CN109410113B - 面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法及装置，通过构建基于全方向上下文的预测器，接着对预测上下文进行自适应误差建模，得到自适应误差模型，最后把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，从而对预测上下文进行更新校正，并且校正当前像素x[i,j]的预测值。由于通过对预测器的预测上下文进行误差建模，能够找出当前像素与其预测上下文之间的非线性关联，即能够找出像素之间的非线性的相关性冗余，所以像素之间的非线性的相关性冗余能够被有效去除，从而能够增大可嵌入的水印容量。

Description

面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法及装置
技术领域
本发明涉及可逆图像水印技术领域，特别是一种面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法及装置。
背景技术
可逆水印是目前数字水印技术的研究热点，与传统的数字水印技术比较，可逆水印可无失真地完全恢复原始宿主信息，具有较大的研究价值和良好的应用前景，尤其是对原始宿主信息的保真度要求极高的应用领域，例如航拍情报收集等应用领域。在对图像进行可逆图像水印嵌入处理时，需要对图像进行压缩处理，而在对图像进行压缩处理时，往往会使用预测器，但是，单纯地从预测器中的预测上下文估计当前像素值并不能完全去除图像中存在的冗余。利用预测器进行的预测算法大都是线性的，能够有效地分析出像素之间的线性相关冗余，然而却无法去除存在于像素之间的非线性的相关性冗余，如纹理冗余等。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法及装置，通过对预测器的预测上下文进行误差建模，找出当前像素与其预测上下文之间的非线性关联，从而能够有效去除像素之间的非线性的相关性冗余。
本发明解决其问题所采用的技术方案是：
面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法，包括以下步骤：
S1、对原始图像进行扫描，得到当前像素x[i,j]及其周围的相邻像素；
S2、根据当前像素x[i,j]及其周围的相邻像素构成预测上下文，并建立基于全方向上下文的预测器；
S3、对预测上下文进行自适应误差建模，得到自适应误差模型；
S4、把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i,j]的预测值。
进一步，步骤S2中建立基于全方向上下文的预测器，预测器的公式为：
其中，为像素x[i,j]的预测值，xn为处于像素x[i,j]正上方的像素，xw为处于像素x[i,j]正左方的像素，xe为处于像素x[i,j]正右方的像素，xs为处于像素x[i,j]正下方的像素。
进一步，步骤S3中对预测上下文进行自适应误差建模，包括以下步骤：
S31、把原始图像分解为四个子图像，原始图像为I＝{x[i,j]|1≤i≤H,1≤j≤W}，其中，H和W分别为原始图像的高度和宽度，四个子图像分别为：
U1＝{u1[i,j]＝x[2i,2j] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U2＝{u2[i,j]＝x[2i,2j+1] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U3＝{u3[i,j]＝x[2i+1,2j] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U4＝{u4[i,j]＝x[2i+1,2j+1] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
其中，H'和W'分别为子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度和宽度，且H′≤H，W′≤W；
S32、对预测上下文的取值进行量化；
S33、利用经过量化的预测上下文分别计算四个子图像中像素的预测误差，预测误差由以下公式求得：
其中，u[i,j]为子图像中的像素，为子图像中的像素的预测值，e[i,j]为子图像中的像素的预测误差；
S34、根据预测误差建立自适应误差模型。
进一步，子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度H'和宽度W'，分别满足以下条件：
进一步，步骤S4中把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i,j]的预测值，当前像素x[i,j]的校正后的预测值由以下公式求得：
其中，t为量化后的预测上下文的参数，d为预测器的预测误差，为自适应误差模型反馈给预测器的误差反馈，/>为当前像素x[i,j]的校正前的预测值。
一种储存面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法的装置，包括控制模块和用于储存控制指令的储存介质，控制模块读取储存介质中的控制指令并执行以下步骤：
Q1、对原始图像进行扫描，得到当前像素x[i,j]及其周围的相邻像素；
Q2、根据当前像素x[i,j]及其周围的相邻像素构成预测上下文，并建立基于全方向上下文的预测器；
Q3、对预测上下文进行自适应误差建模，得到自适应误差模型；
Q4、把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i,j]的预测值。
进一步，控制模块执行步骤Q2时，建立基于全方向上下文的预测器，预测器的公式为：
