專利名稱：基于dct算法數(shù)字圖像水印提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像水印提取技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于DCT (離 散余弦變換)算法數(shù)字圖像水印提取方法。
背景技術(shù)：
隨著時(shí)代的進(jìn)步，網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)的迅猛發(fā)展給人類的信息交 流帶來了極大的便利，而多媒體數(shù)據(jù)的數(shù)字化更是推動(dòng)了多媒體信 息的存取，使信息的交流傳播達(dá)到了前所未有的廣度和深度，然而 隨之而來數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護(hù)和安全認(rèn)證問題也變得十分嚴(yán)重，傳統(tǒng) 的加密技術(shù)和數(shù)字簽名技術(shù)不能完全解決版權(quán)保護(hù)問題，難以滿足 當(dāng)今時(shí)代的要求。
水印提取技術(shù)能夠通過一定的技術(shù)檢測(cè)手段提取出水印，以此 作為判斷數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)歸屬和跟蹤起訴非法侵權(quán)的證據(jù)，或鑒別 數(shù)字產(chǎn)品的完整可靠性。變換域算法嵌入的水印信號(hào)能量能夠分布 到空域所有像素上，是應(yīng)用較為廣泛的一類算法，但其嵌入位置為 整個(gè)圖像，不利于水印的不可見性。傳統(tǒng)的水印提取方法提取水印 后，會(huì)使圖象損失一部分，而且不具有自補(bǔ)償功能，圖象也不能任 意被增格。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提出了一種基于DCT (離散余弦變換)算法數(shù)字圖像水印提取方法，具有自補(bǔ)償功 能、任意增格的特點(diǎn)。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是 一種基于DCT算
法數(shù)字圖像水印提取方法，包括如下步驟
第一，讀取原始圖像和水印化圖像，并分別將其分割為互不覆蓋
的圖像塊，將原始圖像和待測(cè)圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差 計(jì)算，確定序列位置
嵌入規(guī)則 V;",(l +咖,.)
相應(yīng)提取規(guī)則k 一= w
其中v,、 v,'分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，《是拉伸系數(shù)，q 是第/個(gè)信息位水?。?br> 第二，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印嵌 入圖像的位置-
提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的紋理復(fù)雜即方差最大的 子塊，分別計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列， 前m個(gè)子塊即為嵌入水印信息的子塊
1 -1 M-l
1 :-( r1，
j2=i Z X！ 力—附]2
〃 ,'=0 乂=0
其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代 表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i，j)位置的像素的 灰度值； 一 代表子塊灰度的方差；第三，根據(jù)序列位置形成一維水印序列:
其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，a是拉伸系數(shù)，w, 是第/個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，"有兩種取值，即
0和1;經(jīng)過上述步驟得到的是1XW的一維序列；
第四，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù) 一維序列w按以下規(guī)則重組為r X r的二維水印信息-
W =
其中/, / ,《滿足/ = * 0 — 1) +《；/代表一維序列W的位置， P,《代表重組二維水印的位置。
由于本發(fā)明采用DCT算法數(shù)字圖像水印提取方法，具有自補(bǔ)償功 能、任意增格的特點(diǎn)。


圖1為本發(fā)明水印提取流程圖。
圖2為本發(fā)明原始水印信息樣圖。
圖3為樣圖，其中圖3 (a)提取水印前的樣圖；圖3 (b)為提 取水印后的樣圖。
圖4為提取的水印信息樣圖。
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖及具體的實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。 參見圖l、 2、 3、 4， 一種基于DCT算法數(shù)字圖像水印提取方法,包括如下步驟
第一，將原始圖像和待測(cè)圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差 計(jì)算，確定序列位置
嵌入規(guī)則 V,:=V,(l + ，》
相應(yīng)提取規(guī)則 "一 "=aVzW
其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系 數(shù)，w,是第/個(gè)信息位水印；
第二，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印嵌 入圖像的位置-
提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的方差最大的子塊，分別 計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列，前m 個(gè)子塊即為嵌入水印信息的子塊<formula>formula see original document page 13</formula>
其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代 表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i,j)位置的像素的 灰度值； 一 代表子塊灰度的方差；
第三、根據(jù)序列位置形成一維水印序列
w,. = ~^-^
其中v,、 v,'分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，是第/個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，W有兩種取值，即
0和1;經(jīng)過上述步驟得到的是lxm的一維序列；
第三，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)； 一維序列W按以下規(guī)則重組為^ X r的二維水印信息
W.=
