空間域嵌入法

2.2.1 置換最低位元法

置換最低位元法是最常見的空間域嵌入法，該方法是在 1994 年由 Schyndel 等人[29]所提出的數位浮水印技術。一個簡易的置換最低位元法需備有一組秘密 資訊以及一張掩護影像，並且預先決定掩護影像中的每個像素需提供多少位元(k) 作為藏入秘密資訊之用。在浮水印嵌入程序中，只需將掩護影像中每個像素值的 末 k 個位元直接由 k 個位元長度的秘密資訊取代即完成嵌入動作。若要擷取藏入 的秘密資訊，只要將嵌入後的每個影像像素值末 k 個位元提取出來，並重新組合 成秘密資訊的原始型態即完成擷取動作。

最低位元是每個像素中最不重要的部分，即使受到更動也不易對掩護影像造 成太大的影響。一般的置換最低位元法便是利用這樣的特性，將秘密資訊藏入像 素值的最低或末二位位元中，以達到嵌入目的。這樣的方法非常容易實作，但也 很容易被有心人士以統計分析的方法擷取出來，而且其抵抗影像處理攻擊的能力 也相當差，在安全性及強韌性方面都有嚴重缺陷。

置換最低位元法至今仍有許多學者進行研究及改良。在 2003 年，Lu 等人[30]

提出置換最低位元法結合互斥或運算的浮水印嵌入法。該方法利用互斥或運算將 灰階掩護影像縮減至二值影像，並將此二值影像與經過隨機編碼處理後的二值浮 水印進行互斥或運算，接著將結果取代掩護影像中每個像素的最低位元以完成嵌 入動作。雖然此方法的浮水印有著不錯的竄改偵測能力，但其屬於容易受攻擊破 壞的脆弱型浮水印，故浮水印強韌性欠佳。在 2004 年，Chan 和 Cheng[31]提出 了一個改良的置換最低位元法。該方法首先使用置換最低位元法對掩護影像進行 嵌入動作，接著針對每個像素的嵌入誤差所在的各個數值區間，各自進行不同的 像素值調整運算。經實驗證明，該方法可降低使用置換最低位元法嵌入多個位元 時產生的最大均方誤差，故浮水印資訊的可嵌入容量也得到提升。

在 2008 年，Wu 等人[32]針對[30]提出改良方法，該法改變[30]對二值浮水

印進行隨機編碼的方式，改用一隨機均勻分布之二元混亂矩陣與二值浮水印進行 互斥或運算以得到偽裝浮水印，透過如此破壞影像結構性的動作可以提升浮水印 抵抗如量化攻擊等影像處理攻擊的能力，又能增加浮水印的安全性。雖然此方法 的竄改偵測能力得到了改良，但其浮水印依舊為低強韌性之脆弱型浮水印。

2.2.2 補釘法

為了提升浮水印對抗失真壓縮的能力，有學者提出了重複隱藏資訊的方法，

補釘法(patchwork)便是其中的一種。常見的補釘法是從影像中隨機挑選許多的像 素對，透過將每個像素對分別加減同一個像素值的動作以嵌入一位元的浮水印像 素資訊。由於每嵌入一位元的浮水印像素即需耗用多個掩護影像像素對，使補釘 法能隱藏的資訊量大幅減少，相對降低了可嵌入的浮水印容量。

在 2003 年，Yeo 和 Kim[33]提出了一個結合補釘法與離散餘弦轉換的方法。

該方法將補釘法應用到離散餘弦轉換係數上，成功的提升浮水印對抗如失真壓 縮、中值濾波、高斯濾波以及銳利化等影像處理攻擊的能力。同樣於 2003 年，

Wang[34]提出由區域像素差異約略值決定補釘法改變量的方法。經實驗證明，該 方法可改善浮水印抵抗如胡椒塩雜訊、高斯雜訊、直方圖等化以及尺寸重調等攻 擊的強韌性。

