CN109816584A - 一种彩色零水印构造方法及提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种彩色零水印构造方法及提取方法，本发明选择YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间作为构造彩色零水印的三个基本颜色空间，并选择轮廓波变换和小波变换作为图像频域变换工具，来获得载体图像的低频域信息，Schur分解用于提取载体图像的特征值，然后将载体图像的二进制特征值与彩色水印图像的二进制特征信息按位异或构造彩色零水印。该方法实现构造彩色零水印，提高了零水印的信息容量，并且利用轮廓波变换、小波变换和Schur分解处理图像信息，提高彩色零水印的鲁棒性。

Description

一种彩色零水印构造方法及提取方法

技术领域

本发明涉及计算机图像处理、信息安全、版权保护领域，特别是涉及一种彩色零水印构造方法及提取方法。

背景技术

近年来，随着图像处理软件不断智能和互联网技术的普及，如photoshop、美图秀秀等软件为图像处理提供了很大的便利，但这些软件使得数字媒体信息的修改、伪造等非法操作变得更加简单，因此，数字信息的版权保护成为图像处理的重点研究问题。

在现有的零水印生成方法中，虽然使用的载体图像和版权水印都为彩色图像，但生成的零水印仍然是二值的，信息容量小，安全性低，虽然能抵抗小强度的鲁棒性攻击，但当攻击强度增大时，构造特征矩阵不稳定，零水印容易发生变化，鲁棒性较差。

发明内容

本发明的目的是提供一种彩色零水印构造方法及提取方法，达到了提高零水印的容量和鲁棒性的技术效果。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种彩色零水印构造方法，所述方法包括：

分别将彩色载体图像转换为YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间，选择所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间对应的Y分量、H分量和L分量；

分别对所述Y分量、所述H分量和所述L分量分块，得到Y分量子块、H分量子块和L分量子块；

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块依次进行轮廓波变换和小波变换，得到对应的低频信息矩阵；

分别对所述低频信息矩阵分块，得到Y分量低频信息矩阵子块、H分量低频信息矩阵子块和L分量低频信息矩阵子块；

根据所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块，利用Schur分解方法得到所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值；

分别选取所述奇异值的最大值，构建所述彩色载体图像在所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的彩色载体图像特征信息T′；

分别将所述彩色载体图像特征信息T′转换为对应的彩色载体图像二进制特征信息T′_b；

分别将彩色水印图像转换为R颜色空间、G颜色空间和B颜色空间，选择所述R颜色空间、所述G颜色空间和所述B颜色空间对应的R分量、G分量和B分量；

分别将所述R分量、所述G分量和所述B分量转换为对应的彩色水印图像二进制水印信息w_b；

将所述彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色水印图像二进制水印信息w_b进行异或运算处理，得到所述彩色零水印。

可选的，所述分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块依次进行轮廓波变换和小波变换，得到对应的低频信息矩阵具体包括：

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块进行轮廓波变换，得到所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数；

利用公式对所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数进行小波变换，得到所述Y分量子块的低频信息矩阵、所述H分量子块的低频信息矩阵以及所述L分量子块的低频信息矩阵；

其中F(a,b)为频域信息，a为伸缩因子，b为平移因子，f(t)为彩色载体图像，t为时间，为小波基函数。

可选的，所述分别选取所述奇异值的最大值，构建所述彩色载体图像在所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的彩色载体图像特征信息具体包括：

分别选取所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值中的最大值，构成所述Y分量、所述H分量和所述L分量对应的特征值矩阵T；

根据所述Y分量、所述H分量和所述L分量对应的特征值矩阵，利用归一化方法，得到所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的彩色载体图像特征信息T′。

可选的，所述将所述彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色水印图像二进制水印信息w_b进行异或运算处理，得到所述彩色零水印具体包括:

利用公式Z＝xor(T′_b,w_b)对所述彩色载体图像二进制特征信息与所述彩色水印图像二进制水印信息进行异或运算处理；

其中，xor表示异或函数，T′_b为彩色载体图像二进制特征信息，w_b为彩色水印图像二进制水印信息。

一种彩色零水印提取方法，所述方法包括：

分别将受到攻击的彩色载体图像转换为YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间，选择所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间对应的Y分量、H分量和L分量；

