CN104063834B - 一种水印的嵌入、检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种水印的嵌入、检测的方法及装置，水印的嵌入方法包括：步骤1：获取大小为M₀×N₀的原始图像、长度为M₀的第一混沌序列以及长度为N₀的第二混沌序列；步骤2：根据所述第一混沌序列和所述第二混沌序列，得到长度为M₀×N₀的混沌水印序列；步骤3：对所述原始图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行离散余弦DCT变换，将所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列嵌入频率系数小于第一阈值的图像子块中，得到水印图像；步骤4：将所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，得到最终的目标图像。采用本发明的方法及装置，水印嵌入图像中具有强鲁棒性，并且隐藏程度高，解密困难。

Description

一种水印的嵌入、检测方法及装置

技术领域

本发明涉及图像加密领域，特别是提供一种水印的嵌入、检测方法及装置。

背景技术

所谓数字图像水印是向图像中添加某些数字信息以达到文件真伪鉴别、版权保护等功能。嵌入的水印信息隐藏于宿主文件中，不影响原始文件的可观性和完整性。

数字水印可以是作者的序列号、公司标志、有意义的文本等等。与水印相近或关系密切的概念有很多，从目前出现的文献中看，已经有诸如信息隐藏（Information Hiding）、信息伪装（Steganography）、数字水印（Digital Watermarking）和数字指纹（Fingerprinting）等概念。

一般地，数字水印应有如下的几个基本特征：

(1)可证明性：水印应能为受到版权保护的信息产品的归属提供完全和可靠的证据。水印算法识别被嵌入到保护对象中的所有者的有关信息（如注册的用户号码、产品标志或有意义的文字等）并能在需要的时候将其提取出来。水印可以用来判别对象是否受到保护，并能够监视被保护数据的传播、真伪鉴别以及非法拷贝控制等。这实际上是发展水印技术的基本动力，虽然从目前的文献来看，对其研究相对少一些。就目前已经出现的很多算法而言，攻击者完全可以破坏掉图像中的水印，或复制出一个理论上存在的“原始图像”，这导致文件所有者不能令人信服地提供版权归属的有效证据。因此一个好的水印算法应该能够提供完全没有争议的版权证明，在这方面还需要做很多工作。

(2)不可感知性：不可感知包含两方面的意思，一个指视觉上的不可见性，即因嵌入水印导致图像的变化对观察者的视觉系统来讲应该是不可察觉的，最理想的情况是水印图像与原始图像在视觉上一模一样，这是绝大多数水印算法所应达到的要求；另一方面水印用统计方法也是不能恢复的，如对大量同样的水印处理过的信息产品，使用不对的统计方法也无法提取水印或确定水印的存在。

(3)鲁棒性：鲁棒性问题对水印而言极为重要。鲁棒性是一个技术术语，简单而言，就是指一个数字水印应该能够承受大量的、不同的物理和几何失真，包括有意的（如恶意攻击）或无意的（如图像压缩、扫描与复印、噪声污染、尺寸变化等等）。在经过这些操作后，鲁棒的水印算法应仍能从水印图像中提取出嵌入的水印或证明水印的存在。如果不掌握水印的所有有关知识，数据产品的版权保护标志应该很难被伪造。若攻击者试图删除水印则将导致多媒体产品的彻底破坏。假设一个读者在网上下载了数字图书馆发布的作品，打印出来并非法大量散发以牟取利益，那么包含水印的作品应具备在有物理失真的情况下，依然可以提供足够的版权证据。

但是，一旦水印被他人进行解密，数字媒体内容便可以随意的被拷贝、传播，这就是数字媒体内容的超分布问题，它给媒体内容制造商造成了巨大损失，从而制约着数字多媒体应用的进行，因此如何在网络环境中实施有效的版权保护和信息安全手段成为一个迫在眉睫的现实问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种水印的嵌入、检测方法及装置。能够防止被人用肉眼识别出来，并难以被破译，还具有很高的鲁棒性。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种水印的嵌入方法，包括：

步骤1：获取大小为M₀×N₀的原始图像、长度为M₀的第一混沌序列以及长度为N₀的第二混沌序列；

步骤2：根据所述第一混沌序列和所述第二混沌序列，得到长度为M₀×N₀的混沌水印序列；

步骤3：对所述原始图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行离散余弦DCT变换，将所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列嵌入频率系数小于第一阈值的图像子块中，得到水印图像；

