CN103996166A - 一种基于网点形状的全息防伪算法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于网点形状的全息防伪算法，对原始数字图像采用最小阈值加网技术生成半色调图像；对二值原始水印图像进行变换生成傅里叶变换加密全息数据，拼接数据并进行二值化，生成新的数据矩阵；根据生成的数据矩阵，对生成的半色调图像进行水印的嵌入，得到含有防伪信息的加网图像；印刷并采集加网图像，根据网点形状判断并提取防伪数据信息，将提取的信息和随机加密相位模板全息图像相乘，并进行反傅里叶变换，得到原始防伪信息。本发明利用网点携带防伪信息，同时结合全息技术赋予网点特殊的信息，裁切任意一块印刷图像都能无失真地提取出防伪认证信息，具有较强鲁棒性，能够保证防伪的安全性和稳定性。

Description

一种基于网点形状的全息防伪算法

技术领域

本发明涉及一种数字水印防伪技术，特别涉及一种基于网点形状的全息防伪算法。

背景技术

加密全息数字水印无需原始载体图像的参与, 通过正确的密匙就可以提取出原始水印图像。傅立叶变换加密全息数字水印技术通过双随机调制模板对原始数字水印信息进行调制，通过傅立叶变换全息技术生成傅立叶变换加密全息数字水印，该水印具有抗攻击性，具有较强的抗低通滤波、噪声、剪切等性能。

目前加密全息数字水印的嵌入和提取步骤为：

（1）加密全息数字水印的生成：通过双随机相位调制加密技术、傅立叶变换全息技术，对原始水印图像进行变换生成傅立叶变换加密全息数字水印；

（2）嵌入：将生成的NxN的全息数字水印图像乘以一定的嵌入系数                                                ，通过简单的灰度相加的方法嵌入到载体图像中；

（3）提取：对获取的NxN的含数字水印载体图像进行傅立叶变换加密全息数字水印的反变换对原始水印进行提取，进而进行防伪认证。

傅立叶变换加密全息数字水印提取时需要相应的密钥参与才能恢复出原始水印信息，增强了加密全息数字水印的安全性。但由于获取的待检测的含数字水印载体图像可能会受到旋转等几何攻击，从而导致水印信息不能被提取出来，无法进行防伪认证。

发明内容

本发明是针对现在加密数字水印提取信息易失真的问题，提出了一种基于网点形状的全息防伪算法，经过印刷后网点形状不容易变形，结合全息技术赋予网点特殊的信息，可保证裁切任意一块印刷图像都能无失真地提取出防伪认证信息。

本发明的技术方案为：一种基于网点形状的全息防伪算法，具体包括如下步骤：

1）对原始数字图像的处理：

采用最小阈值加网技术，通过两个不同的最小阈值矩阵A和B对原始数字图像进行调幅加网，把数字图像转换成半色调图像a和b；

2）对二值原始水印图像的处理：

采用傅里叶加密的光全息技术，对64×64的原始水印二值图像，即防伪信息进行两次相位调制，生成64×64傅里叶变换加密全息图像,然后对64×64大小的全息图像进行拼接，拼接成128×128大小的数据矩阵，再对128×128大小的数据进行二值化，得到新的全息图像数据矩阵H（i，j）；

3）嵌入：

对步骤1）生成的半色调图像a进行嵌入水印操作，如果H（i，j）=0，a（i，j）=b（i，j）,如果H（i，j）=1，a（i，j）=b（i，j）,a（i，j）和b（i，j）为半色调图像a和b中的网点单元，得到含有防伪信息的新的加网图像；

4）提取：

步骤3）得到的图像经过印刷后，采集一块含有64×64个网点单元的印刷图像，根据网点的形状，判断防伪信息，如果A阈值矩阵形状，提取数据为1，如果B阈值矩阵形状，提取数据为0，最后组成二值数据矩阵G；由提取的数据信息G和随机加密相位模板全息图像相乘，再进行反傅里叶变换，就得到了原嵌入的防伪信息。

