CN111640051B - 一种图像处理方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种图像处理方法及其装置，所述方法包括：对包括水印信息的含水印图像执行降级处理，获取降级图像；生成与所述降级图像的可信时间戳对应的可信时间戳；将所述可信时间戳、降级图像、水印信息以及与所述图像对应的相关信息作为所述图像的存储信息对应存储在存储器中。根据本申请，可通过对图像执行降级并对降级图像及其对应的信息进行存储，从而降低了图像存储的存储空间并且可在消息被泄露时，无法获取受保护的图像，并且降级图像中包括图像中的空间位置信息，这样可利用降级图像对图像进行恢复重建，并且在对图像进行存储时对应存储时间戳信息，这样可在法律上证明图像的创作时间是不晚于该时间戳。

Description

一种图像处理方法及其装置

技术领域

本申请涉及计算机的技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及其装置。

背景技术

在数字信息广泛传播的今天，图像的应用非常广泛。图像容易传播、容易复制、容易被篡改，这就导致了图像的版权归属问题难以解决。现如今，常用的图像版权保护方法从视觉上分有两种方式：一种是可见数字水印，另一种是不可见数字水印。可见数字水印最为直观也最容易操作，但是水印内容肉眼可以识别，影响图像本身的美观程度，也容易被恶意攻击(剪切、涂抹等攻击方式)篡改。不可见数字水印是通过相应算法将水印隐藏在肉眼不易察觉的数据中。

针对不可见数字水印，水印的提取方法有盲提取和非盲提取之分，所谓盲提取是指在提取水印的时候不需要原始图像的辅助，而非盲提取则不需要原始图像的辅助但是会需要一些预留的提取信息。相比于可见数字水印，不可见数字水印安全性更好，鲁棒性更强，在视觉上也不影响原有的图像内容，所以应用前景更加广阔。目前在学术界有许多关于不可见数字水印的方法研究，但是没有哪种方法被大规模应用。很重要的原因在于：现有的数字水印方法无法适用于所有类型的数字图像。因此，相关领域需要一种能够广泛应用的用于数字水印的图像处理方法。

发明内容

本申请实施例提供一种图像处理方法及其装置，至少解决了以上提到的技术问题。

本申请实施例还提供一种图像处理方法，所述方法包括：从多个水印算法中确定适用于图像的水印算法；基于所述水印算法，将水印信息嵌入所述图像中，生成包括水印信息的含水印图像。

本申请实施例还提供一种图像处理方法，所述方法包括：对包括水印信息的含水印图像执行降级处理，获取降级图像，其中，所述含水印图像是利用从多个水印算法中确定的适用于图像的水印算法生成的图像。生成与所述降级图像的可信时间戳；将所述可信时间戳、降级图像、水印信息以及与所述图像对应的相关信息作为所述图像的存储信息对应存储中。

本申请实施例还提供一种图像处理方法，所述方法包括：对待检验图像进行降级处理，获取待检验降级图像；基于图像检索算法，在存储的降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像。

本申请实施例还提供一种图像处理方法，所述方法包括：基于图像配准方法，利用待检验图像对确定的降级图像进行图像配准，生成配准图像；对所述配准图像执行水印提取操作，提取出嵌入在所述配准图像中的水印信息；利用所述水印信息，确定所述待检验图像的相关信息。

本申请实施例还提供一种图像处理装置，所述装置包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述方法的步骤。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

根据本申请的示例性实施例的图像处理方法可通过对图像执行降级并对降级图像及其对应的信息进行存储，从而降低了图像存储的存储空间并且可在消息被泄露时，无法获取受保护的图像，并且降级图像中包括图像中的空间位置信息，这样可利用降级图像对图像进行恢复重建，并且在对图像进行存储时对应存储时间戳信息，这样可在法律上证明图像的创作时间是不晚于该时间戳。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请的示例性实施例的图像版权保护的场景图；

图2是示出根据本申请的另一示例性实施例的图像处理方法的流程图；

图3是示出根据本申请的另一示例性实施例的图像处理方法的流程图；

图4是示出根据本申请的另一示例性实施例的图像处理方法的流程图；

图5是示出根据本申请的另一示例性实施例的图像处理装置的框图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

为了更好地说明本申请，以下将结合图1描述图像版权保护的场景图，应注意，图像版权保护涉及的内容远大于图1中所示，图1仅为了说明本申请应用的场景而描述了主要部件，本申请适应于包括图1的各种场景。

