CN110363697A - 一种图像水印隐写方法、装置、介质和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种图像水印隐写方法，包括：将嵌入信息转换为二维码信息，将载体图像通过小波域变换将其转换到小波域，将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域，对嵌入后的小波域进行逆变换得到已加载所述嵌入信息的融合图像。通过本公开的图像水印隐写方法，能够在载体图像质量高保真的基础上，嵌入高抗噪的信息，能够保证在截图、压缩、缩放、放射变换等干扰下鲁棒解码。同时，该方案编解码过程简明，实现更加高效。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种图像处理的方法、装置、介质和电子设备，尤其涉及一种图像水印隐写方法、装置、介质和电子设备。
背景技术
当今世界网络信息技术日新月异，互联网正在全面融入经济社会生产和生活各个领域，引领了社会生产新变革，创造了人类生活新空间，并深刻地改变着全球产业、经济、利益、安全等格局。随着网络事业的爆炸式增长，网络时代和数字时代已经拉开了帷幕，但同时也给我们带来了很多问题，比如一些绝密的信息以及文件能否在互联网中安全传输，个人隐私能否得到相应的保障，一些公司、企业的商业机密会不会被他人窃取，多媒体的版权维护问题等。信息安全得到了互联网个人和企业的高度重视。
信息隐写技术利用了人类的感觉器官对数字信号的冗余，把一个有用的信息(即隐秘信息)伪装隐藏在另外一个载体信息中，并且这个载体信息是可以公开的在信道里面传输的，隐秘之后就可以得到一个隐蔽载体，从而能够实现隐秘信息在信道中的隐蔽通信。
当前图像隐写技术主要分为几种：
1.全局频域嵌入；2.压缩编码中无效字节位嵌入；3.最低有效位嵌入。
他们有如下缺点：
1.容易引起被嵌入图像视觉感受变化，产生波纹或其他规则噪声；2.抗噪能力差，在截图、压缩、缩放等环境下嵌入信息被销毁；3.容易检测，通过简单的数据特征就可以检测出。
发明内容
本发明的目的在于提供一种小波域局部嵌入的隐写方法，在载体图像质量高保真的基础上，嵌入高抗噪的信息，能够保证在截图、压缩、缩放、放射变换等干扰下鲁棒解码。同时，该方案编解码过程简明，实现更加高效。
本公开实施例具体提供了一种图像水印隐写方法，包括：
将嵌入信息转换为二维码信息；
将载体图像通过小波域变换将其转换到小波域；
将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域；以及
对嵌入后的小波域进行逆变换得到已加载所述嵌入信息的融合图像。
进一步的，所述将载体图像转换到小波域，包括：
将载体图像进行多小波域变换，形成多小波域阵列。
进一步的，所述多小波域阵列包括低频分量、水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量。
进一步的，所述将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域，包括：
将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波段的对角高频分量部分。
进一步的，所述二维码信息通过平铺或等比延伸的方式，并进行加权后嵌入到所述小波域。
进一步的，所述方法还包括：
将所述低频分量进行二级小波域分解，将其转换成子小波域阵列，所述子小波域阵列包括子低频分量、子水平高频分量、子垂直高频分量以及子对角高频分量。
进一步的，将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域的子对角高频分量。
根据本发明的具体实施方式，另一方面，本发明提供一种图像水印隐写信息识别方法，其中包括：
将已加载嵌入信息的融合图像转换成多层的金字塔图层结构；
将所述金字塔图层结构的每一层转换到小波域；
通过所述嵌入信息将每一层的小波域合成为原始二维码；以及
反解每一层得到的所述原始二维码，集成反解得到的信息特征得到最终解码结果。
进一步的，所述将已加载嵌入信息的融合图像转换成多层的金字塔图层结构，包括：
所述对所述已加载嵌入信息的融合图像进行层次分割；
将分割后的多层图像按照底层到顶层堆叠形成金字塔图层结构。
进一步的，所述对所述已加载嵌入信息的融合图像进行层次分割，包括：
按照二进制小波变换将所述融合图像的灰度直方图分解为不同层次的小波系数；
按照小波系数选取所述融合图像的灰度阈值；
利用选取的灰度阈值得到多层分割的图像层。
根据本发明的具体实施方式，另一方面，本发明提供一种图像水印隐写装置，包括：
二维码转换单元，用于将嵌入信息转换为二维码信息；
小波域转换单元，将载体图像通过小波域变换将其转换到小波域；
嵌入单元，将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域；以及
逆变换单元，对嵌入后的小波域进行逆变换得到已加载所述嵌入信息的融合图像。
进一步的，所述小波域转换单元用于将载体图像进行多小波域变换，形成多小波域阵列。
进一步的，所述多小波域阵列包括低频分量、水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量。
进一步的，所述装置还包括：
二级转换单元，用于将所述低频分量进行二级小波域分解，将其转换成子小波域阵列，所述子小波域阵列包括子低频分量、子水平高频分量、子垂直高频分量以及子对角高频分量。
