CN114359012A - 一种鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法 - Google Patents

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CN114359012A CN202210274219.5A CN202210274219A CN114359012A CN 114359012 A CN114359012 A CN 114359012A CN 202210274219 A CN202210274219 A CN 202210274219A CN 114359012 A CN114359012 A CN 114359012A
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Abstract

本发明实施例公开了一种鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法,其中,水印嵌入是先将原始彩色图像在YIQ颜色空间下的亮度分量进行二维平稳小波变换,并对变换后的低频子图进行非重叠分块,然后根据水印大小选择出一定数量的图像块进行全相位离散余弦双正交变换,最后利用分块变换后的系数符号构造鲁棒特征,进而实现零水印的嵌入。水印提取与水印嵌入方法类似,但水印提前需要对待认证图像进行旋转判别及校正。该方法对于抵抗常见的多种图像处理攻击如添加噪声、滤波、JPEG压缩、缩放等以及任意角度的旋转攻击具有很好的鲁棒性。

Description

一种鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法。
背景技术
随着计算机网络、多媒体处理等技术的快速发展,数字媒体信息(图像、音频、视频等)的传播变得更加容易和快捷,这也使得这些媒体信息的版权保护日益受到人们的重视。数字水印技术作为信息隐藏技术的一个重要分支,它能够将特定的版权信息隐藏到以上数字媒体中,并在媒体信息经受恶意攻击后依旧能较完整地提取出版权信息,以达到对数字媒体进行版权保护的目的。
零水印是一种“特殊”的数字水印技术,图像零水印的“嵌入”不需要对原始图像数据进行任何改动,而是基于原始图像的某种稳定特征来“生成”认证零水印,用于鉴别图像的版权,能够解决传统数字水印技术中鲁棒性和不可见性之间的矛盾。然而,现有很多图像零水印算法鲁棒性欠佳且不能有效抵地抗几何攻击,特别是较大角度的旋转攻击,从而缺乏实用价值。
发明内容
本发明实施例提供了一种鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法,以解决现有技术中存在的零水印技术鲁棒性欠佳且不能有效抵地抗几何攻击的技术问题。
本发明实施例提供了一种鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法,包括:
在原始彩色图像中嵌入零水印和对待认证合法性的数字彩色图像进行零水印提取;
所述在原始彩色图像中嵌入零水印,包括:
对原始二值水印图像W进行Arnold置乱,得到置乱后的水印图像W 1
对置乱后的水印图像W 1进行混沌加密,得到加密后的水印图像W 2
将原始彩色图像I由RGB空间转换到YIQ颜色空间,并提取对应的亮度分量Y,接着对亮度分量Y进行k层二维平稳小波变换,获得变换后的低频子图Y L
由低频子图Y L 构造鲁棒的二值特征矩阵Q
对二值特征矩阵Q进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵P
将加密后的水印图像W 2和过渡二值矩阵P进行异或(XOR)操作,得到最终的认证零水印图像W F ,将W F 保存到注册机构的版权鉴别数据库中,并将零水印嵌入过程中的密钥和原始彩色图像I同时进行保存;
所述对待认证合法性的数字彩色图像进行零水印提取,包括:
对待认证的彩色图像I 进行旋转攻击检测,所述旋转攻击检测包括:旋转攻击判决和旋转校正,得到校正后待认证彩色图像
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
,如果I 未经历旋转,则将I 直接视为
Figure 111431DEST_PATH_IMAGE001
将校正后待认证彩色图像
Figure 497413DEST_PATH_IMAGE001
在YIQ颜色空间下的亮度分量
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
进行k层平稳小波变换,得到变换后的低频子图
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
由低频子图
Figure 949254DEST_PATH_IMAGE004
构造鲁棒的二值特征矩阵
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
