CN109727179A - 一种零水印生成方法及系统、提取方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种零水印生成方法及系统、提取方法及系统。该零水印生成方法包括：获取载体图像和水印标识图像；对载体图像进行一次分块，得到多个小块；对各小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个小波变换图像；对各小波变换图像均进行二次分块，得到多个子块；对各小波变换图像对应的多个子块均进行奇异值分解，得到各子块的奇异值矩阵；依据奇异值矩阵，得到对应小波变换图像的二值特征矩阵；构建水印标识图像的集合映射；依据集合映射提取水印标识图像的水印信息；依据二值特征矩阵以及水印信息，生成零水印。本发明能够实现在不嵌入版权标识的情况下对载体信息的版权保护，并且能够提高零水印的鲁棒性和稳定性。

Description

一种零水印生成方法及系统、提取方法及系统

技术领域

本发明涉数字水印技术领域，特别是涉及一种零水印生成方法及系统、提取方法及系统。

背景技术

随着信息技术的快速发展，数字信息越来越丰富，如文本、音频、图像、视频等，这使得数据的存储和传输变得更加方便和快捷，但很多不法分子利用信息技术进行图像篡改和涂鸦等，导致图像信息的版权得不到保障，因此，版权保护是成为数字信息的研究重点。数字水印作为一种版权保护技术，能够有效地解决版权保护和内容认证等问题，对数字信息版权保护的研究具有重要意义。

在现有的数字水印技术中主要分为嵌入式水印和零水印技术，嵌入式水印的核心思想都是将版权信息嵌入到载体的不可感知域中，以达到版权保护的目的。为了获取更加稳定的低频信息，传统水印算法大都使用小波变换，对载体信息进行分解，以消除噪声对载体的影响。近年来，许多研究学者结合DWT、DCT、SVD等等提出了很多优秀水印算法，如：1)对载体图像的YCbCr颜色分量进行DWT变换，并将水印信息嵌入DWT的低频系数中，该方法仅能对于小范围的攻击具有较好的鲁棒性；2)为了克服小波变换会导致图像局部性差的问题，提出了利用改进的熵选择最佳的水印嵌入位置，而不是直接将水印嵌入DCT低频域中，该方案在剪切攻击上具有较强的鲁棒性，但是对于噪声攻击的抵抗性较弱；3)采用将版权信息嵌入到载体图像中，这样虽然能获得较好的隐蔽性，但是会破坏载体信息的内部结构，不利于信息内容完整性保护，对于医疗、军事等领域的图像信息，要求内容完整性较高，嵌入式水印不能满足内容完整性的要求，而且嵌入水印信息，会导致鲁棒性和透明性之间的不平衡。

为了解决传统鲁棒水印中透明性和鲁棒性之间的不平衡问题，提出了零水印的概念，零水印技术不需要将版权信息嵌入载体图像中，而是通过构造载体图像的特征信息与版权水印生成零水印，并将生成的零水印存放至版权保护中心，实现对信息的版权保护。零水印技术的核心思想是利用高阶累积量提取图像的特征来构造零水印信息。由于零水印技术对信息的完整性和透明性起到了很大的保护作用，所以近年来受到很多研究学者的广泛关注。

零水印技术主要分为空域零水印和频域零水印，空域零水印主要利用载体信息的空间关系提取特征来构造零水印，在非几何攻击方面具有很好的优势，但是对于抵抗几何攻击的鲁棒性能较低。具体包括几下几种：1)利用块均值与整体均值的关系构造零水印，该算法在非几何攻击上具有很好的性能，但是对于旋转攻击鲁棒性较差。2)用离散小波变换作用在载体图像的每一子块中，并对每一子块的低频系数进行奇异值分解。该方法对于小范围的攻击强度具有很好的提升性能。但对较强的鲁棒性攻击，水印的稳定性差。3)使用视觉加密原理生成一种新的零水印方案，对一维小波变换后的能量系数进行PVMF加密处理。对于旋转攻击具有很好的抵抗性能，但该算法的缺点是对于JPEG压缩表现的性能不佳。4)基于贝塞尔傅立叶矩的鲁棒图像零水印，该算法对于几何变换具有很好的鲁棒性，但对于组合攻击，抵抗性能还有待进一步提高。5)利用QR码作为水印图像提出了一种新的零水印方案，该使用的QR码具有很好的安全性，但是当QR码的识别区域受到攻击时，很难提取版权信息。以上这些方法未考虑对低频信息进行分块后信息的不稳定，以及版权水印直接与特征矩阵进行异或操作会影响算法的鲁棒性，因此，生成的零水印的稳定性和鲁棒性较差。

