CN101833745A - 一种数字图像的多个二值水印嵌入及提取检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字图像的多个二值水印嵌入及提取检测方法，嵌入水印时首先将待嵌入的多个二值水印图像组合成为一个三维水印，根据三维水印各水印分量对应空间像素的0/1比特取值，对原始数字图像经小波多级分解后得到的小波逼近子图的小数部分数据进行二值量化实现的，实现多水印嵌入的同时并返回一个逻辑表，提取水印时通过二值离散判别结合逻辑表实现水印的提取，本发明嵌入的K个二值水印图像中可以保证其中的K-1个二值水印图像能完全免疫于图像的任何攻击，具有理想的鲁棒性；嵌入有二值水印图像的数字图像质量与嵌入的二值水印图像的个数无关；此外，提取水印时不需要原始数字图像，保证了原始数字图像的安全。

Description

一种数字图像的多个二值水印嵌入及提取检测方法

技术领域

本发明涉及一种数字水印嵌入方法，尤其是涉及一种数字图像的多个二值水印嵌入及提取检测方法。

背景技术

在当今Internet网络迅速发展和多媒体作品广泛传播的时代，数字水印技术是一种能够有效解决多媒体作品版权保护和所有权鉴别的手段。然而，目前研究的数字水印技术大多数是单水印嵌入的数字水印方法，该方法存在着功能单一的缺限。原因在于在实际应用中更多的存在着向数字多媒体作品中嵌入多个水印以满足不同目的的需要，比如一幅数字多媒体作品完成后需要有两人或多人的签名以共享版权，或又如一幅数字多媒体作品在发布、销售、使用等不同阶段需要标志不同所有者(如创作者、发行者、使用者等)使用的合法信息等等。因此，多水印嵌入方法的研究更为迫切。

目前，多水印嵌入方法主要采用双水印嵌入方法，对于三水印及以上的多水印嵌入方法研究还比较缺少。2004年，马义德、陆福相在计算机工程与应用学报中提出了一种多重数字水印技术，其公开了一种四水印嵌入方法，该方法将四幅灰度数字水印分别进行DCT变换，然后将各自DCT部分重要系数经Hadamard正交变换和置乱加密，通过加法规则对原始载体Lena分块图像的DCT系数进行修改实现多水印的嵌入。但由于该水印方法嵌入原始载体图像的是水印的部分DCT变换系数，当水印图像受到一些微弱处理后，水印的检测效果将会受到严重地影响，因此该水印方法只适合应用于那些加入水印后的图像不会发生有较大变化的场合。

2006年，李敏、费耀平在计算机工程学报中提出了一种基于置乱变换的多重数字水印盲算法。该方法选取原始Lena灰度图像的部分区域，通过基于队列置乱变换方式将其转换为二值序列，然后将待嵌入的二值水印图像像素的0/1比特替换二值序列中的某一位实现水印的嵌入。重复相同过程，可以在空间域内实现多个二值水印的嵌入。但由于该方法是在空间域内嵌入水印，存在着水印相互重叠的可能，而且水印图像质量随着水印嵌入数目的增加而下降，峰值信噪比(PSNR)由嵌入一个水印时的42.76dB下降到嵌入四个水印后的36.98dB。

2009年，汤祥、苏勇在武汉理工大学学报中提出了一种基于RGB分解的多重盲水印算法，其实质是一种三水印嵌入方法。该方法将一幅彩色数字图像分解成RGB三个分量，然后将待嵌入的两个二值水印图像像素的0/1比特分别替换R、G两个分量像素的第三或第四比特位，同时根据另一个二值水印图像像素的0/1比特取值对B分量的小波低频系数进行一定的修改，实现在空间和小波混合域内三个二值水印的依次嵌入，得到的水印图像质量PSNR为36.35dB，检测结果显示，对于噪声干扰和JPEG压缩处理，在空间域内嵌入的两个水印其鲁棒性并不理想。

综上分析可以看到，上述提出的多水印方法在水印图像质量和在水印鲁棒性方面都存在着一定的欠缺：1)嵌入水印后的数字图像质量不甚理想，峰值信噪比相对较低，且水印图像质量随着水印嵌入数目的增加而下降；2)嵌入的水印图像抗常规的图像处理或外来攻击能力较弱，水印图像的检测效果随着对数字图像的处理或攻击而下降，水印鲁棒性较差。实际上，相对于单水印嵌入的数字水印方法，多水印嵌入的数字水印方法在实现上存在着以下技术难点：一是在于数字图像对水印的容纳能力是有限的，多个水印先后嵌入会进一步降低数字图像的质量，甚至损坏其使用价值；二是多个水印之间存在着相互碰撞或相互影响，后嵌入的水印可能会破坏先嵌入的水印，从而导致水印检测的失效。因此，如何有效地解决或平衡嵌入多个水印后的数字图像质量与水印鲁棒性之间的矛盾是多数字水印嵌入方法一个比较难以解决的课题，而目前却尚未发现行之有效的实现方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种能够实现多个二值水印图像的嵌入，以及在保证多个二值水印图像嵌入后的数字图像质量的前提下，能够有效提高水印鲁棒性的多个二值水印嵌入及提取检测方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种数字图像的多个二值水印嵌入方法，包括以下步骤：

①将待嵌入水印的原始数字图像记为F，将待嵌入的K个二值水印图像分别记为W₁，W₂，…，W_k，…，W_K，其中，待嵌入水印的原始数字图像F的分辨率为X×Y，X表示待嵌入水印的原始数字图像F的竖直分辨率，Y表示待嵌入水印的原始数字图像F的横向分辨率，F＝{f|0≤f(x，y)≤255，1≤x≤X，1≤y≤Y}，f(x，y)表示待嵌入水印的原始数字图像F的第x行第y列像素的像素值，待嵌入的K个二值水印图像的分辨率相同，均为I×J，I表示二值水印图像的竖直分辨率，J表示二值水印图像的横向分辨率，K≥2，1≤k≤K；

②将待嵌入的K个二值水印图像组合成一个第一三维水印，记第一三维水印为W_T，W_T＝{w_T|w_T(i，j，1：K)＝[w₁(i，j)，w₂(i，j)，…，w_k(i，j)，…，w_K(i，j)]，1≤i≤I，1≤j≤J}，其中，w₁(i，j)表示第1个二值水印图像W₁的第i行第j列像素，w_k(i，j)表示第k个二值水印图像W_k的第i行第j列像素，w_K(i，j)表示第K个二值水印图像W_K的第i行第j列像素，w_T(i，j，1：K)表示第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量，K个分量的值为0比特或1比特，第k个二值水印图像W_k为第一三维水印W_T的第k个分量；

③对待嵌入水印的原始数字图像F进行归一化处理，然后对归一化处理后的数字图像进行L级二维离散小波变换处理，得到一个第一小波逼近子图和多个第一小波细节子图，将第一小波逼近子图记为F_A，其中，第一小波逼近子图F_A的分辨率为(X/2^L)×(Y/2^L)，

min()为取最小值函数，max()为取最大值函数，符号表示取小于其自身的最大整数；

④将第一小波逼近子图F_A划分成多个互不重叠且大小为U×V的第一子块，并记第一子块为F_A_b，然后计算每一个第一子块F_A_b的不均匀度，将当前正在处理的第p个第一子块定义为当前第一子块，记当前第一子块的不均匀度为d_p(F_A_b)，

