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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
更新日期:2026-05-14
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;

                                          (1)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;

                     (2)                       (3)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';

           (4)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 ;

                       (8)* *

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 ;

                                          (12)* * *

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 ;

                      (13)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。