CN102456217B - 一种能抵抗裁剪攻击的数字水印方法 - Google Patents

Abstract

一种能抵抗裁剪攻击的数字水印方法属于图像数字水印领域。本发明基于互补扩频码的嵌入和提前，能抵抗裁剪攻击的数字水印方法。本发明能抵抗裁剪攻击，且提取时无需补齐图像尺寸，还能够抵抗滤波、加噪、JPEG压缩、旋转、缩放、添加文字等攻击，鲁棒性好。只在图像空域操作，省去了对图像进行频域变换和逆变换的操作，速度快。不需要原始图像，仅凭带水印的图像就能提取出水印。

Description

一种能抵抗裁剪攻击的数字水印方法

技术领域

本发明属于图像数字水印领域，具体涉及一种基于互补扩频码的，能抵抗裁剪攻击的数字水印方法。

背景技术

数字水印技术是指在数字化的数据内容中嵌入不明显的记号。通常数据内容叫做“载体”，记号叫做“水印”。水印通常是不可见或不可察的，但是通过一些计算操作可以被提取。水印与载体紧密结合并隐藏其中，成为载体不可分离的一部分，并可以经历一些不破坏载体使用价值的操作而存活下来，这种操作通常叫做“攻击”。一般认为数字水印系统是由两部分组成的——水印嵌入和水印提取。根据载体的类型可以将数字水印分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印、软件水印等。

由于图像处理软件的强大功能和普及，相比其他数字水印，图像数字水印遭受攻击的可能性更大、种类更多，即便是不懂专业技术的普通用户也能够对图像进行裁剪、模糊、添加噪声、添加文字、缩放、旋转等操作，因此对图像数字水印的嵌入和提取方法提出了更高的要求。在所有攻击中，裁剪攻击是较难抵抗的攻击。已有的抗裁剪攻击的数字水印方法大多为将裁掉的部分用黑色或者白色图像块补齐图像尺寸，这种方法显然不能满足实际应用的需要。

本发明要给出一种能抵抗裁剪攻击的图像数字水印方法，该方法基于互补扩频码技术，水印嵌入图像空域，无需补齐图像尺寸，具有较好的鲁棒性。

发明内容

本发明的目的是给出一种能抵抗裁剪攻击的图像数字水印方法。该方法能够从裁剪过的图像中提取水印。

本发明的技术方案是：

嵌入：

1.水印预处理：以人工输入或者从存储介质上读取的方式获得要嵌入到图像中的水印w，水印w为一0-1序列，长度为m比特。给水印w加上一个人工构造的长度为l比特的水印头，水印头也是一个0-1序列。然后对加了水印头的水印进行纠错编码。预处理后的水印记为whc，whc是一个长度为n的0-1序列。其中对加了水印头的水印进行纠错编码这一步是可选的，因此n≥l+m。

2.水印扩频。

2.1从存储介质上读取n对互补扩频码，记为(C₁，S₁)，(C₂，S₂)，...，(C_n，S_n)，所有扩频码均为长度为K的一维双极性码，即由+1和-1构成的一维码。

2.2将C_i和S_i，i＝1，2，...，n均按照从上到下、从左到右的顺序排为k₁×k₂的矩阵，其中k₁×k₂＝K。

2.3定义一个k₁×k₂的全0矩阵CS，循环变量p＝1，嵌入强度q。q的值根据实际应用对不可见性和鲁棒性的要求确定，可取正实数中的任何值，一般取0.1-10之间的数值。

2.4如果whc_p＝1，则CS＝CS+q(C_p+S_p)；否则，CS＝CS-q(C_p+S_p)。p＝p+1。

其中whc_p表示whc中的第p个元素，取值为0或1。

2.5如果p＞n，转第3步；否则转2.4步。

3.图像预处理：从存储介质上读取一个M×N图像，利用图像处理中YIQ变换提取图像灰度Y、色调A和色饱和度B，将灰度分量大小归一化为4k₁×4k₂大小，记归一化后的灰度分量为I，将I分为4×4的图像块，共k₁×k₂个图像块，记为I_ij，i＝1，2，...，k₁，j＝1，2，...，k₂。