本发明的有益效果在于：本发明基于网点形状的全息防伪算法，利用网点携带防伪信息，同时结合全息技术赋予网点特殊的信息，裁切任意一块印刷图像都能无失真地提取出防伪认证信息，具有较强鲁棒性，能够保证防伪的安全性和稳定性。

附图说明

图1为本发明基于网点形状的加密原理图；

图2为本发明基于网点形状的解密原理图；

图3为本发明基于网点形状的防伪信息嵌入实施例图；

图4为本发明半色调图像生成算法以及嵌入流程图；

图5为本发明基于网点形状的防伪信息提取实施例图；

图6为本发明基于网点形状的防伪信息网点形状解密流程图。

具体实施方式

如图1和图2所示基于网点形状的加密原理图和解密原理图，本发明基于网点形状的印刷防伪算法如下：

1）对原始数字图像的处理：

采用最小阈值加网技术，通过两个不同的最小阈值矩阵A和B对原始数字图像进行调幅加网，把数字图像转换成半色调图像a和b；

2）对二值原始水印图像的处理：

采用傅里叶加密的光全息技术，对64×64的原始水印二值图像（即防伪信息）进行两次相位调制，生成64×64傅里叶变换加密全息图像,然后对64×64大小的全息图像进行拼接，拼接成128×128大小的数据矩阵，再对128×128大小的数据进行二值化，得到新的全息图像数据矩阵H（i，j）；

3）嵌入：

对步骤1）生成的半色调图像a进行嵌入水印操作，如果H（i，j）=0，a（i，j）=b（i，j）,如果H（i，j）=1，a（i，j）=b（i，j）,a（i，j）和b（i，j）为半色调图像a和b中的网点单元，得到含有防伪信息的新的加网图像；如图3所示，具体的半色调图像生成算法以及嵌入流程如图4；

4）提取：

步骤3）得到的图像经过印刷后，采集一块含有64×64个网点单元的印刷图像，根据网点的形状（如图5(a)），判断防伪信息，如果A阈值矩阵形状，提取数据为1，如果B阈值矩阵形状，提取数据为0，最后组成二值数据矩阵G（如图5(b)）；由提取的数据信息G和随机加密相位模板全息图像相乘，再进行反傅里叶变换，就得到了原嵌入的防伪信息（如图5(c)），具体的网点形状解密流程如图6。

Claims (1)

1.一种基于网点形状的全息防伪算法，其特征在于，具体包括如下步骤：

1）对原始数字图像的处理：

采用最小阈值加网技术，通过两个不同的最小阈值矩阵A和B对原始数字图像进行调幅加网，把数字图像转换成半色调图像a和b；

2）对原始水印图像二值图像的处理：

采用傅里叶加密的光全息技术，对64×64的原始水印二值图像，即防伪信息进行两次相位调制，生成64×64傅里叶变换加密全息图像,然后对64×64大小的全息图像进行拼接，拼接成128×128大小的数据矩阵，再对128×128大小的数据进行二值化，得到新的全息图像数据矩阵H（i，j）；

3）嵌入：

对步骤1）生成的半色调图像a进行嵌入水印操作，如果H（i，j）=0，a（i，j）=b（i，j）,如果H（i，j）=1，a（i，j）=b（i，j）,a（i，j）和b（i，j）为半色调图像a和b中的网点单元，得到含有防伪信息的新的加网图像；

4）提取：

步骤3）得到的图像经过印刷后，采集一块含有64×64个网点单元的印刷图像，根据网点的形状，判断防伪信息，如果A阈值矩阵形状，提取数据为1，如果B阈值矩阵形状，提取数据为0，最后组成二值数据矩阵G；由提取的数据信息G和随机加密相位模板全息图像相乘，再进行反傅里叶变换，就得到了原嵌入的防伪信息。