CN115984082A - 暗水印添加和提取方法、装置、存储介质和终端 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种暗水印添加和提取方法、装置、存储介质和终端,其中暗水印添加方法,包括:获取原始图片和水印图片,原始图片和水印图片尺寸相同,且水印图片中水印部分像素内alpha通道值为1,非水印部分像素内alpha通道值为0;获取原始图片中像素内各类通道的位置信息;基于水印图片的像素内alpha通道值和原始图片中像素内各类通道的位置信息,将原始图片中对应水印部分的像素内X通道值设定为第一类型数值,并将原始图片中对应非水印部分的像素内X通道值设定为第二类型数值,获取暗水印加密图片;其中,X通道为R通道、G通道或B通道。本发明暗水印添加方法,仅对通道值进行小量变动,不影响对原始图片的识别,实现暗水印的添加。
Description
技术领域
本发明涉及图片处理技术领域,尤其涉及一种暗水印添加和提取方法、装置、存储介质和终端。
背景技术
暗水印也称数字水印,对人眼是不可见的,其对版权视频搬运侵权取证、泄露溯源、素材内容侵权审核、防篡改、链路追踪等,都具有十分重要的作用。广义来说,暗水印可以理解为,在载体数据中添加隐藏标记,相较于常见的明水印,比如图片和视频中的公司logo、纸币中的水印纹理等,暗水印对大部分感知系统来说是透明、不可见的。随着我们越来越注重版权意识,侵权行为的认定与追踪在当下仍是一个难点和痛点。
传统的暗水印实现机制一般是通过图像水印或文本水印的方式,该种方式一方面比较容易对图像的使用产生影响,另一方面暗水印也极易被破解进行涂改。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是传统暗水印实现机制比较容易对图像的使用产生影响,且也极易被破解进行涂改。
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种暗水印添加方法,包括:
获取原始图片和水印图片,所述原始图片和所述水印图片尺寸相同,且所述水印图片中水印部分像素内alpha通道值为1,非水印部分像素内alpha通道值为0;
获取所述原始图片中像素内各类通道的位置信息;
基于所述水印图片的像素内alpha通道值和所述原始图片中像素内各类通道的位置信息,将所述原始图片中对应水印部分的像素内X通道值设定为第一类型数值,并将所述原始图片中对应非水印部分的像素内X通道值设定为第二类型数值,获取暗水印加密图片;
其中,所述X通道为R通道、G通道或B通道。
优选地,获取所述原始图片中像素内各类通道的位置信息步骤包括:
设定像素内R通道的下标值为0,像素内G通道的下标值为1,像素内B通道的下标值为2;
以四位通道为一组依次获取所述原始图片中的所有像素,并基于各类通道的下标值确定像素内各类通道的位置信息。
优选地,获取原始图片和水印图片,所述原始图片和所述水印图片尺寸相同,且所述水印图片中水印部分像素内alpha通道值为1,非水印部分像素内alpha通道值为0步骤包括:
获取原始图片;
将所述原始图片输入至候选区域训练模型,以使得所述候选区域训练模型输出所述原始图片的候选区域集合;基于近似算法从所述候选区域集合中筛选出最优添加区;
基于所述最优添加区的位置信息构建水印图片;
其中,所述原始图片和所述水印图片尺寸相同,且所述水印图片中水印部分像素内alpha通道值为1,非水印部分像素内alpha通道值为0。
优选地,基于各类通道的下标值确定像素内各类通道的位置信息包括:
将所述原始图片中像素内通道位置信息除以4余0的位置信息,确定为R通道的位置信息;
将所述原始图片中像素内通道位置信息除以4余1的位置信息,确定为G通道的位置信息;
将所述原始图片中像素内通道位置信息除以4余2的位置信息,确定为B通道的位置信息。
优选地,基于所述水印图片的像素内alpha通道值和所述原始图片中像素内各类通道的位置信息,将所述原始图片中对应水印部分的像素内X通道值设定为第一类型数值,并将所述原始图片中对应非水印部分的像素内X通道值设定为第二类型数值包括:
确定像素中alpha通道相对于X通道的偏移值;
当所述水印图片中位置信息为i+offset通道的通道值为0,且所述原始图片中位置信息为i通道的通道值为奇数时,将所述原始图片中第i通道值设置为最接近其原始数值的偶数;
当所述水印图片中位置信息为i+offset通道的通道值为1,且所述原始图片中位置信息为i通道的通道值为偶数时,将所述原始图片中第i通道值设置为最接近其原始数值的奇数;
其中,offset表示像素中alpha通道相对于X通道的偏移值,i依次表示所述原始图片中所有像素X通道的位置信息。
为了解决上述技术问题,本发明还提供了一种暗水印添加装置,包括图片获取模块、位置信息获取模块和通道值设置模块;
