CN113822786B - 一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理方法及装置，通过对水印图像进行预处理；对宿主图像进行预处理；水印嵌入；水印图像生成，得到含水印的彩色图像。可以有效提高了含水印图像的保真性、抵抗外界干扰性能，并且平衡了水印的不可见性和鲁棒性。

Description

一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理方法及装置
技术领域
本发明涉及数字图像版权保护技术领域，特别是涉及一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理方法及装置。
背景技术
图像数字水印技术作为一种新的数字图像版权保护手段，与各行各业的联系越来越紧密，在国家的军事机密，医疗影像，商业宣传，工业生产，信息安全等领域有着举足轻重的作用。现有的水印嵌入算法比较简单，不需要对原始图像做任何变换，因此时间复杂度低，水印容量大。但它只对图像压缩攻击具有良好的抵抗能力，而对于噪声干扰的鲁棒性较差。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理方法及装置，以提高嵌入水印的鲁棒性。
本发明采用的一个技术方案是：一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理方法，包括：
对水印图像进行预处理；
对宿主图像进行预处理；
水印嵌入；
水印图像生成，得到含水印的彩色图像。
进一步的，所述对水印图像进行预处理，包括：采用Arnold置乱算法对所述水印图像进行置乱处理，得到置乱后的水印，将所述置乱水印转化为0-1序列。
进一步的，所述对宿主图像进行预处理，包括：对所述宿主图像进行三原色通道分离，取出r通道分量图像，对所述r通道分量图像进行LWT变换，取出LWT变换后的低频分量LL子带，对所述LL子带进行4*4不重叠分块处理。
进一步的，所述水印嵌入，包括：对所述4*4不重叠分块处理后获取的分块进行Hessenberg分解，得到H矩阵，提取出H矩阵第二行第二列元素
Figure 104397DEST_PATH_IMAGE001
，获取嵌入强度因子T,将0-1序列嵌入H矩阵，将
Figure 876044DEST_PATH_IMAGE001
更新为
Figure 826683DEST_PATH_IMAGE002
，获得更新后的
Figure 913717DEST_PATH_IMAGE003
矩阵。
进一步的，所述水印图像生成，包括：对所述
Figure 266201DEST_PATH_IMAGE004
矩阵逆Hessenberg分解，得到嵌入水印信息后的矩阵和嵌入水印信息的块，将划分得到的不重叠4*4嵌入水印信息的块进行分块的合并，将合并得到的低频分量图像进行LWT逆变换，得到r通道分量图像，合并三原色的三通道分量图像，得到含水印的彩色图像。
进一步的，所述采用Arnold置乱算法对所述水印图像进行置乱处理包括：对所述水印图像基于秘钥的Arnold变换。
进一步的，所述获取嵌入强度因子T包括：根据果蝇优化算法求得的嵌入强度因子T。
进一步的，所述水印提取包括：将含水印的彩色图像进行三原色通道分离，取出红色通道图像，进行LWT变换，得到变换后的低频子带LL，对LL子带进行4*4不重叠分块处理，利用基于秘钥的伪随机序列选取水印嵌入块，对选取的水印嵌入块分块进行Hessenberg分解，得到矩阵，得到H矩阵的第二行第二列元素,提取水印信息，对提取出来的水印信息进行Arnold置乱恢复操作，最终得到提取出来的水印。
进一步的，所述提取水印信息的公式是：
Figure 208749DEST_PATH_IMAGE005
；
其中，
Figure 646684DEST_PATH_IMAGE006
为嵌入强度因子，所述嵌入强度因子由果蝇优化算法得出,
Figure 67301DEST_PATH_IMAGE007
是嵌入水印后的矩阵第二行第二列元素，
Figure 539870DEST_PATH_IMAGE008