其中z'， A《滿足/ = p * (r — 1) +《；/代表一維序列w的位置，
A《代表重組二維水印的位置。 實(shí)施例一
以128X 128像素點(diǎn)大小的圖像為例說明本實(shí)施例的實(shí)施步驟 第一步，讀取128X128像素點(diǎn)大小的原始圖像和水印化圖像， 并分別將其分割為互不覆蓋的32X32個(gè)圖像塊，將原始圖像和待測(cè) 圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差計(jì)算，確定序列位置
嵌入規(guī)則 V;",.(l +腳,)
相應(yīng)提取規(guī)則K 一 K = fl^W
其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，A 是第;個(gè)信息位水?。?br> 第二步，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印
嵌入圖像的位置 —
提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的紋理復(fù)雜即方差最大的 子塊；分別計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列， 前m個(gè)子塊即為嵌入水印信息的子塊<formula>formula see original document page 15</formula>
其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代 表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i,j)位置的像素的 灰度值；^代表子塊灰度的方差；
第三步，根據(jù)序列位置形成一維水印序列
V, —v,. = ~^-L
其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w, 是第/個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，w,有兩種取值，即
0和1;經(jīng)過上述步驟得到的是lxm的一維序列；
第四步，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)
一維序列w按以下規(guī)則重組為r X r的二維水印信息
A =
其中Z'， P,《滿足/ = p * 0 — 1) +《；/代表一維序列W的位置， P,《代表重組二維水印的位置。 實(shí)施例二
以256X256像素點(diǎn)大小的圖像為例說明本實(shí)施例的實(shí)施步驟 第一步，讀取256X256像素點(diǎn)大小的原始圖像和水印化圖像， 并分別將其分割為互不覆蓋的32X32個(gè)圖像塊。將原始圖像和待測(cè) 圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差計(jì)算，確定序列位置嵌入規(guī)則 "=、(1 +腳,)
相應(yīng)提取規(guī)則 、_巧=G^W,
其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w, 是第^個(gè)信息位水印；
第二步，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印 嵌入圖像的位置
提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的紋理復(fù)雜即方差最大的 子塊；分別計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列， 前m個(gè)即為嵌入水印信息的子塊
1 H-l "-1
"'=0 / = 0 W/=0 乂=0
其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代 表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i,j)位置的像素的 灰度值； 一 代表子塊灰度的方差；
第三步，根據(jù)序列位置形成一維水印序列
=丄
其中v,、 v,:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w,
是第/個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，w有兩種取值，即
0和1;經(jīng)過上述步驟得到的是lxm的一維序列；
第四步，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)一維序列W按以下規(guī)則重組為^ X ^的二維水印信息
W,=
其中/,^,《滿足/ = /7*0 —1) +《；/代表一維序列W的位置， P，《代表重組二維水印的位置。 實(shí)施例三
以512X512像素點(diǎn)大小的圖像為例說明本實(shí)施例的實(shí)施步驟 第一步，讀取512X512像素點(diǎn)大小的原始圖像和水印化圖像， 并分別將其分割為互不覆蓋的64X64個(gè)圖像塊。將原始圖像和待測(cè) 圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差計(jì)算，確定序列位置
嵌入規(guī)則 ^"'a+，')
相應(yīng)提取規(guī)則 巧 一 巧=rn;,^
其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，a
是第/個(gè)信息位水??；
第二步，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印
嵌入圖像的位置
提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的紋理復(fù)雜即方差最大的 子塊；分別計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列， 前m個(gè)子塊即為嵌入水印信息的子塊
1 "-l "-1
",'=0 乂 = 0 1 w-l "-l
a2 =iZZ!ix"/)—附]2
w /=0 乂=0
其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i，j)位置的像素的 灰度值；^代表子塊灰度的方差；
第三步，根據(jù)序列位置形成一維水印序列
其中v,、 v,'分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w, 是第/個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，^有兩種取值，即 0和1;經(jīng)過上述步驟得到的是lxm的一維序列；
第四步，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)。 一維序列W按以下規(guī)則重組為^ X ^的二維水印信息
A =
其中滿足/ =—1) +《；/代表一維序列w的位置，
p,《代表重組二維水印的位置。
實(shí)施例四