根据本发明的具体实施方式，另一方面，本发明提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上任一项所述的图像水印隐写方法。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。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。在附图中：
图1示出了根据本发明一实施例的图像水印隐写方法流程图；
图2示出了根据本发明的一实施例的图像小波域分解示意图；
图3示出了根据本发明的一实施例的图像水印隐写流程示意图；
图4示出了根据本发明的一实施例的图像水印隐写装置图；
图5示出了根据本发明的实施例的电子设备连接结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述……，但这些……不应限于这些术语。这些术语仅用来将……区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一……也可以被称为第二……，类似地，第二……也可以被称为第一……。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者装置中还存在另外的相同要素。
在网络交易中，需要卖家和卖家进行交流对话，达成一致后方可进行交易，机器人作为即时通信软件的特殊用户，每个用户都可以与之对话，我们需要设计一种服务的程序来分析用户的对话，并设计一种存储程序来存储用户对话的内容。
下面结合附图详细说明本发明的可选实施例。
实施例1
结合附图1，本发明实施例中，基于对小波域水印的分解，提供了一种新的小波域水印隐写算法，结合二维码携带信息属性，采用量化嵌入方式来嵌入水印，这样秩序很小的信息便可以进行水印隐写信息的提取，具体的：
步骤S101，将嵌入信息转换为二维码信息。
二维码(又称QR Code，QR全称Quick Response)是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。二维码具有高容量、高密度的特性，理论上内容经过压缩处理后可以存7089个数字，4296个字母和数字混合字符，2953个8位字节数据，1817个汉字。二维码支持编码的内容包括纯数字、数字和字母混合编码、8位字节码和包含汉字在内的多字节字符。因而将嵌入信息通过格式转换，形成二维码图形，该二维码图形信息则具有嵌入信息的内容。
步骤S102，将载体图像通过小波域变换将其转换到小波域。
本发明实施例将载体图像，进行小波变换得到图像的小波域，小波变换把原来的信号进行了能量的重新分配，原始信息并没有丢失，完全保留在了变换后的系数中。进一步的，本发明实施例中，将载体图像进行多小波域变换，形成多小波域阵列。多小波分解在二维图像中的应用就是建立在多分辨率分解的基础上的，可以把图像分解为不同分辨率、不同频率的自图像，通过对自图像的操作来更好的完成对原图像的处理要求。
可参考附图2，对二维图像进行了小波图像分解，具体的，参照附图2.a中，示出了小波分解示意图及频带分量，一幅二维图像经过一层小波分解后会被分成四个子频带：低频分量LL、水平高频分量LH、垂直高频分量HL和对角高频分量HH，参照附图2.b中，示出了二级小波分级示意图及子频带分量，其中低频分量LL仍可以进一步分解为子低频分量LL1、子水平高频分量LH1、子垂直高频分量HL1和子高频分量HH1。由附图2可以看出，多小波分解的最低品分量代表了图像的大部分信息，如图2.a分解示意图中，可以看出低频分量LL为原始图像的最佳逼近，而其他三个分量分别代表了水平、垂直和对角线方向的纹理细节信息。如图2.b二级分解示意图，若继续对低频分量LL分解得到二级分解，这时子低频分量LL1是原始图像的最佳逼近，而子水平高频分量LH1、子垂直高频分量HL1和子高频分量HH1是第二级中的纹理细节信息，相对于水平高频分量LH、垂直高频分量HL和对角高频分量HH来说尺度变大，多小波分解系数也变大，在整幅图像中也更加重要。所以在多小波域嵌入水印隐写信息时，要结合分解后每个子带的特征和对数字水印的要求，综合选择合适的子带来嵌入水印隐写信息。
步骤S103，将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域。
在小波域嵌入水印隐写信息时，需结合小波域数字水印特性，考虑一下几个方面：小波基的选择、小波分解级数及嵌入区域、水印嵌入强度和嵌入方式。将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域，具体的，嵌入到所述小波段的对角高频分量(HH)部分。在多小波域的二级分解中，将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域的子对角高频分量(HH1)。
图像进行多小波变换后，各子带图像与原图像在空域和时域具有良好的对应关系，比如图像边缘和纹理等区域的空间——频率对应情况，据此可以根据实际要求提取出适合嵌入水印的区域，进而进行水印隐写信息的嵌入。多小波分解的时频分解特性与人类视觉系统HVS(Human Visual System)向匹配，结合此特性选择合适的位置来嵌入水印，可保证嵌入水印后的图像同时具有良好的不可见性与较好的鲁棒性。本发明实施例选择水印的大小与嵌入位置采用了水印与载体图像具有相同尺寸进行嵌入，该水印可采用二维码信息，通过将所述二维码信息平铺或等比延伸加权后嵌入到所述小波域。
步骤S104，对嵌入后的小波域进行逆变换得到已加载所述嵌入信息的融合图像。
本发明实施例中，对已经进行小波域转换的图像进行逆变换重构，根据图像层级系数来重构得到原始数据，由函数空间投影关系对层级系数进行调制，调制至分数阶小波域，由此主机恢复至原始数据，然后以融合后的小波系数与逼近系数进行小波反变换得到融合图像。
