CN101661608A - 适合于互联网络的数字图像盲水印添加、提取和去除方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法，包括如下步骤：获取水印图像和待添加水印的原始图像；将水印图像二值化并进行Arnold置乱后，依据人眼的视觉特性，通过修改DCT变换后的部分中频系数实现水印的嵌入；本发明还公开了对应的通过检测DCT变换后的部分中频系数实现水印提取的数字图像盲水印提取方法和通过修改DCT变换后的部分中频系数实现的水印去除方法；算法简单可靠，适于通过互联网实现，水印提取和去除均不需要原始图像的参与；嵌入的不可见水印具有较强的抗JPEG压缩攻击的能力，对锐化攻击和剪切攻击也具有很强的鲁棒性，用于隐式标识数字图像版权。

Description

适合于互联网络的数字图像盲水印添加、提取和去除方法

技术领域

本发明涉及图像数据的数字水印技术。

背景技术

伴随着数字技术和互联网络技术应用的进一步深入，各类数字媒体通过互联网络发布并传播，由网络知识产权侵权问题而产生的法律纠纷频繁发生，多媒体数字作品的版权保护与信息完整性保证逐渐成为迫切需要解决的一个重要问题。

解决上述问题的一个先决条件是多媒体数字作品的认证问题。传统上，一般采用密码技术保护数字作品。密码技术虽然能较好地保护传输中的内容，却无法解决当信息被接收并进行解密后的保护问题。数字水印的基本思想是在数字图像、音频或视频中嵌入信息，以便保护数字产品的版权、证明产品的真实可靠性。

近年来，数字水印技术作为多媒体作品的版权保护和内容认证的有力工具一直受到国内外学者的广泛关注。

不可见水印利用了人类视觉系统的特点，使得隐藏在数据中的水印无法通过肉眼分辨出来。一个不可见数字水印系统通常包括三部分：水印生成、水印嵌入和水印检测，是目前数字媒体版权保护的重要技术保障，已成为信息安全领域的一个研究热点。

根据所基于域的不同，不可见水印算法可分为时/空域算法，变换域算法和压缩域算法三大类。时空域算法将水印信息直接嵌入到音频时域采样、图像空间像素和视频数据等原始载体数据中，即在媒体信号的时间域或空间域上实现水印嵌入。变换域算法将水印信息嵌入到音频、图像、视频等原始载体的变换域系数中。压缩域算法广义上指充分考虑JPEG、MPEG等技术的结构和特性，将水印嵌入到压缩过程的各种变量值域中，以提高对相应压缩技术或压缩标准攻击的鲁棒性为目标的嵌入算法。狭义上就是指水印嵌入到JPEG位流、MPEG位流和VQ索引流中。

数字图像盲水印专利技术相对少，仅检索到03116158.8、200710189864.2、200710179302.X、200710039990.X四种专利技术。如公开号为CN101038661A的中国发明专利申请公布说明书公开的基于回归支持向量机的盲水印嵌入和抽取方法，基于回归将水印信息嵌入到蓝色分量中，对彩色图像色彩有一定影响，通过比较预测值和实际值的关系实现水印的提取，是否嵌入水印主要通过视觉比较来确定，不能提前对图像是否嵌入水印进行判断，缺乏相应的水印信息去除方法。

发明内容

有鉴于此，为了解决上述问题，本发明的目的是提出了一种数字图像盲水印添加方法，对原始图像色彩影响小，易于在互联网上实现，嵌入的水印具有较强的抗攻击能力，添加、提取及去除时能提前对图像是否嵌入水印进行判断，同时公布对应的数字水印去除方法。

本发明的目的之一是这样实现的：适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法，包括如下步骤：

S1：获取水印图像和待添加水印的原始图像的RGB图像；

S2：根据原始图像大小将水印图像规范化为合适大小并转换为二值化图像；

S3：对二值化后的水印图像进行Arnold置乱；

S4：将原始图像由RGB图像转换到YUV空间；

S5：检测转换到YUV空间的原始图像中是否存在水印，若存在水印，则退出；若水印不存在，提取转换到YUV空间的原始图像的Y分量数据，将Y分量数据分成多个互不重叠的子块；