是提取出的水印信息。
依据上述方法，本发明对应还提供一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理装置，其特征在于，包括：
第一预处理模块，用于对水印图像进行预处理；
第二预处理模块，用于对宿主图像进行预处理；
嵌入模块，用于水印嵌入；
生成模块，用于水印图像生成，得到含水印的彩色图像。
本发明的有益效果是：通过上述技术方案的一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理方法及装置，提高了含水印图像的保真性。将水印嵌入Hessenberg分解最大值元素提高了水印抵抗外界干扰性能。果蝇寻优自适应的寻找最佳嵌入强度，平衡了水印的不可见性和鲁棒性。
附图说明
图1本发明实施例水印嵌入流程示意图。
图2本发明实施例水印提取流程示意图。
具体实施方式
在本申请实施例提供的技术方案中的一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理方法及装置，通过对水印图像进行预处理；对宿主图像进行预处理；水印嵌入；水印图像生成，得到含水印的彩色图像。可以有效提高含水印图像的保真性。
下面结合附图对本申请实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。
实施例一
请参考图1，本申请实施例提供一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理方法，包括：
S101：对水印图像进行预处理；
S102：对宿主图像进行预处理；
S103:水印嵌入；
S104:水印图像生成，得到含水印的彩色图像。
本发明所采用的一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理方法，可以应用于以智能电子设备，如智能手机等，该智能电子设备具有数据输入和输出部分，并具有数据处理能力。上述方法也可以应用于通常意义上的服务器或者计算机系统。
该方法在智能电子设备、服务器或者计算机系统上执行时，执行S101对水印图像进行预处理。
在数字水印中，仅用加密算法对水印进行加密并不不安全，攻击者一旦破解了加密算法，就能提取出水印信息。因此，需要先对水印图像进行置乱处理，使水印图像看起来杂乱无章，从而提高信息隐藏的安全性。
本实施例对水印图像进行预处理，包括：采用Arnold置乱算法对所述水印图像进行置乱处理，得到置乱后的水印，将所述置乱水印转化为0-1序列。
上述的Arnold置乱算法采用Arnold变换，又称猫脸变换，是一种从规则位置到随机位置的映射，具体包括Arnold 变换和Arnold反变换；
Arnold 变换为：
Figure 715637DEST_PATH_IMAGE009
Arnold 反变换为：
Figure 890135DEST_PATH_IMAGE010
(8)
其中，x、y为原图的像素点，x’、y’为映射后的像素点，所述x、y、x’、y’为正整数，mod是取余运算。
作为优选的实施例，采用Arnold置乱算法对所述水印图像进行置乱处理包括：对所述水印图像基于秘钥的Arnold变换。
在执行步骤S101的同时，或者在执行步骤S101之前、之后，可以执行步骤S102，对宿主图像进行预处理。
具体的，所述对宿主图像进行预处理，包括：对所述宿主图像进行三原色通道分离，取出r通道分量图像，对所述r通道分量图像进行LWT变换，取出LWT变换后的低频分量LL子带，对所述LL子带进行4*4不重叠分块处理。
对宿主图像进行三原色通道分解，研究表明，将水印嵌入红色通道分量能保证良好的鲁棒性，将水印嵌入蓝色通道分量具有良好的不可见性，由于鲁棒性是水印的最重要性能，故本发明的实施例选择将水印嵌入红色分量，将红色分量图像进行离散小波变换（LWT），对变换后的低频子带LL进行不重叠分块，上述步骤有效提高了含水印图像的保真性
在完成步骤S101和步骤S102之后，即可以执行步骤S103:水印嵌入。
