CN111199506A - 结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法 - Google Patents

结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法 Download PDF

Info

Publication number
CN111199506A
CN111199506A CN201911304477.8A CN201911304477A CN111199506A CN 111199506 A CN111199506 A CN 111199506A CN 201911304477 A CN201911304477 A CN 201911304477A CN 111199506 A CN111199506 A CN 111199506A
Authority
CN
China
Prior art keywords
watermark
image
expansion
pixel
interpolation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911304477.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111199506B (zh
Inventor
张正伟
李芬芬
肖绍章
陈伯伦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huaiyin Institute of Technology
Original Assignee
Huaiyin Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huaiyin Institute of Technology filed Critical Huaiyin Institute of Technology
Priority to CN201911304477.8A priority Critical patent/CN111199506B/zh
Publication of CN111199506A publication Critical patent/CN111199506A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111199506B publication Critical patent/CN111199506B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/0021—Image watermarking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2201/00—General purpose image data processing
    • G06T2201/005—Image watermarking
    • G06T2201/0203—Image watermarking whereby the image with embedded watermark is reverted to the original condition before embedding, e.g. lossless, distortion-free or invertible watermarking

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)

Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法，包括水印嵌入与水印提取两部分，水印嵌入：去除像素值为0或255的像素点并结合插值扩展与二次广义差值扩展对图像进行水印嵌入；水印提取：去除像素值为0或255的像素点并结合插值扩展与二次逆广义差值扩展对图像进行水印提取。与现有技术相比，本发明利用二次广义差值扩展和插值扩展算法来完成水印嵌入，无需考虑溢出定位图占用有效空间的困扰，提高了嵌入容量，整体性能高，不可见性好，而且有较高的视觉质量，能实现原始图像的完全恢复。

