[发明专利]一种基于三维DWT和DFT在医学图像中嵌入大水印的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于三维小波变换(DWT)和三维傅里叶变换(DFT)，在医学图像中嵌入大容量数字水印方法，是一种多媒体数据保护方法，属于多媒体信号处理领域。

技术背景

随着数字技术和互联网技术的飞速发展，各种数字媒体如文本、图像、声音、视频等都可以通过互联网快速方便地进行传输，信息化给人们的生活带了极大的方便；但同时这也使得这些信息的篡改和盗版等变得非常容易。

数字水印是实现对数字作品版权保护的有效手段。因此，该技术成为多媒体信息安全领域的一个研究热点。但多数研究方向是在图像、音频数字水印。

目前在数字水印研究领域中，如何在医学图像中(默认情况下，医学图像主要指CT、MRI等体数据)嵌入水印的研究较少，这些医学图像，原则上其内容是不容许修改，另外，下一代图像压缩标准JPEG2000是基于小波变换的，因此对于基于三维DWT，在医学图像中嵌入大容量水印的研究有较大意义，并且要求嵌入的大容量水印有较强的鲁棒性，其实现难度较大，目前尚未见报道，尚属空白。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于三维小波、傅里叶变换在医学图像(体数据)中嵌入大容量水印的方法，并且该水印算法具有较强的鲁棒性，既能抗击几何攻击又能抗常规攻击，而且水印的嵌入不影响原始医学图像，是一种零水印方式。从而较好的保护了医学图像的版权。

为了实现上述目的，本发明是这样进行的：先对医学图像进行三维小波变换，得到“近似系数”和“细节系数”，这类似二维图像的小波变换，“近似系数”代表医学图像的低频特性，反映的是医学图像的主要轮廓；“细节系数”代表医学图像的高频特性反映的是医学图像的高频信息。由于小波变换本身的抗几何攻击能力较差，为此，我们先对医学图像进行三维小波变换(DWT)，然后再对反映低频特性的“近似系数”再进行全局傅里叶变换(DFT)，在DFT系数中，提取一个抗几何攻击的特征向量，并将水印技术与密码学中的Hash函数和“第三方概念”有机结合起来，实现了基于三维小波变换，抗几何攻击大容量数字水印的嵌入。本发明所采用的方法包括水印嵌入和水印提取两大部分，第一部分为水印嵌入，包括：(1)通过对医学图像进行三维小波变换，然后对近似系数进行全局DFT变换，得到一个抗几何攻击的特征向量V(j)，(2)将大容量水印W分成k个子水印W^k(j)，k＝1，2，...，n，n表示子水印的个数；再将子水印W^k(j)和从医学图像中提取的特征向量V(j)，通过Hash函数生成二值逻辑序列Key^k(j)，然后将二值逻辑序列Key^k(j)存在第三方；第二部分为大容量水印的提取，包括：(3)求出待测医学图像的抗几何攻击的特征向量V’(j)，(4)利用已存在第三方的二值逻辑序列Key^k(j)和待测医学图像的特征向量V’(j)，提取出多个子水印W^k’(j)。

现对本发明的方法进行详细说明如下：

第一部分：大容量水印的嵌入

首先用W^k(j)表示组成大容量水印的一系列子水印，W^k(j)＝{w^k(j)|w(j)＝0，1；1≤j≤L，1≤k≤n}，L代表要嵌入的一个子水印的长度，n为子水印的个数。原始医学图像记为F＝{f(i，j，k)|f(i，j，k)∈R；1≤i≤M，1≤j≤N，1≤k≤P)}，其中，f(i，j，k)表示医学图像的体素(Voxel)数据值，类似二维图像中的图像的像素灰度值，设N＝M(设切片的长宽一样)，多重水印的嵌入步骤如下：

1)通过对原始医学图像进行三维小波变换，然后对小波变换的“近似系数”再进行全局DFT变换，在DFT的低中频系数中，得到该医学图像的一个抗几何攻击的特征向量V(j)；

先对原始医学图像F(i，j，k)进行三维DWT小波变换，得到系数矩阵ca_cd(i，j，k)，再对其中的“近似系数”ca(i，j，k)进行全局DFT变换，得到系数矩阵FF(i，j，k)中，取出前L个值，并通过对FF(i，j，k)系数进行符号运算得到该医学图像的特征向量V(j)，方便起见，这里一个复数看成实部、虚部(虚部只看系数)两个系数，当系数值为“正”时我们用“1”表示(含系数值为“0”的情况)，系数为负时用“0”表示，主要过程描述如下：

ca_cd(i，j，k)＝DWT3(F(i，j，k))；％对医学图像进行三维小波变换

FF(i，j，k)＝DFT3(ca(i，j，k))；％对近似系数进行全局傅里叶变换