发明内容

基于此，有必要提供一种零水印生成方法及系统、提取方法及系统，实现了在不嵌入版权标识的情况下对载体信息进行版权保护，同时在常规攻击下，表现出了较强的鲁棒性和稳定性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种零水印生成方法，包括：

获取载体图像和水印标识图像；

对所述载体图像进行一次分块，得到多个小块；

对各所述小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个小波变换图像；

对各所述小波变换图像均进行二次分块，每个所述小波变换图像均对应多个子块；

对各所述小波变换图像对应的多个所述子块均进行奇异值分解，得到各所述子块的奇异值矩阵；

依据所述奇异值矩阵，得到对应所述小波变换图像的二值特征矩阵；

构建所述水印标识图像的集合映射；

将所述集合映射转换为矩阵映射；

依据所述矩阵映射提取所述水印标识图像的水印信息；各所述子块与所述水印信息具有相同的尺寸；

依据所述二值特征矩阵以及所述水印信息，生成零水印。

可选的，所述依据所述奇异值矩阵，得到对应所述小波变换图像的二值特征矩阵，具体包括：

选取各所述奇异值矩阵中的最大奇异值；

依据所述最大奇异值得到对应所述小波变换图像的过渡矩阵；

对所述过渡矩阵中的每个元素均进行变换，得到多个字符串；

选取每个所述字符串的第一个字符；

依据所述第一个字符得到对应所述小波变换图像的字符特征矩阵；

对所述字符特征矩阵进行奇偶校验，得到对应所述小波变换图像的二值特征矩阵。

可选的，在所述对各所述小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个小波变换图像之前，还包括：

对各所述小块均进行Arnold置乱加密。

可选的，在所述构建所述水印标识图像的集合映射之前，还包括：

对所述水印标识图像进行Arnold置乱加密。

本发明还提供了一种零水印生成系统，包括：

图像获取模块，用于获取载体图像和水印标识图像；

第一分块模块，用于对所述载体图像进行一次分块，得到多个小块；

第一处理模块，用于对各所述小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个小波变换图像；

第二分块模块，用于对各所述小波变换图像均进行二次分块，每个所述小波变换图像均对应多个子块；

第二处理模块，用于对各所述小波变换图像对应的多个所述子块均进行奇异值分解，得到各所述子块的奇异值矩阵；

特征矩阵构建模块，用于依据所述奇异值矩阵，得到对应所述小波变换图像的二值特征矩阵；

集合映射构建模块，用于构建所述水印标识图像的集合映射；

转换模块，用于将所述集合映射转换为矩阵映射；

水印信息提取模块，用于依据所述矩阵映射提取所述水印标识图像的水印信息；各所述子块与所述水印信息具有相同的尺寸；

零水印生成模块，用于依据所述二值特征矩阵以及所述水印信息，生成零水印。

本发明还提供了一种零水印提取方法，包括：

获取目标载体图像和目标零水印；所述目标载体图像为受攻击后的载体图像；所述目标零水印为所述目标载体图像对应的零水印；

对所述目标载体图像进行一次分块，得到多个目标小块；

对各所述目标小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个目标小波变换图像；

对各所述目标小波变换图像均进行二次分块，每个所述目标小波变换图像均对应多个目标子块；

对各所述目标小波变换图像对应的多个所述目标子块均进行奇异值分解，得到各所述目标子块的目标奇异值矩阵；

依据所述目标奇异值矩阵，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵；

依据所述目标二值特征矩阵和所述目标零水印，计算目标水印信息；

构建所述目标水印信息的矩阵映射；

将所述矩阵映射转换为所述目标水印信息的集合映射；

依据所述目标水印信息的集合映射，得到目标水印标识图像。

可选的，所述依据所述目标奇异值矩阵，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵，具体包括：

选取各所述目标奇异值矩阵中的最大奇异值；

依据各所述目标奇异值矩阵中的最大奇异值得到对应所述目标小波变换图像的过渡矩阵；

对所述目标小波变换图像的过渡矩阵中的每个元素均进行变换，得到多个目标字符串；

选取每个所述目标字符串的第一个字符；

依据所述目标字符串的第一个字符得到对应所述目标小波变换图像的字符特征矩阵；

对所述目标小波变换图像的字符特征矩阵进行奇偶校验，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵。

可选的，在所述对各所述目标小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个目标小波变换图像之前，还包括：

