Removable Visible Watermarking Based on Pixel Modulus

植基像素模數之可移除的可視浮水印技術

Removable Visible Watermarking Based on Pixel Modulus

楊政興 屏東教育大學資訊科學所 chyang@mail.npue.edu.tw 黃建銘 屏東教育大學資訊科學所 bm097119@mail.npue.edu. tw 孔芃勝 屏東教育大學資訊科學所 bm098114@mail.npue.edu. tw 鄭達懿 屏東教育大學資訊科學所 bm098119@mail.npue.edu. tw

摘要

數位浮水印 (Digital watermarking)是一項廣 為被用來捍衛智慧財產權(Copyright)的一項技 術，加入浮水印的目的，是希望在產權上加上一 個類似商標的標記，當著作發生爭議時，可以藉 由這個數位浮水印來判斷產權的合法所有者。本 論文開發一套可逆的可視浮水印技術將黑白的 二元浮水印影像嵌入到灰階影像，產生具可視浮 水印的灰階影像。由於一般的嵌入和取出需要繁 雜的計算，本文嘗試利用改變像素值的簡易方式 來達成可視數位浮水印的嵌入，並且利用可逆的 藏密學技術將浮水印資訊藏入，此額外藏入的浮 水印資訊，可以用來恢復原始的影像。 關鍵詞―數位浮水印(Digital watermarking)、智慧 財產權(Copyright)、藏密學(Steganography)。

一、前言

近年來，由於科技的進步以及網際網路的快 速發展，許多數位資訊都在網際網路上傳送，資 訊更快速且容易取得，然而傳送中的數位媒體資 訊容易被竄改或是複製，也衍生出智慧財產權的 保護及多媒體完整性的認證等問題，而數位浮水 印是解決這個問題最直接的技術。數位浮水印， 最主要的技術是將合法者的圖騰，加入到被保護 的圖像中，從外觀來看可將數位浮水印技術分為 兩大類： 1. 不可視浮水印(Invisible watermark)：不可視 浮水印是不可以利用肉眼直接看見，且不容 易破壞原始影像的外觀。 2. 可視浮水印(Visible watermark)：可視浮水印 可以利用肉眼直接看見，其缺點是容易破壞 原始影像的外觀，並且容易讓不法人士更改 或抹去。 一 般 的 數 位 浮 水 印 可 分 成 黑 白 浮 水 印 (Binary watermark) 與 灰 階 浮 水 印 (Gray level watermark) ，黑白浮水印是由 0、1 數值所組成 的影像；而灰階浮水印是由 0~255 的數值所組成 的影像。 藏密學(Steganography)是資訊隱藏技術中的 一個議題，在 數位化資訊與網際網路時代，藏密 學技術的發展也起了很大的變化，許多將資訊隱 藏於各種數位媒體的相關軟體已陸續被開發出 來，各種傳播的影像都可能成為偽裝影像，加上 影像、視訊等 數位多媒體的資料量大，透過電腦 處理，可以將人類感官系統所無法察覺的變化分 析出來，藉由電腦的輔助，使用者可以輕 易地將 資訊大量隱藏於各種數位媒體之中，一般商業或 個人的機密資訊，都可以利用這項技術來增加資 訊的安全保護。 通常資訊隱藏在執行資訊嵌入前，藏密者會 找出嵌入資料後，對原始影像破壞最小之下，進 行機密資料的嵌入及取出等動作。一般而言，一 個安全的藏密技術必須具備兩個要素，一是隱蔽 性 (Imperceptibility) ， 另 一 是 藏 密 容量 (Capacity)。但是大部分這 兩大要素會呈現互相牽 制的關係。當藏密容 量越大時，則對影像的改變 愈多，因而被察覺出 來的可能性越高；反之藏密

