CN112862654B - 基于关系型和线性内插相结合的盲水印嵌入和提取方法 - Google Patents

基于关系型和线性内插相结合的盲水印嵌入和提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于关系型和线性内插相结合的盲水印嵌入和提取方法，其步骤包括，水印置乱操作，水印嵌入操作，水印提取操作，水印逆置乱操作；其中水印嵌入操作包括：对宿主图像分块以及进行2D‑DCT和2D‑IDCT变换、自适应选择嵌入位置和嵌入方法操作；水印提取操作包括：对嵌入水印的图像进行分块以及进行2D‑DCT变换，水印的提取操作；自适应选择嵌入位置操作包括：根据密钥选择固定点，根据水印选择固定点和可选点；自适应选择嵌入方法操作包括关系性嵌入和线性内插法嵌入两种方法，提取算法包括：取模运算和拼接操作。本发明采取两种方法相结合的方式嵌入水印，从而对宿主图像进行更小的改动，使嵌入效果达到更好。

Description

基于关系型和线性内插相结合的盲水印嵌入和提取方法
技术领域
本发明属于数字水印的技术领域，具体的说是一种应用于防伪溯源、版权保护、隐藏标识、认证和安全隐蔽通信的一种方法。
背景技术
随着互联网技术的进步，近年来，通过电子邮件、博客、社交媒体和论坛等多媒体技术，数字图像的使用大幅增加，信息安全保护问题日益突出。需要进行加密，认证和版权保护的产品越来越多。然而对于图像那些需要保留本身信息的产品则不能采用传统密码学加密。研究者们开始通过嵌入水印的方法对图像进行隐藏加密。水印分为可视水印和不可见水印。可见水印很容易被去除，而不可见水印不容易被提取，需要密钥才能被提取。在发生版权纠纷时，所有者可以提取水印来证明物品的所有权。
Tirkel等人提出了基于LSB(Least Significant Bit-最不重要位)的数字水印算法，该算法具有很好的不可感知性。但此方法鲁棒性很差，任何造成攻击都会改变水印的像素值。Cox等人首先提出了水印应该嵌入到人类视觉最重要的地方(DCT变换的低频系数)的观点，这种嵌入方法具有较好的安全性和鲁棒性,以后的多数鲁棒性数字水印算法都以其为主要思想，但其不足之处在于水印的检测过程需要原始图像的参与，无法实现盲检测。Tao等人提出了自适应DCT域数字水印算法，将图像块按照噪声的敏感性进行分类，在不同的类中分别嵌入不同强度的水印。此水印算法具有一定的鲁棒性，但是嵌入的水印都是随机的0,1序列。相对于随机的0,1序列来说，人们往往更希望嵌入的水印信息具有一定的直观含义的有意义数字水印。所以针对以上算法迫切需要设计一个不可感知性和鲁棒性好的盲水印嵌入和提取算法。
发明内容
本发明为解决上述现有技术中存在的不足之处，提出一种基于关系型和线性内插相结合的盲水印嵌入和提取方法，以期采取两种方法相结合的方式嵌入水印，实现不可感知性和鲁棒性好的盲水印的嵌入和提取，从而对宿主图像进行更小的改动，使嵌入效果达到更好。
本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
本发明一种基于关系型和线性内插相结合的盲水印嵌入和提取方法的特点是按如下步骤进行：
步骤1、获取颜色标准为RGB888且分辨率为M×N的输入图像，其中，M为所述输入图像中每一行像素的个数，N为所述输入图像中每一列像素的个数，且M，N为8的倍数；获取分辨率为P×Q的灰度水印图像，其中，P为所述灰度水印图像中每一行像素的个数，Q为所述灰度水印图像中每一列像素的个数，且P，Q为8的倍数；
步骤2、将所述灰度水印图像进行Arnold变换J次，得到置乱后的水印图像，并将置乱次数J作为第一密钥；
步骤3、提取所述输入图像的蓝色分量，得到位宽为8bit的宿主图像；
步骤4、对所述宿主图像按照尺寸A×A进行分块处理，共得到M/A×N/A个宿主小块；
将所述灰度水印图像划分为M/A×N/A的水印小块，则所每个水印小块的尺寸为：P/(M/A)×Q/(N/A)＝c，其中，c为每个宿主小块的嵌入容量；
步骤5、对所述宿主图像的每个宿主小块进行2D-DCT变换，从而得到一系列的原DCT系数；
步骤6、生成一个长度为K的0、1随机序列作为中间密钥
Figure BDA0002917090370000021
其中，ki表示随机序列的第i位；
步骤6.1、依次取出随机序列中相邻两位用于生成一个十进制数，从而生成c+1个十进制数p1，p2，…，pc+1并作为第二密钥；其中，pc+1表示第c+1个十进制数；
步骤6.2、根据第二密钥中的每个十进制数分别在所述宿主图像的每个宿主小块的中低频区域中找到对应位置作为固定点，并将固定点按列计数顺序向下的三个点作为可选点；
步骤7、根据所述嵌入容量c在已找到的嵌入点中选择c个固定点，并判断所述置乱后的水印图像是否为全黑或者全白像素，若是，则采用关系型嵌入方式将所述水印小块的像素值分别嵌入c个固定点，否则采用线性内插法嵌入方式将所述水印小块的像素值分别嵌入c个固定点下的可选点；
步骤8、将嵌入水印后的DCT系数进行2D-IDCT变换得到嵌入水印的宿主图像，从而完成盲水印的嵌入操作；
步骤9、对嵌入水印的宿主图像进行分块处理，得到分块图像；
步骤10、对每个分块图像进行2D-DCT变换，得到嵌入水印后的DCT系数；
步骤11、根据第二密钥得到每个分块图像中嵌入水印的位置，之后再对嵌入水印后的DCT系数取模运算后得到所述置乱后的水印图像中每个水印像素点的值；
步骤12、对所述置乱后的水印图像中每个水印像素点的值进行Arnold逆置乱J次后得到所述灰度水印图像，从而完成盲水印的提取操作。
本发明所述的基于关系型和线性内插相结合的盲水印嵌入和提取方法的特点也在于，所述关系型嵌入方式是利用式(1)所计算的嵌入水印后的DCT系数Y来实现嵌入：