对各所述目标小块均进行Arnold置乱处理。

可选的，在所述构建所述目标水印信息的矩阵映射之前，还包括：

对所述目标水印信息进行Arnold置乱处理。

本发明还提供了一种零水印提取系统，包括：

目标图像获取模块，用于获取目标载体图像和目标零水印；所述目标载体图像为受攻击后的载体图像；所述目标零水印为所述目标载体图像对应的零水印；

第三分块模块，用于对所述目标载体图像进行一次分块，得到多个目标小块；

第三处理模块，用于对各所述目标小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个目标小波变换图像；

第四分块模块，用于对各所述目标小波变换图像均进行二次分块，每个所述目标小波变换图像均对应多个目标子块；

第四处理模块，用于对各所述目标小波变换图像对应的多个所述目标子块均进行奇异值分解，得到各所述目标子块的目标奇异值矩阵；

第一构建模块，用于依据所述目标奇异值矩阵，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵；

计算模块，用于依据所述目标二值特征矩阵和所述目标零水印，计算目标水印信息；

第二构建模块，用于构建所述目标水印信息的矩阵映射；

第二转换模块，用于将所述矩阵映射转换为所述目标水印信息的集合映射；

提取模块，用于依据所述目标水印信息的集合映射，得到目标水印标识图像。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明提出了一种零水印生成方法及系统、提取方法及系统。该零水印生成方法中采用曲波(Curvelet)变换和离散小波变换(DWT)结合对载体图像进行预处理，能有效提高零水印的稳定性，降低噪声攻击、滤波攻击和JPEG压缩攻击的影响；利用奇异值分解(SVD)，可以提高每一子块抗几何攻击的鲁棒性和稳定性；利用集合映射机制提取水印标识图像中的水印信息，可以降低水印标识图像与载体图像接触的面积，进而降低攻击所带来的影响；本发明构造的零水印不需要将版权信息嵌入载体图像中，可以在实现版权保护的前提下，解决传统水印鲁棒性和透明性之间的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一种零水印生成方法的流程图；

图2为本发明实施例水印标识图像的集合映射关系图；

图3为本发明实施例一种零水印提取方法的流程图；

图4为本发明实施例受到不同强度的JEPG压缩攻击和滤波攻击后得到的归一化相关系数的变化图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明实施例一种零水印生成方法的流程图。

参见图1，实施例的一种零水印生成方法，包括：

步骤S101：获取载体图像和水印标识图像。本实施例中，所述载体图像的大小为512×512，所述水印标识图像的大小为32×32。

步骤S102：对所述载体图像进行一次分块，得到多个小块。

每个所述小块的大小为128×128，具体分块方式为：

B_i,j＝I_512×512/128×128

B_i,j表示第i行第j列的小块，I_512×512为载体图像。

在一次分块之后，对每一小块B_i,j进行Arnold置乱，以消除像素间的相关性，得到置乱后的载体图像，具体置乱方式为

其中x₁，y₁分别表示小块置乱后的横坐标和纵坐标，x，y分别表示小块置乱前的横坐标和纵坐标，N表示小块矩阵的尺寸大小。

步骤S103：对各所述小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个小波变换图像。

所述步骤S103具体包括：

1)将对置乱后的小块进行曲波变换，获得曲波变换图像，所述曲波变换图像中会包含更多的图像边缘纹理特征，有利于提高零水印的稳定性，具体变换过程为：

其中，c_i,j(h,l,k)表示曲波变换图像，f_i,j(x)表示置乱后的小块，φ_h,l,k(x)表示Curvelet函数，h表示尺度，l表示方向，k表示位置参数，R表示实数域。

