CN104899823A - 基于Hessenberg分解的双彩色图像盲水印方法 - Google Patents

基于Hessenberg分解的双彩色图像盲水印方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种彩色图像盲水印方法,利用Hessenberg矩阵分解将彩色数字图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中,所嵌入的彩色图像水印具有较好的不可见性,满足了基于彩色图像标识的版权保护需要。本发明将4×4像素块进行Hessenberg分解,通过系数量化技术将加密的彩色图像数字水印信息嵌入到Hessenberg矩阵的最大系数中,提取水印时不需要原始宿主图像或原始水印图像的参与,达到盲检测目的。本发明具有较好的水印算法性能,适用于彩色数字图像作为数字水印的版权保护。

Description

基于Hessenberg分解的双彩色图像盲水印方法
技术领域
本发明属于信息安全技术领域,涉及大容量彩色数字图像作为数字水印的版权保护。
背景技术
随着Internet和多媒体技术的快速发展,数字作品的非法拷贝、恶意篡改版权保护等已越来越成为一个迫切解决的严重问题,目前的数字水印版权保护技术存在两个突出的问题:一是用于版权保护的标识多为伪随机序列、二值图像、灰度图像;二是现有的彩色图像数字水印方法多为非盲水印技术;这主要是因为二值或灰度图像较彩色图像便于处理,而嵌入较多信息量的彩色图像数字水印时,水印编码、嵌入和提取将存在较大的难度,降低了水印不可见性和鲁棒性。因此,如何设计一种高不可见性、强鲁棒性的彩色图像数字水印算法成为亟待解决的问题之一。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于Hessenberg分解的彩色图像盲水印方法,包含水印嵌入过程和提取过程,其水印嵌入的具体过程描述如下:
第一步:将原始彩色图像水印图像W通过降维处理,分成三个二维水印分量R,G,B;然后,将每个二维水印分量进行基于私钥KA(i=1,2,3)的Arnold变换以提高水印的安全性;随后,把每个像素值转换为8位二进制数,并将所有的8位二进制数组合成二值序列Wi,i=1, 2, 3分别表示红、绿、蓝三层;
第二步:将宿主图像H也分成R,G和B三个分量图像Hj,j=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层,并将每个分量图像Hj进一步划分为4×4大小的非重叠的像素块;同时,用基于私钥为KBi (i=1, 2, 3)的MD5哈希伪随机置换算法随机选择嵌入块;
第三步:选取一个嵌入块Hi,j并按照公式(1)进行Hessenberg分解获得其正交矩阵Qi,j和Hessenberg矩阵hi,j,此处i,j分别表示该像素块所在的行号和列号;
                                                     (1)
第四步:查找Hessenberg矩阵hi,j中的最大能量元素hmax,然后按照公式(2)将hmax修改为以嵌入水印w;
                         (2)
其中,mod(.)是取余操作函数,T是水印嵌入强度;
第五步:利用公式(3)求出嵌入水印后的像素块
                                                                             (3)
第六步:重复执行步骤第三步到第五步,直到所有的水印信息都被嵌入完成为止;最后,将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像H*
本发明所述水印提取的具体过程如下:
第一步:将含水印图像H*分成3个分层含水印图像,i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层,并将每一分层含水印图像进一步分成4×4的非重叠像素块;
第二步:利用基于私钥为KBi (i=1, 2, 3)的MD5哈希伪随机置换算法选取含水印的图像块;
第三步:将含有水印的像素块按照公式(4)进行Hessenberg分解,得其Hessenberg矩阵,此处i, j分别表示该像素块所在的行号和列号;
                                                                                             (4)
第四步:查找Hessenberg矩阵的最大能量元素,然后利用公式(5)提取水印信息w*
                                     (5)
第五步:重复执行第三步、第四步,直到提取所有的水印信息,把这些提取的信息w*按照每8位一组进行分解,并转换为十进制的像素值,然后形成分量水印 (j=1, 2, 3);
第六步:将每个分量水印进行基于私钥KAi (i=1, 2, 3)的逆Arnold变换,并结合成最终提取的水印W*
该方法通过系数量化技术修改Hessenberg矩阵中的最大能量元素,具有较好的水印不可见性;提取水印时不需要原始宿主图像或原始水印图像的帮助,能从各种受攻击图像中快速提取所嵌入的水印,具有较强的鲁棒性,该发明适用于彩色数字图像作为数字水印的版权保护。
附图说明
图1(a)、图1(b)是两幅原始彩色宿主图像。
图2(a)、图2(b)是两幅彩色水印图像。
图3(a)、图3(b)是将图2(a)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1(a)、图1(b)后所得到的含水印图像,其结构相似度SSIM值依次是0.9371、0.9321,其峰值信噪比PSNR值依次是36.3947dB、35.4429dB。
图4(a)、图4(b)是依次从图3(a)、图3(b)中提取的水印,其归一化互相关系数NC值分别是1.0000、1.0000。
图5(a)、图5(b)、图5(c)、图5(d)、图5(e)、图5(f)是将图3(a)所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩(5:1)、椒盐噪声(0.02)、低通滤波(100,1)、锐化(1.0)、缩放(4:1)、剪切(50%)等攻击后所提取的水印,其归一化互相关系数NC值分别是0.9978、0.9658、0.9666、0.9998、0.9980、0.6319。
图6(a)、图6(b)是将图2(b)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1(a)、图1(b)后所得到的含水印图像,其结构相似度SSIM值依次是0.9389、0.9354,其峰值信噪比PSNR值依次是35.3785dB、35.4642dB。
图7(a)、图7(b)是依次从图6(a)、图6(b)中提取的水印,其归一化互相关系数NC值分别是1.0000、1.0000。
