CN109493269B - 一种基于构造缠绕画的水印方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于构造缠绕画图案的水印方法，水印嵌入者制作一个秘密单元库并制定图案的操作规则。取一幅自然图像的图形轮廓，将该轮廓分割成不同区域，并在每个区域内分组。将图像分割为row×col个块，选取适当数目的块，根据水印信息和单元库来放置含水印图形。最后，在未放置图形的组内，进行其他的图形操作，生成含水印的缠绕画图像。与传统方法相比，缠绕画图像具有良好的艺术效果和观赏价值，在水印嵌入的过程中，可以通过调整各种参数来控制水印信息的隐写容量，当图像作为JPEG图像进行传输后，仍可从中正确地恢复出水印信息。此外，普通的隐写分析算法很难对该构造式的图像进行隐写分析，故该水印方法具有较高的安全性。

Description

一种基于构造缠绕画的水印方法

技术领域

本发明涉及一种基于构造缠绕画图案的新型的水印方法，该方法是根据水印信息来构造含水印图像；属于水印信息提取技术领域。

背景技术

数字水印技术是以信息隐藏的重要分支——隐写术为支撑的，隐写术利用人类感官的不敏感性和多媒体信息的冗余性在载体中隐藏信息并实现秘密传输的目的。传统的信息隐写算法，例如LSB，JSteg是利用图像的冗余像素部分来代表信息，这种方法普遍存在的缺点是被修改的载体的抗攻击能力较低。随之出现一些较为安全的隐写算法，如基于湿纸码的隐写算法，就像在湿纸上书写，只能在干燥区域进行书写，利用湿纸码可以构造出任意信道选择的隐写机制。另一个是F5算法，使用矩阵编码在非零AC系数中嵌入信息，F5算法的优点是在提高嵌入效率的同时还可以有效抵御统计攻击。另外还有一些算法可以通过嵌入信息中的提高嵌入率来减少对载体的修改，如ZZW算法、STC算法等，STC算法是一种通过一般嵌入操作来最小化加法失真的隐写方法，然而，现在也已经有大量的隐写分析方法被提出，且能够较容易检测出这些隐写术所隐藏的信息，因此以此类方法为主的数字水印的可靠性也受到明显的质疑。

目前出现了一种新的隐写方法，不再是通过修改数字载体来嵌入秘密信息，这种方法的核心思想是通过秘密信息为驱动来生成数字载体，代表性方法是由Otrori和Kuriyama提出的基于纹理合成的算法。然而由于该方法存在嵌入容量较小，且提取时可能存在错误的问题，又有新的解决方法被提出，通过索引选择来实现信息的大容量隐藏。但是这种隐写方法已经被指出存在严重的安全性问题，攻击算法不仅可以检测隐写图像，还可以提取出隐藏的消息。

鉴于上述原因，有必要开发新的安全性更高的水印方法。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于构造缠绕画图案的水印方法，以提高信息的嵌入容量，获得良好的视觉效果，且水印提取者可以从中无误地提取信息。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方法：

本发明的基于构造缠绕画的水印方法具体执行过程分为两部分，一是水印信息嵌入过程；二是水印信息提取过程。

一、水印信息嵌入过程：

1、分组算法

观察由艺术家创作的缠绕画图案，不难发现它们的共同之处在于：这些图案并不是简单的随机分布，而是由不同风格形式的图形组通过某些规律的方式来形成的。这样形成丰富多变而不是杂乱无章的图案，为了实现这种效果，在算法中设计了一系列的图形分组算法。

(1)首先，取一幅图像并且提取其轮廓，标记为L，在轮廓内分为若干个任意形状的区域T。假设有n个区域，那么将该轮廓标记为：

(2)将每个区域T_i分为若干个组，用g来表示，因此进一步将轮廓L标记为：

其中m_i表示在区域T_i中分组的个数，是一个随机整数。该轮廓被分为四个区域，每个区域分别用A～D来标记。在区域A中，分为三组分别被标记为1～3。

(3)为了进行后续的图形操作，需要对上述分组进行重分组操作。例如，在区域T₀中已分了m₀个组，其中某一组为<T₀，g₀>，即组号为g₀。那么进行重分组操作后，该组组号将变为g₀′：

g₀′＝g₀ mod k (3)