其中，p＝1，2，…，((X/2^L)×(Y/2^L))/(U×V)，f_a_bp(u，v)表示第p个第一子块的第u行第v列像素的像素值，m_p表示第p个第一子块的所有像素的像素值的均值，α为加权修正因子；

⑤选取不均匀度最大的B个第一子块，并记录B个第一子块各自在第一小波逼近子图F_A中的位置信息，其中，

⑥将选取出的B个不均匀度最大的第一子块以子块为单位排列成一个大小为I×J的第一纹理块，将该第一纹理块记为F_AB，然后分离出第一纹理块F_AB中的各个像素的像素值的小数部分数据和整数部分数据，分别将小数部分数据和整数部分数据仍按第一纹理块F_AB中的各个像素的原有位置进行放置，得到一个第一小数部分数据块和一个第一整数部分数据块，并记第一小数部分数据块为F_ABD；

⑦依据第一三维水印W_T的K个分量的0/1比特值组合，对第一小数部分数据块F_ABD的各个像素的像素值进行二值量化处理，实现K个二值水印图像的嵌入，并生成一个逻辑表，记为Lg，Lg＝{lg|0≤lg(i，j)≤2^K-1}，其中，lg(i，j)表示依据第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特取值，对第一小数部分数据块F_ABD的第i行第j列像素的像素值f_abd(i，j)进行二值量化处理后生成的逻辑值；

⑧将第一整数部分数据块和二值量化处理后的小数部分数据块再组合成新的第一纹理块，记为F_AB′，将新的第一纹理块F_AB′的第i行第j列像素的像素值记为

其中，f_ab(i，j)表示第一纹理块F_AB的第i行第j列像素的像素值，符号

表示取小于其自身的最大整数，1≤i≤I，1≤j≤J；

⑨用新的第一纹理块F_AB′中的B个新的第一子块分别替换各自在第一小波逼近子图F_A中被选取出来的原B个第一子块，并和第一小波逼近子图F_A中未被选取的((X/2^L)×(Y/2^L))/(U×V)-B个第一子块恢复成嵌入有K个二值水印图像的第一小波逼近子图，记为F_A′，然后将嵌入有K个二值水印图像的第一小波逼近子图F_A′和多个第一小波细节子图进行二维离散小波逆变换处理，得到嵌入有K个二值水印图像的数字图像。

所述的步骤③中对待嵌入水印的原始数字图像F进行归一化处理的过程为：将归一化处理后的数字图像记为F′，将归一化处理后的数字图像F′的第x行第y列像素的像素值记为f′(x，y)，f′(x，y)＝f(x，y)/255，1≤x≤X，1≤y≤Y。

所述的步骤④中加权修正因子α∈[0.6，0.7]。

所述的步骤⑥中小数部分数据的提取过程为：将第一小数部分数据块F_ABD的第i行第j列像素的像素值记为f_abd(i，j)，

其中，f_ab(i，j)表示第一纹理块F_AB的第i行第j列像素的像素值，符号

表示取小于其自身的最大整数，1≤i≤I，1≤j≤J。

所述的步骤⑦中对第一小数部分数据块F_ABD的各个像素的像素值进行二值量化处理过程为：将第一小数部分数据块F_ABD的第i行第j列像素的像素值记为f_abd(i，j)，如果f_abd(i，j)∈[0，0.5)，则将f_abd(i，j)量化为f_abd(i，j)＝0.25，并返回相应的逻辑值1g(i，j)，逻辑值lg(i，j)的具体值为第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数；如果f_abd(i，j)∈[0.5，1)，且第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数为偶数时，将f_abd(i，j)量化为f_abd(i，j)＝0.75，并返回相应的逻辑值lg(i，j)，逻辑值lg(i，j)的具体值为第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数再加1；如果f_abd(i，j)∈[0.5，1)，且第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数为奇数时，将f_abd(i，j)量化为f_abd(i，j)＝0.75，并返回相应的逻辑值lg(i，j)，逻辑值lg(i，j)的具体值为第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数再减1；其中，1≤i≤I，1≤j≤J。

一种数字图像的多个二值水印提取检测方法，包括以下步骤：

①将待提取水印的原始数字图像记为TF，将待提取的K个二值水印图像分别记为W′₁，W′₂，…，W′_k，…，W′_K-1，W′_K，其中，待提取水印的原始数字图像TF的分辨率为X×Y，X表示待提取水印的原始数字图像TF的竖直分辨率，Y表示待提取水印的原始数字图像TF的横向分辨率，TF＝{tf|0≤tf(x，y)≤255，1≤x≤X，1≤y≤Y}，tf(x，y)表示待提取水印的原始数字图像TF的第x行第y列像素的像素值，待提取的K个二值水印图像的分辨率相同，均为I×J，I表示二值水印图像的竖直分辨率，J表示二值水印图像的横向分辨率，K≥2，1≤k≤K；

②对待提取水印的原始数字图像TF进行归一化处理，然后对归一化处理后的数字图像进行L级二维离散小波变换处理，得到一个第二小波逼近子图和多个第二小波细节子图，将第二小波逼近子图记为TF_A，其中，第二小波逼近子图TF_A的分辨率为(X/2^L)×(Y/2^L)，

min()为取最小值函数，max()为取最大值函数，符号

表示取小于其自身的最大整数；

③将第二小波逼近子图TF_A划分成多个互不重叠且大小为U×V的第二子块，并记第二子块为TF_A_b；

④根据二值水印图像嵌入时水印所嵌的B个子块的位置信息，确定可能嵌入有K个二值水印图像的B个第二子块，其中，

⑥将确定的B个第二子块以子块为单位且采用嵌入水印信息时排列B个第一子块相同的排列方式排列成一个大小为I×J的第二纹理块，将该第二纹理块记为TF_AB，然后提取第二纹理块TF_AB中的各个像素的像素值的小数部分数据，得到一个第二小数部分数据块，并记为TF_ABD；

⑥根据二值水印图像嵌入时生成的逻辑表，及第二小数部分数据块TF_ABD的各个像素的像素值，恢复出一个三维水印的K个分量，将该三维水印定义为第二三维水印，并记为W′_T，W′_T＝{w′_T|w′_T(i，j，1：K)，1≤i≤I，1≤j≤J}，w′_T(i，j，1：K)表示第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的K个分量；

⑦从第二三维水印W′_T中分离出K个分量，根据分离出的K个分量实现K个二值水印图像的提取，将提取出的K个二值水印图像分别记为W′₁，W′₂，…，W′_k，…，W′_K-1，W′_K，其中，

W′₁＝{w′₁|w′₁(i，j)＝w′_T(i，j，1)，1≤i≤I，1≤j≤J}，…，

W′_k＝{w′_k|w′_k(i，j)＝w′_T(i，j，k)，1≤i≤I，1≤j≤J}，…，

W′_K＝{w′_K|w′_K(i，j)＝w′_T(i，j，K)，1≤i≤I，1≤j≤J}，w′₁(i，j)表示提取出的第1个二值水印图像W′₁的第i行第j列像素，w′_k(i，j)表示提取出的第k个二值水印图像W′_k的第i行第j列像素，w′_K(i，j)表示提取出的第K个二值水印图像W′_K的第i行第j列像素，提取出的第k个二值水印图像W′_k为第二三维水印W′_T的第k个分量；