步骤4：将所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，得到最终的目标图像。

其中，步骤2包括：

对所述第一混沌序列和所述第二混沌序列二值化，并进行异或，形成长度为M₀×N₀的混沌水印序列。

其中，步骤3包括：

从原始图像选取部分图像I，其大小为M×N，将所述部分图像I分割为互不覆盖的图像子块；

分别对每个图像子模块进行DCT变换，得到DCT变换后的矩阵I_DCT，其大小为M×N；

从所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵，将所述矩阵按照一预设公式嵌入到频率系数小于所述第一阈值的图像子块中，得到一个新矩阵I_DCT′，然后对所述矩阵I_DCT′进行逆DCT变换，得到图像I′；

用I′中的像素值替换原始图像中相应位置的像素值得到所述水印图像。

其中，所述预设公式为：

I_DCT′(i,j)=I_DCT(i,j)+α(i,j)×|I_DCT(i,j)|×S(Yi,j)

其中，i=1，2，…，M，代表横坐标；j=1，2，…，N，代表纵坐标；α为水印嵌入强度；I_DCT′（i，j）为新矩阵I_DCT′在位置（i，j）处的数值；I_DCT（i，j）为DCT变换后的矩阵I_DCT在位置（i，j）处的数值；SY（i，j）为从混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵在位置（i，j）处的数值。

其中，步骤4包括：

根据公式W^*(i,j)=W(i,j)(1-β(i,j))+β(i,j)W′(i,j)，对所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，得到最终的目标图像；其中，W(i,j)为原始图像在位置（i，j）处的像素值，W′(i,j)为所述水印图像处的像素值，W^*(i,j)为最终图像的像素值；β(i,j)为噪声敏感度系数，公式为：

其中，K_i,j是以点(i,j)为中心的正方形点集，k，l为属于这个点集内的点，m(i,j)是K_i,j中各个像素的平均灰度值；n为K_i,j的大小；r为校正系数。

其中，所述第一混沌序列由陈氏混沌系统的任一维度产生，所述第二混沌序列由Logistic混沌映射产生。

本发明的实施例还提供一种水印的检测方法，包括：

步骤A，对目标图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行DCT变换；提取频率系数小于预设阈值的图像子块中的频率系数，根据所述频率系数生成第一向量；

步骤B，根据已有的混沌水印序列生成一第二向量；其中，所述第二向量与所述第一向量方向一致；所述已有的混沌水印序列长度为M₀×N₀，是根据长度为M₀的第一混沌序列和长度为N₀的第二混沌序列得到；

步骤C，判所述第一向量与所述第二向量是否存在关联性，若存在则所述目标图像含有水印；若不存在，则所述目标图像没有水印。

其中，步骤C包括：

计算所述第一向量与所述第二向量相关系数z；

其中，y_i是所述第二向量，为所述第一向量；

若z大于第二阈值，则所述第一向量与所述第二向量存在关联性；若Z小于第二阈值，则所述第一向量与所述第二向量不存在关联性。

本发明的实施例还提供一种水印的嵌入装置，包括：

获取模块：用于获取大小为M₀×N₀的原始图像、长度为M₀的第一混沌序列以及长度为N₀的第二混沌序列；

水印生成模块，用于根据所述第一混沌序列和所述第二混沌序列，得到长度为M₀×N₀的混沌水印序列；

水印嵌入模块，用于对所述原始图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行离散余弦DCT变换，将所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列嵌入频率系数小于第一阈值的图像子块中，得到水印图像；

掩盖处理模块，用于将所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，得到最终的目标图像。

其中，所述水印生成模块具体用于：

对所述第一混沌序列和所述第二混沌序列二值化，并进行异或，形成长度为M₀×N₀的混沌水印序列。

其中，所述水印嵌入模块具体用于：

从原始图像选取部分图像I，其大小为M×N，将所述图像I分割为互不覆盖的图像子块；

分别对每个图像子模块进行DCT变换，并保持原始图像中的位置不变，得到DCT变换后的矩阵I_DCT，其大小为M×N；

从所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵，将所述矩阵按照一预设公式嵌入到频率系数小于所述第一阈值的图像子块中，得到一个新矩阵I_DCT′，然后对所述矩阵I_DCT′进行逆DCT变换，得到图像I′；

用I′中的像素值替换原始图像中相应位置的像素值得到所述水印图像。

本发明的实施例还提供一种水印的检测装置，包括：

第一向量模块，用于对目标图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行DCT变换，提取频率系数小于第一阈值的图像子块中的频率系数，根据所述频率系数生成第一向量；

