CN104504641A - 一种在图片中添加水印的方法、装置和计算设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在图片中添加水印的方法，所述方法在计算设备中执行，并包括如下步骤：从目标图片中划分出多个区域；对于所述多个区域中的每个区域，基于该区域中各像素点的颜色值计算该区域的信息熵；从所述多个区域中选取信息熵最小的区域作为目标区域，并将水印图片添加到所述目标图片的所述目标区域。本发明还公开了一种在图片中添加水印的装置以及包括该装置的计算设备。

Description

一种在图片中添加水印的方法、装置和计算设备

技术领域

本发明涉及计算机和互联网领域，具体涉及一种在图片中添加水印的方法、装置和计算设备。

背景技术

在当前互联网时代，图片是最容易、最方便被人接受的信息源。各个网站处于宣传和保护版权的目的，往往会对网页图片加上自己特色的水印，例如，在图片中添加具有网站名称或者网址的水印。若水印的添加位置不合适，会破坏原始图片的视觉效果，并影响图片本身信息的传播。因此，在图片中添加水印时，如何确定水印的添加位置就显得尤为重要。

在现有技术中，一般都是人工通过肉眼识别，来确定图片中水印的最佳添加位置。但是，对于图片较多的网站尤其是专门的图片网而言，采用此种方式会耗费大量的人力和时间成本。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的在图片中添加水印的方法、装置和计算设备。

根据本发明的一个方面，提供了一种在图片中添加水印的方法，所述方法在计算设备中执行，并包括如下步骤：从目标图片中划分出多个区域；对于所述多个区域中的每个区域，基于该区域中各像素点的颜色值计算该区域的信息熵；从所述多个区域中选取信息熵最小的区域作为目标区域，并将水印图片添加到所述目标图片的所述目标区域。

可选地，在根据本发明的在图片中添加水印的方法中，所述多个区域位于所述目标图片的四边，或者，所述多个区域位于所述目标图片的四角。

可选地，在根据本发明的在图片中添加水印的方法中，所划分出的每个区域的尺寸等于所述水印图片的尺寸。

可选地，在根据本发明的在图片中添加水印的方法中，按照如下公式计算该区域的信息熵H(Y)：

$H\left(Y\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(y_i\right){\log }_{b}p\left(y_i\right)$

其中，p(y_i)为第i种颜色值y_i在该区域中出现的概率，且p(y_i)等于该区域中具有第i种颜色值的像素点数目与该区域包括的像素点数目之商，n为该区域所包括的颜色值数目，b为对数所使用的底。

可选地，在根据本发明的在图片中添加水印的方法中，各像素点的颜色值采用灰度值。

根据本发明的另一方面，提供了一种在图片中添加水印的装置，所述装置驻留在计算设备中，并包括：区域划分模块，适于从目标图片中划分出多个区域；信息熵计算模块，适于对于所述多个区域中的每个区域，基于该区域中各像素点的颜色值计算该区域的信息熵；水印添加模块，适于从所述多个区域中选取信息熵最小的区域作为目标区域，并将水印图片添加到所述目标图片的所述目标区域。

可选地，在根据本发明的在图片中添加水印的装置中，所述多个区域位于所述目标图片的四边，或者，所述多个区域位于所述目标图片的四角。

可选地，在根据本发明的在图片中添加水印的装置中，所划分出的每个区域的尺寸等于所述水印图片的尺寸。

可选地，在根据本发明的在图片中添加水印的装置中，所述信息熵计算模块按照如下公式计算该区域的信息熵H(Y)：

$H\left(Y\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(y_i\right){\log }_{b}p\left(y_i\right)$

其中，p(y_i)为第i种颜色值y_i在该区域中出现的概率，且p(y_i)等于该区域中具有第i种颜色值的像素点数目与该区域包括的像素点数目之商，n为该区域所包括的颜色值数目，b为对数所使用的底。

可选地，在根据本发明的在图片中添加水印的装置中，各像素点的颜色值采用灰度值。

根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，该计算设备中驻留有根据本发明的在图片中添加水印的装置。