S6：检测添加是否完成，若未添加完成，对子块进行DCT变换，对该DCT变换后的子块选取合适的2个中频系数D1和D2作为嵌入水印的位置，修改D1和D2的值，规则如下：

当Water(m，n)＝0时，D1＝N、D2＝-N；

当Water(m，n)＝1时，D1＝-N、D2＝N；

式中Water(m，n)表示水印图像(m，n)处的二值数据；

重复步骤S6，检测添加是否完成，若未添加完成，则对下一个子块进行处理，直到水印添加完成；

S7：对嵌入水印后的每个子块进行逆DCT变换，得到图像的Y分量数据，结合步骤S4所得图像的U分量和V分量，转换到RGB空间，得到嵌入了不可见水印的彩色图像。

进一步，步骤S1是通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术获取待添加水印的原始图像、水印图像。

进一步，步骤S1是使用GDI+技术分别对通过互联网获取的待添加水印的原始图像、水印图像进行如下处理，获得原始图像和水印图像的RGB图像：

S11：新建一个位图对象，用原始图像或水印图像初始化该位图对象，获得原始图像或水印图像的属性信息；

S12：新建一个颜色对象，用原始图像或水印图像初始化该颜色对象，获得原始图像或水印图像各像素点的RGB分量；

S13：利用各像素点的RGB分量更新位图对象中的各像素点，获得原始图像或水印图像的RGB图像。

进一步，步骤S5是通过下面的方法检测水印是否存在：

S51：将Y分量数据分为互不重叠的多个子块，并对每个子块分别进行DCT变换；

S52：读取对应位置2个中频系数D1和D2的值，将多组中频系数值与阈值T(0.1＜T＜N)比较，判断该图像是否被嵌入了水印；若有大于设定门槛组的中频系数值存在D1＞T、D2＜-T或D1＜-T、D2＞T，则说明嵌入了水印；反之，未嵌入水印；

进一步，步骤S6是通过下面的方法检测水印添加是否完成的：

水印添加控制计数器初始值为水印图像像素个数，每修改一次D1和D2的值将计数器减1，读取水印添加控制计数器的值，若该值大于0，水印添加未完成；

进一步，步骤S7之后还包括如下步骤S8，通过.NET Framework框架GDI+技术将嵌入水印后的图像显示在网页中。

本发明的目的之二是提供一种适合于互联网络的数字图像盲水印提取方法，用于提取使用前述适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法添加盲水印后的图像中的水印，包括如下步骤：

A1：获取待提取水印的图像；

A2：将获取待提取水印的图像转换到YUV空间；

A3：提取待提取水印的图像的Y分量数据，将Y分量数据分为互不重叠的多个子块；

A4：检测水印提取是否完成，若未完成，则对子块进行DCT变换，提取子块中水印图像二值数据，方法如下：

当D1＞T、D2＜-T时，Water(m，n)＝0；

当D1＜-T、D2＞T时，Water(m，n)＝1；

式中Water(m，n)表示水印图像(m，n)处的二值数据；

重复步骤A4，检测水印提取是否完成，若未完成，则对下一子块进行提取，直到水印提取完成；

A5：将提取的水印图像进行Arnold反置乱；

进一步，步骤A1中，是通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术获取待提取水印的图像；步骤A4中，检测水印提取是否完成方法同于检测水印添加是否完成方法；步骤A5之后，还包括步骤A6：通过互联网，由.NETFramework框架GDI+技术将水印图像显示在网页中。

本发明的目的之三是提供一种适合于互联网络的数字图像盲水印去除方法，用于去除使用前述的适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法添加盲水印后的图像中的水印，包括如下步骤：

