CN114387147A - 高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法 - Google Patents

Abstract

高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法，涉及印刷图像信息隐藏保护领域，解决现有水印图像的水印信息的抗打印扫描效果不明显，无法抵抗打印扫描攻击等问题，该方法将原始图像经过点扩散算法来生成半色调图像，并在生成过程中加入与色调相关的误差扩散技术，同时在空间域内利用像素的统计特性在图像的奇偶域上实现水印信息的嵌入和提取。水印的实现分为水印嵌入和水印提取两个过程。水印的嵌入过程主要完成将水印信息嵌入到载体图像内，水印提取过程用于完成将水印信息从载体图像中提取出来。本发明方法能够很好的抵抗打印扫描攻击。

Description

高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法

技术领域

本发明涉及印刷图像信息隐藏保护领域，具体涉及一种高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法。

背景技术

基于半色调图像的水印技术是在印刷图像中隐藏水印信息，从而实现版权保护和防伪安全。现有的多数水印算法还是基于连续调数字图像的而对于印刷品防伪并不适用。原因在于印刷品是以半色调的网点分布来再现连续调原图的阶调层次和颜色变化。连续调数字图像在印刷的过程中，首先要进行加网和分色处理，这就使得嵌入的数字水印在这个过程中会受到很大破坏，再经过扫描重新采样量化，基本上无法提取出原水印。与传统数字图像水印不同，半色调图像水印实现了在纸质等其他载体上水印信息的传递，由于水印是在图像进行半色调的过程中嵌入的，最后得到的是含水印的半色调图像，所以在印刷过程中水印信息不容易被破坏，经过扫描操作后也能准确的提取出原水印信息。本发明是针对灰度图像实施的印刷水印制造，不涉及彩色图像范围。

国内外面向半色调图像的水印技术相较于面向数字图像的水印技术还是较少，Duan先通过对原始灰度图像使用0度和45度有序抖动模板生成两幅半色调图像，再利用水印信息和这两幅半色调图像进行逻辑运算，生成嵌水印图像，但算法鲁棒性不足。Pei提出的KAEDF(kernels-alternated error diffusion)算法通过在半色调过程中改变核而实现不可见水印嵌入。该算法简单且具有一定的鲁棒性，但是嵌水印图像有边缘锐化和噪声成形的失真，另外在水印检测时还需要原始灰度图像来产生核判断阈值。Hangyu Gong等人提出在宿主灰度图像变为半色调图像的同时，在边缘位置嵌入二值水印，此种算法对于嵌水印图像的抗剪裁、涂抹、噪声和JPEG压缩的能力有很大提高，但由于其嵌入方式的限制，嵌入水印的容量难以增加。

由于半色调图像本身的特殊性，大多数的数字水印技术无法直接复制应用于半色调图像的版权认证和内容保护。目前常见的半色调图像水印算法按嵌入方法主要分为三大类：直接嵌入半色调图像水印算法、间接嵌入半色调图像水印算法和联合嵌入半色调水印算法。直接嵌入半色调图像水印算法是一种直接在半色调图像上嵌入水印信息的方法，大多在空间域进行，其算法简单，且具备一定鲁棒性，适合用于半色调图像的版权认证和内容保护。间接嵌入法是指直接在连续色调图像中进行水印嵌入，且从水印嵌入操作到生成输出图像整个过程不使用半色调技术，生成的嵌水印图像仍为连续色调图像的方法。联合嵌入半色调图像水印算法是在半色调化的过程中嵌入水印信息的方法。该方法输入的载体图像为连续调图像，输出的含水印图像为半色调图像。该类型的半色调图像水印算法一般较为复杂，对算法实现的条件要求较高，即硬件水平，但其水印的视觉不可见性和鲁棒性较好。

现有的水印方案在水印鲁棒性，嵌水印图像的视觉效果上仍有不足，水印信息的抗打印扫描效果不明显，无法抵抗打印扫描攻击。

发明内容

本发明为解决现有水印图像的水印信息的抗打印扫描效果不明显，无法抵抗打印扫描攻击等问题，提供一种高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法。

