技术摘要：
本发明提出了一种基于AMBTC的自适应数字图像水印及修复方法。首先，将原始图像进行AMBTC编码，得到常规AMBTC压缩码(32bits)，并将所述常规AMBTC压缩码实施位图压缩，得到新型AMBTC压缩码(24bits)，即恢复水印；其次，利用基于魔术矩阵的信息隐藏技术，将所述恢复水印嵌  全部
背景技术：
在享受数字化便利的同时，保护个人隐私的挑战现在也日益重要。另外，随着图像 处理和分析工具的发展，几乎无意识地操纵图像内容变得更加容易。尽管人们越来越意识 到自己的权利，但没有什么能阻止故意和非故意的篡改。此类方案构成了研究图像验证技 术的基础，以验证图像的完整性，并在图像中定位被篡改的区域并将图像恢复到令人满意 的感知质量。 通常，图像验证技术可以分为两类：基于数字签名的方法和基于脆弱水印的方法。 基于密码算法的数字签名方法被设计为通过利用私钥对图像特征的哈希结果进行加密来 生成相应数字签名。图像认证过程可以通过比较从待验证图像中生成的哈希结果与利用公 钥解密出来的原始哈希结果来实现。这些算法可以很好地检查图像的完整性，因为即使对 图像进行细微修改，哈希的结果对输入也非常敏感，并且几乎无法伪造。但是，这种方法的 最大缺点是它们无法定位被篡改的区域，也无法在图像受到攻击后恢复图像。同时，基于脆 弱水印的方法引起了很多研究关注。脆弱的水印设计用于图像认证，图像篡改定位和图像 恢复。同样，脆弱水印的主要要求是水印的设计应对图像内容的任何修改都极为敏感。通 常，通过从图像内容中提取图像特征来生成水印，该水印被预先划分为均匀大小的子块，并 与伪随机序列组合。然后将生成的水印嵌入到原始图像中，并且对任何种类的内容修改都 敏感。这类方法能够准确定位遭受各种攻击的篡改区域，例如裁剪攻击，复制粘贴攻击，拼 贴攻击和矢量量化攻击。 目前，利用数字水印实施图像验证及修复的研究已经取得了较大进展。然而，它们 通过引入大量的冗余信息会降低水印图像的质量，这些信息降低了隐藏水印的安全性。因 此，本发明旨在确保篡改定位的精确性和修复图像的较高品质的前提下，实现高品质水印 图像质量。
技术实现要素：
为了提供高品质水印图像质量，确保篡改定位的精确性和修复图像的较高品质， 本发明提出一种基于AMBTC的自适应数字图像水印及修复方法。首先，将原始图像进行 AMBTC编码，得到常规AMBTC压缩码(32bits)，并将所述常规AMBTC压缩码实施位图压缩，得 到新型AMBTC压缩码(24bits)，即恢复水印；其次，利用基于魔术矩阵的信息隐藏技术，将所 述恢复水印嵌入到原始图像中，得到水印图像。在接收端，从待验证图像提取恢复水印，并 解码出AMBTC图像；比较待验证图像和解码的AMBTC图像之差异，实现图像篡改定位与修复。 本发明的技术方案步骤如下： 一种基于AMBTC的自适应数字图像水印及修复方法，用于在发送端和接收端之间 6 CN 111583086 A 说　明　书 2/13 页 进行图像传输，其具体做法为：： 在所述发送端，按照S11～S15在待发送的原始图像中嵌入数字水印： S11、将原始图像I分割成若干个不重叠的图像区块，每个图像区块大小为4×4； S12、对原始图像的每个图像区块X进行AMBTC压缩，得到该区块的三元组编码，表 示为(a，b，B)，其中是a是低阶量化值，b是高阶量化值，B是位图； S13、根据预设的参考压缩矩阵RCM，对图像区块X的位图B进行再压缩，所述RCM为0 和1组成的矩阵，且矩阵大小与位图B相同，若RCM中的位元为1，则位图B中对应位置的位元 