2)对曲波变换图像进行离散小波变换，得到多个小波变换图像，离散小波变换的目的是获取各个小块的低频系数，用于消除每一小块的冗余信息，具体变换过程为：

其中，F_i,j(a,b)表示小波变换图像，c_i,j(t)表示t时刻的曲波变换图像，a和b分别表示为伸缩因子和平移因子，为小波基函数。

步骤S104：对各所述小波变换图像均进行二次分块，每个所述小波变换图像均对应多个子块。

本实施例中，每个子块的大小为16×16，具体分块过程为：

其中，表示第i行第j列的小块中第m行第n列的子块，m,n∈{1,2…8}，i,j∈{1,2,3,4}。

步骤S105：对各所述小波变换图像对应的多个所述子块均进行奇异值分解，得到各所述子块的奇异值矩阵。具体分解过程为：

其中，U为子块的左奇异矩阵，S为子块的奇异值矩阵，V为子块的右奇异矩阵，

其中，λ₁≥λ₂≥…≥λ_n≥0，λ表示奇异值。

步骤S106：依据所述奇异值矩阵，得到对应所述小波变换图像的二值特征矩阵。所述步骤S106，具体包括：

1)由于每一子块的第一个奇异值对于一定范围内的攻击，最高位不容易发生变化，因此选取每一个奇异值的最高位(最大奇异值)形成过渡矩阵，具体为：

选取各所述奇异值矩阵中的最大奇异值；依据所述最大奇异值得到对应所述小波变换图像的过渡矩阵

其中，S_1,1(1,1)表示第1行第1列的子块的最大奇异值。

2)将过渡矩阵X中的数值转换成字符串R，然后取每一字符串中的第一个字符，构造字符特征矩阵X_R，X_R的大小为16×16，转换方式如下所示

3)然后依据X_R的奇偶性构造二值特征矩阵T，构造方式为

步骤S107：构建所述水印标识图像的集合映射。

在传统的水印算法中，所使用的水印标识图像都是固定大小的，而且只能使用较小的水印标识图像，因为选择过大的水印标识图像构造零水印时，会对该方法的鲁棒性影响较大，而选择的水印标识图像过小时，又不利于版权信息的表达。而本实施例中使用集合映射的原理将原始的水印标识图像缩小为原始水印标识图像的一半，但所表示的信息与原始水印标识图像一致。本实施例中，具体构建方式如下：

1)定义集合映射

Ψ:(a₁,a₂…a_n)→d＝Ψ(a₁,a₂…a_n)

其中a₁,a₂…a_n为集合A₁×A₂…A_n中的元，d为映射Ψ下的象，由集合映射的定义可将水印标识图像分成若干个集合，每个集合都对应着相应的矩阵，具体定义如下：

水印标识图像为采用大小为p×q的矩阵W表示，任意选取矩阵W中一个大小为2×2的矩阵w，并对矩阵w进行求和运算，如果sum(w)＝0，则映射到集合d₁，如果sum(w)＝4，则映射到d₂，如果sum(w)＝1，则映射为d₃，如果sum(w)＝2，则映射为d₄，如果sum(w)＝3，则映射为d₅，其中sum(w)表示对矩阵进行求和运算。

2)构造水印标识图像的集合映射Φ

a＝{sum(w)＝0,sum(w)＝4,sum(w)＝1,

sum(w)＝2,sum(w)＝3}

d＝{d₁,d₂,d₃,d₄,d₅}

Φ:a→d＝Φ(sum(w)＝0,1,2,3,4)

然而d中的每一个元可以由相应的矩阵构成，图2为本发明实施例水印标识图像的集合映射关系图，参见图2，通过映射关系，将原始水印中的4个元素映射为一个字符，对于d₁和d₂，集合中元素的个数，分别取决于所有的0和1的位置，A₁对应的四个元素均为0的情况唯一，A₂对应的四个元素均为1的情况唯一，因此d₁和d₂都只有一种情形，属于一对一的映射；对于d₃和d₅，集合中元素的个数主要取决于0和1的位置，B_i对应的四个元素中1的位置有四种情况，C_i对应的四个元素中0的位置有四种情况，因此d₃和d₅有种情形，属于一对四的映射；同理，对于d₄，集合中元素的个数主要取决于两个1或者两个0的位置，因此d₄有种情形，属于一对六的映射。

基于以上的分析构造5种映射关系，分别如下：

步骤S108：将所述集合映射转换为矩阵映射。

本实施例中，为了方便运算和存储，将A_i，B_i，C_i，D_i分别设置为相应的ASCAll码值，则A₁＝48，A₂＝49；B₁＝69，B₂＝70，B₃＝71，B₄＝72；C₁＝73，C₂＝74，C₃＝75，C₄＝76，C₅＝77，C₆＝78；D₁＝65，D₂＝66，D₃＝67，D₄＝68得到A₁,A₂,B_i,C_i,D_i与矩阵之间的对应关系如下：

