[发明专利]基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法

权利要求书

1.一种基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，包括：

通过Tetrolet-DCT变换对原始医学图像进行特征提取，得到所述原始医学图像的系数矩阵，并利用哈希函数运算生成所述原始医学图像的视觉特征序列；

对原始水印进行混沌置乱加密，得到加密后的混沌置乱水印，并根据得到的所述混沌置乱水印和生成的所述原始医学图像的视觉特征序列，将水印信息嵌入至所述原始医学图像中，同时获取二值逻辑密钥序列并保存在第三方；

通过Tetrolet-DCT变换对待测医学图像进行特征提取，得到所述待测医学图像的系数矩阵，并利用哈希函数运算生成所述待测医学图像的视觉特征序列；

根据生成的所述待测医学图像的视觉特征序列和保存在第三方的所述二值逻辑密钥序列，提取出加密水印，并对提取的所述加密水印进行解密，得到还原水印；

将所述原始水印和所述还原水印进行归一化相关系数计算，确定所述待测医学图像的所有权和嵌入的水印信息。

2.根据权利要求1所述的基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，通过Tetrolet-DCT变换对原始医学图像进行特征提取，得到所述原始医学图像的系数矩阵，具体包括：

通过Tetrolet变换对原始医学图像进行分解处理，得到二级分解后的所述原始医学图像的Tetrolet系数；

对所述原始医学图像的Tetrolet系数进行DCT变换，得到所述原始医学图像的系数矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，利用哈希函数运算生成所述原始医学图像的视觉特征序列，具体包括：

选取所述原始医学图像的系数矩阵低频处的4*8的矩阵构成新矩阵；

利用哈希函数运算生成32位所述原始医学图像的视觉特征序列。

4.根据权利要求3所述的基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，对所述原始水印进行混沌置乱加密，得到加密后的混沌置乱水印，具体包括：

通过Logistic Map产生混沌序列；

对产生的所述混沌序列按照由小到大的顺序做排序操作；

按照所述混沌序列中各个值排序前后的位置变化对所述原始水印像素的位置空间进行置乱，得到加密后的混沌置乱水印。

5.根据权利要求4所述的基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，根据得到的所述混沌置乱水印和生成的所述原始医学图像的视觉特征序列，将水印信息嵌入至所述原始医学图像中，具体包括：

将生成的所述视觉特征序列和得到的所述混沌置乱水印逐位进行异或运算，以将水印信息嵌入至所述原始医学图像中。

6.根据权利要求1所述的基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，通过Tetrolet-DCT变换对待测医学图像进行特征提取，得到所述待测医学图像的系数矩阵，具体包括：

通过Tetrolet变换对待测医学图像进行分解处理，得到二级分解后的所述待测医学图像的Tetrolet系数；

对所述待测医学图像的Tetrolet系数进行DCT变换，得到所述待测医学图像的系数矩阵。

7.根据权利要求6所述的基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，利用哈希函数运算生成所述待测医学图像的视觉特征序列，具体包括：

选取所述待测医学图像的系数矩阵低频处的4*8的矩阵构成新矩阵；

利用哈希函数运算生成32位所述待测医学图像的视觉特征序列。

8.根据权利要求7所述的基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，根据生成的所述待测医学图像的视觉特征序列和保存在第三方的所述二值逻辑密钥序列，提取出加密水印，具体包括：

将生成的所述待测医学图像的视觉特征序列和保存在第三方的所述二值逻辑密钥序列进行异或运算，提取出加密水印。

9.根据权利要求4所述的基于Tetrolet-DCT的医学图像鲁棒水印方法，其特征在于，对提取的所述加密水印进行解密，得到还原水印，具体包括：

通过Logistic Map产生所述混沌序列；

对产生的所述混沌序列按照由小到大的顺序做排序操作；

按照所述混沌序列中各个值排序前后的位置变化对所述原始水印像素的位置空间进行还原，得到还原水印。