一种基于有限脊波变换的图像水印方法技术

一种基于有限脊波变换的图像水印方法，属于信息安全技术领域，特别涉及有限脊波变换理论和图像数字水印技术。首先对图像分成素数ｐ个分块，并产生一个长度为Ｌ＝ｐ－１的水印序列ｗ＝｛ｗ↓［ｉ］｜ｗ↓［ｉ］∈｛－１，１｝，０≤ｉ≤Ｌ－１｝；然后对每个分块分别做有限脊波变换；在变换得到的脊波域中搜寻能量最大的一个方向，将水印嵌入到这个方向上；水印嵌入时采用的公式考虑了人眼对不同方向变化的敏感度，在不同方向上水印嵌入的强度不同；对每个图像分块都嵌入相同的水印，实现了水印的局部化。本发明专利技术提供的图像水印方法具有很好的水印不可见性，在水印检测时相关检测值区分度高，对常规图像处理操作具备鲁棒性，尤其能抵御图像剪裁攻击。

【技术实现步骤摘要】

，属于信息安全
，特别涉及有限脊波变换理论和图像数字水印技术。
技术介绍
数字化技术和网络技术的飞速发展在许多方面改变了人们的生活。基于计算机和网络的多媒体信息交换为数字作品的使用、传播提供了便利的途径，使数字作品与传统作品相比，有很大的优越性。然而，网络信息时代的到来也对版权保护提出了新的挑战，传统的信息加密技术已无法满足实际应用的需要。数字水印技术是一门新兴的学科交叉的应用技术，它吸收了众多学科领域的思想和理论。简单地说，数字水印技术是一种信息隐藏技术，它的基本思想是在数字图像、音频和视频等数字产品中嵌入秘密信息，以便保护数字产品的版权、证明产品的真实可靠性、跟踪盗版行为或者提供产品的附加信息。数字水印技术已经成为当前多媒体信息安全研究领域发展最快的热点技术，正受到国际学术界和企业界的高度关注。因此，无论从理论角度还是应用角度来看，开展对数字水印技术的研究，既具有重要的学术意义，也具有极为重要的经济意义。详见文献J.Cox，L.Miller，A.Bloom，“Digital Watermarking”，Morgan Kaufmann，2003和文献孙圣和，陆哲明，牛夏牧，“数字水印技术及应用”，科学出版社，2004等。图像数字水印技术是数字水印技术的一个重要研究领域。从90年代人们提出数字水印技术以来，各式各样的图像水印算法不断涌现。比较常见的图像水印嵌入算法可以分为三大类(1)空间域水印嵌入算法。早期人们对数字水印的研究基本上是基于空间域的，算法相对简单，实时性较强，但在鲁棒性上不如变换域算法。详见文献R.G.Van Schyndel，A.Z.Trickle，N.Mee，C.F.Osborne，“A Digital Watermark”，Proceedings of IEEE InternationalConference on Image Processing，1994，286-90和文献周利军，周源华，支铮，“基于m序列的多重图像水印”，上海交通大学学报，2001，35(9)1317-1320等。(2)DCT域水印嵌入算法。离散余弦变换(DCT)是数字信号处理技术中最常用的线性变换之一，它是实变换，具有很好的能量压缩能力和去相关能力。特别地，数字图像的JPEG压缩标准就是建立在DCT基础上的。因此，DCT在数字水印处理技术中受到了普遍重视。详见文献I.J.Cox，J.Kalian，T.Leighton，T.Shamoon，“Secure Spread Spectrum Watermarkingfor Multimedia”，IEEE Trans.on Image Processing.1997，6(12)1673-1687和文献M.A.Suhail，M.S.Obaidat，“Digital Watermarking-based DCT and JPEG Model”，IEEE Trans.onInstrumentation and Measurement，2003，52(5)1640-1647等。(3)DWT域嵌入算法。小波变换和小波分析作为一种数学工具，是对傅立叶变换和窗口傅立叶变换的一个重大突破，已经成为数据压缩、处理和分析最有用的工具。小波变换域数字水印方法兼具时空域方法和DCT变换域方法的优点，是当前数字水印算法研究的热点和最重要的研究方向。详见文献A.Lumini，D.Maio，“A Wavelet-based Image WatermarkingScheme”，International Conference on Information TechnologyCoding and Computing，March27-29，2000122-127和文献S.Tsekeridou，I.Pitas，“Waveleet-based Self-similar Watermarkingfor Still Images”，ISCAS’2000，May 28-31，2000，1220-223等。小波分析在处理一维分段光滑函数时有优秀的表现，因为小波擅长于捕捉零维(点)的奇异性。而对二维分段光滑信号，例如图像，广泛具有一维奇异性，例如光滑的曲线构成的物体边缘。小波分析线状奇异性并不是一个很好的表示工具。为了克服小波处理高维情况的薄弱，Candes和Donoho提出了一种新的多尺度变换——脊波。脊波可以有效地处理二维空间中线条的奇异性。有限脊波变换则是一种可逆的离散脊波变换，与其他脊波变换离散化方案相比有很多优点。详见文献E.J.Candes，D.L.Donoho，“RidgeletsA key tohigher-dimensional intermittency”，Phil.Trans，1999，2495-2595和文献Minh.N.Do，MartinVetterli，“The Finite Ridgelet Transform for Image Representation”，IEEE Transactions on ImageProcessing，2003，12(1)16-28等。
