CN106023054B - 低虚警率彩色qr码数字水印方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种低虚警率彩色QR码数字水印方法，基于彩色QR码和DWT‑SVD技术的快速有效的双彩色图像水印算法。通过将阶调层次丰富的彩色QR码分通道归一化嵌入到经DWT变换和SVD分解的载体图像中，不仅具有较好的不可见性，而且还能抵抗裁切、旋转、JPEG压缩、高斯噪声和椒盐噪声等常规攻击，具有良好的鲁棒性以及较高的QR码解码率。通过嵌入提取阶调层次丰富的QR码可实现大量信息的嵌入，满足了高端公司对水印算法的需求，同时方法还具有较快的运行速度，效率得到极大了提高；通过嵌入审核标记，在能正常提取攻击后的含水印载体图像情况下，有效地解决了SVD分解算法存在的高虚警率问题。在数字版权保护中具有一定的应用价值。

Description

低虚警率彩色QR码数字水印方法

技术领域

本发明涉及一种数字水印技术，特别涉及一种低虚警率彩色QR码数字水印方法。

背景技术

随着互联网的不断发展，图像作为信息传递的主要载体在信息传递中起着不可取代的作用，但由于图像在互联网传递过程中的公开性使得信息的篡改和滥用情况变得日益严重。数字水印技术作为版权保护的主要手段，有效地解决了大部分的版权纠纷问题。目前关于图像的水印技术已经很多，但大部分水印技术均是使用二值图像作为水印嵌入，虽然具有版权保护功能且提取速度快，但对于要求更加完美的公司单位，彩色水印嵌入到彩色图像的需求日益增加，所以双彩色水印技术近些年逐渐引起人们的关注。目前国内外的双彩色水印技术还不是很多，而且由于彩色图像的信息量相对于二值图像较大，所以双彩色图像水印技术还不是很成熟。QR码能够携带大量的信息及抵抗常规攻击，所以将QR码作为水印嵌入载体图像在近些年也成为一大研究热点

SVD(奇异值分解)是数学中常用的将矩阵对角化的方法之一，它能够捕获矩阵数据重要的基本结构，可以反映矩阵的代数性质，在图像压缩、信号处理和模式识别等领域中具有广泛的应用。但基于SVD分解在奇异值中嵌入水印信息，不可避免地会存在虚警率高的问题。这主要是由于图像SVD分解的基空间与图像的内容无关，奇异值向量与图像之间并不存在一一对应的关系。虽然这类水印算法具有较好的鲁棒性，但是基于这类水印算法的提取算法,在与版权图像毫无关系的其他图像中也能提取出相似度很高的水印图像,即这类水印算法虚警率非常高,不具备实用性。因此，在解决鲁棒性的同时消除虚警率的影响也具有一定的研究价值。

发明内容

本发明是针对双彩色图像嵌入信息量大、不可见性低、嵌入难度大和SVD算法虚警率高的问题，提出了一种低虚警率彩色QR码数字水印方法，通过将阶调层次丰富的彩色QR码作为水印嵌入到彩色图像，并通过嵌入审核标记解决SVD算法虚警率高的问题。

本发明的技术方案为：一种低虚警率彩色QR码数字水印方法，包括水印嵌入和水印提取，

水印嵌入具体包括如下步骤：

1)首先对彩色QR码进行初步加密：将彩色QR码分离出R、G、B三通道灰度图，对每一通道进行Arnold变换,迭代的次数作为密钥；

2)对置乱加密后的图像进行归一化处理：用下面公式对置乱后的各通道图像进行归一化处理，得到水印图像；

r’＝(r-128)/128

其中，r为像素原始值，r’为归一化后的像素值；

3)将载体图像分离出R、G、B三通道，然后进行离散小波DWT变换和奇异值SVD分解：对各通道进行二级DWT变换后，再对二级低频子带进行SVD分解，分解后的对角矩阵S作为水印的嵌入区域；