Description

结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法
技术领域
本发明涉及信息隐藏，数字水印技术领域，特别涉及一种结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法。
背景技术
图像可逆水印要求在保证载体图像视觉质量的前提下，将水印信息嵌入到载体图像中，其目的是要求在提取水印之后，原始载体图像可无损恢复。因此与传统水印方法相比，嵌入的信息量要求更大，也使得其在司法、军事、医疗等对图像真实性和完整性要求较高的领域，具有更加广泛的研究和应用价值。可逆图像水印算法研究的基本目标是以较小的失真以取得最大的有效信息嵌入量。
Tian提出了基于相邻像素对差值扩展的大容量可逆水印算法已经受到越来越多的关注，方法是对选定的相邻像素对计算其均值和差值，通过像素对差值扩展来嵌入水印。Alattar在Tian的基础上提出了广义可逆整数小波变换的可逆水印算法，选取相邻的几个像素为一个变换单元来进行水印嵌入。利用Alattar方法可嵌入的水印信息量最大可为Tian算法的1.5倍，嵌入容量更大。
对于差值扩展嵌入方法，溢出定位图是影响嵌入容量的一个重要因素，消除定位图对改善算法性能具有极其重要的意义。结合差值扩展和可逆对比图的可逆水印算法，将图像分成互不相交的2×2图像块。在每一图像块中，前两个像素为可逆对比图像像素对，另外两个像素为差值扩展像素对，两种像素对均用于嵌入信息。可逆对比图像像素对主要还用于嵌入少量的附加信息以替代定位图，嵌入容量有了很大提高，但是该算法中有一半的像素对采用的是可逆对比图变换，图像质量下降较严重。基于差值直方图平移的可逆嵌入方法，该方法为避免像素溢出，平移之前先将像素值调整到一定范围内，并将调整像素的位置记入定位图。这种嵌入方法在溢出处理方面比较有特色，但仍需要嵌入压缩定位图，而使用压缩定位图使得水印嵌入步骤过于繁琐，而且还是会容易出现溢出现象，影响水印嵌入的容量，通过差值扩展算法嵌入水印后可能会产生溢出，所以消除定位图对改善算法性能具有极其重要的意义。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种结合二次差值扩展和插值扩展的可逆图像水印算法，该算法利用二次差值扩展和插值扩展算法来完成水印嵌入，无需考虑溢出定位图占用有效空间的困扰，提高了嵌入容量，而且有较高的视觉质量，能实现原始图像的完全恢复。
技术方案：本发明提供了一种结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法，包括水印嵌入与水印提取两部分，所述水印嵌入包括如下步骤：
S1对水印W作改进猫脸变换得到W'，并对变换后的水印W'将其转变为一维二进制序列；
S2去除原始图像I中像素值为0或255的像素点，形成新图像I'，同时将去除的像素值为0或255的像素点以零水印的形式发送给接收方；
S3对S2中新图像I'进行互不重叠块划分，划分为X×X；
S4对S3中划分出的每个图像块进行插值扩展；
S5对S4中进行插值扩展后的图像块，选取前一半水印利用广义差值扩展算法嵌入水印信息；
S6对S5中进行一次广义差值扩展后生成的水印图像，选取后一半水印再进行二次广义差值扩展；
S7对S6中生成的水印图像，结合S2中被去除的像素值为0或255的像素点，最终生成含水印图像I”；
所述水印提取包括如下步骤：
A1根据S2零水印信息将含水印图像I”中相应位置的像素值为0或255的像素点去除，形成新图像；
A2对A1中的新图像进行互不重叠块划分，划分为X×X；
A3对A2中的每个图像块进行插值扩展；
A4对A3中插值扩展后的图像块进行二次逆广义差值扩展，并提取出二次嵌入水印信息，记为后一半嵌入的水印信息；
A5对A4中二次逆差值扩展后生成的图像块中像素点对进行像素调整；
A6对A5中调整后的图像块进行一次逆广义差值扩展，并提取出一次嵌入水印信息，记为前一半嵌入的水印信息；
A7对A6中进行一次逆广义差值扩展后的图像块按序结合在一起，并结合A1中已去除的像素值为0或255的像素点从而恢复出原始图像I；
A8结合A4与A6中的水印信息，并对获取的水印信息进行逆Arnold变换，最后生成所需要的水印信息W。
进一步地，所述插值扩展为按从左到右、从上到下顺序依次选取图像块，先按行对图像块中的相邻像素点值通过求平均获得其插值，再将其插值和其左右两个像素值构成一组用于嵌入水印的像素组。
进一步地，所述原始图像I像素点经二次广义差值扩展后的像素点均值与原像素点均值相同。
进一步地，所述S5与S6水印嵌入时，原始图像像素对当嵌入的一位水印信息为1时，则得到的新的像素对差值为奇数值；若嵌入的水印信息为0时，则得到的新的像素对差值为偶数值；所述A4与A6水印提取时，若水印图像中像素对其差值为奇数，则嵌入的水印信息为1，否则为0。
进一步地，所述A5中的像素调整为：
当x”、y”两个数值一个为奇数一个为偶数，提取的水印为1时，对恢复出的x'保持不变，y'加1；
