1.一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法，其特征在于，包括：在原始彩色图像中嵌入零水印和对待认证合法性的彩色图像进行零水印提取；

所述在原始彩色图像中嵌入零水印，包括：

采用二维Logistic‑Gaussian Hyperchaotic Map系统生成长为2NW×NW的混沌随机序列Y1，截取随机序列Y1的后半段，进行整数化和去重复操作，并升序排列得到唯一值序列X1；

创建一个长度为NW×NW的非0自然数序列X2，取X2与X1的差集作为补充序列，放在序列X1之后，得到长为NW×NW的水印置乱向量X3；使用置乱向量X3对大小为NW×NW的原始二值版权水印W进行混沌置乱，得到处理后的水印图像WE；

对原始彩色图像I的R、G、B通道进行分离，将分离后的3个颜色分量分别进行非重叠分块，对每个子块进行全相位双正交离散余弦变换，并利用每个子块的低频系数合成新的彩色低频分量T；

计算彩色低频分量T的4个不同分数参数的四元数分数阶雅克比‑傅里叶低阶图像矩，即Hnms1、Hnms2、Hnms3和Hnms4；

取Hnms1、Hnms2、Hnms3和Hnms4的幅值，根据每个矩幅值的中位数对图像矩进行二值化，将二值化的数据转化为一维行向量，采用Piecewise Linear Chaotic Mapping系统从每个矩对应的二值一维行向量中挑选NW/4个元素，组合得到二值混合低阶矩特征向量Bv；

采用Logistic‑Tent混沌系统生成长为NW的二值序列Xt，并与二值混合低阶矩特征向量Bv一同作为半张量积系统的输入，得到大小为NW×NW的二值扩充矩阵K；

采用二维Chebyshev‑Logistic‑Infinite Collapse Map系统对二值扩充矩阵K进行混沌加密得到特征图像矩阵B1；

将混沌置乱处理后的水印图像WE和特征图像矩阵B1执行异或运算，得到最终的认证零水印WZ，将WZ保存到注册机构的水印数据库中，并将利用二维Logistic‑Gaussian Hyperchaotic Map系统对原始二值水印图像W进行混沌置乱生成随机序列Y1时，使用的固定参数a, b和系统控制参数k1, k2以及系统初始值x0, y0作为密钥Key1，利用Piecewise Linear Chaotic Mapping得到的长为NW/4的随机序列时，使用的系统控制参数p及系统初始值u0作为密钥Key2，利用Logistic‑Tent系统生成长为NW的二值序列Xt时，使用的系统控制参数r及系统初始值z0作为密钥Key3，利用二维Chebyshev‑Logistic‑Infinite Collapse Map系统产生大小为NW×NW的随机矩阵Z时，使用的系统固定参数g, h和系统控制参数l以及系统初始值v0, w0作为密钥Key4，将密钥Key1、Key2、Key3和Key4保存，即完成零水印的嵌入过程；

所述对待认证合法性的彩色图像进行零水印提取，包括：

对待认证彩色图像I′的R、G、B通道进行分离，将分离后的3个颜色分量分别进行非重叠分块；对每个子块进行全相位双正交离散余弦变换，并利用每个子块的低频系数合成新的彩色低频分量T′；

计算彩色低频分量T′的4个不同分数参数的四元数分数阶雅克比‑傅里叶低阶图像矩，即Hnms1′、Hnms2′、Hnms3′和Hnms4′；

取Hnms1′、Hnms2′、Hnms3′和Hnms4′的幅值，根据每个矩幅值的中位数对图像矩进行二值化，将二值化的数据转化为一维行向量，采用Piecewise Linear Chaotic Mapping系统从每个矩对应的二值一维行向量中挑选NW/4个元素，组合得到二值混合低阶矩特征向量Bv′；

采用Logistic‑Tent系统生成长为NW的二值序列Xt，并与二值混合低阶矩特征向量Bv′一同作为半张量积系统的输入，得到大小为NW×NW的二值扩充矩阵K′；

采用二维Chebyshev‑Logistic‑Infinite Collapse Map系统对二值扩充矩阵K′进行混沌加密得到特征图像矩阵B1′；

取出保存在注册机构的水印数据库库中的认证零水印WZ，与特征图像矩阵B1′进行异或操作，得到未解密的二值水印图像WE′；

对未解密水印图像WE′进行反混沌置乱，即可提取出最终的水印信息W′，最后根据W′显示的内容信息来鉴别待认证的彩色图像I′的版权归属；所述对未解密水印图像WE′进行反混沌置乱，即可提取出最终的水印信息W′，包括：利用密钥Key1得到长为NW×NW的水印置乱向量X3，将未解密水印图像WE′转化为一维向量W1D′，根据置乱向量X3前后对应元素所指向的位置坐标依次对W1D′进行列元素置换，将置换后的结果转化为二值矩阵，得到反混沌置乱图像，即提取出最终的水印图像W′。

2.根据权利要求1所述的一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法，其特征在于，所述采用二维Logistic‑Gaussian Hyperchaotic Map系统对原始二值版权水印W进行混沌置乱，得到处理后的水印图像WE，包括：所述二维Logistic‑Gaussian Hyperchaotic Map系统，采用如下公式表达：；

