[发明专利]基于块优化的可逆数字水印方法

说明书

技术领域

该发明专利涉及图像处理、计算机安全、信息隐藏、电子商务、电子政务等领域。

背景技术

为了叙述上的方便，以256×256像素大小的灰度图像clock.bmp为例，将基于直方图的可逆数字水印基本算法描述如下：

(1)绘制载体图像直方图。读入载体图像1，并绘制该图像的直方图，如图2所示。从直方图可以看出，峰值点对应的像素值为230，该峰值点的值为5230，说明在载体图像内像素值为230的像素点个数最多，共有5230个；其左端值为[0，31]和其右端值为[247，255]的像素值均为零，表明在载体图像中不存在这些像素值的像素点。

(2)直方图处理。顺序扫描载体图像，当扫描到的像素点值为[231，245]时，则将其值加上1。扫描完成后，在载体图像内不再存在像素值为231的像素点。

(3)嵌入水印。对载体图像进行再次扫描，如果扫描到的像素点其值为230，则可以在该点嵌入1位水印信息。嵌入规则为，如果待嵌入点为0，则该点保持不变；如果待嵌入点为1，则将该点像素值加1。至此，完成水印嵌入过程。

(4)提取水印。对嵌入了水印信息的图像进行顺序扫描，如果扫描到的像素点值为230，则提取一个水印信息位0，如果扫描到的像素点值为231，则提取一个水印信息位1，扫描过程完成即完成水印信息的提取。

(5)恢复载体图像。再次扫描图像，将在图像内扫描到的像素点值在[231，247]之间的像素点减1，即完成载体图像的复原。

发明内容

该发明专利在灰度直方图可逆数字水印的基础上进行了块优化，首先采用随机值生成一个混沌数列、并将该数列作为块选择的依据。根据选择数列完成对选择块的嵌入，并计算其嵌入后的嵌入容量和PSNR值。根据遗传算法内的选择、交叉、变异方法将选择数列改变，继续嵌入计算相关值，直到达到固定的迭代次数。从所有迭代结果中选择最优结果作为嵌入方案。

该方案的主要缺点是仅适合于图像的信息隐藏，而不能适合于图像的认证，因为不能保证图像的每一块内都完成了信息的嵌入。因此，当图像的修改发生在未嵌入水印的图像块时，图像仍旧可以提取完全的水印信息。此时，提取出来的水印信息与嵌入时的水印信息完全一致，但是恢复后的图像会与原始图像存在差异。当不进行块选择时即可实现图像认证。

附图说明

图1是原始载体图像说明，图2是该图像的灰度直方图。

具体实施方式

1水印嵌入

认证水印信息由载体图像生成的特征值与水印信息进行运算生成。该过程将认证信息嵌入到载体图像内。

(1)图像预处理

将原始载体图像划分为8*8大小的互不相交的小块。

将水印图像采用置乱算法进行置乱。

(2)生成初始值

根据预定义的规则生成一个随机数Random_t。

(3)混沌系统选择

将生成的随机数量化为混沌系统的初始值，生成混沌随机数列。将生成的混沌随机数列进行二值化。然后将二值序列中的值作为嵌入块的选择参数。

被广为应用的混沌是Logistic混沌系统，它的改进形式为：

xn+1=1-2xn2,xn∈[-1,1]---(1)]]>

设定初始值后，会生成混沌序列，该混沌序列具有唯一性、初始值敏感性，例如生成：{-0.339；0.563；0.566；-0.8777；0，56566}

根据公式

可以将其进行二值化处理，得到{0；1；1；0；1}。