实施例2
结合附图3，本发明实施例具体涉及图像水印隐写的提取过程，为嵌入过程的逆过程，具体的过程如下：
步骤S301，将已加载嵌入信息的融合图像转换成多层的金字塔图层结构。本发明实施例基于小波变换的阈值图像分割方法的基本思想是首先按照二进制小波变换将融合图像的灰度直方图分解为不同层次的小波系数，然后依据给定的分割准则，按照小波系数选取灰度阈值，最后利用选取的灰度阈值得到多层分割的图像层。小波变换在时域和频域都具有良好的局部化性质，而且小波变换具有多尺度特性，能够在不同尺度上对信号进行分析，整个分层过程是从粗到细，有尺度变化来控制，即起始分层由粗略的子空间上投影的灰度直方图来实现，如果分层不理想，则利用灰度直方图在精细的子空间上的小波系数逐步细化图像分层。然后将嵌入信息的载体图像转换成多层的金字塔图层结构，首先对所述载体图像进行层次分割，然后将分割后的多层图像按照底层到顶层堆叠形成金字塔图层结构。本发明实施例中的所述金字塔图层结构为高低各两层加上原始图像一层的5层结构。
步骤S302，将所述金字塔图层结构的每一层转换到小波域。将金字塔图层结构中的每一层图像进行多小波域变换，形成多小波域阵列。多小波分解在二维图像中的应用就是建立在多分辨率分解的基础上的，可以把图像分解为不同分辨率、不同频率的自图像，可参考附图2，对二维图像进行了多小波图像分解，具体的，参照附图2.a中，示出了多小波分解示意图及频带分量，一幅二维图像经过一层小波分解后会被分成四个子频带：低频分量LL、水平高频分量LH、垂直高频分量HL和对角高频分量HH，根据需要可再进行小波域的二次分解。
步骤S303，通过嵌入信息，将每一层的小波域合成为原始二维码。通过嵌入信息的关键点，将其作为二维码的关键特征，将每一层的小波域进行信息合成，形成原始二维码，本发明实施例采用5层结构，形成5个原始二维码信息。
步骤S304，反解金字塔图层的每一层得到的原始二维码，集成反解得到的信息特征得到最终解码结果。对每一层得到的原始二维码进行反解，得到每一层的信息特征，每一层的信息特征可能都不是完整准确的，每一层中都可能会有最显著、最准确的信息特征，集合分析所有层的最显著的信息特征，得到准确、显著的隐写信息。
实施例3
如图4所示，根据本发明的具体实施方式，另一方面，本发明提供一种交易匹配装置，包括：
二维码转换单元401，用于将嵌入信息转换为二维码信息。将嵌入信息通过格式转换，形成二维码图形，该二维码图形信息则具有嵌入信息的内容。
小波域转换单元402，将载体图像通过小波域变换转换到小波域。所述小波域转换单元用于将载体图像进行多小波域变换，形成多小波域阵列。将载体图像进行多小波域变换，形成多小波域阵列。多小波分解在二维图像中的应用就是建立在多分辨率分解的基础上的，可以把图像分解为不同分辨率、不同频率的自图像，通过对自图像的操作来更好的完成对原图像的处理要求。对二维图像进行多小波图像分解，具体的，一幅二维图像经过一层小波分解后会被分成四个子频带：低频分量LL、水平高频分量LH、垂直高频分量HL和对角高频分量HH。其中低频分量LL仍可以进一步分解为子低频分量LL1、子水平高频分量LH1、子垂直高频分量HL1和子高频分量HH1。
嵌入单元403，将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域。图像进行多小波变换后，各子带图像与原图像在空域和时域具有良好的对应关系，比如图像边缘和纹理等区域的空间——频率对应情况，据此可以根据实际要求提取出适合嵌入水印的区域，进而进行水印隐写信息的嵌入。多小波分解的时频分解特性与人类视觉系统HVS(Human VisualSystem)向匹配，结合此特性选择合适的位置来嵌入水印，可保证嵌入水印后的图像同时具有良好的不可见性与较好的鲁棒性。本发明实施例选择水印的大小与嵌入位置采用了水印与载体图像具有相同尺寸进行嵌入，该水印可采用二维码信息，通过将所述二维码信息平铺或等比延伸加权后嵌入到所述小波域。
逆变换单元404，对嵌入后的小波域进行逆变换得到已加载嵌入信息的融合图像。对已经进行小波域转换的图像进行逆变换重构，根据图像层级系数来重构得到原始数据，由函数空间投影关系对层级系数进行调制，调制至分数阶小波域，由此主机恢复至原始数据，然后以融合后的小波系数与逼近系数进行小波反变换得到融合图像。
实施例4
本发明实施例提供一种电子设备，该设备用于图像水印隐写方法，所述电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
将嵌入信息转换为二维码信息；
将载体图像通过小波域变换将其转换到小波域；
将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域；以及
对嵌入后的小波域进行逆变换得到已加载所述嵌入信息的融合图像。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备500的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
具体处理方式可参见实施例1和实施例2。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
实施例5