其中k为密钥，是一个随机产生的不大于m₀的正整数。对每个组进行该操作，在后续的操作过程中，有相同组号的小组将被进行统一的图形操作。

2、图形操作规则

制定了一系列的图形操作规则来生成丰富的图案，而且通过对多种操作的结合使用生成更为复杂多变的效果。

3、信息嵌入

(1)为了实现信息的准确提取，首先需要构建一个和接受者共享的秘密单元库。单元库中包含了图形的各个特征与秘密数据之间的映射关系。

(2)在绘制图形之前，先把图像分为row行，col列，即row×col个块。因轮廓L已经被分割为若干个组，所以在轮廓内部有若干条分割线，将那些覆盖到分割线或者在轮廓之外的块剔除，在剩下的块中选出一部分来放置秘密图形。

根据光栅扫描顺序，这些可供选择的块可被标记为一维向量的形式：

B＝{b₀，b₁，...，b_q} (4)

假设秘密信息的长度为N比特，每个图形可代表Q比特的数据，那么将要从q个待选快中选出M＝N/Q个块来放置图形。这M个块的顺序又将由秘钥k来决定。在这M个块中，找出每个块的中心位置，标记为P：

P＝{p₀，p₁，...，p_M} (5)

在绘制图形时，将这些中心点位置作为所放置的图形的形心位置，进行图形放置操作。参数q和参数z根据秘密信息在单元库中确定，参数s可以随机选择。为了产生的缠绕画图案具有更好的视觉效果，具有相同组号的组内进行相同参数的操作规则。将初始状态的轮廓内各个组标记为：

其中有进行图形操作的组标记为：

为了构造更丰富的图案，需要在G₁组中空余区域继续绘制图形。各个操作参数可以随机选取，为了保证信息的准确提取，此时图形的形状参数必须与秘密图形的形状参数均不相同。而在剩余未进行任何操作的组G₂中，其中G₂＝G₀-G₁，随机选取除了图形放置操作之外的操作规则

R_p→G₂，p∈{0，1，2} (8)

(3)在此水印方法中，水印信息的隐写容量取决于选取的图像尺寸、绘制的图形的尺寸、以及单元库的规模大小。可以通过调整这些参数来对任意数量的水印信息进行隐藏。假设选取的轮廓图像的大小为L×L像素，绘制的图形的最大尺寸为m×m像素，那么图像中分块的数目即为

个。但是考虑到那些在轮廓之外覆盖到分割线的块需要被剔除，假设这些无效的块数目为Q，那么剩下的可供选择的块的数目为：

单元库的规模取决于两部分，一方面是图形特征的种类，另一方面是每种特征的具体取值个数，假设有N种特征，各个特征的具体取值有T_i种，其中

那么该图像中最大的信息隐写

二、水印信息提取过程：

在水印信息提取端，首先是需要对图像中的每个图形进行特征识别，根据单元库中的图形特征来判断是否为有用的含水印图形。若为含水印图形，则记录其形心位置坐标，在所有的含水印图形位置都被记录之后，再利用持有的秘钥来对这些位置进行排序。最后按照排列好的顺序，逐个对这些含水印图形进行信息提取。

优选地，前述图形操作的具体规则包括但不限于如下几种：

R₀：regular split(d，r，x)：该操作在图形区域内沿方向r上绘制若干条直线，直线间距由d 控制。参数x决定了分割方式是否为双重分割：双重分割即意味着在垂直于r方向上，将会进行一次相同的分割操作，这样将会形成格子效果的图形。