B1：获取待去除水印的图像数据；

B2：将获取待去除水印的图像转换到YUV空间

B3：提取Y分量数据，对Y分量数据分为多个互不重叠的子块；

B4：检测水印去除是否完成，若未完成，对子块进行DCT变换，修改子块中含有水印图像信息的D1和D2的值，实现水印图像信息的去除，方法如下：

当D1＞T、D2＜-T时，设置D1＝D2＝0.1；

当D1＜-T、D2＞T时，设置D1＝D2＝0.1；

重复步骤B4，检测水印去除是否完成，若未完成，则对下一个子块进行水印图像信息的去除，直到水印去除完成；

B5：对去除水印后的每个子块进行逆DCT变换，得到图像的Y分量数据，结合步骤B3所得图像的U分量和V分量，转换到RGB空间，即得到去除盲水印的图像。

进一步，步骤B1中，是通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术获取待去除水印的图像；步骤B4中，检测水印去除是否完成方法同于检测水印添加是否完成方法；步骤B5之后，还包括步骤B6：通过互联网，由.NETFramework框架GDI+技术将去除水印后的图像显示在网页中。

本发明提出的适合于互联网络的数字图像盲水印添加、提取和去除方法，算法简单可靠，易于在互联网上实现，可方便通过互联网络实现数字图像不可见水印的添加、提取，也可根据客户要求去除添加的水印；水印提取和去除均不需要原始图像的参与；嵌入的不可见水印具有较强的抗JPEG压缩攻击的能力，对锐化攻击和剪切攻击也具有很强的鲁棒性，用于隐式标识数字图像版权。

本发明的其他优点、目标，和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书，权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述：

图1示出了适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法的流程示意图；

图2示出了适合于互联网络的数字图像盲水印提取方法的流程示意图；

图3示出了适合于互联网络的数字图像盲水印去除方法的流程示意图；

图4示出了本发明在互联网上实现的流程示意图；

图5示出了试验用原始图像；

图6示出了试验用水印图像；

图7示出了嵌入水印图像的原始图像；

图8示出了从图7所示图像中提取的水印图像。

具体实施方式

以下将对本发明的优选实施例进行详细的描述。

参见图1，本实施例的适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法，包括如下步骤：

S1：通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术获取待添加水印的原始图像、水印图像，并获得原始图像和水印图像的RGB图像；.Net Framework框架中，提供了一套相应的功能强大的GDI+类库，提供了图形图像操作的应用程序编程接口(API)，能方便地通过互联网进行图形图像操作，具体包括如下步骤：

S11：位图(Bitmap)对象，用原始图像或水印图像初始化该Bitmap对象：Bitmap box＝new Bitmap(ImageUrl)，这样，新建的Bitmap对象box里面就包含了该图像的各种信息，可以使用如box.Width，box.Height获取图像的宽和高等属性。

S12：由于图片小于128*128时不适合嵌入水印，因此可增加检测原始图像大小是否小于128*128的步骤，小于时给出不适合嵌入水印提示并退出；

S13：新建一个颜色(Color)对象，利用横纵坐标获取原始图像或水印图像中的某个像素信息来初始化该Color对象：Color color＝box.GetPixel(xPos，yPos)，这样新建的Color对象color中就包含该像素点的各种信息，可以使用color.R，color.G，color.B获取该像素的RGB分量，最终获得原始图像或水印图像各像素点的RGB分量；

S14：利用各像素点的RGB分量更新位图对象中的各像素点，获得原始图像或水印图像的RGB图像；

S2：根据原始图像大小将水印图像规范化为32*32或16*16的像素阵列并转换为二值化图像；

S3：对二值化后的水印图像进行10次Arnold置乱；

S4：将原始图像由RGB图像转换到YUV空间；RGB色彩模型就是模型中的各种颜色都是由红、绿、蓝三基色以不同的比例相加混合而产生的。

C＝αR+βG+χB

其中C为任意彩色光，α，β，χ为三基色R，G，B的权值。R，G，B的亮度值限定在0-255之间。每个像素的颜色都用三维空间的一个点来表示。

YUV彩色模型中Y代表亮度，U、V代表色差，U和V是构成彩色的两个分量。YUV色彩空间与RGB色彩空间的转换关系如下：

$\left\{\begin{array}{c}Y=0.299R+0.587G+0.114B\\ U=0.147R+0.289G+0.436B\\ V=0.615R-0.515G+0.100B\end{array}\right.$

$\left\{\begin{array}{c}R=Y+1.140V\\ G=Y-0.395U-0.581V\\ B=Y+2.032U\end{array}\right.$