⑧比较提取出的K个二值水印图像W′₁，W′₂，…，W′_k，…，W′_K与原始嵌入的K个二值水印图像W₁，W₂，…，W_k，…，W_K，如果两者相同，则表示检测出正确的水印。

所述的步骤②中对待提取水印的原始数字图像TF进行归一化处理的过程为：将归一化处理后的数字图像记为TF′，将归一化处理后的数字图像TF′的第x行第y列像素的像素值记为tf′(x，y)，tf′(x，y)＝tf(x，y)/255，1≤x≤X，1≤y≤Y。

所述的步骤⑤中小数部分数据的提取过程为：将第二小数部分数据块TF_ABD的第i行第j列像素的像素值记为tf_abd(i，j)，

其中，tf_ab(i，j)表示第二纹理块TF_AB的第i行第j列像素的像素值，符号

表示取小于其自身的最大整数，其中，1≤i≤I，1≤j≤J。

所述的步骤⑥中第二三维水印W′_T的K个分量的恢复过程为：将第二小数部分数据块TF_ABD的第i行第j列像素的像素值记为tf_abd(i，j)，如果tf_abd(i，j)∈[0，0.5)，且逻辑表Lg中的第i行第j列的逻辑值lg(i，j)＝g，0≤g≤2^K-1，则将逻辑值g转化为K位二进制数作为第二三维水印W_T′的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特值，表示为w′_T(i，j，1：K)＝D_B_K(g)，D_B_K()表示将十进制数转化为K位二进制数函数，其中，1≤i≤I，1≤j≤J；如果tf_abd(i，j)∈[0.5，1)，且当逻辑表Lg中的第i行第j列的逻辑值1g(i，j)＝g′为偶数时，0≤g′≤2^K-1，则将逻辑值g′加1后转化为K位二进制数作为第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特值，表示为w′_T(i，j，1：K)＝D_B_K(g′+1)；如果tf_abd(i，j)∈[0.5，1)，且当逻辑表Lg中的第i行第j列的逻辑值lg(i，j)＝g′为奇数时，0≤g′≤2^K-1，则将逻辑值g′减1后转化为K位二进制数作为第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特值，表示为w′_T(i，j，1：K)＝D_B_K(g′-1)。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1)嵌入的多个二值水印图像具有理想的鲁棒性，本发明方法嵌入水印时首先将待嵌入的多个二值水印图像组合成为一个三维水印，根据三维水印各水印分量对应空间像素的0/1比特取值，对原始数字图像经小波多级分解后得到的小波逼近子图的小数部分数据进行二值量化实现的，实现多水印嵌入的同时并返回一个逻辑表，提取水印时通过二值离散判别结合逻辑值实现水印的提取，借鉴了数字通信系统中对接收到的畸变数字脉冲信号进行“整形再生”的原理；同时水印逻辑表中逻辑值的产生是基于水印0/1比特组合和其中某一位控制的(本发明中选用了最后一位比特值)，这样使得嵌入的K个二值水印图像中可以保证其中的K-1个二值水印图像能完全免疫于图像的任何攻击，因此，在实际应用中，可以选择最不重要的某个二值水印图像来控制水印逻辑表的创建，嵌入的其它二值水印图像就能完全免疫于图像的任何攻击。

2)嵌入有二值水印图像的数字图像质量与嵌入的二值水印图像的个数无关，本发明正是基于数字图像对水印容纳能力有限的考虑以及现有水印方法中嵌入的多水印之间相互影响的局限性，先将多个二值水印图像组合成为一个三维水印后，然后根据各分量方向上水印像素的0/1比特组合不同实现多水印的同时嵌入，因此多个二值水印嵌入后的数字图像质量与单水印嵌入时完全相同，很好地保证了多水印的不可觉察性即嵌入有多个二值水印的数字图像质量。

3)本发明方法属于盲水印方法，提取水印时不需要原始数字图像，保证了原始数字图像的安全。

附图说明

图1a为本发明的多个二值水印嵌入方法的流程框图；

图1b为本发明的多个二值水印提取检测方法的流程框图；

图2a为原始二值序号水印；

图2b为原始二值图标水印；

图2c为原始二值签名水印；

图2d为原始Lena数字图像；

图3a为嵌入一个二值水印后的Lena数字图像；

图3b为嵌入二个二值水印后的Lena数字图像；

图3c为嵌入三个二值水印后的Lena数字图像；

图3d为提取的二值序号水印；

图3e为提取的二值图标水印；

图3f为提取的二值签名水印；

图4a为经直方图均衡化处理后的水印Lena数字图像；

图4b为提取的二值序号水印；

图4c为提取的二值图标水印；

图4d为提取的二值签名水印；

图5a为经JPEG质量因子为10％压缩后的水印Lena数字图像；

图5b为提取的二值序号水印；

图5c为提取的二值图标水印；

图5d为提取的二值签名水印；

图6a为叠加高斯噪声强度为15％后的水印Lena数字图像；

图6b为提取的二值序号水印；

图6c为提取的二值图标水印；

图6d为提取的二值签名水印；

图7a为经[7×7]中值滤波后的水印Lena数字图像；

图7b为提取的二值序号水印；

图7c为提取的二值图标水印；

图7d为提取的二值签名水印；

图8a为经逆时针方向旋转30度后的水印Lena数字图像；

图8b为提取的二值序号水印；

图8c为提取的二值图标水印；

图8d为提取的二值签名水印。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

实施例一：

如图1a所示，一种数字图像的多个二值水印嵌入方法，包括以下具体步骤：

①将待嵌入水印的原始数字图像记为F，将待嵌入的K个二值水印图像分别记为W₁，W₂，…，W_k，…，W_K，其中，待嵌入水印的原始数字图像F的分辨率为X×Y，X表示待嵌入水印的原始数字图像F的竖直分辨率，Y表示待嵌入水印的原始数字图像F的横向分辨率，F＝{f|0≤f(x，y)≤255，1≤x≤X，1≤y≤Y}，f(x，y)表示待嵌入水印的原始数字图像F的第x行第y列像素的像素值，待嵌入的K个二值水印图像的分辨率相同，均为I×J，I表示二值水印图像的竖直分辨率，J表示二值水印图像的横向分辨率，W₁＝{w₁|w₁(i，j)＝0/1，1≤i ≤I，1≤j≤J}，W₂＝{w₂|w₂(i，j)＝0/1，1≤i ≤I，1≤j≤J}，W_k＝{w_k|w_k(i，j)＝0/1，1≤i≤I，1≤j≤J}，W_K＝{w_K|w_K(i，j)＝0/1，1≤i≤I，1≤j≤J}，K≥2，1≤k≤K。在此，待嵌入水印的原始数字图像F为X×Y×8bit的灰度图像，待嵌入的K个二值水印图像可以选用一系列具有版权信息的作者签名、标识、序列号、日期或公司图标等二值图像，如图2a所示的序号水印，图2b所示的图标水印，图2c所示的签名水印。

②将待嵌入的K个二值水印图像组合成一个第一三维水印，记第一三维水印为W_T，W_T＝{w_T|w_T(i，j，1：K)＝[w₁(i，j)，w₂(i，j)，…，w_k(i，j)，…，w_K(i，j)]，1≤i ≤I，1≤j≤J}，其中，w₁(i，j)表示第1个二值水印图像W₁的第i行第j列像素，w_k(i，j)表示第k个二值水印图像W_k的第i行第j列像素，w_K(i，j)表示第K个二值水印图像W_K的第i行第j列像素，这种组合方式实质上是将第k个二值水印图像W_k构成为第一三维水印W_T中的第k个分量，而w_T(i，j，1：K)表示第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量，K个分量的值为0比特或1比特。