本发明实施例采用的水印嵌入方法是：对所述4*4不重叠分块处理后获取的分块进行Hessenberg分解，得到H矩阵，提取出H矩阵第二行第二列元素
Figure 114443DEST_PATH_IMAGE001
，获取嵌入强度因子T,将0,1序列嵌入H矩阵，将
Figure 175940DEST_PATH_IMAGE001
更新为
Figure 460291DEST_PATH_IMAGE002
，获得更新后的
Figure 872817DEST_PATH_IMAGE003
矩阵。
研究表明，hessenberg矩阵的最大值元素几乎都在该矩阵的第一行第二列，第二行第一列或者第二行第二列，因此本发明的方法将水印序列嵌入H矩阵第二行第二列元素，通过对分块进行Hessenberg分解得到上三角H矩阵的最大值元素，将水印嵌入Hessenberg分解最大值元素提高了水印抵抗外界干扰性能。
其中作为优选实施例，本发明根据果蝇优化算法求得的嵌入强度因子T，果蝇寻优自适应的寻找最佳嵌入强度，可以有效地平衡水印的不可见性和鲁棒性。
在水印嵌入后，即可以执行步骤S104水印图像生成。
本发明实施例中水印图像生成包括：对所述
Figure 713866DEST_PATH_IMAGE003
矩阵逆Hessenberg分解，得到嵌入水印信息后的矩阵和嵌入水印信息的块，将划分得到的不重叠4*4嵌入水印信息的块进行分块的合并，将合并得到的低频分量图像进行LWT逆变换，得到r通道分量图像，合并三原色的三通道分量图像，得到含水印的彩色图像。
本发明有效提高了含水印图像的保真性。将水印嵌入Hessenberg分解最大值元素提高了水印抵抗外界干扰性能。果蝇寻优自适应的寻找最佳嵌入强度，平衡了水印的不可见性和鲁棒性。
对应的，如果想提取水印，参考图2，本发明的具体实施方法是：将含水印的彩色图像进行三原色通道分离，取出红色通道图像，进行LWT变换，得到变换后的低频子带LL，对LL子带进行4*4不重叠分块处理，利用基于秘钥的伪随机序列选取水印嵌入块，对选取的水印嵌入块分块进行Hessenberg分解，得到矩阵，得到H矩阵的第二行第二列元素,提取水印信息，对提取出来的水印信息进行Arnold置乱恢复操作，最终得到提取出来的水印。
其中，提取水印信息的公式是：
Figure 895448DEST_PATH_IMAGE005
；
其中，
Figure 85121DEST_PATH_IMAGE006
为嵌入强度因子，所述嵌入强度因子由果蝇优化算法得出,
Figure 984944DEST_PATH_IMAGE007
是嵌入水印后的矩阵第二行第二列元素，
Figure 551054DEST_PATH_IMAGE011
是提取出的水印信息。
上述过程属于盲水印算法，水印提取的过程不需要原始数据的参与。
实施例二
基于上述实施例一的方法，本发明对应还提供一种强鲁棒性的隐形数字图像水印处理装置，包括：
第一预处理模块，用于对水印图像进行预处理；
第二预处理模块，用于对宿主图像进行预处理；
嵌入模块，用于水印嵌入；
生成模块，用于水印图像生成，得到含水印的彩色图像。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本发明的方法和装置通过上述技术方案可以有效提高了含水印图像的保真性、抵抗外界干扰性能，并且平衡了水印的不可见性和鲁棒性。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种彩色图像的鲁棒水印处理方法，其特征在于，包括：
对水印图像进行预处理；
对宿主图像进行预处理；
水印嵌入；
水印图像生成，得到含水印的彩色图像；
所述对水印图像进行预处理，包括：
采用Arnold置乱算法对所述水印图像进行置乱处理，得到置乱后的水印，将所述置乱水印转化为0-1序列；
所述对宿主图像进行预处理，包括：
对所述宿主图像进行三原色通道分离，取出r通道分量图像，对所述r通道分量图像进行LWT变换，取出LWT变换后的低频分量LL子带，对所述LL子带进行4*4不重叠分块处理；
所述水印嵌入，包括：
对所述4*4不重叠分块处理后获取的分块进行Hessenberg分解，得到H矩阵，提取出H矩阵第二行第二列元素