所述图片获取模块,用于获取原始图片和水印图片,所述原始图片和所述水印图片尺寸相同,且所述水印图片中水印部分像素内alpha通道值为1,非水印部分像素内alpha通道值为0;
所述位置信息获取模块,用于获取所述原始图片中像素内各类通道的位置信息;
所述通道值设置模块,用于基于所述水印图片的像素内alpha通道值和所述原始图片中像素内各类通道的位置信息,将所述原始图片中对应水印部分的像素内X通道值设定为第一类型数值,并将所述原始图片中对应非水印部分的像素内X通道值设定为第二类型数值,获取暗水印加密图片;
其中,所述X通道为R通道、G通道或B通道。
为了解决上述技术问题,本发明还提供了一种暗水印提取方法,包括:
获取暗水印加密图片;
获取所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息;
基于所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次判断所述暗水印加密图片中各像素内X通道值是否为第一类数值,若是则将对应所述像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应所述像素内X通道值设置为第二预设值;
基于所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次将所述暗水印加密图片中各像素内两预设通道的通道值设置为第二预设值,得到暗水印显示图片;
其中,所述X通道为R通道、G通道或B通道,所述两预设通道分别为R通道、G通道和B通道中除X通道外的另外两个通道,所述暗水印加密图片为经过所述暗水印添加方法获取的。
优选地,依次判断所述暗水印加密图片中各像素内X通道值是否为第一类数值,若是则将对应所述像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应所述像素内X通道值设置为第二预设值包括:
判断所述暗水印加密图片中位置信息为i的X通道值是否为第一类数值时,若是则将对应所述像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应所述像素内X通道值设置为第二预设值;
其中,i依次表示所述原始图片中所有像素X通道的位置信息。
为了解决上述技术问题,本发明还提供了一种暗水印提取装置,包括加密图片获取模块、加密位置信息获取模块、X通道值设置模块和暗水印显示模块;
所述加密图片获取模块,用于获取暗水印加密图片;
所述加密位置信息获取模块,用于获取所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息;
所述X通道值设置模块,用于基于所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次判断所述暗水印加密图片中像素内X通道值是否为第一类数值,若是则将对应所述像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应所述像素内X通道值设置为第二预设值;
所述暗水印显示模块,用于基于所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次将所述像素内两预设通道的通道值设置为第二预设值,得到暗水印显示图片;
其中,所述X通道为R通道、G通道或B通道,所述两预设通道分别为R通道、G通道和B通道中除X通道外的另外两个通道,所述暗水印加密图片为经过所述暗水印添加方法获取的。
为了解决上述技术问题,本发明还提供了一种存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现所述的暗水印添加方法或所述的暗水印提取方法。
为了解决上述技术问题,本发明还提供了一种终端,包括:处理器以及存储器,所述存储器与所述处理器之间通信连接;
所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述终端执行所述的暗水印添加方法或所述的暗水印提取方法。
与现有技术相比,上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果:
应用本发明实施例提供的暗水印添加方法,通过直接选取水印部分的通道值进行修改嵌入,并对非水印部分通道值进行适应性修改,以使得水印图案可精确设置于原始图片中;且仅对通道值进行小量变动,不影响对原始图片的识别,实现暗水印的添加。且本发明实施例提供的暗水印提取方法,通过对水印部分通道值进行数值类型识别并修改,并对非水印部分也进行相应数值修改,以获取暗水印显示图片,操作简单且难以被破解涂改。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例共同用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1示出了本发明实施例一暗水印添加方法的流程示意图;