③对待嵌入水印的原始数字图像F进行归一化处理，然后对归一化处理后的数字图像进行L级二维离散小波变换(DWT)处理，得到一个第一小波逼近子图和多个第一小波细节子图，由于相对于多个第一小波细节子图，第一小波逼近子图具有更好的稳定性，适合于嵌入水印，因此本发明在嵌入水印的过程中只用到了第一小波逼近子图。将第一小波逼近子图记为F_A，第一小波逼近子图F_A的分辨率为(X/2^L)×(Y/2^L)，min()为取最小值函数，max()为取最大值函数，符号

表示取小于其自身的最大整数。

在此具体实施例中，对待嵌入水印的原始数字图像F进行归一化处理的过程为：将归一化处理后的数字图像记为F′，将归一化处理后的数字图像F′的第x行第y列像素的像素值记为f′(x，y)，f′(x，y)＝f(x，y)/255，1≤x≤X，1≤y≤Y；

④将第一小波逼近子图F_A划分成多个互不重叠且大小为U×V的第一子块，并记第一子块为F_A_b，然后计算每一个第一子块F_A_b的不均匀度，将当前正在处理的第p个第一子块定义为当前第一子块，记当前第一子块的不均匀度为d_p(F_A_b)，

其中，p＝1，2，…，((X/2^L)×(Y/2^L))/(U×V)，f_a_bp(u，v)表示第p个第一子块的第u行第v列像素的像素值，m_p表示第p个第一子块的所有像素的像素值的均值，α为加权修正因子，α∈[0.6，0.7]。在此，第一子块F_A_b的不均匀度越大，则意味着该第一子块的纹理信息相对丰富。

⑤根据各个第一子块F_A_b的不均匀度的大小，选取纹理信息最为丰富的B个第一子块即选取不均匀度最大的B个第一子块，同时记录下B个第一子块各自在第一小波逼近子图F_A中的位置信息，以便根据位置信息提取水印，其中，选取的第一子块的数目B满足：选取的B个第一子块的像素个数总和与待嵌入的二值水印图像的像素个数相等，即B×U×V＝I×J，

⑥将选取出的B个不均匀度最大的第一子块以子块为单位排列成一个大小为I×J的第一纹理块，将该第一纹理块记为F_AB，然后分离出第一纹理块F_AB中的各个像素的像素值的小数部分数据和整数部分数据，再分别将所有像素的像素值的小数部分数据和整数部分数据仍按第一纹理块F_AB中的各个像素的原有位置(或原有的排列方式)进行放置，这样得到一个第一小数部分数据块和一个第一整数部分数据块，并记第一小数部分数据块为F_ABD。在此，排列B个不均匀度最大的第一子块时，可以以任意排列的方式。

在此具体实施例中，小数部分数据的提取过程为：将第一小数部分数据块F_ABD的第i行第j列像素的像素值记为f_abd(i，j)，其中，f_ab(i，j)表示第一纹理块F_AB的第i行第j列像素的像素值，符号

表示取小于其自身的最大整数，1≤i≤I，1≤j≤J。

⑦依据第一三维水印W_T的K个分量的0/1比特值组合，对第一小数部分数据块F_ABD的各个像素的像素值进行二值量化处理，实现K个二值水印图像的嵌入，并生成一个逻辑表，记为Lg，Lg＝{lg|0≤lg(i，j)≤2^K-1}，其中，lg(i，j)表示依据第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特取值，对第一小数部分数据块F_ABD的第i行第j列像素的像素值f_abd(i，j)进行二值量化处理后生成的逻辑值，该逻辑值用于作为嵌入标志。在此，选择纹理信息丰富的第一子块嵌入水印，可以有效提高嵌入水印后的数字图像的视觉质量。

在此具体实施例中，对第一小数部分数据块F_ABD的各个像素的像素值进行二值量化处理过程为：将第一小数部分数据块F_ABD的第i行第j列像素的像素值记为f_abd(i，j)，如果f_abd(i，j)∈[0，0.5)，则将f_abd(i，j)量化为f_abd(i，j)＝0.25，并返回相应的逻辑值lg(i，j)，逻辑值lg(i，j)的具体值为第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数；如果f_abd(i，j)∈[0.5，1)，且第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数为偶数时，将f_abd(i，j)量化为f_abd(i，j)＝0.75，并返回相应的逻辑值lg(i，j)，逻辑值lg(i，j)的具体值为第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数再加1；如果f_abd(i，j)∈[0.5，1)，且第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数为奇数时，将f_abd(i，j)量化为f_abd(i，j)＝0.75，并返回相应的逻辑值lg(i，j)，逻辑值lg(i，j)的具体值为第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数再减1；其中，1≤i≤I，1≤j≤J。

为了便于说明，以嵌入三个二值水印图像为例(即K＝3)。三个二值水印图像可以作为三个分量构成一个第一三维水印W_T，记W_T中第i行第j列像素的三个分量为w_T(i，j，1：3)(1≤i≤I，1≤j≤J)。

(1)当第一三维水印W_T的第i行第j列像素的三个分量w_T(i，j，1：3)的值为[0，0，0]，如果这时第一小数部分数据块F_ABD中对应像素的像素值f_abd(i，j)∈[0，0.5)，将其量化为0.25，即f_abd(i，j)＝0.25，并返回一个逻辑值为0；反之，如果这时f_abd(i，j)∈[0.5，1)，将其量化为0.75，即f_abd(i，j)＝0.75，并返回一个逻辑值为1。返回的逻辑值存于逻辑变量lg(i，j)中，用于以后水印的提取和检测。逻辑值可以作为密钥向第三方注册，以获得对原作品的所有权。

(2)当W_T的第i行第j列像素的三个分量w_T(i，j，1：3)的值为[0，0，1]，如果这时F_ABD中对应像素的像素值f_abd(i，j)∈[0，0.5)，将其量化为0.25，并返回一个逻辑值为1；反之，如果这时像素值f_abd(i，j)∈[0.5，1)，将其量化为0.75，并返回一个逻辑值为0。

从(1)和(2)可以看到，w_T(i，j，1：3)中前两位的值相同，最后一位的值是不同的，本发明正是根据最后一位值的差异再结合对应像素的像素值f_abd(i，j)的范围，决定返回的逻辑值。

(3)当W_T的第i行第j列像素的三个分量w_T(i，j，1：3)的值为[0，1，0]，如果这时F_ABD中对应像素的像素值f_abd(i，j)∈[0，0.5)，将其量化为0.25，并返回一个逻辑值为2；反之，如果这时像素值f_abd(i，j)∈[0.5，1)，将其量化为0.75，并返回一个逻辑值为3。

(4)当W_T的第i行第j列像素的三个分量w_T(i，j，1：3)的值为[0，1，1]，如果这时F_ABD中对应像素的像素值f_abd(i，j)∈[0，0.5)，将其量化为0.25，并返回一个逻辑值为3；反之，如果这时像素值f_abd(i，j)∈[0.5，1)，将其量化为0.75，并返回一个逻辑值为2。