S5：检测转换到YUV空间的原始图像中是否存在水印，若存在水印，退出；若水印不存在，提取转换到YUV空间的原始图像的Y分量数据，将Y分量数据分成互不重叠的8×8的子块；

通过下面的方法检测水印是否存在：

将Y分量数据分为互不重叠的8×8的子块，并对每个子块分别进行DCT变换。本实施例采用的DCT变换定义如下：

$X_{\mathrm{uv}}={\mathrm{\α}}_u{\mathrm{\α}}_v\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{ik}}\cos \left[\frac{(2i+1)\mathrm{u\π}}{2N}\right]\cos \left[\frac{(2k+1)\mathrm{v\π}}{2N}\right]$

相应的逆变换定义为：

$x_{\mathrm{ik}}=\underset{u=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_u{\mathrm{\α}}_v{X}_{\mathrm{uv}}\cos \left[\frac{(2i+1)\mathrm{u\π}}{2N}\right]\cos \left[\frac{(2k+1)\mathrm{v\π}}{2N}\right]$

读取对应位置2个中频系数D1和D2的值，将多组中频系数值与阈值T(0.1＜T＜N，参考值可设置为2～4之间)比较，判断该图像是否被嵌入了水印；若有大于设定门槛组(参考值可设置为50～100之间)的中频系数值存在D1＞T、D2＜-T或D1＜-T、D2＞T，则说明嵌入了水印；反之，未嵌入水印；

S6：对子块进行DCT变换，对该DCT变换后的子块选取合适的2个中频系数D1和D2作为嵌入水印的位置，参考系数如DCT_block(5，2)、DCT_block(4，3)，修改D1和D2的值，规则如下：

当Water(m，n)＝0时，D1＝N、D2＝-N；

当Water(m，n)＝1时，D1＝-N、D2＝N；

式中Water(m，n)表示水印图像(m，n)处的二值数据；

检测添加是否完成，若未添加完成，则重复本步骤中的上述过程对下一个子块进行处理，直到水印添加完成；

上面的Water(m，n)表示编号为(m，n)处的水印图像二值数据，可以根据实际情况来设置N的值，N值越大，则水印图像的鲁棒性越好，但失真也越大，一般可设置为7～10之间。

通过下面的方法检测水印添加是否完成的：

初始化一个水印添加控制计数器，其初始值为水印图像像素个数，每修改一次D1和D2的值将计数器减1，读取水印添加控制计数器的值，若该值大于0，水印添加未完成；

S7：对嵌入水印后的每个子块进行逆DCT(IDCT)变换和分块重组，得到图像的Y分量数据，结合步骤S4所得图像的U分量和V分量，转换到RGB空间，即可得到嵌入不可见水印的彩色图像；

S8：通过.NET Framework框架GDI+技术将嵌入水印后的图像显示在网页中。

参见图2，本实施例的适合于互联网络的数字图像盲水印提取方法，用于提取使用前述适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法添加盲水印后的图像中的水印，包括如下步骤：

A1：是通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术获取待提取水印的图像的RGB图像，具体方法如步骤S1，在此不再赘述；

A2：将获取待提取水印的图像由RGB图像转换到YUV空间；

A3：提取待提取水印的图像的Y分量数据，将Y分量数据分为互不重叠的多个子块；检测水印是否存在，若水印不存在，则退出；若存在水印，则执行步骤A4；

A4：检测水印提取是否完成，若未完成，则对子块进行DCT变换，提取子块中水印图像二值数据，方法如下：

当D1＞T、D2＜-T时，Water(m，n)＝0；

当D1＜-T、D2＞T时，Water(m，n)＝1；

式中Water(m，n)表示水印图像(m，n)处的二值数据；

重复步骤A4，检测水印提取是否完成，若未完成，则对下一子块进行提取，直到水印提取完成；

通过如下方法检测水印提取是否完成：设置一水印提取控制计数器，初始值为水印图像像素个数，每提取一次D1和D2的值后将计数器减1，读取水印提取控制计数器的值，若该值大于0，则水印提取未完成；