R₁：outline(d)：轮廓缩进操作会在图形内部以d距离进行缩进，绘制形状相同的图形轮廓。

R₂：circular split(x，r，d)：类似于规则直线分割，圆形分割所用的是圆弧而不是直线。其中，参数x为圆心坐标，r为半径，每个圆弧的间隔大小为d。

R₃：shapeplacement(s，d，q，z)：图形放置操作用来绘制任意形状的图形，其中，参数s决定了所放置的图形的形状，为了防止图形的相互重叠，需要用参数d来限制图形间的最小距离。参数q和参数z分别决定了图形的方向和尺寸

更优选地，前述的水印信息提取过程的具体步骤：

(1)将缠绕画图像分为row×col个块。

(2)识别每个块中的图形，若图形与单元库中某个图形所匹配，则说明该块为防止秘密

信息的有效块。所有的有效块可被标记为：

B′＝{b′₀，b′₁，...，b′_M} (11)

(3)使用秘钥产生0～M的伪随机数，对获取的有效块进行排序，并且提取每个块的中心位置P′：

P′＝{p′₀，p′₁，...，p′_N} (12)

(4)最后对每个位置P′处的图形进行特征提取，根据单元库中规定的特征和信息之间的映射关系，最终可获得秘密信息。

综上，在该水印方法的执行过程中，水印嵌入者首先选择一幅自然图像并提取其轮廓，将该轮廓分为若干个区域，并在每个区域内进一步分组。另外，需要构建一系列的图形操作规则来绘制图案。在绘图之前，水印嵌入者需要选择一定数量的位置来绘制秘密图形，并用一个秘钥对这些位置进行排序。随后，根据秘密信息来选择特定的图形来在每个位置进行绘制操作，在轮廓内的其他空白区域，将随机选择图形操作规则来绘制图案，最后形成一幅具有较好的视觉效果的缠绕画图像。

通过上述过程，可实现基于缠绕画图案的水印嵌入与提取。该方法和传统方法相比，有益之处如下：这种缠绕画图像具有良好的艺术效果和观赏价值，并且具有抗攻击性和抗JPEG 压缩能力。在水印信息嵌入的过程中，可以通过调整各种参数来控制信息的隐写容量，该隐写方法具有灵活的信息嵌入容量。在水印信息提取端，信息接收者可以用提取算法准确的提取出水印信息，当图像作为JPEG图像进行传输后，我们仍可从中无误地恢复出水印。此外，普通的隐写分析算法很难对该构造式的图像进行隐写分析，故该水印方法具有较高的安全性。

附图说明

图1是本发明的一种基于构造缠绕画的水印方法中所采用的缠绕画的图案示例图；

图2是本发明的一种基于构造缠绕画的水印方法中的水印信息隐藏方法框图；

图3为本发明的水印方法中分组算法的分组示例图，其中，(a)为图形轮廓图，(b)为区域分割操作图，(c)为分组操作图；

图4为本发明的水印方法的图形操作示例图，其中，(a)为规则分割操作图，(b)为轮廓缩进操作图，(c)为圆形分割操作图，(d)为图形放置操作图；

图5为水印方法的单元库示意图；

图6为图形与水印信息映射关系示例图，其中，(a)为图形尺寸与水印数据映射关系图， (b)为图形方向与水印信息映射关系图；

图7为具体实施方式的单元库设计图；

图8为具体实施方式的结果示例图，其中，(a)为图像轮廓图，(b)为区域分割操作图，(c) 为分组操作图，(d)为绘制含水印密图形图，(e)为生成的缠绕画含水印图像图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。

实施例1

缠绕画是一种用简单的图形元素(如线条、点、多边形等)通过重复递归的方式构造出的抽象图案，最开始是由艺术家们创造出的一种独特的绘画风格，其最大的作用是鼓励人们通过绘画来享受快乐和身心的放松。Christian等人提出了一种通过构建分组算法模型及结合几何操作的方式来生成缠绕画图案的算法，该水印方法生成的缠绕画示例图见图1。