Y＝X-mod(X,U)+t (1)
式(1)中，X为原DCT系数；mod()表示取模操作；U为取模参数；t为嵌入宿主图像的密钥；
所述线性内插法嵌入方式是将修改每个固定点下的三个可选点的DCT系数并作为嵌入水印后的DCT系数来实现嵌入。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1、本发明采用固定点和可选点相结合的嵌入位置选择，选取固定点和可选点嵌入水印，根据密钥，选取固定点位置，当水印位为全黑或全白时，水印只嵌入固定点，当为非全黑或非全白时，不仅嵌入固定点，而且嵌入固定点下面选择的三个可选点；从而减少了宿主图像嵌入水印的计算量，使得在嵌入有意义水印的前提下，最大程度的减小对原图的破坏。
2、本发明采用关系型嵌入和改进的线性内插算法相结合的嵌入方法；在固定点采用关系型嵌入，在可选点采用改进的线性内插嵌入；采用两种放法相结合，大大提高了嵌入水印的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明盲水印嵌入和提取操作整体框架图；
图2为本发明水印嵌入操作流程图；
图3为本发明水印嵌入位置选择图；
图4为本发明水印线性内插DCT系数图；
图5为本发明水印提取操作流程图。
具体实施方式
在本实施例中，一种基于关系型和线性内插相结合的盲水印嵌入和提取方法是对输入图像进行二维离散余弦变换，然后将经Arnold置乱后的水印图像按固定点和可选点相结合的嵌入位置选择方法嵌入到输入图像中，并将嵌入水印后的图像进行二维离散余弦逆变换得到时域中嵌入水印的图像，之后再进行二维离散余弦变换，最后根据密匙得到嵌入位置并对嵌入点的DCT系数取模运算后得到像素点的值，进行Arnold逆置乱，最终得到从图像中提取到的水印图片，具体的说，如图1所示，该方法是按如下步骤进行：
步骤1、获取颜色标准为RGB888且分辨率为M×N的输入图像，其中，M为输入图像中每一行像素的个数，N为输入图像中每一列像素的个数，且M，N为8的倍数；获取分辨率为P×Q的灰度水印图像，其中，P为灰度水印图像中每一行像素的个数，Q为灰度水印图像中每一列像素的个数，且P，Q为8的倍数；本实施例中，获取的是512×512的输入图像；获取分辨率为64×64的灰度水印图像；
步骤2、将水印图像进行Arnold置乱J＝20次，得到置乱后的水印图像，并将置乱次数J作为第一密钥；
步骤3、提取输入图像的蓝色分量，得到位宽为8bit宿主图像，接下来的嵌入操作流程如图2所示；
步骤4、对宿主图像按照尺寸A×A＝8×8进行分块，共得到M/A×N/A＝4096个宿主小块；当灰度水印图像也被分为4096个块时，则一个水印小块尺寸即为P/(M/A)×Q/(N/A)＝1，同时每个宿主小块的嵌入容量也为c＝1；
步骤5、对宿主图像的每个宿主小块进行2D-DCT变换，从而得到一系列的原DCT系数；
步骤6、生成一个长度K为3的0、1随机序列作为中间密钥
Figure BDA0002917090370000041
其中，ki表示随机序列的第i位；
步骤6.1、取出随机序列中相邻两位用于生成一个十进制数，从而生成c+1＝2个十进制数p1、p2并作为第二密钥；
步骤6.2、按照第1个十进制数p1在宿主图像的8×8的块的中低频区域找到对应位置作为嵌入点，并将嵌入点按列计数顺序向下的三个点作为可选点，嵌入位置如图3所示；
步骤7、根据嵌入容量c在已找到的嵌入点中选择1个固定点，并判断置乱后的水印图像是否为全黑或者全白像素，若是，则采用关系型嵌入方式将水印小块的像素值分别嵌入1个固定点，否则采用线性内插法嵌入方式将水印小块的像素值分别嵌入1个固定点下的可选点；
当水印为全0或全1时，采用关系型嵌入：
Y＝X-mod(X,16)+t (1)
Figure BDA0002917090370000042
式(1)中，Y为修改后的DCT系数，X为原DCT系数，取模参数U＝16；t为嵌入水印信息信息的密匙；
式(2)中，t为嵌入水印信息密匙在本实施例中的取值，当水印为全白时t取7，当水印为全黑时t取13，其它情况下t＝2；
步骤8、当水印为非全黑或全白像素时，采用线性内插法嵌入，将水印像素点的第一位、第二位、第三位的值嵌入到第一个位置中，第四位、第五位的值嵌入到第二个位置中，第六位、第七位、第八位的值嵌入到第三个位置中，如图4所示；
步骤9、将嵌入水印的DCT系数进行2D-IDCT变换得到嵌入水印的图像，从而完成盲水印的嵌入操作；
步骤10、水印提取操作流程如图5所示，首先对嵌入水印的宿主图像进行分块处理，得到分块图像；
步骤11、根据第二密钥得到每个分块图像中嵌入水印的位置，之后再对嵌入水印后的DCT系数取模运算后得到置乱后的水印图像中每个水印像素点的值。若取模16后的结果为10或11或12或13或14或15，则嵌入水印数据为8’b 00000000；若取模16后的结果为5或6或7或8或9，则嵌入水印数据为8’b11111111；若取模16后的结果为0或1或2或3，或4则嵌入的水印数据则不是全黑全白的图像块。则该嵌入点下面的第一个位置(按列计数)的低2位、低3位和低4位对应的是水印像素点的bit0，bit1和bit2的值；该嵌入点下面的第二个位置(按列计数)的低2位和低3位对应的是水印像素点的bit3，bit4的值；该嵌入点下面的第三个位置(按列计数)的低2位、低3位和低4位对应的是水印像素点的bit5，bit6和bit7的值，在这三个位置共同组成了一个水印像素点的值；
步骤12、对提取的像素点的值进行Arnold逆置乱20次后得到灰度水印图像，从而完成盲水印的提取操作。