第二向量模块，用于根据已有的混沌水印序列生成一第二向量；其中，所述第二向量与所述第一向量方向一致；所述已有的混沌水印序列长度为M₀×N₀，是根据长度为M₀的第一混沌序列和长度为N₀的第二混沌序列得到；关联判断模块，用于判所述第一向量与所述第二向量是否存在关联性，若存在，则所述目标图像含有水印；若不存在，则所述目标图像没有水印。

本发明的上述方案具有如下有益效果：

本发明的方法及装置首先生成混沌水印序列，之后对原始图像分块，得到图像子块并置乱。为了满足水印的不易感知性和鲁棒性，将混沌水印序列嵌入图像频率系数小于第一阈值的图像子块中，得到水印图像。最后将所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，达到视觉掩盖目的，得到最终的目标图像。综上所述采用本发明的方法及装置，水印嵌入图像中依然具有强鲁棒性，并且隐藏程度高，解密困难。

附图说明

图1为本发明中水印的嵌入方法的步骤示意图；

图2为本发明中水印的检测方法的步骤示意图；

图3为具体实施例中的对所有图像子块进行选取的示意图；

图4为本发明中水印的嵌入装置的结构示意图；

图5为本发明中水印的检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

如图1所示，一种水印的嵌入方法，包括：

步骤1：获取大小为M₀×N₀的原始图像、长度为M₀的第一混沌序列以及长度为N₀的第二混沌序列；

步骤2：根据所述第一混沌序列和所述第二混沌序列，得到长度为M₀×N₀的混沌水印序列；

步骤3：对所述原始图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行离散余弦DCT变换，将所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列嵌入频率系数小于第一阈值的图像子块中，得到水印图像；

步骤4：将所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，得到最终的目标图像。

上述方法首先生成混沌水印序列，之后对原始图像分块，得到图像子块并置乱。为了满足水印的不易感知性和鲁棒性，将混沌水印序列嵌入图像频率系数小于第一阈值的图像子块中，得到水印图像。最后将所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，达到视觉掩盖目的，得到最终的目标图像。综上所述采用本发明的方法及装置，水印嵌入图像中依然具有强鲁棒性，并且隐藏程度高，解密困难。

在本发明的实施例中，步骤2包括：

对所述第一混沌序列和所述第二混沌序列二值化，并进行异或，形成长度为M₀×N₀的混沌水印序列。

在本发明的实施例中，步骤3包括：

从原始图像选取部分图像I，其大小为M×N，将所述部分图像I分割为互不覆盖的图像子块；

分别对每个图像子模块进行DCT变换，得到DCT变换后的矩阵I_DCT，其大小为M×N；

从所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵，将所述矩阵按照一预设公式嵌入到频率系数小于所述第一阈值的图像子块中，得到一个新矩阵I_DCT′，然后对所述矩阵I_DCT′进行逆DCT变换，得到图像I′；

用I′中的像素值替换原始图像中相应位置的像素值得到所述水印图像。

其中，所述预设公式为：

I_DCT′(i,j)=I_DCT(i,j)+α(i,j)×|I_DCT(i,j)|×SY(i,j)

其中，i=1，2，…，M，代表横坐标；j=1，2，…，N，代表纵坐标；α为水印嵌入强度；I_DCT′（i，j）为新矩阵I_DCT′在位置（i，j）处的数值；I_DCT（i，j）为DCT变换后的矩阵I_DCT在位置（i，j）处的数值；SY（i，j）为从混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵在位置（i，j）处的数值。

在本发明的上述实施例中，步骤4包括：

根据公式W^*(i,j)=W(i,j)(1-β(i,j))+β(i,j)W′(i,j)，对所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，得到最终的目标图像；其中，W(i,j)为原始图像在位置（i，j）处的像素值，W′(i,j)为所述水印图像处的像素值，W^*(i,j)为最终图像的像素值；β(i,j)为噪声敏感度系数，公式为：

其中，K_i,j是以点(i,j)为中心的正方形点集，k，l为属于这个点集内的点，m(i,j)是K_i,j中各个像素的平均灰度值；n为K_i,j的大小；r为校正系数。

此外，为了增加水印的破解难度，可以采用不同的混沌序列生成混沌水印序列，因此在本发明的上述实施例中，所述第一混沌序列由陈氏混沌系统的任一维度产生，所述第二混沌序列由Logistic混沌映射产生。