图8(a)、图8(b)、图8(c)、图8(d)、图8(e)、图8(f)是将图6(a)所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩(5:1)、椒盐噪声(0.02)、低通滤波(100,1)、锐化(1.0)、缩放(4:1)、剪切(50%)等攻击后所提取的水印,其归一化互相关系数NC值分别是0.9904、0.9701、0.9938、0.9422、0.9999、0.7538。
具体实施方式
本发明的目的是提供一种基于Hessenberg分解的彩色图像盲水印方法,包含水印嵌入过程和提取过程,其水印嵌入的具体过程描述如下:
第一步:将32×32的24位三维彩色图像数字水印图像W通过降维处理,分成三个二维水印分量R,G,B;然后,将每个二维水印分量进行基于私钥KA(i=1,2,3)的Arnold变换以提高水印的安全性;随后,把每个像素值转换为8位二进制数,并将所有的8位二进制数组合成二值序列Wi,i=1, 2, 3分别表示红、绿、蓝三层;例如:可将241,198,201转换成二进制数分别为11110001,11000110,11001001,将三者依次组合的二值序列为111100011100011011001001;
第二步:将512×512的24位原始宿主图像宿主图像H也分成R,G和B三个分量图像Hj ,j=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层,并将每个分量图像Hj进一步划分为4×4大小的非重叠的像素块;同时,用基于私钥为KBi (i=1, 2, 3) 的MD5哈希伪随机置换算法随机选择嵌入块;
第三步:选取一个嵌入块Hi,j并按照公式(1)进行Hessenberg分解获得其正交矩阵Qi,j和Hessenberg矩阵hi,j,此处i,j分别表示该像素块所在的行号和列号;
                                                     (1)
此处,设选取的嵌入块为,则按照公式(1)进行Hessenberg分解获得正交矩阵和Hessenberg矩阵分别为: 
 第四步:查找Hessenberg矩阵hi,j中的最大能量元素hmax,然后按照公式(2)将hmax修改为以嵌入水印w到Hessenberg矩阵;
                         (2)
此处,设Hessenberg矩阵为,则其最大能量元素hmax为488.5262,当将水印信息为“0”且以嵌入强度T=64嵌入时,求得为464,随后用464代替原来的488.5262表示水印已经嵌入;
第五步:利用公式(3)求出嵌入水印后的像素块
                                                                              (3)
获得嵌入水印后的像素块为
第六步:重复执行步骤第三步到第五步,直到所有的水印信息都被嵌入完成为止;最后,将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像;
本发明所述水印提取的具体过程如下:
第一步:将含水印图像H*分成3个分层含水印图像,i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层,并将每一分层含水印图像进一步分成4×4的非重叠像素块;
第二步:利用基于私钥为KBi (i=1, 2, 3)的MD5哈希伪随机置换算法选取含水印的图像块;
第三步:将含有水印的像素块按照公式(4)进行Hessenberg分解,得其Hessenberg矩阵,此处i, j分别表示该像素块所在的行号和列号;
                                                                                 (4)
设含水印的像素块为,对其进行Hessenberg分解后得到其正交矩阵和Hessenberg矩阵分别为 
第四步:查找Hessenberg矩阵的最大能量元素,然后利用公式(5)提取水印信息w*
                                           (5)
此处,设Hessenberg矩阵为获得其最大能量元素为464.5275时,利用公式(5)提取的水印信息为“0”;
第五步:重复执行第三步、第四步,直到提取所有的水印信息,把这些提取的信息w*按照每8位一组进行分解,并转换为十进制的像素值,然后形成分量水印 (j=1, 2, 3);
第六步:将每个分量水印进行基于私钥KAi (i=1, 2, 3)的逆Arnold变换,并结合成最终提取的水印W*
该方法简单快捷,具有较高的水印不可见性和鲁棒性,适用于彩色图像作为数字水印的版权保护。
本发明有效性验证
为了证明本发明的有效性,选择如图1(a)、图1(b)所示的两幅大小为512×512的24位标准图像作为宿主图像,并分别用如图2(a)、图2(b)所示的两幅大小为32×32的24位彩色图像作为数字水印进行验证。
图3(a)、图3(b)是将图2(a)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1(a)、图1(b)后所得到的含水印图像,其结构相似度SSIM值依次是0.9371、0.9321,其峰值信噪比PSNR值依次是36.3947dB、35.4429dB;图4(a)、图4(b)是依次从图3(a)、图3(b)中提取的水印,其归一化互相关系数NC值分别是1.0000、1.0000;图5(a)、图5(b)、图5(c)、图5(d)、图5(e)、图5(f)是将图3(a)所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩(5:1)、椒盐噪声(0.02)、低通滤波(100,1)、锐化(1.0)、缩放(4:1)、剪切(50%)等攻击后所提取的水印,其归一化互相关系数NC值分别是0.9978、0.9658、0.9666、0.9998、0.9980、0.6319。
图6(a)、图6(b)是将图2(b)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1(a)、图1(b)后所得到的含水印图像,其结构相似度SSIM值依次是0.9389、0.9354,其峰值信噪比PSNR值依次是35.3785dB、35.4642dB;图7(a)、图7(b)是依次从图6(a)、图6(b)中提取的水印,其归一化互相关系数NC值分别是1.0000、1.0000;图8(a)、图8(b)、图8(c)、图8(d)、图8(e)、图8(f)是将图6(a)所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩(5:1)、椒盐噪声(0.02)、低通滤波(100,1)、锐化(1.0)、缩放(4:1)、剪切(50%)等攻击后所提取的水印,其归一化互相关系数NC值分别是0.9904、0.9701、0.9938、0.9422、0.9999、0.7538。
由此可见,所嵌入的彩色图像数字水印具有良好的不可见性;同时,从各种受攻击图像中所提取的数字水印图像具有良好的可鉴别性,说明该方法具有较强的鲁棒性,能够很好地提取所嵌入的彩色水印。