对二值特征矩阵
Figure 541867DEST_PATH_IMAGE005
进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE006
利用过渡二值矩阵
Figure 293922DEST_PATH_IMAGE006
和保存在注册机构版权鉴别数据库中的认证零水印W F 以及密钥来提取出水印图像
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
,最后根据
Figure 319647DEST_PATH_IMAGE007
显示的内容信息来鉴别待认证的彩色图像I 的版权归属。
本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法,通过将二维平稳小波变换和全相位离散余弦双正交变换各自的优势进行有效结合,提出了一种新颖的基于图像特征的零水印构造方法,构造过程简单且鲁棒性高;并采用2D-LASM系统预处理原始二值水印信息和对构造的二值鲁棒特征矩阵进行置乱,保证了算法的安全性;并提出了一种改进的彩色图像旋转判决和校正方案,先获得原始彩色图像I和待认证图像I 各自在YIQ颜色空间下的亮度分量,再通过计算尺寸缩小化后的两个亮度分量之间的峰值信噪比,对待认证图像I 的旋转角度进行估计,从而实现对已旋转待认证图像的旋转校正。以上方法对于抵抗常见的多种图像处理攻击如添加噪声、滤波、JPEG压缩、缩放等以及任意角度的旋转攻击具有很好的鲁棒性。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中嵌入方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法方法中提取方法的流程示意图;
图3是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中原始二值水印图像的示意图;
图4是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中示例原始彩色图像的示意图;
图5是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中示例原始彩色图像(a)受到不同攻击后的图像;
图6是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中示例中从受到不同攻击原始彩色图像(a)中提取出的水印图像。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
图1是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中嵌入方法的流程示意图;图2是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中提取方法的流程示意图;本实施例可适用于利用零水印对彩色图像的版权进行鉴权的情况,具体可包括:嵌入方法和提取方法,提取方法以嵌入方法为基础对彩色图像进行版权鉴别。其中,鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入方法包括:
110,对原始二值水印图像W进行Arnold置乱,得到置乱后的水印图像W 1
图3是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法方法中原始二值水印图像的示意图,对图3中大小为M×M的原始二值水印图像W进行周期为T的Arnold置乱,得到置乱后的水印图像W 1,置乱次数被记作密钥Key1,具体见公式:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
其中,所述原始二值水印图像可以是初始作为版权认证信息的二值图像,示例性的,可以采用图3中的图样,也可根据实际需要灵活设置。
120,对置乱后的水印图像W 1进行混沌加密,得到加密后的水印图像W 2
示例性的,可以采用2D Logistic-adjusted-Sine map(2D-LASM)混沌映射生成两个一维随机序列X 1Y 1,任意选择出一个序列X 1,将X 1二值化后转化为一幅二维的二值随机图像Z 1,将Z 1和所述置乱水印图像W 1进行异或操作,实现对置乱水印W 1的加密,加密后的水印图像被记作W 2
所述2D Logistic-adjusted-Sine map(2D-LASM)采用如下方式实现:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
,
其中,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
为控制参数,控制参数可采用常数,
Figure 727625DEST_PATH_IMAGE010
