CN107292803A - 一种符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于数字水印技术领域,公开了一种符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法,通过对不同预测复杂度情况下,采取不同参数进行不同强度的嵌入;实现了在人眼相同辨识度的情况下,鲁棒性更强更抗压缩等攻击的目的。本发明采用根据在灰度图像中嵌入前进行的复杂度预测来设置不同的参数,根据直方图对不同的块进行强度不同的嵌入,在一定程度上更加贴合人眼观察的规律,在有较高的SSIM(结构相似性)值时仍有较小的提取错误率,即具有较高的鲁棒性。本发明也可用于秘密信息的隐藏。

Description

一种符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法
技术领域
本发明属于数字水印技术领域,尤其涉及一种符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法。
背景技术
近些年来,在军事、医疗、遥感图像处理等领域中,对于原始数字图像进行分析,通过合理改变某些像素的值,使得图像在嵌入水印后图像质量下降不明显,并能在提取端进行可逆的恢复原图像并正确提取嵌入的水印。然而往往难以保证对嵌入后的图像,在接收端接收之前不会被改变,JPEG压缩就是很常见的一种对图像的改变。由于传输和保存等方面的需要,有时不得不进行JPEG压缩,压缩又会导致图像像素值的变化。图像改变导致接收端接收到图像信息之后,根据水印算法可能会提取出错误的水印信息。如果不能在非恶意的攻击下正确提取水印信息,则水印算法在实际生活中往往难以发挥出较好的效果。现有的很多方法虽然做到了能抵抗一定程度的非恶意攻击,但是往往是水印算法会导致嵌入后的图像失真比较严重,通过人眼能很容易发现与原图像的区别。若嵌入失真较小,却又难以保证抵抗恶意攻击。
综上所述,现有技术存在的问题是:目前的数字图像水印嵌入方法在抵抗非恶意攻击的同时对人眼有较大失真。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法。
本发明是这样实现的,一种符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法,所述符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法包括以下步骤:
步骤一,将原图像分块;最外面一圈的块不嵌入,其余部分进行水印嵌入;
步骤二,对中间区域的每个块的复杂度用左上角四个块的平均复杂度进行预测;并得到中间区域所有要进行嵌入块的复杂度h;
步骤三,根据预测的复杂度对块进行分类,第一类复杂度h超过域值S的,采用较大的参数G1,第二类复杂度h小于域值S的,采用较小的参数G2;T和G来计算b1和b2;
步骤四,中间区域的块根据像素值临近0或者255的特性分为4组,标记并在之后用不同方法嵌入;即对不同的块进行不同的标记,标记并记录为c(值为1或者-1),则嵌入和提取所用b1和b2两个参数相应的变为c*b1,c*b2;
步骤五,中间区域的块是否要进行嵌入,根据块内计算该块乘以掩膜然后求和计算得到的结果α来判断;
步骤六,对每个块的α一起生成一张直方图;
步骤七,根据生成直方图的范围来判断是否需要改变该块的像素值;
步骤八,满足嵌入要求的块,根据嵌入数据来移动像素值;
步骤九,根据嵌入的分块大小对原图像进行分块;
步骤十,从中间区域的块开始复杂度预测;
步骤十一,根据作为水印嵌入的块类型、原像素和像素位置信息,来恢复溢出块的像素值;
步骤十二,如果块不是中间区域最后一块则更新该块为恢复后像素值,并返回步骤九用来预测下一个块的复杂度。
进一步,所述复杂度h的计算公式:
其中C{a,b}为a行b列的块,C{a,b}(i,j)为该块中i行j列的像素值,m、n分别为每个块的长度和宽度。为该块的平均像素值。
进一步,所述根据块内计算该块乘以掩膜然后求和计算得到的结果α来判断;掩膜M为i表示行数,j表示列数。
所述步骤七进一步包括:
(1)α的范围不在(-T,T)内的,则移动像素值来移动α并且该块不嵌入;根据α正负的不同来对块中不同部分的图像像素值加b1;
(2)α的范围在(-T,T)内的,则不改变该块的像素值并且该块用来嵌入。
所述步骤八进一步包括:
(a)嵌入1则移动像素值来移动α;根据α的正负的不同,对块中不同部分的图像像素加b2;
(b)嵌入0则该块的α值不变。
所述步骤十进一步包括:用左上角四个块的复杂度的平均值,来作为该块的复杂度h;若h大于S,则该块选取G1作为参数;若h小于S,则该块选取G2作为参数;T和G来计算b1和b2;
计算每个块的α值,根据α值来判断提取与否;
(a)α在(-T,T)为范围内,该块的像素值不变,并提取0。
(b)α在(T,2T+G)范围,则提取1,选定块中一部分的像素值减去b2.α在(-2T-G,-T)范围,则提取1,选定块中另一部分的像素值减去b2。
(c)α在其他范围则不提取水印,[2T+G,+∞)范围将相应的像素值减去b1,(-∞,-2T-G]范围相应的像素值减去b1从而恢复原像素。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法的数字图像。