技术实现思路
本专利技术的任务是提供一种基于有限脊波变换的图像水印算法，它具有局部化水印的特点，在对图像的常规操作下具备鲁棒性。为了方便地描述本
技术实现思路
，首先对一些术语进行定义。定义1.图像。本专利技术中提到的图像都是指二维静止灰度图像。定义2.水印。嵌入到图像中的包含版权信息的序列。本专利技术中使用的水印序列为二进制双极性序列{-1，1}。定义3.水印嵌入。指将水印通过某种方法嵌入到原始图像中，得到嵌入了水印的图像。定义4.水印检测。指对一幅可疑图像进行检测，判断其是否含有水印。定义5.FRAT。有限Radon变换，是有限脊波变换的重要组成部分。定义如下一个实函数f在有限平面Zp2上的FRAT定义为rk=FRATf(k,l)=1pΣ(i,j)∈Lk,lf]]>其中，Lk，l＝{(i，j)∶j＝ki+l(modp)，i∈Zp}，0≤k≤p，Zp＝{0，1，...，p-1}。定义6.FBP。有限反射投影算子，是有限Radon变换的逆变换。定义如下FBPr(i,j)=1pΣk,l∈Pi,jrk,(i,j)∈Zp2]]>其中，Pi，j＝{(k，l)∶l＝j-ki(modp)，k∈Zp}∪{(p，i)}。定义7.FRAT系数矩阵。对p×p大小的矩阵做FRAT变换，得到的矩阵即为FRAT系数矩阵。FRAT系数矩阵大小为(p+1)×p。其中，p+1行代表分解成了p+1个方向，p列代表每个方向上有p个位移对应的p个系数。定义8.一维离散小波分解。对一维离散信号进行离散小波变换，可分解出第一层近似分量(代表信号的低频部分)和第一层细节分量(代表信号的高频部分)。其中第一层近似分量又可继续分解为第二层近似分量和第二层细节分量，依此类推。定义9.有限脊波变换。先对空域中的矩阵做FRAT，得到FRAT系数矩阵，再对FRAT系数矩阵的每一行序列做一维离散小波变换。整个过程就为有限脊波变换。定义10.相关系数。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于有限脊波变换的图像水印方法，包括水印嵌入和水印检测过程，其特征是，所述水印嵌入过程包含下列步骤：步骤１、产生一个长度为Ｌ＝ｐ－１（ｐ为一素数）的水印序列ｗ＝｛ｗ↓［ｉ］｜ｗ↓［ｉ］∈｛－１，１｝，０≤ｉ≤Ｌ－１｝；步 骤２、选定分块大小ｐ（ｐ＝Ｌ＋１），对原始图像Ｉ进行分块，设总共能分成Ｎ个分块，即得到分块图像Ｂ↓［ｘ］，０≤ｘ≤Ｎ－１；步骤３、对各个分块图像，进行以下操作：步骤３－１、对分块图像Ｂ↓［ｘ］，０≤ｘ≤Ｎ－１，做ＦＲＡＴ变换 ，得到（ｐ＋１）×ｐ大小的ＦＲＡＴ系数矩阵Ｒ↓［ｘ］，０≤ｘ≤Ｎ－１；步骤３－２、对ＦＲＡＴ系数矩阵Ｒ↓［ｘ］的每一行做一维离散小波分解，得到第一层细节分量序列ｄ↓［ｘ，ｋ］，０≤ｘ≤Ｎ－１，０≤ｋ≤ｐ；步骤３－３、计算序列 ｄ↓［ｘ，ｋ］的能量ｅ↓［ｘ，ｋ］，＊＊＊步骤３－４、固定参数ｘ，找出ｅ↓［ｘ，ｋ］中最大的一个ｅ↓［ｘ，ｍ］，对应的细节分量序列为ｄ↓［ｘ，ｍ］；步骤３－５、按下式将水印嵌入到序列ｄ↓［ｘ，ｍ］中，ｄ′↓［ ｘ，ｍ，ｉ］＝ｄ↓［ｘ，ｍ，ｉ］＋α↓［ｍ］βｗ↓［ｉ］，０≤ｉ≤ｐ－２，其中，α↓［ｍ］是方向敏感因子，β是自适应缩放因子，由ｄ↓［ｘ，ｍ，ｉ］的值决定，可以采用如下的折线函数来决定β：＊＊＊其中，ａ，ｂ（ａ＞０， ｂ＞０）是人为设定的常数；步骤３－６、根据以上步骤，得到嵌入水印后的ＦＲＡＴ系数矩阵Ｒ′↓［ｘ］，对其做ＦＢＰ，得到嵌入水印的分块图像Ｂ′↓［ｘ］；步骤４、将所有嵌入水印的分块图像Ｂ′↓［ｘ］，重新拼接起来，就得到嵌入水印的 图像Ｉ；所述水印检测过程包含下列步骤：步骤１、获知水印嵌入时的必要参数，包括分块大小ｐ和水印序列ｗ等；步骤２、将待检测图像Ｉ′分成Ｎ个分块，分块图像为：Ｃ↓［ｘ］，０≤ｘ≤Ｎ－１；步骤３、对各个分块图像，进行 以下操作：步骤３－１、对分块图像Ｃ↓［ｘ］，０≤ｘ≤Ｎ－１，做ＦＲＡＴ变换，得到（ｐ＋１）×ｐ大小的ＦＲＡＴ系数矩阵Ｗ↓［ｘ］，０≤ｘ≤Ｎ－１；步骤３－２、对ＦＲＡＴ系数矩阵Ｗ↓［ｘ］的每一行做一维离散小波分解，得到第一层细 节分量序列ｄ′↓［ｘ，ｋ］，０≤ｘ≤Ｎ－１，０≤ｋ≤ｐ；步骤３－３、计算序列ｄ′↓［ｘ，ｋ］的能量ｅ′↓［ｘ，ｋ］，＊＊＊步骤...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：马争，张金沙，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：90[中国|成都]