CN111179145A - 一种可逆水印方法 - Google Patents

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Abstract

本申请属于图像处理技术领域，特别是涉及可逆水印方法。目前可逆水印方法针对图像采用了一种嵌入方法。而一个图像不同区域图像复杂度是不一样的；越复杂的区域嵌入的可逆水印后，失真度越大。本申请提供了一种可逆水印方法，分为2部分，第一部分是嵌入水印信息，第二部分是提取水印信息。根据不同的图像复杂度进行不同的嵌入方法，以此来降低图像失真度，使图像嵌入可逆水印后图像质量提高。

Description

一种可逆水印方法
技术领域
本申请属于图像处理技术领域，特别是涉及可逆水印方法。
背景技术
近年来，随着互联网技术的快速发展，手机，电脑等数字设备的普及，数字多媒体包括图像、文本、视频、音频等作为信息的载体逐渐被大众认知和接受。但与此同时，这些多媒体信息却很容易被非法者恶意篡改、复制和传播，严重损害产权所有者的利益，因此，实施版权保护和信息安全已经到了刻不容缓的地步。
传统的加密技术是在发送方传输数据的过程中保护内容，但数据被接收、解密之后，数据非常有可能被非法复制与纂改。针对传统密码学的版权保护和信息安全中存在的不足，信息隐藏技术应运而生。可逆水印是信息隐藏的一个重要技术。可逆水印是指嵌入载体中的水印被提取后，嵌入载体可完整恢复的一类特殊水印。相对于传统水印，可逆水印对嵌入载体的无损恢复有着更为严格的要求，一般用于重要图像的无失真保护，在军事图像、医学图像上有着重要的应用价值。
目前可逆水印方法针对图像采用了一种嵌入方法。而一个图像不同区域图像复杂度是不一样的；越复杂的区域嵌入的可逆水印后，失真度越大。
发明内容
1.要解决的技术问题
基于目前可逆水印方法针对图像采用了一种嵌入方法。而一个图像不同区域图像复杂度是不一样的；越复杂的区域嵌入的可逆水印后，失真度越大的问题，本申请提供了一种可逆水印方法。
2.技术方案
为了达到上述的目的，本申请提供了一种可逆水印方法，所述方法包括如下步骤：
步骤1：获取原始图像，将所述原始图像分成若干重叠像素块；
步骤2：基于像素块，计算像素的复杂度；
步骤3：对图像像素进行预测，得到预测误差；
步骤4：设定第一判断阈值，当所述复杂度小于所述第一判断阈值时，进行第一层可逆水印嵌入；
步骤5：设定第二判断阈值，当所述复杂度大于所述第一判断阈值同时小于所述第二判断阈值时，进行第二层可逆水印嵌入；记录结束位置。
本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤1中将所述原始图像分成若干重叠像素块为对原始图像按照光栅栏的顺序进行滑动分割，目标像素为X。
本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤2中像素X的图像复杂度为NL，其周边像素的最大值为max(C)，其周边像素的最小值为min(C),则图像复杂度NL为NL＝max(C)-min(C)。
本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤3中像素X的预测值为
Figure BDA0002310565400000021
预测误差
Figure BDA0002310565400000022
本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤4中第一层可逆水印嵌入为采用误差值为0时嵌入可逆水印，嵌入信息后的预测误差为e'。
本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤4中第二层可逆水印嵌入为采用误差值为a，b(a<b)时嵌入可逆水印，嵌入信息后的预测误差为e'，a和b为两个不同的误差值。
本申请提供的另一种实施方式为：还包括基于所述结束位置，提取可逆水印。
本申请提供的另一种实施方式为：所述提取可逆水印按照光栅栏逆序顺序提取可逆水印。
本申请提供的另一种实施方式为：所述方法还包括如下步骤：
步骤6：在所述结束位置将图像划分为若干重叠像素块；
步骤7：基于像素块，计算像素的复杂度；
步骤8：提取嵌入水印信息；
步骤9：提取所述可逆水印信息。
本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤6中的图像划分的大小与所述步骤1相同。
3.有益效果
与现有技术相比，本申请提供的一种可逆水印方法的有益效果在于：
本申请提供的可逆水印方法，根据不同的图像复杂度进行不同的嵌入方法，以此来降低图像失真度，使图像嵌入可逆水印后图像质量提高。
附图说明
图1是本申请的图像划分示意图；
图2是本申请的Barbara测试结果示意图；
图3是本申请的Lena测试结果示意图。
具体实施方式
在下文中，将参考附图对本申请的具体实施例进行详细地描述，依照这些详细的描述，所属领域技术人员能够清楚地理解本申请，并能够实施本申请。在不违背本申请原理的情况下，各个不同的实施例中的特征可以进行组合以获得新的实施方式，或者替代某些实施例中的某些特征，获得其它优选的实施方式。
基于预测误差扩展的可逆水印方法
根据相邻像素的相关性，采用相邻像素预测当前像素x，得到一个预测值
Figure BDA0002310565400000031
则预测误差P为：
Figure BDA0002310565400000032
预测误差为-1和0时嵌入信息i，i＝0或1，而其他预测误差值则平移，具体为：
Figure BDA0002310565400000033
则嵌入后的像素为：
Figure BDA0002310565400000034
提取嵌入信息i为：
