)容保存塊之間在空間位置上分離開(kāi)，在邏輯上也無(wú)章可循，這就讓整個(gè)認(rèn)證鏈加長(zhǎng)，就消除了原算法缺陷。4．本文算法是一個(gè)完全脆弱水印方案，對(duì)圖像任何輕微的改動(dòng)都比較脆弱，所以只適用于認(rèn)證那些質(zhì)量要求特別高的特殊圖像，比如醫(yī)學(xué)圖像等。當(dāng)檢測(cè)出非法篡改時(shí),可以準(zhǔn)確定位在的圖像塊內(nèi)。當(dāng)滿足可恢復(fù)條件時(shí)，圖像還可以近似恢復(fù)原貌。認(rèn)證手段簡(jiǎn)單,不需要原始圖像,易于硬件實(shí)現(xiàn) 本算法的不足之處是沒(méi)有利用彩色圖像的色度成分,僅基于灰度分量進(jìn)行，在彩色圖像水印算法中，水印嵌入提取主要在RGB的G層上進(jìn)行的。雖然，算法依然能實(shí)現(xiàn)精確的篡改鑒別，但這點(diǎn)不足使得在恢復(fù)過(guò)程中出現(xiàn)了遺憾。只用到G分量，恢復(fù)出的效果在G分量這個(gè)層次上基本滿足要求，但若要求恢復(fù)到原貌即真彩圖，恢復(fù)算法就顯得力不從心了。未來(lái)主要工作是利用色度信息改進(jìn)算法中水印的產(chǎn)生和嵌入策略。 作為一種新的課題嘗試算法，本文算法在理論上的完善和在實(shí)踐中的應(yīng)用仍需進(jìn)一步的研究和探討。參考文獻(xiàn)[1] 何孝富, 黃繼風(fēng), 張培君,戴蒙,張功鍍. 一種具有自我恢復(fù)功能的脆弱性水印技術(shù)[J]. 上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2004 ,（33）: 26. 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