專利名稱：基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法
基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明所述的基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法涉及多媒體信息安全中信 息隱藏與數(shù)字水印技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人類視覺感知的數(shù)字圖像水印方法。
背景技術(shù)：
目前數(shù)字水印(Digital Watermarking)作為傳統(tǒng)加密方法的有效補充手段，是一種可以在開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下保護版權(quán)和認證來源及完整性的新技術(shù)，近年來已引起人們高 度重視，并已成為國際學術(shù)界研究的一個熱點。所謂數(shù)字圖像水印，就是將具有特定意 義的標記(水印)，利用數(shù)據(jù)嵌入的方法隱藏在數(shù)字圖像產(chǎn)品中，用以證明創(chuàng)作者對其作 品的所有權(quán)，并作為鑒定、起訴非法侵權(quán)的依據(jù)，同時通過對水印的檢測和分析保證數(shù) 字信息的完整可靠性，從而成為知識產(chǎn)權(quán)保護和數(shù)字多媒體防偽的有效手段。
近年來，數(shù)字圖像水印技術(shù)研究取得了很大進展，并陸續(xù)提出了一系列數(shù)字圖 像水印算法。但遺憾的是，為了對抗常規(guī)信號處理(如有損壓縮、低通濾波、噪聲干擾 等)以及諸如旋轉(zhuǎn)、縮放、平移、行列去除、剪切、鏡像翻轉(zhuǎn)、隨機扭曲等幾何攻擊， 現(xiàn)有絕大多數(shù)圖像水印方案將注意力放在了魯棒性的研究上，而平衡數(shù)字水印魯棒性和 不可感知性的算法卻不多。針對上述現(xiàn)有技術(shù)中所存在的問題，研究設(shè)計一種新型的 基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法，從而克服現(xiàn)有技術(shù)中所存在的問題是十分必要 的。發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)中所存在的問題，本發(fā)明的目的是研究設(shè)計一種新型的基于 視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法，從而解決現(xiàn)有數(shù)字圖像水印技術(shù)將注重魯棒性的研 究，而對平衡數(shù)字水印魯棒性和不可感知性的算法研究卻很少等問題。本發(fā)明所述的基 于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法主要包括以下五個步驟
第一步、數(shù)字圖像水印預(yù)處理；
第二步、提取重要區(qū)域；
第三步、建立視覺感知模型；
第四步、數(shù)字圖像水印的嵌入；
第五步、數(shù)字圖像水印檢測。
一、本發(fā)明所述的數(shù)字圖像水印的預(yù)處理包括以下步驟
第一步、將二值圖像水印利用行掃描形成一維向量；
第二步、利用logistic映射產(chǎn)生混沌密鑰，對一維數(shù)字圖像水印序列進行加密處理。
二、本發(fā)明所述的提取重要區(qū)域包括以下步驟
1)、原始載體圖像的歸一化處理
第一步坐標中心化處理；
第二步x-shearing歸一化處理；
第三步縮放歸一化處理；
第四步旋轉(zhuǎn)歸一化處理；
得到相應(yīng)的歸一化圖像；
2)、在歸一化圖像中確定重要區(qū)域。
三、本發(fā)明所述的建立視覺感知模型應(yīng)掌握視覺感知特性，所述的視覺感知特 性包括圖像的亮度、紋理以及邊緣特性；建立視覺感知模型的步驟如下
第一步、亮度模型的建立
使用亮度是因為圖像的陰暗和明亮受亮度的影響；在計算時，使用大小為5*5 的滑動窗口，同時亮度模型使用視頻失真度測量系統(tǒng)；這個模型的計算如下
Ml (X, y) = maxj^ (bg (x, y), mg(x, y)), f2 (bg (χ, y)) }
f!(bg(x, y)，mg(x，y))=mg(x，y)*a(bg(x，γ)) + β (bg(x, y))
權(quán)利要求