4.嵌入：对每一个图像块I_ij按照同样的方法嵌入CS中1个元素CS_ij。其中CS_ij表示矩阵CS中第i行第j列的元素。

4.1计算I_ij边上一圈像素的均值

4.2将I_ij中间4个像素值置为

修改后的图像块，即嵌入水印的图像块记为I′_ij。

5.图像重构：将所有I′_ij拼接出图像灰度分量I′，恢复图像原始尺寸，即将I′大小归一化为M×N，利用YIQ逆变换从色调A和色饱和度B中恢复I′的色彩信息，得到重构后的图像，即带水印的图像。

提取：

1.图像预处理：从存储介质上读取一个M×N图像，利用图像处理中YIQ变换提取图像灰度Y′、色调A′和色饱和度B′，将灰度分量大小归一化为4k₁×4k₂大小，记归一化后的灰度分量为I′，将I′分为4×4的图像块，共k₁×k₂个图像块，记为I′_ij，i＝1，2，...，k₁，j＝1，2，...，k₂。

2.提取：对每一个图像块I′_ij按照同样的方法提取出CS中1个元素CS_ij。

2.1计算I′_ij边上一圈像素的均值

2.2计算I′_ij中间4个像素的均值

2.3置 ${\mathrm{CS}}_{\mathrm{ij}}={{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{\mathrm{ij}}-{{\stackrel{\‾}{I}}^{\′}}_{\mathrm{ij}}.$

2.4将CS按照一行一行的顺序排为一个一维向量。

3.读取水印扩频码：重新从存储介质上读取嵌入时用到的n对互补扩频码(C₁，S₁)，(C₂，S₂)，...，(C_n，S_n)。

4.计算相关度：利用信号处理领域中计算线性相关度的方法，分别计算CS与C_i+S_i的线性相关度，记为t_i，i＝1，2，...，n。

5.恢复水印：如果t_i≥0，则恢复出的水印whc′_i＝1；否则whc′_i＝0，i＝1，2，...，n。

6.恢复原始水印：对whc′进行纠错译码，如果得到的水印头与原始水印头相同，则水印头之后的部分是原始水印；否则，图像中没有嵌入水印。

本发明与其他认证方法相比具有以下特点：

1.能抵抗裁剪攻击，且提取时无需补齐图像尺寸。

2.除能抵抗裁剪攻击外，还能够抵抗滤波、加噪、JPEG压缩、旋转、缩放、添加文字等攻击，鲁棒性好。

3.只在图像空域操作，省去了对图像进行频域变换和逆变换的操作，速度快。

4.盲提取：不需要原始图像，仅凭带水印的图像就能提取出水印。

附图说明

图1总体流程图。

图2嵌入流程图。

图3水印预处理流程图。

图4水印扩频流程图。

图5图像预处理流程图。

图6水印嵌入示意图。

图7图像重构流程图。

图8提取流程图。

图9水印提取示意图。

图10恢复原始水印流程图。

图11一个简单的例子。

图12实际例子中的原始图像。

图13实际例子中的带水印图像。

具体实施方式

图1表示的是本发明的总体流程图。通过嵌入过程将水印嵌入图像中，带水印的图像可能遭受到来自外界的有意或者无意的攻击，可以从遭受到攻击的图像中提取出水印。

图2表示的是本发明的嵌入流程图。水印经过预处理和扩频，嵌入到经过预处理的图像中，然后对图像进行重构得到带水印的图像。

图3表示的是本发明的水印预处理流程图。以人工输入或者从存储介质上读取的方式获得要嵌入到图像中的水印w，水印为一0-1序列，长度为m比特。给水印w加上一个人工构造的长度为l比特的水印头h，水印头h也是一个0-1序列，加水印头的目的是提取时用来判断图像中是否有水印。然后对加了水印头的水印进行纠错编码，其中纠错编码可以选用BCH、卷积、重复编码等纠错编码中的任何一种，目的是降低水印误码率。预处理后的水印记为whc，whc是一个长度为n的0-1序列。