步骤S109：依据所述矩阵映射提取所述水印标识图像的水印信息；各所述子块与所述水印信息具有相同的尺寸。

本实施例中，将大小为32×32的水印标识图像进行集合映射，得到大小为16×16水印信息。

步骤S110：依据所述二值特征矩阵以及所述水印信息，生成零水印。具体为：

其中，Z表示零水印，T表示二值特征矩阵，e表示水印信息，符号可以表示为+,-,×,÷，本实施例中，符号取+号。

生成零水印后，将生成的零水印存放至版权保护中心，即可作为版权认证的有效凭据。

作为一种可选的实施方式，在所述步骤S107之前，还包括：对所述水印标识图像进行Arnold置乱加密。然后构建置乱后的水印标识图像的集合映射。

本发明还提供了一种零水印生成系统，包括：

图像获取模块，用于获取载体图像和水印标识图像。

第一分块模块，用于对所述载体图像进行一次分块，得到多个小块。

第一处理模块，用于对各所述小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个小波变换图像。

第二分块模块，用于对各所述小波变换图像均进行二次分块，每个所述小波变换图像均对应多个子块。

第二处理模块，用于对各所述小波变换图像对应的多个所述子块均进行奇异值分解，得到各所述子块的奇异值矩阵。

特征矩阵构建模块，用于依据所述奇异值矩阵，得到对应所述小波变换图像的二值特征矩阵。

集合映射构建模块，用于构建所述水印标识图像的集合映射。

转换模块，用于将所述集合映射转换为矩阵映射。

水印信息提取模块，用于依据所述矩阵映射提取所述水印标识图像的水印信息；各所述子块与所述水印信息具有相同的尺寸。

零水印生成模块，用于依据所述二值特征矩阵以及所述水印信息，生成零水印。

对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本发明还提供了一种零水印提取方法，图3为本发明实施例一种零水印提取方法的流程图。

零水印提取方法的步骤与零水印生成方法步骤相似，首先从受攻击后的载体图像中构造特征矩阵，然后与版权保护中心的零水印进行代数运算，提取版权信息，最后用集合映射机制将水印信息恢复到原始的水印标识图像。参见图3，本实施例的零水印提取方法具体包括：

步骤S301：获取目标载体图像和目标零水印；所述目标载体图像为受攻击后的载体图像；所述目标零水印为所述目标载体图像对应的零水印。

步骤S302：对所述目标载体图像进行一次分块，得到多个目标小块。

步骤S303：对各所述目标小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个目标小波变换图像。

步骤S304：对各所述目标小波变换图像均进行二次分块，每个所述目标小波变换图像均对应多个目标子块。

步骤S305：对各所述目标小波变换图像对应的多个所述目标子块均进行奇异值分解，得到各所述目标子块的目标奇异值矩阵。

步骤S306：依据所述目标奇异值矩阵，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵。

步骤S307：依据所述目标二值特征矩阵和所述目标零水印，计算目标水印信息。具体为：

其中符号可以表示为+,-,×,÷，这里取-号。

步骤S308：构建所述目标水印信息的矩阵映射。

步骤S309：将所述矩阵映射转换为所述目标水印信息的集合映射。

步骤S310：依据所述目标水印信息的集合映射，得到目标水印标识图像。

具体为：

作为一种可选的实施方式，所述依据所述目标奇异值矩阵，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵，具体包括：选取各所述目标奇异值矩阵中的最大奇异值；依据各所述目标奇异值矩阵中的最大奇异值得到对应所述目标小波变换图像的过渡矩阵；对所述目标小波变换图像的过渡矩阵中的每个元素均进行变换，得到多个目标字符串；选取每个所述目标字符串的第一个字符；依据所述目标字符串的第一个字符得到对应所述目标小波变换图像的字符特征矩阵；对所述目标小波变换图像的字符特征矩阵进行奇偶校验，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵。

作为一种可选的实施方式，在所述对各所述目标小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个目标小波变换图像之前，还包括：对各所述目标小块均进行Arnold置乱处理。