其中，为像素x[i,j]的预测值，xn为处于像素x[i,j]正上方的像素，xw为处于像素x[i,j]正左方的像素，xe为处于像素x[i,j]正右方的像素，xs为处于像素x[i,j]正下方的像素。
进一步，控制模块执行步骤Q3时，对预测上下文进行自适应误差建模，包括以下步骤：
Q31、把原始图像分解为四个子图像，原始图像为I＝{x[i,j]|1≤i≤H,1≤j≤W}，其中，H和W分别为原始图像的高度和宽度，四个子图像分别为：
U1＝{u1[i,j]＝x[2i,2j] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U2＝{u2[i,j]＝x[2i,2j+1] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U3＝{u3[i,j]＝x[2i+1,2j] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U4＝{u4[i,j]＝x[2i+1,2j+1] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
其中，H'和W'分别为子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度和宽度，且H′≤H，W′≤W；
Q32、对预测上下文的取值进行量化；
Q33、利用经过量化的预测上下文分别计算四个子图像中像素的预测误差，预测误差由以下公式求得：
其中，u[i,j]为子图像中的像素，为子图像中的像素的预测值，e[i,j]为子图像中的像素的预测误差；
Q34、根据预测误差建立自适应误差模型。
进一步，子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度H'和宽度W'，分别满足以下条件：
进一步，控制模块执行步骤Q4时，把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i,j]的预测值，当前像素x[i,j]的校正后的预测值由以下公式求得：
其中，t为量化后的预测上下文的参数，d为预测器的预测误差，为自适应误差模型反馈给预测器的误差反馈，/>为当前像素x[i,j]的校正前的预测值。
本发明的有益效果是：面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法及装置，由于单纯地从预测器中的预测上下文估计当前像素值并不能完全去除图像中存在的非线性的相关性冗余，因此，首先构建基于全方向上下文的预测器，接着对预测上下文进行自适应误差建模，从而得到自适应误差模型，最后把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，从而对预测上下文进行更新校正，并且校正当前像素x[i,j]的预测值。由于通过对预测器的预测上下文进行误差建模，能够找出当前像素与其预测上下文之间的非线性关联，即能够找出像素之间的非线性的相关性冗余，所以像素之间的非线性的相关性冗余能够被有效去除，从而能够增大可嵌入的水印容量。
附图说明
下面结合附图和实例对本发明作进一步说明。
图1是本发明的误差建模方法的流程图；
图2是预测器的预测上下文的示意图。
具体实施方式
参照图1－图2，面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法，包括以下步骤：
S1、对原始图像进行扫描，得到当前像素x[i,j]及其周围的相邻像素；
S2、根据当前像素x[i,j]及其周围的相邻像素构成预测上下文，并建立基于全方向上下文的预测器；
S3、对预测上下文进行自适应误差建模，得到自适应误差模型；
S4、把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i,j]的预测值。
其中，步骤S2中建立基于全方向上下文的预测器，预测器的公式为：
其中，为像素x[i,j]的预测值，xn为处于像素x[i,j]正上方的像素，xw为处于像素x[i,j]正左方的像素，xe为处于像素x[i,j]正右方的像素，xs为处于像素x[i,j]正下方的像素。
其中，步骤S3中对预测上下文进行自适应误差建模，包括以下步骤：
S31、把原始图像分解为四个子图像，原始图像为I＝{x[i,j]|1≤i≤H,1≤j≤W}，其中，H和W分别为原始图像的高度和宽度，四个子图像分别为：
U1＝{u1[i,j]＝x[2i,2j] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U2＝{u2[i,j]＝x[2i,2j+1] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U3＝{u3[i,j]＝x[2i+1,2j] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U4＝{u4[i,j]＝x[2i+1,2j+1] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
其中，H'和W'分别为子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度和宽度，且H'和W'分别满足以下条件：
S32、对预测上下文的取值进行量化；
S33、利用经过量化的预测上下文分别计算四个子图像中像素的预测误差，预测误差由以下公式求得：
其中，u[i,j]为子图像中的像素，为子图像中的像素的预测值，e[i,j]为子图像中的像素的预测误差；
S34、根据预测误差建立自适应误差模型。