4)嵌入QR码：通过下面公式将步骤2)对置乱后的各通道图像进行归一化处理后得到的水印图像W加权嵌入到步骤3)载体图像S矩阵中，再次进行SVD分解生成的正交矩阵U1和V1，并保存U1和V1作为密钥，然后进行SVD逆变换、DWT逆变换并合并得到含水印载体图像；

S+αW＝U1 S1 V1^T，S1为再次SVD分解后的对角矩阵，T为转置；

5)根据需要生成审核标记嵌入含水印图像：根据自身需要，生成二值标记矩阵嵌入到含水印图像经DWT变换后的中频中，并设定审核阈值m，再进行DWT逆变换得到最终的含水印图像，审核标记同其它密钥一同注册保存；

水印提取具体包括如下步骤：

A：进行载体图像审核：对载体图像进行DWT变换，基于中频提取审核标记与注册保存的审核标记比对，计算正确点数n与所设定阈值m相比,若m≤n则停止提取，反之则继续提取；

B：将含水印载体图像分离出RGB三通道分别进行二级DWT变换，并对二级低频子带进行SVD分解，得到分解后对角矩阵S1；

C：基于SVD分解所得对角矩阵S1，借助密钥U1、V1、原载体图像SVD分解后对角矩阵S和加权系数α经步骤4)中公式得到水印各通道信息；

D：对各通道水印信息通过反归一化进行反归一化处理：反归一化公式如下,其中R为像素原始值，R’为归一化后的像素值；

R＝R’*128+128；

E：将反归一化运算后的各通道水印借助密钥迭代次数进行Arnold逆变换；

F：最后将Arnold逆变换后的各通道信息合并即得水印图像彩色QR码。

本发明的有益效果在于：本发明低虚警率彩色QR码数字水印方法，基于彩色QR码和离散小波变换-奇异值分解(DWT-SVD)技术的快速有效的双彩色图像水印算法。通过将阶调层次丰富的彩色QR码分通道归一化嵌入到经DWT变换和SVD分解的载体图像中，不仅具有较好的不可见性，而且还能抵抗裁切、旋转、JPEG压缩、高斯噪声和椒盐噪声等常规攻击，具有良好的鲁棒性以及较高的QR码解码率。本算法通过嵌入提取阶调层次丰富的QR码可实现大量信息的嵌入，满足了高端公司对水印算法的需求，同时算法还具有较快的运行速度，效率得到极大了提高；通过嵌入审核标记，在能正常提取攻击后的含水印载体图像情况下，有效地解决了SVD分解算法存在的高虚警率问题。在数字版权保护中具有一定的应用价值。

附图说明

图1为DWT变换子带分布图；

图2为本发明低虚警率彩色QR码数字水印方法中水印嵌入流程图；

图3为本发明低虚警率彩色QR码数字水印方法中水印提取流程图；

图4为本发明算法采用的载体图像、水印图像和审核标记图；

图5-1至5-4为本发明各种载体图像和水印图像未受攻击下的水印算法效果对比图；

图6-1至6-4为本发明针对图5图像遭受常规攻击下的水印算法效果对比图。

具体实施方式

1、小波变换

如图1所示DWT变换子带分布图，彩色图像经过一级DWT变换后可以分解为四个子带，分别是LL(低频子带)，HL(水平中频子带),LH(垂直中频子带),HH(高频子带)，多级分解以此类推，低频子带分布在左上角，包含了图像大部分的轮廓和亮度信息，水印嵌入在此具有较好的抗攻击性，但不可见性会受到影响；中频分布在左下角和右上角，水印嵌入在此具有较好的抗攻击性和不可见性；高频子带分布在右下角，水印嵌入在此具有不可见性，但抗攻击性较差。

2、一种低虚警率彩色QR码数字水印技术水印嵌入：

如图2所示流程图，水印嵌入具体步骤如下：

(1)首先对彩色QR码进行初步加密。将彩色QR码分离出R、G、B三通道灰度图，对每一通道进行Arnold变换,迭代的次数作为密钥；

(2)对置乱加密后的图像进行归一化处理。由于彩色QR码灰度图像像素范围在0～256之间，如果不进行归一化处理，信息量太大会降低水印的不可见性，所以本文基于公式(1)对置乱后的各通道图像进行归一化处理；

r’＝(r-128)/128 (1)

