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

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 (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W_i，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H_j，j=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层，并将每个分量图像H_j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KB_i (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H_i,j并按照公式（1）进行Hessenberg分解获得其正交矩阵Q_i,j和Hessenberg矩阵h_i,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h_i,j中的最大能量元素h_max，然后按照公式（2）将h_max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KB_i (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KA_i (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 (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W_i，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H_j ，j=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层，并将每个分量图像H_j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KB_i (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H_i,j并按照公式（1）进行Hessenberg分解获得其正交矩阵Q_i,j和Hessenberg矩阵h_i,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h_i,j中的最大能量元素h_max，然后按照公式（2）将h_max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h_max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KB_i (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KA_i (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 (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W_i，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H_j，j=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层，并将每个分量图像H_j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KB_i (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H_i,j并按照公式（1）进行Hessenberg分解获得其正交矩阵Q_i,j和Hessenberg矩阵h_i,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h_i,j中的最大能量元素h_max，然后按照公式（2）将h_max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KB_i (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KA_i (i=1, 2, 3)的逆Arnold变换，并结合成最终提取的水印W^*。