高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法，该方法由以下步骤实现：

步骤一、水印图像的预处理；

对尺寸大小为w₁×w₂的二值水印图像进行置乱处理，获得水印图像ω；将所述水印图像ω中黑色像素点的集合定义为w_B，白色像素点的集合定义为w_w；

步骤二、灰度宿主图像预处理；

将灰度宿主图像转换为二维灰度图像矩阵H，并对像素值进行归一化处理；根据水印图像ω的尺寸大小对灰度图像矩阵H进行分块，将灰度图像矩阵H分割成大小为D₁×D₂的二维图像矩阵，作为水印嵌入窗口，要求分割的块数量与预计嵌入水印图像的像素点数相等；

步骤三、对步骤二所述的灰度宿主图像的像素点进行奇偶性的设定；

步骤四、灰度宿主图像半色调处理与水印嵌入；

对于步骤二中二维灰度图像矩阵H按照点扩散矩阵的尺寸大小进行分块，采用点扩散矩阵铺满整个灰度图像矩阵，按照点扩散矩阵内数值从小到大的顺序，对每一个块上的每一个像素点进行误差扩散半色调处理，同时进行水印的嵌入；

具体处理过程为：

步骤四一、对步骤二中的二维灰度图像矩阵H；定义点扩散矩阵，将二维灰度图像矩阵H按照点扩散的矩阵的大小进行分块；

步骤四二、使用x[i,j]表示图像块中(i,j)处像素点x的归一化像素值，使用v[i,j]表示图像块中(i,j)处的像素点x接收反馈误差之后的像素值；

生成像素值为x[i,j]的单一灰度图像f，设定量化阈值为

r∈[0,255]，对灰度图像f进行误差扩散处理，对应每一个量化阈值生成一幅半色调图像；

步骤四三、计算每幅半色调图像与灰度图像f之间的感知误差，获得使感知误差最小时的量化阈值，即为像素值x[i,j]在进行误差扩散处理时的最佳量化阈值t(a)；

步骤四四、计算当前图像块中(i,j)处像素点x对应的位置输出的二值像素值b[i,j]，计算当前图像块中(i,j)处像素点x的二值输出像素值b[i,j]与原像素值的量化误差e[i,j]；

步骤四五、定义误差扩散核，通过计算当前像素点所对应的误差扩散核元素与量化误差的乘积，获得传递给下一个像素点的反馈误差；

步骤四六、重复上述四二到四五操作，对每一个图像块中的每个像素点进行处理，并将产生的反馈误差传递给下一个需要处理的像素点，同时完成水印信息的嵌入，最后得到含水印的半色调图像。

本发明的有益效果：本发明能够解决含水印图像在经过打印扫描处理后，提取出的水印图像与原水印图像相差较大的问题，同时改善含水印图像打印输出后的视觉质量。本发明所述的方法将原始图像经过点扩散算法来生成半色调图像，并在生成过程中加入与色调相关的误差扩散技术，同时在空间域内利用像素的统计特性在图像的奇偶域上实现水印信息的嵌入和提取。水印的实现分为水印嵌入和水印提取两个过程。水印的嵌入过程主要完成将水印信息嵌入到载体图像内，水印提取过程用于完成将水印信息从载体图像中提取出来。水印嵌入过程的主要步骤为：灰度载体图像预处理、水印信息的置乱处理、嵌入水印、得到含水印半色调载体图像。水印提取过程的主要步骤为：通过扫描操作得到含水印的数字图像、提取水印、得到置乱的水印信息、恢复水印图像。

附图说明

图1为本发明所述的一种高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法的流程图；

图2为本发明的宿主图像半色调处理流程图；

图3为本发明的水印嵌入处理流程图。

具体实施方式

结合图1至图3说明本实施方式，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明进行进一步详细说明。本发明的目的是提供高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法，该方法由以下步骤实现：

第一步：水印图像的预处理：对尺寸大小为w₁×w₂的二值水印图像进行Arnold置乱处理，得到水印图像ω。其中黑色像素点的集合定义为w_B，白色像素点的集合定义为w_w。

