CN103955878B - 基于sift的dwt‑svd抗几何攻击盲水印方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于SIFT的DWT‑SVD抗几何攻击盲水印方法。本发明方法包括水印嵌入方法和水印提取方法。水印嵌入方法是对原始图像进行离散小波变换，将其低频子带分块并对每小块进行奇异值分解，再将待嵌入水印进行混沌加密，在每小块的最大奇异值中通过一种最优量化方法嵌入水印，保存水印图像的SIFT特征点作为密钥，通过密钥判断受到几何攻击类型并进行校正。水印提取方法是水印嵌入方法的逆过程，包括对受攻击图像进行校正、水印提取，水印解密和恢复。本发明利用SIFT特征点的旋转、缩放、平移不变性，并结合DWT、SVD在数字水印方面的优势，显著地提高了对几何攻击的鲁棒性。

Description

基于SIFT的DWT-SVD抗几何攻击盲水印方法

技术领域

本发明属于信息安全的技术领域，特别涉及一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的离散小波变换和奇异值分解(DWT-SVD)抗几何攻击盲水印方法。

背景技术

数字水印技术因其在版权保护和内容认证等方面的重要应用价值，已成为信息隐藏技术的一个研究热点。数字水印技术通过将数字、序列号、文字、图像标志等信息嵌入到媒体中，在嵌入过程中对载体进行尽量小的修改，以达到最强的鲁棒性，当嵌入水印后的媒体受到攻击后仍然可以恢复水印或者检测出水印的存在。隐形水印随着信息安全需求的飞速发展，正在得到越来越多研究者的关注。

图像隐形水印算法一般需要满足以下基本要求：1)不可见性：加有水印后的图像不能有视觉质量的下降，与原始图像对比，很难发现二者的区别；2)鲁棒性：加入图像中的水印不会因变换处理(如几何攻击、噪声、滤波、有损压缩攻击等)而丢失，水印经提取后应清晰可辨。

现有的数字水印算法主要分为空间域和变换域(DWT、DCT和DFT等)两类。DWT域水印算法对有损压缩和高频滤波具有较好的抗攻击性，而且小波分解后的低频子带集中了图像的大部分能量，是鲁棒水印嵌入的合适位置。因此基于DWT的数字水印算法受到了广泛关注。为了克服小波变换不具有几何不变性的缺点，研究学者利用SVD抵抗几何攻击良好的特性，将其引入数字水印领域。

现有的DWT和SVD水印算法对常见的信号处理具有很好的抵抗能力，但抵抗几何攻击(RST)的能力较弱。RST几何攻击是很常见的攻击类型，水印图像遭到几何攻击后，检测器无法判断出是否含有水印或者无法提取水印，因此研究具有抗几何攻击的水印算法一直是一个难题。

本发明利用图像SIFT特征点所具有的旋转、缩放和平移不变性，通过SIFT特征点之间的坐标关系对几何攻击进行校正，并结合DWT以及SVD在数字水印方面的优势，通过一种最优量化方法嵌入水印，最终保存水印图像的SIFT特征点作为密钥。本发明很好的解决了目前水印算法抗几何攻击能力较弱的问题。

发明内容

本发明的目的就是针对现有水印算法抵抗几何攻击能力较弱的问题，提出了一种基于基于尺度不变特征变换(SIFT)的离散小波变换和奇异值分解(DWT-SVD)抗几何攻击盲水印方法。

本发明方法包括水印嵌入方法和水印提取方法。水印嵌入方法首先对原始图像进行离散小波变换(DWT)，然后将其低频子带分块并对每小块进行奇异值分解(SVD)，再将待嵌入水印进行混沌加密，在每小块的最大奇异值中通过一种最优量化方法嵌入水印，最后保存水印图像的SIFT特征点模版作为密钥，用于判断攻击类型和校正。水印提取方法是水印嵌入方法的逆过程，包括对受攻击图像进行校正、水印提取，水印解密和恢复。

水印嵌入方法的具体步骤是：

由于图像经过旋转后会造成边角信息丢失，若水印嵌入在整幅图像中，则从经过旋转攻击的水印图像中提取出的水印会有部分信息丢失，载体图像的内切圆内的图像信息不会因为旋转而丢失，为了方便计算，选择内切圆的内接正方形作为水印区域，