如图1所示，用户A利用电子终端100创造了图像10，随后，作为著作权人用户A可向图像版权保护机构寻求版权保护，而图像版权保护机构可利用其服务器101对图像10执行版权保护，具体来说，服务器101可向图像10嵌入数字水印，该数字水印在此场景中为不可见数字水印，当然，该数字水印也可以是可见数字水印。在此过程中，服务器101可向时间戳中心注册，从而可在法律上证明图像10的创作时间是不晚于该时间戳，在图1中，服务器101可向中间戳中心的服务器102发送时间戳请求，随后，可从服务器102发送时间戳。

随后，服务器101可将已嵌入数字水印的图像存储下来，虽然图1中利用服务器101存储已嵌入数字水印的图像，但在实施中，可利用不同于101的服务器进行存储，举例来说，用户在某一应用(例如，动漫网站)上创作了图像，该应用对应的服务器可向专用于实施图像版权保护的服务器101申请版权保护，服务器101可按照如上所述对该图像嵌入数字水印，随后，该应用对应的服务器可从服务器101获取到已嵌入数字水印的图像，并将该图像存储下来，可以看出，在该示例中，执行版权保护的服务器与存储图像的服务器可以是不同的。以上仅从流程上对图像10的注册和存储进行了描述，以下将结合图2对涉及的技术方案进行详细描述。

随后，服务器101可根据用户A的设定(例如，用户A可将图像10设置为可呈现但不可下载)向其它服务器200提供图像10。在这种情况下，用户B通过电子装置300在观看类似图像10的图像20时，服务器101可提取出图像20，随后可从图像20中提取出数字水印，以确定图像20是否是未经授权的图像10。此外，以上仅从流程上对图像10的版权验证进行了描述，以下将结合图3对涉及的技术方案进行详细描述。

此外，当用户c希望用户A对图像10执行版权授权或转让时，可通过电子终端300向服务器101提出请求，服务器101在获得用户A的同意后，对已存储的已嵌入数字水印的图像10执行变更数字水印的处理，并将变更后的图像10再次存储起来。应注意所述，以上仅从流程上对图像10的版权授权或转让进行了描述，以下将结合图4对涉及的技术方案进行详细描述。

应注意，根据本申请的电子终端(在下文中是指执行根据本申请的示例性实施例的图像处理装置)是包括显示单元的设备，可包括但不限于是以下任意设备：个人计算机(PC)、移动装置(诸如，蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、数码相机、便携式游戏控制台、MP3播放器、便携式/个人多媒体播放器(PMP)、手持电子书、平板PC、便携式膝上型PC和全球定位系统(GPS)导航仪)、智能TV等。虽然在图1中的服务器是具体的服务器，但在实施中可以是多个服务器共同实现。

以上已经对图像版权保护的场景图进行了描述，以下将结合图2至图4对当中涉及的技术方案进行具体描述。

图2是示出根据本申请的另一示例性实施例的图像处理方法，所述方法用于图像版权保护中针对图像的处理。具体方法如下：

在步骤S210，从多个水印算法中确定适用于图像的水印算法，其中，图像是用于申请版权保护的图像，也就是说，该图像并未进行过版权注册。为了便于描述，以下将所述图像描述为图像I_o，在这种情况下，从多个水印算法中确定适用于图像I_o的水印算法。在实施中，可将所述多个水印算法作为算法池，分别利用算法池中的每个算法对该图像嵌入水印，最终确定适应于所述图像I_o的水印算法。

具体来说，首先确定水印信息，通常可将所述图像I_o的标识信息作为水印信息，而为了让其他用户直观获知该图像I_o是否被侵权，可利用该图像I_o的作者的标识信息(例如，作者名称、身份证号等信息)作为水印信息。随后，可将该标识信息转换为二值图像W_t，其中，所述二值图像W_t是指图像上的每个像素只有两种可能的取值，例如，黑白图像，随后可对所述二值图像W_t执行图像置乱处理，生成置乱后的二值图像W_a作为水印信息，其中，所述图像置乱处理可以是arnold置乱，此外，可将置乱后的二值图像W_a按照冗余机制，生成冗余信息后利用后续的算法将冗余信息嵌入到所述图像W_a中，例如，在水印信息为00001111的情况下，冗余信息为000011110000111100001111。这样使得其他用户无法获得真正的水印信息。

随后，利用算法池中的每个算法分别对所述图像I_o执行水印嵌入，生成包括与多个初始水印信息分别对应的多个初始含水印图像I_M。算法池中的多种算法包括基于分块的DCT中频系数交换算法、基于分块的DCT中频系数抖动调制算法以及所有可用于对所述图像执行水印信息嵌入的算法。为了更清楚地描述本申请，以下将对基于分块的DCT中频系数交换算法以及基于分块的DCT中频系数抖动调制算法进行具体描述。

