王琳娟+李君霞

摘要：近年來網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與媒體信息數(shù)字化技術(shù)進入到了高速發(fā)展期，衍生出的圖像認證數(shù)字水印技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)下人們研究的焦點。我國是農(nóng)業(yè)大國，但是因為人口基數(shù)較大，所以許多農(nóng)產(chǎn)品都需要依賴進口才能滿足國內(nèi)硬性需求，將圖像認證數(shù)字水印技術(shù)融入到農(nóng)業(yè)中，可以帶動農(nóng)業(yè)的發(fā)展。文中以當(dāng)前圖像認證數(shù)字水印技術(shù)發(fā)展情況為基礎(chǔ)，結(jié)合近年來的工作經(jīng)驗，提出不同的圖像認證模式下的數(shù)字水印技術(shù)模式，為后續(xù)工作的開展提供參考。

關(guān)鍵詞：圖像認證；數(shù)字水?。晦r(nóng)業(yè)

中圖分類號：TP309.2 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）06-0081-03

數(shù)字水印是一種隱藏性比較強的信息隱藏技術(shù)，經(jīng)過多年來的不斷發(fā)展，已經(jīng)成功的應(yīng)用到我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中，而且技術(shù)的發(fā)展前景也比較廣闊。數(shù)字水印技術(shù)包含了版權(quán)保護內(nèi)容、完整性認證內(nèi)容以及數(shù)字指紋等多方面的內(nèi)容[1]。數(shù)字化信息不但可以提升數(shù)據(jù)的傳輸效率，同時也可以讓行業(yè)領(lǐng)域的信息化水平更高。雖然優(yōu)點比較多，但是其劣勢也十分明顯，有惡意的個人或者有惡意的團體可以輕易的對各種信息進行修改，所以要強化數(shù)字化信息認證環(huán)節(jié)，并將此作為信息安全的關(guān)鍵領(lǐng)域來對待。圖像認證系統(tǒng)在商業(yè)、在醫(yī)學(xué)界以及在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域都有所建樹[2]，認證水印技術(shù)的誕生，主要利用人類知覺系統(tǒng)冗余，盡量在不影響數(shù)字媒體感官質(zhì)量條件下，對所有媒體及媒體標志性信息當(dāng)成水印來使用，將這些水印全部嵌入到媒體信息的內(nèi)部，如果媒體信息的內(nèi)容需要認證，則可以按照水印信息來判斷其完整性，下文將對相關(guān)信息進行闡述。

1 認證水印特征闡述

1.1 認證水印技術(shù)的不可感知性

認證水印技術(shù)自身具有一定的不可感知性，也被稱之為不可見性。在嵌入水印之后，圖像會具有一定的不可見性，這種不可見性很難讓人在視野范圍內(nèi)感受到其發(fā)生的變化，這種特性和魯棒性水印有類似之處。

1.2 認證水印技術(shù)的檢驗篡改與篡改可恢復(fù)性

所有的脆弱水印系統(tǒng)都必須可以在短時間內(nèi)高效率的對圖像篡改情況進行檢驗，可以明確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。目前國內(nèi)脆弱水印定位大體上分成兩種不同的形式，其中第一種形式就是像素級定位能力[3]，這種定位能力也被人稱之為單像素認證技術(shù)。國外的專家學(xué)者提出，將篡改檢測和定位二者相互分離，形成脆弱水印算法[13]，并利用這種脆弱水印算法來對目前已知的攻擊手段加以預(yù)防，同時也可以對篡改定位進行計算，明確到具體的像素上，是一種行之有效的脆弱水印工作模式[4]。

第二種形式就是分塊級定位能力，也被稱之為分塊認證工作體系，國內(nèi)外許多專家學(xué)者對該內(nèi)容進行過研究，并提出了將篡改詳細定位到128像素子塊中。除了該環(huán)節(jié)外，工作人員在對圖像進行認證的全過程中發(fā)現(xiàn)，一些認證系統(tǒng)需要按照圖像被篡改位置來對圖像被修改之前的真實情況進行復(fù)原[5]，這是一種篡改可修復(fù)性的表現(xiàn)。通常情況下，篡改可恢復(fù)的形式包含兩種，分別為精確回復(fù)和模糊回復(fù)，二者中精確恢復(fù)代表操作人員需要將圖片完完全全的恢復(fù)到與原圖片相同的水準下。模糊恢復(fù)相對比較松散，只需要對修改的位置進行恢復(fù)，將其恢復(fù)成與原來內(nèi)容不完全相同的水平即可。從圖像認證的角度來看，通過模糊恢復(fù)的方式來進行恢復(fù)即可，因為圖像認證系統(tǒng)在對圖像進行認證時，容忍恢復(fù)后圖像與原有圖像存在差別，這種差別只要不會對圖像重要的內(nèi)容產(chǎn)生影響，就可以正常使用，這種處理方式，只能在圖像修改具有可逆性的環(huán)境中使用，才能取得理想的使用效果。

