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专利号: 2020100551122
申请人: 山东师范大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种融合图像块内和块间纹理规则特征的图像水印嵌入方法,其特征在于,包括:对分块后的待嵌入图像进行DCT变换,提取DCT系数,组成待嵌入向量;

基于图像块内和块间的纹理规则特征,得到纹理规则度调制因子,以此构建JND模型,计算JND基本阈值得到DCT系数对应的感知松弛向量;

将待嵌入向量和感知松弛向量映射到给定投影向量上,分别获得待嵌入投影向量和感知松弛投影向量,通过感知松弛投影向量和嵌入强度得到量化步长;

将水印根据量化步长嵌入到待嵌入投影向量中,对嵌入水印后的DCT系数进行IDCT变换后得到嵌入水印后的图像。

2.如权利要求1所述的一种融合图像块内和块间纹理规则特征的图像水印嵌入方法,其特征在于,采用图像块的AC系数表示块内纹理规则特征Tintra,即:TAC=∑AC(i,j),

其中, 表示归一化算子,ξ取值为0.474,(i,j)表示AC的坐标,分别为(0,1)、(1,0)、(1,1)。

3.如权利要求1所述的一种融合图像块内和块间纹理规则特征的图像水印嵌入方法,其特征在于,根据阈值VAth将图像块分为显著块和非显著块,将任一显著块与其最近显著块之间的最小距离组成最小距离集合;

采用L×L的窗函数计算图像块间的纹理规则特征,L为最小距离集合的均值;

以当前块为中心计算L×L范围内与当前块的显著值相似的块的数量,并以此计算块间纹理规则特征Tinter,即:其中,n为L×L范围内与当前块的显著值相似的块的数量,κ和η取值为0.15和1.5,c为一个确保分式有意义的足够小的常数,p为L×L范围内与当前块的显著值相似的块的数量所占的比例。

4.如权利要求3所述的一种融合图像块内和块间纹理规则特征的图像水印嵌入方法,其特征在于,阈值VAth的计算过程包括:采用VAl和VAh两个阈值,分别计算显著值大于VAl和VAh的图像块的数量,当显著值大于VAl的图像块的数量大于显著值大于VAh的图像块的数量的β倍时,VAth的值为VAl,否则为VAh,阈值VAth的计算公式如下:

其中,Tl和Th分别指在视觉显著图中显著值分别大于VAl和VAh的块的数量。

5.如权利要求1所述的一种融合图像块内和块间纹理规则特征的图像水印嵌入方法,其特征在于,纹理规则度调制因子FTRF计算公式为:FTRF=Tintra·exp-1{[Tintra-Tinter]}其中,Tinter为块间纹理规则特征,Tintra为块内纹理规则特征。

6.如权利要求1所述的一种融合图像块内和块间纹理规则特征的图像水印嵌入方法,其特征在于,嵌入公式如下所示:y=x+(Q(xτ,Δ,m,dm)-xτ)m∈{0,1},量化函数Q(·)定义为:

Δ=ρ·xτ,

其中,x为待嵌入向量,xτ为待嵌入投影向量,Δ和dm分别代表量化步长和抖动信号,sτ为感知松弛投影向量,ρ为嵌入强度。

7.一种融合图像块内和块间纹理规则特征的图像水印提取方法,其特征在于,包括:对分块后的水印图像进行DCT变换,提取DCT系数,组成待提取向量;

基于图像块内和块间的纹理规则特征,得到纹理规则度调制因子,以此构建JND模型,计算JND基本阈值得到DCT系数对应的松弛向量;

将待提取向量和松弛向量映射到给定投影向量上,分别获得待提取投影向量和松弛投影向量,通过松弛投影向量和嵌入强度得到量化步长;

采用抖动调制检测器根据量化步长提取水印。

8.一种融合图像块内和块间纹理规则特征的图像水印系统,其特征在于,包括:图像预处理模块,被配置为对分块后的待嵌入图像或水印图像进行DCT变换,提取DCT系数,组成待嵌入向量;

JND模型构建模块,被配置为基于图像块内和块间的纹理规则特征,得到纹理规则度调制因子,以此构建JND模型,计算JND基本阈值得到DCT系数对应的感知松弛向量;

映射模块,被配置为将待嵌入向量和感知松弛向量映射到给定投影向量上,分别获得待嵌入投影向量和感知松弛投影向量,通过感知松弛投影向量和嵌入强度得到量化步长;

嵌入或提取模块,被配置为将水印根据量化步长嵌入到待嵌入投影向量中,对嵌入水印后的DCT系数进行IDCT变换后得到嵌入水印后的图像;或采用抖动调制检测器根据量化步长提取水印。

9.一种电子设备,其特征是,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成权利要求1-6任一项方法所述的步骤或权利要求7方法所述的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其特征是,用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成权利要求1-6任一项方法所述的步骤或权利要求7方法所述的步骤。