一种多维预测误差扩展的可逆水印方法技术

本发明专利技术公开了一种多维预测误差扩展的可逆水印方法，所述多维预测误差扩展的可逆水印方法包括：水印的嵌入和水印的提取；提出多维预测误差扩展，把多个相邻像素的预测误差组成一个预测误差组，获得一个多维的预测误差直方图，将水印信息嵌入在预测误差组中。本发明专利技术提出一种多维预测误差扩展的可逆水印算法，通过不同以往的预测误差分组方法，提高了图像的PSNR；采用了在多维预测误差直方图中通过修改预测误差组的映射关系，舍弃嵌入失真大的映射，并重建新映射关系的方法嵌入可逆水印，一定程度上避免了图像的失真感，并在达到了算法要求的基础上提高了图像的PSNR(峰值信噪比)。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数字水印
，尤其涉及一种多维预测误差扩展的可逆水印方法。
技术介绍
有很多特殊的领域比如医学、军事系统等，他们的要求非常高，不仅要把嵌入的信息提取出来，还要求提取过信息后的载体能被完完全全的恢复出来，因为这可能是很重要的资料，有很高的利用价值。在这种前提条件，无失真恢复原始图像的嵌入技术，又称可逆的、无损的水印嵌入技术就应运而生了。传统预测误差直方图可逆数字水印算法并没有充分分析和利用像素预测误差之间的关系来获得更优秀的算法性能。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种多维预测误差扩展的可逆水印方法，旨在解决传统预测误差直方图可逆数字水印算法并没有充分分析和利用像素预测误差之间的关系来获得更优秀的算法性能的问题。本专利技术是这样实现的，一种多维预测误差扩展的可逆水印方法，所述多维预测误差扩展的可逆水印方法包括：水印的嵌入和水印的提取；提出多维预测误差扩展，把多个相邻像素的预测误差组成一个预测误差组，获得一个多维的预测误差直方图，将水印信息嵌入在预测误差组中；将图片的像素点按照图2分为阴影层和空白层，对阴影层的像素按照菱形预测的方法进行预测，将多个相邻像素的预测误差组成一个预测误差组，获得一个多维的预测误差直方图，按照提出的映射关系将水印信息嵌入预测误差直方图中；在利用相同的方法将水印信息嵌入在空白层。进一步，所述水印的嵌入包括以下步骤：步骤一，生成位图，除过第一行像素之外的像素，根据各像素值是否在边界值处，建立像素的位图，将位图进行无损压缩；步骤二，对原图分组，将原图分为阴影层和空白层，从左到右，从上到下，阴影层与空白层交替出现；步骤三，在阴影层嵌入水印，对阴影层采用菱形预测进行预测，将多个相邻的预测误差组成一个预测误差组，按照映射关系将水印信息嵌入预测误差直方图中；具体的映射关系：对于当嵌入失真阈值为n-1时，当嵌入时，改变为这一映射因为失真过大舍弃；对于增加一种新的映射：对于其中X>0，X可以在任意一位，嵌入信息为分别改变为其中X→X+1属于平移失真，其余n-1位属于嵌入失真；对于其中Xi>0，在任意一位，嵌入方法与相同，对于Xi平移，在其余位上嵌入信息。步骤四，在空白层嵌入水印；按照在阴影层的方法在空白层嵌入水印。进一步，所述在阴影层嵌入水印具体包括：第一步，按照菱形预测方法对阴影层进行预测，，生成预测误差组并计算他们的局部复杂度LC；LC3＝|a-b|+|b-c|+|c-d|+|d-a|+|c-e|+|e-f|+|d-h|+|d-f|+|f-g|+|g-h|；第二步，将第一行中像素的最低有效位清空，为嵌入中需要的ρ、位图、将要嵌入的信息的总数三个参数腾出空间，将被替代的最低有效位和压缩好的位图作为嵌入载荷的一部分；第三步，找到一个ρ的最小值，使得能满足嵌入载荷的要求。