值不被压缩，仍保留于B’中；若RCM中的位元为0，则位图B中对应位置的位元值被压缩；位图 B经压缩后得到位图B’，从而得到区块X的新型AMBTC压缩码(a，b，B’)，作为区块X的恢复水 印； S14、获得原始图像所有区块的新型AMBTC压缩码后，以区块恢复水印为单元，以一 对一的映射方式进行arnold置乱变换，将每个区块X的恢复水印置乱到其他位置的区块Y 中； S15、生成一个魔术矩阵RM，将变换至区块Y的恢复水印(a，b，B’)转换成二进制形 式，并串接成24比特的比特流BR；将区块Y的像素按光栅扫描方式切割为8组像素对，从所述 BR中依次提取3比特的恢复水印，并根据魔术矩阵RM将恢复水印嵌入到区块Y的其中一组像 素对中，得到水印图像的像素对；当24比特的比特流BR全部嵌入8组不同的像素对后，完成 当前区块Y的恢复水印信息嵌入；原始图像I的所有区块的恢复水印全部嵌入完成后，得到 水印图像I′，用于发送至接收端； 在所述接收端，按照S21～S27对接收到的待验证图像进行验证，并对篡改位置进 行定位与修复： S21、在接收端收到发送的图像后将其作为待验证图像II，并将其分割成若干个不 重叠的图像区块，每个图像区块大小为4×4； S22、生成一个与所述发送端中相同的魔术矩阵RM，对待验证图像II的每个图像区 块Y的像素按光栅扫描方式切割为8组像素对，通过查找所述魔术矩阵RM，在每组像素对中 提取3比特的水印信息，将8组像素对中提取的水印串接形成存储于区块Y的恢复水印比特 流BR’； S23、从比特流BR’中解析出每个区块Y对应的恢复水印 S24、对恢复水印 进行逆arnold变换，将原来存储于区块Y中的恢复水印重 新变换回区块X的位置； S25、利用逆arnold变换后的区块X中的恢复水印 和自适应权重预测方法， 重构区块X的AMBTC图像区块，得到重构后的区块XC； S26、计算区块XC与区块X之间像素值之间的差异D；若D大于或等于阈值T，则区块X 为被篡改区块，并于篡改标记矩阵TM中对应位置标记‘1’；若D小于阈值T，则区块X为未篡改 区块，并于篡改标记矩阵TM中对应位置标记‘0’； S27、若待验证图像II中不存在被篡改区块，则以待验证图像II作为最终图像；若 待验证图像II中存在被篡改区块，则根据篡改行为的连续特点，对篡改标记矩阵TM实施邻 域消元法，利用矩阵元素的邻域中其余元素的标记，对邻域中心的元素标记进行调整，获得 7 CN 111583086 A 说　明　书 3/13 页 篡改标记修正矩阵TM`； S28、根据篡改标记修正矩阵TM`，对认定为被篡改的区块实施图像修复，将修复后 的图像作为最终图像。 在上述技术方案基础上，本发明的各步骤可进一步采用如下具体方式实现。 作为优选，所述的S12中，a和b的大小均为8比特，B的大小为16比特，三元组的计算 公式如下： 其中：xi表示图像区块中第i个像素值，t0是区块中像素值小于该区块的像素值平 均值 的个数，t1是块中像素值不小于 的像素个数，Bi表示位图B中对应于第i个像素的位 元值，运算符 表示向下取整。 作为优选，所述的S13中，若RCM中的位元为0，则位图B中对应位置的位元值被压 缩，在B’中以‘NA’表示。 作为优选，所述S14中，arnold置乱变换的公式如下： 其中，(ri,ci)表示第i轮arnold变换后的当前区块的坐标，(m,n)是一组预设正整 数，N是arnold变化的空间。 作为优选，所述S15中，魔术矩阵RM采用256×256大小的龟壳矩阵。 