[发明专利]基于实分数傅里叶变换的医学影像零水印嵌入和提取方法

说明书

技术领域

本发明属于信息安全和图像处理技术领域，具体涉及一种基于实分数傅里叶变换的医学影像零水印嵌入和提取方法。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，数字多媒体产品在储存、传播、使用的过程中，越来越容易被恶意攻击、非法盗用；对于数字多媒体产品而言，如何有效并且便利地保护版权，成为亟待解决的问题；数字水印技术是实现版权保护的有效方法，其基本思想是在不影响数字多媒体的使用情况下，在数字多媒体信息中秘密地嵌入有价值的信息，从而达到数字产品的版权保护的目的。

医学图像信息作为临床诊断的重要依据，在临床、科研、教学等方面发挥着极其重要的作用；医学图像要求在对其进行版权保护时，不能破坏原始图像信息。由于常见的数字水印技术都或多或少地改变了原始图像的特征，不能满足医学图像高保真的需求，因此，急需寻求一种新的针对医学图像的版权保护手段。

现有的针对医学影像版权保护的方法主要有：可逆医学水印算法、基于非感兴趣区域医学水印算法、压缩域水印算法等；可逆医学水印算法主要采用的是一种可逆的思维模式，即在水印提取后，能够将图像不失真地还原成初始状态，从而消除了因水印嵌入所引起的失真；虽然可逆数字水印有其自身的优势，但是可嵌入的数据量很小，并且安全系数不高，对医学图像的保护也只存在传输过程中，一旦到达终端，就恢复成原始状态，不再具有保护作用；基于非感兴趣区域医学水印算法是将水印信息嵌入医学图像的非感兴趣区域中；由于医学图像大多是黑色背景，故信息隐藏量十分有限，并且医学图像的非感兴趣区域的寻找过程十分繁琐，通常需要人工干预完成，增加了算法的复杂度和工作量；基于压缩域的医学水印算法是在压缩域中嵌入水印，也就是将水印直接嵌入到编码压缩后的比特流中。这种算法的优点是避免了大量的编码和解码过程，因而计算复杂度较低，不会造成医学图像数据质量的下降，并且充分发挥了时间上的优势；然而，因压缩比特率的限制限定了水印嵌入的数据量大小，嵌入方法也要受相应的图像压缩算法标准的限制。

发明内容

针对现有技术的缺点，本发明提出一种基于实分数傅里叶变换的医学影像零水印嵌入和提取方法，以达到在水印的嵌入过程中原始图像信息不变，符合医学图像的真实性和可靠性的需求，降低成本，提高安全性和实用性的目的。

一种基于实分数傅里叶变换的医学影像零水印嵌入和提取方法，包括以下步骤：

步骤1、将预处理医学图像进行矩阵化处理，即获得该医学图像的像素矩阵，该矩阵的行数为图像像素点的行数，该矩阵的列数为图像像素点的列数，该矩阵的元素为像素点的像素值；

步骤2、将水印图像进行矩阵化处理，即获得该水印图像的像素矩阵，该矩阵的行数为水印图像像素点的行数，该矩阵的列数为水印图像像素点的列数，该矩阵的元素为像素点的像素值；

步骤3、对矩阵化处理后的医学图像和水印图像分别进行实分数傅里叶变换，获得各像素点的频域值，进而获得变换后的医学图像像素矩阵和变换后的水印图像像素矩阵，

步骤4、将变换后的医学图像像素矩阵中的元素进行逐列扫描，获得一个一行多列的向量，该向量的列数为医学图像像素矩阵中元素的个数，将向量中的元素从小到大进行排序，并确定排序后的向量中元素在原向量中的位置，获得第一位置向量，将第一位置向量作为第一密钥储存；

步骤5、将变换后的水印图像像素矩阵中的元素进行逐列扫描，获得一个一行多列的向量，该向量的列数为水印图像像素矩阵中元素的个数，将向量中的元素从小到大进行排序，并确定排序后的向量中元素在原向量中的位置，获得第二位置向量，将第二位置向量作为第二密钥储存；

步骤6、确定水印图像排序后的向量中元素在医学图像排序后的向量中的位置，获得第三位置向量，将第三位置向量作为第三密钥储存，即完成零水印嵌入过程；

步骤7、根据实际需求，当需要对水印图像进行提取时，将预处理医学图像进行矩阵化处理，即获得该医学图像的像素矩阵，该矩阵的行数为图像像素点的行数，该矩阵的列数为图像像素点的列数，该矩阵的元素为像素点的像素值；

步骤8、提取所储存的所有密钥，对矩阵化处理后的医学图像进行实分数傅里叶变换，获得各像素点的频域值，进而获得变换后的医学图像像素矩阵；

步骤9、将变换后的医学图像像素矩阵中的元素进行逐列扫描，获得一个一行多列的向量，该向量的列数为医学图像像素矩阵中元素的个数，将向量中的元素按照第一密钥进行排序，获得排序后的向量；

步骤10、根据第三密钥，在排序后的向量中抽取获得水印图像排序后的向量；