当x”、y”两个数值一个为奇数一个为偶数，提取的水印为0时，对恢复出的x'、y'保持不变；
当x”、y”两个数值都为奇数或偶数，提取的水印为1时，对恢复出的x'减1、y'保持不变；
当x”、y”两个数值都为奇数或偶数，提取的水印为0时，对恢复出的x'、y'保持不变。
进一步地，所述S1中改进猫脸变换为：
Figure BDA0002322711150000031
其中(x',y')为原始像素变换后的坐标，(x,y)是原始图像各像素坐标，M为图像大小，c、d为置乱次数，参数c、d是随机生成的。
有益效果：
1、本发明提出的一种结合二次差值扩展和插值扩展的可逆图像水印算法，利用二次差值扩展和插值扩展算法来完成水印嵌入，而水印提取为水印嵌入的逆过程，无需考虑溢出定位图占用有效空间的困扰，提高了嵌入容量。
2、该发明算法不仅嵌入率高，而且有较高的视觉质量，能实现原始图像的完全恢复。
3、本算法整体性能高，不可见性好，在保证一定视觉质量的前提下，可以反复嵌入水印信息，嵌入容量大。
附图说明
图1为本发明水印嵌入流程图；
图2为本发明实施例中使用的实验图，其中a为Lena图，b为Baboon图，c为Barbara图，d为Pepper图；
图3为本发明实施例中实验使用的水印图像；
图4为本发明实施例中算法实验视觉效果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细的介绍。
本发明涉及提供一种结合二次差值扩展和插值扩展的可逆图像水印算法，该算法利用二次差值扩展和插值扩展算法来完成水印嵌入，无需考虑溢出定位图占用有效空间的困扰，提高了嵌入容量，而且有较高的视觉质量，能实现原始图像的完全恢复。主要包括水印嵌入与水印提取两部分。
水印嵌入步骤包括：
步骤1：对水印W作改进猫脸Arnold变换得到W'。对变换后的水印W'将其转变为一维二进制序列。
为增强数字图像水印系统的抗攻击的鲁棒性和安全性，本文对传统Arnold置乱变换进行了改进，改进后的置乱方法如下：
Figure BDA0002322711150000041
其中(x',y')为原始像素变换后的坐标，(x,y)是原始图像各像素坐标，M为图像大小，c、d为置乱次数。Arnold变换是一一映射的，每次变换的变换参数c、d都是随机生成的。
步骤2：去除原始图像I中像素值为0或255的像素点，以免在水印嵌入时产生溢出。同时将去除的像素值为0或255的像素点以零水印的形式发送给接收方，以便在水印提取时使用。
步骤3：对去除0和255像素点后的构成的新图像进行互不重叠块划分，本实施例划分为4×4，并对划分出的每个图像块进行插值扩展。
插值算法
通过对步骤3中的新图像进行分块，划分为若干互不重叠的图像块。本发明所划分的图像块设定为4×4，则对于大小为512×512的原始图像而言，所划分出的图像块数为128×128。在此，以4×4大小的图像块为例来分析通过插值扩展算法来对图像子块内容进行扩展。
假设原始图像中某图像子块中的像素值如下表1所示：
80 76 84 78
78 82 78 84
76 80 80 82
80 82 78 80
表1
按行对图像子块中的相邻像素点值通过求平均获得其插值，具体如下表2所示。
80 78 76 80 84 81 78
78 80 82 80 78 81 84
76 78 80 80 80 81 82
80 81 82 80 78 79 80
表2
再按列对图2中的相邻像素点值通过求平均获得其插值，具体如下表3所示。
80 78 76 80 84 81 78
79 79 79 80 81 81 81
78 80 82 80 78 81 84
77 79 81 80 79 81 83
76 78 80 80 80 81 82
78 79 81 80 79 80 81
80 81 82 80 78 79 80
表3
对通过插值扩展算法生成的新图像子块，利用广义差值扩展算法来嵌入水印信息。
本发明中先按行对图像子块中的相邻像素点值通过求平均获得其插值，将其插值和其左右两个像素值构成一组用于嵌入水印的像素组，再利用广义差值扩展算法进行嵌入。
步骤4：对步骤3中进行插值扩展后的图像块，选取前一半水印利用广义差值扩展算法嵌入水印信息。
步骤5：对步骤4中进行一次广义差值扩展后生成的水印图像，选取后一半水印再进行二次广义差值扩展。
二次差值扩展算法：
Tian提出的基于相邻像素对差值扩展算法是对图像中任一像素对P＝(x，y)进行整数变换，得到均值l和差值h。相应地，均值l和差值h经其逆变换，能无损地恢复出原始图像像素对值x和y。
正变换：
Figure BDA0002322711150000061
逆变换：
Figure BDA0002322711150000062
把得到的差值h左移1bit，并将水印b嵌入到其最低有效位上，这即为差值扩展，其数学表达式为：h′＝2h+b，其中b为水印位值。