在基于分块的DCT中频系数交换算法中，水印嵌入的具体步骤如下：

1)首先对图像I_o进行8*8相邻不重叠的分块，若图像I_o长或宽无法被8整除需要对缺失的位置补0，使图像I_o能够被完整分块；

2)对每个8*8的图像块进行DCT变换，得到8*8的DCT系数C，C(x,y)表示系数中第x行第y列的系数值；

3)比较DCT系数C(3,4)与C(4,3)，若C(3,4)>C(4,3)，若该块嵌入的内容是0，交换这两个值，若该块嵌入的内容是1，保持不变；若C(3,4)<＝C(4,3)，若该块嵌入的内容是0，保持不变，若该块嵌入的内容是1，交换这两个值；

4)按照顺序将嵌入内容嵌入到每个块的DCT系数中，最后再使用DCT反变换，将图像恢复。即得到含有水印的数字图像。

在基于分块的DCT中频系数抖动调制算法中，水印嵌入的具体步骤如下：

1)对图像I_o进行8*8相邻不重叠的分块，若图像I_o的长或宽无法被8整除需要对缺失的位置补零，使图像I_o能够被完整分块，并确定嵌入步长Δ；

2)对每个8*8的图像块进行DCT变换，得到8*8的DCT系数C，C(x,y)表示系数中第x行第y列的系数值；

3)根据嵌入内容按照等式1更改系数C(2,2)的值，其中b表示嵌入信息，C(2,2)’代表嵌入后的值；

4)按照顺序将嵌入内容嵌入到每个块的DCT系数中，最后再使用DCT反变换，将图像恢复。即得到含有水印的数字图像。

随后可对所述多个初始含水印图像分别执行模拟攻击，获取攻击后生成的多个中间含水印图像I_M。对所述多个中间含水印图像I_M分别提取水印信息，获取多个中间水印信息。应注意，所述提取算法与嵌入算法是对应的，例如，在基于分块的DCT中频系数交换算法中，水印提取的具体步骤如下：

1)对图像I_M进行8*8相邻不重叠的分块，若图像I_M长或宽无法被8整除需要对缺失的位置补0，使图像能够被完整分块；

2)对每个8*8的图像块进行DCT变换，得到8*8的DCT系数C，C(x,y)表示系数中第x行第y列的系数值；

3)比较DCT系数C(3,4)与C(4,3)，若C(3,4)>C(4,3)，则该块嵌入的内容是1；若C(3,4)<＝C(4,3)，若该块嵌入的内容是0；

4)将所有块中的嵌入内容恢复，得到嵌入的水印信息。

在基于分块的DCT中频系数抖动调制算法中，水印提取的具体步骤如下：

1)对图像I_M进行8*8相邻不重叠的分块，若图像I_M长或宽无法被8整除需要对缺失的位置补零，使图像能够被完整分块；

2)对每个8*8的图像块进行DCT变换，得到8*8的DCT系数C，C(x,y)表示系数中第x行第y列的系数值；

3)计算t＝mod(mod(C(2,2),Δ),2)，t即为提取出的嵌入信息；

4)将所有块中的嵌入内容恢复，得到嵌入的水印信息。

通过将所述多个中间水印信息分别与所述多个初始水印信息进行比较，确定适用于所述图像的水印算法。具体来说，可确定所述多个中间水印信息中的每个中间水印信息与对应的初始水印信息的互相关系数值，其中，所述互相关系数(NC)值可利用如下公式2获取：

其中，w(i)指示初始水印信息的第i个元素，w*(i)指示中间水印信息的第i个元素。随后，将将最大的NC值对应的水印算法确定为适用于所述图像的水印算法。

最后，在步骤S220，基于所述水印算法，将水印信息嵌入所述图像I_o中，生成包括水印信息的含水印图像I_w。

总的来说，根据本申请的示例性实施例的图像处理方法可从多种水印算法中确定适用于图像的水印算法对所述图像执行处理，使得这种方法可适用于不同类型的图像并且灵活性高。更进一步地，可通过模拟攻击的方式确定能够抵挡得住攻击的水印算法作为适合于所述图像的算法，使得确定的算法能够经受得起实际的攻击，具有现实意义。此外，为了增加破解水印信息的难度，可对水印信息执行置乱处理，更进一步地，还可执行冗余处理。

此外，还可对图像I_W执行图像注册以及图像存储，为了更清楚地描述，以下将结合图3进行详细描述。图3示出根据本申请的示例性实施例的图像处理方法的流程图，应注意，所述图像处理方法可用于图像注册。虽然以上说明可利用所述方法对图像I_w执行处理，但应注意，所有已包括水印信息的图像均适应于此，图3中的方法可对所有图像执行图像注册以及后续的存储。