图2示出了本发明实施例一中原始图片的示意图;
图3示出了本发明实施例二暗水印添加装置的结构示意图;
图4示出了本发明实施例三暗水印提取方法的流程示意图;
图5示出了本发明实施例三中从暗水印加密图片中提取出暗水印显示图片的示意图;
图6示出了本发明实施例四暗水印提取装置的结构示意图;
图7示出了本发明实施例六终端的结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式,借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是,只要不构成冲突,本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合,所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
实施例一
为解决现有技术中存在的技术问题,本发明实施例提供了一种暗水印添加方法。
图1示出了本发明实施例一暗水印添加方法的流程示意图;参考图1所示,本发明实施例暗水印添加方法包括如下步骤。
步骤S101,获取原始图片和水印图片。
图2示出了本发明实施例一中原始图片的示意图;参考图2所示,通过下载或其他合理方式获取待添加暗水印的原始图片,并获取原始图片的尺寸信息。将原始图片输入至候选区域训练模型中,候选区域训练模型对应输出原始图片的候选区域集合;再基于近似算法从候选区域集合中筛选出最优添加区;获取最优添加区的位置信息。而后基于原始图片的尺寸信息新建画布,并基于最优添加区的位置信息在新建画布的相对应位置按需构建水印信息。水印信息可包括文字、图片等,还可对文字或图片大小进行调整,进而得到水印图片。此时所建立的水印图片与待添加暗水印的原始图片具有相同的尺寸。
其中候选区域训练模型为事先经过深度训练所得的,候选区域训练模型采用R-CNN算法获取,R-CNN算法可以在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果。进一步即通过R-CNN算法预先找到图片中目标可以添加暗水印的位置,即候选区域(Region Proposa),然后利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)进行分类,对于一张图片,R-CNN基于selective search方法大约生成2000个候选区域,然后每个候选区域被resize成固定大小,并送入一个CNN模型中,最后得到一个特征向量。然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中,预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器,从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。为了提升定位准确性,R-CNN最后又训练了一个边界框回归模型,通过边框回归模型对框的准确位置进行修正。候选区域(Region Proposa)的选择利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息,可以保证在选取较少串口的情况下保持较高的召回率。召回率值得是在所有的区域中,被正确识别为候选区域的比例。
且获取最优添加区位置信息的方式,与后续获取原始图片中像素内各类通道的位置信息的方式相同,在此不对其进行过多赘述。
图像包括多个像素,每个像素都存在四个通道,即R通道(红色0-255)、G通道(绿色0-255)、B通道(蓝色0-255)和alpha 通道(即为A通道,其值为0或1,0表示透明,1表示完全可见)。为了便于后续在原始图片中识别出相对应于水印图片中水印部分的像素,本实施例将水印图片中水印部分所有像素内的alpha通道值设置为1,非水印部分所有像素内的alpha通道值设置为0。即将水印图片中水印部分像素完全显示出来,非水印部分像素不显示出来。
需要说明的是,本实施例中的原始图片可以为固有完整图片,同时也可以为某些图片中选取出的图片框,在进行暗水印添加后还可将获取的暗水印加密图片拼合到原来的图片中。
步骤S102,获取原始图片中像素内各类通道的位置信息。
具体地,由于像素中均包括R通道、G通道、B通道和alpha 通道四类通道,且图片中均由R通道、G通道、B通道和alpha 通道依次循环排列而成。因此可通过遍历算法,以四位通道为一组,依次获取原始图片中的所有像素。且由于各类通道在像素中的排列顺序均为R通道、G通道、B通道和alpha 通道,因此可通过设置下标值的形式从原始图片各像素通道位置信息中筛选出所有R通道的位置信息(即R类通道位置信息)、所有G通道的位置信息(即G类通道位置信息)和所有B通道的位置信息(即B类通道位置信息)。
