CN104123694A - 基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入和提取方法 - Google Patents

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魏雯
赵展
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Abstract

本发明提供了一种基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入和提取方法，在该嵌入方法中，提供了一个载体图像和一个水印图像，该方法包括如下步骤：先对载体图像进行二维离散傅里叶变换，得到载体图像的幅度谱矩阵，再对该载体图像的幅度谱矩阵的列和行进行重新排序，得到载体图像的排序后矩阵，并记录载体图像的排序后矩阵与载体图像的幅度谱矩阵之间的映射关系；再将水印图像嵌入到载体图像的排序后矩阵中，得到含水印图像的排序后矩阵；将该含水印的排序后矩阵根据载体图像的排序后矩阵与载体图像的幅度谱矩阵之间的映射关系反向映射，得到含水印图像的幅度谱矩阵；对含水印图像的幅度谱矩阵进行二维分数傅里叶变换，得到含水印图像。

Description

基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入和提取方法
技术领域
本发明涉及一种水印的嵌入和提取方法，尤其涉及一种图像盲水印嵌入和提取方法。
背景技术
随着互联网技术的迅速发展，人们可以轻松地从因特网上获取各种多媒体信息，这使得非法复制、篡改变得更加容易，如何保护多媒体信息的版权，成为迫在眉睫解决的问题。数字水印技术是指利用数字产品的信息冗余性，把一些标识信息(水印)直接嵌入多媒体内容中，并能够检测或提取水印的技术。数字水印技术作为数字产品版权保护的有效手段正得到广泛的研究和应用。
故而，日常工作生活中亟需一种能实现水印图像不可见的技术，现有技术中一方面缺乏有效的能够实现水印图像不可见的手段，另一方面，即使做到了对水印的不可见，其也场场无法应对图像的攻击，例如JPEG压缩、噪声攻击以及剪切攻击等。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提如何实现水印图像的不可见，且对抵抗图像的攻击保持较强鲁棒性。
为了解决这一技术问题，本发明提供了一种基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法，其中，提供了一个载体图像和一个水印图像，该方法包括如下步骤：
先对载体图像进行二维离散傅里叶变换，得到载体图像的幅度谱矩阵，再对该载体图像的幅度谱矩阵的列和行进行重新排序，得到载体图像的排序后矩阵，并记录载体图像的排序后矩阵与载体图像的幅度谱矩阵之间的映射关系；
再将水印图像嵌入到载体图像的排序后矩阵中，得到含水印图像的排序后矩阵；
将该含水印的排序后矩阵根据载体图像的排序后矩阵与载体图像的幅度谱矩阵之间的映射关系反向映射，得到含水印图像的幅度谱矩阵；
对含水印图像的幅度谱矩阵进行二维分数傅里叶变换，得到含水印图像。
所述水印图像通过Arnold置乱加密后嵌入到载体图像的排序后矩阵中。
在对载体图像的幅度谱矩阵的列和行进行重新排序时，对该载体图像的幅度谱矩阵的列和行进行降序排列。
本发明还提供了一种基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法，其中，提供了尺寸相同的含水印图像和载体图像，该方法包括如下步骤：
先分别对载体图像和含水印图像进行二维离散傅里叶变换，分别得到载体图像的幅度谱矩阵和含水印图像的幅度谱矩阵；
然后将载体图像的幅度谱矩阵和含水印图像的幅度谱矩阵的行和列以同样的映射关系进行重新排序，分别得到含水印图像的排序后矩阵与载体图像的排序后矩阵；将含水印图像的排序后矩阵与载体图像的排序后矩阵相减，得到水印的排序后矩阵；
再根据载体图像的幅度谱矩阵与载体图像的排序后矩阵之间的映射关系对水印的排序后矩阵进行反向映射，得到水印图像。
在对水印的排序后矩阵进行反向映射后，还通过Arnold进行反置乱，从而得到水印图像。
在将载体图像的幅度谱矩阵和含水印图像的幅度谱矩阵重新排序时，先对载体图像的幅度谱矩阵的行和列进行降序排列，然后以相同的映射关系对含水印图像的幅度谱矩阵进行排列。。
本发明将分数傅里叶变换引入到了水印的嵌入和提取过程中，通过将水印图像嵌入在经分数傅里叶变换和重新排序后的矩阵中，再进行反向操作得到加入盲水印后的含水印图像。实现了水印图像的不可见，且对抵抗图像的攻击保持较强鲁棒性。
附图说明
图1是本发明一实施例中基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法的流程示意图；
图2是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法中载体图像的效果示意图；
图3是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法中中水印图像的效果示意图；
图4是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法中载体图像经离散分数傅里叶变换后的效果示意图；
图5是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法中载体图像经离散分数傅里叶变换和降序排列后的效果示意图；
图6是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法中含水印图像在二维分数傅里叶变换前的效果示意图；
图7是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法中含水印图像经二维分数傅里叶变换后的效果示意图；
图8是本发明一实施例中基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法的流程示意图；