Figure BDA0002310565400000035
恢复原始的像素值：
Figure BDA0002310565400000036
这样就可以实现数据的嵌入和提取，并恢复原始图像。
参见图1～3，本申请提供一种可逆水印方法，所述方法包括如下步骤：
步骤1：获取原始图像，将所述原始图像分成若干重叠像素块；读取原始图像I，按照n1*n2窗口大小对原始图像按照光栅栏的顺序进行滑动分割，n1，n2∈(2，5)。如图1所示，此时n1,n2＝4，目标像素为X，周边像素为C＝(C1，C2，…，C15)。
步骤2：计算像素的复杂度；
步骤3：对图像像素进行预测，得到预测误差；
步骤4：设定第一判断阈值，当所述复杂度小于所述第一判断阈值时，进行第一层可逆水印嵌入；
步骤5：设定第二判断阈值，当所述复杂度大于所述第一判断阈值同时小于所述第二判断阈值时，进行第二层可逆水印嵌入；记录结束位置。
进一步地，所述步骤1中将所述原始图像分成若干重叠像素块为对原始图像按照光栅栏的顺序进行滑动分割，目标像素为X。
进一步地，所述步骤2中像素X的图像复杂度为NL，其周边像素的最大值为max(C)，其周边像素的最小值为min(C),则图像复杂度NL为NL＝max(C)-min(C)。
设像素X的预测值为
Figure BDA0002310565400000041
则
Figure BDA0002310565400000042
为
情况1：max(C)≠min(C)
Figure BDA0002310565400000043
情况2：max(C)＝min(C)
Figure BDA0002310565400000044
预测误差
Figure BDA0002310565400000045
进一步地，所述步骤3中像素X的预测值为
Figure BDA0002310565400000046
预测误差
Figure BDA0002310565400000047
进一步地，所述步骤4中第一层可逆水印嵌入为采用误差值为0时嵌入可逆水印，嵌入信息后的预测误差为e'。
设定图像复杂度的判断阈值T1，则NL<T1时，进行第一层嵌入，采用误差值为0时嵌入可逆水印，嵌入信息后的预测误差为e'。具体步骤如下；
情况1：max(C)≠min(C)
Figure BDA0002310565400000048
情况2：max(C)＝min(C)
Figure BDA0002310565400000049
进一步地，所述步骤4中第二层可逆水印嵌入为采用误差值为a，b(a<b)时嵌入可逆水印，嵌入信息后的预测误差为e'，a和b为两个不同的误差值。
设定图像复杂度的判断阈值T2，则T1≤NL＜T2时，进行第二层嵌入，采用预测误差值为a,b(a<b)时嵌入可逆水印，嵌入信息后的预测误差为e'。具体步骤如下；
Figure BDA0002310565400000051
则嵌入信息后的像素X'为：
Figure BDA0002310565400000052
嵌入完可逆水印信息后，记录结束位置(x1，y1)。
进一步地，还包括基于所述结束位置，提取可逆水印。
进一步地，所述提取可逆水印按照光栅栏逆序顺序提取可逆水印。
进一步地，所述方法还包括如下步骤：
步骤6：在所述结束位置将图像划分为若干重叠像素块；
步骤7：计算像素的复杂度；
步骤8：提取嵌入水印信息；
步骤9：提取所述可逆水印信息。
进一步地，所述步骤6中的图像划分的大小与所述步骤1相同。
基于结束位置(x1,y1)，按照光栅栏逆序顺序提取可逆水印。
(1)按照n1*n2大小窗口从嵌入信息的结束位置开始划分图像
(2)按照公式(1)计算图像复杂度
(3)提取可逆水印信息
1)若NL<T1时
情况1：max(C)≠min(C)
Figure BDA0002310565400000053
则原始像素X为
Figure BDA0002310565400000054
情况2：max(C)＝min(C)
Figure BDA0002310565400000061
则原始像素X为
Figure BDA0002310565400000062
2)若T1≤T＜T2时
Figure BDA0002310565400000063
则原始像素X为
Figure BDA0002310565400000064
本申请针对图像的不同复杂度区域采用不同的嵌入方法，而非同一种嵌入方法；针对图像的可逆水印嵌入方法，不再是仅仅依靠预测误差值的出现次数最多的地方进行信息的嵌入，而是寻找即可以满足嵌入容量又可以降低失真度的预测误差值进行信息嵌入。
在这里给出具体实验步骤和实验结果。
数据测试集来源于SIPI数据集，在这里得到标准测试图像Lena、Baboon、Barbara、Peppers等图像，图像尺寸大小为512*512。采用峰值信噪比(peak signal noise ratio，PSNR)值衡量实验效果。
PSNR值的计算方法是：
PSNR＝10*log10(2552/MSE)
Figure BDA0002310565400000065
Xi，j，X′i，j表示嵌入信息前和嵌入信息后的像素。
针对不同的图像设置不同的判断阈值和第二层可逆信息嵌入位置。图1和图2是Barbara和Lena的测试结果图，而表格1是两个图像的在嵌入容量为5000bit时对应的参数。
表1 图像的参数值
Figure BDA0002310565400000066
Figure BDA0002310565400000071
经过图1和图2的对比图发现，本申请所提出的方法优于现有的研究方法。
尽管在上文中参考特定的实施例对本申请进行了描述，但是所属领域技术人员应当理解，在本申请公开的原理和范围内，可以针对本申请公开的配置和细节做出许多修改。本申请的保护范围由所附的权利要求来确定，并且权利要求意在涵盖权利要求中技术特征的等同物文字意义或范围所包含的全部修改。