(5)当W_T的第i行第j列像素的三个分量w_T(i，j，1：3)的值为[1，0，0]，如果这时F_ABD中对应像素的像素值f_abd(i，j)∈[0，0.5)，将其量化为0.25，并返回一个逻辑值为4；反之，如果这时像素值f_abd(i，j)∈[0.5，1)，将其量化为0.75，并返回一个逻辑值为5。

(6)当W_T的第i行第j列像素的三个分量w_T(i，j，1：3)的值为[1，0，1]，如果这时A_ABD中对应像素的像素值f_abd(i，j)∈[0，0.5)，将其量化为0.25，并返回一个逻辑值为5；反之，如果这时像素值f_abd(i，j)∈[0.5，1)，将其量化为0.75，并返回一个逻辑值为4。

(7)当W_T的第i行第j列像素的三个分量w_T(i，j，1：3)的值为[1，1，0]，如果这时F_ABD中对应像素的像素值f_abd(i，j)∈[0，0.5)，将其量化为0.25，并返回一个逻辑值为6；反之，如果这时像素值f_abd(i，j)∈[0.5，1)，将其量化为0.75，并返回一个逻辑值为7。

(8)当W_T的第i行第j列像素的三个分量w_T(i，j，1：3)的值为[1，1，1]，如果这时F_ABD中对应像素的像素值f_abd(i，j)∈[0，0.5)，则将其量化为0.25，并返回一个逻辑值为7；反之，如果这时像素值f_abd(i，j)∈[0.5，1)，将其量化为0.75，并返回一个逻辑值为6。

⑧将第一整数部分数据块和二值量化处理后的小数部分数据块再组合成新的第一纹理块，记为F_AB′，将新的第一纹理块F_AB′的第i行第j列像素的像素值记为f_ab′(i，j)，

其中，f_ab(i，j)表示第一纹理块F_AB的第i行第j列像素的像素值，符号

表示取小于其自身的最大整数，1≤i≤I，1≤j≤J。重新组合的过程实际上就是把对应像素的像素值的原整数部分数据和经二值量化处理后的小数部分数据重新拼接成该像素的实数像素值。

⑨用新的第一纹理块F_AB′中的B个新的第一子块分别替换各自在第一小波逼近子图F_A中被选取出来的原B个第一子块，并和第一小波逼近子图F_A中未被选取的F_A中((X/2^L)×(Y/2^L))/(U×V)-B个第一子块恢复成嵌入有K个二值水印图像的第一小波逼近子图，记为F_A′，然后将嵌入有K个二值水印图像的第一小波逼近子图F_A′和多个第一小波细节子图进行二维离散小波逆变换处理，得到嵌入有K个二值水印图像的数字图像。

实施例二：

如图1b所示，一种数字图像的多个二值水印提取检测方法，包括以下具体步骤：

①将待提取水印的原始数字图像记为TF，将待提取的K个二值水印图像分别记为W′₁，W′₂，…，W′_k，…，W′_K-1，W′_K，其中，待提取水印的原始数字图像TF的分辨率为X×Y，X表示待提取水印的原始数字图像TF的竖直分辨率，Y表示待提取水印的原始数字图像TF的横向分辨率，TF＝{tf|0≤tf(x，y)≤255，1≤x≤X，1≤y≤Y}，tf(x，y)表示待提取水印的原始数字图像TF的第x行第y列像素的像素值，待提取的K个二值水印图像的分辨率相同，均为I×J，I表示二值水印图像的竖直分辨率，J表示二值水印图像的横向分辨率，K≥2，1≤k≤K。

②对待提取水印的原始数字图像TF进行归一化处理，然后对归一化处理后的数字图像进行L级二维离散小波变换处理，得到一个第二小波逼近子图和多个第二小波细节子图，将第二小波逼近子图记为TF_A，其中，第二小波逼近子图TF_A的分辨率为(X/2^L)×(Y/2^L)，

min()为取最小值函数，max()为取最大值函数，符号

表示取小于其自身的最大整数。

在此具体实施例中，对待提取水印的原始数字图像TF进行归一化处理的过程为：将归一化处理后的数字图像记为TF′，将归一化处理后的数字图像TF′的第x行第y列像素的像素值记为tf′(x，y)，tf′(x，y)＝tf(x，y)/255，1≤x≤X，1≤y≤Y。

③将第二小波逼近子图TF_A划分成多个互不重叠且大小为U×V的第二子块，并记第二子块为TF_A_b。

④根据二值水印图像嵌入时水印所嵌的B个子块的位置信息，确定可能嵌入有K个二值水印图像的B个第二子块，其中，

⑤将确定的B个第二子块以子块为单位且采用嵌入水印信息时排列B个第一子块相同的排列方式排列成一个大小为I×J的第二纹理块，将该第二纹理块记为TF_AB，然后提取第二纹理块TF_AB中的各个像素的像素值的小数部分数据，得到一个第二小数部分数据块，并记为TF_ABD。

在此具体实施例中，小数部分数据的提取过程为：将第二小数部分数据块TF_ABD的第i行第j列像素的像素值记为tf_abd(i，j)，

其中，tf_ab(i，j)表示第二纹理块TF_AB的第i行第j列像素的像素值，符号

表示取小于其自身的最大整数，1≤i≤I，1≤j≤J。

⑥根据二值水印图像嵌入时生成的逻辑表，及第二小数部分数据块TF_ABD的各个像素的像素值，恢复出一个三维水印的K个分量，将该三维水印定义为第二三维水印，并记为W′_T，W′_T＝{w′_T|w′_T(i，j，1：K)，1≤i≤I，1≤j≤J}，w′_T(i，j，1：K)表示第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的K个分量。

在此具体实施例中，第二三维水印W′_T的K个分量的恢复过程为：将第二小数部分数据块TF_ABD的第i行第j列像素的像素值记为tf_abd(i，j)，如果tf_abd(i，j)∈[0，0.5)，且逻辑表Lg中的第i行第j列的逻辑值lg(i，j)＝g，0≤g≤2^K-1，则将逻辑值g转化为K位二进制数作为第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特值，表示为w′_T(i，j，1：K)＝D_B_K(g)，D_B_K()表示将十进制数转化为K位二进制数函数，其中，1≤i≤I，1≤j≤J；如果tf_abd(i，j)∈[0.5，1)，且当逻辑表Lg中的第i行第j列的逻辑值lg(i，j)＝g′为偶数时，0≤g′≤2^K-1，则将逻辑值g′加1后转化为K位二进制数作为第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特值，表示为w′_T(i，j，1：K)＝D_B_K(g′+1)；如果tf_abd(i，j)∈[0.5，1)，且当逻辑表Lg中的第i行第j列的逻辑值lg(i，j)＝g′为奇数时，0≤g′≤2^K-1，则将逻辑值g′减1后转化为K位二进制数作为第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特值，表示为w′_T(i，j，1：K)＝D_B_K(g′-1)。

⑦从第二三维水印W′_T中分离出K个分量，根据分离出的K个分量实现K个二值水印图像的提取，将提取出的K个二值水印图像分别记为W₁′，W′₂，…，W′_k，…，W′_K-1，W′_K，其中，W′₁＝{w′₁|w′₁(i，j)＝w′_T(i，j，1)，1≤i≤I，1≤j≤J}，…，W′_k＝{w′_k|w′_k(i，j)＝w′_T(i，j，k)，1≤i≤I，1≤j≤J}，…，W′_K＝{w′_K|w′_K(i，j)＝w′_T(i，j，K)，1≤i≤I，1≤j≤J}，w′₁(i，j)表示提取出的第1个二值水印图像W′₁的第i行第j列像素，w′_k(i，j)表示提取出的第k个二值水印图像W′_k的第i行第j列像素，w′_K(i，j)表示提取出的第K个二值水印图像W′_K的第i行第j列像素，提取出的第k个二值水印图像W′_k为第二三维水印W′_T的第k个分量。