作为优选，所述S25的具体方法为： S251：基于逆arnold变换后的区块X中的恢复水印 进行解码，解码后的 AMBTC图像区块X中对应位图 值为1处有像素值，而对应位图 值为0处无像素值； S252：对于区块X中的每个被压缩的无值像素，采用自适应权重预测方法进行像素 值预测，预测过程为： 首先，针对区块X中每个待预测的无值像素px的邻域，计算邻域中全部有值像素的 均值： 其中：pi为px的邻域中有值像素的像素值，1≤i≤M，M为px的邻域中有值像素的总 8 CN 111583086 A 说　明　书 4/13 页 个数； 然后，计算px的邻域中每个有值像素pi对应的方差δi，并根据方差δi确定每个有值 像素pi对应的预测权重wi，i∈[1,2,…,M]： 最后，计算区块X中每个待预测的无值像素px的像素值： 作为优选，所述S26的具体方法为： S261：计算重构后的区块XC与重构前的区块X之间的像素值差异D，计算公式如下： 其中，pXC(i,j)和pX(i,j)分别表示区块XC和区块X的坐标为(i,j)处的像素值，Q是 一个权重因子，为常量； S262：将像素值差异D与预设阈值进行对比，若D大于或等于阈值T，则认定区块X为 被篡改区块，并于篡改标记矩阵TM中对应位置标记‘1’；若D小于阈值T，则认定区块X为未篡 改区块，并于篡改标记矩阵TM中对应位置标记‘0’； S263：对待验证图像II中的每个区块均按照S261和S262进行篡改识别检测，最终 得到篡改标记矩阵TM。 作为优选，所述S27的具体方法为： S271：遍历篡改标记矩阵TM，若篡改标记矩阵TM中不存在标记为‘1’的元素，则视 为待验证图像II中不存在被篡改区块，以接收到的待验证图像II作为最终图像；若篡改标 记矩阵TM中存在标记为‘1’的元素，则继续按照S272执行邻域消元法； S272：选中篡改标记矩阵TM的其中一个元素进行修正；若该选中元素的标记为 ‘1’，则统计该元素的3×3邻域中标记为‘1’的元素数量N1，若N1少于或等于4则将该选中元 素的标记修为‘0’；若该选中元素的标记为‘0’，则统计该元素的3×3邻域中标记为‘1’的元 素数量N2，若N2大于或等于6则将该选中元素的标记修为‘1’； S273：按照S272的修正方法，依次遍历篡改标记矩阵TM中的每一个元素，最终得到 篡改标记修正矩阵TM`； 作为优选，所述S28的具体方法为： S281：根据篡改标记修正矩阵TM`确定待验证图像II中的被篡改区块，并对每个被 篡改区块进行修复，得到最终图像；其中： 若任一区块X被认定为被篡改，但存储其恢复水印的对应区块Y认定为没有被篡 改，则利用该XC中对应区块像素值替换区块X； 若任一区块X被认定为被篡改，且存储其恢复水印的对应区块Y也认定为被篡改， 9 CN 111583086 A 说　明　书 5/13 页 则利用邻域图像修补技术对区块X实施修复。 相对于现有技术而言，本发明的有益效果如下： 该方法在确保高精度的篡改定位性能和高品质的修复图像的同时，提供了十分可 观的水印图像品质，大大降低了因嵌入水印而使原始图像失真的程度。该方法可以成功地 抵抗几种常见攻击，在保证高品质水印图像质量的前提下，确保篡改定位的精确性和修复 图像的较高品质。本发明能用于对水印图像实施版权认证，具体包括篡改行为定位以及篡 改区域修复。 附图说明 图1为位图压缩过程。 图2为魔术矩阵RM示意图。 图3为基于魔术矩阵的恢复水印嵌入过程示意图。 图4为自适应权重像素预测示例。 图5为篡改定位示例图。 图6为邻域消元法示例图。 图7为本发明和Kim等人的方法[1]在各种篡改率下PSNR方面的性能分析：(a) Peppers,(b)Baboon,(c)Lena,(d)Boat Couple.