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。