數(shù)位版權(quán)保護(hù)概論

1、數(shù)位版權(quán)保護(hù)概論期末報(bào)告主題: 浮水印技術(shù)對(duì)數(shù)位醫(yī)學(xué)影像之品質(zhì)影響學(xué)生: 林亞駿班級(jí): 資工四乙學(xué)號(hào): 495G0040目錄1.前言32.浮水印技術(shù)32-1 浮水印簡(jiǎn)介32-2浮水印技術(shù)概述52-3 浮水印嵌入時(shí)域技術(shù)52-4 浮水印嵌入頻率域技術(shù)82-5 浮水印嵌入醫(yī)學(xué)影像之結(jié)果163 評(píng)估結(jié)果241. 前言 醫(yī)學(xué)影像對(duì)醫(yī)生診斷病人的病情來(lái)說(shuō)是非常重要的資訊來(lái)源，好比如說(shuō)我們到各大醫(yī)院照X光、MRI(核磁共振攝影)、PET(正子斷成造影)、超音波(Ultrasonic)這些醫(yī)學(xué)影像都需要受到保護(hù)的，為了達(dá)到病人的隱私、資料搜尋的便利以及任何資訊隱藏，如：攝影地點(diǎn)、時(shí)間。2. 浮水印技術(shù)2-1

2、 浮水印簡(jiǎn)介浮水印可以是一個(gè)商標(biāo)、序列號(hào)碼。大部分呈現(xiàn)型態(tài)都是將獨(dú)特Logo嵌入圖片當(dāng)中。以影像浮水印來(lái)說(shuō)又分為可是浮水印和不可視浮水印。圖2.1為可視浮水印，在各大學(xué)推甄簡(jiǎn)章電子檔上，每一頁(yè)都會(huì)看到學(xué)校的Logo，此種放式是較常見(jiàn)的，但由於隱藏浮水印技術(shù)過(guò)於簡(jiǎn)單，只要透過(guò)影像處理即可破壞、移除，並未達(dá)到真正保護(hù)的效果。不可視浮水印為嵌入影像不會(huì)被人眼察覺(jué)，以保護(hù)影像版權(quán)，如圖2.2所示，浮水印嵌入後必須保持原來(lái)影像品質(zhì)，把影像保持在人眼較不易發(fā)現(xiàn)的品質(zhì)範(fàn)圍內(nèi)，以後利用反向方法將浮水印取出。2.1 可視浮水印圖2.2 不可視浮水印嵌入浮水印之影像原始影像數(shù)位浮水印=+不可視浮水印又分為兩種，一

3、種是強(qiáng)健性浮水印，另一種是脆弱性浮水印，所謂強(qiáng)健性浮水印是指攻擊者只能破壞藏入的浮水印本身，而不會(huì)毀壞原始影像。強(qiáng)健性目的是為了保護(hù)智慧財(cái)產(chǎn)權(quán)，破壞者攻擊影像方法有壓縮、雜訊干擾、幾何轉(zhuǎn)換。脆弱性浮水印指影像經(jīng)過(guò)稍微變動(dòng)都能偵測(cè)出嵌入資訊的方法，此目的是用來(lái)影像驗(yàn)證，確定影像的完整性。2-2浮水印技術(shù)概述 目前使用數(shù)位浮水印技術(shù)依操作的領(lǐng)域不同分為時(shí)域及頻率域。(1) 時(shí)域：也就是將浮水印直接藏入影像像素值中，最簡(jiǎn)單的方式就是把浮水印藏在影像像素值LSB中。(2) 頻率域：此種方式是將影像轉(zhuǎn)換到頻率域，再做嵌入浮水印的動(dòng)作。常用的方式有DFT、DCT、DWT，由於低頻位置是影像中較重要的部分，

4、而壓縮所遺失的資料是屬於高頻位置，如把浮水印嵌入較低頻的位置，那麼就能抵抗壓縮。2-3 浮水印嵌入時(shí)域技術(shù)2-3-1 Tseng方法 嵌入浮水印演算法：1. 由於區(qū)塊灰階平均值隱藏技術(shù)有可能產(chǎn)生反轉(zhuǎn)效應(yīng)，所以要把原始影像做一些處理。2-6公式使灰階值調(diào)整7248間。r(x,y)=round() + 7 (2-1)其中r(x,y)是調(diào)整後影像灰階值，I(x,y)為調(diào)整前影像灰階值，round指取整數(shù)。2. 把處理過(guò)之影像重新排列。重排方法如下。假設(shè)原始影像大小256*256，浮水印大小64*64 (2-2)2-7式子意思是，將處理過(guò)的影像區(qū)分成4096個(gè)區(qū)塊，每一個(gè)區(qū)塊含有16個(gè)值。把影像區(qū)分成