利用差值扩展嵌入水印信息后得到像素值可能会引起像素溢出，所以逆变换得到的x'、y'都应该被限制在[0，255]范围之内，否则在水印提取和图像恢复时将不再可逆。因此需对h'加以限制：
|h′|≤m in(2(255-l),2l+1)
差值扩展水印算法是利用图像中像素对的差值来进行水印嵌入，其嵌入容量有限。
为提高水印嵌入容量和含水印图像视觉质量，对经过一次差值扩展变换生成的像素对值(x',y')，再次利用差值扩展算法来执行二次水印嵌入，具体过程如下：
正变换：
Figure BDA0002322711150000063
Figure BDA0002322711150000064
逆变换：
Figure BDA0002322711150000065
经一次差值扩展嵌入水印后生成的含水印图像可能会产生溢出，但经二次差值扩展嵌入水印后又回到原图像。
二次差值扩展水印算法具体执行过程如下：
假设初始像素对P＝(x，y)，一次差值扩展被嵌入的水印位值为b，二次差值扩展被嵌入的水印位值为b'，则：
Figure BDA0002322711150000066
Figure BDA0002322711150000067
Figure BDA0002322711150000068
Figure BDA0002322711150000071
Figure BDA0002322711150000072
Figure BDA00023227111500000711
Figure BDA0002322711150000073
根据水印嵌入值不同，其生成的新图像像素对值(x″,y″)和原始图像像素对值(x，y)也有所差别。
当嵌入的水印信息b＝1,b'＝1时，
若像素对(x,y)中，一个为奇数，一个为偶数时，
Figure BDA0002322711150000074
Figure BDA0002322711150000075
若像素对(x,y)中，两个同为奇数或偶数时，
Figure BDA0002322711150000076
Figure BDA0002322711150000077
当嵌入的水印信息b＝1,b'＝0时，
若像素对(x,y)中，一个为奇数，一个为偶数时，
Figure BDA0002322711150000078
Figure BDA0002322711150000079
若像素对(x,y)中，两个同为奇数或偶数时，
Figure BDA00023227111500000710
Figure BDA0002322711150000081
当嵌入的水印信息b＝0,b'＝1时，
若像素对(x,y)中，一个为奇数，一个为偶数时，
Figure BDA0002322711150000082
Figure BDA0002322711150000083
若像素对(x,y)中，两个同为奇数或偶数时，
Figure BDA0002322711150000084
Figure BDA0002322711150000085
当嵌入的水印信息b＝0,b'＝0时，
若像素对(x,y)中，一个为奇数，一个为偶数时，
Figure BDA0002322711150000086
Figure BDA0002322711150000087
若像素对(x,y)中，两个同为奇数或偶数时，
Figure BDA0002322711150000088
Figure BDA0002322711150000089
无论嵌入的水印b、b'值如何，生成的新图像像素对值(x″,y″)和原始图像像素对值(x,y)在大多数情况下始等价的，但也存在x″比x大1或y″比y少1的极少情况，因此本发明在利用二次差值扩展嵌入水印时，为避免溢出，需首先执行步骤2中去除原始图像中像素值为0和255的像素点。
由步骤3的插值扩展，若原始相邻两像素点值为(a，e)，则其平均值为
Figure BDA00023227111500000810
经插值扩展后构成的嵌入像素组为
Figure BDA00023227111500000811
在通过广义差值扩展算法在进行水印嵌入时，可以嵌入2位的水印信息，假设为c1，c2。在具体进行嵌入时，变换待嵌入像素组中像素点的位置，将
Figure BDA00023227111500000812
认作x0，a认作x1，e认作x2。
则
Figure BDA00023227111500000813
Figure BDA0002322711150000091
Figure BDA00023227111500000914
Figure BDA0002322711150000092
Figure BDA0002322711150000093
Figure BDA0002322711150000094
由x'0、x1'和x'2获得其均值为
Figure BDA0002322711150000095
也就是
Figure BDA0002322711150000096
将二次差值扩展算法运用到广义差值扩展上，在通过二次广义差值扩展算法进行水印嵌入时，也可以嵌入2位的水印信息，假设为c3，c4。
则
Figure BDA0002322711150000097