本发明的基于构造缠绕画的水印方法具体执行过程分为两部分，该方法的框架图见图2，具体执行过程分为两步：一是水印信息嵌入过程；二是水印信息提取过程，具体如下。

一、水印信息嵌入过程：

1、分组算法

(1)首先，取一幅图像并且提取其轮廓，标记为L，在轮廓内分为若干个任意形状的区域T。假设有n个区域，那么我们将该轮廓标记为：

(2)将每个区域T_i分为若干个组，用g来表示，因此我们可进一步将轮廓L标记为：

其中m_i表示在区域T_i中分组的个数，是一个随机整数。具体的分组示例见图3，该轮廓被分为四个区域，每个区域分别用A～D来标记。在区域A中，分为三组分别被标记为1～3。

(3)为了后续的图形操作，我们需要对上述分组进行重分组操作。例如，在区域T₀中已分了m₀个组，其中某一组为<T₀，g₀>，即组号为g₀。那么进行重分组操作后，该组组号将变为g₀′：

g₀′＝g₀ mod k (3)

其中k为密钥，是一个随机产生的不大于m₀的正整数。对每个组进行该操作，在后续的操作过程中，有相同组号的小组将被进行统一规则的图形操作。

2、图形操作规则

我们制定了一系列的图形操作规则来生成丰富的图案，而且通过对多种操作的结合使用可以生成更为复杂多变的效果，图4展示了几种图形操作的图示，具体规则如下：

R₀：regular split(d，r，x)：该操作在图形区域内沿方向r上绘制若干条直线，直线间距由d 控制。参数x决定了分割方式是否为双重分割：双重分割即意味着在垂直于r方向上，将会进行一次相同的分割操作，这样将会形成格子效果的图形。

R₁：outline(d)：轮廓缩进操作会在图形内部以d距离进行缩进，绘制形状相同的图形轮廓。

R₂：circular split(x，r，d)：类似于规则直线分割，圆形分割所用的是圆弧而不是直线。其中，参数x为圆心坐标，r为半径，每个圆弧的间隔大小为d。

R₃：shape placement(s，d，q，z)：图形放置操作用来绘制任意形状的图形，其中，参数s决定了所放置的图形的形状，为了防止图形的相互重叠，需要用参数d来限制图形间的最小距离。参数q和参数z分别决定了图形的方向和尺寸。

3、信息嵌入

(1)为了实现信息的准确提取，首先需要构建一个和接受者共享的秘密单元库。单元库中包含了图形的各个特征与秘密数据之间的映射关系，单元库示例见图5。表中的尺寸和方向即为图形放置操作规则中的参数z和q，表中给出了每种特征值所对应的秘密数据。因为取了四种特征类型，所以每种类型可代表2比特的数据，如图形的尺寸50(即图形的面积为50 个像素点)代表了二进制数据00，类似的，方向0度角代表数据01。

为了更好的解释单元库中图形特征和秘密信息之间的映射关系，我们给出了更具体的示例，见图6。在(a)中有尺寸不同的四个三角形，分别代表了秘密数据00～11，(b)中给出了某个三角形的不同角度及所对应的二进制数据的情况。

(2)在绘制图形之前，我们先把图像分为row行，col列，即row×col个块。因轮廓L已经被分割为若干个组，所以在轮廓内部有若干条分割线，将那些覆盖到分割线或者在轮廓之外的块剔除，在剩下的块中可以选出一部分来放置秘密图形。

根据光栅扫描顺序，这些可供选择的块可被标记为一维向量的形式：

B＝{b₀，b₁，...，b_q} (4)

假设秘密信息的长度为N比特，每个图形可代表Q比特的数据，那么我们将要从q个待选快中选出M＝N/Q个块来放置图形。这M个块的顺序又将由秘钥k来决定。在这M个块中，找出每个块的中心位置，标记为P：

P＝{p₀，p₁，...，p_M} (5)

在绘制图形时，将这些中心点位置作为所放置的图形的形心位置，进行图形放置操作。参数q和参数z根据秘密信息在单元库中确定，参数s可以随机选择。为了产生的缠绕画图案具有更好的视觉效果，具有相同组号的组内进行相同参数的操作规则。我们将初始状态的轮廓内各个组标记为：