A5：将提取的水印图像进行10次Arnold反置乱。

A6：通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术将水印图像显示在网页中。

参见图3，本实施例的适合于互联网络的数字图像盲水印去除方法，用于去除使用前述适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法添加盲水印后的图像中的水印，包括如下步骤：

B1：是通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术获取待去除水印的图像的RGB图像；

B2：将获取待去除水印的图像的RGB图像转换到YUV空间

B3：提取Y分量数据，对Y分量数据分为多个互不重叠的子块，并对每个子块分别进行DCT变换；检测水印是否存在，若水印不存在，退出；若存在水印，执行步骤B4；

B4：检测水印去除是否完成，若未完成，对子块进行DCT变换，修改子块中含有水印图像信息的D1和D2的值，实现水印图像信息的去除，方法如下：

当D1＞T、D2＜-T时，设置D1＝D2＝0.1；

当D1＜-T、D2＞T时，设置D1＝D2＝0.1；

重复步骤B4，检测水印去除是否完成，若未完成，则对下一个子块进行水印图像信息的去除，直到水印去除完成；

通过如下方法检测水印去除是否完成：设置一水印去除控制计数器，初始值为水印图像像素个数，每修改一次D1和D2的值后将计数器减1，读取水印去除控制计数器的值，若该值大于0，则水印去除未完成；

B5：对去除水印后的每个子块进行逆DCT变换，得到图像的Y分量数据，结合步骤B3所得图像的U分量和V分量，转换到RGB空间，即得到去除盲水印的图像。

B6：通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术将去除水印后的图像显示在网页中。

利用上述适合于互联网络的数字图像盲水印添加、提取和去除方法，可方便地通过网页在互联网上实现在线的数字图像盲水印添加、提取和去除，通过流程示意图如图4所示。

实验所使用的原始彩色图像如图5所示，为320×320的彩色lena图像。水印图像如图6所示，为32×32有“重庆大学”字样的二值图像。

在如图5所示原始图像中嵌入如图6所示水印图像后的图像如图7所示，从图7所示图像中提取的水印图像如图8所示。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：获取水印图像和待添加水印的原始图像的RGB图像；

S2：根据原始图像大小将水印图像规范化为合适大小并转换为二值化图像；

S3：对二值化后的水印图像进行Arnold置乱；

S4：将原始图像由RGB图像转换到YUV空间；

S5：检测转换到YUV空间的原始图像中是否存在水印，若存在水印，则退出；若水印不存在，提取转换到YUV空间的原始图像的Y分量数据，将Y分量数据分成多个互不重叠的子块；

S6：检测添加是否完成，若未添加完成，则对子块进行DCT变换，对该DCT变换后的子块选取合适的2个中频系数D1和D2作为嵌入水印的位置，修改D1和D2的值，规则如下：

当Water(m，n)＝0时，D1＝N、D2＝-N；

当Water(m，n)＝1时，D1＝-N、D2＝N；

式中Water(m，n)表示水印图像(m，n)处的二值数据；

重复步骤S6，检测添加是否完成，若未添加完成，则对下一个子块进行处理，直到水印添加完成；

S7：对嵌入水印后的每个子块进行逆DCT变换，得到图像的Y分量数据，结合步骤S4所得图像的U分量和V分量，转换到RGB空间，得到嵌入了不可见水印的彩色图像。

2.如权利要求1所述的适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法，其特征在于：步骤S1中，是通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术获取待添加水印的原始图像、水印图像。

3.如权利要求1所述的适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法，其特征在于：步骤S1中使用GDI+技术分别对通过互联网获取的待添加水印的原始图像、水印图像进行如下处理，获得原始图像和水印图像的RGB图像：

S11：新建一个位图对象，用原始图像或水印图像初始化该位图对象，获得原始图像或水印图像的属性信息；

S12：新建一个颜色对象，用原始图像或水印图像初始化该颜色对象，获得原始图像或水印图像各像素点的RGB分量；

S13：利用各像素点的RGB分量更新位图对象中的各像素点，获得原始图像或水印图像的RGB图像。

4.如权利要求1所述的适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法，其特征在于：步骤S5中，是通过下面的方法检测水印是否存在：