在步骤S310，对包括水印信息的含水印图像执行降级处理，获取降级图像I_D。以下将以图2中生成的图像I_w作为目标图像执行降级处理。所述降级处理是指降低图像的位深度，例如，彩色图像的位深度为24，而灰度图像的位深度为8，那么将彩色图像降低为灰度图像就是一种降级处理，当然所述降级处理包括但不限于将彩色图像降低为灰度图像，所有可降低图像的位深度的方法均使用与此。

在步骤S320中，生成与所述降级图像I_D的可信时间戳T₁。具体来说，将所述降级图像I_D发送到可信时间戳中心的服务器，可信时间戳中心的服务器可按照有关标准和规定运营并由国家法定授时机构负责标准时间的授时及守时，保障并保持时间源的绝对可靠性，在接收到降级图像I_D后生成可信时间戳T₁。

在步骤S330，将所述可信时间戳T₁、降级图像I_D以及所述图像的相关信息作为所述图像的存储信息与所述图像的标识信息(例如，标识号)对应存储，其中，所述相关信息所述图像的所有权人信息、所述图像的所有权状态信息和所述图像的存储时间，其中，所有权人信息是指与图像的所有权人相关的信息，例如，所述图像的作者ID，而所有权状态信息可以是与所述图像的所有权相关的信息，例如，版权类型信息(独占、无条件共享、有条件共享、可授权等)、实体类型(原作、被无条件共享的作品、被有条件共享的作品、被授权的作品等)、状态类型(有效、无效、已注销)。

此外，应注意，这些存储信息可被存储在存储器中，而所述存储器可以是内部存储器，也可以是外部存储器，例如，可通过网络将这些存储信息发送到外部存储器进行存储或者发送到虚拟存储器中存储。

随后，可对所述图像I_D执行版权注册，应注意，这里所述的注册狭义来说就是将所述图像I_D与相关信息绑定在一起并向公众宣布，在此将不再进行详述。

综上可述，根据本申请的示例性实施例的图像处理方法可通过对图像执行降级并对降级图像及其对应的信息(所述可信时间戳、降级图像以及所述图像的相关信息)进行存储，从而降低了图像存储的存储空间并且可在消息被泄露时，无法获取受保护的图像I_w，并且降级图像中包括图像I_w中的空间位置信息，这样可利用降级图像对经过不规则几何攻击的图像进行恢复重建，并且在对图像I_w进行存储时对应存储时间戳信息，这样可在法律上证明图像的创作时间是不晚于该时间戳。

以上已经描述了在图像注册之前的图像处理方法，以下将在图像I_w已被存储并进行注册的情况后的各种图像处理方法，包括：针对图像I_w的版权验证处理以及针对图像I_w的所有权变更处理。以下将结合图4对这些图像处理方法进行描述。

图4示出根据本申请的示例性实施例的图像处理方法的流程图。

在步骤S410，对待检验图像P_O进行降级处理，获取待检验降级图像P_D。所述待检测图像P_O是指等待检验的图像，在本申请中可以是从侵权方获取的图像(例如，疑似侵权图像)，待检验的图像P_O可能遭受过各种攻击，包括且不限于剪切、旋转、缩放、拉伸、噪声、压缩等等，这会导致无法从所述P_O中直接获取到水印信息。所述降级处理可以是以上提到的降级处理，在此将不再进行详述。

在步骤S420，基于图像检索算法，在存储的降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像，其中，以上提到的存储的降级图像I_D可以是以上已经提到的降级图像I_D。以下为了清楚地描述，可将存储的降级图像假设为按照图4生成并存储的多个降级图像I_D集合。当然，在实际处理中，存储的降级图像的来源不限于降级图像I_D。

具体来说，获取与存储的降级图像对应的特征向量集合以及所述待检验降级图像的待检验特征向量，本领域技术人员可采用各种不同的特征向量获取方法来获取特征向量，优选地，可利用已训练的神经网络获取存储的降级图像的特征向量集合以及所述待检验降级图像的待检验特征向量，其中提到的神经网络可利用架构为Xception网络架构并使用ImageNet进行训练并利用已训练的神经网络来获取图像的特征向量。

随后，可从特征向量集合中确定与待检测特征向量最接近的特征向量，并将与最接近的特征向量对应的降级图像确定为与所述待检验降级图像对应的降级图像。在实施中，可利用各种距离(例如，欧几里德距离、曼哈顿距离以及切比雪夫距离)确定特征向量集合中的特征向量与待检测特征向量的距离，并按照此距离确定与所述待检验降级图像对应的降级图像。