分别对所述Y分量、所述H分量和所述L分量分块，得到Y分量子块、H分量子块和L分量子块；

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块依次进行轮廓波变换和小波变换，得到对应的低频信息矩阵；

分别对所述低频信息矩阵分块，得到Y分量低频信息矩阵子块、H分量低频信息矩阵子块和L分量低频信息矩阵子块；

根据所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块，利用Schur分解方法得到所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值；

分别选取所述奇异值的最大值，构建所述受到攻击的彩色载体图像在所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的受到攻击的彩色载体图像特征信息T′；

分别将所述受到攻击的彩色载体图像特征信息T′转换为对应的受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b；

分别将彩色零水印转换为R颜色空间、G颜色空间和B颜色空间，选择所述R颜色空间、所述G颜色空间和所述B颜色空间对应的R分量、G分量和B分量；

分别将所述R分量、所述G分量和所述B分量转换为对应的彩色零水印二进制水印信息w_b；

将所述受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色零水印二进制水印信息w_b进行异或运算处理，得到所述彩色水印图像。

可选的，所述分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块依次进行轮廓波变换和小波变换，得到对应的低频信息矩阵具体包括：

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块进行轮廓波变换，得到所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数；

利用公式对所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数进行小波变换，得到所述Y分量子块的低频信息矩阵、所述H分量子块的低频信息矩阵以及所述L分量子块的低频信息矩阵；

其中F(a,b)为频域信息，a为伸缩因子，b为平移因子，f(t)为彩色载体图像，t为时间，为小波基函数。

可选的，所述分别选取所述奇异值的最大值，构建所述受到攻击的彩色载体图像在所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的受到攻击的彩色载体图像特征信息T′具体包括：

分别选取所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值中的最大值，构成所述Y分量、所述H分量和所述L分量对应的特征值矩阵T；

根据所述Y分量、所述H分量和所述L分量对应的特征值矩阵，利用归一化方法，得到所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的受到攻击的彩色载体图像特征信息T′。

可选的，所述将所述受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色零水印二进制水印信息w_b进行异或运算处理，得到所述彩色水印图像具体包括:

利用公式Z＝xor(T′_b,w_b)对所述受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色零水印二进制水印信息w_b按位进行异或运算处理；

其中，xor表示异或函数，T′_b为彩色载体图像二进制特征信息，w_b为彩色水印图像二进制水印信息。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明选择YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间作为构造彩色零水印的三个基本颜色空间，并选择轮廓波变换和小波变换作为图像频域变换工具，来获得载体图像的低频域信息，Schur分解用于提取载体图像的特征值，然后将载体图像的二进制特征值与彩色水印图像的二进制特征信息按位异或构造彩色零水印。该方法实现构造彩色零水印，提高了零水印的信息容量，并且利用轮廓波变换、小波变换和Schur分解处理图像信息，提高彩色零水印的鲁棒性。

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1提供的彩色零水印构造方法的流程图；

图2为本发明实施例2提供的彩色零水印提取方法的流程图。

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。

本发明的目的是提供一种彩色零水印构造方法及提取方法，实现构造和提取彩色零水印，提高了零水印的信息容量和鲁棒性。

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。

实施例1

如图1所述，本实施例提供的彩色零水印的构造方法包括：

步骤101：分别将彩色载体图像转换为YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间，选择所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间对应的Y分量、H分量和L分量。

将512×512×3的彩色载体图像I分别转换成YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间。

通过公式将彩色载体图像的RGB颜色空间转换成YCrCb颜色空间，其中Y表示亮度，Cr表示色调，Cb表示饱和度。

通过公式和将彩色载体图像的RGB颜色空间转换成HSL颜色空间，其中H为色调，S为饱和度，L为亮度，R为红色分量，G为绿色分量，B为蓝色分分量，max为R、G和B中的最大值，min等于R、G和B的最小值。

将彩色载体图像的RGB颜色空间转换成Lab颜色空间时，需要借助公式先将RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间，再利用公式将XYZ颜色空间转换成Lab空间，其中L为亮度，a为从绿色到红色的分量，b为从蓝色到黄色的分量。

本发明中充分利用彩色载体图像的三个颜色分量信息构造载体图像的特征矩阵，能够验证不同颜色和不同纹理图像的适应性。

步骤102：分别对所述Y分量、所述H分量和所述L分量分块，得到Y分量子块、H分量子块和L分量子块。

分别将Y分量、H分量和L分量分为128×128的子块，k表示各个颜色分量，目的是将载体图像分解成多个小块，再进行频域变换，进而能够提高图像处理的精度。

步骤103：分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块依次进行轮廓波变换和小波变换，得到对应的低频信息矩阵。