根据本发明的在图片中添加水印的方案，通过计算图片中各区域的信息熵，能够自动识别出图片信息量最小的区域，将水印添加到该区域不会影响图片本身信息的传播，并节省了人力和时间成本。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本发明一个实施例的在图片中添加水印的方法流程图；

图2示出了根据本发明一个实施例的在图片中添加水印的装置结构图；

图3示出了一张待添加水印的目标图片的示意图；

图4示出了一张水印图片的示意图；

图5示出了一张添加了水印后的目标图片的示意图；以及

图6是布置为实现根据本发明的在图片中添加水印的方法的示例计算设备900的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明一个实施例的在图片中添加水印的方法流程图，该方法适于在计算设备中执行。参照图1，该方法始于步骤S102，在步骤S102中，根据水印图片的尺寸，对需要添加水印的目标图片进行区域划分，以从该目标图片中划分出多个区域，后续，会从所划分出的多个区域中，选择一个合适的区域来添加水印图片。在一种实现方式中，所划分出的每个区域的尺寸等于所述水印图片的尺寸。当然，所划分出的每个区域的尺寸也可以略大于所述水印图片的尺寸。其中，所述目标图片可以是任意格式的图片，例如为Jpg、Gif等格式。

可以对整张目标图片进行区域划分，即将整张目标图片划分为多个预定大小的区域。一般而言，图片中心的信息量较大，图片四周(例如四边或四角)的信息量较小，而且，根据网站的习惯或风格，一般不会将水印添加到图片中心，因此，为节省计算量和保持图片的美观，可以仅对目标图片的预定部分进行区域划分，例如仅对目标图片的四边或者四角进行区域划分，即所划分出的多个区域位于所述目标图片的四边或者四角。

在步骤S104中，对于所述多个区域中的每个区域，基于该区域中各像素点的颜色值计算该区域的信息熵，其中，信息熵H(Y)的计算公式如下：

$H\left(Y\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(y_i\right){\log }_{b}p\left(y_i\right)---\left(1\right)$

式(1)中，p(y_i)为第i种颜色值y_i在该区域中出现的概率，且p(y_i)等于该区域中具有第i种颜色值的像素点数目与该区域包括的像素点数目之商，n为该区域所包括的颜色值数目，b为对数所使用的底。b的取值可以是2、自然常数e或者10。当b＝2时，信息熵的单位是bit；当b＝e时，信息熵的单位是nat；当b＝10时，信息熵的单位是dit。

信息熵的具体计算过程可以包括：

首先，获取该区域中每个像素点的颜色值。图片中的颜色空间一般采用RGB模型，在RGB模型中，每种颜色具有R、G、B三个分量，每个分量的取值范围为0～255，R、G、B分量按照不同的比例混合，可以表示16777216(256*256*256)种颜色。

其次，对各像素点的RGB颜色值进行灰度化处理，得到对应的灰度值。普通的图片一般都是绚丽多彩的，然而对于计算而言往往会有许多干扰，对其进行灰度化降维操作，这样更利于计算。在颜色的灰度空间中，把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级，灰度值的范围为0～255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。可以采用各种方式进行灰度化处理，例如，可以采用如下公式进行灰度化处理：

灰度值＝0.299*R分量+0.587*G分量+0.114*B分量(2)

然后，对于每种灰度值y_i，统计该区域中具有该灰度值的像素点数目，将统计得到的具有该灰度值的像素点数目除以该区域包括的像素点数目，得到p(y_i)；

最后，将计算得到的各个p(y_i)带入到公式(1)中，得到该区域的信息熵。

在步骤S106中，从所述多个区域中选取信息熵最小的区域作为目标区域，并将水印图片添加到所述目标图片的所述目标区域。

信息熵是一个数学上的抽象概念，是系统有序化程度的一个度量，一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。也就是说，信息熵越大，代表该区域包含的信息量越大，信息熵越小，代表该区域包含的信息量越小。