和序列初值x 0y 0作为密钥Key2使用。
130,将原始彩色图像I由RGB空间转换到YIQ颜色空间,并提取对应的亮度分量Y,接着对亮度分量Y进行k层二维平稳小波变换,获得变换后的低频子图Y L
图像经历平稳小波变换后的低频子带既保留了原始彩色图像的大部分能量,又具有和原始彩色图像同样大小的尺寸,这有利于保证嵌入水印的鲁棒性和容量。
140,由低频子图Y L 构造鲁棒的二值特征矩阵Q
示例性的,可以包括:对低频子图Y L 进行非重叠分块,每个图像块被记作A i,j ,计算每个图像块A i,j 的方差,并对其按照降序进行排列,从排列中由大至小依次选择与原始二值水印图像W的大小相同个数的图像块
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
,记录所述图像块在低频子图Y L 中所在的位置J,将位置J记为秘钥Key3,对位置J上的所有图像块
Figure 864209DEST_PATH_IMAGE011
进行全相位离散余弦双正交变换,获得变换后的系数子块
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
,并利用每个系数子块
Figure 205191DEST_PATH_IMAGE012
中(1,2)位置上系数的符号极性构造原始彩色图像的鲁棒特征Q, 所述利用每个系数子块
Figure 932976DEST_PATH_IMAGE012
中(1,2)位置上系数的符号极性构造原始彩色图像的鲁棒特征Q,利用如下公式实现:
Figure DEST_PATH_IMAGE013
其中,sign( )为符号函数,floor( )为下取整函数。
150,对二值特征矩阵Q进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵P
示例性的,对采用2D Logistic-adjusted-Sine map(2D-LASM)混沌映射生成的另一个随机序列Y 1进行排序[Y 2, S] = sort (Y 1) ,获得排序后的序列Y 2以及其位置索引向量S,利用S对鲁棒特征Q进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵P
160,将加密后的水印图像W 2和过渡二值矩阵P进行异或(XOR)操作,得到最终的认证零水印图像W F ,将W F 保存到注册机构的版权鉴别数据库中,并将零水印嵌入过程中的密钥和原始彩色图像I同时进行保存。
通过上述步骤,获取最终的认证零水印图像W F ,和零水印嵌入过程中的密钥以及原始彩色图像I,供最后校验图像版权使用。
所述对待认证合法性的数字彩色图像进行零水印提取,包括:
210,对待认证的彩色图像I 进行旋转攻击检测,所述旋转攻击检测包括:旋转攻击判决和旋转校正,得到校正后待认证彩色图像
Figure 156147DEST_PATH_IMAGE001
,如果I 未经历旋转,则将待认证的彩色图像直接视为校正后待认证彩色图像
Figure 362000DEST_PATH_IMAGE001
示例性的,旋转攻击判决和旋转校正可以采用如下方式:
在亮度分量的4个顶角处(左上、右上、左下、右下)分别取出4个r×r大小的图像小块,记作H 1H 2H 3H 4。假设U是亮度分量Y的第1行向量,V 1是亮度分量Y 的第N行向量左右翻转后得到的向量,V 2是由亮度分量Y 的第1列向量转置后再左右翻转后得到的向量,V 3是由亮度分量Y 的第N列向量转置后得到的向量,根据下列公式来判决彩色图像I 是否已经历旋转攻击:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
其中,Or×r大小的零矩阵;
如果判断结果为待认证图像I 经历过旋转攻击,执行以下步骤中的(1)~(4)对I 进行旋转角度校正,如果I 未经历旋转,则
Figure 88648DEST_PATH_IMAGE001
=I
(1)将大小为N×N原始彩色图像I的亮度分量Y和待认证彩色图像I 的亮度分量Y 进行相同比例的尺寸缩小,分别生成大小为N 1×N 1的图像EE ;(2)将E在1~360°范围内依次进行角度数值为F的旋转,这里F=20,40,60,…,360,然后分别计算每一次旋转后的EE 之间的峰值信噪比(PSNR)值,获得一个最大的PSNR值记为PSNR_1,并将与其对应的角度数值记为B1,这里PSNR的计算表达式如下:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
(3)将E依次进行角度数值为B1±e的旋转,这里e=0,1,2,3…,10,然后分别计算每一次旋转后的EE 1之间的PSNR值,获得一个最大的PSNR值记为PSNR_2并将与其对应的角度数值记为B2;
(4)PSNR_2对应的B2即为待认证图像的旋转角度数值,按照B2对I 进行逆旋转,完成对待认证图像I 的旋转角度校正并得到校正图后图像