相对的，如图2所示，本发明的实施例还提供一种水印的检测方法，包括：

步骤A，对目标图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行DCT变换；提取频率系数小于预设阈值的图像子块中的频率系数，根据所述频率系数生成第一向量；

步骤B，根据已有的混沌水印序列生成一第二向量；其中，所述第二向量与所述第一向量方向一致；所述已有的混沌水印序列长度为M₀×N₀，是根据长度为M₀的第一混沌序列和长度为N₀的第二混沌序列得到；

步骤C，判所述第一向量与所述第二向量是否存在关联性，若存在则所述目标图像含有水印；若不存在，则所述目标图像没有水印。

上述方法的目的是用于检测目标图像中是否含有采用本发明的水印嵌入方法嵌入的水印，其原理是：根据混沌水印序列嵌入频率小于第一阈值的图像子块这一特点，只需获取这些图像子块的频率系数，生成第一向量，之后根据已有的混沌水印序列生成一个与第一向量方向一样的第二向量，通过第一向量与第二向量之间的关联性，判断目标图像是否含有本发明的水印嵌入方法嵌入的水印。

在本发明的上述实施例中，步骤C包括：

计算所述第一向量与所述第二向量相关系数z；

其中，

y_i为所述第二向量，为所述第一向量；

若z大于第二阈值，则所述第一向量与所述第二向量存在关联性；若Z小于第二阈值，则所述第一向量与所述第二向量不存在关联性。

下面对水印的嵌入方法及水印的检测方法进行详细介绍：

（1）混合混沌水印序列的产生

假设原始图像的大小为M₀×N₀（即长度为M₀，宽度为N₀）。可由陈氏混沌系统的任意一维（x维、y维或z维）产生长度为M₀的第一混沌序列，由Logistic混沌映射产生长度为N₀的第二混沌序列。为了便于嵌入图像，对所述第一混沌以及第二混沌序列应分别设置域值（由陈氏混沌系统的x维或y维产生的混沌序列，域值设为0；由z维产生的混沌序列，域值设为25；由Logistic混沌映射产生的混沌序列，域值设为0.5），从而使第一混沌序列以及第二混沌序列二值化，然后将两个不同的序列进行异或，形成长度为M₀×N₀的混沌序列，即得到所需混沌水印序列。需要补充的是，本实施例只是举出了一种能够实现的例子，其中域值的设定还可以适当的进行调整，并不是唯一的，所选用的第一混沌序列以及第二混沌序列也可以由其他的方式产生。

（2）水印嵌入

为了方便实施，可从原始图像W中选取长和宽均为8的整数倍数的部分图像I，其大小为M×N（即长度为M，宽度为N），将图像I分割为互不覆盖的图像子块f_k(x,y)，1≤x，y≤8，k=1，2，....，MN/64。每个图像子块可包括64个像素，MN/64即为图像子块的个数。分别对每个图像子块f_k(x,y)进行DCT变换，并保持原始图像中的位置不变，得到DCT变换后的矩阵I_DCT，其大小为M×N。从混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵，用SY表示，将SY嵌入到I_DCT中得到一个嵌入水印后的新矩阵I_DCT′，然后对矩阵I_DCT′进行逆DCT变换，得到图像I′。自后用I′中的像素值替换原始图像W中相应位置的像素值，即得到水印图像W′。其嵌入的公式为：

I_DCT′(i,j)=I_DCT(i,j)+α(i,j)×|I_DCT(i,j)|×SY(i,j)

其中，i=1，2，…，M，代表横坐标（M对应为图像I最大长度）；j=1，2，…，N（N对应为图像I最大宽度），代表纵坐标；α为水印嵌入强度；I_DCT′（i，j）为新矩阵I_DCT′在位置（i，j）处的数值；I_DCT（i，j）为DCT变换后的矩阵I_DCT在位置（i，j）处的数值；SY（i，j）为从混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵在位置（i，j）处的数值。

图像的低频成分是人眼感知最重要的部分，对应于DCT域中幅值较大的系数，是能量集中的部分。高频成分则对应于幅值较小的系数，能量也较小。所以人眼对低频成分比对高频成分更加敏感，水印信息嵌入到低频部分会影响图像质量，嵌入到高频部分则经不起有损压缩的量化处理。为了实现水印的不易感知性和鲁棒性，抽取频率系数小于第一阈值的图像子块中。如图3所示，整个图像子块中，位置10至26的子块的频率系数小于第一阈值，水印嵌入强度相对较大（0.3至0.5），可选取进行水印嵌入。