进一步即设定像素内R通道的下标值为0,像素内G通道的下标值为1,像素内B通道的下标值为2。而后依次将原始图片中像素内各类通道的位置信息进行如下计算并确定其类型,即将原始图片中像素内通道位置信息除以4余0(R通道的下标值)的位置信息,确定为R通道的位置信息;将原始图片中像素内通道位置信息除以4余1(G通道的下标值)的位置信息,确定为G通道的位置信息;将原始图片中像素内通道位置信息除以4余2(B通道的下标值)的位置信息,确定为B通道的位置信息。进而获取原始图片中各类通道的位置信息,水印图片和原始图片具有相同的尺寸,因此原始图片中各类通道的位置信息也即为水印图片中各类通道的位置信息。需要说明的是,图像中各类通道的位置信息为依次排列的情况,例如若图像中仅包括十个通道,则通道位置信息分别1,2,3,4,5,6,7,8,9,10;所对应的通道类型为RGBARGBARG。
步骤S103,基于水印图片的像素内alpha通道值和原始图片中像素内各类通道的位置信息,将原始图片中对应水印部分的像素内X通道值设定为第一类型数值,并将原始图片中对应非水印部分的像素内X通道值设定为第二类型数值,获取暗水印加密图片。
具体地,由于各类通道在像素中的排序不变,因此像素中alpha通道相对于各类通道的偏移值也不会发生变化。像素中alpha通道相对于R通道的偏移值为3,alpha通道相对于G通道的偏移值为2,alpha通道相对于B通道的偏移值为1。
而后依次同步对水印图片和原始图片中的所有X通道进行遍历,其中X通道可以为R通道、G通道和B通道中的任意一个。假设i依次表示X通道在原始图片中的各个位置信息。offset表示像素中alpha通道相对于X通道的偏移值。可对原始图片中位置信息为i通道的通道值做如下修改:当水印图片中位置信息为i+offset通道的通道值为0时,即表示该位置信息处的X通道所在像素的alpha通道值为0,进一步即表示该像素在水印图片中为透明状态(即为非水印部分像素);此时若原始图片中位置信息为i通道的通道值为奇数时,则将原始图片中第i通道值设置为偶数。而当水印图片中位置信息为i+offset通道的通道值为1时,即表示该位置信息处的X通道所在像素的alpha通道值为1,进一步即表示该像素在水印图片中为完全显示状态(即为水印部分像素);此时若原始图片中位置信息为i通道的通道值为偶数时,则将原始图片中第i通道值设置为奇数。上述过程即设定了第一类型数值为奇数值,第二类型数值为偶数值。
且为了不影响对原始图片的识别,上述将原始图片中第i通道值设置为偶数时,由于第i通道值原始即为奇数,此时可通过将原始通道值加1的形式将其变为偶数,而若该第i通道值为255时,则可通过将原始通道值减1的形式将其变为偶数。同理,上述将原始图片中第i通道值设置为奇数时,由于第i通道值原始即为偶数,此时可统一通过将原始通道值加1的形式将其变为奇数。
通过i值依次更改为X通道在原始图片中的不同位置信息,重复上述过程即可实现将原始图片中,相对应于水印图片水印部分的X管道值均设置为奇数,相对应于非水印图片水印部分的X管道值都设置为偶数。至此即实现将水印图片中的水印信息添加到原始图片中,以形成暗水印加密图片。
例如假设X管道为R通道,对原始图片中X管道值进行修改方式如下:当水印图片中位置信息为i+3通道的通道值为0时,且原始图片中位置信息为i通道的通道值为奇数时,则将原始图片中第i通道值设置为偶数。当水印图片中位置信息为i+3通道的通道值为1时,且原始图片中位置信息为i通道的通道值为偶数时,则将原始图片中第i通道值设置为奇数。i依次更改为X通道在原始图片中的各个位置信息,重复上述步骤,即获取暗水印加密图片,同时将R通道作为加密通道。
本发明实施例提供的暗水印添加方法,通过直接选取水印部分的通道值进行修改嵌入,并对非水印部分通道值进行适应性修改,以使得水印图案可精确设置于原始图片中;且仅对通道值进行小量变动,不影响对原始图片的识别,实现暗水印的添加。
实施例二
为解决现有技术中存在的技术问题,本发明实施例提供了一种暗水印添加装置。
图3示出了本发明实施例二暗水印添加装置的结构示意图;参考图3所示,本发明实施例暗水印添加装置包括图片获取模块、位置信息获取模块和通道值设置模块。
图片获取模块用于获取原始图片和水印图片,原始图片和水印图片尺寸相同,且水印图片中水印部分像素内alpha通道值为1,非水印部分像素内alpha通道值为0。
位置信息获取模块用于获取原始图片中像素内各类通道的位置信息。
通道值设置模块用于基于水印图片的像素内alpha通道值和原始图片中像素内各类通道的位置信息,将原始图片中对应水印部分的像素内X通道值设定为第一类型数值,并将原始图片中对应非水印部分的像素内X通道值设定为第二类型数值,获取暗水印加密图片。
其中,X通道为R通道、G通道或B通道。
本发明实施例提供的暗水印添加装置,通过直接选取水印部分的通道值进行修改嵌入,并对非水印部分通道值进行适应性修改,以使得水印图案可精确设置于原始图片中;且仅对通道值进行小量变动,不影响对原始图片的识别,实现暗水印的添加。