1.3 認證水印技術(shù)在檢測過程中不需要使用原始圖像

為了從根本上提升照片真實性，工作人員需要在成像的過程中，利用自動化的手段來嵌入水印，這種嵌入方式操作比較簡單，但是原始數(shù)據(jù)會丟失。如果可以明確原始數(shù)據(jù)，則內(nèi)容真?zhèn)尾⒉恍枰b別，所以認證水印系統(tǒng)檢測并不需要原始圖像輔助。

2 脆弱與半脆弱水印技術(shù)

脆弱和半脆弱水印技術(shù)是當(dāng)下我國水印技術(shù)發(fā)展的一個很重要組成部分之一，經(jīng)過多年來的不斷使用與完善，已經(jīng)取得了一定的成效，但是依然有許多問題處于沒無法解決的階段，需要加以完善。

2.1 以圖像內(nèi)容為基礎(chǔ)的水印認證算法

將圖像內(nèi)容為基礎(chǔ)，對水印的認證算法進行完善，這種處理模式不但可以提升系統(tǒng)抵御統(tǒng)計功能的能力，同時還能從根本上減少認證檢測端額外提供原始水印信息的情況發(fā)生，區(qū)別出所有操作指令是否具有惡意性，成功的為圖像認證提供參考[6]。經(jīng)過多年來的不斷發(fā)展，其部分算法已經(jīng)開始應(yīng)用與圖像內(nèi)容相關(guān)的各種水印信息，但是在處理不同應(yīng)用提取圖像特征的過程中，所生成的水印原始圖像一般都會發(fā)生變化。而且在嵌入的過程中，圖像特征變化十分明顯，會影響圖像質(zhì)量，所以要對相關(guān)技術(shù)加以完善。

2.2 水印的安全性問題研究

在使用水印技術(shù)時，不同的使用條件對水印保密安全性的要求不同。目前已有的半脆弱水印技術(shù)，一般情況下都是通過鑰匙加密的方式來提升系統(tǒng)的安全性。這種運行模式會產(chǎn)生較多的安全密匙信息，而且想要管理這些信息也有一定的難度，所以必須要將半脆弱水印認證系統(tǒng)和密碼學(xué)系統(tǒng)內(nèi)公開密匙算法相互結(jié)合，才能從根本上提升水印安全性，設(shè)計出更加安全可靠的水印認證計算方式，構(gòu)建出相應(yīng)的標準及協(xié)議。

2.3 圖像認證與圖像壓縮編碼

將圖像認證技術(shù)與圖像壓縮編碼技術(shù)相互融合，可以有效提升系統(tǒng)運行質(zhì)量。因為數(shù)字媒體信息會在數(shù)據(jù)庫與網(wǎng)絡(luò)等媒介上，通過壓縮的方式進行儲存，也可以通過壓縮的方式實現(xiàn)傳輸，所以必須要對水印信息進行調(diào)控，保證水印信息可以始終處在良好的狀態(tài)下，并可以同時適應(yīng)不用的壓縮標準，這也是未來一段時間內(nèi)的主要研究方向之一[7]。當(dāng)下國內(nèi)針對JPEG編以及解碼器等，提出了不同的水印認證算法，且取得了一定的成效。但是與圖像壓縮標準認證水印算法相關(guān)聯(lián)的材料數(shù)量依然比較少，這一弊端近年來日漸凸顯。endprint

2.4 視頻與音頻認證技術(shù)

近年來隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與多媒體技術(shù)的日漸完善，各種視頻軟件、視頻設(shè)備、音頻設(shè)備走入人們的視野。高速發(fā)展的多媒體設(shè)備行業(yè)不僅為社會發(fā)展提供了動力，同時也給半脆弱水印帶來了全新的挑戰(zhàn)，使其必須要不斷的進行技術(shù)革新[8]，才能保證不被高速發(fā)展的社會所淘汰。但是因為時間域隱蔽效應(yīng)等特性的影響，使其理論模型很難構(gòu)建。農(nóng)業(yè)在當(dāng)前社會發(fā)展背景下，也開始走入到多媒體時代，全生產(chǎn)周期都可以通過多媒體設(shè)備來記錄，后期還可以利用多媒體設(shè)備來宣傳農(nóng)業(yè)產(chǎn)物。但是因為沒有一個高效的模型，所以影響了當(dāng)下視頻與音頻半脆弱水印技術(shù)的正常使用[9]，并且音頻編碼格式與視頻編碼格式也會制約水印技術(shù)的正常發(fā)展，所以在未來的一段時間內(nèi)，音頻與視頻半脆弱水印技術(shù)也必然會是我國研究的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。