（3）基于人类视觉系统的视觉掩盖

水印就是在强信号之下添加的代表私有信息的弱信号，只要添加的信号小于某一门限，人眼就无法感觉到不同。根据人类视觉系统的特性，该门限随着区域的不同而不同。一般来说，背景变化越大，纹理越复杂，掩盖门限值就越大；反之，门限越小。在门限大的区域可以嵌入较强的水印，而在门限小的地方，可嵌入的水印相对要弱一些。所以，可以根据视觉掩盖的公式将水印图像W′与原始图像W用噪声敏感度系数进行加权，得到最终图像W^*。其视觉掩盖的公式为：

W^*(i,j)=W(i,j)(1-β(i,j))+β(i,j)W′(i,j)

β(i,j)是根据人类视觉系统特性计算而得的噪声敏感度系数。噪声敏感度较小的区域，β(i,j)≈1，W^*(i,j)≈W′(i,j)，水印强度不变；而在噪声敏感度较大的区域，β(i,j)≈0，W^*(i,j)≈W(i,j)，水印嵌入很弱。这样做的总体效果是在保证图像质量的同时又能增强水印强度，使攻击者更加难以去除水印。

用以下式子定义β(i,j)作为图像点(i,j)对于噪声的敏感度，即

其中，K_i,j是以点(i,j)为中心的正方形点集，k，l为属于这个点集内的点，m(i,j)是K_i,j中各个像素的平均灰度值；n为K_i,j的大小；r为校正系数；当r=1时,β(i,j)≡0，则表示没有进行掩盖；当r=2时，β(i,j)表示了点K(i,j)的方差，通过实验比较，本方法中r优选取为1.5。将所有点的敏感度归一化得到β阵，当归一化敏感度较小时，点(i,j)附近认为比较均匀；反之，认为包含纹理和边缘。

（4）水印检测

水印检测可以分为两大类：源检测（私有水印）和盲检测（公有水印）。前者是指在水印检测时必须有原始信息参与，否则无法检测；后者是指检测过程无需原始信息，只需拥有水印产生的密钥，即可检测水印的存在性。本实施例采用盲检测，首先从检测图像中截取当初嵌入水印序列的部分图像并进行分块处理，得到图像子块，之后对图像子块DCT变换，提取频率系数小于第一阈值的图像子块中的频率系数，组成第一向量W′′={w₁″,w₂″,…,w_l″},l=27MN/64；然后利用之前水印的密钥再次产生混沌水印序列，从混沌水印序列中抽取出实际嵌入图像中的水印序列，并按照与向量W′′相同的顺序排列组成第二向量X，其长度与W′′相等。将X和W′′之间的相关性作为衡量水印是否存在的标准。假设Y是一个可能与X不同的水印，把W′′和Y之间的相关系数z定义为：

通过比较z和一个事先设定的第二阈值Z_w的大小来判断水印的存在性，若z大于第二阈值，则所述第一向量与所述第二向量存在关联性；若Z小于第二阈值，则所述第一向量与所述第二向量不存在关联性。

综上所述，本实施例的方法具有以下优点：

（1）结合陈氏混沌系统维数高，密钥多的特点与Logistic混沌映射相混合，产生的混合混沌序列保密性好，即使算法被公开，也极难攻破。

（2）嵌入水印具有低通特性，因而在图像被滤波或者有损压缩等图像处理后依具有很好的鲁棒性。

（3）将人眼视觉隐蔽特性引入到水印算法，使水印自适应于图像，在不减少水印鲁棒性的同时保证了其不可见性，从而进一步提高了水印的抗攻击能力。

（4）水印的检测算法简单，而且实现了水印的盲检测。

如图4所示，本发明的实施例还提供一种，水印的嵌入装置，包括：

获取模块：用于获取大小为M₀×N₀的原始图像、长度为M₀的第一混沌序列以及长度为N₀的第二混沌序列；

水印生成模块，用于根据所述第一混沌序列和所述第二混沌序列，得到长度为M₀×N₀的混沌水印序列；

水印嵌入模块，用于对所述原始图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行离散余弦DCT变换，将所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列嵌入频率系数小于第一阈值的图像子块中，得到水印图像；

