[发明专利]一种基于小波变换、奇异值分解、海森堡分解和果蝇优化算法的图像隐藏方法

说明书

本发明公开了一种基于小波变换、奇异值分解、海森堡分解和果蝇优化算法的图像隐藏方法，其特征在于，包括如下步骤：1）水印的嵌入；2）水印的提取；3）图像隐藏。这种方法能使嵌入水印的图像具有良好的隐蔽性、该图像受到图像操作攻击和几何攻击时具有强鲁棒性，特别是在对抗缩放攻击、滤波攻击、噪声攻击、锐化攻击、JPEG压缩和JPEG 2000压缩攻击时有着很强的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及图像隐藏技术领域，具体涉及一种基于小波变换、奇异值分解、海森堡分解和果蝇优化算法的图像隐藏方法。

背景技术

图像隐藏是指将一幅图像隐藏到另一幅图像中。如今的图像隐藏技术在时空域和变换域进行图像隐藏是当前比较常见的采用方法。当前大多数的图像隐藏是在变换域中结合矩阵操作进行图像隐藏。现在主要的变换域图像隐藏包括小波变换，离散余弦变换，离散傅里叶变换；矩阵操作的图像隐藏技术包括基于奇异值分解的图像隐藏和基于海森堡分解的图像隐藏。研究者主要是基于单一变换域进行图像隐藏以抵抗图像过程的攻击；通过矩阵操作进行水印的嵌入以抵抗图像几何攻击。最常见的有基于小波变换的图像隐藏和基于矩阵操作的图像隐藏。但是这些算法有许多的不足之处。

第一种基于小波变换的图像隐藏，其图像隐藏过程包括对宿主图像的DWT变换和水印图像的小波变换后，对水印图像的系数乘以一个嵌入系数再与宿主图像的系数进行相加再通过逆小波变换得到嵌入水印后的图像。但是嵌入水印的图像在受到几何攻击后，其抵抗能力较弱，很难提取出完整的水印。

第二种基于奇异值分解的图像隐藏，图像隐藏过程包括对宿主图像的奇异值分解和水印图像的奇异值分解后，对水印图像得到的S系数乘以一个嵌入系数再与宿主得到的S’系数相加再通过逆奇异值分解变换得到嵌入水印后的图像。但是嵌入水印的图像在受到图像操作攻击后，其抵抗能力较弱，很难提取完整的水印。

因此嵌入水印的图像在满足隐蔽性的前提下，在受到大部分图像操作攻击和几何攻击的情况下都不能提取完整的水印，是需要一个比较平衡的水印算法。

发明内容：

本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于小波变换、奇异值分解、海森堡分解和果蝇优化算法的新型图像隐藏方法。这种方法能使嵌入水印的图像具有良好的隐蔽性、该图像受到图像操作攻击和几何攻击时具有强鲁棒性，特别是在对抗缩放攻击、滤波攻击、噪声攻击、锐化攻击、JPEG压缩和JPEG 2000压缩攻击时有着很强的鲁棒性。

实现本发明目的技术方案是：

一种基于小波变换、奇异值分解、海森堡分解和果蝇优化算法的图像隐藏方法，包括如下步骤：

1)水印的嵌入：宿主图像A顺序采用3级小波变换、海森堡分解、奇异值分解、逆奇异值分解、逆海森堡分解和逆3级小波变换对水印进行嵌入，得到嵌入水印后的图像WA；

2)水印的提取：图像WA顺序采用小波变换、海森堡分解、奇异值分解、逆奇异值分解对水印进行提取，得到提取的水印

3)图像隐藏：采用果蝇优化算法找出步骤1)、步骤2)中的水印嵌入、水印提取的使得嵌入水印的图像同时符合隐蔽性和强鲁棒性，且使评价函数得到最优值时取得的水印嵌入系数α，称为最优嵌入系数，依据水印嵌入最优系数α将水印嵌入到宿主图像中得到嵌入水印的图像。

所述步骤1)为：

(1)对宿主图像A进行3级小波变换得到图像A的低频近似分量系数、水平高频细节分量系数、垂直高频细节分量系数、对角高频细节分量系数依次为LL、LH，LH和HH；

(2)依据LL＝P×H×P^T对系数LL进行海森堡分解得到系数P和H，其中P是LL的酉矩阵，H是LL的海森堡矩阵；