2.5 構(gòu)建評測標準

當(dāng)下國內(nèi)許多的多媒體認證水印技術(shù)都存在欠缺，雖然可以起到推動農(nóng)業(yè)發(fā)展的作用，但是整體效果并不理想，還有許多環(huán)節(jié)需要完善。比如水印嵌入算法與水印檢測算法中的理論研究算法等。分別從水印構(gòu)造模型與水印能量理論估計等諸多環(huán)節(jié)入手，全面評價水印系統(tǒng)，并對不同的水印系統(tǒng)進行比較。

3 二維DCT彩色圖像數(shù)字水印算法

3.1 灰度圖與魯棒性標準闡述

數(shù)字水印屬于信息安全要素中十分關(guān)鍵的一個構(gòu)成環(huán)節(jié)，同時也是所有的數(shù)字產(chǎn)品保護自身版權(quán)的一種手段之一，被廣泛的應(yīng)用到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域是我國社會發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵性領(lǐng)域之一，也是保證人們?nèi)粘Ｉ钯|(zhì)量以及人們生存的基本領(lǐng)域。灰度圖圖像是前些年領(lǐng)域比較常見的一種水印算法，并且經(jīng)過多年來的不斷使用，已經(jīng)具有了一定的使用經(jīng)驗。與之相對應(yīng)的是彩色圖像數(shù)字水印計算模式，與灰度圖模式相比，彩色圖像數(shù)字水印計算模式更加滿足當(dāng)下社會發(fā)展的需求，可以有效提升工作質(zhì)量，讓水印技術(shù)為農(nóng)業(yè)發(fā)展服務(wù)[10]。以灰度圖為基礎(chǔ)，在灰度圖的基礎(chǔ)之上，對各種彩色圖像進行處理，可以有效簡化處理流程，并降低圖像的最終處理難度，讓灰度圖像其內(nèi)部的信息更加完整、更加可靠。灰度圖像處理過程很難有其余的色度信息融入，只是單一的利用灰度圖彩色圖像處理技術(shù)來對目標進行處理，所以這種圖片嵌入水印并不會出現(xiàn)顏色分量的問題。但是從實際使用的角度來研究發(fā)現(xiàn)，日常生活過程中彩色圖像屬于最為常見對應(yīng)一種圖像，而且彩色圖像其內(nèi)部圖像的灰度信息數(shù)量更多，所以提供出完全不同的信息，并利用這些信息來對一些不合法的版權(quán)進行抵抗，這也從側(cè)面論證了在系統(tǒng)內(nèi)部嵌入水印來保護版權(quán)的重要性[11]。

不可見性與魯棒性也是當(dāng)前數(shù)字水印當(dāng)中比較廠家的兩個標準，且兩個標準相互之間存在一定的相同之處。不同的標準相互之間一般都是比較矛盾的，所以在嵌入水印的過程中[12]，必須要做好圖像感知容量方面的工作，不僅能夠保證水印系統(tǒng)不可見性，同時還需要讓水印更加穩(wěn)定，這也從側(cè)面證明了水印技術(shù)對魯棒性的影響及重要性。

3.2 二維DCT彩色圖像數(shù)字水印算法

以二維DCT彩色圖像數(shù)字水印算法作為基礎(chǔ)，對RGB格式下的原始彩圖進行轉(zhuǎn)換，將其轉(zhuǎn)換成為YIQ模式下的新圖片，并取出分量y，對其進行分塊處理，并在DCT領(lǐng)域內(nèi)嵌入不同的二值水印圖像，將二值水印圖像和I、Q等分量相互結(jié)合，最終通過YIQ色彩空間對其進行轉(zhuǎn)換，使其可以成功轉(zhuǎn)換到RGB色彩空間當(dāng)中，提升處理效果，并得出全新的含有水印彩色圖像的最終處理結(jié)果。此外，還要對水印進行提取處理，整個提取處理流程比較繁瑣，需要關(guān)注的細節(jié)也比較多，對水印嵌入來說具有十分重要的意義，這一過程下文將進行詳細闡述[13]。

