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Watermark for JPEG

　

摘要 (Abstract) :

過去幾年之中，隨著網際網路的興起，並因科技的進步使網路資料傳遞速度加快，使得在網路上傳遞大量的資料也變得可行，網路的使用不但變得十分方便且使用之內容更加豐富，例如現在網際網路上的網頁製作，不但包含了傳統的敘述文字，還包含了語音、影像和影片。電腦網路和資訊數位化帶來了易散佈和易修改的便利性，但也使得非法的複製、修改和散佈行為更容易發生，且難以追縱到非法使用者。若非法使用者將其數位資料更改後營利，司法單位也很難判定其產品的著作權歸屬，因此著作財產權的保障便顯得十分重要。而當前影像的取得大部份來自掃描器或數位相機，所以我們想設計出一種浮水架構，而這種架構可應用在影像處理的週邊產品上。經過分析發覺，在浮水印的技術架構上可利用離散餘弦轉換的 (DCT) 技術，配合JPEG的壓縮處理，因為JPEG的壓縮處理也是利用離散餘弦轉換的 (DCT) 技術，結合這兩種架構，就可應用在影像處理的週邊產品上，如掃描器或數位相機。當在使用掃描器或數位相機時，使其獲得的影像本身時即隱藏著數位式浮水印，而這種浮水印必需具備有強韌的抵抗破壞的能力，這些破壞包含壓縮攻擊、雜訊攻擊、剪裁攻擊、等等。而當影像加入浮水印之後更不可以對影像本身產生影響。所以它還要具有不易查覺出來的特性，但是經過特殊的演算法，卻可以輕易的它萃取出來。目前是有許多人對浮水印的研究，但都是利用軟體來完成，所以如果我們可以把它設計成硬體的架構，而結合目前在市面上流行的產品，如掃描器或數位相機，當我們在掃描一張照片，或拍一張照片時，所得到的檔案本身即隱藏一個浮水印在裏面，那對於著作權的維護將更方便，這是設計這項架構的主要目的。經由軟體模擬証實我們所提的架構可以抵抗達10%壓縮破壞，且能抵抗30%以下的雜訊攻擊，對於剪裁的破壞也有很好的效果，而最後我們也利用這架構設計出了一顆含浮水印技術的壓縮晶片，它可以支援標準的JPEG壓縮，同時可以讓你選擇在壓縮過程中是否要含浮水印的功能，我們是利用TSMC 0.35的製程，gate count大約46347，die size大約為2×2mm2，工作電壓設計在3V，適用於一般的數位相機或是掃描器中。

 

浮水印之嵌入 (embed) 流程：

在浮水印技術的研究中，影像品質需求與結果之間有某些程度的衝突性。例如:堅固性(robust)與不可目測(in-visual)間，有某些程度之衝突性。要滿足浮水印之堅固性，則必須給予浮水印較大之能量，嵌入影像特徵較明顯之區域，但也因此容易破壞影像之視覺品質。

而一般之浮水印技術，將浮水印嵌入影像時，會給予不同影像特徵固定的能量，但此舉容易造成影像之部份失真，且較不具堅固性。故動態式的調整浮水印之能量，便能避免固定浮水印能量而造成之失真現象。

綜合上述問題與討論，為了滿足浮水印之基本需求，與增加浮水印之應用性，我們使用離散餘弦轉換 (DCT) 將影像轉換至頻域 (frequency domain) ，以便於分析影像及找出適合插入浮水印之區域，再利用感測模組判別影像的局部特性，以便插入適合的浮水印值，最後依據JPEG的編碼流程產生JPEG file。

本篇文章所浮水印的嵌入流程，如圖(1)所示:

(1) 將影像切割成較小之區塊實驗區塊 (Bk) 長寬段為8X8。

(2) 對每個子影像做離散餘弦轉換(DCT)。

(3) 利用感測函數分析影像子區塊並插入浮水印資料。

 根據WATSON,A.B及JAYANT,N. 兩人每別在1993所發表的論文當中(註1)，根據人類視覺系統(visual feature of the Human Vision System) 我們對每個區塊進行紋理與亮度分析時，根據分析值可以分成三個等級：Class1表示亮度較暗及紋理特徵較不明顯，Class3表示亮度較亮及紋理特徵較明顯，而其它就歸類在Class2。

當 Bk 滿足 Fk(0,0) <T1 , and number { int (Fk(u,v) / Q(u,v))≠0 } > T2 , 則 Bk 把它定義為class1. 若 Fk(0,0) <T1 and number { int (Fk(u,v) / Q(u,v))≠0 } > T2 , 則Bk則把它定義為class 3 ; 而其它則定義為 class 2。

Bk：表示每個影像所分割的區塊。 K = 1,2, …. N
Fk(0,0)：表示每個區塊經過DCT轉換後的DC值。
Fk(u,v) ：表示每個區塊經過DCT轉換後的AC值，u,v ≠ 0。
T1：表示DC值。
T2：表示AC中非0的個數。

T1 與 T2 的值是由實驗得來的，在此我們 T1 設為1200而 T2 設為5，所得到的效果最好。

而浮水印的嵌入程序如下式：

        

αk：根據每一個區塊分級不同而有不同的值，經實驗的結果為Class1時 αk=2，為Class2時 αk=6 ，為Class3時 αk=9所得到的影像品值放果最好。(註2)

Xi：表所嵌入的watermark值。在此的watermark值我們給它一組亂數介於  (1~-1) 之間。

(u,v) Î {(0,1)(1,0)(1,1)}：表示我們嵌入浮水印的位置。 

 