Claims (2)

1.一种基于关系型和线性内插相结合的盲水印嵌入和提取方法，其特征是按如下步骤进行：
步骤1、获取颜色标准为RGB888且分辨率为M×N的输入图像，其中，M为所述输入图像中每一行像素的个数，N为所述输入图像中每一列像素的个数，且M，N为8的倍数；获取分辨率为P×Q的灰度水印图像，其中，P为所述灰度水印图像中每一行像素的个数，Q为所述灰度水印图像中每一列像素的个数，且P，Q为8的倍数；
步骤2、将所述灰度水印图像进行Arnold变换J次，得到置乱后的水印图像，并将置乱次数J作为第一密钥；
步骤3、提取所述输入图像的蓝色分量，得到位宽为8bit的宿主图像；
步骤4、对所述宿主图像按照尺寸A×A进行分块处理，共得到M/A×N/A个宿主小块；
将所述灰度水印图像划分为M/A×N/A的水印小块，则所每个水印小块的尺寸为：P/(M/A)×Q/(N/A)＝c，其中，c为每个宿主小块的嵌入容量；
步骤5、对所述宿主图像的每个宿主小块进行2D-DCT变换，从而得到一系列的原DCT系数；
步骤6、生成一个长度为K的0、1随机序列作为中间密钥
Figure FDA0003756304620000011
其中，ki表示随机序列的第i位；
步骤6.1、依次取出随机序列中相邻两位用于生成一个十进制数，从而生成c+1个十进制数p1，p2，…，pc+1并作为第二密钥；其中，pc+1表示第c+1个十进制数；
步骤6.2、根据第二密钥中的每个十进制数分别在所述宿主图像的每个宿主小块的中低频区域中找到对应位置作为固定点，并将固定点按列计数顺序向下的三个点作为可选点；
步骤7、根据所述嵌入容量c在已找到的嵌入点中选择c个固定点，并判断所述置乱后的水印图像是否为全黑或者全白像素，若是，则采用关系型嵌入方式将所述水印小块的像素值分别嵌入c个固定点，否则采用线性内插法嵌入方式将所述水印小块的像素值分别嵌入c个固定点下的可选点；
所述关系型嵌入方式是利用式(1)所计算的嵌入水印后的DCT系数Y来实现嵌入：
Y＝X-mod(X,U)+t (1)
式(1)中，X为原DCT系数；mod()表示取模操作；U为取模参数；t为嵌入宿主图像的密钥；
步骤8、将嵌入水印后的DCT系数进行2D-IDCT变换得到嵌入水印的宿主图像，从而完成盲水印的嵌入操作；
步骤9、对嵌入水印的宿主图像进行分块处理，得到分块图像；
步骤10、对每个分块图像进行2D-DCT变换，得到嵌入水印后的DCT系数；
步骤11、根据第二密钥得到每个分块图像中嵌入水印的位置，之后再对嵌入水印后的DCT系数取模运算后得到所述置乱后的水印图像中每个水印像素点的值；
步骤12、对所述置乱后的水印图像中每个水印像素点的值进行Arnold逆置乱J次后得到所述灰度水印图像，从而完成盲水印的提取操作。
2.根据权利要求1所述的基于关系型和线性内插相结合的盲水印嵌入和提取方法，其特征是，所述线性内插法嵌入方式是将修改每个固定点下的三个可选点的DCT系数并作为嵌入水印后的DCT系数来实现嵌入。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114140310B (zh) * 2021-12-07 2024-02-13 合肥工业大学 一种基于dct变换的数字水印硬件电路