具体地，在上述步骤S34中根据预测误差建立自适应误差模型，自适应误差模型是可逆图像水印技术中常用的一种模型，并且根据实际参数的不同，自适应误差模型可以有不同的表述形式及不同的建立方法。但本发明的面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法，并不限制于使用某一具体的自适应误差模型，也不限制于某一具体的自适应误差模型的建立方法，本发明的误差建模方法仅利用该自适应误差模型的输出数据对预测器进行反馈从而更新预测器的预测上下文，因此，本发明并不对自适应误差模型的具体建立方法进行赘述。
其中，步骤S4中把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i,j]的预测值，当前像素x[i,j]的校正后的预测值由以下公式求得：
其中，t为量化后的预测上下文的参数，d为预测器的预测误差，为自适应误差模型反馈给预测器的误差反馈，/>为当前像素x[i,j]的校正前的预测值。
此外，一种储存面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法的装置，包括控制模块和用于储存控制指令的储存介质，控制模块读取储存介质中的控制指令并执行以下步骤：
Q1、对原始图像进行扫描，得到当前像素x[i,j]及其周围的相邻像素；
Q2、根据当前像素x[i,j]及其周围的相邻像素构成预测上下文，并建立基于全方向上下文的预测器；
Q3、对预测上下文进行自适应误差建模，得到自适应误差模型；
Q4、把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i,j]的预测值。
其中，控制模块执行步骤Q2时，建立基于全方向上下文的预测器，预测器的公式为：
其中，为像素x[i,j]的预测值，xn为处于像素x[i,j]正上方的像素，xw为处于像素x[i,j]正左方的像素，xe为处于像素x[i,j]正右方的像素，xs为处于像素x[i,j]正下方的像素。
其中，控制模块执行步骤Q3时，对预测上下文进行自适应误差建模，包括以下步骤：
Q31、把原始图像分解为四个子图像，原始图像为I＝{x[i,j]|1≤i≤H,1≤j≤W}，其中，H和W分别为原始图像的高度和宽度，四个子图像分别为：
U1＝{u1[i,j]＝x[2i,2j] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U2＝{u2[i,j]＝x[2i,2j+1] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U3＝{u3[i,j]＝x[2i+1,2j] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
U4＝{u4[i,j]＝x[2i+1,2j+1] |1≤i≤H',1≤j≤W'}
其中，H'和W'分别为子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度和宽度，且H′≤H，W′≤W；
Q32、对预测上下文的取值进行量化；
Q33、利用经过量化的预测上下文分别计算四个子图像中像素的预测误差，预测误差由以下公式求得：
其中，u[i,j]为子图像中的像素，为子图像中的像素的预测值，e[i,j]为子图像中的像素的预测误差；
Q34、根据预测误差建立自适应误差模型。
其中，子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度H'和宽度W'，分别满足以下条件：
其中，控制模块执行步骤Q4时，把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i,j]的预测值，当前像素x[i,j]的校正后的预测值由以下公式求得：
其中，t为量化后的预测上下文的参数，d为预测器的预测误差，为自适应误差模型反馈给预测器的误差反馈，/>为当前像素x[i,j]的校正前的预测值。
具体地，由于单纯地从预测器中的预测上下文估计当前像素值并不能完全去除图像中存在的非线性的相关性冗余，因此，首先构建基于全方向上下文的预测器，接着对预测上下文进行自适应误差建模，从而得到自适应误差模型，最后把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，从而对预测上下文进行更新校正，并且校正当前像素x[i,j]的预测值。由于通过对预测器的预测上下文进行误差建模，能够找出当前像素与其预测上下文之间的非线性关联，即能够找出像素之间的非线性的相关性冗余，所以像素之间的非线性的相关性冗余能够被有效去除，从而能够增大可嵌入的水印容量。
无论是基于半方向的预测器，还是基于全方向的预测器，其预测算法大都是线性的，这样的线性算法能够有效地分析出像素之间的线性相关冗余，然而却无法去除存在于像素之间的非线性的相关性冗余，如纹理冗余等。但是，通过对预测器的预测上下文进行建模，则能够找出当前像素与其预测上下文之间的非线性的关联。由于本实施例中所采用的预测器为基于全方向上下文的预测器，而该预测器的预测上下文至少由包围着当前像素的八个像素组成，而且每个像素的取值都在0到255之间，如果直接对该预测器的预测上下文进行建模，则该模型会有8×256种情况，这会带来很大的计算量，从而降低计算效率。因此，首先对预测上下文的取值进行量化处理，然后使用量化后的预测上下文进行自适应误差建模。此外，由于预测误差之间也存在着一定的相关性，因此使用自适应误差建模也可以有效地消除预测器的预测偏差，从而提高预测器的预测精度。接着，把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i,j]的预测值，由于经过校正的预测值能够减小预测器的预测误差，因此可以增强预测的精度。在对预测上下文的取值进行量化处理时，假设量化后的预测上下文的参数为t，预测器的预测误差为d，则可以得到误差反馈为接着利用误差反馈/>对预测器进行校正，则当前像素x[i,j]在引入校正后的预测值会由/>变为/>即/>此时，经过校正后得到的/>比/>更接近于x，因此预测误差会更小，从而能够有效提高可嵌入的水印容量。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (4)