容量限制越小量，則越不容易被察覺出來。 本研究利用可視浮水印的技術和黑白浮水 印較小的資料量，對影像做浮水印的嵌入，受保 護 的影像 上 可 以 清楚 的看 見黑 白浮 水 印 的樣 貌。嵌入的過程中沒有繁雜的轉換，直接利用像 素值的改變來達成可視的效果，並且利用可逆的 藏密學技術將浮水印資訊藏入，此額外藏入的浮 水印資訊，可以用來恢復原始的影像。本論文其 他部分如下，第二節為文獻探討，第三節介紹我 們的可視浮水印技術，第四節為實驗結果，第五 節提出結論及未來研究方向。

二、文獻探討

數位浮水印的作用是保護著作所有權，當受 保護的影像遭遇攻擊時，當中的數位浮水印必須 確保不被移除，以利所有權的判斷。其中，嵌入 強韌的浮水印較能抵抗一般的攻擊；然而，強韌 的浮水印在嵌入過程中對於原始影像的影響也 越大。因此，追求浮水印的強韌性以及保持原始 影像的品質這兩點，就成了研究數位浮水印的重 要議題[3]。 現今數位浮水印的技術中，有許多是在分析 數位浮水印的嵌入機制，探討如何減少對原始影 像品質的影響，並且嵌入更多的、更強韌的浮水 印 資 訊 [3, 4] ， 在論 文 [4] 中 則 提 出 一 個利 用 JND(Just Noticeable Distortion)模式來計算影像 特性，將數位浮水印以不同強度嵌入影像的機 制，但其演算法在驗證時必須 參考原始影像才能 取回數位浮水印，在無法取得原始影像的情況 下，此機制便無法發揮效用。 另有一種機制是不需對原 始影像嵌入任何 資料即可認證該影像的所有權[5, 6]。其方法是以 影像特徵作為認證樣本，將其處理後予以記錄； 在驗證時，只要影像的特徵仍然存在，與所儲存 之資料作對比後即可證明其所有權。這種方式雖 然對原始影像是無損的，但就因為這 類機制並沒 有對影像做任何嵌入修改的動作，因而即使 該影像已通過驗證，其正當性仍略有不足。 在論文[1]中提到不同於 一般直接將特定數 位浮水印嵌入原始影像的浮水印嵌入機制，先透 過結合影像特徵與特定浮水印以產生一私密認 證樣本，再將此樣本嵌入欲保護的原始影像中， 而嵌 入時會依照 影像內 容特性調整 其嵌 入 強 度。驗證時，取回其中包含的私密認證樣本與影 像的特徵並結合後，即可還原浮水印。 嵌 入 的 方 式 ： 先 將 欲 保 護 的 原 始 影 像 以 DWT 轉為頻率域係數，抽取出其特徵，並與打 散的浮水印結合後，生成私密認證樣本，並將其 嵌入原始影像後，再以 IDWT 轉換回含嵌入資訊 的影像。 浮水印的取回：首先待驗證的影像經過二階 的 DWT 轉換，從係 數中抽取特徵與樣本，結合 特徵與樣本以取回打散的浮水印，再將其還原 後，與原始浮水印比較以驗證其所有權。 在論文[8]中，提出了可逆可視浮水印技術， 一方面嵌入可視浮水印另一方面也嵌入不可視 的浮水印資訊，為了滿足高容量以及良好的影像 品質，採用的隱藏技術是基於數據壓縮。 論文[9]所提出的方法是將可視浮水印嵌入 到原始影像內，再將浮水印資訊藏入未嵌入浮水 印的區域，然而可利用這些資訊來恢復被攻擊影 像中的浮水印。 在論文[10]中，提出了可逆式可視浮水印技 術，可以完全恢復原始影像，首先將要嵌入浮水 印區域的像素值縮小成[α﹐α＋127]，其中α 為原像素值的一半，再將浮水印嵌入，並利用密 鑰調整透明度和強韌性，最後將差分影像壓縮並 可逆式嵌入，做為恢復原始影像之用 論文[2]中，提出直方圖式可逆資訊隱藏技 術，採用交錯式預測編碼方法，提高直方圖中高 點的高度，以增加資訊的嵌入量。論文中提出的 預測編碼方法，利用偶數行來預測奇數行，然後 再利用奇數行來預測偶數行，將一張影像中所有 的像素值都做預測編碼，充分利用每一個像素