进一步，所述水印的提取具体包括：步骤一，确定参数，读取水印图像第一行像素值，确定ρ、位图、将要嵌入的信息的总数三个参数的值；步骤二，在阴影层提取水印信息；步骤三，在空白层提取水印信息，按照步骤二的方法，在空白层提取嵌入的水印信息并恢复原图；所述在阴影层提取水印信息具体包括：第一步，用相同的预测方法和相同的浏览顺序得到被标记的预测误差组序列，并计算局部复杂度LC；第二步，对满足条件的LC进行与嵌入相反映射，提取出嵌入的信息；第三步，提取出嵌入的信息后，用最低有效位替换的方法，通过位图上的信息得到原始图像的像素值；利用提取到的最低有效位的信息恢复出第一行像素的原始值。本专利技术的另一目的在于提供一种所述多维预测误差扩展的可逆水印方法的可逆水印系统，所述可逆水印系统包括：水印嵌入模块，用于实现水印的嵌入；水印提取模块，用于实现水印的提取。所述水印嵌入模块进一步包括：生成位图单元，用于根据各像素值是否在边界值处，并建立像素的位图；对原图分组单元，用于将原图分为阴影层和空白层，从左到右，从上到下，阴影层与空白层交替出现；嵌入单元，用于在阴影层嵌入；空白层嵌入单元，用于在空白层嵌入水印信息；所述嵌入单元进一步包括：计算单元，用于预测、计算复杂度，按照菱形预测方法对阴影层进行预测，生成预测误差组并计算局部复杂度LC；载荷单元，用于为嵌入的载荷腾出空间，将第一行中像素的最低有效位清空，为嵌入中的三个参数腾出空间；最优参数值单元，用于寻找最优参数值，能满足嵌入载荷的要求；嵌入载荷单元，用于利用最低有效位替换的方法将参数ρ、压缩的位图大小、和信息长度嵌入到图像第一行的像素中；嵌入水印信息单元，用于对满足LC<ρ的预测误差组进行嵌入，将像素点分为2类：嵌入部分和平移部分；平移部分的每一位都加1，嵌入部分的根据维度和失真阈值选择不同的映射嵌入水印信息。所述水印提取模块进一步包括：确定参数值单元，用于读取图像第一行像素值，确定三个参数的值；阴影层提取单元，用于在阴影层提取水印信息；空白层提取单元，用于在空白层提取水印信息；所述阴影层提取单元进一步包括：计算单元，用于预测、计算复杂度，用相同的预测方法和相同的浏览顺序得到被标记的预测误差组序列，并计算局部复杂度LC；提取嵌入信息单元，用于对满足条件的LC进行相反映射这一步骤，提取出嵌入的信息；恢复原始图像单元，用于提取出嵌入的信息后，用最低有效位替换的方法，通过位图上的信息得到原始图像的像素值；利用提取到的最低有效位的信息恢复出第一行像素的原始值。本专利技术的另一目的在于提供一种包含所述多维预测误差扩展的可逆水印方法的法律图像处理系统。本专利技术的另一目的在于提供一种包含所述多维预测误差扩展的可逆水印方法的医学图像处理系统。本专利技术的另一目的在于提供一种包含所述多维预测误差扩展的可逆水印方法的军事系统图像处理系统。本专利技术提供的多维预测误差扩展的可逆水印方法，采用了在多维预测误差直方图中通过修改预测误差组的映射关系，舍弃嵌入失真大的映射，并重建新映射关系的方法嵌入可逆水印，一定程度上避免了图像的失真感，并在达到了算法要求的基础上提高了图像的PSNR(峰值信噪比)。本专利技术提出一种多维预测误差扩展的可逆水印算法，通过不同以往的预测误差分组方法，提高了图像的PSNR；通过与Bo的方法进行对比，几乎所有的方法都比Bo的方法更好，但是最优的还是提出的3D方法。效果最好的是“Airplane”，这是这张图像有很本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多维预测误差扩展的可逆水印方法，其特征在于，所述多维预测误差扩展的可逆水印方法包括：水印的嵌入和水印的提取；提出多维预测误差扩展，把多个相邻像素的预测误差组成一个预测误差组，获得一个多维的预测误差直方图，将水印信息嵌入在预测误差组中；将图片的像素点分为阴影层和空白层，对阴影层的像素按照菱形预测的方法进行预测，将多个相邻像素的预测误差组成一个预测误差组，获得一个多维的预测误差直方图，按照提出的映射关系将水印信息嵌入预测误差直方图中；在利用相同的方法将水印信息嵌入在空白层。