为了便于说明，以恢复出三个二值水印图像为例(即K＝3)。

(1)当第二小数部分数据块TF_ABD中第i行第j列像素的像素值tf_abd(i，j)∈[0，0.5)，如果这时逻辑表Lg中相对应的第i行第j列逻辑值lg(i，j)为0，将第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的三个分量w′_T(i，j，1：3)恢复为[0，0，0]；如果逻辑值为1，恢复为[0，0，1]；如果逻辑值为2，恢复为[0，1，0]；如果逻辑值为3，恢复为[0，1，1]；如果逻辑值为4，恢复为[1，0，0]；如果逻辑值为5，恢复为[1，0，1]；如果逻辑值为6，恢复为[1，1，0]；如果逻辑值为7，恢复为[1，1，1]。在此，三个分量w′_T(i，j，1：3)的恢复过程实质上是将十进制逻辑值转化为3位二进制数的过程。

(2)当第二小数部分数据块TF_ABD中第i行第j列像素的像素值tf_abd(i，j)∈[0.5，1)，如果这时逻辑表Lg中相对应的第i行第j列的逻辑值lg(i，j)为0，将第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的三个分量w′_T(i，j，1：3)恢复为[0，0，1]；如果逻辑值为1，恢复为[0，0，0]；如果逻辑值为2，恢复为[0，1，1]；如果逻辑值为3，恢复为[0，1，0]；如果逻辑值为4，恢复为[1，0，1]；如果逻辑值为5，恢复为[1，0，0]；如果逻辑值为6，恢复为[1，1，1]；如果逻辑值为7，恢复为[1，1，0]。在此，三个分量w′_T(i，j，1：3)的恢复过程是这样的：如果逻辑值为偶数，将其加1后再转化为3位二进制数，如果逻辑值为奇数，将其减1后再转化为3位二进制数。

⑧比较提取出的K个二值水印图像W′₁，W′₂，…，W′_k，…，W′_K与原始嵌入的K个二值水印图像W₁，W₂，…，W_k，…，W_K，如果两者相同，则表示检测出正确的水印。

为更有效地说明本发明提出的一种数字图像的多个二值水印嵌入及提取检测方法的可行性和有效性，通过以下实验进行验证。

实验仿真是在Matlab7.5平台上进行的，仿真中选用三个二值水印图像(K＝3)为例来验证本发明提出的多水印方法的有效性，三个二值水印图像如图2a、图2b和图2c所示，分别为二值序号水印W₁、二值图标水印W₂和二值签名水印W₃，不失一般性，三个二值水印图像的大小相等，均为16×32。

原始数字图像F选用512×512×8bit的Lena灰度图像。二值水印图像嵌入之前，对原始数字图像F像素进行归一化处理，然后依据二值水印图像的大小，对归一化处理后的数字图像进行4级二维离散小波变换DWT分解。由于小波逼近子图相对于小波细节子图具有更好的稳定性，同时考虑到水印的不可觉察性要求，选择小波逼近子图纹理信息相对丰富的子块进行水印的嵌入，子块大小为2×2。归一化处理后的Lena数字图像如图2d所示。

嵌入水印后的数字图像质量采用峰值信噪比(PSNR)进行评判，

其中，f(x，y)表示待嵌入水印的原始数字图像的第x行第y列像素的像素值，f″(x，y)表示嵌入有二值水印图像的数字图像的第x行第y列像素的像素值，f_max表示原始数字图像的最大像素值。

水印检测结果的客观评价采用归一化相关系数  (ρ)：其中，k∈[1，3]，w_k(i，j)表示原始二值水印图像W_k的第i行第j列像素的像素值，w′_k(i，j)表示检测出的数字水印W′_k的第i行第j列像素的像素值，

和

分别表示W_k和W′_k的所有像素的像素值的均值。根据相关系数的大小可以判断水印是否存在。

图3a、图3b和图3c分别为嵌入一个二值水印W₁、嵌入二个二值水印W₁、W₂和嵌入三个二值水印W₁、W₂、W₃后的水印Lena数字图像。图3a、图3b和图3c所示的嵌入有水印的数字图像的PSNR值均为43.47dB，这说明了利用本发明的多个二值水印嵌入方法嵌入水印后的数字图像的质量不会随嵌入的二值水印图像的个数而变，因此可以根据实际需要方便灵活地嵌入多个二值水印图像。同时看到，嵌入多个二值水印图像后的水印Lena数字图像主观质量也非常好，视觉上感觉不到嵌入的二值水印图像的痕迹，满足了水印不可觉察性要求。图3d、图3e和图3f分别是从图3c中检测出的二值水印图像，在图3c所示的水印Lena数字图像未受任何处理或攻击破坏时，可以完全正确地提取出嵌入的三个二值水印图像，归一化相关系数(ρ)都为1。

下面对水印Lena数字图像进行多种攻击处理，来验证本发明多个二值水印嵌入方法的鲁棒性。

(1)直方图均衡化

对图3c所示的水印Lena数字图像进行直方图均衡化处理，得到如图4a所示的水印Lena数字图像。经直方图均衡化处理后，水印Lena数字图像的像素值分布发生了明显地变化，峰值信噪比(PSNR)下降至18.77dB。图4b、图4c和图4d分别为从图4a所示的水印Lena数字图像中检测出的二值水印图像，从图4b、图4c和图4d的水印检测结果可知，除了第三个二值水印图像W₃(归一化相关系数为0.04)，二值水印图像W₁和W₂能被正确无误地提取出，归一化相关系数(ρ)为1。

(2)JPEG压缩

对图3c所示的水印Lena数字图像进行JPEG压缩处理，压缩质量因子选择为10％，得到的水印Lena数字图像如图5a所示。从图5a所示的图像可以看到，这时水印Lena数字图像呈现出明显的方块效应，视觉质量发生了严重退化，峰值信噪比(PSNR)仅为29.80dB。图5b、图5c和图5d分别为从图5a所示的水印Lena数字图像中检测出的二值水印图像，从图5b、图5c和图5d所示的水印检测结果可知，嵌入的二值水印图像W₁和W₂丝毫不受影响，归一化相关系数均为1，而二值水印图像W₃的归一化相关系数(ρ)也达到了0.99。

表1给出了不同JPEG压缩质量因子下的水印图像质量及检测结果，对于水印W₁和W₂而言，本发明提出的多个二值水印嵌入方法具有理想的抗JPEG压缩能力。

表1不同JPEG压缩质量因子下的水印图像质量及检测结果

(3)叠加高斯噪声

对图3c所示的水印Lena数字图像叠加高斯噪声，高斯噪声强度为15％，得到的水印Lena数字图像如图6a所示。从图6a可以看到，这时水印Lena数字图像的视觉质量发生严重退化，峰值信噪比(PSNR)仅为20.28dB。图6b、图6c和图6d分别为从图6a所示的水印Lena数字图像中检测出的二值水印图像，从图6b、图6c和图6d的水印检测结果可知，嵌入的二值水印图像W₁和W₂丝毫不受影响，归一化相关系数均为1，而二值水印图像W₃的归一化相关系数(ρ)为0.92。