本发明的优点及积极效果为:通过对不同预测复杂度情况下,采取不同参数进行不同强度的嵌入;实现了在人眼相同辨识度的情况下,鲁棒性更强更抗压缩等攻击的目的,图3在lena图和图4在airplane图像中,JPEG压缩因子为80,嵌入容量为2000的情况下,相同的SSIM下本发明提取错误率较低;采用根据在灰度图像中嵌入前进行的复杂度预测来设置不同的参数,从而根据直方图对不同的块进行强度不同的嵌入,在一定程度上更加贴合人眼观察的规律,在有较高的SSIM(结构相似性)值时仍有较小的提取错误率,即具有较高的鲁棒性,也可用于秘密信息的隐藏。
附图说明
图1是本发明实施例提供的符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法流程图。
图2是本发明实施例提供的符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法实现流程图。
图3是本发明实施例提供的lena图的示意图。
图4是本发明实施例提供的在airplane图像中示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明通过对不同预测复杂度情况下,采取不同参数进行不同强度的嵌入。实现了在人眼相同辨识度的情况下,鲁棒性更强更抗压缩等攻击的目的。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法包括以下步骤:
S101:将原图像分块,备选大小有8*8,16*16等。最外面一圈的块不嵌入,其余部分进行水印嵌入;
S102:对中间区域的每个块的复杂度用左上角四个块的平均复杂度进行预测。并得到中间区域所有要进行嵌入块的复杂度h;
S103:根据预测的复杂度对块进行分类,第一类复杂度h超过域值S的,采用较大的参数G1,第二类复杂度h小于域值S的,采用较小的参数G2。T和G(包括G1和G2)来计算b1和b2;
S104:中间区域的块根据像素值临近0或者255的特性分为4组,标记并在之后用不同方法嵌入;
S105:中间区域的块是否要进行嵌入,根据块内计算该块乘以掩膜然后求和计算得到的结果α来判断;
S106:对每个块的α一起生成一张直方图;
S107:根据生成直方图的范围来判断是否需要改变该块的像素值;
S108:满足嵌入要求的块,根据嵌入数据来移动像素值;
S109:根据嵌入的分块大小对原图像进行分块;
S110:从中间区域的块开始复杂度预测;
S111:根据作为水印嵌入的块类型、原像素和像素位置信息,来恢复溢出块的像素值;
S112:如果该块不是中间区域最后一块则更新该块为恢复后像素值,并返回S109用来预测下一个块的复杂度。
步骤S107进一步包括:
(1)α的范围不在(-T,T)内的,则移动像素值来移动α并且该块不嵌入。根据α正负的不同来对块中不同部分的图像像素值加b1;
(2)α的范围在(-T,T)内的,则不改变该块的像素值并且该块用来嵌入。
步骤S108进一步包括:
(8a)嵌入1则移动像素值来移动α。根据α的正负的不同,对块中不同部分的图像像素加b2。
(8b)嵌入0则该块的α值不变。
步骤S110中用左上角四个块的复杂度的平均值,来作为该块的复杂度h。若h大于S,则该块选取G1作为参数;若h小于S,则该块选取G2作为参数。T和G(包括G1和G2)来计算b1和b2;
计算每个块的α值,根据α值来判断提取与否。
(a)α在(-T,T)为范围内,该块的像素值不变,并提取0。
(b)α在(T,2T+G)范围,则提取1,选定块中一部分的像素值减去b2.α在(-2T-G,-T)范围,则提取1,选定块中另一部分的像素值减去b2。
(c)α在其他范围则不提取水印,[2T+G,+∞)范围将相应的像素值减去b1,(-∞,-2T-G]范围相应的像素值减去b1从而恢复原像素。
下面结合具体实施例对本发明的应用原理作进一步的描述。
本发明的实施例以JPEG压缩质量因子为80的情况为例,对嵌入后的图像进行压缩。
如图2所示,本发明的具体步骤如下:
1.水印嵌入过程
步骤一:将原图像分块,可选取大小为8*8的块。最外面一圈的块不嵌入,其余部分进行水印嵌入。
步骤二:对中间区域的每个块的复杂度用左上角四个块的平均复杂度进行预测。并得到中间区域所有要进行嵌入块的复杂度h:
步骤三:根据预测的复杂度对块进行分类,第一类复杂度h超过域值S的,采用较大的参数G1,第二类复杂度h小于域值S的,采用较小的参数G2。T和G(包括G1和G2)来计算b1和b2。
步骤四:中间区域的块根据像素值临近0或者255的特性分为A,B,C,D共4组。A类型为块内没有小于b1像素值和大于255-b1的像素值。B类型为块内没有大于255-b1的像素值。C类型为块内没有小于b1像素值。D类型为块内小于b1像素值和大于255-b1的像素值均有。A和B用c=1标记,C用c=-1标记,D若块内小于b1像素值少于大于255-b1的像素值则标记为c=-1,块内小于b1像素值多于大于255-b1的像素值则标记为c=1,并在之后用不同方法嵌入。D类需要将原像素值替换掉,原像素值作为水印嵌入。并用map记录替换掉的原像素的位置。将块类型,原像素值,替换像素位置放在水印开头准备嵌入。