掩盖处理模块，用于将所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，得到最终的目标图像。

上述装置首先生成混沌水印序列，之后对原始图像分块，得到图像子块并置乱。为了满足水印的不易感知性和鲁棒性，将混沌水印序列嵌入图像频率系数小于第一阈值的图像子块中，得到水印图像。最后将所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，达到视觉掩盖目的，得到最终的目标图像。综上所述采用本发明的方法及装置，水印嵌入图像中依然具有强鲁棒性，并且隐藏程度高，解密困难。

在本发明的上述实施例中，所述水印生成模块具体用于：

对所述第一混沌序列和所述第二混沌序列二值化，并进行异或，形成长度为M₀×N₀的混沌水印序列。

在本发明的上述实施例中，所述水印嵌入模块具体用于：

从原始图像选取部分图像I，其大小为M×N，将所述图像I分割为互不覆盖的图像子块；

分别对每个图像子模块进行DCT变换，并保持原始图像中的位置不变，得到DCT变换后的矩阵I_DCT，其大小为M×N；

从所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵，将所述矩阵按照一预设公式嵌入到频率系数小于所述第一阈值的图像子块中，得到一个新矩阵I_DCT′，然后对所述矩阵I_DCT′进行逆DCT变换，得到图像I′；

用I′中的像素值替换原始图像中相应位置的像素值得到所述水印图像。

显然，上述实施例为本发明中水印的嵌入方法对应的装置实施例，所述水印的嵌入方法达到的技术效果，本实施例的装置也同样能够达到。

如图5所示，一种水印的检测装置，包括：

第一向量模块，用于对目标图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行DCT变换，提取频率系数小于第一阈值的图像子块中的频率系数，根据所述频率系数生成第一向量；

第二向量模块，用于根据已有的混沌水印序列生成一第二向量；其中，所述第二向量与所述第一向量方向一致；所述已有的混沌水印序列长度为M₀×N₀，是根据长度为M₀的第一混沌序列和长度为N₀的第二混沌序列得到；关联判断模块，用于判所述第一向量与所述第二向量是否存在关联性，若存在，则所述目标图像含有水印；若不存在，则所述目标图像没有水印。

上述装置的目的是用于检测目标图像中是否含有采用本发明的水印嵌入方法嵌入的水印，其原理是：根据混沌水印序列嵌入频率小于第一阈值的图像子块这一特点，只需获取这些图像子块的频率系数，生成第一向量，之后根据已有的混沌水印序列生成一个与第一向量方向一样的第二向量，通过第一向量与第二向量之间的关联性，判断目标图像是否含有本发明的水印嵌入方法嵌入的水印。

显然，上述实施例为本发明中水印的检测方法对应的装置实施例，所述水印的检测方法达到的技术效果，本实施例的装置也同样能够达到。

下面对水印的嵌入装置及水印的检测装置进行详细描述：

假设原始图像的大小为M₀×N₀（即长度为M₀，宽度为N₀）。获取模块获取由陈氏混沌系统的任意一维（x维、y维或z维）产生长度为M₀的第一混沌序列，以及由Logistic混沌映射产生长度为N₀的第二混沌序列。

为了便于嵌入图像，对所述第一混沌序列以及第二混沌序列应分别设置域值（由陈氏混沌系统的x维或y维产生的混沌序列，域值设为0；由z维产生的混沌序列，域值设为25；由Logistic混沌映射产生的混沌序列，域值设为0.5），水印生成模块使第一混沌序列以及第二混沌序列二值化，然后将两个不同的序列进行异或，形成长度为M₀×N₀的混沌序列，即得到所需混沌水印序列。此外为了方便实施，水印嵌入模块从原始图像W中选取长和宽均为8的整数倍数的部分图像I，其大小为M×N，将图像I分割为互不覆盖的图像子块f_k(x,y)，1≤x，y≤8，k=1，2，....，MN/64。每个图像子块可包括64个像素，MN/64即为图像子块的个数。分别对每个图像子块f_k(x,y)进行DCT变换，并保持原始图像中的位置不变，得到DCT变换后的矩阵I_DCT，其大小为M×N。从混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵，用SY表示。将SY嵌入到I_DCT中得到一个嵌入水印后的新矩阵I_DCT′，然后对矩阵I_DCT′进行逆DCT变换，得到图像I′。用I′中的像素值替换原始图像W中相应位置的像素值，即得到水印图像W′。其嵌入的公式采用为：

I_DCT′(i,j)=I_DCT(i,j)+α(i,j)×|I_DCT(i,j)|×SY(i,j)