其中，r为像素原始值，r’为归一化后的像素值，范围处于-1～1之间，极大地减少了信息的嵌入量；

(3)将载体图像分离出R、G、B三通道，然后进行DWT和SVD分解。对各通道进行二级DWT变换后，再对二级低频子带进行SVD分解，分解后的对角矩阵S作为水印的嵌入区域；

(4)嵌入QR码。通过公式(2)将彩色QR码各通道加密归一化后步骤2)的信息W加权嵌入到步骤3)载体图像S矩阵中，并保存奇异值分解后的正交矩阵U1和V1作为密钥，然后进行SVD逆变换、DWT逆变换并合并得到含水印载体图像；

S+αW＝U1 S1 V1^T (2)

其中，S为步骤3)奇异值分解后的对角矩阵，α为水印嵌入强度，W为步骤2)处理后的水印信息，U1、V1为对嵌入水印信息后的对角矩阵再次进行奇异值分解生成的正交矩阵，S1为对应的对角矩阵，T为转置。

(5)根据需要生成审核标记嵌入含水印图像。根据自身需要，生成二值标记矩阵嵌入到含水印图像经DWT变换后的中频中(就是步骤4)得到的含水印载体图像的中频区域中)，并设定审核阈值m，再进行DWT逆变换得到最终的含水印图像，审核标记同其它密钥一同注册保存。

3、一种低虚警率彩色QR码数字水印技术水印提取：

如图3所示流程图，水印提取具体步骤如下：

(1)首先进行载体图像审核，解决虚警率问题。对载体图像进行DWT变换，基于中频提取审核标记与注册保存的审核标记比对，计算正确点数n与所设定阈值m相比,若m≤n则停止提取，反之则继续提取；

(2)将含水印载体图像分离出RGB三通道分别进行二级DWT变换，并对二级低频子带进行SVD分解，得到奇异值S1；

(3)基于SVD分解所得奇异值S1，借助密钥U1、V1、原载体图像奇异值矩阵S和加权系数α经公式(2)得到水印各通道信息；

W＝(U1 S1 V1^T-S)./α

(4)对各通道水印信息通过反归一化进行反归一化处理。反归一化公式(4)如下,其中R为像素原始值，R’为归一化后的像素值；

R＝R’*128+128 (4)

(5)将反归一化运算后的各通道水印借助密钥迭代次数进行Arnold逆变换；

(6)最后将Arnold逆变换后的各通道信息合并即得水印图像彩色QR码。

4.一种低虚警率彩色QR码数字水印技术水印嵌入与提取仿真实验

对所选择的图4载体图像和水印图像即QR码进行水印嵌入和提取仿真实验，并嵌入审核标记，并使用SSIM和微信QR码扫码器进行性能评价，图4中(a)Lena、(b)Barbara、(c)水印图像S、(d)水印图像Y、(e)审核记录Q，结果如图5所示未受攻击下的水印算法效果对比图，图5-1为载体图像为Lena，水印图像为QR码S；图5-2为载体图像为Lena，水印图像为QR码Y；图5-3为载体图像为Barbara、，水印图像为QR码S；图5-4为载体图像为Barbara、，水印图像为QR码Y。

由载体图像的SSIM可知，算法具有较好的不可见性，且所提取的水印即QR码识别率均达到100％。不仅能够起到版权保护的作用，而且传达的信息量大，应用范围较广。

5.一种低虚警率彩色QR码数字水印技术的鲁棒性实验及分析

图6-1至4为对应图5-1至4遭受常规攻击下的水印算法效果对比图，由图6可知，算法对JPEG压缩、旋转、裁剪、泊松噪声、斑纹噪声抗攻击性能较好，提取的QR码识别率基本达到95％以上，具有较强的鲁棒性。但算法对高斯噪声、椒盐噪声抵抗效果一般，QR码的识别率在85％左右，但是仍可解码。对比不同载体图像和不同水印图像可发现，不同特征的图像也会影响攻击效果，不同的水印图像尤为显著，水印图像Y相比S抗攻击效果更佳，所以针对不同图像特征，未来还可进一步研究。表一为载体图像为Lena时QR码攻击实验结果，表二为载体图像为Barbara时QR码攻击实验结果。