因此，在本发明中，通过计算图片中各区域的信息熵，来自动识别出图片信息量最小的区域，将水印添加到该区域不会影响图片本身信息的传播，并节省了人力和时间成本。

以下给出利用本发明的在图片中添加水印的方法的一个实例。其中，待添加水印的目标图片如图3所示，水印图片如图4所示。

首先，进行区域划分。为节省计算量，不采用对整张图片进行区域划分，而是从目标图片的四角划分出四个区域，分别是左上方、右上方、左下方、右下方四个区域，各区域的尺寸等于水印图片的尺寸，为50×50。

然后，分别计算各区域的信息熵(这里对数以e为底进行计算)，计算结果如下：

左上方信息熵＝4.3845829235823164

右上方信息熵＝2.6407181470039416

左下方信息熵＝3.865603343915363

右下方信息熵＝3.8126697987982752

最后，经过比较，发现右上方区域的信息熵最小，于是，将水印图片添加到该区域。添加了水印后的目标图片如图5所示。

根据上述实例，所计算出的右上方区域信息熵最小，右下方区域信息熵次之，水印图片添加在右上方区域最为合理，这与人工肉眼的识别结果是一致的。

与上述在图片中添加水印的方法相对应，本发明实施例还提供一种实现上述方法的装置。

图2示出了根据本发明一个实施例的在图片中添加水印的装置结构图，该装置驻留在计算设备中。参照图2，该装置包括区域划分模块210、信息熵计算模块220和水印添加模块230。

区域划分模块210适于从目标图片中划分出多个区域。可以根据水印图片的尺寸，对需要添加水印的目标图片进行区域划分，以从该目标图片中划分出多个区域，后续，会从所划分出的多个区域中，选择一个合适的区域来添加水印图片。在一种实现方式中，所划分出的每个区域的尺寸等于所述水印图片的尺寸。当然，所划分出的每个区域的尺寸也可以略大于所述水印图片的尺寸。其中，所述目标图片可以是任意格式的图片，例如为Jpg、Gif等格式。

可以对整张目标图片进行区域划分，即将整张目标图片划分为多个预定大小的区域。一般而言，图片中心的信息量较大，图片四周(例如四边或四角)的信息量较小，而且，根据网站的习惯或风格，一般不会将水印添加到图片中心，因此，为节省计算量和保持图片的美观，可以仅对目标图片的预定部分进行区域划分，例如仅对目标图片的四边或者四角进行区域划分，即所划分出的多个区域位于所述目标图片的四边或者四角。

信息熵计算模块220适于对于所述多个区域中的每个区域，基于该区域中各像素点的颜色值计算该区域的信息熵。信息熵的计算公式和计算过程可参照上述的方法实施例，这里不做赘述。

水印添加模块230适于从所述多个区域中选取信息熵最小的区域作为目标区域，并将水印图片添加到所述目标图片的所述目标区域。

图6是布置为实现根据本发明的在图片中添加水印的方法的示例计算设备900的框图。

在基本的配置902中，计算设备900典型地包括系统存储器906和一个或者多个处理器904。存储器总线908可以用于在处理器904和系统存储器906之间的通信。

取决于期望的配置，处理器904可以是任何类型的处理，包括但不限于：微处理器(μP)、微控制器(μC)、数字信息处理器(DSP)或者它们的任何组合。处理器904可以包括诸如一级高速缓存910和二级高速缓存912之类的一个或者多个级别的高速缓存、处理器核心914和寄存器916。示例的处理器核心914可以包括运算逻辑单元(ALU)、浮点数单元(FPU)、数字信号处理核心(DSP核心)或者它们的任何组合。示例的存储器控制器918可以与处理器904一起使用，或者在一些实现中，存储器控制器918可以是处理器904的一个内部部分。

取决于期望的配置，系统存储器906可以是任意类型的存储器，包括但不限于：易失性存储器(诸如RAM)、非易失性存储器(诸如ROM、闪存等)或者它们的任何组合。系统存储器906可以包括操作系统920、一个或者多个应用922以及程序数据924。应用922可以包括被配置为实现在图片中添加水印的方法的在图片中添加水印的装置926。程序数据924可以包括可用于如此处所述的信息熵928。在一些实施方式中，应用922可以布置为在操作系统上利用程序数据924进行操作。