Claims (1)

1.一种基于Hessenberg分解的彩色图像盲水印方法,包含水印嵌入过程和提取过程,其水印嵌入的具体过程描述如下:
第一步:将原始彩色图像水印图像W通过降维处理,分成三个二维水印分量R,G,B;然后,将每个二维水印分量进行基于私钥KA(i=1,2,3)的Arnold变换以提高水印的安全性;随后,把每个像素值转换为8位二进制数,并将所有的8位二进制数组合成二值序列Wi,i=1, 2, 3分别表示红、绿、蓝三层;
第二步:将宿主图像H也分成R,G和B三个分量图像Hj,j=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层,并将每个分量图像Hj进一步划分为4×4大小的非重叠的像素块;同时,用基于私钥为KBi (i=1, 2, 3)的MD5哈希伪随机置换算法随机选择嵌入块;
第三步:选取一个嵌入块Hi,j并按照公式(1)进行Hessenberg分解获得其正交矩阵Qi,j和Hessenberg矩阵hi,j,此处i,j分别表示该像素块所在的行号和列号;
                                                     (1)
第四步:查找Hessenberg矩阵hi,j中的最大能量元素hmax,然后按照公式(2)将hmax修改为以嵌入水印w;
                         (2)
其中,mod(.)是取余操作函数,T是水印嵌入强度;
第五步:利用公式(3)求出嵌入水印后的像素块
                                                                             (3)
第六步:重复执行步骤第三步到第五步,直到所有的水印信息都被嵌入完成为止;最后,将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像H*
本发明所述水印提取的具体过程如下:
第一步:将含水印图像H*分成3个分层含水印图像,i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层,并将每一分层含水印图像进一步分成4×4的非重叠像素块;
第二步:利用基于私钥为KBi (i=1, 2, 3)的MD5哈希伪随机置换算法选取含水印的图像块;
第三步:将含有水印的像素块按照公式(4)进行Hessenberg分解,得其Hessenberg矩阵,此处i, j分别表示该像素块所在的行号和列号;
                                                                                             (4)
第四步:查找Hessenberg矩阵的最大能量元素,然后利用公式(5)提取水印信息w*
                                     (5)
第五步:重复执行第三步、第四步,直到提取所有的水印信息,把这些提取的信息w*按照每8位一组进行分解,并转换为十进制的像素值,然后形成分量水印 (j=1, 2, 3);
第六步:将每个分量水印进行基于私钥KAi (i=1, 2, 3)的逆Arnold变换,并结合成最终提取的水印W*
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