第二步：灰度宿主图像预处理：将灰度宿主图像转换为二维灰度图像矩阵H，并对像素值进行归一化处理。根据水印图像ω的尺寸大小对二维灰度图像矩阵H进行分块，将二维灰度图像矩阵H分割成大小为D₁×D₂的互不重叠的块，作为水印嵌入窗口，此时要求分割的块数量与水印图像ω的像素点数相等。

第三步：像素点奇偶性的设定：对于第二步中二维灰度图像矩阵H中的给定像素点x，其像素值为标量，表示为A(x)。接下来定义x的邻域为一个从此像素点右下角开始的包含若干个其它像素点的正方形。假如这个区域的起点被设置在(i,j)位置，定义其邻域为G，计算邻域G中所有像素点的平均值并标记为A(G)。将给定像素点x的奇偶性标记为P[i,j]，则P[i,j]的定义如下：

p[i,j]＝[∑_k∈Gq(A(k)-A(G))]mod2

其中，

A(k)表示邻域G中k位置处的像素值，逐一将邻域G中每一个像素点的像素值与G中所有像素点的平均值A(G)作比较，大于则输出1，小于则输出0，最终计算输出1的个数，若1的个数为奇数，则定义给定像素点的奇偶性为奇(记作p[i,j]＝1)，否则为偶(记作p[i,j]＝0)。根据上述方法将灰度宿主图像中的所有像素点的奇偶性进行设定。

第四步：宿主图像半色调处理与水印的嵌入：对于步骤二中的二维灰度图像矩阵H按照点扩散矩阵的尺寸大小进行分块，用点扩散矩阵去铺满整个二维灰度图像矩阵H，按照点扩散矩阵内数值从小到大的顺序，对每一个块上的像素点进行误差扩散半色调处理，同时进行水印的嵌入。

如图2所示，在进行误差扩散半色调处理时，采用以下步骤实现：

1、针对第二步中的二维灰度图像矩阵H，其中的像素值的大小定义在[0,1]之间，下文中提到的像素值皆为归一化的像素值。

2、定义点扩散矩阵，并将第二步中得到的二维灰度图像矩阵H按照点扩散的矩阵尺寸的大小进行分块。

3、对于上一步中得到的图像块，使用x[i,j]表示图像块中(i,j)处的像素点x的归一化像素值，使用v[i,j]表示接收反馈误差之后的像素值，它的定义由下式给出：v[i,j]＝x[i,j]+X[i,j]，其中，X[i,j]为像素点x接收到的反馈误差。

4、生成像素值为x[i,j]的单一灰度图像f，设定量化阈值为

r∈[0,255]，对f进行误差扩散处理，对应每一个量化阈值生成一幅半色调图像。

5、计算上一步中每一幅半色调图像与原图像f之间的感知误差，得到使感知误差最小时的量化阈值，即为当前像素值在进行误差扩散处理时的最佳量化阈值，用t(a)表示。

6、根据下式计算当前像素点对应的位置输出的二值像素值的大小，在此处通过添加或减少分散误差的方式，改变像素点的像素值，进而改变像素点表现的奇偶性，实现水印的嵌入。

7、计算当前像素点的二值输出像素值与原像素值的量化误差，用e[i,j]表示，它的定义由下式给出：e[i,j]＝v[i,j]-b[i,j]。

8、定义所用误差扩散核，用DM[m,n]表示，本发明分别在图像的亮调暗调与中间调采用了不同的误差扩散核，在图像亮调与暗调区域(像素值大小在[0,20/255]与[231/255,1]之间)采用的误差扩散核定义为：

在图像中间调区域(像素值大小在[21/255,230/255]之间)采用的误差扩散核定义为：

9、用Y[i,j]表示下一个像素点接收到的反馈误差，其定义由下式给出：

Y[i,j]＝DM[m,n]×e[i,j]

10、重复上述3-9操作，对每一个图像块中的每个像素点进行处理，并将产生的反馈误差传递给下一个需要处理的像素点，同时完成水印信息的嵌入，最后得到含水印的半色调图像W。