本公开实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的图像水印隐写的方法。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取至少两个网际协议地址；向节点评价设备发送包括所述至少两个网际协议地址的节点评价请求，其中，所述节点评价设备从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址并返回；接收所述节点评价设备返回的网际协议地址；其中，所获取的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。
或者，上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：接收包括至少两个网际协议地址的节点评价请求；从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址；返回选取出的网际协议地址；其中，接收到的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
Claims (16)
1.一种图像水印隐写方法，其特征在于，包括：
将嵌入信息转换为二维码信息；
将载体图像通过小波域变换将其转换到小波域；
将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域；以及
对嵌入后的小波域进行逆变换得到已加载所述嵌入信息的融合图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将载体图像转换到小波域，包括：
将载体图像进行多小波域变换，形成多小波域阵列。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多小波域阵列包括低频分量、水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域，包括：
将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波段的对角高频分量部分。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述二维码信息通过平铺或等比延伸的方式，并进行加权后嵌入到所述小波域。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述低频分量进行二级小波域分解，将其转换成子小波域阵列，所述子小波域阵列包括子低频分量、子水平高频分量、子垂直高频分量以及子对角高频分量。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域的子对角高频分量。
8.一种图像水印隐写信息识别方法，其特征在于，包括：
将已加载嵌入信息的融合图像转换成多层的金字塔图层结构；
将所述金字塔图层结构的每一层转换到小波域；
通过所述嵌入信息将每一层的小波域合成为原始二维码；以及
反解每一层得到的所述原始二维码，集成反解得到的信息特征得到最终解码结果。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，其中，所述将已加载嵌入信息的融合图像转换成多层的金字塔图层结构，包括：
对所述已加载嵌入信息的融合图像进行层次分割；
将分割后的多层图像按照底层到顶层堆叠形成金字塔图层结构。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对所述已加载嵌入信息的融合图像进行层次分割，包括：
按照二进制小波变换将所述融合图像的灰度直方图分解为不同层次的小波系数；
按照小波系数选取所述融合图像的灰度阈值；
利用选取的灰度阈值得到多层分割的图像层。
11.一种图像水印隐写装置，其特征在于，包括：
二维码转换单元，用于将嵌入信息转换为二维码信息；
小波域转换单元，将载体图像通过小波域变换将其转换到小波域；
嵌入单元，将所述二维码信息加权后嵌入到所述小波域；以及
逆变换单元，对嵌入后的小波域进行逆变换得到已加载所述嵌入信息的融合图像。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述小波域转换单元用于将载体图像进行多小波域变换，形成多小波域阵列。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述多小波域阵列包括低频分量、水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
二级转换单元，用于将所述低频分量进行二级小波域分解，将其转换成子小波域阵列，所述子小波域阵列包括子低频分量、子水平高频分量、子垂直高频分量以及子对角高频分量。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的方法。
16.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至10中任一项所述的方法。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112017099A (zh) * | 2020-09-03 | 2020-12-01 | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） | 一种程序代码在图像中隐藏、解析的方法及系统 |
| CN112053276A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-12-08 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 基于隐写技术的数据处理方法及装置 |