Figure 190596DEST_PATH_IMAGE001
及其在YIQ空间下的量度分量Y
220,将校正后待认证彩色图像
Figure 166642DEST_PATH_IMAGE001
在YIQ颜色空间下的亮度分量
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
进行k层平稳小波变换,得到变换后的低频子图
Figure 379449DEST_PATH_IMAGE004
将校正后待认证彩色图像
Figure 757341DEST_PATH_IMAGE001
由RGB空间转换到YIQ颜色空间,并提取对应的亮度分量
Figure 561349DEST_PATH_IMAGE002
,接着对亮度分量
Figure 759112DEST_PATH_IMAGE002
进行k层二维平稳小波变换,获得变换后的低频子图
Figure 306768DEST_PATH_IMAGE004
,如果I 未经历旋转攻击,则将
Figure 273587DEST_PATH_IMAGE004
=
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
230,由低频子图
Figure 982917DEST_PATH_IMAGE004
构造鲁棒的二值特征矩阵
Figure 667976DEST_PATH_IMAGE005
对变换后的低频分量
Figure 19323DEST_PATH_IMAGE004
进行l×l的非重叠分块,每个图像块被记作
Figure DEST_PATH_IMAGE017
,借助步骤140中由低频子图Y L 构造鲁棒的二值特征矩阵Q的方法中涉及的特征子块位置选择模板J即密钥Key3,从以上所有图像块
Figure 840648DEST_PATH_IMAGE017
中按照原始水印W的大小选择出M×M个图像块
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
,并对每个
Figure 934594DEST_PATH_IMAGE018
进行全相位离散余弦双正交变换(APDCBT),获得变换后的系数子块
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
利用每个系数子块
Figure 247895DEST_PATH_IMAGE019
中(1,2)位置上系数的符号极性构造待认证彩色图像的鲁棒特征
Figure 137354DEST_PATH_IMAGE005
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
240,对二值特征矩阵
Figure 813186DEST_PATH_IMAGE005
进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵
Figure 395477DEST_PATH_IMAGE006
利用120中的秘钥Key2,按照150中的方法生成相同的随机序列Y 1和位置索引向量S,并利用S对鲁棒特征
Figure 789549DEST_PATH_IMAGE005
进行置乱,从而获得二值过渡矩阵
Figure 482698DEST_PATH_IMAGE006
250,利用过渡二值矩阵
Figure 278616DEST_PATH_IMAGE006
和保存在注册机构版权鉴别数据库中的认证零水印W F 以及相关密钥来提取出水印图像
Figure 297388DEST_PATH_IMAGE007
,最后根据
Figure 178756DEST_PATH_IMAGE007
显示的内容信息来鉴别待认证的彩色图像I 的版权归属。
利用120中的秘钥Key2,按照120中的方法生成相同的二维二值随机图像Z 1,将二值过渡矩阵
Figure 941176DEST_PATH_IMAGE006
先后与之前保存在注册中心的认证零水印W F和二值随机图像Z 1进行异或操作,生成一幅新的二值图像,再利用密钥Key1对其进行周期为T的Arnold反置乱,得到最后提取出来的水印图像 ;
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
图6是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中示例中从受到不同攻击原始彩色图像(a)中提取出的水印图像。由图6可以看出,利用上述方法得到的水印图像
Figure 591600DEST_PATH_IMAGE007
,与原始水印图像W相比,在视觉上具有一定的相似性,因此可以计算
Figure 250114DEST_PATH_IMAGE007
W之间的归一化相似度(NC值),当NC值大于预设阈值时,则可以认定提取出的
Figure 884358DEST_PATH_IMAGE007
