[发明专利]一种基于压缩感知的数字图像水印嵌入和提取方法有效

专利信息
申请号: 201310743836.6 申请日: 2013-12-30
公开(公告)号: CN103700061A 公开(公告)日: 2014-04-02
发明(设计)人: 郎俊;马春雷;张正光 申请(专利权)人: 东北大学
主分类号: G06T1/00 分类号: G06T1/00;G06T9/00
代理公司: 沈阳东大专利代理有限公司 21109 代理人: 梁焱
地址: 110819 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 压缩 感知 数字图像 水印 嵌入 提取 方法
【权利要求书】:

1.一种基于压缩感知的数字图像水印嵌入方法,其特征在于:包括以下步骤:

步骤1:对二值数字图像水印信息进行稀疏化处理,得到稀疏化的一维水印信息;

读取二值数字图像水印信息W=(ws,q)S×Q,二值数字图像水印信息W是大小为S×Q的矩阵,其中,S表示矩阵的行,Q表示矩阵的列,ws,q为二值数字图像水印信息W的第s行、第q列位置上的元素,ws,q∈{0, 1};

对二值数字图像水印信息W进行逐列扫描,将其转换成一维水印信息一维水印信息Cw是一维列向量,共有L行,且有L=S×Q;w表示二值数字图像水印信息,是watermark的缩写;

一维水印信息Cw经过离散余弦变换,得到离散余弦变换域信息即稀疏化的一维水印信息稀疏化的一维水印信息Dw是一维列向量,共有L行;

设定稀疏化一维水印信息的稀疏度K,0<K<<1,采样数据量为K*L,保留K值;

步骤2:构造测量矩阵,将测量矩阵作为密钥,用密钥对步骤1确定的稀疏化的一维水印信息进行测量,实现对一维水印信息的压缩和加密;

将P个大小为b×b的哈德马矩阵块HBlock按照如下公式组成H:

式中,P和b均为整数,取值满足:P*b=L;对矩阵H的列向量进行随机排序,然后对行向量进行随机排序,抽取排序后矩阵H中的任意Lcs行组成测量矩阵测量矩阵Φ是大小为Lcs×L的矩阵,为测量矩阵Φ的第lcs行、第l列位置上的元素,Lcs满足条件:Lcs<<L,Lcs∈[K*L,L);cs表示压缩感知,是Compressivesensing的缩写;

将上述测量矩阵Φ作为密钥保存;

用密钥Φ的每个行向量分别与稀疏化的一维水印信息做内积,得到一维水印信息在密钥上的投影,即测量值测量值Yw是一维列向量,共Lcs行;因为一维水印信息的总数据量为L,测量值的总数据量为Lcs,Lcs<<L,所以测量过程实现了数据压缩,又因为在未知密钥Φ的情况下,压缩过程不可逆,所以压缩过程也是对数据的加密过程;

步骤3:读取待进行版权保护的数字图像,将其作为原始载体图像信息,保留一份原始载体图像信息的备份,对原始载体图像信息进行离散余弦变换并对变换后得到的离散余弦变换域信息进行分块,将步骤2处理后的水印信息嵌入到载体图像中得到含水印图像;

读取待进行版权保护的数字图像信息,即原始载体图像信息A=(am,n)M×N,原始载体图像信息A是大小为M×N的矩阵,其中,M表示行,N表示列,am,n为原始载体图像A的第m行、第n列位置上的元素;

对原始载体图像信息A逐列进行扫描,将其转换成一维的原始载体图像CA是一维列向量,共有LA行,LA=M×N;

对一维的原始载体图像CA做离散余弦变换,得到原始载体图像的离散余弦变换域信息原始载体图像的离散余弦变换域信息DA是一维列向量,共有LA行;

