[发明专利]一种基于DCT抗几何攻击的医学图像零数字水印方法

说明书

技术领域

本发明属于多媒体信号处理领域，涉及一种基于DCT变换和图像视觉特征的医学图像数字水印技术，具体是一种基于DCT抗几何攻击的医学图像零数字水印方法。

背景技术

目前，医学图像占整个医院医学信息的70％～80％，数字信息管理系统在现代医疗体系中发挥了越来越重要的作用，但随着网络的推广应用，其信息安全问题逐渐暴露出来。

医学图像在网络上进行远程传输时，记录在医学图片上的病人的个人信息，容易被泄露。若把个人信息作为数字水印嵌入在医学图片中，就可以较好的解决这个难题，这种水印称为医学图像数字水印。

目前对医学图像数字水印领域的研究主要集中在空间域和变换域(DCT、DFT和DWT)两个方面，它们分别通过改变空间域的某些象素的灰度或变换域的一些系数的值来嵌入水印。其中余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)域水印方法，由于其计算量较小，且与国际数据压缩标准(JPEG，MPEG)兼容，目前研究的比较多，是现有大多数的频率域数字水印算法研究的热点。

鉴于对医学图像病灶区保护的特殊性要求，一般文献中常选择将水印信息嵌入到图像的非感兴趣区域(Region of Non-Interest，RONI)。医学图像中的感兴趣区域(Region of Interest，ROI)指的是那些包含重要病理特征或诊疗信息的病灶区，若在该区域嵌入水印，则有可能造成错误的诊断。但往往人们在寻找ROI时，要花费很长的时间与精力，并且一旦选择有误，则有可能干扰医生的诊断。

在医学图像数字水印研究领域，至今为止几何攻击仍是一个比较难以解决的课题，至于同时能有效抵抗常规攻击和几何攻击，这两种攻击类型的水印方法研究，目前尚未见报道，尚属空白。而实际应用中，医学数字水印图像常常同时受到这两种攻击。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于DCT抗几何攻击的医学图像零数字水印方法，通过将医学图像的视觉特征向量、加密技术和第三方的概念有机结合起来，不需要进行感兴趣区域的选取，从而解决了水印嵌入、提取的快捷性问题，具有很理想的鲁棒性和不可见性，以保护医学图像的版权和病患信息的隐秘性，有效地解决病人信息的隐藏性和医学图像的敏感性问题，同时解决医学图像应用中出现的抗击几何攻击和抗击常规攻击问题。

为了实现上述目的，本发明是这样进行的：基于全图DCT变换，在DCT变换系数中，提取一个抗几何攻击的医学图像视觉特征向量，并将水印技术与密码学有机结合起来，实现了数字水印的抗几何和常规攻击。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算法，包括：(1)通过进行全图DCT变换，得到医学图像的一个视觉特征向量V(j)，(2)根据水印W(j)和图像的视觉特征向量V(j)生成一个二值逻辑序列key(j)。第二部分为水印提取算法，包括：(3)求出待测医学图像的视觉特征向量V’(j)，(4)利用二值逻辑序列key(j)和待测图像视觉特征向量V’(j)，提取出水印W’(j)。

现对本发明的方法进行详细说明如下：

首先用一组可以代表病患信息的二值伪随机序列W，W＝{w(j)|w(j)＝0，1；1≤j≤L}作为数字水印，原始图像记为F＝{f(i，j)|f(i，j)∈R；1≤i≤N1，1≤j≤N2)}，其中，w(j)和f(i，j)分别表示水印序列及原始医学图像的像素灰度值，设N1＝N2＝N。

第一部分：水印嵌入算法

1)通过进行全图DCT变换，得到医学图像的视觉特征向量V(j)。

先对原图F(i，j)进行全图DCT变换，得到DCT系数矩阵FD(i，j)，再对DCT系数矩阵FD(i，j)，在低中频系数中，取前L个系数，并通过DCT系数符号运算得到该图像的视觉特征向量V(j)，具体做法是当DCT系数为正或零时我们用“1”表示，系数为负时用“0”表示，程序描述如下：

FD(i，j)＝DCT2(F(i，j))

V(j)＝-Sign(FD(i，j))

2)根据水印W(j)和图像的视觉特征向量V(j)生成一个二值逻辑序列key(j)。