其中，i=1，2，…，M，代表横坐标；j=1，2，…，N，代表纵坐标；α为水印嵌入强度；I_DCT′（i，j）为新矩阵I_DCT′在位置（i，j）处的数值；I_DCT（i，j）为DCT变换后的矩阵I_DCT在位置（i，j）处的数值；SY（i，j）为从混沌水印序列中截取大小为M×N（即长度为M，宽度为N）的矩阵在位置（i，j）处的数值。

此外，图像的低频成分是人眼感知最重要的部分，对应于DCT域中幅值较大的系数，是能量集中的部分。高频成分则对应于幅值较小的系数，能量也较小。所以人眼对低频成分比对高频成分更加敏感，水印嵌入到低频部分会影响图像质量，嵌入到高频部分则经不起有损压缩的量化处理。为了实现水印的不易感知性和鲁棒性，优选抽取频率系数小于第一阈值的图像子块中进行水印嵌入。如图3所示，整个图像子块中，位置10至26的子块的频率系数小于第一阈值，水印嵌入强度相对较大（0.3至0.5），可选取进行水印嵌入。

水印就是在强信号之下添加的代表私有信息的弱信号，只要添加的信号小于某一门限，人眼就无法感觉到不同，根据人类视觉系统的特性，该门限随着区域的不同而不同。一般来说，背景变化越大，纹理越复杂，掩盖门限值就越大；反之，门限越小。在门限大的区域可以嵌入较强的水印，而在门限小的地方，可嵌入的水印相对要弱一些。基于上述原理，掩盖处理模块视觉掩盖的公式将水印图像与原始图像用噪声敏感度系数进行加权，得到最终图像W^*。其视觉掩盖的公式为：

W^*(i,j)=W(i,j)(1-β(i,j))+β(i,j)W′(i,j)

β(i,j)是根据人类视觉系统特性计算而得的噪声敏感度系数。噪声敏感度较小的区域，β(i,j)≈1，W^*(i,j)≈W′(i,j)，水印强度不变；而在噪声敏感度较大的区域，β(i,j)≈0，W^*(i,j)≈W(i,j)，水印嵌入很弱。这样做的总体效果是在保证图像质量的同时又能增强水印强度，使攻击者更加难以去除水印。

用以下式子定义β(i,j)作为图像点(i,j)对于噪声的敏感度，即

其中，K_i,j是以点(i,j)为中心的点集，m(i,j)是K_i,j中各个像素的平均灰度值；n为K_i,j的大小；r为校正系数；K_i,j是以点(i,j)为中心的正方形点集，k，l为属于这个点集内的点。当r=1时,β(i,j)≡0，则表示没有进行掩盖；当r=2时，β(i,j)表示了点K(i,j)的方差，通过实验比较，本方法中r优选取为1.5。将所有点的敏感度归一化得到β阵，当归一化敏感度较小时，点(i,j)附近认为比较均匀；反之，认为包含纹理和边缘。

对应于水印的嵌入装置，本实施例的水印检测装置的第一向量模块，首先从检测图像中截取当初嵌入水印序列的部分图像并进行分块处理，得到图像子块，之后对图像子块DCT变换，提取频率系数小于第一阈值的图像子块中的频率系数，组成第一向量W′′={w₁″,w₂″，…，w_l″},l=27MN/64；然后第二向量模块利用之前水印的密钥再次产生混沌水印序列，从混沌水印序列中抽取出实际嵌入图像中的水印序列，并按照与向量W′′相同的顺序排列组成第二向量X，其长度与W′′相等。关联判断模块将X和W′′之间的相关性作为衡量水印是否存在的标准。假设Y是一个可能与X不同的水印，把W′′和Y之间的相关系数z定义为：

关联判断模块具体通过比较z和一个事先设定的第二阈值的大小即可判断水印的存在性，若z大于第二阈值，则所述第一向量与所述第二向量存在关联性；若z小于第二阈值，则所述第一向量与所述第二向量不存在关联性。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种水印的嵌入方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取大小为M₀×N₀的原始图像、长度为M₀的第一混沌序列以及长度为N₀的第二混沌序列；所述第一混沌序列由陈氏混沌系统的任一维度产生，所述第二混沌序列由Logistic混沌映射产生；

步骤2：根据所述第一混沌序列和所述第二混沌序列，得到长度为M₀×N₀的混沌水印序列，包括：确定第一混沌序列以及第二混沌序列的值域，其中由陈氏混沌系统的x维或y维产生的第一混沌序列的域值设为0，由陈氏混沌系统z维产生的第一混沌序列的域值设为25；由Logistic混沌映射产生的第二混沌序列的域值设为0.5；对所述第一混沌序列和所述第二混沌序列二值化，并进行异或，形成长度为M₀×N₀的混沌水印序列；