图4表示的是本发明的水印扩频流程图。从存储介质上读取n对互补扩频码，记为(C₁，S₁)，(C₂，S₂)，...，(C_n，S_n)，所有扩频码均为长度为K的一维双极性码。将C_i和S_i，i＝1，2，...，n均按照从上到下、从左到右的顺序排为k₁×k₂的矩阵，其中k₁×k₂＝K，即按照从上到下一行一行的顺序排为矩阵。定义一个k₁×k₂的全0矩阵CS，循环变量p＝1，嵌入强度q。q的值根据实际应用对不可见性和鲁棒性的要求确定，可取正实数中的任何值。如果whc_p＝1，则CS＝CS+q(C_p+S_p)；否则，CS＝CS-q(C_p+S_p)，p＝p+1，该过程直到p＝n+1时停止。得到k₁×k₂的矩阵CS。

图5表示的是本发明的图像预处理流程图。从存储介质上读取一个M×N图像，利用图像处理中YIQ变换提取图像灰度Y、色调A和色饱和度B，将灰度分量大小归一化为4k₁×4k₂大小，记归一化后的灰度分量为I，将I分为4×4的图像块，共k₁×k₂个图像块，记为I_ij，i＝1，2，...，k₁，j＝1，2，...，k₂。其中图像大小M和N、色调A、色饱和度B需暂时保存，供图像重构时使用。

图6表示的是本发明的水印嵌入示意图。对每一个4×4的图像块I_ij按照同样的方法嵌入CS中1个元素CS_ij，i＝1，2，...，k₁，j＝1，2，...，k₂。记I_ij的16个像素分别为I_ij1，I_ij2，...，I_ij16，计算I_ij边上一圈像素的均值 ${\stackrel{\‾}{I}}_{\mathrm{ij}}=(I_{\mathrm{ij}1}+I_{\mathrm{ij}2}+I_{\mathrm{ij}3}+I_{\mathrm{ij}4}+I_{\mathrm{ij}5}+I_{\mathrm{ij}8}+I_{\mathrm{ij}9}+I_{\mathrm{ij}12}+I_{\mathrm{ij}13}+I_{\mathrm{ij}14}+I_{\mathrm{ij}15}+I_{\mathrm{ij}16})/12.$ 将I_ij中间4个像素I_ij6，I_ij7，I_ij10，I_ij11的值均置为

得到新的4×4图像块I′_ij。

图7表示的是本发明的图像重构流程图。将所有I′_ij拼接出图像灰度分量I′，恢复图像原始尺寸，即将I′大小归一化为M×N，利用YIQ逆变换从色调A和色饱和度B中恢复I′的色彩信息，得到重构后的图像，即带水印的图像。

图8表示的是本发明的提取流程图。从经过预处理的图像中提取出CS，并与互补扩频码计算相关度，根据相关度恢复出水印，并经过纠错解码、水印头对比等过程恢复原始水印，或者判断出图像中不存在水印。

图9表示的是本发明的水印提取示意图。对每一个图像块I′_ij按照同样的方法提取出CS中1个元素CS_ij，i＝1，2，...，k₁，j＝1，2，...，k₂。计算I′_ij边上一圈像素的均值 ${{\stackrel{\‾}{I}}^{\′}}_{\mathrm{ij}}=({I^{\′}}_{\mathrm{ij}1}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}2}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}3}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}4}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}5}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}8}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}9}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}12}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}13}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}14}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}15}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}16})/12$ 和中间4个像素的均值 ${{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{\mathrm{ij}}=({I^{\′}}_{\mathrm{ij}6}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}7}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}10}+{I^{\′}}_{\mathrm{ij}11})/4,$ 置 ${\mathrm{CS}}_{\mathrm{ij}}={{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{\mathrm{ij}}-{{\stackrel{\‾}{I}}^{\′}}_{\mathrm{ij}}.$ 将CS按照一行一行的顺序排为一个一维向量。

图10表示的是本发明的恢复原始水印流程图。对whc′进行纠错译码，取前l比特做为水印头，如果得到的水印头与原始水印头相同，则水印头之后的部分是原始水印；否则，图像中没有嵌入水印。