以512X512像素點(diǎn)大小的圖像為例說明本實(shí)施例的實(shí)施步驟 第一步，讀取512X512像素點(diǎn)大小的原始圖像和水印化圖像， 并分別將其分割為互不覆蓋的64X64個(gè)圖像塊。將原始圖像和待測(cè) 圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差計(jì)算，確定序列位置 嵌入規(guī)則 v;=v,(l + "A)
相應(yīng)提取規(guī)則 V/' — K = ^
其中v,、 v,'分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)， 是第/個(gè)信息位水印；第二步，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印 嵌入圖像的位置
提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的紋理復(fù)雜即方差最大的
子塊；分別計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列，
前m個(gè)子塊即為嵌入水印信息的子塊
1 n-l -1
Wi = 0 乂=0
其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代 表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i，j)位置的像素的 灰度值； 一 代表子塊灰度的方差；
第三步，根據(jù)序列位置形成一維水印序列
，
其中v,、 v,'分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w, 是第/個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，A有兩種取值，即 0和1;經(jīng)過上述步驟得到的是lxm的一維序列；
第四步，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù) 一維序列W按以下規(guī)則重組為^ X r的二維水印信息
A =
其中Z', P,《滿足/ = p * 0 — 1) +《；/代表一維序列W的位置， P,《代表重組二維水印的位置。
權(quán)利要求
1、一種基于DCT算法數(shù)字圖像水提取入方法，其特征在于，包括如下步驟第一，讀取原始圖像和水印化圖像，并分別將其分割為互不覆蓋的圖像塊，將原始圖像和待測(cè)圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差計(jì)算，確定序列位置嵌入規(guī)則 相應(yīng)提取規(guī)則 其中vi、分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，α是拉伸系數(shù)，ω1是第i個(gè)信息位水??；第二，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印嵌入圖像的位置提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的紋理復(fù)雜即方差最大的子塊，分別計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列，前m個(gè)子塊即為嵌入水印信息的子塊其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i，j)位置的像素的灰度值；σ2代表子塊灰度的方差；第三，根據(jù)序列位置形成一維水印序列其中vi、分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，α是拉伸系數(shù)，ωi是第i個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，wi有兩種取值，即0和1；經(jīng)過上述步驟得到的是1×m的一維序列；第四，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)一維序列w按以下規(guī)則重組為r×r的二維水印信息wi＝wpq其中i，p，q滿足i＝p*(r-1)+q；i代表一維序列w的位置，p，q代表重組二維水印的位置。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于DCT算法數(shù)字圖像水印提取方 法，其特征在于，包括如下步驟第一步，讀取128X128像素點(diǎn)大小的原始圖像和水印化圖像， 并分別將其分割為互不覆蓋的32X32個(gè)圖像塊，將原始圖像和待測(cè) 圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差計(jì)算，確定序列位置嵌入規(guī)則 "=V,.(l + ,》相應(yīng)提取規(guī)則 K —巧=OV,V^其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w, 是第Z個(gè)信息位水??；第二步，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印 嵌入圖像的位置提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的紋理復(fù)雜即方差最大的子塊；分別計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列， 前m個(gè)子塊即為嵌入水印信息的子塊-<formula>formula see original document page 4</formula>其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代 表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i，j)位置的像素的 灰度值；—代表子塊灰度的方差；第三步，根據(jù)序列位置形成一維水印序列V. —V.其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，q 是第/個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，w,有兩種取值，即0和1;經(jīng)過上述步驟得到的是lxm的一維序列；第四步，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù) 一維序列W按以下規(guī)則重組為^ X ^的二維水印信息W = 其中Z'， 《滿足/ = / * 0* _ 1) +《；/代表一維序列W的位置， A《代表重組二維水印的位置。