5、4096個(gè)區(qū)域，目的是為了將浮水印一個(gè)數(shù)值藏入影像一個(gè)區(qū)塊，也就是有4096個(gè)區(qū)塊，每個(gè)區(qū)塊內(nèi)有16個(gè)數(shù)值，右半部為影像轉(zhuǎn)換成一維型式，每個(gè)區(qū)塊內(nèi)的值為一維矩陣每隔4096位置的值，假設(shè)要區(qū)分i個(gè)區(qū)塊，每個(gè)區(qū)塊有個(gè)j值，則B(i,j)=I(i+4096*j+1) (2-3)其中B(i,j)表示區(qū)塊內(nèi)的值，I(i+4096*j+1)表示影像一維矩陣的值。3. 嵌入浮水印(1) 計(jì)算每個(gè)區(qū)域的平均值() = (2-4)(2) 根據(jù)浮水印的值，來(lái)計(jì)算修正值 = (-mod( 4p + 2 ) ) + p ,w(i)=0 (2-5) = (-mod( 4p + 2 ) ) + 3p+1 ,w(i)=1

6、其中p為自訂數(shù)，w(i)為浮水印值。(3) 根據(jù)平均值()和修正值()來(lái)藏入浮水印，計(jì)算如下：B(i , j) = B(i , j) -+ (2-6)其中B(i , j)為加入浮水印後之值。(4) 把嵌入浮水印得到之B(i , j)反向重排，即可得到一張加入浮水印之影像。取出浮水印之演算法：1. 把待測(cè)影像打散重排，重排方式如前面所述。2. 解出浮水印(1) 計(jì)算每一區(qū)塊的平均值()。= (2-7) 其中F(i,j)為待測(cè)影像重排後的值。(2) 根據(jù)2-8式和2-9式來(lái)判斷浮水印值為0或1。G(i) =0 if | mod(4p+2) p| p (2-8)G(i) =1 if | mod(4p

7、+2) (3p+1)| p (2-9)其中G(i)為取出之浮水印。2-4 浮水印嵌入頻率域技術(shù)2-4-1 傳統(tǒng)浮水印方法(Cox)Cox所提出的方法是將影像經(jīng)由二維DCT轉(zhuǎn)換後，除了DC值之外，找頻率域中最大之1000個(gè)AC係數(shù)，然後以2-10式嵌入浮水印。 = (2-10)其中為嵌入浮水印後之DCT係數(shù)，為原來(lái)DCT係數(shù)，a為控制浮水印量之參數(shù)，為浮水印經(jīng)過(guò)二值化之值。而擷取浮水印的方法是將待測(cè)影像與原始影像作二維DCT轉(zhuǎn)換，找出原始影像頻率域最大之1000個(gè)AC係數(shù)之位置，並在待測(cè)影像中取出相同位置之係數(shù)值，依2-11式，即可取出浮水印。 (2-11)其中為取出之浮水印值。嵌入浮水印之演算

8、法：影像大?。篘1*N2浮水印大小：M1*M21.將原影像切成8*8唯一個(gè)區(qū)塊，對(duì)每個(gè)區(qū)塊做二維DCT轉(zhuǎn)換。2.浮水印切割成(M1*8/N1)*(M2*8/N2)唯一個(gè)區(qū)塊。如此浮水印區(qū)塊才會(huì)跟原影像的區(qū)塊數(shù)相同。3.用2-10式，以影像256*256，浮水印64*64為例，嵌入浮水印於圖2.3所示位置。X1X2X3X4X4X3X2浮水印區(qū)塊2*2X1影像經(jīng)DCT之區(qū)塊8*8圖2.3 浮水印區(qū)塊係數(shù)嵌入至影像區(qū)塊位置4.把每個(gè)區(qū)塊做二維IDCT，即可得到嵌入浮水印之影像。取出浮水印之演算法：1. 待測(cè)影像與原影像切成8*8為一個(gè)區(qū)塊，對(duì)每一區(qū)塊做二維DCT轉(zhuǎn)換。2. 依圖2.3浮水印區(qū)塊係數(shù)嵌

9、入至影像區(qū)塊之位置，取出待測(cè)影像與原影像頻率上係數(shù)值。3. 用2-11式取出浮水印。2-4-1 改良傳統(tǒng)浮水印方法(Hsu方法)圖2.4所示。 圖2.4 嵌入浮水印之流程嵌入浮水印之演算法：影像大小：N1*N2浮水印大?。篗1*M21. 浮水印用 toral autopmorphism來(lái)產(chǎn)生亂數(shù)。2. 將原影像切成8*8為一個(gè)區(qū)塊，對(duì)每個(gè)區(qū)塊做二維DCT轉(zhuǎn)換。3. 浮水印切成(M1*8/N1)*(M2*8/N2)為一個(gè)區(qū)塊。如此浮水印區(qū)塊數(shù)才會(huì)跟原影像的區(qū)塊數(shù)相同。4. 影像區(qū)塊重排。(指的是經(jīng)過(guò)DCT後之區(qū)塊重排，此處後所提之原圖區(qū)塊皆經(jīng)過(guò)DCT後的區(qū)塊)。5. 浮水印區(qū)塊與原圖區(qū)塊配對(duì)。影

10、像區(qū)塊重排如浮水印區(qū)塊配對(duì)方法如圖2.5所示，以影像大小256*256，浮水印大小64*64為例，首先先計(jì)算原圖每一個(gè)區(qū)塊內(nèi)的非零值的數(shù)目有多少，數(shù)目由大到小排序。區(qū)塊重排後，按現(xiàn)在的排序給予配對(duì)。此目的是因?yàn)槿绻麉^(qū)塊AC值係數(shù)許多值為零，表示此影像較平滑，如果浮水印加在此處，容意被肉點(diǎn)看出來(lái)，所以才把浮水印有值得地方加在影像區(qū)塊AC非零值較多的地方。圖2.5 影像區(qū)塊重排汗浮水印區(qū)塊配對(duì)6. 依2-10式嵌入浮水印，嵌入位置如圖2.3所示。7. 將加入浮水印後的區(qū)塊返重排。8. 將反重排後的頻率域係數(shù)進(jìn)行IDCT轉(zhuǎn)換，即可得嵌入浮水印之影像。取出浮水印演算法：取出浮水印流程如圖2.6所示。圖

11、2.6取出浮水印之流程圖1. 待測(cè)影像與原始影像切成8*8為一個(gè)區(qū)塊，對(duì)每個(gè)區(qū)塊做二維DCT轉(zhuǎn)換。2. 分別做影像重排。3. 依2-11式萃取出係數(shù)。2-4-2 嵌入灰階浮水印方法(Tsai方法)由於灰階浮水印除了視覺(jué)效果的呈現(xiàn)較優(yōu)於黑白浮水印外，因其資料量較大，故較能抵抗外來(lái)之破壞。嵌入浮水印之演算法：X=x( i , j )|0 j < N|，x(i , j)0255W=w( i , j )|0 j < M，w(i , j)0255X表示原始影像，大小為N*N，W表示浮水印，大小為M*M，x( i, j)、w(i,j)表示影像上的像素值。下面影像大小以256*256，浮水印大小

12、以128*128為例：1. 將原始影像切成8*8為一個(gè)區(qū)塊，對(duì)每個(gè)區(qū)塊最二維DCT轉(zhuǎn)換，再取出16個(gè)DCT係數(shù)。2. 把浮水印打亂。打亂處理式設(shè)定一個(gè)種子(seed)，藉由亂數(shù)產(chǎn)生器所產(chǎn)生的亂數(shù)將浮水印打亂，其目的是為了讓浮水印具有抵抗影像切割的能力。3. 浮水印經(jīng)打亂後，將浮水印每4*4區(qū)塊大小為單位做時(shí)域與頻域的轉(zhuǎn)換，再利用步驟(1)所取出的DCT係數(shù)值設(shè)計(jì)出一個(gè)4*4的量化表，設(shè)計(jì)方式如下：(1) 利用2-12式計(jì)算DCT係數(shù)的平均數(shù) (2-12)其中表示DCT係數(shù)的平均值，表示DCT係數(shù)。(2)利用2-13式計(jì)算出量化的內(nèi)容 (2-13)為了保留更多浮水印的低頻係數(shù)值，把量化表乘上一個(gè)

13、4*4過(guò)濾表(filter)，接著利用此調(diào)整過(guò)的量化表以每4*4的區(qū)塊大小為單位對(duì)浮水印的頻域值進(jìn)行量化。量化方式為經(jīng)過(guò)打亂轉(zhuǎn)頻域的每一區(qū)塊係數(shù)除以相對(duì)應(yīng)位置中的量化。其商為量化結(jié)果。4. 將步驟3處理後的數(shù)位浮水印取代步驟1所處區(qū)的原始影像DCT係數(shù)。再把中低頻係數(shù)寫回原影像DCT位置。5. 把每個(gè)區(qū)塊做二維IDCT，即可得到嵌入浮水印後之影像。取出浮水印之演算法：1. 將待測(cè)影像切割成8*8為一個(gè)區(qū)域，對(duì)每個(gè)區(qū)塊做二維DCT轉(zhuǎn)換，再取出DCT的係數(shù)。2. 反數(shù)位量化與IDCT處理。首先利用2-13式所設(shè)計(jì)的量化表，以每個(gè)4*4的區(qū)塊大小為單位對(duì)取出的DCT係數(shù)做反量化處理，反量化後再做ID

14、CT轉(zhuǎn)換。3. 最後，使用與浮水印藏入演算法之步驟2相同的種子(seed)，做反向亂數(shù)處理，完成灰階浮水印的取回動(dòng)作。2-5 浮水印嵌入醫(yī)學(xué)影像之結(jié)果 本實(shí)驗(yàn)中的醫(yī)學(xué)影像，採(cǎi)用大小256*256，MRI、PET、X光胸腔及超音波四張不同性質(zhì)影像。2-5-1 醫(yī)學(xué)影像前置處理由於醫(yī)學(xué)影像性質(zhì)和普通影像性質(zhì)不同，所以在做DCT轉(zhuǎn)換時(shí)，會(huì)發(fā)生不容允許的錯(cuò)誤，如表1.1所示，MRI、PET及X光影像在經(jīng)過(guò)正反DCT轉(zhuǎn)換後，會(huì)產(chǎn)生反轉(zhuǎn)效果。原因在於醫(yī)學(xué)影像像素值許多是0或255，而又因做正反DCT轉(zhuǎn)換會(huì)有結(jié)尾誤差(truncation error)，所以會(huì)超出0255的範(fàn)圍。為了解決此問(wèn)題，先對(duì)影像做前

15、置處理，把影像中像素值小於5的值加8，像素值大於250的值減8，便可克服反轉(zhuǎn)問(wèn)題，且由於像素值變動(dòng)很小，所以並不會(huì)對(duì)影像造成太大影響，修正結(jié)果如表1.2所示，影像大小皆為256*256，其中修正影像為原始影像做處理後之影像，誤差圖為原始影像與修正影像經(jīng)過(guò)了DCT&IDCT之影像相減後乘10加110，由誤差圖可以看出原始影像及修改後之影像差異。表1.1原始影像跟原始影像做DCT和IDCT影像之比較表1.2原始影像經(jīng)過(guò)修正影像及經(jīng)過(guò)修正影像經(jīng)正反DCT影像比較2-5-2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 用五種不同浮水印技術(shù)，把大小64*64之浮水印嵌入這四張醫(yī)學(xué)影像。表1.31.7為醫(yī)學(xué)影像沒(méi)有做前置處理，加入

16、浮水印後之結(jié)果及取出浮水印的結(jié)果。表1.81.11為醫(yī)學(xué)影像做前置處理，加入浮水印後之結(jié)果及取出浮水印的結(jié)果。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看出，用這五種浮水印技術(shù)把浮水印加入這四張醫(yī)學(xué)影像中，效果不錯(cuò)，也不會(huì)影響醫(yī)生的診斷，其中表1.5Tsai方法所萃取出的浮水印，跟原始浮水印比較起來(lái)，並不是很好，因?yàn)榧尤氲氖呛诎赘∷?，Tsai方法較適合加入灰階浮水印，故把解出的浮水印用一門檻值作以修正，即可得到較好之浮水印。表1.3使用Cox方法嵌入浮水印於未前置處理之影像表1.4使用Hsu方法嵌入浮水印於未前置處理之影像表1.5使用不需原圖來(lái)解浮水印方法嵌入浮水印於未前置處理之影像表1.6使用Tasi方法嵌入浮水印於未前置處理之影像表1.7使用Tseng方法嵌入浮水印於未前置處理之影像表1.8使用Cox方法嵌入浮水印經(jīng)前置處理後之影像表1.9使用Hsu方法嵌入浮水印經(jīng)前置處理後之影像表1.10使用不需原圖解浮水印方法嵌入浮水印經(jīng)前置處理後之影像表1.11使用Tseng方法嵌入浮水印經(jīng)前置處理後之影像3 評(píng)估結(jié)果從影像本身性質(zhì)觀點(diǎn)來(lái)評(píng)估影像品質(zhì)之影響:1. 由於浮水印技術(shù)不同及影像性質(zhì)不同，嵌入浮水印時(shí)，要對(duì)數(shù)位醫(yī)學(xué)影像隻灰階值做適度調(diào)整，嵌入時(shí)才不會(huì)發(fā)生反轉(zhuǎn)現(xiàn)象。2. 對(duì)一般影像來(lái)說(shuō)，對(duì)品質(zhì)要求並不會(huì)太