表2给出了叠加不同高斯噪声强度下的水印图像质量及其检测结果，对于水印W₁和W₂而言，本发明提出的多个二值水印嵌入方法具有理想的抗噪声干扰能力。

表2不同高斯噪声强度下的水印图像质量及其检测结果

(4)中值滤波

对图3c所示的水印Lena数字图像进行中值滤波处理，中值滤波器窗口大小选择为[7×7]，滤波后得到的水印Lena图像如图7a所示。从图7a可以看到，经过中值滤波后，水印Lena图像细节信息已比较模糊，峰值信噪比(PSNR)仅为28.32dB。图7b、图7c和图7d分别为从图7a所示的水印Lena数字图像中检测出的二值水印图像，从图7b、图7c和图7d所示的水印检测结果可知，嵌入的二值水印图像W₁和W₂丝毫不受影响，归一化相关系数均为1，而二值水印图像W₃的归一化相关系数(ρ)为0.79。

表3给出了经不同窗口大小中值滤波后的水印图像质量及其检测结果，对于水印W₁和W₂而言，本发明提出的多个二值水印嵌入方法具有理想的抗滤波处理能力。

表3不同窗口大小中值滤波后的水印图像质量及其检测结果

(5)几何旋转

对图3c的水印Lena图像逆时针方向旋转30度，进行几何旋转攻击处理，得到的水印Lena图像如图8a所示，其峰值信噪比(PSNR)仅为13.90dB。在几何旋转攻击时，为了保持图像大小不变需要进行剪裁。同时为了提取水印，将旋转后的图像需要再反向旋转，以恢复原方向。从图8b、图8c和图8d所示的水印检测结果可知，嵌入的二值水印图像W₁和W₂丝毫不受影响，归一化相关系数均为1，而二值水印图像W₃的归一化相关系数(ρ)为0.74。

表4给出了经逆时针方向旋转不同角度后的水印图像质量及其检测结果，对于水印W₁和W₂而言，本发明提出的多个二值水印嵌入方法具有理想的抗几何旋转攻击能力。

表4经不同角度旋转后的水印图像质量及其检测结果

Claims (9)

1.一种数字图像的多个二值水印嵌入方法，其特征在于包括以下步骤：

①将待嵌入水印的原始数字图像记为F，将待嵌入的K个二值水印图像分别记为W₁，W₂，…，W_k，…，W_K，其中，待嵌入水印的原始数字图像F的分辨率为X×Y，X表示待嵌入水印的原始数字图像F的竖直分辨率，Y表示待嵌入水印的原始数字图像F的横向分辨率，F＝{f|0≤f(x，y)≤255，1≤x≤X，1≤y≤Y}，f(x，y)表示待嵌入水印的原始数字图像F的第x行第y列像素的像素值，待嵌入的K个二值水印图像的分辨率相同，均为I×J，I表示二值水印图像的竖直分辨率，J表示二值水印图像的横向分辨率，K≥2，1≤k≤K；

②将待嵌入的K个二值水印图像组合成一个第一三维水印，记第一三维水印为W_T，W_T＝{w_T|w_T(i，j，1：K)＝[w₁(i，j)，w₂(i，j)，…，w_k(i，j)，…，w_K(i，j)]，1≤i≤I，1≤j≤J}，其中，w₁(i，j)表示第1个二值水印图像W₁的第i行第j列像素，w_k(i，j)表示第k个二值水印图像W_k的第i行第j列像素，w_K(i，j)表示第K个二值水印图像W_K的第i行第j列像素，w_T(i，j，1：K)表示第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量，K个分量的值均为0比特或1比特，第k个二值水印图像W_k为第一三维水印W_T的第k个分量；

③对待嵌入水印的原始数字图像F进行归一化处理，然后对归一化处理后的数字图像进行L级二维离散小波变换处理，得到一个第一小波逼近子图和多个第一小波细节子图，将第一小波逼近子图记为F_A，其中，第一小波逼近子图F_A的分辨率为(X/2^L)×(Y/2^L)，

min()为取最小值函数，max()为取最大值函数，符号

表示取小于其自身的最大整数；

④将第一小波逼近子图F_A划分成多个互不重叠且大小为U×V的第一子块，并记第一子块为F_A_b，然后计算每一个第一子块F_A_b的不均匀度，将当前正在处理的第p个第一子块定义为当前第一子块，记当前第一子块的不均匀度为d_p(F_A_b)，

其中，p＝1，2，…，((X/2^L)×(Y/2^L))/(U×V)，f_a_bp(u，v)表示第p个第一子块的第u行第v列像素的像素值，m_p表示第p个第一子块的所有像素的像素值的均值，α为加权修正因子；

⑤选取不均匀度最大的B个第一子块，并记录B个第一子块各自在第一小波逼近子图F_A中的位置信息，其中，

⑥将选取出的B个不均匀度最大的第一子块以子块为单位排列成一个大小为I×J的第一纹理块，将该第一纹理块记为F_AB，然后分离出第一纹理块F_AB中的各个像素的像素值的小数部分数据和整数部分数据，分别将小数部分数据和整数部分数据仍按第一纹理块F_AB中的各个像素的原有位置进行放置，得到一个第一小数部分数据块和一个第一整数部分数据块，并记第一小数部分数据块为F_ABD；

⑦依据第一三维水印W_T的K个分量的0/1比特值组合，对第一小数部分数据块F_ABD的各个像素的像素值进行二值量化处理，实现K个二值水印图像的嵌入，并生成一个逻辑表，记为Lg，Lg＝{lg|0≤lg(i，j)≤2^K-1}，其中，lg(i，j)表示依据第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特取值，对第一小数部分数据块F_ABD的第i行第j列像素的像素值f_abd(i，j)进行二值量化处理后生成的逻辑值；

⑧将第一整数部分数据块和二值量化处理后的小数部分数据块再组合成新的第一纹理块，记为F_AB′，将新的第一纹理块F_AB′的第i行第j列像素的像素值记为f_ab′(i，j)，

其中，f_ab(i，j)表示第一纹理块F_AB的第i行第j列像素的像素值，符号

表示取小于其自身的最大整数，1≤i≤I，1≤j≤J；

⑨用新的第一纹理块F_AB′中的B个新的第一子块分别替换各自在第一小波逼近子图F_A中被选取出来的原B个第一子块，并和第一小波逼近子图F_A中未被选取的((X/2^L)×(Y/2^L))/(U×V)-B个第一子块恢复成嵌入有K个二值水印图像的第一小波逼近子图，记为F_A′，然后将嵌入有K个二值水印图像的第一小波逼近子图F_A′和多个第一小波细节子图进行二维离散小波逆变换处理，得到嵌入有K个二值水印图像的数字图像。

2.根据权利要求1所述的一种数字图像的多个二值水印嵌入方法，其特征在于所述的步骤③中对待嵌入水印的原始数字图像F进行归一化处理的过程为：将归一化处理后的数字图像记为F′，将归一化处理后的数字图像F′的第x行第y列像素的像素值记为f′(x，y)，f′(x，y)＝f(x，y)/255，1≤x≤X，1≤y≤Y。