步骤1：获取正方形的原始载体图像I(M,M)，M是图像的行和列，I的内切圆记作S，S的内接正方形用来嵌入水印，记做x，对x进行一级离散小波变换(DWT)，得到低频子带LL、高频子带HH、混合子带HL和LH，其矩阵大小为将其低频子带LL划分为互不重叠的n×n个大小为m×m的子块，n是m的整数倍，各个子块记为A_ij(i＝1,2,···n；j＝1,2,···n)。

步骤2：对待嵌入的水印W采用logistic映射混沌模型进行混沌加密得到加密后水印W₀，记映射初值为X₀，混沌系数μ∈(3.5699,4]，然后将加密后的水印按行排成一列，将初值X₀和μ当作密钥，缺少任何一个参数或者参数不正确，都无法解密。

步骤3：对A_ij进行奇异值分解，得到最大奇异值L_ij；取量化步长为Δ，令δ_ij＝mod(L_ij,Δ)，δ_ij为对L_ij以Δ为单位求模的余数，根据δ_ij进行量化嵌入水印，L′_ij表示量化后的最大奇异值，量化方法如下：

公式中的w是加密后水印中的一个比特。

步骤4：对奇异值分解后的分析系数放在对应位置上，形成新的矩阵作为嵌入水印的新低频子带，然后将该新低频子带和对应的高频子带HH、混合子带HL和LH进行逆小波变换，重构出水印图像I^*。

步骤5：利用SIFT算法对水印图像提取特征点，记录特征点的位置、尺度和描述符作为特征点模板T，并将模板T作为密钥T′。

水印提取方法的具体步骤是：

步骤a：对接收到的图像提取SIFT特征点，并与密钥T′进行匹配，如果完全匹配则表示未被攻击，直接进入步骤b；如果不能完全匹配则表示受到攻击，根据密钥T′对其进行校正后进入步骤b。

步骤b：选取载体图像的内切圆的内接正方形作为水印嵌入区域x′，对x′进行一级离散小波变换，将其低频子带划分为互不重叠的大小为m×m的子块，各个子块记为A_ij(i＝1,2,···n；j＝1,2,···n)。

步骤c：对A′_ij进行奇异值分解，得到最大奇异值L′_ij，δ′_ij＝mod(L′_ij,Δ)，若则w′＝0；若则w′＝1，w′即为在A′_ij提取的比特。

步骤d：对提取的比特按行排成二维矩阵W^*，并进行混沌解密，即可恢复真实的水印W。

本发明方法结合DWT域水印算法对有损压缩和高频滤波具有较好的抗攻击性以及SVD抵抗几何攻击良好的特性，并利用SIFT特征点的旋转、缩放、平移不变性，通过SIFT特征点判断几何攻击类型，并进行校正，提出了一种基于SIFT的DWT-SVD抗几何攻击盲水印方法，该方法可以很好的抵抗旋转、缩放、平移以及裁剪攻击。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明进一步说明。

本发明包括水印嵌入和水印提取两部分，其中第一部分水印嵌入的具体实施步骤如下：

Step1：本发明中，选择512×512像素的Lena作为原始载体图像，对载体图像的水印嵌入区域X进行一级DWT变换，将其低频子带划分为互不重叠的32×32个4×4的子块，各个子块记为A_ij(i＝1,2,···32；j＝1,2,···32)。

Step2：选取32×32像素的二值图像“信息安全”作为水印，记作W，对水印W采用logistic映射混沌模型进行混沌加密得到加密后水印W₀，映射初值取为X₀，混沌系数μ∈(3.5699,4]，然后将加密后的水印W₀按行排成一列，将初值X₀和μ当作密钥。

Step3：对A_ij进行奇异值分解，得到最大奇异值L_ij。取量化步长为Δ，令δ_ij＝mod(L_ij,Δ)，通过对L_ij进行量化嵌入水印，L′_ij表示量化后的最大奇异值，这里我们采用如下所示的一种最优量化方法：