步骤3：对所述原始图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行离散余弦DCT变换，将所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列嵌入频率系数小于第一阈值的图像子块中，得到水印图像；

步骤4：将所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，得到最终的目标图像。

2.根据权利要求1所述的水印的嵌入方法，其特征在于，步骤3包括：

从原始图像选取部分图像I，其大小为M×N，将所述部分图像I分割为互不覆盖的图像子块；

分别对每个图像子模块进行DCT变换，得到DCT变换后的矩阵I_DCT，其大小为M×N；

从所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵，将所述矩阵按照一预设公式嵌入到频率系数小于所述第一阈值的图像子块中，得到一个新矩阵I_DCT′，然后对所述矩阵I_DCT′进行逆DCT变换，得到图像I′；

用I′中的像素值替换原始图像中相应位置的像素值得到所述水印图像。

3.根据权利要求2所述的水印的嵌入方法，其特征在于，所述预设公式为：

I_DCT′(i,j)＝I_DCT(i,j)+α(i,j)×|I_DCT(i,j)|×SY(i,j)

其中，i＝1，2，…，M，代表横坐标；j＝1，2，…，N，代表纵坐标；α为水印嵌入强度；I_DCT′(i，j)为新矩阵I_DCT′在位置(i，j)处的数值；I_DCT(i，j)为DCT变换后的矩阵I_DCT在位置(i，j)处的数值；SY(i，j)为从混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵在位置(i，j)处的数值。

4.根据权利要求3所述的水印的嵌入方法，其特征在于，步骤4包括：

根据公式W*(i,j)＝W(i,j)(1-β(i,j))+β(i,j)W′(i,j)，对所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，得到最终的目标图像；其中，W(i,j)为原始图像在位置(i，j)处的像素值，W′(i,j)为所述水印图像处的像素值，W*(i,j)最终图像的像素值；β(i,j)为噪声敏感度系数，公式为：

$\mathrm{\β}(i,j)=\frac{\underset{(k,l)\∈K_{i,j}}{\Σ}{\left(W\right(k,l)-m_{i,j})}^r}{n^2}$

其中，K_i,j是以点(i,j)为中心的正方形点集，k，l为属于这个点集内的点，m(i,j)是K_i,j中各个像素的平均灰度值；n为K_i,j的大小；r为校正系数。

5.一种水印的嵌入装置，其特征在于，包括：

获取模块：用于获取大小为M₀×N₀的原始图像、长度为M₀的第一混沌序列以及长度为N₀的第二混沌序列；所述第一混沌序列由陈氏混沌系统的任一维度产生，所述第二混沌序列由Logistic混沌映射产生；

水印生成模块，用于根据所述第一混沌序列和所述第二混沌序列，得到长度为M₀×N₀的混沌水印序列；包括：确定第一混沌序列以及第二混沌序列的值域，其中由陈氏混沌系统的x维或y维产生的第一混沌序列的域值设为0，由陈氏混沌系统z维产生的第一混沌序列的域值设为25；由Logistic混沌映射产生的第二混沌序列的域值设为0.5；对所述第一混沌序列和所述第二混沌序列二值化，并进行异或，形成长度为M₀×N₀的混沌水印序列；

水印嵌入模块，用于对所述原始图像进行分块，得到图像子块，并对所述图像子块进行离散余弦DCT变换，将所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列嵌入频率系数小于第一阈值的图像子块中，得到水印图像；

掩盖处理模块，用于将所述水印图像与原始图像用一噪声敏感度系数进行加权，得到最终的目标图像。

6.根据权利要求5所述的水印的嵌入装置，其特征在于，所述水印嵌入模块具体用于：

从原始图像选取部分图像I，其大小为M×N，将所述图像I分割为互不覆盖的图像子块；

分别对每个图像子模块进行DCT变换，并保持原始图像中的位置不变，得到DCT变换后的矩阵I_DCT，其大小为M×N；

从所述长度为M₀×N₀的混沌水印序列中截取大小为M×N的矩阵，将所述矩阵按照一预设公式嵌入到频率系数小于所述第一阈值的图像子块中，得到一个新矩阵I_DCT′，然后对所述矩阵I_DCT′进行逆DCT变换，得到图像I′；

用I′中的像素值替换原始图像中相应位置的像素值得到所述水印图像。