圖(1) 浮水印之嵌入流程

　

浮水印之萃取(extract)流程：

將浮水印資料由影像之區域，週期性由影像取出，將相同資料的浮水印能量相加，進而判定影像中浮水印的值，再使用相似函數判定影像內是否具有浮水印。

萃取流程如圖(2)所示：

(1)  將影像切割成數個大小為8x8的子影像區塊。以便於使用餘弦轉換，取出正確的浮水印值。

(2)  將每一子區塊進行離散餘弦轉換。並將影像經過轉換至頻域後，再使用鋸齒狀編碼，將影像由低頻排列至高頻。

(3)  取出浮水印信號能量。由於浮水印信號，隱含在影像的不同區域中，故需累積各區塊之浮水印信號能量，便能取得正確之浮水印值。

(4)  使用相似函數比對浮水印是否相似。經由破壞而萃取的浮水印序列，必定會與原浮水印序列不同。一般而言，若浮水印序列的相似程度大於某臨界值，則証明浮水印存在於影像中。若浮水印序列的相似程度小於所設之臨界值，則証明浮水印不在影像中。

原始之浮水印與萃取後之浮水印，皆可視為向量之集合。計算兩向量之內積，即為計算兩向量之相似程度。而需要訂定一臨界值 T ，決定信號相似度與雜訊的分別。

相似函數公式如下：

  

X 為原始之的浮水印序列。

X*為經由影像中萃取的浮水印序列。

T 為固定之檢測臨界值。

若 Sim > T 浮水印存在
　Sim < T  浮水印不存在

圖(2) 浮水印萃取流程

　

架構設計 (Architecture design)

如圖(3)所示為整個系統晶片的架構圖，包含了影像分割、FDCT、Embed watermark function、量化器、ZigZag、AC利DC的編碼器、控制單元、最後利用一個傳送控制器把和編碼完成的訊號送出。

 

圖(3) 系統晶片的架構圖

　

驗証結果 (Experiment Result)

這個結果是經由硬體模擬所得到的結果，由得到的數據可以証明所設計的架構功能上和軟体摸擬出來的結果相似。

 

圖（4）左圖為原始影像不含浮水印correlation=0.003右圖則含浮水印但未受到任河破壞correlation=0.0832 PSNR=49.432

  

 

圖（5）左圖為影像受到50%壓縮比的破壞correlation=0.0817 PSNR =35.625右圖則受到10%壓縮比破壞correlation=0.0645 PSNR=30.365

　

晶片規格 (Chip Specific)

這個部份所示的是我們所設計IC的一些基本規格，包含每個模組所佔的gate count數。及IC的實際大小，工作頻率，使用的製程及包裝和layout等等。

 

硬體資源分佈

模組名稱

Gate count

 DCT

                24434

 Embed

                12285

 Quanti

                 1180

 ZZ

                 5626

 Zero

                  147

 VLC_dc

                   46

 VLC_ac

                  551

 Delay

                  110

 Huf_dc

                  291

 Huf_ac

                  250

 Tran

                  769

 JPEG

                  685

 Total

                46374

表（1）硬體資源分佈表

　

硬體規格表

規格名稱

 

 Gate count

                46374

 Power

               24.026 mW

 Die size

        3.064 X 3.064 mm2

 Core size

        2.076 X 2.076 mm2

 Technology

                 0.35 1P4M

 Pin count

                   52 pin

 Package

                52 LD PGA

 Clock rate

               Max.40 MHz

 表（2）硬體規格表

 

 Layout

 

圖（6）實際layout圖

　

參考資料 (Refence)

(1)  （註一）WATSON, A.B ‘DCT equantization matrices visually optimized for individual image’ SPIE : Human vision, visual processing and digital display IV, 1993, Vol. 1993, pp.202-216 及 JAYANT, N, JOHNSTON, J., and  SAFRANEK, R.:’Signal compression based on model of human pereception’,Proc. IEEE, 1993, 81, (10), 1385 ~1442

(2)  （註二）Jiwu Huang and Yun Q. Shi “Adaptive image watermarking scheme based on visual masking” Electronics Letters 16th April 1998 Vol.34 No.8

(3)  G. L. Friedman,”The Trustworthy Digital Camera: Restoring Credibility to the Photographic Image”, IEEE Trans. Consumer Electronics, Vol.39,No.4, Nov.1993,pp.905-910

(4)  Piva, M.Barni,F. Bartolini, and V. Cappelli-ni,”DCT-based watermark recovering without rest-oring to the uncorrupted original image” in intern-ational conference on image process, vol.III, pp. 520-523,1997

(5)  G.Voyatzis and I. Pitas , “ Application of Toral automorphisms in image watermark”,IEEE ICIP-96,Vol.2,pp.237-240,September 1996.

(6)  Jiwu Huang and Yun Q. Shi “Adaptive image watermarking scheme based on visual masking” Electronics Letters 16th April 1998 Vol.34 No.8

(7)  Avanindra Madisetti and Alan N. Willson, Jr., Fellow IEEE ,” A 100 MHz 2-D 8x8 DCT/IDCT processor for HDTV applications,” IEEE Trans-action on circuit and system for video Technology, Vol. 5, No.2,April 1995

(8)  Peter Pirsch, Nicolas Demassieux, and Winfried Gehrke, ”VLSI Architectures for video compre-ssion A survey,” proceedings of the IEEE, Vol.-83,No.2,February 995,pp.220-246.

William B. Pennebaker and Joan L. Mitchell, “JPEG still image data compression standard”, Van Nostrand Reinhold, 1993.

　

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