其中有进行图形操作的组标记为：

为了构造更丰富的图案，需要在G₁组中空余区域继续绘制图形。各个操作参数可以随机选取，为了保证信息的准确提取，此时图形的形状参数必须与秘密图形的形状参数均不相同。而在剩余未进行任何操作的组G₂中，其中G₂＝G₀-G₁，随机选取除了图形放置操作之外的操作规则

R_p→G₂，p∈{0，1，2} (8)

(3)在此水印方法中，水印信息的隐写容量取决于选取的图像尺寸、绘制的图形的尺寸、以及单元库的规模大小。可以通过调整这些参数来对任意数量的水印信息进行隐藏。假设选取的轮廓图像的大小为L×L像素，绘制的图形的最大尺寸为m×m像素，那么图像中分块的数目即为

个。但是考虑到那些在轮廓之外覆盖到分割线的块需要被剔除，假设这些无效的块数目为Q，那么剩下的可供选择的块的数目为：

单元库的规模取决于两部分，一方面是图形特征的种类，另一方面是每种特征的具体取值个数，假设有N种特征，各个特征的具体取值有T_i种，其中

那么该图像中最大的信息隐写

二、水印信息提取过程：

在水印信息提取端，首先是需要对图像中的每个图形进行特征识别，根据单元库中的图形特征来判断是否为有用的含水印图形。若为含水印图形，则记录其形心位置坐标，在所有的含水印图形位置都被记录之后，再利用持有的秘钥来对这些位置进行排序。最后按照排列好的顺序，逐个对这些含水印图形进行信息提取。

具体的信息提取的步骤如下：

(1)将缠绕画图像分为row×col个块。

(2)识别每个块中的图形，若图形与单元库中某个图形所匹配，则说明该块为防止秘密

信息的有效块。所有的有效块可被标记为：

B′＝{b′₀，b′₁，...，b′_M} (11)

(3)使用秘钥产生0～M的伪随机数，对获取的有效块进行排序，并且提取每个块的中心位置P′：

P′＝{p′₀，p′₁，...，p′_N} (12)

(4)最后对每个位置P′处的图形进行特征提取，根据单元库中规定的特征和信息之间的映射关系，最终可获得秘密信息。

实施例2

为了更好地理解和实施本发明，下面结合具体过程对水印方法的执行过程进行简要说明：

一、水印信息嵌入过程：

(1)首先构建了一个秘密单元库(如图7所示)。单元库中定义了图形了的8种尺寸和 8种方向角，以及它们所对应的二进制数据。每种特征都可代表3比特的信息，因此每绘制一个图形则可代表6比特的信息。

(2)首先选取一幅自然图像(512×512像素)并提取轮廓，如图8中的(a)图所示。

(3)将图8中的(a)图分割为9个区域(图8中的(b)图)，每个区域又可被随机分为两或三组(图8中的(c)图)，为了便于后续的图形操作，不同的组用不同的背景色来填充。

(4)将图像分割为25×25个块，因轮廓已经被分割为若干个组，所以在轮廓内部有若干条分割线，将那些覆盖到分割线或者在轮廓之外的块剔除，在剩下的块中可以选出一部分来放置秘密图形。根据光栅扫描顺序，这些可供选择的块可被标记为集合B：

B＝{b₀，b₁，...，b_q} (13)

(5)所需要隐藏的水印信息有600比特，每个图形可代表6比特的数据，那么我们需要从集合B选出100个块来放置秘密图形，秘密图形的最大尺寸为20×20像素。这100个块的顺序将由秘钥k来决定。在这100个块中，找出每个块的中心位置，标记为P：

P＝{p₀，p₁，...，p_M} (14)

(6)在绘制图形时，将这些中心点位置作为所放置的图形的形心位置，进行图形放置操作。从单元库中根据秘密信息来选取合适的图形特征参数，绘制好秘密图形后的图像如图8 中的(d)图所示。我们将初始状态的轮廓内各个组标记为G₀，其中有进行图形操作的组标记为 G₁，剩余的组为G₂。