S51：将Y分量数据分为互不重叠的多个子块，并对每个子块分别进行DCT变换；

S52：读取对应位置2个中频系数D1和D2的值，将多组中频系数值与阈值T(0.1＜T＜N)比较，判断该图像是否被嵌入了水印；若有大于设定门槛组的中频系数值存在D1＞T、D2＜-T或D1＜-T、D2＞T，则说明嵌入了水印；反之，未嵌入水印。

5.如权利要求1所述的适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法，其特征在于：步骤S6中，是通过下面的方法检测水印添加是否完成的：

设置一个水印添加控制计数器，其初始值为水印图像像素个数，每修改一次D1和D2的值将计数器减1，读取水印添加控制计数器的值，若该值大于0，水印添加未完成。

6.如权利要求1至3中任一项所述的适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法，其特征在于：步骤S7之后还包括如下步骤S8，通过.NET Framework框架GDI+技术将嵌入水印后的图像显示在网页中。

7.适合于互联网络的数字图像盲水印提取方法，用于提取使用如权利要求1-4中任一项所述的适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法添加盲水印后的图像中的水印，其特征在于：包括如下步骤：

A1：获取待提取水印的图像；

A2：将获取待提取水印的图像转换到YUV空间；

A3：提取待提取水印的图像的Y分量数据，将Y分量数据分为互不重叠的多个子块；检测水印是否存在，若水印不存在，则退出；若存在水印，则执行步骤A4；

A4：检测水印提取是否完成，若未完成，则对子块进行DCT变换，提取子块中水印图像二值数据，方法如下：

当D1＞T、D2＜-T时，Water(m，n)＝0；

当D1＜-T、D2＞T时，Water(m，n)＝1；

式中Water(m，n)表示水印图像(m，n)处的二值数据；

重复步骤A4，检测水印提取是否完成，若未完成，则对下一子块进行提取，直到水印提取完成；

A5：将提取的水印图像进行Arnold反置乱。

8.如权利要求7所述的适合于互联网络的数字图像盲水印提取方法，其特征在于：步骤A1中，是通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术获取待提取水印的图像；步骤A4中，通过如下方法检测水印提取是否完成：设置一水印提取控制计数器，初始值为水印图像像素个数，每提取一次D1和D2的值后将计数器减1，读取水印提取控制计数器的值，若该值大于0，则水印提取未完成；步骤A5之后，还包括步骤A6：通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术将水印图像显示在网页中。

9.适合于互联网络的数字图像盲水印去除方法，用于去除使用如权利要求1-4中任一项所述的适合于互联网络的数字图像盲水印添加方法添加盲水印后的图像中的水印，其特征在于：包括如下步骤：

B1：获取待去除水印的图像数据；

B2：将获取待去除水印的图像转换到YUV空间

B3：提取Y分量数据，对Y分量数据分为多个互不重叠的子块；检测水印是否存在，若水印不存在，退出；若存在水印，执行步骤B4；

B4：检测水印去除是否完成，若未完成，对子块进行DCT变换，修改子块中含有水印图像信息的D1和D2的值，实现水印图像信息的去除，方法如下：

当D1＞T、D2＜-T时，设置D1＝D2＝0.1；

当D1＜-T、D2＞T时，设置D1＝D2＝0.1；

重复步骤B4，检测水印去除是否完成，若未完成，则对下一个子块进行水印图像信息的去除，直到水印去除完成；

B5：对去除水印后的每个子块进行逆DCT变换，得到图像的Y分量数据，结合步骤B3所得图像的U分量和V分量，转换到RGB空间，即得到去除盲水印的图像。

10.如权利要求9所述的适合于互联网络的数字图像盲水印去除方法，其特征在于：步骤B1中，是通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术获取待去除水印的图像；步骤B4中，通过如下方法检测水印去除是否完成：设置一水印去除控制计数器，初始值为水印图像像素个数，每修改一次D1和D2的值后将计数器减1，读取水印去除控制计数器的值，若该值大于0，则水印去除未完成；步骤B5之后，还包括步骤B6：通过互联网，由.NET Framework框架GDI+技术将去除水印后的图像显示在网页中。

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