一種醫(yī)學(xué)圖像半脆弱數(shù)字水印算法

王婷

摘要：該文提出了一種適用于醫(yī)學(xué)圖像的半脆弱數(shù)字水印算法。該算法在分析醫(yī)學(xué)圖像特征后將醫(yī)學(xué)圖像分塊，再將文本病例信息使用自定義編碼表生成水印信息，嵌入原始圖像的頻域中，實現(xiàn)了信息的隱藏。實驗結(jié)果表明，該算法對各種攻擊具有半脆弱性，水印檢測難度大，可以對篡改進(jìn)行檢測和精確定位。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像；數(shù)字水??；DCT變換；信息隱藏；半脆弱

中圖分類號：TP309

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2017）10-0221-03

電子病歷系統(tǒng)目前已在我國大部分三級醫(yī)院開始使用了，這無疑為臨床診斷和醫(yī)學(xué)類學(xué)生的理論學(xué)習(xí)帶來了很多便利，但目前電子病歷僅僅是實現(xiàn)了病歷錄入的電子化，對于病歷內(nèi)容保護(hù)較少，尤其是作為診斷依據(jù)的醫(yī)學(xué)圖像很容易被篡改，而且診斷信息往往與圖像分開存儲，一方面，會影響醫(yī)生的診斷，延誤最佳診治時機，在發(fā)生醫(yī)療事故時，無法作為評斷的有力依據(jù)，另一方面，對于正處于學(xué)習(xí)階段、臨床經(jīng)驗較少的醫(yī)學(xué)類學(xué)生，一旦接受到不完整或錯誤的知識，將會對他們將來的工作產(chǎn)生重大的影響，因此，被分發(fā)的圖像完整性及其診斷信息的認(rèn)證就顯得尤為重要。

如果將包括病人和醫(yī)生基本信息、臨床診斷片段等重要文字信息用一定的方式進(jìn)行編碼、以數(shù)字代碼水印形式隱藏在為其拍攝的醫(yī)學(xué)影像中，則既可以解決以上提出的問題，又能在病歷與醫(yī)療圖像之間建立起對應(yīng)關(guān)系，保持診斷數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，有利于準(zhǔn)確快捷的檢索。

與一般圖像相比，醫(yī)學(xué)圖像對水印嵌入有一些獨特的要求：（1）圖像必須無失真，哪怕是微小的改動在法律上都是不允許的，嚴(yán)重的會導(dǎo)致醫(yī)務(wù)人員對病人病情的錯誤診斷。（2）對所嵌入水印信息的安全性要求嚴(yán)格，特別是有些特殊病人的病歷為國家和企業(yè)的機密，絕對不允許泄露，水印不能被非法提取。（3）病歷信息以水印形式嵌入圖像，在需要時應(yīng)該能夠被完整準(zhǔn)確地提取出來，這又要求水印必須具備一定的魯棒性。

基于醫(yī)學(xué)圖像水印的獨特要求和對醫(yī)學(xué)圖像的分析，在水印的嵌入過程中本算法以Cox提出的基于DCT量化系數(shù)的半脆弱水印算法和成思提出的基于醫(yī)學(xué)圖像感興趣區(qū)域的完整性認(rèn)證水印算法，為基礎(chǔ)，并對其作了一定的改進(jìn)。Cox提出的算法是隨機將水印信息嵌入圖像的高頻帶，可以使水印信息具有較好的不可見性，但是通常圖像的大部分能量集中在低頻帶，通過量化等處理，嵌入到高頻帶的水印很容易丟失，所以算法的魯棒性很差；成思提出的算法是將水印信息嵌入圖像的中高頻帶，其魯棒性不高，抗攻擊和穩(wěn)定性較差；而將水印嵌入到低頻帶可以使水印具有較好的魯棒性，但是往往會降低水印的不可見性。通過以上分析，為保證魯棒性和不可見性的平衡，本算法選擇將水印嵌入圖像中頻帶。

1.醫(yī)學(xué)圖像的特征

常用醫(yī)學(xué)圖像主要包括：x線圖像、CT圖像、磁共振圖像、PET圖像、超聲圖像、CR圖像、顯微圖片等。

下面我們就以肺栓塞CT圖像為例，從空域和頻域兩個方面對醫(yī)學(xué)圖像的特征進(jìn)行分析。

1.1空域特征

1）CT圖像灰度值在10-100和150-180之間，變化較平緩，幾乎沒有灰度值的突變。其灰度直方圖如圖2所示。

1.2頻域特征

本節(jié)，我們將對圖像進(jìn)行DCT變換，然后分析交流分量AC（共63個）的特征。

首先對圖像進(jìn)行8*8分塊DCT變換，獲取DCT系數(shù)；然后使用JPEG標(biāo)準(zhǔn)量化表（表2）選擇量化因子，對DCT系數(shù)進(jìn)行量化；最后按z形掃描順序（如表3），將DCT系數(shù)進(jìn)行排序，再進(jìn)行統(tǒng)計分析，其中左上角標(biāo)為DC的第一個頻點為直流分量，左上角陰影部分的20個頻帶點為低頻帶，中間的22個頻帶點為中頻帶，右下角陰影部分的21個頻帶點為高頻帶。實驗時我們將直流分量DC置0，以便于觀察第一個AC系數(shù)的變化方向。

