用于图像篡改定位和恢复的分层半脆弱数字水印算法的详细介绍
第7期 刘泉等：用于图像篡改定位和恢复的分层半脆弱数字水印算法 ·107·
的大小为2×2的4个图像子块。例如，图像块B′是待检测水印图像I′w中的一个独立块，则′,B′′′B12,B3,B4为它的4个子块。然后，将所有图像块像素的2bit LSB置0，并计算它的灰度平均值，
′。接着，例如，记图像块B′的灰度平均值为Bavg
对水印图像I′的所有独立块进行3层检测与定w
位，以图像块B′为例，第1层是对图像块B′中的4个子块B1′,B′′′进行检测；第2层是将图像2,B3,B4块B′作为一个单元进行检测；第3层是以图像块B′为中心，对其周围的8个4×4图像块进行检测，如图3所示。对水印图像I′w的其他独立块也是用同样的方法进行篡改检测和定位。下面分别介绍3层检测的具体过程。
第1层检测是从图像子块B1′,B′′′中提取2,B3,B4
认证水印v和p，下面以图像子块B1′为例，具体步骤如下：
1）将图像子块B1′的所有像素的2bit LSB置0，
′avg。 并计算它的灰度平均值B1_
′avg中6bit MSB中1的总计算灰度平均值B1_2）数，记为N1′。
3）按照下式确定奇偶校验码p′的状态
篡改标记的4×4独立块。假设图像块B′无篡改标记，则以该块为中心，若其周围的8个图像块中超过5个图像块有篡改标记，则对该图像块做篡改标记，否则保持其状态不变。
图3 图像块B′及其相邻图像块
2.3 基于分块的篡改恢复
1,
p′=
0,
N1′为奇数N1′为偶数
（4）
′通过认证，否则对4）如果p′=p，则子块B1
该子块做篡改标记。
5）按照下式确定认证水印v′的状态
1,′v= 0,
′avg≥Bavg′B1_其他
（5）
经过2.2节所描述的3层水印检测与定位后，
遭受篡改的图像块均做出了标记，因此只需恢复被篡改图像块，未做出篡改标记的图像块保持不变。假设图像块B′有篡改标记，由2.2.1节可知，在水印嵌入过程中，图像块B的灰度特征是嵌入到图像
′为例，其恢复过程如下：块C中的。下面以子块B1
。 1）根据密钥k和式（1）计算并定位图像块C′
2）如果图像块C′有篡改标记，则无法恢复图像块B′。
3）如果图像块C′无篡改标记，则从图像子块′中提取6bit恢复水印r，该恢复水印r即为对应C1
′的灰度特征。 图像子块B1
4）将该6bit恢复水印r最后补0至8bit，并将图
′中的原8bit水印信息替换为新8bit信息。 像子块B15）重复步骤3）和步骤4），依次对图像块B′中
′′的其他3个子块B′2,B3,B4进行相应的篡改恢复。
′通过认证，否则对6）如果v′=v，则子块B1
该子块做篡改标记。
′的篡改检测到目前为止，仅完成了图像子块B1
和定位。重复步骤1）至6）对图像块B′中的其他3
′′个子块B′从而完成了图像2,B3,B4也做上篡改标记，
块B′中所有子块的篡改检测和定位。再重复上述步骤对待检测水印图像I′w中其他所有独立块的4个子块的进行检测，并做出篡改标记。
第2层检测是将每个4×4独立块作为一个单元进行检测。假设以图像块B′为例，若该块中只要有一个2×2子块做出篡改标记，则对该4×4块做篡改标记。否则该图像块通过认证。
第3层检测如图3所示，搜索水印图像I′w中无
3 实验结果与分析
实验采用了512×512的8bit灰度图像peppers，
Lena和women作为测试图像，如图4（a）、图4（c），图4（e）所示，对水印图像的篡改位置定位和篡改恢复能力等方面进行验证及讨论。 3.1 不可见性
为了定量分析本文方法的优越性，本文使用峰值信噪比PSNR（用符号RPSN表示）来带水印图像的质量好坏，其定义为
RPSN
2
255
=10log 2 （6）
′ IijIij,,() ∑∑ () ji