Figure BDA0002322711150000098
Figure BDA0002322711150000099
Figure BDA00023227111500000910
Figure BDA00023227111500000911
Figure BDA00023227111500000912
由此得出，x″1和x″2获得其均值为
Figure BDA00023227111500000913
也就是x″1、x″2获得的均值大小和x1、x2求得的均值大小相等，这是一个相当严格的要求。
步骤6：对步骤5中生成的水印图像，结合步骤2中被去除的像素值为0或255的像素点，最终生成含水印图像I”。
水印提取
水印提取首先利用逆二次差值扩展算法提取后一半水印信息并恢复出含一次差值扩展嵌入水印的含水印图像，接着利用逆一次差值扩展算法提取前一半水印并恢复出原始图像。
1)假设经一次差值扩展生成的含水印图像中任一像素对(x',y')通过二次差值扩展进行水印信息的嵌入，嵌入的水印为b′，新产生的像素对(x″,y″)值为：
Figure BDA0002322711150000101
Figure BDA0002322711150000102
假设x'＝205,y'＝200，b'＝1,则x”＝204,y”＝201。
Figure BDA0002322711150000103
h′＝x″-y″＝3
Figure BDA0002322711150000104
Figure BDA0002322711150000105
Figure BDA0002322711150000106
通过逆变换后h'值为3为奇数，因此提取出的水印为1。
由于x”、y”两个数值一个为奇数一个为偶数，因此按照前述二次差值扩展算法逆运算后得到值为205和199。
因此当x”、y”两个数值一个为奇数一个为偶数，提取的水印为1时，对恢复出的x'保持不变,y'加1；当x”、y”两个数值一个为奇数一个为偶数，提取的水印为0时，对恢复出的x'、y'保持不变；当x”、y”两个数值都为奇数或偶数，提取的水印为1时，对恢复出的x'减1、y'保持不变；当x”、y”两个数值都为奇数或偶数，提取的水印为0时，对恢复出的x'、y'保持不变。利用新生成的像素对(x'、y')来进行一次逆差值扩展以进一步提取出嵌入的水印信息。
2)对利用二次逆差值扩展恢复出的图像利用一次逆差值扩展进一步提取出水印信息和恢复出原始图像。
假设对原始图像中任一像素对(x,y)通过一次差值扩展进行水印信息的嵌入。若嵌入的水印信息为1时，则新产生的像素对(x'、y')值为：
Figure BDA0002322711150000111
Figure BDA0002322711150000112
因此x'-y'＝2x-2y+1。
所以在任一像素对中当嵌入的一位水印信息为1时，则得到的新的像素对差值为奇数值。同理，若嵌入的水印信息为0时，则得到的新的像素对差值为偶数值。通过此方法，当我们恢复原始载体图像时，若水印图像中像素对(a,b)其差值若为奇数，则代表嵌入的水印信息为1，否则为0。通过此方法就可以提取经一次差值扩展嵌入的水印信息。
水印提取为水印嵌入的逆过程，具体操作流程如下：
Step1：根据水印嵌入步骤2中接收到的零水印将含水印图像中相应位置的像素值为0或255的像素点去除。
Step2：对去除0和255像素点后的构成的新图像进行互不重叠块划分，划分为4×4图像块，并对划分出的每个图像块进行插值扩展，即按从左到右、从上到下顺序依次选取图像块，先按行对图像子块中的相邻像素点值通过求平均获得其插值(嵌入前后相邻像素点求得的均值不变)，将其插值和其左右两个像素值构成一组用于提取水印的像素组。
Step3：对Step2中经插值扩展的图像块进行二次逆广义差值扩展并提取出二次嵌入水印信息，记为后一半嵌入的水印信息。
Step4：在Step3二次逆广义差值扩展后，对生成的图像块中像素点对进行像素调整。
像素调整：当x”、y”两个数值一个为奇数一个为偶数，提取的水印为1时，对恢复出的x'保持不变,y'加1；当x”、y”两个数值一个为奇数一个为偶数，提取的水印为0时，对恢复出的x'、y'保持不变；当x”、y”两个数值都为奇数或偶数，提取的水印为1时，对恢复出的x'减1、y'保持不变；当x”、y”两个数值都为奇数或偶数，提取的水印为0时，对恢复出的x'、y'保持不变。利用新生成的像素对(x'、y')来进行一次逆差值扩展以进一步提取出嵌入的水印信息。
Step5：对Step4调整后的新含水印图像进行一次逆广义差值扩展，恢复出原始图像并提取出一次嵌入的水印信息，记为前一半嵌入的水印信息。
Step6：对Step5恢复出的图像块按序结合在一起，并结合Step1中已去除的像素值为0或255的像素点从而恢复出原始图像。
Step7对Step3与Step5获取的水印信息进行逆Arnold变换，最后生成所需要的水印信息。
下面通过实验，对本算法与其他几个算法之间的对比以及优势作简要说明。
本可逆图像水印算法在提取出水印后能完全恢复出原载体图像，实现了算法可逆。
