[发明专利]基于SIFT的DWT‑SVD抗几何攻击盲水印方法

摘要

本发明涉及一种基于SIFT的DWT‑SVD抗几何攻击盲水印方法。本发明方法包括水印嵌入方法和水印提取方法。水印嵌入方法是对原始图像进行离散小波变换，将其低频子带分块并对每小块进行奇异值分解，再将待嵌入水印进行混沌加密，在每小块的最大奇异值中通过一种最优量化方法嵌入水印，保存水印图像的SIFT特征点作为密钥，通过密钥判断受到几何攻击类型并进行校正。水印提取方法是水印嵌入方法的逆过程，包括对受攻击图像进行校正、水印提取，水印解密和恢复。本发明利用SIFT特征点的旋转、缩放、平移不变性，并结合DWT、SVD在数字水印方面的优势，显著地提高了对几何攻击的鲁棒性。

主权项

基于SIFT的DWT‑SVD抗几何攻击盲水印方法，包括水印嵌入方法和水印提取方法，其特征在于：所述的水印嵌入方法的具体步骤是：步骤1：获取正方形的原始载体图像I(M,M)，M是图像的行和列，I的内切圆记作S，S的内接正方形用来嵌入水印，记做x，对x进行一级离散小波变换，得到低频子带LL、高频子带HH、混合子带HL和LH，其矩阵大小为将其低频子带LL划分为互不重叠的n×n个大小为m×m的子块，n是m的整数倍，各个子块记为Aij，i＝1,2,…n；j＝1,2,…n；步骤2：对待嵌入的水印W采用logistic映射混沌模型进行混沌加密得到加密后水印W0，记映射初值为X0，混沌系数μ∈(3.5699,4]，然后将加密后的水印按行排成一列，将初值X0和μ当作密钥；步骤3：对Aij进行奇异值分解，得到最大奇异值Lij；取量化步长为Δ，令δij＝mod(Lij,Δ)，δij为对Lij以Δ为单位求模的余数，根据δij进行量化嵌入水印，Lij′表示量化后的最大奇异值，量化方法如下：公式中的w是加密后水印中的一个比特；步骤4：对奇异值分解后的分析系数放在对应位置上，形成新的矩阵作为嵌入水印的新低频子带，然后将该新低频子带和对应的高频子带HH、混合子带HL和LH进行逆小波变换，重构出水印图像I*；步骤5：利用SIFT算法对水印图像提取特征点，记录特征点的位置、尺度和描述符作为特征点模板T，并将模板T作为密钥T′；所述的水印提取方法的具体步骤是：步骤a：对接收到的图像提取SIFT特征点，并与密钥T′进行匹配，如果完全匹配则表示未被攻击，直接进入步骤b；如果不能完全匹配则表示受到攻击，根据密钥T′对其进行校正后进入步骤b；步骤b：选取载体图像的内切圆的内接正方形作为水印嵌入区域x′，对x′进行一级离散小波变换，将其低频子带划分为互不重叠的大小为m×m的子块，各个子块记为A′ij，i＝1,2,…n；j＝1,2,…n；步骤c：对A′ij进行奇异值分解，得到最大奇异值L′ij，δ′ij＝mod(L′ij,Δ)，若则w′＝0；若则w′＝1，w′即为在A′ij提取的比特；步骤d：对提取的比特按行排成二维矩阵W*，并进行混沌解密，即可恢复真实的水印W。