而为了验证图像P_O是否是经过授权的图像，可对图像P_O执行图像配准处理。所有的可用于对图像执行图像配准的方法均可应用于此，本申请优选基于傅里叶梅林变换的图像配准算法。

对待检验图像P_O和降级图像I_D做傅里叶变换，得到FC_r(x,y)和FC_s(x,y)，对傅里叶系数FC_r(x,y)和FC_s(x,y)的幅值分别进行高通滤波，得到HP_M_FC_r(x,y)和HP_M_FC_s(x,y)，对HP_M_FC_r(x,y)和HP_M_FC_s(x,y)执行对数极坐标系变换，得到LP_HP_M_FC_r(x,y)和LP_HP_M_FC_s(x,y)；对LP_HP_M_FC_r(x,y)和LP_HP_M_FC_s(x,y)做傅里叶变换，得到傅里叶系数FC_LP_HP_M_FC_r(x,y)和FC_LP_HP_M_FC_s(x,y)；计算FC_LP_HP_M_FC_r(x,y)和FC_LP_HP_M_FC_s(x,y)的互功率谱，具体为先分别计算FC_LP_HP_M_FC_r(x,y)和FC_LP_HP_M_FC_s(x,y)的相位角THETA_1和THETA_2，再计算THETA_CROSS＝exp(i*(THETA_1-THETA_2))，其中i表示虚数单位，最后对THETA_CROSS做傅里叶反变换，求其幅值，得到THETA_PHASE_1；查找THETA_PHASE_1中的最大值，最大值对应的纵坐标THETA_Y_1即为待检验图像P_O相对于降级图像I_D的旋转离散量；根据对数极坐标变换角度采样单位d计算旋转角度rd＝d*(THETA_Y_1-1)；将待配准图像s(x,y)反向旋转rd，得到角度校正的图像r_s(x,y)；对r_s(x,y)做傅里叶变换，得到其傅里叶系数FC_r_s(x,y)；10、计算FC_r(x,y)和FC_r_s(x,y)的互功率谱，其过程与5相同，得到THETA_PHASE_2，求其最大值所在坐标，其横纵坐标THETA_X_2，THETA_Y_2代表了r_s(x,y)对原始图像的平移量；将r_s(x,y)按照平移量THETA_X_2，THETA_Y_2平移覆盖到降级图像I_D上，生成配准图像I_R，即图像配准过程。

随后，可对所述配准图像I_R执行水印提取操作，提取出嵌入在所述配准图像中的水印信息。具体来说，在生成所述配准图像I_R后可按照与水印嵌入方法对应的水印提取方法(以上已描述)提取水印信息。因此可以看出在成功提取出水印信息后，即可确定所述待检测图像是合法获取的图像。

此外，根据本申请的示例性实施例，在获取到最接近的降级图像后，可利用肉眼直接观察待检测图像与降级图像是否一致，若判断出是一致的，可根据与降级图像一起存储的可信时间戳，确定降级图像的注册时间，而时间较早的图像即为合法拥有者。

综上可述，根据本申请的示例性实施例可利用图像检索算法确定待检验图像对应的降级图像，可对已经注册的图像库进行检索，从而更有针对性，更进一步地，通过获取降级图像对应的时间戳，可确定重复注册的图像的优先顺序。更进一步地，可利用神经网络获取各个特征向量来确定降级图像，提高了准确性。更进一步地，利用降级图像来确定所述图像是否通过验证(是否合法)，从而克服了旋转、剪切等攻击。

图5为了更清楚地明白本申请的示例性实施例的发明构思，以下将参照图5描述本申请的示例性实施例的数据处理装置的框图。本领域普通技术人员将理解：图5中的装置仅示出了与本示例性实施例相关的组件，所述装置中还包括除了图5中示出的组件之外的通用组件。

图5示出本申请的示例性实施例的图像处理装置的框图。应注意，所述图像处理装置可以是执行图1中示出的图像处理方法的服务器。

参考图5，在硬件层面，该装置包括处理器、内部总线和计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质包括易失性存储器和非易失性存储器。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序然后运行。当然，除了软件实现方式之外，本申请并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

具体来说，所述处理器执行以下操作：从多个水印算法中确定适用于图像的水印算法；基于所述水印算法，将水印信息嵌入所述图像中，生成包括水印信息的含水印图像。

可选地，所述处理器在实现步骤从多个水印算法中确定适用于所述图像的水印算法包括：利用所述多个水印算法分别对所述图像执行水印嵌入，生成包括与多个初始水印信息分别对应的多个初始含水印图像；通过对所述多个初始含水印图像分别执行模拟攻击确定适用于所述图像的水印算法。