可逆图像水印算法通常要求在提取水印后原始图像能完整被恢复，因此可用原始图像与提取水印后恢复出的载体图像的相关系数(Normalized Correlation,NC)进行衡量，参见下表。
表4无攻击时完整性评估表
Figure BDA0002322711150000121
表4显示了基于该算法的4种不同类型的水印图像在不受任何攻击的情况下的结果的完整性。结果表明，该算法能够在不受攻击的情况下完全恢复原始图像。这表明该算法是可逆的。
对原始图像利用本发明算法与算法一(Hala S.El-sayed,S.F.El-Zoghdy,OsamaS.Faragallah,“Adaptive Difference Expansion-Based Reversible Data HidingScheme for Digital Images,”Arabian Journal for Science and Engineering,2016,41:1091-1107.)嵌入相同水印后生成的含水印图像进行PSNR和SSIM比较，如表5所示。图3所示的图像被用作本算法中的嵌入水印信息。
表5算法PSNR和SSIM的比较
Figure BDA0002322711150000122
与算法一相比，由本发明算法得到的4幅含水印图像其峰值信噪比最高可达79.23dB，这说明本发明算法具有较好的不可见性。同时，由本算法获得的SSIM值也高于算法一。从表5可以很容易地看出，本发明算法在相同的有效载荷容量下其视觉质量优于算法一，具有良好的SSIM和PSNR值。实验结果表明，本发明所提算法显著提高了水印图像的质量。具体效果如图4所示。
从这些图观测发现，人眼感觉不到水印图像中水印信息的存在。含水印图像视觉效果较好，其相应的PSNR值说明对不同类型图像本算法具有较好的不可感知性，平均PSNR值高达77.91dB。
表6本算法与算法二和算法三在有效载荷容量、SSIM和PSNR方面的比较
Figure BDA0002322711150000131
在允许图像最大水印嵌入容量的基础上嵌入10、30、70、90和100％时，利用PSNR评估原始载体图像和水印图像之间的视觉差别。从表6可以看出，所提出的基于二次差值扩展的可逆水印技术在有效载荷容量方面优于算法二(EL-SAYED H S,EL-ZOGHDY S F,FARAGALLAH O S.Adaptive Difference Expansion-Based Reversible Data HidingScheme for Digital 1mages.Arabian Journal for Science and Engineering,2016,41(3):1091-1107.)和算法三(Weng S,Pan J-S and Zhou L.Reversible data hidingbased on the local smoothness estimator and optional embedding strategy infour prediction modes.Multimed Tools Appl,2017,76(11):13173-13195.)，同时具有良好的SSIM和PSNR值。实验结果表明，基于二次差值扩展的可逆水印技术在保持含水印图像视觉质量的同时，显著提高了有效载荷容量。当嵌入较大容量水印信息时，通过一轮二次差值扩展水印嵌入可能嵌入不完或者为了嵌入更多水印信息，因此可以进行二轮或多轮水印嵌入来完成水印信息的嵌入。
为了估算含水印图像视觉质量，本发明通过对原始图像进行多轮水印嵌入(将图3所示水印进行多轮嵌入)来分析本发明算法的性能。
表7多轮水印嵌入算法性能比较1
Figure BDA0002322711150000132
Figure BDA0002322711150000141
由表7可以看出，当一轮嵌入如图3所示水印时可以获得高视觉质量的水印图像。当嵌入如图3所示水印两轮和三轮时，视觉质量仍然很高。与一轮嵌入水印信息相比，视觉质量没有明显降低，水印信息可以重复嵌入。在保证一定视觉质量的前提下，可以嵌入更多的水印信息。
为了进一步估算含水印图像视觉质量，本发明通过对原始图像进行多轮水印嵌入(每轮以最大水印嵌入量来嵌入水印)来分析本发明算法的性能。
表8多轮水印嵌入算法性能比较2
Figure BDA0002322711150000142
在表7中，仅根据水印容量的大小选择部分原始图像来嵌入水印信息，嵌入容量不够大。为了进一步测试算法的性能，可以将一轮能嵌入的最大水印容量作为水印嵌入容量的大小。如表8所示，当分别嵌入一轮、两轮和三轮时，发现生成的含水印图像仍然可以获得较高的视觉质量和良好的SSIM。而且，随着嵌入次数的增加，PSNR和SSIM的下降幅度较小。同时，在经过3轮最大容量水印嵌入后，嵌入率高达3，视觉质量达到50.56，表明算法整体性能高，不可见性好，嵌入容量大。该算法在保证一定视觉质量的前提下，可以反复嵌入水印信息，嵌入容量很大。