实施例三
为解决现有技术中存在的技术问题,本发明实施例提供了一种暗水印提取方法。
图4示出了本发明实施例三暗水印提取方法的流程示意图;参考图4所示,本发明实施例暗水印提取方法包括如下步骤。
步骤301,获取暗水印加密图片。
具体地,通过下载或其他合理方式获取暗水印加密图片,暗水印加密图片是由实施例一中暗水印添加方法,或实施例二中暗水印添加装置获取,在此不对其进行过多赘述。同时获取该暗水印加密图片的X通道类型。
步骤S302,获取暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息。
具体地,由于像素中均包括R通道、G通道、B通道和alpha 通道四类通道,且图片中均由R通道、G通道、B通道和alpha 通道依次循环排列而成。因此可通过遍历算法,以四位通道为一组,依次获取原始图片中的所有像素。且由于各类通道在像素中的排列顺序均为R通道、G通道、B通道和alpha 通道,因此可通过设置下标值的形式从原始图片各像素通道位置信息中筛选出所有R通道的位置信息(即R类通道位置信息)、所有G通道的位置信息(即G类通道位置信息)和所有B通道的位置信息(即B类通道位置信息)。
进一步即设定像素内R通道的下标值为0,像素内G通道的下标值为1,像素内B通道的下标值为2。而后依次将暗水印加密图片中像素内各通道的位置信息进行如下计算并确定其类型,即将暗水印加密图片中像素内通道位置信息除以4余0(R通道的下标值)的位置信息,确定为R通道的位置信息;将暗水印加密图片中像素内通道位置信息除以4余1(G通道的下标值)的位置信息,确定为G通道的位置信息;将暗水印加密图片中像素内通道位置信息除以4余2(B通道的下标值)的位置信息,确定为B通道的位置信息。进而获取暗水印加密图片中各类通道的位置信息。
步骤S303,基于暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次判断暗水印加密图片中像素内X通道值是否为第一类数值,若是则将对应像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应像素内X通道值设置为第二预设值。
具体地,假设i依次表示X通道在原始图片中的各个位置信息,此时即可依次判断暗水印加密图片中位置信息为i的X通道值是否为第一类数值时,若是则将对应像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应像素内X通道值设置为第二预设值。
优选地,当第一类数值为奇数时,即依次判断暗水印加密图片中的X通道值是否为奇数,若是则表示该处为水印所在像素,此时可将对应X通道值设置为255,若X通道值为偶数时,则表示该处为非水印所在像素,此时可将对应X通道值设置为0。
步骤S104,基于暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次将像素内两预设通道的通道值设置为第二预设值,得到暗水印显示图片。
具体地,将暗水印加密图片像素中,除X通道和alpha通道外的其他两个通道的通道值均设置为第二预设值。两预设通道分别为R通道、G通道和B通道中除X通道外的另外两个通道。图5示出了本发明实施例三中从暗水印加密图片中提取出暗水印显示图片的示意图。
本发明实施例提供的暗水印提取方法,通过对水印部分通道值进行数值类型识别并修改,并对非水印部分也进行相应数值修改,以获取暗水印显示图片,操作简单且难以被破解涂改。
实施例四
为解决现有技术中存在的技术问题,本发明实施例提供了一种暗水印提取装置。
图6示出了本发明实施例四暗水印提取装置的结构示意图;参考图6所示,本发明实施例暗水印提取装置包括加密图片获取模块、加密位置信息获取模块、X通道值设置模块和暗水印显示模块。
加密图片获取模块用于获取暗水印加密图片。本实施例中的暗水印加密图片是由实施例一中暗水印添加方法,或实施例二中暗水印添加装置获取,在此不对其进行过多赘述。同时获取该暗水印加密图片的X通道类型。
加密位置信息获取模块用于获取暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息。
X通道值设置模块用于基于暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次判断暗水印加密图片中像素内X通道值是否为第一类数值,若是则将对应像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应像素内X通道值设置为第二预设值。
暗水印显示模块用于基于暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次将像素内两预设通道的通道值设置为第二预设值。