图11是一个简单的例子。虚线上面的是水印嵌入过程，虚线下面的是水印提取过程。要嵌入的水印w＝“01”，长度为m＝2比特。给水印w加上一个人工构造的水印头h＝“10”，长度l＝2比特。对加了水印头的水印“1001”进行(7，4)BCH纠错编码，编码后的水印whc＝“1001110”，长度为n＝7比特。从存储介质上读取n＝7对长度为K＝4的互补扩频码，C₁＝(+1，+1，-1，+1)，S₁＝(+1，-1，+1，+1)，C₂＝(-1，+1，-1，-1)，S₂＝(-1，-1，+1，-1)，C₃＝(+1，-1，-1，-1)，S₃＝(-1，-1，-1，+1)，C₄＝(+1，+1，+1，-1)，S₄＝(-1，+1，+1，+1)，C₅＝(+1，+1，+1，+1)，S₅＝(+1，+1，+1，+1)，C₆＝(+1，+1，-1，+1)，S₆＝(+1，+1，+1，-1)，C₇＝(+1，-1，-1，-1)，S₇＝(-1，+1，-1，-1)，将其按照从上到下、从左到右的顺序排为2×2的矩阵，即k₁＝2、k₂＝2， $C_1=\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ -1& +1\end{array}\right),$ $S_1=\left(\begin{array}{cc}+1& -1\\ +1& +1\end{array}\right),$ $C_2=\left(\begin{array}{cc}-1& +1\\ -1& -1\end{array}\right),$ $S_2=\left(\begin{array}{cc}-1& -1\\ +1& -1\end{array}\right),$ $C_3=\left(\begin{array}{cc}+1& -1\\ -1& -1\end{array}\right),$ $S_3=\left(\begin{array}{cc}-1& -1\\ -1& +1\end{array}\right),$ $C_4=\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ +1& -1\end{array}\right),$ $S_4=\left(\begin{array}{cc}-1& +1\\ +1& +1\end{array}\right),$ $C_5=\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ +1& +1\end{array}\right),$ $S_5=\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ +1& +1\end{array}\right),$ $C_6=\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ -1& +1\end{array}\right),$ $S_6=\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ +1& -1\end{array}\right),$ $C_7=\left(\begin{array}{cc}+1& -1\\ -1& -1\end{array}\right),$ $S_7=\left(\begin{array}{cc}-1& +1\\ -1& -1\end{array}\right).$ 定义一个2×2的矩阵 $\mathrm{CS}=\left(\begin{array}{cc}0& 0\\ 0& 0\end{array}\right),$ 嵌入强度q＝1。

因为whc₁＝1，则 $\mathrm{CS}=\mathrm{CS}+(C_1+S_1)=\left(\begin{array}{cc}0& 0\\ 0& 0\end{array}\right)+\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ -1& +1\end{array}\right)+\left(\begin{array}{cc}+1& -1\\ +1& +1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}2& 0\\ 0& 2\end{array}\right);$

因为whc₂＝0，则 $\mathrm{CS}=\mathrm{CS}-(C_2+S_2)=\left(\begin{array}{cc}2& 0\\ 0& 2\end{array}\right)-\left(\begin{array}{cc}-1& +1\\ -1& -1\end{array}\right)-\left(\begin{array}{cc}-1& -1\\ +1& -1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}4& 0\\ 0& 4\end{array}\right);$

因为whc₃＝0，则 $\mathrm{CS}=\mathrm{CS}-(C_3+S_3)=\left(\begin{array}{cc}4& 0\\ 0& 4\end{array}\right)-\left(\begin{array}{cc}+1& -1\\ -1& -1\end{array}\right)-\left(\begin{array}{cc}-1& -1\\ -1& +1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}4& 2\\ 2& 4\end{array}\right);$

因为whc₄＝1，则 $\mathrm{CS}=\mathrm{CS}+(C_4+S_4)=\left(\begin{array}{cc}4& 2\\ 2& 4\end{array}\right)+\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ +1& -1\end{array}\right)+\left(\begin{array}{cc}-1& +1\\ +1& +1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}4& 4\\ 4& 4\end{array}\right);$

