[发明专利]文本图像水印嵌入方法及系统、提取方法及系统有效
| 申请号: | 202010642840.3 | 申请日: | 2020-07-07 |
| 公开(公告)号: | CN111768328B | 公开(公告)日: | 2021-08-13 |
| 发明(设计)人: | 关虎;郭雯;黄樱;牛保宁;张树武 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00;G06T7/12 |
| 代理公司: | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人: | 郭文浩;尹文会 |
| 地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 文本 图像 水印 嵌入 方法 系统 提取 | ||
1.一种文本图像水印嵌入方法,其特征在于,所述文本图像水印嵌入方法包括:
将待嵌入的水印图像压缩为第一二值水印序列;
计算待嵌入水印的文本图像中连通分量的第一打印扫描不变量;
根据各第一打印扫描不变量构造多个第一特征矩阵;
根据各第一特征矩阵对所述第一二值水印序列进行扩展,得到扩展水印序列;具体包括:
步骤401:根据以下公式,计算第一二值水印序列可重复嵌入次数c:
其中,p表示每个第一特征矩阵中可嵌入水印位数,k表示第一特征矩阵的数量,y表示所述第一二值水印序列的长度;
步骤402:将所述第一二值水印序列中每位水印信息复制(c-1)次,得到扩展水印序列;
基于所述扩展水印序列,对各第一特征矩阵进行修改,得到各第一特征矩阵对应的最优第一特征矩阵;
根据各最优第一特征矩阵的分量计算所述文本图像中连通分量的目标黑色像素数量;
翻转所述文本图像中连通分量的像素,得到嵌入水印的文本图像。
2.根据权利要求1所述的文本图像水印嵌入方法,其特征在于,所述将待嵌入的水印图像压缩为第一二值水印序列,具体包括:
对所述水印图像进行二值化处理,得到二值水印图像;
填补所述二值水印图像,得到填补水印图像,所述填补水印图像的宽度和高度均为偶数;
分割所述填补水印图像为多个互不重叠且像素大小为K*K的子块;
分别对各子块进行跳白块编码,得到对应的编码序列;
合并各子块的编码序列,得到第一二值水印序列。
3.根据权利要求1所述的文本图像水印嵌入方法,其特征在于,所述计算待嵌入水印的文本图像中连通分量的第一打印扫描不变量,具体包括:
根据以下公式,确定文本图像的连通分量的提取阈值t:
其中,D0表示文本图像第ROW行中连通分量的个数,xi0表示文本第ROW行中第i个连通分量的黑色像素数量,v表示一个百分数;
提取所述文本图像中黑色像素数量高于提取阈值的连通分量;
基于以下公式,计算第一打印扫描不变量ei:
其中,M表示所述文本图像第ROW行中平均每个黑色像素数量高于提取阈值的连通分量包含的黑色像素数量,xi1表示第ROW行中第i个黑色像素数量高于提取阈值的连通分量的黑色像素数量,D表示文本图像第ROW行中黑色像素数量高于提取阈值的连通分量的个数,xi表示除第ROW行外第i个黑色像素数量高于提取阈值的连通分量的黑色像素数量,A表示精度调节参数。
4.根据权利要求1所述的文本图像水印嵌入方法,其特征在于,所述基于所述扩展水印序列,对各第一特征矩阵进行修改,得到各第一特征矩阵对应的最优第一特征矩阵,具体包括:
针对每一个第一特征矩阵,
对所述第一特征矩阵进行离散余弦变换,得到离散余弦变换系数矩阵;
将所述离散余弦变换系数矩阵的系数按逆Z型排序;
基于设定的迭代阈值范围,进行迭代处理,
在每次迭代时从所述扩展水印序列中选择未嵌入的p位水印信息,根据修改规则从离散余弦变换系数的第s位开始修改相应的系数;修改规则为:如果当前水印信息为1,则修改系数为T;如果当前水印信息为0,则修改系数为-T;T为一个整数;
对修改后的离散余弦变换系数矩阵进行逆离散余弦变换,得到第一更新特征矩阵;
计算所述第一特征矩阵与第一更新特征矩阵的相关系数和最优差分;
T值加1,进行下次迭代,直至完成迭代阈值范围内的全部取值;
确定相关系数和最优差分的最小差距对应的第一更新特征矩阵,该第一更新特征矩阵为第一特征矩阵对应的最优第一特征矩阵。
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