可选地，所述处理器在实现步骤通过对所述多个初始含水印图像分别执行模拟攻击确定适用于所述图像的水印算法包括：对所述多个初始含水印图像分别执行模拟攻击，获取攻击后生成的多个中间含水印图像；对所述多个中间含水印图像分别提取水印信息，获取多个中间水印信息；通过将所述多个中间水印信息分别与所述多个初始水印信息进行比较，确定适用于所述图像的水印算法。

可选地，所述处理器在实现步骤通过将所述多个中间水印信息分别与所述多个初始水印信息进行比较确定适用于所述图像的水印算法包括：确定所述多个中间水印信息中的每个中间水印信息与对应的初始水印信息的互相关系数值；将最大的相互关系数值对应的水印算法确定为适用于所述图像的水印算法。

可选地，所述处理器在实现步骤从多个水印算法中确定适用于图像的水印算法前还包括：确定与所述图像对应的标识信息；将所述标识信息转换为二值图像；对所述二值图像执行图像置乱处理，生成置乱后的二值图像作为水印信息。

可选地，所述多个水印算法包括基于分块的DCT中频系数交换算法和基于分块的DCT中频系数抖动调制算法。

可选地，所述处理器在实现步骤在生成包括水印信息的含水印图像后还包括：对所述含水印图像执行降级处理，获取降级图像。

可选地，所述处理器在实现步骤在获取降级图像后还包括：将所述降级图像发送到可信时间戳中心的服务器；生成与从所述服务器获取的可信时间戳。

可选地，所述处理器在实现步骤生成与从所述服务器获取的可信时间戳后还包括：将所述可信时间戳、降级图像、水印信息以及与所述图像对应的相关信息作为存储信息与图像的标识信息对应存储。

可选地，相关信息包括所述图像所属的所有权人信息、所述图像的所有权状态信息和所述图像的存储时间。

总的来说，根据本申请的示例性实施例的图像处理方法可从多种水印算法中确定适用于图像的水印算法对所述图像执行处理，使得这种方法可适用于不同类型的图像并且灵活性高。更进一步地，可通过模拟攻击的方式确定能够抵挡得住攻击的水印算法作为适合于所述图像的算法，使得确定的算法能够经受得起实际的攻击，具有现实意义。此外，为了增加破解水印信息的难度，可对水印信息执行置乱处理，更进一步地，还可执行冗余处理。可选地，可通过对图像执行降级并对降级图像及其对应的信息(所述可信时间戳、降级图像以及所述图像的相关信息)进行存储，从而降低了图像存储的存储空间并且可在消息被泄露时，无法获取受保护的图像Iw，并且降级图像中包括图像Iw中的空间位置信息，这样可利用降级图像对经过不规则几何攻击的图像进行恢复重建，并且在对图像Iw进行存储时对应存储时间戳信息，这样可在法律上证明图像的创作时间是不晚于该时间戳。根据本申请的示例性实施例，提供一种图像处理装置，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下步骤：对包括水印信息的含水印图像执行降级处理，获取降级图像，其中，所述含水印图像是利用从多个水印算法中确定的适用于图像的水印算法生成的图像。生成与所述降级图像的可信时间戳对应的可信时间戳；将所述可信时间戳、降级图像、水印信息以及与所述图像对应的相关信息作为所述图像的存储信息对应存储。

可选地，所述相关信息包括所述图像所属的所有权人信息、所述图像的所有权状态信息和所述图像的存储时间。

可选地，所述处理器在实现步骤生成与所述降级图像的可信时间戳对应的可信时间戳包括：将所述降级图像发送到可信时间戳中心的服务器；生成与从所述服务器获取的可信时间戳。

综上可述，根据本申请的示例性实施例的图像处理装置可通过对图像执行降级并对降级图像及其对应的信息(所述可信时间戳、降级图像以及所述图像的相关信息)进行存储，从而降低了图像存储的存储空间并且可在消息被泄露时，无法获取受保护的图像Iw，并且降级图像中包括图像Iw中的空间位置信息，这样可利用降级图像对经过不规则几何攻击的图像进行恢复重建，并且在对图像Iw进行存储时对应存储时间戳信息，这样可在法律上证明图像的创作时间是不晚于该时间戳。根据本申请的示例性实施例，提供一种图像处理装置，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下步骤：对待检验图像进行降级处理，获取待检验降级图像；基于图像检索算法，在存储的降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像。