将原始载体图像的离散余弦变换域信息DA的低频部分分割成大小为B×1的矩阵块,式中为向下取整符号,B是矩阵块的行数,β为伸缩系数,且有β∈(0,0.5],用来调节分块的大小,原始载体图像的离散余弦变换域信息DA总共被分割成块,为向上取整符号;

然后将水印信息测量值嵌入到原始载体图像的离散余弦变换域信息DA前Lcs个分块的每个分块第一行数据中,此过程可描述为:

式中,α∈(0,1)是调节嵌入强度的权值,α越大嵌入强度越大,水印鲁棒性越强,嵌入水印后载体图像质量下降也越大,反之,α越小,水印鲁棒性越弱,嵌入水印后载体图像质量越好;嵌入水印后得到含水印的载体图像离散余弦变换域信息为一维列向量,行数为LA

含水印的载体图像离散余弦变换域信息做离散余弦逆变换,得到一维含水印的图像信息一维含水印的图像信息是一维列向量,共有LA行;

将一维含水印的图像信息按照逐列扫描的逆过程复原成大小为M×N的含水印图像为含水印图像的第m行、第n列位置上的元素;

水印的嵌入过程结束,步骤1、步骤2和步骤3需要分别保留稀疏化一维水印信息的稀疏度K、密钥Φ、伸缩系数β、权值α以及原始载体图像的备份。

2.一种基于压缩感知的数字图像水印提取方法,对权利要求1处理得到的数字水印图像进行处理,其特征在于:包括以下步骤:

步骤1:分别读入含水印图像和原始载体图像备份,对两者分别做离散余弦变换,得到含水印图像离散余弦变换域信息和原始载体图像离散余弦变换域信息,计算一维水印信息测量值;

读取含水印图像含水印图像是大小为M×N的矩阵,为含水印图像的第m行、第n列位置上的元素;

读取原始载体图像信息的备份,原始载体图像信息A=(am,n)M×N是大小为M×N的矩阵,am,n为原始载体图像信息A的第m行、第n列位置上的元素;

对原始载体图像信息A逐列进行扫描,将其转换成一维的原始载体图像CA是一维列向量,共有LA行,LA=M×N;

对含水印图像信息逐列进行扫描,将其转换成一维含水印图像信息是一维列向量,共有LA行;

一维原始图像信息CA做离散余弦变换得到原始载体图像的离散余弦变换域信息原始载体图像的离散余弦变换域信息DA是一维列向量,共有LA行;

一维含水印图像信息做离散余弦变换得到含水印的载体图像离散余弦变换域信息为一维列向量,行数为LA

将原始载体图像的离散余弦变换域信息DA和含水印的载体图像离散余弦变换域信息分别进行分块,分块大小为B×1矩阵,此处B与水印嵌入过程中B的值相同,即B为矩阵块的行数,Lcs是密钥Φ的行数,可由密钥Φ求得,β为伸缩系数,β用来调节分块的大小,β的取值同嵌入过程中的β值相同;原始载体图像的离散余弦变换域信息DA和含水印的载体图像离散余弦变换域信息分别被分割成块;

将二者前Lcs个分块的每个分块第一行数据对应求差值,公式为:

y^j+1w=d^B*j+1A-dB*j+1Aα,(j=0,1,...,Lcs-1);]]>

式中,α为水印嵌入过程中保存的权值α,通过计算得到一维水印信息测量值一维水印信息测量值是一维列向量,共Lcs行;

步骤2:调入密钥,对一维水印信息进行解压缩;

应用子空间追踪算法对一维水印信息解压缩,重构水印信息:

子空间追踪算法需要输入的信号分别为:一维水印信息测量值密钥Φ、稀疏度K,应用子空间追踪算法解压重构出稀疏化的一维水印信息;

步骤3:稀疏化后的一维水印信息恢复成二值数字图像水印信息;

对稀疏化的一维水印信息进行离散余弦逆变换,转换成一维水印信息,再将一维水印信息按照逐列扫描的逆过程复原成大小为M行N列的数字图像水印信息。

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