步骤五:中间区域的块是否要进行嵌入,根据块内计算该块乘以掩膜然后求和计算得到的结果α来判断。掩膜M为
步骤六:对每个块的α合在一起生成一张直方图。
步骤七:根据生成直方图的范围来判断是否需要改变该块的像素值:
第一步:α的范围不在(-T,T)内的,则移动像素值来移动α并且该块不嵌入。α为正则朝正无穷方向移动,mod(i,2)=mod(j,2)的点的像素值加c*b1。α为负则朝负无穷方向移动,mod(i,2)~=mod(j,2)的点的像素值加c*b1。
第二步:α的范围在(-T,T)内的,则不改变该块的像素值并且该块用来嵌入。
步骤八:满足嵌入要求的块,根据嵌入数据是0还是1来移动像素值。
第一步:嵌入1则移动像素值来移动α。该块的α为正时,朝着正无穷方向移动,mod(i,2)=mod(j,2)的点的像素值加c*b2。α为负时,则朝负无穷方向移动,mod(i,2)~=mod(j,2)的点的像素值加c*b2。
第二步:嵌入0则该块的α值不变。
2.水印提取过程
步骤一:根据嵌入的分块大小对原图像进行分块。
从中间区域的块开始复杂度预测。用左上角四个块的复杂度的平均值,来作为该块的复杂度h。若h大于S,则该块选取G1作为参数;若h小于S,则该块选取G2作为参数。T和G(包括G1和G2)来计算b1和b2。
步骤二:计算每个块的α值,根据α值来判断提取与否。并根据作为水印嵌入的块类型来采用不同的恢复方法。
第一步:α在(-T,T)为范围内,该块的像素值不变,并提取0。
第二步:α在(T,2T+G)范围,则提取1,mod(i,2)=mod(j,2)的像素值减去c*b2.α在(-2T-G,-T)范围,则提取1,mod(i,2)~=mod(j,2)的像素值减去c*b2从而恢复原像素。
第三步:α在其他范围则不提取水印,[2T+G,+∞)范围mod(i,2)=mod(j,2)的像素值减去c*b1.(-∞,-2T-G]范围mod(i,2)~=mod(j,2)的像素值减去c*b1来恢复原像素。
步骤三:根据作为水印嵌入的块类型、原像素和像素位置信息,来恢复溢出块的像素值。
步骤四:若不是中间区域的最后一个块则更新该块为原像素值,并返回步骤一,开始复杂度预测后一个块。若是最后一块则提取恢复结束。
图3在lena图和图4在airplane图像中,JPEG压缩因子为80,嵌入容量为2000的情况下,相同的SSIM下本发明提取错误率较低;采用根据在灰度图像中嵌入前进行的复杂度预测来设置不同的参数,从而根据直方图对不同的块进行强度不同的嵌入,在一定程度上更加贴合人眼观察的规律,在有较高的SSIM(结构相似性)值时仍有较小的提取错误率,即具有较高的鲁棒性,也可用于秘密信息的隐藏。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法,其特征在于,所述符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法包括以下步骤:
步骤一,将原图像分块;最外面一圈的块不嵌入,其余部分进行水印嵌入;
步骤二,对中间区域的每个块的复杂度用左上角四个块的平均复杂度进行预测;并得到中间区域所有要进行嵌入块的复杂度h;
步骤三,根据预测的复杂度对块进行分类,第一类复杂度h超过域值S的,采用较大的参数G1,第二类复杂度h小于域值S的,采用较小的参数G2;T和G来计算b1和b2;
步骤四,中间区域的块根据像素值临近0或者255的特性分为4组,标记并在之后用不同方法嵌入;
步骤五,中间区域的块是否要进行嵌入,根据块内计算该块乘以掩膜然后求和计算得到的结果α来判断;
步骤六,对每个块的α一起生成一张直方图;
步骤七,根据生成直方图的范围来判断是否需要改变该块的像素值;
步骤八,满足嵌入要求的块,根据嵌入数据来移动像素值;
步骤九,根据嵌入的分块大小对原图像进行分块;
步骤十,从中间区域的块开始复杂度预测;
步骤十一,根据作为水印嵌入的块类型、原像素和像素位置信息,来恢复溢出块的像素值;
步骤十二,如果块不是中间区域最后一块则更新该块为恢复后像素值,并返回步骤九用来预测下一个块的复杂度。
2.如权利要求1所述的符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法,其特征在于,所述复杂度h的计算公式:
<mrow> <mi>h</mi> <mo>=</mo> <mn>0.25</mn> <mo>*</mo> <msqrt> <mrow> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>C</mi> <mo>{</mo> <mi>a</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>b</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>}</mo> <mo>(</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <mover> <mrow> <mi>C</mi> <mo>{</mo> <mi>a</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