作为一种可选的实施方式，在所述构建所述目标水印信息的矩阵映射之前，还包括：对所述目标水印信息进行Arnold置乱处理。

对于实施例公开的零水印提取方法而言，由于其与实施例公开的零水印生成方法原理类似，所以描述的比较简单，相关之处参见零水印生成方法部分说明即可。

本发明还提供了一种零水印提取系统，包括：

目标图像获取模块，用于获取目标载体图像和目标零水印；所述目标载体图像为受攻击后的载体图像；所述目标零水印为所述目标载体图像对应的零水印。

第三分块模块，用于对所述目标载体图像进行一次分块，得到多个目标小块。

第三处理模块，用于对各所述目标小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个目标小波变换图像。

第四分块模块，用于对各所述目标小波变换图像均进行二次分块，每个所述目标小波变换图像均对应多个目标子块。

第四处理模块，用于对各所述目标小波变换图像对应的多个所述目标子块均进行奇异值分解，得到各所述目标子块的目标奇异值矩阵。

第一构建模块，用于依据所述目标奇异值矩阵，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵。

计算模块，用于依据所述目标二值特征矩阵和所述目标零水印，计算目标水印信息。

第二构建模块，用于构建所述目标水印信息的矩阵映射。

第二转换模块，用于将所述矩阵映射转换为所述目标水印信息的集合映射。

提取模块，用于依据所述目标水印信息的集合映射，得到目标水印标识图像。

本实施例中，采用归一化相关系数和误码率对上述零水印生成方法、提取方法的有效性进行了验证。

归一化相关系数(Normalization correlation，NC)衡量提取的水印与原始水印之间的相似度，计算方法分别如下式所示：

其中g,g'分别表示原始水印和提取的水印，u,v分别表示图像像素位置的横坐标和纵坐标NC∈[0,1]，当NC＝1，表明两个水印图像的完全相同，当NC＝0，则表明两个水印不相关。

使用误码率衡量算法的鲁棒性，误码率定义为：

其中b′为提取水印信息中错误的比特值的个数，B′为水印信息的总比特系数。

图4为本发明实施例受到不同强度的JEPG压缩攻击和滤波攻击后得到的归一化相关系数的变化图。图4的(a)部分为受到不同强度的JEPG压缩攻击后得到的归一化相关系数的变化图，图4的(b)部分为受到不同强度的滤波攻击后得到的归一化相关系数的变化图，其中带有正方形的折线图为以飞机(Airplane)为载体图像的归一化相关系数变化图，带有圆形的折线图为以狒狒(Baboon)为载体图像的归一化相关系数变化图，带有三角形的折线图为以人物(Lena)为载体图像的归一化相关系数变化图。如图4的(a)部分所示，随着压缩因子的增加，压缩强度逐渐降低，得到的归一化相关系数越来越高，在压缩因子为50时，三个载体图像飞机、狒狒、人物得到的归一化相关系数几乎一致，而且最低的归一化相关系数为0.9700，最高为1.0000，表明本方案能够有效的抵抗常见的压缩攻击。如图4的(b)部分所示，随着滤波模板逐渐增大，得到的归一化相关系数也逐渐降低，但最低为0.9700左右，这是由于本发明利用曲波变换和奇异值分解构造特征矩阵，因此，当图像进行滤波时，仍能用少量的奇异值表示图像信息。

对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种零水印生成方法，其特征在于，包括：

获取载体图像和水印标识图像；

对所述载体图像进行一次分块，得到多个小块；

对各所述小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个小波变换图像；

对各所述小波变换图像均进行二次分块，每个所述小波变换图像均对应多个子块；

对各所述小波变换图像对应的多个所述子块均进行奇异值分解，得到各所述子块的奇异值矩阵；

依据所述奇异值矩阵，得到对应所述小波变换图像的二值特征矩阵；

构建所述水印标识图像的集合映射；

将所述集合映射转换为矩阵映射；

依据所述矩阵映射提取所述水印标识图像的水印信息；各所述子块与所述水印信息具有相同的尺寸；

依据所述二值特征矩阵以及所述水印信息，生成零水印。

2.根据权利要求1所述的一种零水印生成方法，其特征在于，所述依据所述奇异值矩阵，得到对应所述小波变换图像的二值特征矩阵，具体包括：

选取各所述奇异值矩阵中的最大奇异值；

依据所述最大奇异值得到对应所述小波变换图像的过渡矩阵；

对所述过渡矩阵中的每个元素均进行变换，得到多个字符串；

选取每个所述字符串的第一个字符；

依据所述第一个字符得到对应所述小波变换图像的字符特征矩阵；

对所述字符特征矩阵进行奇偶校验，得到对应所述小波变换图像的二值特征矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种零水印生成方法，其特征在于，在所述对各所述小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个小波变换图像之前，还包括：