因为whc₅＝1，则 $\mathrm{CS}=\mathrm{CS}+(C_5+S_5)=\left(\begin{array}{cc}4& 4\\ 4& 4\end{array}\right)+\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ +1& +1\end{array}\right)+\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ +1& +1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}6& 6\\ 6& 6\end{array}\right);$

因为whc₆＝1，则 $\mathrm{CS}=\mathrm{CS}+(C_6+S_6)=\left(\begin{array}{cc}6& 6\\ 6& 6\end{array}\right)+\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ -1& +1\end{array}\right)+\left(\begin{array}{cc}+1& +1\\ +1& -1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}8& 8\\ 6& 6\end{array}\right);$

因为whc₇＝0，则 $\mathrm{CS}=\mathrm{CS}-(C_7+S_7)=\left(\begin{array}{cc}8& 8\\ 6& 6\end{array}\right)-\left(\begin{array}{cc}+1& -1\\ -1& -1\end{array}\right)-\left(\begin{array}{cc}-1& +1\\ -1& -1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}8& 8\\ 8& 8\end{array}\right).$

从存储介质上读取一个8×8灰度图像，即M＝8、N＝8。由于已经是灰度图像，此时YIQ变换步骤省略，图像灰度Y即为从存储介质上读取的图像。由于4k₁×4k₂＝8×8，此时灰度分量大小归一化步骤也省略，归一化后的灰度分量I即为Y，将I分为4×4的图像块，共2×2＝4个图像块，I₁₁为左上角像素值全为10的4×4个像素组成的图像块，I₁₂为右上角像素值全为20的4×4个像素组成的图像块，I₂₁为左下角像素值全为30的4×4个像素组成的图像块，I₂₂为右下角像素值全为40的4×4个像素组成的图像块。

计算图像块I₁₁边上一圈像素的均值

将I₁₁中间4个像素值置为 ${\stackrel{\‾}{I}}_{11}+{\mathrm{CS}}_{11}=10+8=18,$ 修改后的图像块为I′₁₁；

计算图像块I₁₂边上一圈像素的均值

将I₁₂中间4个像素值置为 ${\stackrel{\‾}{I}}_{12}+{\mathrm{CS}}_{12}=20+8=28,$ 修改后的图像块为I′₁₂；

计算图像块I₂₁边上一圈像素的均值

将I₂₁中间4个像素值置为 ${\stackrel{\‾}{I}}_{21}+{\mathrm{CS}}_{21}=30+8=38,$ 修改后的图像块为I′₂₁；

计算图像块I₂₂边上一圈像素的均值

将I₂₂中间4个像素值置为 ${\stackrel{\‾}{I}}_{22}+{\mathrm{CS}}_{22}=40+8=48,$ 修改后的图像块为I′₂₂。

将4个图像块拼接在一起，得到图像灰度分量I′，对此例来讲即为带水印的图像。

提取时，从存储介质上读取一个8×8灰度图像。由于已经是灰度图像，此时YIQ变换步骤省略。由于4k₁×4k₂＝8×8，此时灰度分量大小归一化步骤也省略，将灰度分量分为4×4的图像块，共2×2＝4个图像块，I′₁₁为左上角4×4个像素组成的图像块，I′₁₂为右上角4×4个像素组成的图像块，I′₂₁为左下角4×4个像素组成的图像块，I′₂₂为右下角4×4个像素组成的图像块。

计算I′₁₁边上一圈像素的均值

计算I′₁₁中间4个像素的均值 ${{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{11}=18,$ 置 ${\mathrm{CS}}_{11}={{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{11}-{{\stackrel{\‾}{I}}^{\′}}_{11}=18-10=8;$

计算I′₁₂边上一圈像素的均值

计算I′₁₂中间4个像素的均值 ${{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{12}=28,$ 置 ${\mathrm{CS}}_{12}={{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{12}-{{\stackrel{\‾}{I}}^{\′}}_{12}=28-20=8;$