本实施例中，具体采用以下步骤获得所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块的低频信息：

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块进行轮廓波变换，得到所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数，充分获取更多的图像边缘信息。

利用公式对所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数进行小波变换，得到所述Y分量子块的低频信息矩阵、所述H分量子块的低频信息矩阵以及所述L分量子块的低频信息矩阵；

其中F(a,b)为频域信息，a为伸缩因子，b为平移因子，f(t)为彩色载体图像，t为时间，为小波基函数。

利用小波变换获取Y分量子块的低频信息矩阵、所述H分量子块的低频信息矩阵以及所述L分量子块的低频信息矩阵，能够消除每一子块的冗余信息，提高数据处理的效率。

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块一次进行轮廓波变换和小波变换，能够提高图像在信号处理或各种攻击后的鲁棒性

步骤104：分别对所述低频信息矩阵分块，得到Y分量低频信息矩阵子块、H分量低频信息矩阵子块和L分量低频信息矩阵子块cB^k，k表示各个颜色分量。

分别对所述低频信息矩阵分块，是为了得到更加详细的低频信息矩阵，能够提高图像的鲁棒性。

步骤105：根据所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块，利用Schur分解方法得到所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值。

步骤106：分别选取所述奇异值的最大值，构建所述彩色载体图像在所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的彩色载体图像特征信息T′；

本实施例中，具体采用以下步骤获得所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的彩色载体图像特征信息T′：

分别选取所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值中的最大值，构成所述Y分量、所述H分量和所述L分量对应的特征值矩阵T，特征值矩阵T具体分为T₁、T₂和T₃，分别表示Y分量特征值矩阵、H分量特征值矩阵和L分量特征值矩阵；特征值矩阵T的构造矩阵为其中λ表示每一子块的最大奇异值。

根据所述Y分量特征值矩阵T₁、所述H分量的特征值矩阵T₂和所述L分量对应的特征值矩阵T₃，利用归一化方法，归一化到[0,255]范围之内，得到所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的彩色载体图像特征信息T′，彩色载体图像特征信息T′分为T′₁，T′₂和T′₃，分别表示彩色载体图像在YCrCb颜色空间的特征信息T′₁、彩色载体图像在HSL颜色空间的特征信息T′₂和彩色载体图像在Lab颜色空间的特征信息T′₃。

步骤107：分别将所述彩色载体图像特征信息T′转换为对应的彩色载体图像二进制特征信息T′_b；彩色载体图像二进制特征信息T′_b具体分为T′_b1，T′_b2和T′_b3，分别表示彩色载体图像Y分量二进制特征信息、彩色载体图像H分量二进制特征信息和彩色载体图像L分量二进制特征信息。

步骤108：分别将彩色水印图像转换为R颜色空间、G颜色空间和B颜色空间，选择所述R颜色空间、所述G颜色空间和所述B颜色空间对应的R分量、G分量和B分量。

步骤109：分别将所述R分量、所述G分量和所述B分量转换为对应的彩色水印图像二进制水印信息w_b；彩色水印图像二进制水印信息w_b具体分为w_b1，w_b2和w_b3，分别表示彩色水印图像R分量二进制水印信息、彩色水印图像G分量二进制水印信息和彩色水印图像B分量二进制水印信息。

步骤110：将所述彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色水印图像二进制水印信息w_b进行异或运算处理，得到所述彩色零水印。

本实施例中，异或运算的具体方式为：

利用公式Z＝xor(T′_b,w_b)对所述彩色载体图像二进制特征信息与所述彩色水印图像二进制水印信息进行异或运算处理；彩色载体图像Y分量二进制特征信息T′_b1与彩色水印图像R分量二进制水印信息w_b1进行异或运算处理，彩色载体图像H分量二进制特征信息T′_b2与彩色水印图像G分量二进制水印信息w_b2进行异或运算处理，彩色载体图像L分量二进制特征信息T′_b3与彩色水印图像B分量二进制水印信息w_b3进行异或运算处理，得到三个彩色零水印，然后将三个彩色零水印结合得到彩色零水印。