对各所述小块均进行Arnold置乱加密。

4.根据权利要求1所述的一种零水印生成方法，其特征在于，在所述构建所述水印标识图像的集合映射之前，还包括：

对所述水印标识图像进行Arnold置乱加密。

5.一种零水印生成系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取载体图像和水印标识图像；

第一分块模块，用于对所述载体图像进行一次分块，得到多个小块；

第一处理模块，用于对各所述小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个小波变换图像；

第二分块模块，用于对各所述小波变换图像均进行二次分块，每个所述小波变换图像均对应多个子块；

第二处理模块，用于对各所述小波变换图像对应的多个所述子块均进行奇异值分解，得到各所述子块的奇异值矩阵；

特征矩阵构建模块，用于依据所述奇异值矩阵，得到对应所述小波变换图像的二值特征矩阵；

集合映射构建模块，用于构建所述水印标识图像的集合映射；

转换模块，用于将所述集合映射转换为矩阵映射；

水印信息提取模块，用于依据所述矩阵映射提取所述水印标识图像的水印信息；各所述子块与所述水印信息具有相同的尺寸；

零水印生成模块，用于依据所述二值特征矩阵以及所述水印信息，生成零水印。

6.一种零水印提取方法，其特征在于，包括：

获取目标载体图像和目标零水印；所述目标载体图像为受攻击后的载体图像；所述目标零水印为所述目标载体图像对应的零水印；

对所述目标载体图像进行一次分块，得到多个目标小块；

对各所述目标小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个目标小波变换图像；

对各所述目标小波变换图像均进行二次分块，每个所述目标小波变换图像均对应多个目标子块；

对各所述目标小波变换图像对应的多个所述目标子块均进行奇异值分解，得到各所述目标子块的目标奇异值矩阵；

依据所述目标奇异值矩阵，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵；

依据所述目标二值特征矩阵和所述目标零水印，计算目标水印信息；

构建所述目标水印信息的矩阵映射；

将所述矩阵映射转换为所述目标水印信息的集合映射；

依据所述目标水印信息的集合映射，得到目标水印标识图像。

7.根据权利要求6所述的一种零水印提取方法，其特征在于，所述依据所述目标奇异值矩阵，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵，具体包括：

选取各所述目标奇异值矩阵中的最大奇异值；

依据各所述目标奇异值矩阵中的最大奇异值得到对应所述目标小波变换图像的过渡矩阵；

对所述目标小波变换图像的过渡矩阵中的每个元素均进行变换，得到多个目标字符串；

选取每个所述目标字符串的第一个字符；

依据所述目标字符串的第一个字符得到对应所述目标小波变换图像的字符特征矩阵；

对所述目标小波变换图像的字符特征矩阵进行奇偶校验，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵。

8.根据权利要求6所述的一种零水印提取方法，其特征在于，在所述对各所述目标小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个目标小波变换图像之前，还包括：

对各所述目标小块均进行Arnold置乱处理。

9.根据权利要求6所述的一种零水印提取方法，其特征在于，在所述构建所述目标水印信息的矩阵映射之前，还包括：

对所述目标水印信息进行Arnold置乱处理。

10.一种零水印提取系统，其特征在于，包括：

目标图像获取模块，用于获取目标载体图像和目标零水印；所述目标载体图像为受攻击后的载体图像；所述目标零水印为所述目标载体图像对应的零水印；

第三分块模块，用于对所述目标载体图像进行一次分块，得到多个目标小块；

第三处理模块，用于对各所述目标小块均依次进行曲波变换和离散小波变换，得到多个目标小波变换图像；

第四分块模块，用于对各所述目标小波变换图像均进行二次分块，每个所述目标小波变换图像均对应多个目标子块；

第四处理模块，用于对各所述目标小波变换图像对应的多个所述目标子块均进行奇异值分解，得到各所述目标子块的目标奇异值矩阵；

第一构建模块，用于依据所述目标奇异值矩阵，得到对应所述目标小波变换图像的目标二值特征矩阵；

计算模块，用于依据所述目标二值特征矩阵和所述目标零水印，计算目标水印信息；

第二构建模块，用于构建所述目标水印信息的矩阵映射；

第二转换模块，用于将所述矩阵映射转换为所述目标水印信息的集合映射；

提取模块，用于依据所述目标水印信息的集合映射，得到目标水印标识图像。