计算I′₂₁边上一圈像素的均值计算I′₂₁中间4个像素的均值 ${{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{21}=38,$ 置 ${\mathrm{CS}}_{21}={{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{21}={{\stackrel{\‾}{I}}^{\′}}_{21}=38-30=8;$

计算I′₂₂边上一圈像素的均值计算I′₂₂中间4个像素的均值 ${{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{22}=48,$ 置 ${\mathrm{CS}}_{22}={{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{22}-{{\stackrel{\‾}{I}}^{\′}}_{22}=48-40=8.$

将CS按照一行一行的顺序排为一个一维向量，即CS＝(8，8，8，8)。重新从存储介质上读取嵌入时用到的7对互补扩频码，C₁＝(+1，+1，-1，+1)，S₁＝(+1，-1，+1，+1)，C₂＝(-1，+1，-1，-1)，S₂＝(-1，-1，+1，-1)，C₃＝(+1，-1，-1，-1)，S₃＝(-1，-1，-1，+1)，C₄＝(+1，+1，+1，-1)，S₄＝(-1，+1，+1，+1)，C₅＝(+1，+1，+1，+1)，S₅＝(+1，+1，+1，+1)，C₆＝(+1，+1，-1，+1)，S₆＝(+1，+1，+1，-1)，C₇＝(+1，-1，-1，-1)，S₇＝(-1，+1，-1，-1)，分别计算CS与7对互补扩频码的线性相关度，即内积。

CS与C₁+S₁的线性相关度t₁＝CS·(C₁+S₁)＝8×2+8×0+8×0+8×2＝32，由于t₁≥0，则whc′₁＝1；

CS与C₂+S₂的线性相关度t₂＝CS·(C₂+S₂)＝8×(-2)+8×0+8×0+8×(-2)＝-32，由于t₂＜0，则whc′₂＝0；

CS与C₃+S₃的线性相关度t₃＝CS·(C₃+S₃)＝8×0+8×(-2)+8×(-2)+8×0＝-32，由于t₃＜0，则whc′₃＝0；

CS与C₄+S₄的线性相关度t₄＝CS·(C₄+S₄)＝8×0+8×2+8×2+8×0＝32，由于t₄≥0，则whc′₄＝1；

CS与C₅+S₅的线性相关度t₅＝CS·(C₅+S₅)＝8×2+8×2+8×2+8×2＝64，由于t₅≥0，则whc′₅＝1；

CS与C₆+S₆的线性相关度t₆＝CS·(C₆+S₆)＝8×2+8×2+8×0+8×0＝32，由于t₆≥0，则whc′₆＝1；

CS与C₇+S₇的线性相关度t₇＝CS·(C₇+S₇)＝8×0+8×0+8×(-2)+8×(-2)＝-32，由于t₇＜0，则whc′₇＝0。

即whc′＝“1001110”，对whc′进行(7，4)BCH纠错译码得到“1001”，前两个比特为水印头“10”，与原始水印头“10”相同，则水印头之后的部分“01”是最终提取出的水印。

图12是实际例子中的原始图像。原始大小为M×N＝480×480，利用YIQ变换提取图像灰度，将灰度分量大小归一化为4k₁×4k₂＝512×512，其中k₁＝k₂＝128，对大小归一化后的灰度分量进行分块，每块大小为4×4，则共计128×128个图像块。

图13是实际例子中的带水印图像。此时水印信息已经嵌入到载体图像中了，原始水印信息长度为m＝16比特，加4比特水印头，再经过纠错编码变为n＝32比特水印whc。从存储介质上读取32对互补扩频码(C₁，S₁)，(C₂，S₂)，...，(C₃₂，S₃₂)，每个码的长度均为128×128＝16384比特，将每个码均排为128×128的矩阵，并根据whc将32对互补扩频码合并为CS。每个图像块中按照嵌入规则嵌入CS中的1个元素，将所有的载体图像块重新组合，并恢复原始尺寸和色彩信息即得到带水印图像。

Claims (2)