3.根据权利要求1所述的一种数字图像的多个二值水印嵌入方法，其特征在于所述的步骤④中加权修正因子α∈[0.6，0.7]。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的一种数字图像的多个二值水印嵌入方法，其特征在于所述的步骤⑥中小数部分数据的提取过程为：将第一小数部分数据块F_ABD的第i行第j列像素的像素值记为f_abd(i，j)，

其中，f_ab(i，j)表示第一纹理块F_AB的第i行第j列像素的像素值，符号表示取小于其自身的最大整数，1≤i≤I，1≤j≤J。

5.根据权利要求4所述的一种数字图像的多个二值水印嵌入方法，其特征在于所述的步骤⑦中对第一小数部分数据块F_ABD的各个像素的像素值进行二值量化处理过程为：将第一小数部分数据块F_ABD的第i行第j列像素的像素值记为f_abd(i，j)，如果f_abd(i，j)∈[0，0.5)，则将f_abd(i，j)量化为f_abd(i，j)＝0.25，并返回相应的逻辑值lg(i，j)，逻辑值lg(i，j)的具体值为第一三维水印WT的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数；如果f_abd(i，j)∈[0.5，1)，且第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数为偶数时，将f_abd(i，j)量化为f_abd(i，j)＝0.75，并返回相应的逻辑值lg(i，j)，逻辑值lg(i，j)的具体值为第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数再加1；如果f_abd(i，j)∈[0.5，1)，且第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数为奇数时，将f_abd(i，j)量化为f_abd(i，j)＝0.75，并返回相应的逻辑值lg(i，j)，逻辑值lg(i，j)的具体值为第一三维水印W_T的第i行第j列像素的K个分量的K位二进制数转化为的十进制数再减1；其中，1≤i≤I，1≤j≤J。

6.一种数字图像的多个二值水印提取检测方法，其特征在于包括以下步骤：

①将待提取水印的原始数字图像记为TF，将待提取的K个二值水印图像分别记为W′₁，W′₂，…，W′_k，…，W′_K-1，W′_K，其中，待提取水印的原始数字图像TF的分辨率为X×Y，X表示待提取水印的原始数字图像TF的竖直分辨率，Y表示待提取水印的原始数字图像TF的横向分辨率，TF＝{tf|0≤tf(x，y)≤255，1≤x≤X，1≤y≤Y}，tf(x，y)表示待提取水印的原始数字图像TF的第x行第y列像素的像素值，待提取的K个二值水印图像的分辨率相同，均为I×J，I表示二值水印图像的竖直分辨率，J表示二值水印图像的横向分辨率，K≥2，1≤k≤K；

②对待提取水印的原始数字图像TF进行归一化处理，然后对归一化处理后的数字图像进行L级二维离散小波变换处理，得到一个第二小波逼近子图和多个第二小波细节子图，将第二小波逼近子图记为TF_A，其中，第二小波逼近子图TF_A的分辨率为(X/2^L)×(Y/2^L)，min()为取最小值函数，max()为取最大值函数，符号

表示取小于其自身的最大整数；

③将第二小波逼近子图TF_A划分成多个互不重叠且大小为U×V的第二子块，并记第二子块为TF_Ab；

④根据二值水印图像嵌入时水印所嵌的B个子块的位置信息，确定可能嵌入有K个二值水印图像的B个第二子块，其中，

⑤将确定的B个第二子块以子块为单位排列成一个大小为I×J的第二纹理块，将该第二纹理块记为TF_AB，然后提取第二纹理块TF_AB中的各个像素的像素值的小数部分数据，得到一个第二小数部分数据块，并记为TF_ABD；

⑥根据二值水印图像嵌入时生成的逻辑表，及第二小数部分数据块TF_ABD的各个像素的像素值，恢复出一个三维水印的K个分量，将该三维水印定义为第二三维水印，并记为W′_T，W′_T＝{w′_T|w′_T(i，j，1：K)，1≤i≤I，1≤j≤J}，w′_T(i，j，1：K)表示第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的K个分量；

⑦从第二三维水印W′_T中分离出K个分量，根据分离出的K个分量实现K个二值水印图像的提取，将提取出的K个二值水印图像分别记为W′₁，W′₂，…，W′_k，…，W′_K-1，W′_K，其中，W′₁＝{w′₁|w′₁(i，j)＝w′_T(i，j，1)，1≤i≤I，1≤j≤J}，…，W′_k＝{w′_k|w′_k(i，j)＝w′_T(i，j，k)，1≤i≤I，1≤j≤J}，…，W′_K＝{w′_k|w′_K(i，j)＝w′_T(i，j，K)，1≤i≤I，1≤j≤J}，w′₁(i，j)表示提取出的第1个二值水印图像W′₁的第i行第j列像素，w′_k(i，j)表示提取出的第k个二值水印图像W′_k的第i行第j列像素，w′_K(i，j)表示提取出的第K个二值水印图像W′_K的第i行第j列像素，提取出的第k个二值水印图像W′_k为第二三维水印W′_T的第k个分量；

⑧比较提取出的K个二值水印图像W′₁，W′₂，…，W′_k，…，W′_K与原始嵌入的K个二值水印图像W₁，W₂，…，W_k，…，W_K，如果两者相同，则表示检测出正确的水印。

7.根据权利要求6所述的一种数字图像的多个二值水印提取检测方法，其特征在于所述的步骤②中对待提取水印的原始数字图像TF进行归一化处理的过程为：将归一化处理后的数字图像记为TF′，将归一化处理后的数字图像TF′的第x行第y列像素的像素值记为tf′(x，y)，tf′(x，y)＝tf(x，y)/255，1≤x ≤X，1≤y≤Y。

8.根据权利要求6所述的一种数字图像的多个二值水印提取检测方法，其特征在于所述的步骤⑤中小数部分数据的提取过程为：将第二小数部分数据块TF_ABD的第i行第j列像素的像素值记为tf_abd(i，j)，其中，tf_ab(i，j)表示第二纹理块TF_AB的第i行第j列像素的像素值，符号

表示取小于其自身的最大整数，1≤i≤I，1≤j≤J。

9.根据权利要求6至8中任一项所述的一种数字图像的多个二值水印提取检测方法，其特征在于所述的步骤⑥中第二三维水印W′_T的K个分量的恢复过程为：将第二小数部分数据块TF_ABD的第i行第j列像素的像素值记为tf_abd(i，j)，如果tf_abd(i，j)∈[0，0.5)，且逻辑表Lg中的第i行第j列的逻辑值lg(i，j)＝g，0≤g≤2^K-1，则将逻辑值g转化为K位二进制数作为第二三维水印W_T′的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特值，表示为w′_T(i，j，1：K)＝D_B_K(g)，D_B_K()表示将十进制数转化为K位二进制数函数，其中，1≤i≤I，1≤j≤J；如果tf_abd(i，j)∈[0.5，1)，且当逻辑表Lg中的第i行第j列的逻辑值lg(i，j)＝g′为偶数时，0≤g′≤2^K-1，则将逻辑值g′加1后转化为K位二进制数作为第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特值，表示为w′_T(i，j，1：K)＝D_B_K(g′+1)；如果tf_abd(i，j)∈[0.5，1)，且当逻辑表Lg中的第i行第j列的逻辑值lg(i，j)＝g′为奇数时，0≤g′≤2^K-1，则将逻辑值g′减1后转化为K位二进制数作为第二三维水印W′_T的第i行第j列像素的K个分量的0/1比特值，表示为w′_T(i，j，1：K)＝D_B_K(g′-1)。

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