2.2.3 向量量化法

向量量化法(vector quantization)是一個常見的影像壓縮方法。其做法首先需 建立一個具有代表意義的編碼簿(codebook)，接著將影像切割成許多大小相同的 區塊，並與編碼簿中的編碼區塊進行比對以找出最相似的編碼區塊，最後以該編 碼區塊對應之索引值取代原本的影像切割區塊。還原影像時只需將編碼後的影像 像素值做為索引值，並取回各索引值對應之編碼區塊進行影像重建即可。向量量 化法應用在影像浮水印時，一般會將編碼簿中的各個編碼區塊進行分類，並定義 各分類所代表之浮水印嵌入資訊為何後，在進行原始影像的向量量化編碼程序。

在 2005 年，Wu 和 Chang[35]提出一個以向量量化法為基礎之影像浮水印方

法。該方法選擇將浮水印嵌入至已受向量量化法編碼過後的原始影像中，並且在 擷取過程，由未解碼和已解碼之嵌入影像中擷取浮水印資訊以還原浮水印影像。

實驗結果顯示，該方法可有效抵抗切割攻擊、模糊化處理、銳利化處理以及 JPEG 壓縮攻擊。在 2010 年，Shen 和 Ren[36]提出了關聯規則的概念。該方法首先將 掩護影像與浮水印影像進行向量量化法以取得索引表，並透過索引表建立各自的 關聯規則。嵌入動作便是將浮水印的關聯規則藏入掩護影像的關聯規則中。模擬 測試結果顯示，該方法大幅改善了向量量化法的低容量問題，並使浮水印對抗如 模糊化處理、銳利化處理、高斯雜訊、切割攻擊以及 JPEG 壓縮等影像處理攻擊 時有著相當不錯的強韌性。

2.2.4 其他方法

除了上述三種常見的空間域嵌入法之外，有學者提出了其他的空間域嵌入法 應用於影像浮水印上。在 2007 年，Nasir 等人[37]提出一個新的空間域方法以嵌 入二元浮水印影像。該方法的嵌入動作是對原始掩護影像的像素值進行相加或相 減某個定值，以代表嵌入浮水印像素 1 或者 0。該法會將原始掩護影像切割成四 個與浮水印大小相同的區塊，並嵌入浮水印至此四個區塊中，藉此提升浮水印受 攻擊之後的擷取正確率。雖然此法的浮水印擁有不錯的強韌性，但其屬於需要原 始掩護影像協助擷取浮水印的方法，故實用性不高。

在 2010 年，Nasir 等人[38]以[37]的嵌入方法為基礎提出一個新的空間域浮 水印演算法。此方法首先將二元浮水印切割成 4 個相同大小的區塊，並透過密鑰 進行加密後，嵌入至不同的原始掩護影像切割區域中，總計每個加密後的浮水印 切割區塊都能嵌入到 4 個不同的原始掩護影像切割區域。此方法不僅能增強浮水 印的安全性，又能提升浮水印資訊受到切割攻擊之後的存留機率。經實驗測試結 果證明，該方法確實能夠抵抗多樣的訊號處理運算攻擊以及幾何類攻擊。但該方 法屬於需要原始掩護影像輔助擷取浮水印的非盲式演算法，故實用性有限。

Zhang 和 Shih[39]於 2011 年提出以中心點為臨界之區域像素二值化法配合互

斥或運算的浮水印嵌入方式。此法首先將掩護影像切分成許多相鄰但不重疊的方 型區塊，區塊中每個小於區塊中心像素值的像素將被設定為 0，反之則為 1，接 著對同一區塊中二元值進行互斥或運算，比對結果與欲嵌入之浮水印二元值是否 相同並做適當的修改以完成嵌入動作。此法在浮水印的竄改偵測能力方面有著些 許的改良，但其仍屬於難以抵抗常見影像處理攻擊的半脆弱型浮水印。