3.2.1 DCT彩色圖像數(shù)字水印算法中的亂置原理

通過亂置的形式來對水印進行加密，并調(diào)制水印，以此來消除掉水印像素空間層面的相關(guān)性。在進行計算的過程中，一般會先是利用Arnold的圖像變換亂置技術(shù)來對目標進行處理，因為Arnold變換屬于其遍歷理論中所涵蓋的一種變化形式，被人們稱之為貓臉變換。假設(shè)圖像素坐標分別為x、y，且xy∈{0，1，…，N-1}，N代表了圖像矩陣階數(shù)，可以對Arnold進行變換處理，將其變換成為

這種變換方式，是一種完全可以使其相互對應(yīng)的變換方式，利用相關(guān)公式來對目標圖像的內(nèi)容進行迭代處理，通過迭代的方式來產(chǎn)生出一些不同的圖像結(jié)果，這種圖像結(jié)果對后續(xù)處理具有十分重要的意義，直至圖像的結(jié)果可以滿足工作開展的基本要求方可停止。Arnold自身的變換還具有一定的周期性特點，如果迭代發(fā)展到某一個環(huán)節(jié)，可以得出最原始的數(shù)據(jù)圖像，此時可以將迭代的次數(shù)當(dāng)成密匙來對待，并對水印圖像進行變換處理，利用變換處理的形式來得出最終的水印圖像結(jié)果。

3.2.2 DCT彩色圖像色彩空間轉(zhuǎn)換工作模式

色彩感知是當(dāng)下專家學(xué)者都在研究的一個發(fā)展方向，同時也是DCT技術(shù)研究的一個重點內(nèi)容。色彩感知對人類的視覺感知影響比較大，是視覺感知系統(tǒng)內(nèi)部比較關(guān)鍵的一個構(gòu)成要素之一，同時也是視覺感知的關(guān)鍵特征之一，可以通過色彩空間來對二者相互性關(guān)系進行闡述，同時RGB色彩也可以適當(dāng)?shù)娜谌耄驗镽GB色彩系統(tǒng)是當(dāng)下較為常見，而且使用效果比較理想的一種系統(tǒng)之一，因此可以利用相關(guān)的技術(shù)手段來獲取彩色的圖像亮度信息，并對彩色圖像進行轉(zhuǎn)換。將彩色圖像從RGB色彩轉(zhuǎn)換到Y(jié)IQ色彩系統(tǒng)當(dāng)中，并明確兩個不同系統(tǒng)相互之間的關(guān)系，其關(guān)系如下圖1所示；

YIQ色彩空間可以對色彩進行分量化表示，分別將不同的色彩表示成三個完全不同的分量，分別為亮度、色度以及飽和度。

3.2.3 中頻系數(shù)選擇與嵌入量問題

嵌入水印時可以在DCT域高頻嵌入水印，但是這種水印嵌入模式很容易被一些信號處理模式破壞掉，實用性并不理想。如果在低頻的位置嵌入，會因為受到視覺特性的影響，導(dǎo)致人體視覺對低頻分量格外敏感，影響低頻分量的科學(xué)性，同時低頻分量如果發(fā)生改變，也很容易被人察覺到。為了全面體現(xiàn)出水印的不可見性以及魯棒性折衷，選擇通過中頻帶系數(shù)與嵌入水印的方式來對目標進行處理。這里，可以先對圖像進行處理，將圖像劃分成為8X8且完全不重疊的塊，因為圖像的復(fù)雜程度和圖像的視覺隱蔽特性二者之間呈正比關(guān)系，所以可以充分的利用這一特性，并結(jié)合實際需求，在不同的模塊中分別嵌入完全不同的水印信息。相比較之下，可以在相對復(fù)雜的模塊當(dāng)中多嵌入一些水印，如果模塊不夠復(fù)雜，可以適當(dāng)?shù)纳偾度胍恍┧。部梢圆磺度?。endprint

根據(jù)該特點，相關(guān)專家學(xué)者提出了許多不同的塊復(fù)雜度計算方法，并結(jié)合圖像特征等形式，來對常見的紋理特點以及常見的邊緣特性等進行提取。提取結(jié)果中的邊緣數(shù)量越多，代表了圖像的復(fù)雜性越高，同時其視覺掩蔽效果也更加理想，可以在其中多嵌入一些水印。還可以對圖像梯度平均值進行計算，并利用圖像梯度平均值計算的形式來表明表征與紋理復(fù)雜度，這也是目前最為常見的一種塊計算方法。梯度平均值直接影響著塊紋理特征，如果梯度平均值比較高，則代表了塊的紋理特征相對比較明顯，塊復(fù)雜度也比較大，可以利用計算塊平均梯度值的形式來確定塊復(fù)雜度。假定x方向與y方向梯度分別為i與j，則