可选地，所述处理器在实现步骤基于图像检索算法在存储的降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像的存储信息包括：获取与存储的降级图像对应的特征向量集合以及所述待检验降级图像的待检验特征向量；从特征向量集合中确定与待检测特征向量最接近的特征向量；将与最接近的特征向量对应的降级图像确定为与所述待检验降级图像对应的降级图像。

可选地，所述处理器在实现步骤获取存储的降级图像的特征向量集合以及所述待检验降级图像的待检验特征向量包括：利用已训练的神经网络获取存储的降级图像的特征向量集合以及所述待检验降级图像的待检验特征向量。

可选地，所述处理器在实现步骤基于图像检索算法在存储的降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像后还包括：基于图像配准方法，利用所述待检验图像对所述降级图像进行图像配准，生成配准图像。

可选地，所述处理器在实现步骤在生成配准图像后还包括：对所述配准图像执行水印提取操作，提取出嵌入在所述配准图像中的水印信息。

可选地，所述处理器在实现步骤在确定嵌入在所述配准图像中的水印信息后还包括：利用所述水印信息，确定所述待检验图像的相关信息。

可选地，所述处理器在实现步骤基于图像检索算法在存储的降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像后还包括：确定与所述降级图像对应的存储信息，其中，所述存储信息包括所述降级图像的可信时间戳、降级图像、水印信息以及相关信息。

根据本申请的示例性实施例，提供一种图像处理装置，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下步骤：基于图像配准方法，利用待检验图像对确定的降级图像进行图像配准，生成配准图像；对所述配准图像执行水印提取操作，提取出嵌入在所述配准图像中的水印信息；利用所述水印信息，确定所述待检验图像的相关信息。

综上可述，根据本申请的示例性实施例的图像处理装置可利用图像检索算法确定待检验图像对应的降级图像，可对已经注册的图像库进行检索，从而更有针对性，更进一步地，通过获取降级图像对应的时间戳，可确定重复注册的图像的优先顺序。更进一步地，可利用神经网络获取各个特征向量来确定降级图像，提高了准确性。更进一步地，利用降级图像来确定所述图像是否通过验证(是否合法)，从而克服了旋转、剪切等攻击。

需要说明的是，实施例1所提供方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备，或者，该方法也由不同设备作为执行主体。比如，步骤21和步骤22的执行主体可以为设备1，步骤23的执行主体可以为设备2；又比如，步骤21的执行主体可以为设备1，步骤22和步骤23的执行主体可以为设备2；等等。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

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过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，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过程、方法、商品或者设备所固有的要素。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过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (23)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

从多个水印算法中确定适用于图像的水印算法；

基于所述水印算法，将水印信息嵌入所述图像中，生成包括水印信息的含水印图像；

针对所述含水印图像，将所述含水印图像的存储信息对应存储；所述含水印图像的存储信息包括所述水印信息、所述含水印图像对应的相关信息、所述含水印图像对应的降级图像以及针对所述降级图像生成的可信时间戳；所述降级图像基于对所述含水印图像执行降级处理得到；

获取对待检验图像对应的待检验降级图像；所述待检验降级图像基于对所述待检验图像进行降级处理得到；

基于图像检索算法，在存储的所述降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像，以在所述含水印图像的存储信息中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像的可信时间戳；

其中，所述相关信息包括所述图像所属的所有权人信息、所述图像的所有权状态信息和所述图像的存储时间；所述降级处理包括降低图像的位深度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从多个水印算法中确定适用于所述图像的水印算法包括：

利用所述多个水印算法分别对所述图像执行水印嵌入，生成包括与多个初始水印信息分别对应的多个初始含水印图像；

通过对所述多个初始含水印图像分别执行模拟攻击确定适用于所述图像的水印算法。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过对所述多个初始含水印图像分别执行模拟攻击确定适用于所述图像的水印算法包括：

对所述多个初始含水印图像分别执行模拟攻击，获取攻击后生成的多个中间含水印图像；

对所述多个中间含水印图像分别提取水印信息，获取多个中间水印信息；

通过将所述多个中间水印信息分别与所述多个初始水印信息进行比较，确定适用于所述图像的水印算法。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过将所述多个中间水印信息分别与所述多个初始水印信息进行比较确定适用于所述图像的水印算法包括：

确定所述多个中间水印信息中的每个中间水印信息与对应的初始水印信息的互相关系数值；

将最大的相互关系数值对应的水印算法确定为适用于所述图像的水印算法。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从多个水印算法中确定适用于图像的水印算法前还包括：