值，並且藏入機密訊息後的偽裝影像，每個像素 值的改變量均小於或等於 1，保持原始影像和偽 裝影像的相似度。

三、我們的可視浮水印的方法

本研究提出利用黑白的二元影像嵌入到灰 階影像，改變像素值的方式來達成數位浮水印的 嵌入，並利用額外嵌入浮水印資訊的方式來達到 可恢復原始影像的目的。以下分別對數位浮水印 的嵌入及移除程序，加以介紹。 3.1 數位浮水印的藏入程序 首先對原始影像和數位浮水印作定義： X=｛x(i,j)｜0≦i<M，0≦j<M｝ W=｛w(i,j)｜0≦i<N，0≦j<N｝ X 代表原始影像，W 代表數位浮水印，i 代表影 像的 x 座標，j 代表影像的 y 座標，原始影像大 小為 M × M，數位浮水印的大小為 N × N，原 始影像為灰階影像每個像素值範圍為 0~255，數 位浮水印採用二元影像每個像素值為 0 或 1。圖 1 顯示嵌入浮水印的流程圖，先確定原始影像 X 要嵌入浮水印的區域，然後將浮水印以可視的方 式嵌入，產生影像 X′，最後再將浮水印等資訊以 可逆的不可視方式來嵌入，產生影像 X′′。詳細 的浮水印嵌入步驟如下： 輸入：原始影像 X、數位浮水印 W、嵌入區域、 亂數種子 K、距離參數 D。 步驟 1：讀取數位浮水印的像素值 w(i, j)，順序 為由左而右，由上到下。另外，依指定 的嵌入區域，由左而右，由上而下讀取 原始影像 X 對應的像素值 x(i, j)，當讀 取 的浮水印 w(i, j)為 0 時，保留原始像素 x(i,j)值，即 x′(i, j) = x(i, j)；當讀取的浮 水印 w(i, j)為 1 時，做下列運算：

x′(i,j) = x(i, j) + R (i, j) (mod 256) (1) ，其中 x′(i, j)為更改過後的像數值，R 為利用亂數種子 K 產生的介於 D 到–D (mod 256)之間的正整數。 步驟 2：將數位浮水印 W 和嵌入區域等資訊，利 用可逆藏密學技術藏入於影像 X′，最後 產生影像 X′′。 步驟 3：輸出嵌入後的影像 X′′。 圖 1 數位浮水印嵌入流程 3.2 數位浮水印的取出和移除程序 圖 2 顯示取出和移除浮水印的流程圖，從嵌 入浮水印和資訊的影像 X′′，取出浮水印和嵌入 區域等資訊，並回復成影像 X′，接著，移除影像 X′上的可視浮水印，回復成原始影像 X。詳細的 浮水印取出和移除步驟如下： 輸入：已嵌入浮水印和資訊的影像 X′′、亂數種 可視嵌入 選擇嵌入區域 原始影像 X 不可視嵌入 嵌入浮水印的影像 X′ 數位浮水印 W 不可視嵌入

子 K、距離參數 D。 步驟 1：利用可逆方式，從影像 X′′中取出藏入的 數位浮水印 W 和嵌入區域等資訊，並回 復成影像 X′。 步驟 2：讀取數位浮水印 W 的像素值，順序為由 左而右，由上到下。另外，依嵌入區域 之資訊，由左而右，由上而下讀取影像 X′對應的像素值 x′(i, j)。當讀取的浮水印 w(i, j)為 0 時，保留原像 素值，即 x(i, j) = x′(i, j)；當讀取的浮水印 w(i, j)為 1 時， 做下列運算：

x(i, j) = x′(i, j) – R (i, j) (mod 256) (2) 步驟 3：輸出回復後的影像 X。 圖 2 數位浮水印取出和移除流程

四、實驗結果

本節針對我們提出的方法加以實驗分析。圖 3 為實驗用的二元浮水印，大小為 300 × 150。 圖 4 為受保護的 4 張灰階影像，大小為 512 × 512。 圖 3 二元浮水印 (a)Lean (b)Baboon (c)Girl (d) Peppers 圖 4 512 × 512 灰階影像 圖 5 為利用可視方式嵌入浮水印，並且利用 交錯式預測法之可逆的不可視方式嵌入浮水印 資訊的結果[2]，其中 距離參數 D = 64，即公式(1) 取出浮水印和 嵌入區域等資訊 移除嵌入的不可視資訊 浮水印 嵌入浮水印和資訊的影像 X′′ 回復的影像 X′ 原始影像 X