为有效的水印图像,进而可以确定待认证图像的版权归属。
本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法,通过将二维平稳小波变换和全相位离散余弦双正交变换各自的优势进行有效结合,提出了一种新颖的基于图像特征的零水印构造方法,构造过程简单且鲁棒性高;并采用2D-LASM系统预处理原始二值水印信息和对构造的二值鲁棒特征矩阵进行置乱,保证了算法的安全性;并提出了一种改进的彩色图像旋转判决和校正方案,先获得原始彩色图像I和待认证图像I 各自在YIQ颜色空间下的亮度分量,再通过计算尺寸缩小化后的两个亮度分量之间的峰值信噪比,对待认证图像的旋转角度进行估计,从而实现对已旋转待认证图像的旋转校正。可对于抵抗常见的多种图像处理攻击如添加噪声、滤波、JPEG压缩、缩放等以及任意角度的旋转攻击具有很好的鲁棒性。
下面结合具体实例对本发明提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法的过程和效果进行具体说明。
为了验证本发明的有效性,仿真实验中采用6幅大小为512×512 的彩色图像作为原始测试图像I,图4是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中示例原始彩色图像的示意图。这些图像分别被命名为 Lena、Baboon、Peppers、Airplane、Test1和Test2,原始二值水印图像W采用图3中大小64×64的标有“我的水印”字样的Logo图像。
受攻击后载体图像的视觉质量采用峰值信噪比(PSNR)来评价, PSNR表达式如下:
Figure DEST_PATH_IMAGE023
其中,II 分别代表大小为N×N原始载体图像和待认证图像。PSNR值越小,图像受到攻击后带来的图像质量损失就越大。
鲁棒性可通过计算原始二值水印图像W和最终提取出来的水印图像之间的归一化相似度(NC)值来评价,NC的计算如下,NC值越大,表明该方法的鲁棒性越强:
Figure DEST_PATH_IMAGE024
以下通过对6幅载体图像进行不同类型的多种攻击,来验证本发明方法的鲁棒性。
1)针对噪声攻击
将6幅原始彩色测试图像分别经历均值为0且方差为0.01、0.05 、0.1、0.15、0.2的高斯噪声攻击,表1给出了从经历以上高斯噪声攻击后的6幅测试图像中,分别提取出来的水印图像与原始二值水印W之间的NC值。同理,将6幅原始彩色测试图像分别经历噪声密度为0.01、0.05 、0.1、0.15、0.2的椒盐噪声攻击,表2给出了从经历以上椒盐噪声攻击后的6幅测试图像中,分别提取出来的水印图像
Figure 388152DEST_PATH_IMAGE007
与原始二值水印W之间的NC值。表1和表2分别表明本发明提出的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法可以有效地抵抗高斯和椒盐噪声攻击。
表1 高斯噪声攻击下提取出的水印图像与原始二值水印之间的NC值
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表2 椒盐噪声攻击下提取出的水印图像与原始二值水印之间的NC值
Figure DEST_PATH_IMAGE028
2)针对滤波攻击
将6幅原始彩色测试图像分别经历窗口大小为3×3、5×5、7×7、9×9、11×11 的中值滤波攻击,表3给出了从经历以上中值滤波攻击后的6幅测试图像中,分别提取出来的水印图像与原始二值水印W之间的NC值。同理,将6幅原始彩色测试图像分别经历窗口大小为3×3、5×5、7×7、9×9、11×11 的维纳滤波攻击,表4给出了从经历以上维纳滤波攻击后的6幅测试图像中,分别提取出来的水印图像
Figure 893082DEST_PATH_IMAGE007
与原始二值水印W之间的NC值。表3和表4分别表明本发明提出的方法可以有效地抵抗中值滤波和维纳滤波攻击。
表3 中值滤波攻击下提取出的水印图像与原始二值水印之间的NC值
Figure DEST_PATH_IMAGE030
表4 维纳滤波攻击下提取出的水印图像与原始二值水印之间的NC值
Figure DEST_PATH_IMAGE032
3)针对JPEG压缩攻击
将6幅原始彩色测试图像分别经历不同压缩因子的JPEG压缩攻击,压缩因子分别为1%、5%、10%、20%、40%,表5给出了从经历以上JPEG压缩攻击后的6幅测试图像中,分别提取出来的水印图像
Figure 191340DEST_PATH_IMAGE007
与原始二值水印W之间的NC值。由表5可知,本发明提出的方法可以有效地抵抗JPEG压缩攻击。
表5 JPEG压缩攻击下提取出的水印图像与原始二值水印之间的NC值
Figure DEST_PATH_IMAGE034
4)针对剪裁攻击