其中，xor表示异或函数，T′_b为彩色载体图像二进制特征信息，w_b为彩色水印图像二进制水印信息。

本发明实施例1选择YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间作为构造彩色零水印的三个基本颜色空间，并选择轮廓波变换和小波变换作为图像频域变换工具，来获得载体图像的低频域信息，Schur分解用于提取载体图像的特征值，然后将载体图像的二进制特征值与彩色水印图像的二进制特征信息按位异或构造彩色零水印。该方法实现构造彩色零水印，提高了零水印的信息容量，并且利用轮廓波变换、小波变换和Schur分解处理图像信息，提高彩色零水印的鲁棒性。

实施例2

如图2所述，本实施例提供的彩色零水印的提取方法包括：

步骤201：分别将受到攻击的彩色载体图像转换为YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间，选择所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间对应的Y分量、H分量和L分量。

将512×512×3的受到攻击的彩色载体图像I分别转换成YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间。

通过公式将受到攻击的彩色载体图像的RGB颜色空间转换成YCrCb颜色空间，其中Y表示亮度，Cr表示色调，Cb表示饱和度。

通过公式和将受到攻击的彩色载体图像的RGB颜色空间转换成HSL颜色空间，其中H为色调，S为饱和度，L为亮度，R为红色分量，G为绿色分量，B为蓝色分分量，max为R、G和B中的最大值，min等于R、G和B的最小值。

将受到攻击的彩色载体图像的RGB颜色空间转换成Lab颜色空间时，需要借助公式先将RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间，再利用公式将XYZ颜色空间转换成Lab空间，其中L为亮度，a为从绿色到红色的分量，b为从蓝色到黄色的分量。

本发明中充分利用受到攻击的彩色载体图像的三个颜色分量信息构造载体图像的特征矩阵，能够验证不同颜色和不同纹理图像的适应性。

步骤202：分别对所述Y分量、所述H分量和所述L分量分块，得到Y分量子块、H分量子块和L分量子块。

分别将Y分量、H分量和L分量分为128×128的子块，k表示各个颜色分量，目的是将载体图像分解成多个小块，再进行频域变换，进而能够提高图像处理的精度。

步骤203：分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块依次进行轮廓波变换和小波变换，得到对应的低频信息矩阵。

本实施例中，具体采用以下步骤获得所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块的低频信息：

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块进行轮廓波变换，得到所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数，充分获取更多的图像边缘信息。

利用公式对所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数进行小波变换，得到所述Y分量子块的低频信息矩阵、所述H分量子块的低频信息矩阵以及所述L分量子块的低频信息矩阵；

其中F(a,b)为频域信息，a为伸缩因子，b为平移因子，f(t)为受到攻击的彩色载体图像，t为时间，为小波基函数。

利用小波变换获取Y分量子块的低频信息矩阵、所述H分量子块的低频信息矩阵以及所述L分量子块的低频信息矩阵，能够消除每一子块的冗余信息，提高数据处理的效率。

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块一次进行轮廓波变换和小波变换，能够提高图像在信号处理或各种攻击后的鲁棒性

步骤204：分别对所述低频信息矩阵分块，得到Y分量低频信息矩阵子块、H分量低频信息矩阵子块和L分量低频信息矩阵子块cB^k，k表示各个颜色分量。

分别对所述低频信息矩阵分块，是为了得到更加详细的低频信息矩阵，能够提高图像的鲁棒性。

步骤205：根据所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块，利用Schur分解方法得到所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值。

步骤206：分别选取所述奇异值的最大值，构建所述受到攻击的彩色载体图像在所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的彩色载体图像特征信息T′；

本实施例中，具体采用以下步骤获得所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的受到攻击的彩色载体图像特征信息T′：

分别选取所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值中的最大值，构成所述Y分量、所述H分量和所述L分量对应的特征值矩阵T，特征值矩阵T具体分为T₁、T₂和T₃，分别表示Y分量特征值矩阵、H分量特征值矩阵和L分量特征值矩阵；特征值矩阵T的构造矩阵为其中λ表示每一子块的最大奇异值。