Claims (10)

1.一种可逆水印方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
步骤1：获取原始图像，将所述原始图像分成若干重叠像素块；
步骤2：计算像素的复杂度；
步骤3：对图像像素进行预测，得到预测误差；
步骤4：设定第一判断阈值，当所述复杂度小于所述第一判断阈值时，进行第一层可逆水印嵌入；
步骤5：设定第二判断阈值，当所述复杂度大于所述第一判断阈值同时小于所述第二判断阈值时，进行第二层可逆水印嵌入；记录结束位置。
2.如权利要求1所述的可逆水印方法，其特征在于：所述步骤1中将所述原始图像分成若干重叠像素块为对原始图像按照光栅栏的顺序进行滑动分割，目标像素为X。
3.如权利要求1所述的可逆水印方法，其特征在于：所述步骤2中像素X的图像复杂度为NL，其周边像素的最大值为max(C)，其周边像素的最小值为min(C),则图像复杂度NL为
NL＝max(C)-min(C)。
4.如权利要求2所述的可逆水印方法，其特征在于：所述步骤3中像素X的预测值为
Figure FDA0002310565390000011
预测误差
Figure FDA0002310565390000012
5.如权利要求4所述的可逆水印方法，其特征在于：所述步骤4中第一层可逆水印嵌入为采用误差值为0时嵌入可逆水印，嵌入信息后的预测误差为e'。
6.如权利要求5所述的可逆水印方法，其特征在于：所述步骤4中第二层可逆水印嵌入为采用误差值为a，b(a<b)时嵌入可逆水印，嵌入信息后的预测误差为e'。
7.如权利要求1所述的可逆水印方法，其特征在于：还包括基于所述结束位置，提取可逆水印。
8.如权利要求7所述的可逆水印方法，其特征在于：所述提取可逆水印按照光栅栏逆序顺序提取可逆水印。
9.如权利要求8所述的可逆水印方法，其特征在于：所述方法还包括如下步骤：
步骤6：在所述结束位置将图像划分为若干重叠像素块；
步骤7：计算像素的复杂度；
步骤8：提取嵌入水印信息；
步骤9：提取所述可逆水印信息。
10.如权利要求9所述的可逆水印方法，其特征在于：所述步骤6中的图像划分的大小与所述步骤1相同。
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