如图3所示，图3为本发明的水印嵌入处理流程图，对于第四步中水印嵌入的具体方式如下：

步骤A、定义水印图像ω内黑色像素点(像素值为0)的奇偶性为偶，白色像素点(像素值为1)的奇偶性为奇。

步骤B、将水印图像内的每个像素点与第二步中预处理后的灰度图像内的水印嵌入窗口一一对应。

步骤C、在对像素点x进行误差扩散半色调处理时，当公式(1)和(2)被满足时，则使用公式(3)与公式(4)来改变当前处理的像素点x的像素值与量化误差。

x[i,j]+X[i,j]>A(G) (1)

v[i,j]＝x[i,j]+X[i,j]-N_A (3)

e[i,j]＝v[i,j]-b[i,j]+N_A (4)

当公式(5)与公式(6)被满足时，则使用公式(7)和公式(8)来改变当前处理的像素点x的像素值与量化误差。

x[i,j]+X[i,j]≤A(G) (5)

v[i,j]＝x[i,j]+X[i,j]+N_A (7)

e[i,j]＝v[i,j]-b[i,j]-N_A (8)

通过添加或减少分散误差，此处用N_A表示，改变嵌入窗口内的像素点的v[i,j]值，使水印嵌入窗口内像素点的奇偶性与对应的水印像素点的奇偶性相同，同时通过添加或减少分散误差，改变当前像素点在进行误差扩散处理时的量化误差e[i,j]，平衡由于引入N_A造成的图像亮度失真。

步骤D、对水印嵌入窗口内满足条件的像素点进行处理，对于其他像素点则按照所选的点扩散算法进行半色调处理，完成水印信息的嵌入。

本实施方式中，所述提取水印的方式为：

对第四步中得到的含水印半色调图像进行打印扫描操作，得到含水印的数字图像W'。按照p[i,j]的公式计算图像W'内所有像素点的奇偶性。计算一个水印嵌入窗口内所有像素点的奇偶性之和，若水印嵌入窗口内像素点的奇偶性为奇大于等于偶，则此水印嵌入窗口中提取的水印位奇偶性为奇，也就是白色像素点，反之，提取出的水印位奇偶性为偶，也就是黑色像素点。提取方式由下式给出：

将每个水印嵌入窗口中提取出的像素点，按照与水印嵌入窗口的对应关系进行组合，得到像素点集合图像。

本实施方式中，还包括利用Arnold逆置乱操作对提取出的像素点集合图像进行逆置乱，完成水印图像的提取。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法，其特征是：该方法由以下步骤实现：

步骤一、水印图像的预处理；

对尺寸大小为w₁×w₂的二值水印图像进行置乱处理，获得水印图像ω；将所述水印图像ω中黑色像素点的集合定义为w_B，白色像素点的集合定义为w_w；

步骤二、灰度宿主图像预处理；

将灰度宿主图像转换为二维灰度图像矩阵H，并对像素值进行归一化处理；根据水印图像ω的尺寸大小对灰度图像矩阵H进行分块，将灰度图像矩阵H分割成大小为D₁×D₂的二维图像矩阵，作为水印嵌入窗口，要求分割的块数量与预计嵌入水印图像的像素点数相等；

步骤三、对步骤二所述的灰度宿主图像的像素点进行奇偶性的设定；

步骤四、灰度宿主图像半色调处理与水印嵌入；

对于步骤二中二维灰度图像矩阵H按照点扩散矩阵的尺寸大小进行分块，采用点扩散矩阵铺满整个灰度图像矩阵，按照点扩散矩阵内数值从小到大的顺序，对每一个块上的每一个像素点进行误差扩散半色调处理，同时进行水印的嵌入；