(7)为了构造更丰富的图案，需要在G₁组中空余区域继续绘制图形。各个操作参数可以随机选取，为了保证信息的准确提取，此时图形的形状参数必须与秘密图形的形状参数均不相同。而在剩余未进行任何操作的组G₂中，随机选取除了图形放置操作之外的操作规则，最终得到一幅含秘的缠绕画图像(图8中的(e)图)。

二、水印信息提取过程：

(1)在水印提取的过程中，首先要对含秘图像(图8中的(e)图)中的图形进行分块，分为25×25个块。

(2)识别每个块中的图形，若图形与单元库(图7)中某个图形所匹配，则说明该块为

防止秘密信息的有效块。所有的有效块可被标记为：

B′＝{b′₀，b′₁，...，b′_M} (15)

(3)使用秘钥产生0～100的伪随机数，对获取的有效块进行排序，并且提取每个块的中心位置p：

P′＝{p′₀，p′₁，...，p′_N} (16)

(4)对每个位置p处的图形进行特征提取，根据单元库中规定的特征和信息之间的映射关系，提取出每个隐藏信息的位置，并且用秘钥对其进行重新排序。大量的实验数据表明该方法可以无误的恢复出秘密信息。

综上，在该水印方法的执行过程中，水印嵌入者首先选择一幅自然图像并提取其轮廓，将该轮廓分为若干个区域，并在每个区域内进一步分组。另外，需要构建一系列的图形操作规则来绘制图案。在绘图之前，水印嵌入者需要选择一定数量的位置来绘制秘密图形，并用一个秘钥对这些位置进行排序。随后，根据秘密信息来选择特定的图形来在每个位置进行绘制操作，在轮廓内的其他空白区域，将随机选择图形操作规则来绘制图案，最后形成一幅具有较好的视觉效果的缠绕画图像，并且具有抗攻击性和抗JPEG压缩能力。在水印信息嵌入的过程中，我们可以通过调整各种参数来控制信息的隐写容量，该隐写方法具有灵活的信息嵌入容量。在水印信息提取端，信息接收者可以用提取算法准确的提取出水印信息，当图像作为JPEG图像进行传输后，我们仍可从中无误地恢复出水印。此外，普通的隐写分析算法很难对该构造式的图像进行隐写分析，故该水印方法具有较高的安全性。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方法，均落在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于构造缠绕画的水印方法，包括水印信息嵌入过程和水印信息提取过程：

1)水印信息嵌入过程：

a.分组算法

(a)首先，取一幅缠绕画图像并且提取其轮廓，标记为L，在轮廓内分为若干个任意形状的区域T，假设有n个区域，那么将该轮廓标记为：

(b)将每个区域T_i分为若干个组，用g来表示，进一步将轮廓L标记为：

其中m_i表示在区域T_i中分组的个数，是一个随机整数；

(c)对上述分组进行重分组操作：在区域T₀中已分了m₀个组，其中某一组为<T₀，g₀>，即组号为g₀，那么进行重分组操作后，该组组号将变为g₀′：

g₀′＝g₀ mod k (3)

其中k为密钥，是一个随机产生的不大于m₀的正整数，对每个组进行该操作，在后续的操作过程中，有相同组号的小组进行统一规则的图形操作；

b.图形操作规则

制定了一系列的图形操作规则来生成丰富的图案，通过对多种规则的结合使用生成更为复杂多变的效果；

c.信息嵌入

(a)构建一个和接受者共享的秘密单元库，单元库中包含了图形的各个特征与秘密数据之间的映射关系；

(b)在绘制图形之前，先把图像分为row行，col列，即row×col个块，因轮廓L已经被分割为若干个组，所以在轮廓内部有若干条分割线，将那些覆盖到分割线或者在轮廓之外的块剔除，在剩下的块中选出一部分来放置秘密图形，根据光栅扫描顺序，这些供选择的块被标记为一维向量的形式：