确定与所述图像对应的标识信息；

将所述标识信息转换为二值图像；

对所述二值图像执行图像置乱处理，生成置乱后的二值图像作为水印信息。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个水印算法包括基于分块的DCT中频系数交换算法和基于分块的DCT中频系数抖动调制算法。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成包括水印信息的含水印图像后还包括：

对所述含水印图像执行降级处理，获取降级图像。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在获取降级图像后还包括：

将所述降级图像发送到可信时间戳中心的服务器；

生成与从所述服务器获取的可信时间戳。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，生成与从所述服务器获取的可信时间戳后还包括：

将所述可信时间戳、降级图像、水印信息以及与所述图像对应的相关信息作为存储信息与图像的标识信息对应存储。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述相关信息包括所述图像所属的所有权人信息、所述图像的所有权状态信息和所述图像的存储时间。

11.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

对包括水印信息的含水印图像执行降级处理，获取降级图像，其中，所述含水印图像是利用从多个水印算法中确定的适用于图像的水印算法生成的图像；

生成与所述降级图像的可信时间戳；

将所述可信时间戳、降级图像、水印信息以及与所述含水印图像对应的相关信息作为所述含水印图像的存储信息对应存储；

基于图像检索算法，在存储的所述降级图像中确定与待检验降级图像对应的降级图像，以在所述含水印图像的存储信息中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像的可信时间戳；

其中，所述相关信息包括所述水印图像所属的所有权人信息、所述水印图像的所有权状态信息和所述水印图像的存储时间；所述降级处理包括降低图像的位深度。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述相关信息包括所述图像所属的所有权人信息、所述图像的所有权状态信息和所述图像的存储时间。

13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，生成与所述降级图像的可信时间戳包括：

将所述降级图像发送到可信时间戳中心的服务器；

生成与从所述服务器获取的可信时间戳。

14.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

对待检验图像进行降级处理，获取待检验降级图像；

基于图像检索算法，在存储的降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像，以在含水印图像的存储信息中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像的可信时间戳；所述降级图像基于对所述含水印图像执行降级处理得到；所述含水印图像的存储信息包括水印信息、所述含水印图像对应的相关信息、所述降级图像以及针对所述降级图像生成的可信时间戳；其中，所述含水印图像是利用从多个水印算法中确定的适用于图像的水印算法生成的图像；

其中，所述相关信息包括所述含水印图像所属的所有权人信息、所述含水印图像的所有权状态信息和所述含水印图像的存储时间；所述降级处理包括降低图像的位深度。

15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，基于图像检索算法在存储的降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像的存储信息包括：

获取与存储的降级图像对应的特征向量集合以及所述待检验降级图像的待检验特征向量；

从特征向量集合中确定与待检测特征向量最接近的特征向量；

将与最接近的特征向量对应的降级图像确定为与所述待检验降级图像对应的降级图像。

16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，获取存储的降级图像的特征向量集合以及所述待检验降级图像的待检验特征向量包括：

利用已训练的神经网络获取存储的降级图像的特征向量集合以及所述待检验降级图像的待检验特征向量。

17.如权利要求16所述方法，其特征在于，基于图像检索算法在存储的降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像后还包括：

基于图像配准方法，利用所述待检验图像对所述降级图像进行图像配准，生成配准图像。

18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，在生成配准图像后还包括：

对所述配准图像执行水印提取操作，确定嵌入在所述配准图像中的水印信息。

19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，在确定嵌入在所述配准图像中的水印信息后还包括：

利用所述水印信息，确定所述待检验图像的相关信息。

20.如权利要求14所述方法，其特征在于，基于图像检索算法在存储的降级图像中确定与所述待检验降级图像对应的降级图像后还包括：

确定与所述降级图像对应的存储信息，其中，所述存储信息包括所述降级图像的可信时间戳、降级图像、水印信息以及相关信息。

21.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

基于图像配准方法，利用待检验图像对确定的降级图像进行图像配准，生成配准图像；所述降级图像基于对含水印图像执行降级处理得到；其中，所述含水印图像是利用从多个水印算法中确定的适用于图像的水印算法生成的图像；

对所述配准图像执行水印提取操作，提取出嵌入在所述配准图像中的水印信息；

利用所述水印信息，确定所述待检验图像的相关信息；

其中，所述确定的降级图像是利用图像检索算法在存储的降级图像中确定的与待检验降级图像对应的降级图像；

其中，所述相关信息包括所述含水印图像所属的所有权人信息、所述含水印图像的所有权状态信息和所述含水印图像的存储时间；所述降级处理包括降低图像的位深度。

22.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述指令被执行时实现权利要求1至21中的任一权利要求所述的方法。

23.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1至21中的任一权利要求所述的方法。