1.面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、对原始图像进行扫描，得到当前像素x[i，j]及其周围的相邻像素；
S2、根据当前像素x[i，j]及其周围的相邻像素构成预测上下文，并建立基于全方向上下文的预测器；
S3、对预测上下文进行自适应误差建模，得到自适应误差模型；
S4、把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i，j]的预测值；
其中，所述步骤S2中建立基于全方向上下文的预测器，所述预测器的公式为：
其中，为像素x[i，j]的预测值，xn为处于像素x[i，j]正上方的像素，xw为处于像素x[i，j]正左方的像素，xe为处于像素x[i，j]正右方的像素，xs为处于像素x[i，j]正下方的像素；
所述步骤S3中对预测上下文进行自适应误差建模，包括以下步骤：
S31、把原始图像分解为四个子图像，所述原始图像为I＝{x[i，j]|1≤i≤H，1≤j≤W}，
其中，H和W分别为原始图像的高度和宽度，所述四个子图像分别为：
U1＝{u1[i，j]＝x[2i，2j]|1≤i≤H′，1≤j≤W′}
U2＝{u2[i，j]＝x[2i，2j+1]|1≤i≤H′，1≤j≤W′}
U3＝{u3[i，j]＝x[2i+1，2j]|1≤i≤H′，1≤j≤W′}
U4＝{u4[i，j]＝x[2i+1，2j+1]|1≤i≤H′，1≤j≤W′}
其中，H′和W′分别为子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度和宽度，且H′≤H，W′≤W；
S32、对预测上下文的取值进行量化；
S33、利用经过量化的预测上下文分别计算四个子图像中像素的预测误差，所述预测误差由以下公式求得：
其中，u[i，j]为子图像中的像素，为子图像中的像素的预测值，e[i，j]为子图像中的像素的预测误差；
S34、根据预测误差建立自适应误差模型；
所述步骤S4中把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i，j]的预测值，当前像素x[i，j]的校正后的预测值由以下公式求得：
其中，t为量化后的预测上下文的参数，d为预测器的预测误差，为自适应误差模型反馈给预测器的误差反馈，/>为当前像素x[i，j]的校正前的预测值。
2.根据权利要求1所述的面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法，其特征在于：所述子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度H′和宽度W′，分别满足以下条件：
3.一种储存面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法的装置，其特征在于：包括控制模块和用于储存控制指令的储存介质，所述控制模块读取所述储存介质中的控制指令并执行以下步骤：
Q1、对原始图像进行扫描，得到当前像素x[i，j]及其周围的相邻像素；
Q2、根据当前像素x[i，j]及其周围的相邻像素构成预测上下文，并建立基于全方向上下文的预测器；
Q3、对预测上下文进行自适应误差建模，得到自适应误差模型；
Q4、把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i，j]的预测值；
其中，所述控制模块执行步骤Q2时，建立基于全方向上下文的预测器，所述预测器的公式为：
其中，为像素x[i，j]的预测值，xn为处于像素x[i，j]正上方的像素，xw为处于像素x[i，j]正左方的像素，xe为处于像素x[i，j]正右方的像素，xs为处于像素x[i，j]正下方的像素；
所述控制模块执行步骤Q3时，对预测上下文进行自适应误差建模，包括以下步骤：
Q31、把原始图像分解为四个子图像，所述原始图像为I＝{x[i，j]|1≤i≤H，1≤j≤W}，
其中，H和W分别为原始图像的高度和宽度，所述四个子图像分别为：
U1＝{u1[i，j]＝x[2i，2j]|1≤i≤H′，1≤j≤W′}
U2＝{u2[i，j]＝x[2i，2j+1]|1≤i≤H′，1≤j≤W′}
U3＝{u3[i，j]＝x[2i+1，2j]|1≤i≤H′，1≤j≤W′}
U4＝{u4[i，j]＝x[2i+1，2j+1]|1≤i≤H′，1≤j≤W′}
其中，H′和W′分别为子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度和宽度，且H′≤H，W′≤W；
Q32、对预测上下文的取值进行量化；
Q33、利用经过量化的预测上下文分别计算四个子图像中像素的预测误差，所述预测误差由以下公式求得：
其中，u[i，j]为子图像中的像素，为子图像中的像素的预测值，e[i，j]为子图像中的像素的预测误差；
Q34、根据预测误差建立自适应误差模型；
所述控制模块执行步骤Q4时，把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，对预测上下文进行更新校正，从而校正当前像素x[i，j]的预测值，当前像素x[i，j]的校正后的预测值由以下公式求得：
其中，t为量化后的预测上下文的参数，d为预测器的预测误差，为自适应误差模型反馈给预测器的误差反馈，/>为当前像素x[i，j]的校正前的预测值。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于：所述子图像U1、子图像U2、子图像U3和子图像U4的高度H′和宽度W′，分别满足以下条件：
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