根据所述Y分量特征值矩阵T₁、所述H分量的特征值矩阵T₂和所述L分量对应的特征值矩阵T₃，利用归一化方法，归一化到[0,255]范围之内，得到所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的受到攻击的彩色载体图像特征信息T′，受到攻击的彩色载体图像特征信息T′分为T′₁，T′₂和T′₃，分别表示受到攻击的彩色载体图像在YCrCb颜色空间的特征信息T′₁、受到攻击的彩色载体图像在HSL颜色空间的特征信息T′₂和受到攻击的彩色载体图像在Lab颜色空间的特征信息T′₃。

步骤207：分别将所述受到攻击的彩色载体图像特征信息T′转换为对应的受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b；受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b具体分为T′_b1，T′_b2和T′_b3，分别表示受到攻击的彩色载体图像Y分量二进制特征信息、受到攻击的彩色载体图像H分量二进制特征信息和受到攻击的彩色载体图像L分量二进制特征信息。

步骤208：分别将彩色零水印转换为R颜色空间、G颜色空间和B颜色空间，选择所述R颜色空间、所述G颜色空间和所述B颜色空间对应的R分量、G分量和B分量。

步骤209：分别将所述R分量、所述G分量和所述B分量转换为对应的彩色零水印二进制水印信息w_b；彩色零水印二进制水印信息w_b具体分为w_b1，w_b2和w_b3，分别表示彩色零水印R分量二进制水印信息、彩色零水印G分量二进制水印信息和彩色零水印B分量二进制水印信息。

步骤210：将所述受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色零水印二进制水印信息w_b进行异或运算处理，得到彩色水印图像。

本实施例中，异或运算的具体方式为：

利用公式Z＝xor(T′_b,w_b)对所述受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息与所述彩色零水印二进制水印信息进行异或运算处理；受到攻击的彩色载体图像Y分量二进制特征信息T′_b1与色零水印R分量二进制水印信息w_b1进行异或运算处理，受到攻击的彩色载体图像H分量二进制特征信息T′_b2与色零水印G分量二进制水印信息w_b2进行异或运算处理，受到攻击的彩色载体图像L分量二进制特征信息T′_b3与色零水印B分量二进制水印信息w_b3进行异或运算处理，得到三个彩色零水印，然后将三个彩色零水印结合得到彩色零水印。

其中，xor表示异或函数，T′_b为受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息，w_b为彩色零水印二进制水印信息。

本发明实施例2选择YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间作为提取彩色零水印的三个基本颜色空间，并选择轮廓波变换和小波变换作为图像频域变换工具，来获得载体图像的低频域信息，Schur分解用于提取载体图像的特征值，然后将受到攻击的的载体图像的二进制特征值与彩色零水印的二进制特征信息按位异或构造彩色零水印。该方法实现提取彩色零水印，在载体图像受到攻击时，通过提取彩色零水印能够完整的恢复彩色水印图像，进而提高了彩色水印图像的鲁棒性。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

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 (8)

1.一种彩色零水印构造方法，其特征在于，所述方法包括：

分别将彩色载体图像转换为YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间，选择所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间对应的Y分量、H分量和L分量；

分别对所述Y分量、所述H分量和所述L分量分块，得到Y分量子块、H分量子块和L分量子块；

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块依次进行轮廓波变换和小波变换，得到对应的低频信息矩阵；

分别对所述低频信息矩阵分块，得到Y分量低频信息矩阵子块、H分量低频信息矩阵子块和L分量低频信息矩阵子块；

根据所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块，利用Schur分解方法得到所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值；

分别选取所述奇异值的最大值，构建所述彩色载体图像在所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的彩色载体图像特征信息T'；

分别将所述彩色载体图像特征信息T'转换为对应的彩色载体图像二进制特征信息T′_b；

分别将彩色水印图像转换为R颜色空间、G颜色空间和B颜色空间，选择所述R颜色空间、所述G颜色空间和所述B颜色空间对应的R分量、G分量和B分量；

分别将所述R分量、所述G分量和所述B分量转换为对应的彩色水印图像二进制水印信息w_b；

将所述彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色水印图像二进制水印信息w_b进行异或运算处理，得到所述彩色零水印。

2.根据权利要求1所述的彩色零水印构造方法，其特征在于，所述分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块依次进行轮廓波变换和小波变换，得到对应的低频信息矩阵具体包括：

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块进行轮廓波变换，得到所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数；

利用公式对所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数进行小波变换，得到所述Y分量子块的低频信息矩阵、所述H分量子块的低频信息矩阵以及所述L分量子块的低频信息矩阵；