>b</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>}</mo> </mrow> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>C</mi> <mo>{</mo> <mi>a</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>b</mi> <mo>}</mo> <mo>(</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <mover> <mrow> <mi>C</mi> <mo>{</mo> <mi>a</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>b</mi> <mo>}</mo> </mrow> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>C</mi> <mo>{</mo> <mi>a</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>b</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>}</mo> <mo>(</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <mover> <mrow> <mi>C</mi> <mo>{</mo> <mi>a</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>b</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>}</mo> </mrow> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>C</mi> <mo>{</mo> <mi>a</mi> <mo>,</mo> <mi>b</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>}</mo> <mo>(</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <mover> <mrow> <mi>C</mi> <mo>{</mo> <mi>a</mi> <mo>,</mo> <mi>b</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>}</mo> </mrow> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> <mo>;</mo> </mrow>
其中C{a,b}为a行b列的块,C{a,b}(i,j)为该块中i行j列的像素值,m、n分别为每个块的长度和宽度;为该块的平均像素值。
3.如权利要求1所述的符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法,其特征在于,所述根据块内计算该块乘以掩膜然后求和计算得到的结果α来判断;掩膜M为
4.如权利要求1所述的符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法,其特征在于,所述步骤七进一步包括:
(1)α的范围不在(-T,T)内的,则移动像素值来移动α并且该块不嵌入;根据α正负的不同来对块中不同部分的图像像素值加b1;
(2)α的范围在(-T,T)内的,则不改变该块的像素值并且该块用来嵌入。
5.如权利要求1所述的符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法,其特征在于,所述步骤八进一步包括:
(a)嵌入1则移动像素值来移动α;根据α的正负的不同,对块中不同部分的图像像素加b2;
(b)嵌入0则该块的α值不变。
6.如权利要求1所述的符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法,其特征在于,所述步骤十进一步包括:用左上角四个块的复杂度的平均值,来作为该块的复杂度h;若h大于S,则该块选取G1作为参数;若h小于S,则该块选取G2作为参数;T和G来计算b1和b2;
计算每个块的α值,根据α值来判断提取与否;
(a)α在(-T,T)为范围内,该块的像素值不变,并提取0;
(b)α在(T,2T+G)范围,则提取1,选定块中一部分的像素值减去b2.α在(-2T-G,-T)范围,则提取1,选定块中另一部分的像素值减去b2;
(c)α在其他范围则不提取水印,[2T+G,+∞)范围将相应的像素值减去b1,(-∞,-2T-G]范围相应的像素值减去b1从而恢复原像素。
7.一种应用权利要求1~6任意一项所述符合人眼观察规律的可逆鲁棒数字图像水印方法的数字图像。
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