将6幅原始彩色测试图像分别经历不同区域大小的剪切攻击,剪切区域分别为:左上角剪切64×64、左上角剪切128×128、中心剪切128×128、左上角剪切128×256、左上角剪切256×256,表6给出了从经历以上剪切攻击后的6幅测试图像中,分别提取出来的水印图像
Figure 781721DEST_PATH_IMAGE007
与原始二值水印W之间的NC值。由表6可知,本发明提出的方法可以有效地抵抗剪切攻击。
表6 剪裁攻击下提取出的水印图像与原始二值水印之间的NC值
Figure DEST_PATH_IMAGE036
5)尺寸缩放攻击
将6幅原始彩色测试图像分别经历不同比例的缩放攻击,缩放因子分别为:1/16、1/8、1/4、1/2、2,表7给出了从经历以上缩放攻击后的6幅测试图像中,分别提取出来的水印图像
Figure 620364DEST_PATH_IMAGE007
与原始二值水印W之间的NC值。由表7可知,本发明提出的方法可以有效地抵抗缩放攻击。
表7 缩放攻击下提取出的水印图像与原始二值水印之间的NC值
Figure DEST_PATH_IMAGE038
6)平移攻击
将6幅原始彩色测试图像分别经历不同像素水平的平移攻击,平移方式为从左到右,依次平移的像素数分别为1、2、3、4、5,表8给出了从经历以上平移攻击后的6幅测试图像中,分别提取出来的水印图像
Figure 708363DEST_PATH_IMAGE007
与原始二值水印W之间的NC值。由表8可知,本发明提出的方法可以抵抗一定程度的平移攻击。
表8 平移攻击下提取出的水印图像与原始二值水印之间的NC值
Figure DEST_PATH_IMAGE040
7)针对旋转攻击
将6幅原始彩色测试图像分别经历不同角度的旋转攻击,旋转方式为逆时针,旋转角度分别为5°、10°、20°、40°、90°,表9给出了从经历以上旋转攻击后的6幅测试图像中,分别提取出来的水印图像与原始二值水印W之间的NC值。从表9中可见,本发明提出的方法对抵抗任意角度的旋转攻击具有很好的鲁棒性,并且能从经历旋转90°受攻击后的待认证图像中无失真地提取出水印信息来(180°和270°效果相同)。
表9 旋转攻击下的不同图像提取出的水印图像与原始二值水印之间的NC值
Figure DEST_PATH_IMAGE042
为了进一步更直观地说明本发明提出算法的鲁棒性,从表1-9中选取了12种强度较大的不同种攻击进行测试,这12中攻击分别为:(a) 高斯噪声(0.2)、(b)椒盐噪声(0.2)、(c)中值滤波(11×11)、(d)维纳滤波(11×11)、(e)JPEG压缩(1%)、(f)左上角剪切(256×256)、(g)缩放(1/16)、(h)水平平移(5个像素)、(i)旋转(10°)、(j)旋转(20°)、(k)旋转(40°)、(l)旋转(90°)。图5是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中示例原始彩色图像(a)受到不同攻击的图像,即原始彩色Lena图像经历以上12种攻击后的结果如图5所示。图6是本发明实施例提供的鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法中示例从受到不同攻击原始彩色图像(a)中提取的水印图像。图6与图5相对应,给出了12幅从经历以上不同类型、不同程度攻击下的Lena图像中提取出的水印图像。由图5可知,原始彩色Lena图像在经受不同类型不同程度的攻击后,在主观视觉质量上已经受到严重的损失。从图6中可见,与图5 相对应,在视觉质量严重受损的Lena图像中提取出来的水印图像仍清晰可见。图5 和图6进一步证实了本发明提出的方法对多种不同类型的攻击如添加噪声、滤波、JPEG压缩和缩放等具有很强的鲁棒性,特别是本发明提出的旋转角度检测和校正方法能够在一定程度上有效地抵抗任意角度的旋转攻击。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种鲁棒的组合域彩色图像零水印嵌入和提取方法,其特征在于,包括:
在原始彩色图像中嵌入零水印和对待认证合法性的数字彩色图像进行零水印提取;
所述在原始彩色图像中嵌入零水印,包括:
对原始二值水印图像W进行Arnold置乱,得到置乱后的水印图像W 1
对置乱后的水印图像W 1进行混沌加密,得到加密后的水印图像W 2
将原始彩色图像I由RGB空间转换到YIQ颜色空间,并提取对应的亮度分量Y,接着对亮度分量Y进行k层二维平稳小波变换,获得变换后的低频子图Y L
由低频子图Y L 构造鲁棒的二值特征矩阵Q
对二值特征矩阵Q进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵P
将加密后的水印图像W 2和过渡二值矩阵P进行异或(XOR)操作,得到最终的认证零水印图像W F ,将W F 保存到注册机构的版权鉴别数据库中,并将零水印嵌入过程中的密钥和原始彩色图像I同时进行保存;
所述对待认证合法性的数字彩色图像进行零水印提取,包括:
对待认证的彩色图像I 进行旋转攻击检测,所述旋转攻击检测包括:旋转攻击判决和旋转校正,得到校正后待认证彩色图像