3.2.4 自適應(yīng)原始圖像水印調(diào)整形式

水印圖像和原始圖像的塊數(shù)必須要始終處在相同的等級下，并對置亂之后的水印進行劃分，詳細分成不同的且相互之間不會發(fā)生重疊的小塊，再將所有的小塊都利用DCT進行變換。按照

3.2.5 數(shù)字水印檢測方法闡述

在對水印進行提取的過程中，可以將其當(dāng)成水印嵌入逆過程來看待。對待檢測圖像進行處理，使其從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換成YIQ色彩空間，明確具體的Y分量值，并將Y分量作為基礎(chǔ)，對所有塊體進行DCT轉(zhuǎn)換處理。按照一定的模式來對中頻系數(shù)進行提取，并結(jié)合相關(guān)的公式來對Wp等進行計算，結(jié)合DCT進行轉(zhuǎn)換，最終得出理想的水印圖像，并對已經(jīng)提取出的所有水印進行Arnold反置亂處理，經(jīng)過置亂處理后，都會存在一定的誤差，需要對這些誤差進行調(diào)整，才能計算出具體的二值水印圖像。

4 結(jié)語

上文首先從認證水印技術(shù)在檢測過程中不需要使用原始圖像、認證水印技術(shù)的檢驗篡改與篡改可恢復(fù)性、認證水印技術(shù)的不可感知性三個方面，對認證水印特征進行闡述。之后分別從以圖像內(nèi)容為基礎(chǔ)的水印認證算法、水印的安全性問題研究、圖像認證與圖像壓縮編碼、視頻與音頻認證技術(shù)、構(gòu)建評測標準等方面，討論了脆弱與半脆弱水印技術(shù)，最后提出了二維DCT彩色圖像數(shù)字水印算法，希望可以為后續(xù)工作的開展提供參考，促進相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

參考文獻

[1]湯文明，李海華.用于圖像認證的半脆弱數(shù)字水印技術(shù)綜述[J].機電工程，2010，04：115-118.

[2]葉闖，沈益青，李豪，曹思汗，王柏祥.基于人類視覺特性（HVS）的離散小波變換（DWT）數(shù)字水印算法[J].浙江大學(xué)學(xué)報（理學(xué)版），2013，02：152-155+165.

[3]虞曉慶，李宏昌，張茂.基于提升小波的多功能彩色數(shù)字圖像雙水印算法[J].計算機應(yīng)用與軟件，2013，02：50-53.

[4]葉天語.基于子塊區(qū)域分割和自嵌入技術(shù)的全盲多功能圖像水印算法[J].通信學(xué)報，2013，03：148-156.

[5]陳星娥.圖像版權(quán)保護和內(nèi)容認證的雙數(shù)字水印技術(shù)研究[J].廊坊師范學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版），2013，04：38-43.

[6]羅劍高，韓國強，沃焱，梁鵬.篡改定位精度可動態(tài)調(diào)整的無損圖像認證算法[J].華南理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2011，07：121-126+145.

[7]劉輝蘭，陳衛(wèi)東.基于水印的數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像認證系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備，2016，03：55-57+64.

[8]薛青晨，吳丹，陳大慶，陳維霞，顧濟華.基于DWT-SVD和QR碼的抗幾何攻擊數(shù)字水印技術(shù)[J].包裝工程，2016，11：158-163.

[9]董峰，金儉.一種基于混沌脆弱水印的可逆雙層圖像認證方案[J].計算機技術(shù)與發(fā)展，2016，06：92-96.

[10]鄧小鴻，陳志剛，毛伊敏.基于無損水印的醫(yī)學(xué)圖像篡改檢測和高質(zhì)量恢復(fù)[J].中國圖象圖形學(xué)報，2014，04：583-591.

[11]肖俊龍，張曉明.一種結(jié)合QR碼的自適應(yīng)分塊DCT圖像水印算法[J].北京石油化工學(xué)院學(xué)報，2014，03：51-57.

[12]陳自剛，何金枝.基于JPEGXR的半脆弱數(shù)字水印技術(shù)研究[J].電視技術(shù)，2012，15：25-27+39.

[13]Ditmann J，Hauer E，Vielhauer C，Schwenk J，Saar E.Customer.Identification for MPEG Video Based on Digital Fingerprinting. In： Advances in Multimedia Information Processing-PCM[C].2001：Second IEEE Pacific Rim Conference on Multimedia， Beijing， China，2001，383.endprint