上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法，其特征在于，包括水印嵌入与水印提取两部分，所述水印嵌入包括如下步骤：
S1对水印W作改进猫脸变换得到W'，并对变换后的水印W'将其转变为一维二进制序列；
S2去除原始图像I中像素值为0或255的像素点，形成新图像I'，同时将去除的像素值为0或255的像素点以零水印的形式发送给接收方；
S3对S2中新图像I'进行互不重叠块划分，划分为X×X；
S4对S3中划分出的每个图像块进行插值扩展；
S5对S4中进行插值扩展后的图像块，选取前一半水印利用广义差值扩展算法嵌入水印信息；
S6对S5中进行一次广义差值扩展后生成的水印图像，选取后一半水印再进行二次广义差值扩展；
S7对S6中生成的水印图像，结合S2中被去除的像素值为0或255的像素点，最终生成含水印图像I”；
所述水印提取包括如下步骤：
A1根据S2零水印信息将含水印图像I”中相应位置的像素值为0或255的像素点去除，形成新图像；
A2对A1中的新图像进行互不重叠块划分，划分为X×X；
A3对A2中的每个图像块进行插值扩展；
A4对A3中插值扩展后的图像块进行二次逆广义差值扩展，并提取出二次嵌入水印信息，记为后一半嵌入的水印信息；
A5对A4中二次逆差值扩展后生成的图像块中像素点对进行像素调整；
A6对A5中调整后的图像块进行一次逆广义差值扩展，并提取出一次嵌入水印信息，记为前一半嵌入的水印信息；
A7对A6中进行一次逆广义差值扩展后的图像块按序结合在一起，并结合A1中已去除的像素值为0或255的像素点从而恢复出原始图像I；
A8结合A4与A6中的水印信息，并对获取的水印信息进行逆Arnold变换，最后生成所需要的水印信息W。
2.根据权利要求1所述的结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法，其特征在于，所述插值扩展为按从左到右、从上到下顺序依次选取图像块，先按行对图像块中的相邻像素点值通过求平均获得其插值，再将其插值和其左右两个像素值构成一组用于嵌入水印的像素组。
3.根据权利要求1所述的结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法，其特征在于，所述原始图像I像素点经二次广义差值扩展后的像素点均值与原像素点均值相同。
4.根据权利要求1所述的结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法，其特征在于，所述S5与S6水印嵌入时，原始图像像素对当嵌入的一位水印信息为1时，则得到的新的像素对差值为奇数值；若嵌入的水印信息为0时，则得到的新的像素对差值为偶数值；所述A4与A6水印提取时，若水印图像中像素对其差值为奇数，则嵌入的水印信息为1，否则为0。
5.根据权利要求1所述的结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法，其特征在于，所述A5中的像素调整为：
当x”、y”两个数值一个为奇数一个为偶数，提取的水印为1时，对恢复出的x'保持不变，y'加1；
当x”、y”两个数值一个为奇数一个为偶数，提取的水印为0时，对恢复出的x'、y'保持不变；
当x”、y”两个数值都为奇数或偶数，提取的水印为1时，对恢复出的x'减1、y'保持不变；
当x”、y”两个数值都为奇数或偶数，提取的水印为0时，对恢复出的x'、y'保持不变。
6.根据权利要求1所述的结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法，其特征在于，所述S1中改进猫脸变换为：
Figure FDA0002322711140000021
其中(x',y')为原始像素变换后的坐标，(x,y)是原始图像各像素坐标，M为图像大小，c、d为置乱次数，参数c、d是随机生成的。
CN201911304477.8A 2019-12-17 2019-12-17 结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法 Active CN111199506B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911304477.8A CN111199506B (zh) 2019-12-17 2019-12-17 结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911304477.8A CN111199506B (zh) 2019-12-17 2019-12-17 结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111199506A true CN111199506A (zh) 2020-05-26
CN111199506B CN111199506B (zh) 2021-12-17