表一

表二

6.一种低虚警率彩色QR码数字水印技术的虚警率分析

算法基于SVD分解在奇异值中嵌入水印信息，不可避免地会存在虚警率的问题。这主要是由于图像SVD分解的基空间与图像的内容无关，奇异值向量与图像之间并不存在一一对应的关系。所以本文针对SVD分解的虚警率问题，提出了一种审核标记算法。根据需要生成自己的审核标记用来标记含水印图像，通过将含水印载体图像转换到Ycbcr空间对Y分类进行DWT变换[16]，将二值审核标记嵌入到中频中再进行逆变换恢复图像。在提取水印时，首先进行审核标记审核，通过所提取的审核标记与注册保存的标记进行点对点比对，计算比对成功的点数并于所设阈值进行比较，大于阈值则判断为含水印载体图像继续提取，反之则判为非含水印载体图像，放弃提取。实验表明，该算法在保证水印的不可见性的同时，有效地解决了SVD分解算法的虚警率问题，经各种攻击后的含水印图像可正常提取，原载体图像和未嵌入审核标记的伪图像则放弃提取。仿真实验采用16*16像素大小的审核标记Q嵌入，阈值设为150，不同载体图像虚警率问题实验结果如表三所示。

表三

Claims (1)

1.一种低虚警率彩色QR码数字水印方法，其特征在于，包括水印嵌入和水印提取，

水印嵌入具体包括如下步骤：

1)首先对彩色QR码进行初步加密：将彩色QR码分离出R、G、B三通道灰度图，对每一通道进行Arnold变换,迭代的次数作为密钥；

2)对置乱加密后的图像进行归一化处理：用下面公式对置乱后的各通道图像进行归一化处理，得到水印图像；

r’＝(r-128)/128

其中，r为像素原始值，r’为归一化后的像素值；

3)将载体图像分离出R、G、B三通道，然后进行离散小波DWT变换和奇异值SVD分解：对各通道进行二级DWT变换后，再对二级低频子带进行SVD分解，分解后的对角矩阵S作为水印的嵌入区域；

4)嵌入QR码：通过下面公式将步骤2)对置乱后的各通道图像进行归一化处理后得到的水印图像W加权嵌入到步骤3)载体图像S矩阵中，再次进行SVD分解生成正交矩阵U1和V1，并保存U1和V1作为密钥，然后进行SVD逆变换、DWT逆变换并合并得到含水印载体图像；

S+αW＝U1S1V1^T，S1为再次SVD分解后的对角矩阵，T为转置；

5)根据需要生成审核标记嵌入含水印图像：根据自身需要，生成二值标记矩阵嵌入到含水印图像经DWT变换后的中频中，并设定审核阈值m，再进行DWT逆变换得到最终的含水印图像，审核标记同其它密钥一同注册保存；

水印提取具体包括如下步骤：

A：进行载体图像审核：对载体图像进行DWT变换，基于中频提取审核标记与注册保存的审核标记比对，计算正确点数n与所设定阈值m相比,若m≤n则停止提取，反之则继续提取；

B：将含水印载体图像分离出RGB三通道分别进行二级DWT变换，并对二级低频子带进行SVD分解，得到分解后对角矩阵S1；

C：基于SVD分解所得对角矩阵S1，借助密钥U1、V1、原载体图像SVD分解后对角矩阵S和加权系数α经步骤4)中公式得到水印各通道信息；

D：对各通道水印信息通过反归一化进行反归一化处理：反归一化公式如下,其中R为像素原始值，R’为归一化后的像素值；

R＝R’*128+128；

E：将反归一化运算后的各通道水印借助密钥迭代次数进行Arnold逆变换；

F：最后将Arnold逆变换后的各通道信息合并即得水印图像彩色QR码。