Figure DEST_PATH_IMAGE001
,如果I 未经历过旋转攻击,则将直接视为
Figure 559399DEST_PATH_IMAGE001
将校正后待认证彩色图像在YIQ颜色空间下的亮度分量进行k层二维平稳小波变换,得到变换后的低频子图
Figure DEST_PATH_IMAGE003
由低频子图
Figure 945381DEST_PATH_IMAGE003
构造鲁棒的二值特征矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE004
对二值特征矩阵
Figure 53014DEST_PATH_IMAGE004
进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE005
利用过渡二值矩阵
Figure 41699DEST_PATH_IMAGE005
和保存在注册机构版权鉴别数据库中的认证零水印W F 以及密钥来提取出水印图像
Figure DEST_PATH_IMAGE007
,最后根据显示的内容信息来鉴别待认证的彩色图像I 的版权归属。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对置乱后的水印图像W 1进行混沌加密,得到加密后的水印图像W 2包括:
采用2D Logistic-adjusted-Sine map(2D-LASM)混沌映射生成两个一维随机序列X 1Y 1,任意选择出一个序列X 1,将X 1二值化后转化为一幅二维的二值随机图像Z 1,将Z 1和所述置乱水印图像W 1进行异或操作,实现对置乱水印W 1的加密,加密后的水印图像被记作W 2
所述2D Logistic-adjusted-Sine map(2D-LASM)采用如下方式实现:
Figure DEST_PATH_IMAGE008
,
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为控制参数,
Figure 387229DEST_PATH_IMAGE009
和序列初值x 0y 0作为密钥使用。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述由低频子图Y L 构造鲁棒的二值特征矩阵Q,包括:
对低频子图Y L 进行非重叠分块,每个图像块被记作A i,j ,计算每个图像块A i,j 的方差,并对其按照降序进行排列,根据原始二值水印图像W的大小,从排列后的图像块中选择出一定数量方差较大的图像块
Figure DEST_PATH_IMAGE010
,并记录以上所述图像块在低频子图Y L 中所在的位置J,对位置J上的所有图像块
Figure 927801DEST_PATH_IMAGE010
进行全相位离散余弦双正交变换,获得变换后的系数子块
Figure DEST_PATH_IMAGE011
,并利用每个系数子块
Figure 663676DEST_PATH_IMAGE011
中(1,2)位置上系数的符号极性构造原始彩色图像的鲁棒特征Q, 所述利用每个系数子块
Figure 190472DEST_PATH_IMAGE011
中(1,2)位置上系数的符号极性构造原始彩色图像的鲁棒特征Q,利用如下公式实现
Figure DEST_PATH_IMAGE012
其中,sign( )为符号函数,floor( )为向下取整函数,
Figure 187247DEST_PATH_IMAGE011
为变换后的系数子块。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对二值特征矩阵Q进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵P,包括:
对采用2D Logistic-adjusted-Sine map(2D-LASM)混沌映射生成的另一个随机序列Y 1进行排序[Y 2, S] = sort (Y 1) ,获得排序后的序列Y 2以及其位置索引向量S,利用S对鲁棒特征Q进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵P
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述的零水印嵌入过程中的密钥包括:
将对原始二值图像水印信息进行Arnold置乱时的置乱次数作为密钥Key1;
将采用2D-LASM生成随机序列时使用的参数作为密钥Key2;
将由低频子图Y L 构造鲁棒的二值特征矩阵Q的方法中涉及的特征图像子块位置选择模板J作为密钥Key3。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对待认证的彩色图像I 进行旋转攻击检测,得到校正后待认证彩色图像