1.一种能抵抗裁剪攻击的图像数字水印方法，其特征在于包括以下步骤：嵌入：

1)水印预处理：获得要嵌入到图像中的水印w，水印w为一0-1序列，长度为m比特；给水印w加上一个人工构造的长度为l比特的水印头，水印头也是一个0-1序列；预处理后的水印记为whc，whc是一个长度为n的0-1序列；

2)水印扩频；

2.1从存储介质上读取n对互补扩频码，记为(C₁,S₁)，(C₂,S₂)，…，(C_n,S_n)，所有扩频码均为长度为K的一维双极性码，即由+1和-1构成的一维码；

2.2将C_i和S_i，i=1,2,…,n均按照从上到下、从左到右的顺序排为k₁×k₂的矩阵，其中k₁×k₂=K；

2.3定义一个k₁×k₂的全0矩阵CS，循环变量p=1，嵌入强度q；q的值根据实际应用对不可见性和鲁棒性的要求确定，可取正实数中的任何值；

2.4如果whc_p=1，则CS=CS+q(C_p+S_p)；否则，CS=CS-q(C_p+S_p)；p=p+1；其中whc_p表示whc中的第p个元素，取值为0或1；

2.5如果p>n，转第3）步；否则转2.4步；

3)图像预处理：从存储介质上读取一个M×N图像，利用图像处理中YIQ变换提取图像灰度Y、色调A和色饱和度B，将灰度分量大小归一化为4k₁×4k₂大小，记归一化后的灰度分量为I，将I分为4×4的图像块，共k₁×k₂个图像块，记为I_ij，i=1,2,…,k₁，j=1,2,…,k₂；

4)嵌入：对每一个图像块I_ij按照同样的方法嵌入CS中1个元素CS_ij；其中CS_ij表示矩阵CS中第i行第j列的元素：

4.1计算I_ij边上一圈像素的均值

4.2将I_ij中间4个像素值置为

修改后的图像块，即嵌入水印的图像块记为I'_ij；

5)图像重构：将所有I'_ij拼接出图像灰度分量I'，恢复图像原始尺寸，即将I'大小归一化为M×N，利用YIQ逆变换从色调A和色饱和度B中恢复I'的色彩信息，得到重构后的图像，即带水印的图像；

提取：

01.图像预处理：从存储介质上读取一个M×N图像，利用图像处理中YIQ变换提取图像灰度Y'、色调A'和色饱和度B'，将灰度分量大小归一化为4k₁×4k₂大小，记归一化后的灰度分量为I'，将I'分为4×4的图像块，共k₁×k₂个图像块，记为I'_ij，i=1,2,…,k₁，j=1,2,…,k₂；

02.提取：对每一个图像块I'_ij按照同样的方法提取出CS中1个元素CS_ij：

02.1计算I'_ij边上一圈像素的均值

02.2计算I'_ij中间4个像素的均值

02.3置 ${\mathrm{CS}}_{\mathrm{ij}}={{\stackrel{\‾}{I}}^{\′\′}}_{\mathrm{ij}}-{{\stackrel{\‾}{I}}^{\′}}_{\mathrm{ij}};$

02.4根据说明书图9，将CS按照一行一行从上到下、从左至右的顺序排为一个一维向量；

03.读取水印扩频码：重新从存储介质上读取嵌入时用到的n对互补扩频码(C₁,S₁)，(C₂,S₂)，…，(C_n,S_n)；

04.计算相关度：利用信号处理领域中计算线性相关度的方法，分别计算CS与C_i+S_i的线性相关度，记为t_i，i=1,2,…,n；

05.恢复水印：如果t_i≥0，则恢复出的水印whc'_i=1；否则whc'_i=0，i=1,2,…,n；

06.恢复原始水印：对whc'进行译码，如果得到的水印头与原始水印头相同，则水印头之后的部分是原始水印；否则，图像中没有嵌入水印。

2.根据权利要求1所述的一种能抵抗裁剪攻击的图像数字水印方法，其特征在于还包括以下步骤：步骤1）水印预处理中对加了水印头的水印进行纠错编码；步骤06中恢复原始水印中对whc'进行纠错译码。

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