的 R 值範圍介於-64~64 之間。由結果可以看出， 影像上清楚顯示浮水印標記。表 1，表 2 和表 3， 利用 PSNR(Peak Signal to Noise Ratios)值來評估 影像值嵌入 PSNR(Peak Signal to Noise Ratios)值 來評估影像 X，X′和 X′′間的相似性。表 1 為藏入 不可視浮水印的影像 X′，對應於原始影像 X 的 PSNR 值。表 2 為藏入不可視浮水印資訊的影像 X′′，對應於影像 X′之 PSNR 值。表 3 為藏入可視 和不可視浮水印的影像 X′′，對應於原始影像 X 之 PSNR 值。 (a)Lena (b)Baboon (c)Girl (d)Peppers 圖 5 已嵌入浮水印的影像 表 1 影像 X′對應於原始影像 X 的 PSNR 值

Lean Baboon Girl Peppers

表 2 影像 X′′對應於影像 X′之 PSNR 值

Lena Baboon Girl Peppers

PSNR 48.654 48.127 48.628 48.247

表 3 有藏入可視浮水印、不可視浮水印 X”與原 始影像 X 之 PSNR 值

Lena Baboon Girl Peppers

PSNR 29.017 27.554 27.887 27.046 距離參數 D 不同會產生不同的影像，圖 6 為測試結果。 (a) D=96 (b) D=32 圖 6 使用不同的 D 值所產生的影像 在嵌入浮水印區域，任意假定 D 值在不知道 K 值的情況下，測試 D=64 的影像是否能將浮水 印消除。圖 7 為測試的結果。因不知道 K 值，而 任意假定 D 值是無法消除浮水印。 (a) D=40

(b) D=64 圖 7 任意假定 D 值在不知道 K 值所產生的 影像 五、結論 本研究利用可視浮水印的技術和黑白浮水 印較小的資料量，對影像做浮水印的嵌入，受保 護 的影像 上 可以 清楚 的看 見黑 白浮 水 印 的樣 貌，研究中嵌入的 D 值越大對原始影像所造成的 影響： 1. 嵌入後的影像之 PSNR 值越小，但浮水 印的效果會越清楚。 2. 浮水印效果比較缺乏透明性。 3. 在高頻區域可以明確的看出可視浮水 印。 4. 會將原始影像的特徵掩蓋。 5. 安全性越高(產生的亂數範圍較大，要 恢復越困難) 。 此外利用可逆的資訊隱藏技術，將浮水印資 訊藏入，其對應的 PSNR 值在 48 以上，所以不 會影響具有可視浮水印的影像之品質，這些資訊 可以進一步取出來，用於移除可視浮水印。實驗 結果顯示，我們的技術可以清楚顯示浮水印，並 且可以將浮水印移除。 致謝 本 研 究 接 受 國 科 會 之 計 畫 編 號 ︰ NSC 98-2221-E-153-001 的部分經費補助。 參考文獻 1. 謝尚琳, 葉中平, 蔡依儒 黃彬原, “一個嵌 入強度與影像內容相關的浮水印機制 ,” in 2008 數位科技與創新管理研討會, 2008。 2. 楊政興, 蔡孟璇, 黃建銘, 吳敏豪, “植基 於交錯式預測法之可逆資訊隱藏技術,” in TANET 2008台灣網際網路研討會, 義守大 學, pp. 127-132, October 20-22, 2008。 3. Guzman, V.V.F., Miyatake, M.N., and Meana,

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