其中F(a,b)为频域信息，a为伸缩因子，b为平移因子，f(t)为彩色载体图像，t为时间，为小波基函数。

3.根据权利要求1所述的彩色零水印构造方法，其特征在于，所述分别选取所述奇异值的最大值，构建所述彩色载体图像在所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的彩色载体图像特征信息具体包括：

分别选取所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值中的最大值，构成所述Y分量、所述H分量和所述L分量对应的特征值矩阵T；

根据所述Y分量、所述H分量和所述L分量对应的特征值矩阵，利用归一化方法，得到所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的彩色载体图像特征信息T'。

4.根据权利要求1所述的彩色零水印构造方法，其特征在于，所述将所述彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色水印图像二进制水印信息w_b进行异或运算处理，得到所述彩色零水印具体包括:

利用公式Z＝xor(T′_b,w_b)对所述彩色载体图像二进制特征信息与所述彩色水印图像二进制水印信息进行异或运算处理；

其中，xor表示异或函数，T′_b为彩色载体图像二进制特征信息，w_b为彩色水印图像二进制水印信息。

5.一种彩色零水印提取方法，其特征在于，所述方法包括：

分别将受到攻击的彩色载体图像转换为YCrCb颜色空间、HSL颜色空间和Lab颜色空间，选择所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间对应的Y分量、H分量和L分量；

分别对所述Y分量、所述H分量和所述L分量分块，得到Y分量子块、H分量子块和L分量子块；

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块依次进行轮廓波变换和小波变换，得到对应的低频信息矩阵；

分别对所述低频信息矩阵分块，得到Y分量低频信息矩阵子块、H分量低频信息矩阵子块和L分量低频信息矩阵子块；

根据所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块，利用Schur分解方法得到所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值；

分别选取所述奇异值的最大值，构建所述受到攻击的彩色载体图像在所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的受到攻击的彩色载体图像特征信息T'；

分别将所述受到攻击的彩色载体图像特征信息T'转换为对应的受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b；

分别将彩色零水印转换为R颜色空间、G颜色空间和B颜色空间，选择所述R颜色空间、所述G颜色空间和所述B颜色空间对应的R分量、G分量和B分量；

分别将所述R分量、所述G分量和所述B分量转换为对应的彩色零水印二进制水印信息w_b；

将所述受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色零水印二进制水印信息w_b进行异或运算处理，得到所述彩色水印图像。

6.根据权利要求1所述的彩色零水印提取方法，其特征在于，所述分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块依次进行轮廓波变换和小波变换，得到对应的低频信息矩阵具体包括：

分别对所述Y分量子块、所述H分量子块和所述L分量子块进行轮廓波变换，得到所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数；

利用公式对所述Y分量子块的轮廓系数、所述H分量子块的轮廓系数和所述L分量子块的轮廓系数进行小波变换，得到所述Y分量子块的低频信息矩阵、所述H分量子块的低频信息矩阵以及所述L分量子块的低频信息矩阵；

其中F(a,b)为频域信息，a为伸缩因子，b为平移因子，f(t)为受到攻击的彩色载体图像，t为时间，为小波基函数。

7.根据权利要求1所述的彩色零水印提取方法，其特征在于，所述分别选取所述奇异值的最大值，构建所述受到攻击的彩色载体图像在所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的受到攻击的彩色载体图像特征信息T'具体包括：

分别选取所述Y分量低频信息矩阵子块、所述H分量低频信息矩阵子块和所述L分量低频信息矩阵子块对应的奇异值中的最大值，构成所述Y分量、所述H分量和所述L分量对应的特征值矩阵T；

根据所述Y分量、所述H分量和所述L分量对应的特征值矩阵，利用归一化方法，得到所述YCrCb颜色空间、所述HSL颜色空间和所述Lab颜色空间中对应的受到攻击的彩色载体图像特征信息T'。

8.根据权利要求1所述的彩色零水印提取方法，其特征在于，所述将所述受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色零水印二进制水印信息w_b进行异或运算处理，得到所述彩色水印图像具体包括:

利用公式Z＝xor(T′_b,w_b)对所述受到攻击的彩色载体图像二进制特征信息T′_b与所述彩色零水印二进制水印信息w_b进行异或运算处理；

其中，xor表示异或函数，T′_b为彩色载体图像二进制特征信息，w_b为彩色水印图像二进制水印信息。