Figure 463889DEST_PATH_IMAGE001
，获取嵌入强度因子T,将0-1序列嵌入H矩阵，将
Figure 868325DEST_PATH_IMAGE001
更新为
Figure 655016DEST_PATH_IMAGE002
，获得更新后的
Figure 170310DEST_PATH_IMAGE003
矩阵；
所述水印图像生成，包括：
对所述
Figure 358846DEST_PATH_IMAGE003
矩阵逆Hessenberg分解，得到嵌入水印信息后的矩阵和嵌入水印信息的块，将划分得到的不重叠4*4嵌入水印信息的块进行分块的合并，将合并得到的低频分量图像进行LWT逆变换，得到r通道分量图像，合并三原色的三通道分量图像，得到含水印的彩色图像。
2.一种如权利要求1所述的彩色图像的鲁棒水印处理方法，其特征在于，所述采用Arnold置乱算法对所述水印图像进行置乱处理包括：对所述水印图像基于秘钥的Arnold变换。
3.一种如权利要求1所述的彩色图像的鲁棒水印处理方法，其特征在于，所述获取嵌入强度因子T包括：根据果蝇优化算法求得的嵌入强度因子T。
4.一种如权利要求1-3任一所述的彩色图像的鲁棒水印处理方法，其特征在于，所述水印提取包括：
将含水印的彩色图像进行三原色通道分离，取出红色通道图像，进行LWT变换，得到变换后的低频子带LL，对LL子带进行4*4不重叠分块处理，利用基于秘钥的伪随机序列选取水印嵌入块，对选取的水印嵌入块分块进行Hessenberg分解，得到矩阵，得到H矩阵的第二行第二列元素,提取水印信息，对提取出来的水印信息进行Arnold置乱恢复操作，最终得到提取出来的水印。
5.一种如权利要求4所述的彩色图像的鲁棒水印处理方法，其特征在于，所述提取水印信息的公式是：
Figure 934184DEST_PATH_IMAGE004
；
其中，
Figure 972285DEST_PATH_IMAGE005
为嵌入强度因子，所述嵌入强度因子由果蝇优化算法得出,
Figure 228954DEST_PATH_IMAGE006
是嵌入水印后的矩阵第二行第二列元素，
Figure 334313DEST_PATH_IMAGE007
是提取出的水印信息。
6.一种彩色图像的鲁棒水印处理装置，其特征在于，包括：
第一预处理模块，用于对水印图像进行预处理；
第二预处理模块，用于对宿主图像进行预处理；
嵌入模块，用于水印嵌入；
生成模块，用于水印图像生成，得到含水印的彩色图像；
所述对水印图像进行预处理，包括：
采用Arnold置乱算法对所述水印图像进行置乱处理，得到置乱后的水印，将所述置乱水印转化为0-1序列；
所述对水印图像进行预处理，包括：
采用Arnold置乱算法对所述水印图像进行置乱处理，得到置乱后的水印，将所述置乱水印转化为0-1序列；
所述对宿主图像进行预处理，包括：
对所述宿主图像进行三原色通道分离，取出r通道分量图像，对所述r通道分量图像进行LWT变换，取出LWT变换后的低频分量LL子带，对所述LL子带进行4*4不重叠分块处理；
所述水印嵌入，包括：
对所述4*4不重叠分块处理后获取的分块进行Hessenberg分解，得到H矩阵，提取出H矩阵第二行第二列元素
Figure 18236DEST_PATH_IMAGE001
，获取嵌入强度因子T,将0-1序列嵌入H矩阵，将
Figure 576256DEST_PATH_IMAGE001
更新为
Figure 636616DEST_PATH_IMAGE002
，获得更新后的
Figure 596482DEST_PATH_IMAGE003
矩阵；
所述水印图像生成，包括：
对所述
Figure 451305DEST_PATH_IMAGE003
矩阵逆Hessenberg分解，得到嵌入水印信息后的矩阵和嵌入水印信息的块，将划分得到的不重叠4*4嵌入水印信息的块进行分块的合并，将合并得到的低频分量图像进行LWT逆变换，得到r通道分量图像，合并三原色的三通道分量图像，得到含水印的彩色图像。
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