Family

ID=70746648

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911304477.8A Active CN111199506B (zh) 2019-12-17 2019-12-17 结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111199506B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112907432A (zh) * 2021-03-08 2021-06-04 桂林理工大学 基于双线性插值的可逆水印数据隐藏方法
CN113205445A (zh) * 2021-04-16 2021-08-03 北京大学 一种基于数据压缩的可逆明水印方法和装置
CN113744111A (zh) * 2021-08-13 2021-12-03 三维通信股份有限公司 水印嵌入方法和装置、水印提取方法和装置
CN114399419A (zh) * 2021-12-16 2022-04-26 淮阴工学院 基于预测误差扩展的可逆图像水印算法
CN114663268A (zh) * 2022-02-25 2022-06-24 淮阴工学院 基于改进位平面分解和差值扩展的可逆图像水印算法
CN115393151A (zh) * 2022-08-19 2022-11-25 淮阴工学院 基于iwt和预测差值直方图平移的可逆水印算法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030174858A1 (en) * 2002-03-15 2003-09-18 Jin Ho Kim Method for embedding and extracting a spatial domain blind watermark using sample expansion
CN102169691A (zh) * 2011-04-06 2011-08-31 北京航空航天大学 一种基于双向预测和泛化扩展的可逆音频水印方法
CN110490790A (zh) * 2019-08-26 2019-11-22 淮阴工学院 一种改进差值扩展的大容量可逆图像水印算法
CN110533569A (zh) * 2019-08-06 2019-12-03 淮阴工学院 基于二次差值扩展的水印处理方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030174858A1 (en) * 2002-03-15 2003-09-18 Jin Ho Kim Method for embedding and extracting a spatial domain blind watermark using sample expansion
CN102169691A (zh) * 2011-04-06 2011-08-31 北京航空航天大学 一种基于双向预测和泛化扩展的可逆音频水印方法
CN110533569A (zh) * 2019-08-06 2019-12-03 淮阴工学院 基于二次差值扩展的水印处理方法
CN110490790A (zh) * 2019-08-26 2019-11-22 淮阴工学院 一种改进差值扩展的大容量可逆图像水印算法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHENGWEI ZHANG等: "An improved reversible image watermarking algorithm based on difference expansion", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF DISTRIBUTED SENSOR NETWORKS》 *
张正伟等: "基于位平面分解的可逆图像水印算法", 《江苏大学学报（自然科学版）》 *
张正伟等: "基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法", 《计算机科学》 *
苏文桂等: "双层差值扩展可逆数字水印算法", 《计算机研究与发展》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112907432A (zh) * 2021-03-08 2021-06-04 桂林理工大学 基于双线性插值的可逆水印数据隐藏方法
CN113205445A (zh) * 2021-04-16 2021-08-03 北京大学 一种基于数据压缩的可逆明水印方法和装置
CN113205445B (zh) * 2021-04-16 2023-10-17 北京大学 一种基于数据压缩的可逆明水印方法和装置
CN113744111A (zh) * 2021-08-13 2021-12-03 三维通信股份有限公司 水印嵌入方法和装置、水印提取方法和装置
CN113744111B (zh) * 2021-08-13 2024-03-19 三维通信股份有限公司 水印嵌入方法和装置、水印提取方法和装置
CN114399419A (zh) * 2021-12-16 2022-04-26 淮阴工学院 基于预测误差扩展的可逆图像水印算法
CN114399419B (zh) * 2021-12-16 2024-03-26 淮阴工学院 基于预测误差扩展的可逆图像水印算法
CN114663268A (zh) * 2022-02-25 2022-06-24 淮阴工学院 基于改进位平面分解和差值扩展的可逆图像水印算法
CN115393151A (zh) * 2022-08-19 2022-11-25 淮阴工学院 基于iwt和预测差值直方图平移的可逆水印算法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111199506B (zh) 2021-12-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111199506B (zh) 结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法
Lee et al. Embedding capacity raising in reversible data hiding based on prediction of difference expansion
CN110490790B (zh) 一种改进差值扩展的大容量可逆图像水印算法
CN114399419A (zh) 基于预测误差扩展的可逆图像水印算法
Yang et al. Reversible Data Hiding By Adaptive IWT-coefficient Adjustment.
CN110738592B (zh) 基于多尺度分解与插值扩展的大容量可逆图像水印算法
CN102184520B (zh) 一种完全盲检测鲁棒量化水印方法
CN114037593B (zh) 基于逆向直方图平移的可逆图像水印算法
Huang et al. A lossless data hiding based on discrete Haar wavelet transform
Ernawan et al. An improved robust watermarking scheme using flexible scaling factor
Yang et al. A novel robust watermarking scheme based on neural network
CN110533569B (zh) 基于二次差值扩展的水印处理方法
Gao et al. Reversible watermarking algorithm based on wavelet lifting scheme
CN102129659A (zh) 基于奇异值分解、harr小波变换和均值计算的鲁棒零水印算法
Naheed et al. Lossless data hiding using optimized interpolation error expansion
CN108171643B (zh) 一种基于直方图移位的鲁棒可逆图像水印方法及应用
Lai et al. Image watermarking scheme using genetic algorithm
Pawar et al. Histogram-based reversible data hiding using block division
Ernawan et al. A blind watermarking technique based on DCT psychovisual threshold for a robust copyright protection
Lai et al. A hybrid image watermarking scheme based on SVD and DCT
Nikbakht et al. Targeted dewatermarking of two non-blind SVD-based image watermarking schemes
Elbadry et al. A new interpolation error expansion based reversible watermarking algorithm considering the human visual system
Han et al. Reversible data hiding based on histogram shifting in wavelet domain
Rezaei et al. A quality-preserving hidden information removal approach for digital images
Sumalatha et al. Image content authentication based on wavelet edge features

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20200526

Assignee: Huai'an Jiajiahui Digital Technology Co.,Ltd.

Assignor: HUAIYIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY

Contract record no.: X2022980024273

Denomination of invention: Reversible image watermarking algorithm combining quadratic difference expansion and interpolation expansion

Granted publication date: 20211217

License type: Common License

Record date: 20221214

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract