数字水印技术-脆弱性PPT

【数字水印技术-脆弱性PPT】是一个关于图像篡改检测和恢复的学术讲座，主要探讨了基于篡改定位的半脆弱数字水印算法。该技术由台湾地区的研究人员 Phen-Lan Lin、Chung-Kai Hsieh 和 Po-Whei Huang 提出，并在Pattern Recognition期刊的一篇论文中进行了详细阐述。以下是对这一技术的详细解析： 介绍部分提到，数字水印技术用于接收图像和交付图像之间的篡改检测。图像在传输过程中可能会遭受篡改，而这种技术的目标就是确保图像的完整性。 在“准备”阶段，研究人员使用了环面自同构（Torus automorphism）进行图像的预处理。这是一种将图像划分为多个块的策略，例如，将图像分为16个块，并为每个块创建一个映射序列，如示例中的1至16。这种映射有助于后续的水印嵌入和篡改检测。 水印嵌入过程分为两步。计算每个块的平均值，如Block A和Block B。接着，将水印信息（在这里可能是一串二进制数据）与这些平均值相结合。例如，Block A的四个角点像素值被用来计算avg_As，Block B的像素值用于计算avg_Bs。通过这种方式，水印被秘密地嵌入到图像中，而不明显影响图像的视觉质量。 在“分层篡改检测”阶段，算法能检测不同级别的篡改。在第一级，比较Block B'的平均值avg_B'与原始Block B的平均值avg_B，以及相关的校验和（v和p）。如果这些值不匹配，说明子块可能被篡改。第二级、第三级乃至第四级的检测进一步细化，以确定具体哪些区域发生了错误。在第四级，通过对Block C的平均值avg_Cs进行校验，可以精确地定位到篡改的部分。 篡改图像的恢复是通过利用水印信息来修复已知被篡改的区域。例如，如果检测到Block B中的篡改，可以根据水印和未篡改的信息来恢复原始Block B的像素值。在提供的例子中，Block B的像素值被修正为56，这与avg_Cs计算得到的值一致。 这项半脆弱水印技术提供了一种高效的方法来检测和恢复图像篡改，尤其是在多层检测结构下，能够准确识别和定位篡改位置，从而确保图像数据的完整性和可信度。这种方法在保护数字媒体版权、防止非法篡改等方面具有重要应用价值。