| CN112134687A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-25 | 武汉工程大学 | 基于二维码的信息加密解密方法 |
| CN112651888A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-04-13 | 北京字跳网络技术有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN117131544A (zh) * | 2023-10-27 | 2023-11-28 | 北京睿航至臻科技有限公司 | 基于深度隐写的数据隐私保护方法 |
| WO2024036873A1 (zh) * | 2022-08-18 | 2024-02-22 | 奇安信科技集团股份有限公司 | 数据保护方法及装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010140639A1 (ja) * | 2009-06-04 | 2010-12-09 | 国立大学法人 鹿児島大学 | 透かし情報埋込装置、透かし情報処理システム、透かし情報埋込方法、及びプログラム |
| CN102005026A (zh) * | 2010-11-22 | 2011-04-06 | 天津职业技术师范大学 | 应用二维码实现鲁棒数字水印的方法 |
| CN107622470A (zh) * | 2017-09-01 | 2018-01-23 | 杭州趣维科技有限公司 | 一种基于二维码的实时鲁棒数字水印的嵌入和提取方法 |
-
2019
- 2019-06-28 CN CN201910571098.9A patent/CN110363697B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010140639A1 (ja) * | 2009-06-04 | 2010-12-09 | 国立大学法人 鹿児島大学 | 透かし情報埋込装置、透かし情報処理システム、透かし情報埋込方法、及びプログラム |
| CN102005026A (zh) * | 2010-11-22 | 2011-04-06 | 天津职业技术师范大学 | 应用二维码实现鲁棒数字水印的方法 |
| CN107622470A (zh) * | 2017-09-01 | 2018-01-23 | 杭州趣维科技有限公司 | 一种基于二维码的实时鲁棒数字水印的嵌入和提取方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 于海娇等: "基于QR码的DWT-SVD数字水印算法", 《包装工程》 * |
| 薛明珠: "基于小波变换的数字图像水印算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
| 郭倩等: "基于小波变换的数字水印技术", 《包装工程》 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112017099A (zh) * | 2020-09-03 | 2020-12-01 | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） | 一种程序代码在图像中隐藏、解析的方法及系统 |
| CN112017099B (zh) * | 2020-09-03 | 2023-12-15 | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） | 一种程序代码在图像中隐藏、解析的方法及系统 |
| CN112134687A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-25 | 武汉工程大学 | 基于二维码的信息加密解密方法 |
| CN112053276A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-12-08 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 基于隐写技术的数据处理方法及装置 |
| CN112053276B (zh) * | 2020-09-29 | 2022-07-22 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 基于隐写技术的数据处理方法及装置 |
| CN112651888A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-04-13 | 北京字跳网络技术有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| WO2024036873A1 (zh) * | 2022-08-18 | 2024-02-22 | 奇安信科技集团股份有限公司 | 数据保护方法及装置 |
| CN117131544A (zh) * | 2023-10-27 | 2023-11-28 | 北京睿航至臻科技有限公司 | 基于深度隐写的数据隐私保护方法 |
| CN117131544B (zh) * | 2023-10-27 | 2024-01-12 | 北京睿航至臻科技有限公司 | 基于深度隐写的数据隐私保护方法 |
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