图9是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法中含水印图像的效果示意图；
图10是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法中载体图像的效果示意图；
图11是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法中经离散分数傅里叶变换后的含水印图像的效果示意图；
图12是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法中经离散分数傅里叶变换后的载体图像的效果示意图；
图13是本发明一实施例所提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法中提取得到的水印图像的效果示意图。
具体实施方式
以下将结合图1至图13对本发明提供的基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入和提取方法进行详细的描述，其为本发明一可选的实施例，可以认为，本领域的技术人员在本发明精神和内容的范围内能够对其进行修改和润色。
请参考图1至图7，本实施例提供了一种基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法，其中，提供了一个载体图像和一个水印图像，该方法包括如下步骤：
先对载体图像进行二维离散傅里叶变换，得到载体图像的幅度谱矩阵，再对该载体图像的幅度谱矩阵的列和行进行重新排序，得到载体图像的排序后矩阵，并记录载体图像的排序后矩阵与载体图像的幅度谱矩阵之间的映射关系；
再将水印图像嵌入到载体图像的排序后矩阵中，得到含水印图像的排序后矩阵；
将该含水印的排序后矩阵根据载体图像的排序后矩阵与载体图像的幅度谱矩阵之间的映射关系反向映射，得到含水印图像的幅度谱矩阵；
对含水印图像的幅度谱矩阵进行二维分数傅里叶变换，得到含水印图像。
所述水印图像通过Arnold置乱加密后嵌入到载体图像的排序后矩阵中。
在对载体图像的幅度谱矩阵的列和行进行重新排序时，对该载体图像的幅度谱矩阵的列和行进行降序排列。
在本实施例中，主要包括以下三个部分：
(1)离散分数傅立叶变换
对于Lena图象进行px＝0.4,py＝0.1的256×256二维离散分数傅立叶变换，对变换后的矩阵分别进行列和行降序排列，在变换域的载体图像矩阵与排序后的矩阵之间存在一定的一一映射关系，具体可参见图2、4和5进行理解。
(2)嵌入水印
将进行了Arnold置乱后的加密水印图象嵌入到分数傅立叶变换并排序的矩阵中，水印嵌入强度alfa＝0.1，得到DFRFT域含水印的幅度谱矩阵，本实施例中，水印图像和参见图3进行理解。
(3)还原图像
将DFRFT域含水印的幅度谱矩阵按照排序前后的一一映射关系映射回去，再与之前所得相位谱相结合，进行px＝-0.4，py＝-0.1二维分数傅立叶变换，即分数傅立叶的逆变换(IDFRFT)，即可还原成含水印的图像，具体可参见图6和图7进行理解。
经实验发现，在不同级次的分数傅里叶变换下进行水印嵌入，所得含水印图像的PSNR也不同。在优化的过程中，应尽量选取分数级次较小的区域，一般级次应选择小于0.5。
请参考图8至图13，本实施例还提供了一种基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法，其中，提供了尺寸相同的含水印图像和载体图像，该方法包括如下步骤：
先分别对载体图像和含水印图像进行二维离散傅里叶变换，分别得到载体图像的幅度谱矩阵和含水印图像的幅度谱矩阵；
然后将载体图像的幅度谱矩阵和含水印图像的幅度谱矩阵的行和列以同样的映射关系进行重新排序，分别得到含水印图像的排序后矩阵与载体图像的排序后矩阵；将含水印图像的排序后矩阵与载体图像的排序后矩阵相减，得到水印的排序后矩阵；
再根据载体图像的幅度谱矩阵与载体图像的排序后矩阵之间的映射关系对水印的排序后矩阵进行反向映射，得到水印图像。
在对水印的排序后矩阵进行反向映射后，还通过Arnold进行反置乱，从而得到水印图像。
在将载体图像的幅度谱矩阵和含水印图像的幅度谱矩阵重新排序时，先对载体图像的幅度谱矩阵的行和列进行降序排列，然后以相同的映射关系对含水印图像的幅度谱矩阵进行排列。
在本实施例中，主要包括以下几个部分：
(1)水印载体图像的大小设定
为了避免含水印图像在发布和传送过程中大小发生了变化而使得水印提取失败，在提取水印之前，先将改图像恢复到载体图像大小(256×256)，即使得含水印图像与载体图像的尺寸相同。
(2)分数傅立叶变换
分别对载体图像和含水印的图像进行＝0.4，＝0.1二维分数傅立叶变换(DFRFT)，具体效果可对比参照图9和图11以及图10和图12进行理解。
(3)提取水印信息
对分数傅立叶变换域的载体图像幅度谱分别进行列和行的降序排列。对含水印的图像也按照变换后的载体图像幅度谱与排序后的矩阵之间的映射关系进行同样的映射。将所得的两个矩阵进行比较，从所得的差中可提取到的水印信息，最终得到水印图像，其水印图像的效果可参照图13。
由于含水印图像要对外公布，它可能会受到很多种方式的攻击，对算法进行攻击测试是对水印鲁棒性检测的一种必要手段，一个好的水印算法必须经过各种攻击测试才能对之做出客观的评价。经一系列测试，该提取和嵌入方法对于抵抗一定的JPEG压缩及噪声攻击以及剪切攻击具有比较强的鲁棒性。
综上所述，本发明将分数傅里叶变换引入到了水印的嵌入和提取过程中，通过将水印图像嵌入在经分数傅里叶变换和重新排序后的矩阵中，再进行反向操作得到加入盲水印后的含水印图像。实现了水印图像的不可见，且对抵抗图像的攻击保持较强鲁棒性。
本发明基于离散分数傅里叶变换提出一种图像数字水印算法。实验结果显示，在原始图像及水印都为静态图像的前提下，嵌入与提取的效果都比较理想，实现了水印的不可见性。攻击测试表明，本发明所提出的水印算法具有较好的鲁棒性，能够抵抗常见的图像处理操作，如JPEG压缩、噪声等。