式中，a和b为系统固定参数，k1和k2为系统控制参数，xn和yn为以上系统迭代过程中的中间变量，xn+1和yn+1分别为xn和yn的下一个状态；

采用二维Logistic‑Gaussian Hyperchaotic Map系统得到长度为NW×NW的水印置乱向量X3，将原始二值版权水印W转化为一维向量W1D，根据置乱向量X3前后对应元素所指向的位置坐标依次对W1D进行列元素置换，将置换后的结果转化为二值矩阵，得到混沌置乱后的水印图像WE。

3.根据权利要求1所述的一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法，其特征在于，所述对原始彩色图像I的R、G、B通道进行分离，将分离后的3个颜色分量分别进行非重叠分块，对每个子块进行全相位双正交离散余弦变换，并利用每个子块的低频系数合成新的彩色低频分量T，包括：将大小为M×M的彩色图像I的R、G、B通道进行分离，将分离后的3个颜色分量分别进行N×N非重叠分块，对每个子块进行全相位双正交离散余弦变换，对子块X进行全相位双正交T离散余弦变换表示为：A=BXB ，A为变换系数矩阵，B为全相位双正交离散余弦变换矩阵，变换矩阵B表示为：；

N为子块X的大小，将R、G、B各通道分块全相位双正交离散余弦变换后各子块的低频系数组成对应的低频分量TR、TG、TB，最后将TR、TG、TB合成彩色低频分量T。

4.根据权利要求1所述的一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法，其特征在于，所述计算彩色低频分量T的4个不同分数参数的四元数分数阶雅克比‑傅里叶低阶图像矩，并采用Piecewise Linear Chaotic Mapping系统从每个矩对应的二值一维行向量中挑选NW/4个元素，组合得到二值混合低阶矩特征向量Bv，包括：将彩色低频分量T转换到极坐标下，获得极坐标图像f(r,θ)，将极坐标图像用四元数表示得到四元数极坐标图像f(r,θ,z)，根据下式计算f(r,θ,z)的四元数分数阶雅克比‑傅里L L R叶矩Hnms ，由于四元数不满足乘法交换律，因此，分为Hnms 和Hnms ，；

式中，四元数极坐标图像f(r,θ,z)=fR(r,θ)i+fG(r,θ)j+fB(r,θ)k；纯四元数+；分数参数α∈R；阶数n∈N；重复度m∈Z；参数p,q∈R且满足p ‑ q > ‑1，q>  0；径向基函数为 ，其中，权函数表示为， 为归一化常数，

为分数阶Jacobi多项式， 为

伽马函数；

L L L

通过如下方式取Hnms 的幅值，并根据Hnms 幅值的中位数对Hnms 进行二值化，将二值化的数据转化为一维行向量， ；

其中，n表示阶数，m表示重复度，分数参数α∈{0.5,1,2,3}，符号⌈•⌉表示向上取整；

所述Piecewise Linear Chaotic Mapping系统，采用如下公式表达：；

式中，p为系统控制参数，ui为以上系统迭代过程中的中间变量，ui+1为ui的下一个状态；

对采用Piecewise Linear Chaotic Mapping系统得到的长为NW/4的随机序列排序且返回位置索引坐标，根据位置索引坐标在每个矩对应的二值一维行向量中分别挑NW/4个元素，串联后组合得到二值混合低阶矩特征向量Bv。

5.根据权利要求1所述的一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法，其特征在于，所述采用Logistic‑Tent系统生成长为NW的二值序列Xt，并与二值混合低阶矩特征向量Bv一同作为半张量积系统的输入，得到大小为NW×NW的二值扩充矩阵K的方法为：所述Logistic‑Tent系统，采用如下公式表达：

；

式中，r为系统控制参数，zi为以上系统迭代过程中的中间变量，zi+1为zi的下一个状态，mod表示取余；

所述半张量积系统，包括：定义两个矩阵P∈Ma×b，Q∈Mc×d，则半张量积定义为：，式中，n是b和c的最小公倍数，I为单位矩阵， 为Kronecker

积；

将Logistic‑Tent系统生成的长为NW的二值序列Xt，与二值混合低阶矩特征向量Bv一同作为半张量积系统的输入，得到大小为NW×NW的二值扩充矩阵K。

6.根据权利要求1所述的一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法，其特征在于，所述采用二维Chebyshev‑Logistic‑Infinite Collapse Map系统对二值扩充矩阵K进行混沌加密得到特征图像矩阵B1，包括：所述二维Chebyshev‑Logistic‑Infinite Collapse Map系统，采用如下公式表达：；

式中，g和h为系统固定参数，l为系统控制参数，vi和wi为以上系统迭代过程中的中间变量，vi+1和wi+1为vi和wi的下一个状态；

采用二维Chebyshev‑Logistic‑Infinite Collapse Map系统产生大小为NW×NW的二维随机矩阵Z，将矩阵Z二值化后与半张量积系统的输出二值扩充矩阵K进行异或，得到特征图像矩阵B1。