3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于DCT算法數(shù)字圖像水印提取方 法，其特征在于，包括如下步驟第一步，讀取256X256像素點(diǎn)大小的原始圖像和水印化圖像，并分別將其分割為互不覆蓋的32X32個(gè)圖像塊。將原始圖像和待測(cè) 圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差計(jì)算，確定序列位置嵌入規(guī)則 V':="l + ,'')相應(yīng)提取規(guī)則 "一 V, =其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w, 是第/個(gè)信息位水?。坏诙?，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印 嵌入圖像的位置提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的紋理復(fù)雜即方差最大的 子塊；分別計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列， 前m個(gè)子塊即為嵌入水印信息的子塊-<formula>formula see original document page 5</formula>"2 二lH2[X("力—附]2 W ^一其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代 表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i，j)位置的像素的 灰度值； 一 代表子塊灰度的方差；第三步，根據(jù)序列位置形成一維水印序列其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w, 是第/個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，A有兩種取值，即0和1;經(jīng)過上述步驟得到的是lxm的一維序列；第四步，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù) 一維序列W按以下規(guī)則重組為^ X ^的二維水印信息A'= 其中p,《滿足/ = ; * 0 — 1) +《；/代表一維序列w的位置，^,《代表重組二維水印的位置。
4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于DCT算法數(shù)字圖像水印提取方 法，其特征在于，包括如下步驟-以512X512像素點(diǎn)大小的圖像為例說明本實(shí)施例的實(shí)施步驟第一步，讀取512X512像素點(diǎn)大小的原始圖像和水印化圖像， 并分別將其分割為互不覆蓋的64X64個(gè)圖像塊。將原始圖像和待測(cè) 圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差計(jì)算，確定序列位置嵌入規(guī)則 "="1 +腳》相應(yīng)提取規(guī)則 巧一 v; =其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w, 是第/個(gè)信息位水?。坏诙?，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印 嵌入圖像的位置提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的紋理復(fù)雜即方差最大的 子塊；分別計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列， 前m個(gè)子塊即為嵌入水印信息的子塊<formula>formula see original document page 7</formula>其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i,j)位置的像素的灰度值；代表子塊灰度的方差；第三步，根據(jù)序列位置形成一維水印序列其中v,、 v,'分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w,是第z'個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，W有兩種取值，即0和1;經(jīng)過上述步驟得到的是lxm的一維序列；第四步，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)一維序列W按以下規(guī)則重組為^ X ^的二維水印信息W,= 其中Z'， A《滿足Z' = p * 0 - 1) +《；/代表一維序列W的位置，P,《代表重組二維水印的位置。
5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于DCT算法數(shù)字圖像水印提取方法，其特征在于，包括如下步驟第一步，讀取512X512像素點(diǎn)大小的原始圖像和水印化圖像，并分別將其分割為互不覆蓋的64X64個(gè)圖像塊。將原始圖像和待測(cè)圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差計(jì)算，確定序列位置嵌入規(guī)則 、=、(1 +腳》相應(yīng)提取規(guī)則巧—K = ^v,W其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，是第/個(gè)信息位水?。坏诙?，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印嵌入圖像的位置提取水印時(shí)須首先確定m個(gè)嵌入水印的紋理復(fù)雜(即方差最大)的子塊；分別計(jì)算各子塊的平均灰度和方差，并按由大到小順序排列，前m個(gè)子塊即為嵌入水印信息的子塊附=<formula>formula see original document page 8</formula>其中，m代表子塊的平均灰度；n代表子塊中包含像素點(diǎn)數(shù)；i代表像素的橫坐標(biāo)；j代表像素的縱坐標(biāo)；x代表位于(i,j)位置的像素的灰度值； 一 代表子塊灰度的方差；第三步，根據(jù)序列位置形成一維水印序列其中v,、 v:分別是修改前和修改后的頻域系數(shù)，"是拉伸系數(shù)，w,是第/個(gè)信息位水印序列，水印信息為灰度圖像，w有兩種取值，即0和1;經(jīng)過上述步驟得到的是lxm的一維序列；第四步，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)一維序列w按以下規(guī)則重組為r x r的二維水印信息其中/，； ,《滿足/ = ; *0 —1) +《；/代表-維序列w的位置，P，《代表重組二維水印的位置。
全文摘要
一種基于DCT算法數(shù)字圖像水印提取方法，包括如下步驟第一，將原始圖像和待測(cè)圖像分別進(jìn)行DCT域變換，進(jìn)行求差計(jì)算，確定序列位置，第二，對(duì)圖像塊的方差進(jìn)行比較，分出紋理塊，從而確定水印嵌入圖像的位置，第三，根據(jù)序列位置形成一維水印序列，第四，將一維水印序列重組成二維水印，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)，具有自補(bǔ)償功能、任意增格的特點(diǎn)。
文檔編號(hào)G06T9/00GK101504759SQ200910021568
公開日2009年8月12日 申請(qǐng)日期2009年3月17日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月17日
發(fā)明者兀旦暉, 李秦君, 萍 楊, 歆 譚, 趙晨飛 申請(qǐng)人:陜西科技大學(xué)