影像及模型隱藏、防偽、與浮水印

過去幾年中,我們提出了六個以小波轉換為基礎的影像隱藏及浮水印技術。嵌入的影像/浮水印可以是二值、灰階、或彩色影像;而且是直接嵌入,不是先分解成二值影像再嵌入。其中有五個方法都不需用到原始影像 (host image) 及浮水印來擷取隱藏的影像/浮水印;而且我們的研究特別重視隱藏/浮水印技術的不可察覺性及強健性,因此在我們的研究中使用了顯著小波樹 (significant wavelet tree)entropy能量、及模糊濾波器 (fuzzy filter) 等觀念來強化影像/浮水印的不可察覺性及強健性。不可察覺性及強健性通常都是相逆的 (trade-off),因此我們也另外提出調適性的嵌入 (adaptive casting) 技術,可以完全由使用者依其對於不可察覺性及強健性的需求,自行權衡操控嵌入影像/浮水印的成份。

雖然我們過去的研究已獲致不錯的成果,但在影像隱藏及浮水印的技術上,我們認為還有許多相關議題值得探討與開發;例如,(1)強健型 (robust) 影像隱藏理論的探討、(2)視訊 (video) 隱藏及浮水印技術的發展、(3)評估準則 (evaluation criteria) 的制定、(4)整數小波轉換 (integer wavelet transform) 技術的開發、(5)高容量 (high-capacity) 浮水印的研究、(6)無鑰浮水印 (blind watermarking) 技術的開發、(7)多重浮水印 (multiple watermarking) 技術的發展、(8)三維模型浮水印及資訊隱藏(3D watermarking and hiding) 技術的發展、(9)易碎浮水印 (fragile watermarking) 的研究 等。因此上述等議題都是我們未來在影像隱藏及浮水印技術研究的方向。

另外為了提供 3D 模型方便在網際網路上 的流通使用,我們也發展 了 3D 易碎型浮水印及 3D 漸近式壓縮傳輸技術。3D 易碎型浮水印的目是在 3D 模型中置入浮水印,用來做防偽認證,使得將來對這一模型做任何變動都能被偵測出來。在 3D 模型中置入浮水印時,常會遇到兩個問題:ㄧ是前後次序的相關問題 (causality problem),亦即後置入的浮水印會影響到前置入的浮水印。二是收斂問題 (convergence problem),是指所置入的浮水印可能會對原 始 3D 模型造成太大的形變。在我們的研究中,我們提出可以克服這兩個問題的易碎浮水印方法;而且我們所提的方法不需要原始模型和浮水印就可以做認證。另外,認證所需的密鑰相對地小於前人所提的方法;而且,此一方法可由密鑰的設定來控制由於置入浮水印所產生形變的大小。基於此一技術,我們進一步發展出另ㄧ 個不受模型幾何轉換所影響的 3D 易碎型浮水印技術。此ㄧ技術的主要貢獻在於它不受旋轉、平移、及放大縮小等幾何轉換的影響。我們認為這些幾何轉換並不會改變原始的模型,所以不應該被視為惡意偽造。這個不變性易碎浮水印方法維持原來方法的所有優點,再加上新的不變性特性。在技術層面上,兩個方法有顯著的不同。

 

部份研究成果:影像隱藏及浮水印 模型防偽

 

參與研究人員:周昌民劉久裕

 

影像隱藏的意義

 

 

           (a) 原始影像 (512´512).                  (c) 隱藏後的影像   (PSNR = 41.2006).

 

                                                         

                (b) 將被隱藏的影像 (64´64).                (d) 擷取出來的隱藏影像 (correlation = 0.9997).

              

 

 影像隱藏/浮水印

 

表一. 不同彩色影像插入及擷取出Pepper 彩色影像的效果評估

Host image

Baboon

Jet

Lena

Milk

Pepper

Scene

Tiffany

PSNR of watermarked image

38.6663

37.3786

41.2006

45.0991

44.9570

42.2608

38.9071

Extracted watermark

Correlation

0.9997

0.9996

0.9995

0.9840

0.9852

0.9982

0.9854

 

 

表二. Lena 彩色影像插入及擷取出不同彩色影像的效果評估

Watermarks

Baboon

Jet

Lena

Milk

Scene

Tiffany

PSNR of

watermarked image

41.1070

40.9660

41.1918

41.1496

41.1092

41.1845

Extracted watermark

Correlation

0.9996

0.9993

0.9997

0.9999

0.9997

0.9994

 

 

表三. Lena 彩色影像在不同壓縮率的JPEG攻擊後所擷取出來的影像效果評估

Compression ratio

12

20.6

32.3

65.2

Extracted watermark

Correlation

0.9838

0.9616

0.9239

0.8519

 

 

表四. 不同影像在相同壓縮率的JPEG攻擊後所擷取出來的影像效果評估

Host image

Baboon

Jet

Milk

Pepper

Scene

Tiffany

Compression ratio

30.3

30.4

30.4

30

30

30

Extracted watermark

Correlation

0.8643

0.9314

0.8665

0.7885

0.8954

0.8073

 

 

表五. 不同壓縮率的JPEG2000攻擊後所擷取出來的浮水印效果評估

Compression ratio

11

20

32

64

Extracted watermark

Correlation

0.9756

0.9463

0.9087

0.6899

 

 

表六. 不同影像處理及JPEG壓縮攻擊後所擷取出來的浮水印效果評估

Attacks

Median filter (M)

Sharpen

(S)

M + S

S + M + J 12.7

S + M + J 20.6

S + M + J 32.3

S + M + J 65.2

Extracted watermark

Correlation

0.9044

0.9288

0.9307

0.9292

0.9274

0.9205

0.8768

 

 

 

  模型防偽

 

                                           

                  (a) 原始模型.             (b) 可控制的扭曲率 2.088 ´10-3.   (c) 可控制的扭曲率 1.8326´10-2.

 

                                                

                  (a) 原始模型.             (b) 可控制的扭曲率 1.21 ´10-4.   (c) 可控制的扭曲率 1.266´10-3.