[发明专利]基于Zernike矩的DWT‑SVD鲁棒盲水印方法

摘要

本发明涉及一种基于Zernike矩的DWT‑SVD鲁棒盲水印方法。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，之后将其低频子带分块并对每小块进行奇异值分解，然后将待嵌入水印进行混沌加密，通过量化每小块的奇异值矩阵的欧式范数嵌入水印，保存水印图像的若干个Zernike矩作为密钥，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。本发明方法结合DWT、SVD在数字水印方面的优势，并利用Zernike矩的旋转、缩放不变性，提高了对旋转、缩放攻击的鲁棒性，可以很好地抵抗常规信号处理。

主权项

基于Zernike矩的DWT‑SVD鲁棒盲水印方法，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，将每小块按行排列，Ai表示第i个矩阵块；步骤2：对每个分块矩阵进行奇异值分解，Ai＝UiSiViT，Ui、Vi是和Ai相同大小的酉矩阵，Yi＝[λ1,λ2,···λj···λr]，由奇异值矩阵Si中所有的非零奇异值组成，λj表示奇异值矩阵Si的第j个非零奇异值，其中j＝1,2，···r，r是矩阵Ai的秩，Yi为非零奇异值组成的向量；步骤3：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4：计算向量Yi的欧几里德范数，选择Δ作为Norm(Yi)的量化步长，令N＝[Norm(Yi)/Δ]，[···]表示取整；步骤5：根据如下规则嵌入比特b，b表示待嵌入比特：步骤6：对Yi嵌入比特b之后的新向量Yi′计算欧几里德范数，Norm(Yi′)＝N′×Δ+(Δ/2)，其中Yi′＝Yi×(Norm(Yi′)/Norm(Yi))；根据Yi′，得到新的奇异值矩阵Si′，重构新的矩阵块Ai′＝UiSi′ViT，得到新的低频部分LL′；步骤7：根据LL′、HL、LH、HH进行逆离散小波变换，重构出嵌入水印的图像；计算水印图像的Zernike矩值作为校正几何攻击的参数，记为密钥K；所述的水印提取方法的具体步骤是：步骤a：计算水印图像的Zernike矩值，并与密钥K比较，如果一致表示未被攻击，直接进入步骤b；如果不一致表示受到攻击，对水印图像进行几何校正，再对校正后图像的水印嵌入域进行一级小波分解，取其低频部分LL″，然后进入步骤b；步骤b：对低频部分LL″进行m×m分块，将每小块按行排列，Ai″表示第i个矩阵块，对每一个小块Ai″进行奇异值分解Ai″＝Ui″Si″Vi″，Ui″、Vi″是和Ai″相同大小的酉矩阵，令由奇异值矩阵Si″中所有的奇异值组成的向量Yi″＝[λ1,λ2,···λr]，λj是奇异值矩阵Si″的第j个奇异值，j＝1,2,···r，r是矩阵Ai″的秩；步骤c：计算向量Yi″的欧几里德范数，计算N″＝[Norm(Yi″)/Δ]，[···]表示取整；步骤d：若N″是偶数，则提取比特b＝1，若N″是奇数，b＝0，然后将提取出的一维序列按照行列组合成矩阵，对该矩阵进行混沌解密即可恢复水印。