Claims (6)

1.一种基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法，其中，提供了一个载体图像和一个水印图像，该方法包括如下步骤：
先对载体图像进行二维离散傅里叶变换，得到载体图像的幅度谱矩阵，再对该载体图像的幅度谱矩阵的列和行进行重新排序，得到载体图像的排序后矩阵，并记录载体图像的排序后矩阵与载体图像的幅度谱矩阵之间的映射关系；
再将水印图像嵌入到载体图像的排序后矩阵中，得到含水印图像的排序后矩阵；
将该含水印的排序后矩阵根据载体图像的排序后矩阵与载体图像的幅度谱矩阵之间的映射关系反向映射，得到含水印图像的幅度谱矩阵；
对含水印图像的幅度谱矩阵进行二维分数傅里叶变换，得到含水印图像。
2.如权利要求1所述的基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法，其特征在于：所述水印图像通过Arnold置乱加密后嵌入到载体图像的排序后矩阵中。
3.如权利要求1所述的基于分数傅里叶变换的图像盲水印嵌入方法，其特征在于：在对载体图像的幅度谱矩阵的列和行进行重新排序时，对该载体图像的幅度谱矩阵的列和行进行降序排列。
4.一种基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法，其中，提供了尺寸相同的含水印图像和载体图像，该方法包括如下步骤：
先分别对载体图像和含水印图像进行二维离散傅里叶变换，分别得到载体图像的幅度谱矩阵和含水印图像的幅度谱矩阵；
然后将载体图像的幅度谱矩阵和含水印图像的幅度谱矩阵的行和列以同样的映射关系进行重新排序，分别得到含水印图像的排序后矩阵与载体图像的排序后矩阵；将含水印图像的排序后矩阵与载体图像的排序后矩阵相减，得到水印的排序后矩阵；
再根据载体图像的幅度谱矩阵与载体图像的排序后矩阵之间的映射关系对水印的排序后矩阵进行反向映射，得到水印图像。
5.如权利要求4所述的基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法，其特征在于：在对水印的排序后矩阵进行反向映射后，还通过Arnold进行反置乱，从而得到水印图像。
6.如权利要求4所述的基于分数傅里叶变换的图像盲水印提取方法，其特征在于：将载体图像的幅度谱矩阵和含水印图像的幅度谱矩阵重新排序时，先对载体图像的幅度谱矩阵的行和列进行降序排列，然后以相同的映射关系对含水印图像的幅度谱矩阵进行排列。
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