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050040639A (ko) * 2003-10-29 2005-05-03 한국전자통신연구원 인간시각시스템 모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드방식의 워터마크 삽입 및 추출 방법
CN1945622A (zh) * 2006-10-25 2007-04-11 北京北大方正电子有限公司 一种数字水印嵌入与提取方法及装置
CN102663375A (zh) * 2012-05-08 2012-09-12 合肥工业大学 H.264中基于数字水印技术的主动目标识别方法
CN102857831A (zh) * 2012-08-01 2013-01-02 合肥工业大学 H.264视频完整性认证方法
CN102930497A (zh) * 2012-10-19 2013-02-13 西安电子科技大学 基于像素块奇偶校验和块误差分散的半调水印方法
TW201339876A (zh) * 2012-03-20 2013-10-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 基於空間域圖像的數位浮水印的嵌入及提取方法
CN104143173A (zh) * 2014-07-24 2014-11-12 镇江市高等专科学校 基于dwt-dct的图像自适应盲水印算法
CN104899823A (zh) * 2015-07-03 2015-09-09 鲁东大学 基于Hessenberg分解的双彩色图像盲水印方法
CN105023236A (zh) * 2015-07-14 2015-11-04 鲁东大学 一种基于矩阵lu分解的双彩色图像盲水印方法
CN109829846A (zh) * 2019-01-29 2019-05-31 鲁东大学 一种基于二维离散余弦变换的数字图像盲水印方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050040639A (ko) * 2003-10-29 2005-05-03 한국전자통신연구원 인간시각시스템 모델과 웨이블릿 변환을 이용한 블라인드방식의 워터마크 삽입 및 추출 방법
CN1945622A (zh) * 2006-10-25 2007-04-11 北京北大方正电子有限公司 一种数字水印嵌入与提取方法及装置
TW201339876A (zh) * 2012-03-20 2013-10-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 基於空間域圖像的數位浮水印的嵌入及提取方法
CN102663375A (zh) * 2012-05-08 2012-09-12 合肥工业大学 H.264中基于数字水印技术的主动目标识别方法
CN102857831A (zh) * 2012-08-01 2013-01-02 合肥工业大学 H.264视频完整性认证方法
CN102930497A (zh) * 2012-10-19 2013-02-13 西安电子科技大学 基于像素块奇偶校验和块误差分散的半调水印方法
CN104143173A (zh) * 2014-07-24 2014-11-12 镇江市高等专科学校 基于dwt-dct的图像自适应盲水印算法
CN104899823A (zh) * 2015-07-03 2015-09-09 鲁东大学 基于Hessenberg分解的双彩色图像盲水印方法
CN105023236A (zh) * 2015-07-14 2015-11-04 鲁东大学 一种基于矩阵lu分解的双彩色图像盲水印方法
CN109829846A (zh) * 2019-01-29 2019-05-31 鲁东大学 一种基于二维离散余弦变换的数字图像盲水印方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A novel steganography algorithm for hiding text in image using five modulus method;Firas A. Jassim;《International Journal of Computer Applications》;20131231;第72卷(第17期);第39-44页 *
一种基于神经网络和小波变换的盲水印算法;燕丹丹等;《现代计算机(专业版)》;20090525(第05期);第74-76页 *
基于Arnold置乱和DCT变换的图像水印算法;王秀丽等;《通信技术》;20100410(第04期);第231-232页 *

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