【技术特征摘要】
1.一种多维预测误差扩展的可逆水印方法，其特征在于，所述多维预测误差扩展的可
逆水印方法包括：水印的嵌入和水印的提取；提出多维预测误差扩展，把多个相邻像素的预
测误差组成一个预测误差组，获得一个多维的预测误差直方图，将水印信息嵌入在预测误
差组中；将图片的像素点分为阴影层和空白层，对阴影层的像素按照菱形预测的方法进行
预测，将多个相邻像素的预测误差组成一个预测误差组，获得一个多维的预测误差直方图，
按照提出的映射关系将水印信息嵌入预测误差直方图中；在利用相同的方法将水印信息嵌
入在空白层。
2.如权利要求1所述的多维预测误差扩展的可逆水印方法，其特征在于，所述水印的嵌
入包括以下步骤：
步骤一，生成位图，除过第一行像素之外的像素，根据各像素值是否在边界值处，建立
像素的位图，将位图进行无损压缩；
步骤二，对原图分组，将原图分为阴影层和空白层，从左到右，从上到下，阴影层与空白
层交替出现；
步骤三，在阴影层嵌入水印，对阴影层采用菱形预测进行预测，将多个相邻的预测误差
组成一个预测误差组，按照映射关系将水印信息嵌入预测误差直方图中；具体的映射关系：
对于当嵌入失真阈值为n-1时，当嵌入时，改变为这一
映射因为失真过大舍弃；
对于增加一种新的映射：对于其中X>0，X在任意一位，嵌入信息为分别改变为
其中X→X+1属于平移失真，其余n-1位属于嵌入失真；
对于其中Xi>0，在任意一
位，嵌入方法与相同，对于Xi平移，在其余位上嵌入信息；
步骤四，在空白层嵌入水印；按照在阴影层的方法在空白层嵌入水印。
3.如权利要求2所述的多维预测误差扩展的可逆水印方法，其特征在于，所述在阴影层
嵌入水印具体包括：
第一步，按照菱形预测方法对阴影层进行预测，生成预测误差组并计算他们的局部复
杂度LC；
LC3＝|a-b|+|b-c|+|c-d|+|d-a|+|c-e|+|e-f|+|d-h|+|d-f|+|f-g|+|g-h|；
第二步，将第一行中像素的最低有效位清空，为嵌入中需要的ρ、位图、将要嵌入的信息
的总数三个参数腾出空间，将被替代的最低有效位和压缩好的位图作为嵌入载荷的一部
分；
第三步，找到一个ρ的最小值，使得能满足嵌入载荷的要求，对满足LC<ρ的预测误差组
进行嵌入。
4.如权利要求1所述的多维预测误差扩展的可逆水印方法，其特征在于，所述水印的提
取具体包括：
步骤一，确定参数，读取水印图像第一行像素值，确定ρ、位图、将要嵌入的信息的总数
三个参数的值；
步骤二，按照相同的方法生成预测误差组及局部复杂度，处理满足LCi≤ρ的预测误差
组，通过嵌入时的映射方案的逆映射恢复出原来的像素值，根据映射时不同的类型恢复出
负载，在阴影层提取水印信息；
步骤三，在空白层提取水印信息，按照步骤二的方法，在空白层提取嵌入的水印信息并
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王祥，于翔，裴庆祺，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61