[发明专利]一种基于PN函数极值的水印隐藏区域确定方法

权利要求书

1.一种基于PN函数极值的水印隐藏区域确定方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：将宿主图像均匀分割成若干非重叠子区域；

步骤2：将测试信息分别嵌入到宿主图像的各个子区域中，计算每个子区域嵌入测试信息后的像素重建函数值PRF；

步骤3：将嵌入测试信息后的子区域和对应的未嵌入测试信息的子区域合并，得到各个子区域嵌入测试信息前后的合并图像；

步骤4：通过攻击破坏合并图像，在合并图像中提取测试信息，计算每个子区域提取测试信息的归一化损失密度函数值NLDF；

步骤5：利用综合考虑了像素重建函数值PRF和归一化损失密度函数值NLDF的PN函数计算宿主图像各个子区域的PN函数值，PN函数极值对应的子区域即为合适的水印隐藏区域。

2.如权利要求1所述的基于PN函数极值的水印隐藏区域确定方法，其特征在于，所述步骤1中的宿主图像和子区域均为方形图像，所述宿主图像的大小大于512×512，所述子区域的图像大小介于64×64到256×256之间。

3.如权利要求1所述的基于PN函数极值的水印隐藏区域确定方法，其特征在于，所述步骤2将测试信息分别嵌入到宿主图像的各个子区域中时采用无下采样双树小波变换分解函数进行分解，分解级数选为2级。

4.如权利要求1所述的基于PN函数极值的水印隐藏区域确定方法，其特征在于，所述步骤2中，计算每个子区域嵌入测试信息后的像素重建函数值PRF的计算公式如下：

其中，M、N分别代表子区域的长、宽像素尺寸，C和E分别代表嵌入测试信息前与嵌入测试信息后的对应子区域。

5.如权利要求1所述的基于PN函数极值的水印隐藏区域确定方法，其特征在于，所述步骤4中的攻击包括图片旋转、图片压缩、均值滤波、中值滤波、对比度增强、直方图均衡、添加椒盐噪声和添加高斯噪声中的一种或任意几种的组合。

6.如权利要求1所述的基于PN函数极值的水印隐藏区域确定方法，其特征在于，所述步骤4在合并图像中提取测试信息时采用无下采样双树小波变换分解函数，分解级数选定为2。

7.如权利要求1所述的基于PN函数极值的水印隐藏区域确定方法，其特征在于，所述步骤4中，计算每个子区域提取测试信息的归一化损失密度函数值NLDF的公式如下：

其中，M_c、N_c分别代表测试信息的长、宽像素尺寸，B和Z分别代表原始测试信息和提取测试信息。

8.如权利要求1所述的基于PN函数极值的水印隐藏区域确定方法，其特征在于，所述步骤5中利用PN函数计算宿主图像各个子区域的PN函数值的公式如下：

其中，PRF_m代表第m个子区域的像素重建函数值，m＝1，2，……n；PRF_max代表所有子区域中最大的像素重建函数值；NLDF_m代表第m个子区域的归一化损失密度函数值；μ和δ分别为不可见性影响因子和鲁棒性影响因子，且μ+δ＝1。