其中,X通道为R通道、G通道或B通道,两预设通道分别为R通道、G通道和B通道中除X通道外的另外两个通道。
本发明实施例提供的暗水印提取方法,通过对水印部分通道值进行数值类型识别并修改,并对非水印部分也进行相应数值修改,以获取暗水印显示图片,操作简单且难以被破解涂改。
实施例五
为解决现有技术中存在的上述技术问题,本发明实施例还提供了一种存储介质,其存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时可实现实施例一中暗水印添加方法中的所有步骤或可实现实施例三中暗水印提取方法中的所有步骤。
所述的暗水印添加方法的具体步骤以及应用本发明实施例提供的可读存储介质获取的有益效果均与实施例一相同,在此不在对其进行赘述。所述的暗水印提取方法的具体步骤以及应用本发明实施例提供的可读存储介质获取的有益效果均与实施例三相同,在此不在对其进行赘述。
需要说明的是:存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
实施例六
为解决现有技术中存在的上述技术问题,本发明实施例还提供了一种终端。
图7示出了本发明实施例六终端结构示意图,参照图7,本实施例终端包括相互连接的处理器及存储器;存储器用于存储计算机程序,处理器用于执行存储器存储的计算机程序,以使终端执行时可实现实施例一中所述的暗水印添加方法中的所有步骤或可实现实施例三中所述的暗水印提取方法中的所有步骤。
所述的暗水印添加方法的具体步骤以及应用本发明实施例提供的终端获取的有益效果均与实施例一相同,在此不在对其进行赘述。所述的暗水印提取方法的具体步骤以及应用本发明实施例提供的终端获取的有益效果均与实施例三相同,在此不在对其进行赘述。
需要说明的是,存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM),也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。同理处理器也可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
虽然本发明所公开的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式,并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员,在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本发明的保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种暗水印添加方法,包括:
获取原始图片和水印图片,所述原始图片和所述水印图片尺寸相同,且所述水印图片中水印部分像素内alpha通道值为1,非水印部分像素内alpha通道值为0;
获取所述原始图片中像素内各类通道的位置信息;
基于所述水印图片的像素内alpha通道值和所述原始图片中像素内各类通道的位置信息,将所述原始图片中对应水印部分的像素内X通道值设定为第一类型数值,并将所述原始图片中对应非水印部分的像素内X通道值设定为第二类型数值,获取暗水印加密图片;
其中,所述X通道为R通道、G通道或B通道。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取原始图片和水印图片,所述原始图片和所述水印图片尺寸相同,且所述水印图片中水印部分像素内alpha通道值为1,非水印部分像素内alpha通道值为0步骤包括:
获取原始图片;
将所述原始图片输入至候选区域训练模型,以使得所述候选区域训练模型输出所述原始图片的候选区域集合;
基于近似算法从所述候选区域集合中筛选出最优添加区;
基于所述最优添加区的位置信息构建水印图片;
其中,所述原始图片和所述水印图片尺寸相同,且所述水印图片中水印部分像素内alpha通道值为1,非水印部分像素内alpha通道值为0。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取所述原始图片中像素内各类通道的位置信息步骤包括:
设定像素内R通道的下标值为0,像素内G通道的下标值为1,像素内B通道的下标值为2;
以四位通道为一组依次获取所述原始图片中的所有像素,并基于各类通道的下标值确定像素内各类通道的位置信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述水印图片的像素内alpha通道值和所述原始图片中像素内各类通道的位置信息,将所述原始图片中对应水印部分的像素内X通道值设定为第一类型数值,并将所述原始图片中对应非水印部分的像素内X通道值设定为第二类型数值包括:
确定像素中alpha通道相对于X通道的偏移值;