B＝{b₀，b₁，...，b_q} (4)

假设水印信息的长度为N比特，每个图形代表Q比特的数据，那么将要从q个待选块中选出M＝N/Q个块来放置图形，这M个块的顺序又将由秘钥k来决定，在这M个块中，找出每个块的中心位置，标记为P：

P＝{p₀，p₁，...，p_M} (5)

在绘制图形时，将这些中心点位置作为所放置的图形的形心位置，进行图形放置操作；将初始状态的轮廓内各个组标记为：

其中有进行图形操作的组标记为：

为了构造更丰富的图案，在G₁组中空余区域继续绘制图形，各个操作参数随机选取，为了保证信息的准确提取，此时图形的形状参数必须与秘密图形的形状参数均不相同，而在剩余未进行任何操作的组G₂中，其中G₂＝G₀-G₁，随机选取除了图形放置操作之外的操作规则

R_p→G₂，p∈{0，1，2} (8)

(c)在此水印方法中，水印信息的隐写容量取决于选取的图像尺寸、绘制的图形的尺寸、以及单元库的规模大小，通过调整这些参数来对任意数量的水印信息进行隐藏；假设选取的轮廓图像的大小为L×L像素，绘制的图形的最大尺寸为m×m像素，那么图像中分块的数目即为

个，但是考虑到那些在轮廓之外覆盖到分割线的块需要被剔除，假设这些无效的块数目为Q，那么剩下的供选择的块的数目为：

单元库的规模取决于两部分，一方面是图形特征的种类，另一方面是每种特征的具体取值个数，假设有N种特征，各个特征的具体取值有T_i种，其中

那么该图像中最大的信息隐写：

2)水印信息提取过程：

在信息提取端，首先对图像中的每个图形进行特征识别，根据单元库中的图形特征来判断是否为有用的含水印图形：若为含水印图形，则记录其形心位置坐标，在所有的含水印图形位置都被记录之后，再利用持有的秘钥来对这些位置进行排序，最后按照排列好的顺序，逐个对这些含水印图形进行信息提取。

2.根据权利要求1所述的一种基于构造缠绕画的水印方法，其特征在于：所述图形操作规则包括：

R₀：regularsplit(d，r，x)：该操作在图形区域内沿方向r上绘制若干条直线，直线间距由d控制，参数x决定了分割方式是否为双重分割：双重分割即意味着在垂直于r方向上，将会进行一次相同的分割操作，这样将会形成格子效果的图形；

R₁：outline(d)：轮廓缩进操作会在图形内部以d距离进行缩进，绘制形状相同的图形轮廓；

R₂：circularsplit(x，r，d)：类似于规则直线分割，圆形分割所用的是圆弧而不是直线，其中，参数x为圆心坐标，r为半径，每个圆弧的间隔大小为d；

R₃：shapeplacement(s，d，q，z)：图形放置操作用来绘制任意形状的图形，其中，参数s决定了所放置的图形的形状，为了防止图形的相互重叠，需要用参数d来限制图形间的最小距离，参数q和参数z分别决定了图形的方向和尺寸，参数q和参数z根据秘密信息在单元库中确定，参数s随机选择。

3.根据权利要求2所述的一种基于构造缠绕画的水印方法，其特征在于：具有相同组号的小组遵守相同的图形操作规则。

4.根据权利要求1所述的一种基于构造缠绕画的水印方法，其特征在于：水印信息提取过程步骤如下：

a.将缠绕画图像分为row×col个块；

b.识别每个块中的图形，若图形与单元库中某个图形所匹配，则说明该块为防止秘密信息的有效块，所有的有效块被标记为：

B’＝{b′₀，b′₁，...，b′_M} (11)

c.使用秘钥产生0～M的伪随机数，对获取的有效块进行排序，并且提取每个块的中心位置P′：

P′＝{p′₀，p′₁，...，p′_N} (12)

d.最后对每个位置P′处的图形进行特征提取，根据单元库中规定的特征和信息之间的映射关系，最终获得秘密信息。

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