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专利号: 2021114651826
申请人: 鲁东大学
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:2025-11-18
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种可逆鲁棒空域彩色数字图像水印方法,其特征在于通过具体的水印嵌入、载体图像恢复和水印提取三个过程来实现的,其水印嵌入过程描述如下:第一步:对一幅大小为M×M的彩色载体图像H作降维处理,得到红、绿、蓝三个分层载体图像Hi,并将各分层载体图像Hi分成大小为m×m的非重叠像素块,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第二步:对一幅大小为N×N的彩色水印图像W作降维处理,得到红、绿、蓝三个分层水印图像Wi;同时,为了提高水印的安全性,对每个分层水印图像Wi进行基于密钥Kai的Logistic混沌映射,得到置乱后的三个分层水印图像WLi;最后,将置乱后的分层水印图像WLi中的每个十进制像素值转换为8位二进制数,并依次连接成分层水印位序列SWi,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第三步:利用基于密钥Kb的MD5哈希伪随机选择算法生成的伪随机序列在分层载体图像Hi中选择随机位置的像素块block;

第四步:根据公式(1),在空域中直接计算出像素块block经过离散傅里叶变换后的直流分量DC;

其中,m为像素块block的行、列大小,f(x,y)为像素块第x行第y列的像素值;

第五步:按照先后顺序依次从分层水印位序列SWi中选取待嵌入水印位w;根据待嵌入水印位w和公式(2)、(3),在空域中计算两个量化边界值DClow和DChigh;

其中,floor(.)为向下取整函数,T为量化步长;

第六步:利用公式(4)选择最优的量化值DC';

其中,abs(.)为绝对值函数;

第七步:利用公式(5)和公式(6),计算直流系数改变量change和每个像素的改变量tt,并将tt保存到矩阵tc中;

change= DC'-DC                         (5)tt=floor(change/(m×m))                     (6)其中,floor(.)为向下取整函数,m为像素块的行、列的大小;

第八步:利用公式(7)计算得到像素块block内修改后的各像素值f*(x,y),并保存到临时含水印像素块temp中的相应位置;

f*(x, y)=f(x, y)+tt                          (7)第九步:利用公式(8)对临时含水印像素块temp中的各像素值f*(x,y)进行溢出判断,若溢出,则对应地修改直流系数改变量change得到新的直流系数改变量change*,并利用公式(9)得到每个像素的新的改变量tt*,并将其更新到矩阵tc中的相应位置,再利用公式(10)求得溢出处理后各像素值f**(x,y),并用其替换临时含水印像素块temp相应位置处的像素值f*(x,y),即可得到最终的含水印像素块block*;

tt*=floor(change*/(m×m))                    (9)f**(x, y)=f(x, y)+tt*                           (10)其中,T为量化步长,floor(.)为向下取整函数,m为像素块的行、列的大小;

第十步:将含水印像素块block*更新到其在分层载体图像Hi中的相应位置,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第十一步:重复执行本过程的第三步到第十步,直到所有的水印信息都被嵌入完成为止,由此得到含水印的分层载体图像Hi*;组合含水印的分层载体图像Hi*得到含水印图像H*,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

其载体图像恢复过程描述如下:

第一步:通过降维处理将含水印图像H*分成红、绿、蓝三个含水印的分层载体图像Hi*;同时,将每个含水印的分层载体图像Hi*分成大小为m×m的非重叠像素块,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第二步:利用基于密钥Kb的MD5哈希伪随机选择算法生成的伪随机序列从含水印的分层载体图像Hi*中选择含水印像素块block*,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第三步:根据嵌入水印过程中生成的矩阵tc,获取该像素块的像素改变量tt,再根据公式(11)恢复原始载体像素块block**;

block**=block*-tt                      (11)第四步:将恢复的载体像素块block**更新到其在恢复的分层载体图像Hi**中的相应位置,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第五步:重复执行本过程的第二步到第四步,直到所有的含水印像素块都已恢复出载体图像像素块为止,由此得到恢复的分层载体图像Hi**,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第六步:组合三层恢复出的载体图像Hi**得到恢复出的载体图像H**,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

其水印提取过程描述如下:

第一步:通过降维处理将含水印图像H*分成红、绿、蓝三个含水印的分层载体图像Hi*;同时,将每个含水印的分层载体图像Hi*分成大小为m×m的非重叠像素块,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第二步:利用基于密钥Kb的MD5哈希伪随机选择算法生成的伪随机序列从含水印的分层载体图像Hi*中选择含水印像素块block*,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第三步:根据公式(12),在空域中直接计算出含水印像素块block*经过离散傅里叶变换后的直流分量DC*;

其中,m为含水印像素块block*的行、列的大小,f*(x,y)为含水印像素块block*第x行第y列的像素值;

第四步:利用公式(12)计算得到的直流分量DC*和公式(13),提取含水印像素块block*中所含有的水印位w*;

其中,mod(.)为取余函数,round(.)为四舍五入函数,T为量化步长;

第五步:重复执行本过程的第二步到第四步,直到提取出所有的二进制水印位为止,得到提取的二进制水印位序列SWi*,然后,依次将提取的二进制水印位序列SWi*中的每8位二进制信息划分为一组并转换成十进制的像素值,最终形成提取的分层置乱水印图像WLi*,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第六步:对提取的分层置乱水印图像WLi*进行基于密钥Kai的逆Logistic混沌映射,获得提取的分层水印图像Wi*,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层;

第七步:组合提取的分层水印图像Wi*形成最终的提取水印图像W*,其中i=1,2,3分别表示红、绿、蓝三层。