1）頻域均值如圖3所示，低頻帶上變化幅度較大，在-2.2到1.8之間，中頻帶變化幅度較小，大致在0.6到0之間，高頻帶幾乎沒有變化。

2）頻域標(biāo)準(zhǔn)差如圖4所示，由圖可見，低頻帶的頻域標(biāo)準(zhǔn)差變化較大，在0到100之間，中頻帶的頻域標(biāo)準(zhǔn)差變化較小，在0到12之間，高頻帶幾乎沒有變化。

3）在對以上兩步操作統(tǒng)計的頻域均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行重復(fù)計算后，得到均值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差的標(biāo)準(zhǔn)差，如表4所示。這兩個參數(shù)顯示了頻域的相關(guān)特性。

2.算法描述

2.1水印的生成和嵌入

水印的生成和嵌入過程如下：

1）為確保水印的安全性，本算法使用自定義的編碼表對文本病例加密，轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制數(shù)作為水印，記為w，水印長度為K，w={wk 0≤k≤K，wk ∈（0，1），被編碼的字符包括0-9、a-z、A-Z、標(biāo)點符號和空格，共62個字符，需用6位的二進(jìn)制數(shù)表示。

4）按z形掃描順序，對64個系數(shù)進(jìn)行編號，將編號為25-36的12個中頻系數(shù)等分為6組，每組2個系數(shù)，記作M（1）和M（2），每組對應(yīng)嵌入一位水印信息，針對每組系數(shù)，將其最低有效位（LSB）進(jìn)行異或（xor）運算，得到bm（i），若bm（i）<>wk（i），從中隨機選取M（1）或M（2），將其LSB取反；

5）重復(fù)第4）步，對所有圖像塊進(jìn)行計算；

6）將所有圖像塊進(jìn)行逆DCT變換，得到最終加水印圖像。

2.2水印的提取和檢測

1）將加水印圖像進(jìn)行8*8分塊后，應(yīng)用DCT變換，得到DCT系數(shù)，按式（1）量化；

3.實驗結(jié)果分析

我們對尺寸為512*424的256級灰度CT圖像進(jìn)行實驗，嵌入的文本信息為（Li Qinghai 43893 Age 57 years M 15 May 2008.pulmonary embolism），水印長度為372bits（62個字符），結(jié)果如圖5所示。其中，圖5-1為原始CT圖像；圖5-2為嵌入水印后的圖像，可看出圖像質(zhì)量無明顯下降，峰值信噪比PSNR=34.6dB；對圖5-2應(yīng)用JPEG壓縮操作，然后檢測壓縮圖像的被修改位置，檢測結(jié)果示意圖如圖5-3，可以看出水印的破壞并不是特別嚴(yán)重，證明水印具有一定的抗壓縮性，是一種半脆弱水??；圖5-4是對圖像進(jìn)行篡改后得到的圖像，篡改部位用黃色箭頭標(biāo)示；圖5-5是對圖5-4相應(yīng)的篡改進(jìn)行檢測得出的結(jié)果示意圖，由圖可見，本算法對篡改可以檢測和精確定位，因為水印只嵌入到圖像的前62個8*8圖像塊中，文本仍可以正確提取。每個分塊的中頻帶嵌入6位水印信息，所以每個像素的水印嵌入量為0.09375bit。

4.結(jié)束語

本文分析了醫(yī)學(xué)圖像的空域特征和頻域特征，為在中頻帶添加水印提供理論依據(jù)。在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了一種半脆弱DCT域水印算法，算法將文本病例使用自定義編碼表生成水印信息，然后在中頻帶上嵌入水印，實驗證明，水印圖像抗壓縮性較好，水印檢測難度大，算法可以檢測和精確定位篡改部位。由于醫(yī)學(xué)圖像的獨特要求，水印圖像的抗壓縮性還不夠理想，算法有待進(jìn)一步提高。對于醫(yī)學(xué)圖像水印的添加，其嵌入位置和嵌入強度受圖像類型及圖像質(zhì)量的影響較明顯，所以今后的研究工作中，還需要對本算法的適用性進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗和改進(jìn)。