Figure 180611DEST_PATH_IMAGE001
包括:
获取原始彩色图像I和待认证彩色图像I 在YIQ颜色空间下的亮度分量YY ,在亮度分量Y 的4个顶角处分别取出4个r×r大小的图像小块,记作H 1H 2H 3H 4
U是亮度分量Y的第1行向量,V 1是亮度分量Y 的第N行向量左右翻转后得到的向量,V 2是由亮度分量Y 的第1列向量转置后再左右翻转后得到的向量,V 3是由亮度分量Y 的第N列向量转置后得到的向量,所述N为原始彩色图像的宽度或高度;
根据如下方式判决彩色图像I 是否已经历旋转攻击;
Figure DEST_PATH_IMAGE014
,
其中,Or×r大小的零矩阵;
如果判断结果为I 没有经历过旋转攻击,则直接将待认证的彩色图像I 视为
Figure 403782DEST_PATH_IMAGE001
,用于构造鲁棒的二值特征矩阵
Figure 468690DEST_PATH_IMAGE004
,否则将大小为N×N原始彩色图像的亮度分量Y和待认证彩色图像的亮度分量Y 进行相同比例的尺寸缩小,生成大小为N 1×N 1图像EE
E在1~360°范围内依次进行角度数值为F的旋转, F=20,40,60,…,360然后分别计算每一次旋转后的EE 之间的峰值信噪比(PSNR)值,获得一个最大的PSNR值记为PSNR_1,并将与其对应的角度数值记为B1,PSNR的计算表达式如下:
Figure DEST_PATH_IMAGE015
E依次进行角度数值为B1±e的旋转,e=0,1,2,3…,10,然后分别计算每一次旋转后的E与之间的PSNR值,再次获得一个最大的PSNR值记为PSNR_2,并将与其对应的角度数值记为B2;
将与PSNR_2对应的B2即视为待认证彩色图像I 的旋转角度数值,按照B2对I 进行逆旋转,完成对I 的旋转角度校正并得到校正后图像
Figure 460916DEST_PATH_IMAGE001
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述由低频子图
Figure DEST_PATH_IMAGE002
构造鲁棒的二值特征矩阵
Figure 218657DEST_PATH_IMAGE004
包括:
对得到的低频子图
Figure 53758DEST_PATH_IMAGE002
进行非重叠分块,每个图像块被记作
Figure DEST_PATH_IMAGE016
,根据密钥Key3,从所有图像块
Figure DEST_PATH_IMAGE018
中选择出M×M个图像块
Figure DEST_PATH_IMAGE019
,并对每个
Figure 459374DEST_PATH_IMAGE019
进行全相位离散余弦双正交变换,获得变换后的系数子块
Figure DEST_PATH_IMAGE020
,利用每个系数子块
Figure 306108DEST_PATH_IMAGE020
中(1,2)位置上系数的符号极性和下述方式构造待认证彩色图像的鲁棒特征
Figure 641274DEST_PATH_IMAGE004
Figure DEST_PATH_IMAGE021
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述对二值特征矩阵
Figure 963671DEST_PATH_IMAGE004
进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵
Figure 370382DEST_PATH_IMAGE005
,包括:
利用密钥Key2使用2D-LASM系统获取随机序列Y 1,对二值特征矩阵
Figure 337201DEST_PATH_IMAGE004
进行置乱,对所述随机序列Y 1进行排序,[Y 2, S] = sort (Y 1) ,获得排序后的序列Y 2以及其位置索引向量S,利用S对构造的鲁棒特征
Figure 108847DEST_PATH_IMAGE004
进行置乱,获得置乱后的过渡二值矩阵
Figure 387382DEST_PATH_IMAGE005
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述利用过渡二值矩阵和保存在注册机构版权鉴别数据库中的认证零水印W F 以及相关密钥来提取最终水印图像,从而来鉴别待认证的彩色图像的版权归属,包括:
利用密钥Key2使用2D-LASM系统产生二值随机图像Z 1,将二值过渡矩阵先后与保存在注册机构版权鉴别数据库中的认证零水印W F 和二值随机图像Z 1进行异或操作,生成一幅新的二值图像,并利用密钥Key1对以上新生成的二值图像进行周期为T的Arnold反置乱,得到提取出来的水印图像,最后根据的显示的内容信息来鉴别待认证图像的版权,
Figure DEST_PATH_IMAGE022
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