当所述水印图片中位置信息为i+offset通道的通道值为0,且所述原始图片中位置信息为i通道的通道值为奇数时,将所述原始图片中第i通道值设置为最接近其原始数值的偶数;
当所述水印图片中位置信息为i+offset通道的通道值为1,且所述原始图片中位置信息为i通道的通道值为偶数时,将所述原始图片中第i通道值设置为最接近其原始数值的奇数;
其中,offset表示像素中alpha通道相对于X通道的偏移值,i依次表示所述原始图片中所有像素X通道的位置信息。
5.一种暗水印添加装置,其特征在于,包括图片获取模块、位置信息获取模块和通道值设置模块;
所述图片获取模块,用于获取原始图片和水印图片,所述原始图片和所述水印图片尺寸相同,且所述水印图片中水印部分像素内alpha通道值为1,非水印部分像素内alpha通道值为0;
所述位置信息获取模块,用于获取所述原始图片中像素内各类通道的位置信息;
所述通道值设置模块,用于基于所述水印图片的像素内alpha通道值和所述原始图片中像素内各类通道的位置信息,将所述原始图片中对应水印部分的像素内X通道值设定为第一类型数值,并将所述原始图片中对应非水印部分的像素内X通道值设定为第二类型数值,获取暗水印加密图片;
其中,所述X通道为R通道、G通道或B通道。
6.一种暗水印提取方法,包括:
获取暗水印加密图片;
获取所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息;
基于所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次判断所述暗水印加密图片中各像素内X通道值是否为第一类数值,若是则将对应所述像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应所述像素内X通道值设置为第二预设值;
基于所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次将所述暗水印加密图片中各像素内两预设通道的通道值设置为第二预设值,得到暗水印显示图片;
其中,所述X通道为R通道、G通道或B通道,所述两预设通道分别为R通道、G通道和B通道中除X通道外的另外两个通道,所述暗水印加密图片为经过权利要求1-4中任意一项所述暗水印添加方法获取的。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,依次判断所述暗水印加密图片中各像素内X通道值是否为第一类数值,若是则将对应所述像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应所述像素内X通道值设置为第二预设值包括:
判断所述暗水印加密图片中位置信息为i的X通道值是否为第一类数值时,若是则将对应所述像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应所述像素内X通道值设置为第二预设值;
其中,i依次表示所述原始图片中所有像素X通道的位置信息。
8.一种暗水印提取装置,其特征在于,包括加密图片获取模块、加密位置信息获取模块、X通道值设置模块和暗水印显示模块;
所述加密图片获取模块,用于获取暗水印加密图片;
所述加密位置信息获取模块,用于获取所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息;
所述X通道值设置模块,用于基于所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次判断所述暗水印加密图片中像素内X通道值是否为第一类数值,若是则将对应所述像素内X通道值设置为第一预设值,否则将对应所述像素内X通道值设置为第二预设值;
所述暗水印显示模块,用于基于所述暗水印加密图片中像素内各类通道的位置信息,依次将所述像素内两预设通道的通道值设置为第二预设值,得到暗水印显示图片;
其中,所述X通道为R通道、G通道或B通道,所述两预设通道分别为R通道、G通道和B通道中除X通道外的另外两个通道,所述暗水印加密图片为经过权利要求1-4中任意一项所述暗水印添加方法获取的。
9.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的暗水印添加方法或权利要求6至7中任一项所述的暗水印提取方法。
10.一种终端,其特征在于,包括:处理器以及存储器,所述存储器与所述处理器之间通信连接;
所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述终端执行如权利要求1至4中任一项所述的暗水印添加方法或权利要求6至7中任一项所述的暗水印提取方法。
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CN202310273502.0A CN115984082A (zh) | 2023-03-21 | 2023-03-21 | 暗水印添加和提取方法、装置、存储介质和终端 |