计算设备900还可以包括有助于从各种接口设备(例如，输出设备942、外设接口944和通信设备946)到基本配置902经由总线/接口控制器930的通信的接口总线940。示例的输出设备942包括图形处理单元948和音频处理单元950。它们可以被配置为有助于经由一个或者多个A/V端口952与诸如显示器或者扬声器之类的各种外部设备进行通信。示例外设接口944可以包括串行接口控制器954和并行接口控制器956，它们可以被配置为有助于经由一个或者多个I/O端口958和诸如输入设备(例如，键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备)或者其他外设(例如打印机、扫描仪等)之类的外部设备进行通信。示例的通信设备946可以包括网络控制器960，其可以被布置为便于经由一个或者多个通信端口964与一个或者多个其他计算设备962通过网络通信链路的通信。

网络通信链路可以是通信介质的一个示例。通信介质通常可以体现为在诸如载波或者其他传输机制之类的调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、程序模块，并且可以包括任何信息递送介质。“调制数据信号”可以这样的信号，它的数据集中的一个或者多个或者它的改变可以在信号中编码信息的方式进行。作为非限制性的示例，通信介质可以包括诸如有线网络或者专线网络之类的有线介质，以及诸如声音、射频(RF)、微波、红外(IR)或者其它无线介质在内的各种无线介质。这里使用的术语计算机可读介质可以包括存储介质和通信介质二者。

计算设备900可以实现为小尺寸便携(或者移动)电子设备的一部分，这些电子设备可以是诸如蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、个人媒体播放器设备、无线网络浏览设备、个人头戴设备、应用专用设备、或者可以包括上面任何功能的混合设备。计算设备900还可以实现为包括桌面计算机和笔记本计算机配置的个人计算机。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的在图片中添加水印的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种在图片中添加水印的方法，所述方法在计算设备中执行，并包括如下步骤：

从目标图片中划分出多个区域；

对于所述多个区域中的每个区域，基于该区域中各像素点的颜色值计算该区域的信息熵；以及

从所述多个区域中选取信息熵最小的区域作为目标区域，并将水印图片添加到所述目标图片的所述目标区域。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述多个区域位于所述目标图片的四边，或者，所述多个区域位于所述目标图片的四角。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所划分出的每个区域的尺寸等于所述水印图片的尺寸。

4.如权利要求1所述的方法，其中，按照如下公式计算该区域的信息熵H(Y)：

$H\left(Y\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(y_i\right){\log }_{b}p\left(y_i\right)$

其中，p(y_i)为第i种颜色值y_i在该区域中出现的概率，且p(y_i)等于该区域中具有第i种颜色值的像素点数目与该区域包括的像素点数目之商，n为该区域所包括的颜色值数目，b为对数所使用的底。

5.如权利要求4所述的方法，其中，各像素点的颜色值采用灰度值。

6.一种在图片中添加水印的装置，所述装置驻留在计算设备中，并包括：

区域划分模块，适于从目标图片中划分出多个区域；

信息熵计算模块，适于对于所述多个区域中的每个区域，基于该区域中各像素点的颜色值计算该区域的信息熵；以及

水印添加模块，适于从所述多个区域中选取信息熵最小的区域作为目标区域，并将水印图片添加到所述目标图片的所述目标区域。

7.如权利要求6所述的装置，其中，所述多个区域位于所述目标图片的四边，或者，所述多个区域位于所述目标图片的四角。

8.如权利要求6所述的装置，其中，所划分出的每个区域的尺寸等于所述水印图片的尺寸。

9.如权利要求6所述的装置，其中，所述信息熵计算模块按照如下公式计算该区域的信息熵H(Y)：

$H\left(Y\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}p\left(y_i\right){\log }_{b}p\left(y_i\right)$

其中，p(y_i)为第i种颜色值y_i在该区域中出现的概率，且p(y_i)等于该区域中具有第i种颜色值的像素点数目与该区域包括的像素点数目之商，n为该区域所包括的颜色值数目，b为对数所使用的底。

10.一种计算设备，包括如权利要求6～9中任一项所述的在图片中添加水印的装置。