具体处理过程为：

步骤四一、对步骤二中的二维灰度图像矩阵H；定义点扩散矩阵，将二维灰度图像矩阵H按照点扩散的矩阵的大小进行分块；

步骤四二、使用x[i，j]表示图像块中(i，j)处像素点x的归一化像素值，使用v[i，j]表示图像块中(i，j)处的像素点x接收反馈误差之后的像素值；

生成像素值为x[i，j]的单一灰度图像f，设定量化阈值为

对灰度图像f进行误差扩散处理，对应每一个量化阈值生成一幅半色调图像；

步骤四三、计算每幅半色调图像与灰度图像f之间的感知误差，获得使感知误差最小时的量化阈值，即为像素值x[i，j]在进行误差扩散处理时的最佳量化阈值t(a)；

步骤四四、计算当前图像块中(i，j)处像素点x对应的位置输出的二值像素值b[i，j]，计算当前图像块中(i，j)处像素点x的二值输出像素值b[i，j]与原像素值的量化误差e[i，j]；

步骤四五、定义误差扩散核，通过计算当前像素点所对应的误差扩散核元素与量化误差的乘积，获得传递给下一个像素点的反馈误差；

步骤四六、重复上述四二到四五操作，对每一个图像块中的每个像素点进行处理，并将产生的反馈误差传递给下一个需要处理的像素点，同时完成水印信息的嵌入，最后得到含水印的半色调图像。

2.根据权利要求1所述的高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法，其特征在于：

对于步骤二中二维灰度图像矩阵中的给定像素点x，其像素值大小用A(x)表示；定义像素点x的邻域为一个从此像素点右下角开始的包含若干个其它像素点的正方形区域；

设定所述正方形区域的起点被设置在(i，j)位置，定义其邻域为G，计算邻域G中所有像素点的平均值并标记为A(G)；将给定像素点x的奇偶性标记为P[i，j]，则P[i，j]的公式如下：

ρ[i，j]＝[∑_k∈Gq(A(k)-A(G))]mod2

式中，A(k)为邻域G中k位置处的像素值，逐一将邻域G中每一个像素点的像素值与G中所有像素点的平均值作比较，大于则输出1，小于则输出0，最终计算输出1的个数，若1的个数为奇数，则定义给定像素点的奇偶性为奇，记作p[i，j]＝1，否则为偶记作p[i，j]＝0；根据上述方法将灰度宿主图像中的所有像素点的奇偶性进行设定。

3.根据权利要求2所述的高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法，其特征在于：所述步骤四中的水印嵌入的具体过程为：

在对像素点x进行误差扩散半色调处理时，当公式(1)和(2)被满足时，则使用公式(3)与公式(4)来改变当前处理的像素点x的像素值与量化误差e[i，j]；

x[i，j]+X[i，j]＞A(G) (1)

v[i，j]＝x[i，j]+X[i，j]-N_A (3)

e[i，j]＝v[i，j]-b[i，j]+N_A (4)

当公式(5)与公式(6)被满足时，则使用公式(7)和公式(8)来改变当前处理的像素点x的像素值与量化误差；

x[i，j]+X[i，j]≤A(G) (5)

v[i，j]＝x[i，j]+X[i，j]+N_A (7)

e[i，j]＝v[i，j]-b[i，j]-N_A (8)

式中，x[i，j]为图像块中(i，j)处的像素点x的归一化像素值，X[i，j]为像素点x接收到的反馈误差，AND和OR是为逻辑运算符，

与

表示i，j分别除以D₁和D₂向下取整，w_B与w_w分别为水印图像ω中黑色像素点与白色像素点的坐标集合；v[i，j]为接收反馈误差之后的像素值，b[i，j]为当前像素点对应的位置输出的二值像素值，e[i，j]为当前像素点的二值输出像素值与原像素值的量化误差，N_A为人为添加的分散误差。

4.根据权利要求2所述的一种高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法，其特征在于：还包括提取水印，即：将步骤四中得到的含水印的半色调图像进行打印扫描处理，得到含水印的数字图像；

根据p[i，j]的公式计算含水印的数字图像内所有像素点的奇偶性p[i，j]，计算一个水印嵌入窗口内所有像素点的奇偶性之和，然后利用多数投票策略提取嵌入的一位水印像素点，其中W[m，n]为提取出的像素点集合图像(m，n)处的像素值大小，提取策略如下：

5.根据权利要求2所述的高鲁棒性的抗打印扫描半色调图像盲水印方法，其特征在于：在步骤五之后，还包括利用逆置乱操作对提取出的像素点集合图像进行逆置乱，获得水印。

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