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107316269A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-11-03 | 上海艺赛旗软件股份有限公司 | 一种用于信息泄密跟踪的微色差水印处理方法及系统 |
CN109978747A (zh) * | 2017-12-27 | 2019-07-05 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于审核图片的方法及装置 |
CN114359011A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-04-15 | 华南师范大学 | 一种神经网络水印嵌入方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114493970A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-05-13 | 暨南大学 | 面向图像实例级局部区域的图像鲁棒水印方法、系统及介质 |
CN114782239A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-07-22 | 北京影数科技有限公司 | 一种基于卷积神经网络的数字水印添加方法及系统 |
CN115482142A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-16 | 河北纬坤电子科技有限公司 | 暗水印添加方法、提取方法、系统、存储介质及终端 |
CN115600164A (zh) * | 2022-09-21 | 2023-01-13 | 西安震有信通科技有限公司(Cn) | 一种添加定制水印的方法、装置、智能终端及存储介质 |
CN115774866A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-03-10 | 杭州盈高科技有限公司 | 盲水印的添加方法及装置、处理器和电子设备 |
-
2023
- 2023-03-21 CN CN202310273502.0A patent/CN115984082A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107316269A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-11-03 | 上海艺赛旗软件股份有限公司 | 一种用于信息泄密跟踪的微色差水印处理方法及系统 |
CN109978747A (zh) * | 2017-12-27 | 2019-07-05 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于审核图片的方法及装置 |
CN114359011A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-04-15 | 华南师范大学 | 一种神经网络水印嵌入方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114493970A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-05-13 | 暨南大学 | 面向图像实例级局部区域的图像鲁棒水印方法、系统及介质 |
CN114782239A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-07-22 | 北京影数科技有限公司 | 一种基于卷积神经网络的数字水印添加方法及系统 |
CN115600164A (zh) * | 2022-09-21 | 2023-01-13 | 西安震有信通科技有限公司(Cn) | 一种添加定制水印的方法、装置、智能终端及存储介质 |
CN115482142A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-16 | 河北纬坤电子科技有限公司 | 暗水印添加方法、提取方法、系统、存储介质及终端 |
CN115774866A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-03-10 | 杭州盈高科技有限公司 | 盲水印的添加方法及装置、处理器和电子设备 |
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