1.一種基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法，其特征在于主要包括以下五個步驟第一步、數(shù)字圖像水印預(yù)處理； 第二步、提取重要區(qū)域； 第三步、建立視覺感知模型； 第四步、數(shù)字圖像水印的嵌入； 第五步、數(shù)字圖像水印的檢測。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法，其特征在于所述的 數(shù)字圖像水印的預(yù)處理包括以下步驟第一步、將二值圖像水印利用行掃描形成一維向量；第二步、利用logistic映射產(chǎn)生混沌密鑰，對一維數(shù)字圖像水印序列進行加密處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法，其特征在于所述的 提取重要區(qū)域包括以下步驟1)、原始載體圖像的歸一化處理 第一步坐標中心化處理； 第二步x-shearing歸一化處理； 第三步縮放歸一化處理； 第四步旋轉(zhuǎn)歸一化處理；得到相應(yīng)的歸一化圖像；2)、在歸一化圖像中確定重要區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法，其特征在于所述的 建立視覺感知模型，應(yīng)掌握視覺感知特性，所述的視覺感知特性包括圖像的亮度、紋理 以及邊緣特性；建立視覺感知模型的步驟如下第一步、亮度模型的建立使用亮度是因為圖像的陰暗和明亮受亮度的影響；在計算時，使用大小為5*5的滑 動窗口，同時亮度模型使用視頻失真度測量系統(tǒng)；這個模型的計算如下
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法，其特征在于所 述的數(shù)字圖像水印的嵌入首先將原始數(shù)字圖像水印信息轉(zhuǎn)化為二進制序列m = (In1, m2，…，mM)，其中In1G {0，1}；嵌入數(shù)字圖像水印信息時，首先密鑰的控制下在 DFT中頻區(qū)域坐標軸的第一象限內(nèi)隨機選擇一組坐標點(Ul，Vl)，(u2, v2),…，(uMc, vMc),這里的坐標點Ul，^必須滿足/；,^2+ < fw2 ；對于數(shù)字圖像水印序列中的每一 個比特的信息In1G {0，1}，同時修改坐標點(Ul，V1)以及坐標點(_Vl，U1)的DFT系數(shù) 的幅度值，即修改兩個成90°角的系數(shù)的幅度值 |F' Cu1, Vl)|-|F' (-V1, U1) |> α ,如果 In1=I |F' (U1, Vl)|-|F' (-V1, U1) |<- α ,如果 mi = 0 α =k*log (HVS)，k 為常數(shù)α為量化步長，由于選擇α時，必須在數(shù)字圖像水印的魯棒性和不可見性之間折 中；所以等價公式是在仿真實驗中通過多次調(diào)試得出；在此，k取之為2*103;根據(jù)每一 比特水印信息In1對坐標點(Ul，V1)和(_Vl，U1)上的系數(shù)幅度值做如下處理 第一步、求出兩坐標點(Ul，V1)和(_Vl，U1)的系數(shù)幅度值之差Δ
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法，其特征在于所述的 數(shù)字水印的檢測過程包括以下步驟第一步、矩的圖像歸一化技術(shù)，對待檢測圖像為F'進行歸一化處理，以得到相應(yīng)的 歸一化圖像Γ ；第二步、域不變質(zhì)心理論，從歸一化圖像Γ中提取出重要區(qū)域0% 第三步、含水印圖像進行二維DFT變換，選取DFT的中頻區(qū)域，在密鑰的控制下在 嵌入水印的位置按照下面的公式提取水印信息；
全文摘要
本發(fā)明所述的基于視覺感知特性的數(shù)字圖像水印方法，涉及多媒體信息安全中信息隱藏與數(shù)字水印技術(shù)領(lǐng)域，主要包括五個步驟數(shù)字圖像水印預(yù)處理；提取重要區(qū)域；建立視覺感知模型；數(shù)字圖像水印的嵌入；數(shù)字圖像水印的檢測。具體流程包括首先利用基于矩的圖像歸一化技術(shù)將載體圖像映射到幾何不變空間內(nèi)，并結(jié)合不變質(zhì)心理論在歸一化圖像中確定重要區(qū)域。然后，根據(jù)視覺感知特性，建立視覺感知模型。最后結(jié)合視覺感知模型，利用某種特定的自適應(yīng)量化調(diào)制策略，將一個大小為256-bits的可讀水印自適應(yīng)地嵌入到重要區(qū)域的DFT域內(nèi)。水印提取時無須求助于原始載體，很好地實現(xiàn)了盲檢測。本方法不僅具有良好的透明性，而且具有較好的魯棒性。
文檔編號G06T1/00GK102024249SQ20101056628
公開日2011年4月20日 申請日期2010年11月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月30日
發(fā)明者王向陽, 王晶 申請人:遼寧師范大學