[发明专利]基于多元BKF参数校正的NSST域鲁棒图像水印方法

摘要

本发明公开了一种基于多元BKF参数校正的NSST域鲁棒图像水印方法，对原始图像执行非下采样剪切波变换，并对低频子带执行非重叠块处理，通过扩展抖动调制量化方法将水印嵌入原始图像中并重构获得含水印图像；计算待检测图像NSST域子带系数的多元BKF两个参数，并结合对样本进行缩放、平移、旋转的几何变换参数进行训练学习，得到FSVR训练模型；计算待检测含水印图像几何校正的数学模型，利用得到的FSVR训练模型确定模型参数进行几何校正；从经过校正的含水印图像中提取水印信息。

主权项

1.一种基于多元BKF参数校正的NSST域鲁棒图像水印方法，其特征在于按如下步骤进行：约定：表示原始图像，大小为；表示水印图像，大小为；为低频子带块，为块的总数；表示抖动量化；表示每个中的系数；表示含水印系数；为量化步长，表示投影向量；为形状参数；为对称的正定矩阵；表示待检测含水印图像，大小为；为训练样本图像集合；为输入向量；为几何变换参数；为几何变换的预测值；为含水印低频子带块；为每个中的系数；为校正后的含水印图像；表示提取的一位水印；表示最终提取的水印；a. 初始设置获取原始图像并初始化变量；b. 水印嵌入b.1 将进行NSST二级分解，分解参数为[2 2]，得到低频子带并进行不重叠分块：b.2 利用扩展抖动调制量化方法进行水印嵌入：b.3 将与高频子带合并实行NSST重构获得；c. 多元BKF参数校正c.1 获得，对进行二级NSST分解，得到尺度一和尺度二的第三方向子带系数；c.2 使用矩估计法计算NSST域子带系数的多元BKF的参数；c.3 使用最大期望EM估计法计算NSST域子带系数的参数；c.4 使用作为的几何变换参数，从而得到训练样本的特征向量；c.5 计算待检测含水印图像的NSST域尺度一和尺度二第三方向子带系数的多元BKF统计参数，得到的2个参数作为FSVR的输入向量；c.6 将输入到FSVR训练模型，获得；c.7 使用对执行几何校正，获得图像；d. 水印提取d.1 将校正后的含水印图像进行NSST二级分解，分解参数为[2 2]，得到含水印低频子带并进行不重叠分块：；d.2 采用最小距离检查方法进行水印的提取，提取过程表示为：；d.3 按照水印图像对应位置，对进行择多选取，即可得到最终提取出的水印图像。