考虑到鲁棒性与不可见性之间的最优平衡，在此Δ取85。

Step4：对A_ij进行SVD合成，得到嵌入水印的新低频子带，然后和其它子带进行逆小波变换，重构出水印图像I^*。

Step5：利用SIFT算法对水印图像提取特征点，记录特征点的位置、尺度和描述符作为特征点模板T。考虑到消减特征点匹配的复杂度和减少模板T的数据量，对特征点进行如下筛选：采用分块法将SIFT特征点进行均匀化处理，将原始图像分成8×8块，然后在每一块中只保留一个特征点。经筛选后的模板T作为密钥T′。

第二部分水印提取的具体实施步骤如下：

Step 1：对受攻击后的图像提取SIFT特征点，并与密钥T′进行匹配，判断图像是否受到几何攻击，若受到几何攻击并确定攻击类型，对其进行校正，若没有受到几何攻击，则直接进入下一步。

Step 2：选取载体图像的内切圆的内接正方形作为水印嵌入区域x′，对x′进行一级DWT，将其低频子带划分为互不重叠的32×32个4×4的子块，各个子块记为A′_ij(i＝1,2,···32；j＝1,2,···32)。

Step 3：对A′_ij进行奇异值分解，得到最大奇异值L′_ij。令δ′_ij＝mod(L′_ij,Δ)，若则w′＝0；否则w′＝1，w′即为在A′_ij提取的比特，Δ取85。

Step4：对提取的比特按行排成二维矩阵W^*，并进行混沌解密，即可恢复真实的水印W。

Claims (1)

1.基于SIFT的DWT-SVD抗几何攻击盲水印方法，包括水印嵌入方法和水印提取方法，其特征在于：

所述的水印嵌入方法的具体步骤是：

步骤1：获取正方形的原始载体图像I(M,M)，M是图像的行和列，I的内切圆记作S，S的内接正方形用来嵌入水印，记做x，对x进行一级离散小波变换，得到低频子带LL、高频子带HH、混合子带HL和LH，其矩阵大小为将其低频子带LL划分为互不重叠的n×n个大小为m×m的子块，n是m的整数倍，各个子块记为A_ij，i＝1,2,…n；j＝1,2,…n；

步骤2：对待嵌入的水印W采用logistic映射混沌模型进行混沌加密得到加密后水印W₀，记映射初值为X₀，混沌系数μ∈(3.5699,4]，然后将加密后的水印按行排成一列，将初值X₀和μ当作密钥；

步骤3：对A_ij进行奇异值分解，得到最大奇异值L_ij；取量化步长为Δ，令δ_ij＝mod(L_ij,Δ)，δ_ij为对L_ij以Δ为单位求模的余数，根据δ_ij进行量化嵌入水印，L_ij′表示量化后的最大奇异值，量化方法如下：

公式中的w是加密后水印中的一个比特；

步骤4：对奇异值分解后的分析系数放在对应位置上，形成新的矩阵作为嵌入水印的新低频子带，然后将该新低频子带和对应的高频子带HH、混合子带HL和LH进行逆小波变换，重构出水印图像I^*；

步骤5：利用SIFT算法对水印图像提取特征点，记录特征点的位置、尺度和描述符作为特征点模板T，并将模板T作为密钥T′；

所述的水印提取方法的具体步骤是：

步骤a：对接收到的图像提取SIFT特征点，并与密钥T′进行匹配，如果完全匹配则表示未被攻击，直接进入步骤b；如果不能完全匹配则表示受到攻击，根据密钥T′对其进行校正后进入步骤b；

步骤b：选取载体图像的内切圆的内接正方形作为水印嵌入区域x′，对x′进行一级离散小波变换，将其低频子带划分为互不重叠的大小为m×m的子块，各个子块记为A′_ij，i＝1,2,…n；j＝1,2,…n；

步骤c：对A′_ij进行奇异值分解，得到最大奇异值L′_ij，δ′_ij＝mod(L′_ij,Δ)，若则w′＝0；若则w′＝1，w′即为在A′_ij提取的比特；

步骤d：对提取的比特按行排成二维矩阵W^*，并进行混沌解密，即可恢复真实的水印W。