一種基于改進Arnold變換的圖像水印嵌入、提取的方法與裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于改進Arnold變換的圖像水印嵌入、提取的方法與裝置，嵌入方法包括置亂步驟：采用改進Arnold變換對水印圖像W進行處理，得到在載體圖像I中的嵌入位置；訓練步驟：在嵌入的坐標位置中，選取k個樣本點，通過光滑支持向量機對k個樣本點進行訓練；嵌入步驟；改進Arnold變換增加了參數(shù)P，在嵌入水印時將原始水印置亂后的坐標值同比例擴大到載體圖像的空間中，在提取水印時將載體圖像中的某些坐標值同比例縮小到原始水印的空間中。
【專利說明】-種基于改進Ar no I d變換的圖像水印嵌入、提取的方法與 裝置

【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種信息安全領域中的數(shù)字圖像水印技術(shù)，尤其是涉及圖像水印嵌入 與提取方法。

【背景技術(shù)】
[0002i數(shù)字圖像水印作為傳統(tǒng)加密方法的有效補充手段，利用數(shù)據(jù)嵌入方法隱藏在數(shù)字 圖像廣品中，用以證明創(chuàng)作者對其作品的所有權(quán)，并作為鑒定、起訴非法侵權(quán)的依據(jù)，同時 通過對水印P檢測和分析保證數(shù)字信息的完整可靠性，從而成為知識產(chǎn)權(quán)保護和數(shù)字多媒 體防偽的有效手段，近年來引起了人們的高度重視，也已成為國際學術(shù)界研究的一個熱點。 圖像^印要發(fā)揮應有的作用，必須具備魯棒性和不可覺察性兩個基本要素。水印魯棒 指數(shù)子媒體在經(jīng)過常規(guī)的信號處理或者外來攻擊之后，嵌入的圖像水印仍然具有較好的可 檢測性。水印不可覺察性是指水印的嵌入不能影響到原始數(shù)字媒體的視覺質(zhì)量。
[0003]圖像水印按用途可分為版權(quán)保護水印、票據(jù)防偽水印、篡改提示水印和隱藏標識 水印。按提取過程可分為盲水印和明文水印。按攻擊能力可分為魯棒性水印和脆弱性水 印，其中魯棒性水印主要應用于數(shù)字作品版權(quán)保護，脆弱性水印要求對信號的改動敏感， 主要應用于完整性保護。根據(jù)水印嵌入位置可以將圖像水印算法分為兩類：基于變換域 算法和基于空間域算法。隨著 JPEG壓縮和JPEG2〇0〇的廣泛使用，到目前為止，有很多是 基于變換域的水印算法。根據(jù)所采用變換的不同，變換域水印算法可以分為如下幾類：基 于DCT變換的圖像水印算法、基于小波變換的圖像水印算法、基于 Dpr變換的魯棒性水印 算法二但是這些算法比較復雜，需要考慮復雜的空頻域變換過程，效率低，可嵌入信息量較 少。全間域圖像水印技術(shù)因其算法簡單、速度快的優(yōu)點而成為新的研究熱點，它通過直接 修改原始圖像的像素值來達到嵌入水印的目的，但目前經(jīng)典的空間域水印算法很容易受到 圖像壓縮轉(zhuǎn)換等通常的圖像處理的干擾，在對圖像進行幾何旋轉(zhuǎn)、壓縮等基本處理后，基 本上已經(jīng)無法對水印進行正確的提取，實驗仿真表明該類算法的抗攻擊性不強，魯棒性較 低。但是隨著神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等機器學習方法的引入，水印的嵌入和檢測過程可以 充分利用5像中的一些自然特征，這樣可以使得空間域的水印嵌入和魯棒性檢測效果得到 一定的提高。雖然機器學習和各種圖像域變換的結(jié)合針對具體水印的嵌入與提取都有較 ^的表現(xiàn)，但是仍然存在許多問題。例如像基于支持向量機的圖像水印方法等一般都無法 頭現(xiàn)e提取印的保密性還存在一定隱患；像基于空頻域變換的嵌入與提取方法一般計 算復雜度較尚，抵抗攻擊能力還有待加強等。概括起來仍存在如下的一些主要問題：①支 持向量機主要用來確定水印嵌入數(shù)字圖像中的最佳位置和最佳強度，且 Arn〇ld變換僅在 水印嵌入中起置亂作用，應用研究均比較單一。②目前提出的支持向量機方案基本上都是 引用標}^的支持向量機，樣本訓練的速度與精度都不是很高，這導致最后提取的水印圖像 失真比較嚴重。③水印系統(tǒng)的魯棒性是評估水印系統(tǒng)承載常規(guī)處理的能力，這對于水印極 為重要；現(xiàn)有數(shù)字圖像水印檢測方法將注意力放在對抗常規(guī)信號處理(如有損壓縮、低通濾 波、噪聲干擾等）的研究上，而諸如旋轉(zhuǎn)、縮放、平移、行列去除、剪切等幾何攻擊的抵抗效 果不^很好；支持向量機與變換域相結(jié)合，雖然可以有效提高水印檢測的魯棒性，但這些算 法對剪切、旋轉(zhuǎn)等攻擊的魯棒性還存在一些不足。④盲檢測必須要求水印的嵌入和提取算 法能夠很好地平衡不可感知性和魯棒性，引入支持向量機后，現(xiàn)有的基于支持向量機的許 $圖像水印技術(shù)雖然魯棒性得到提高，但是不可感知性下降，因此一般不具備盲檢測特性， 這也是一個亟待解決的重要問題。⑤現(xiàn)有的基于 Arnold變換的水印嵌入與提取算法都只 具備單重密鑰特點，即通過數(shù)字媒體產(chǎn)品自身的一種特性信息構(gòu)造出一個水印密鑰，顯然， 這種特點存在著易被攻擊和破解的局限性，數(shù)字媒體產(chǎn)品受到某一種或幾種聯(lián)合攻擊后， 會增加圖像水印的提取難度；當單重密鑰被破解時，非法用戶就可以刪除或篡改產(chǎn)品中嵌 入的實際圖像水印，使其重新回到無版權(quán)保護的狀態(tài)，這將嚴重侵害版權(quán)所有者等各方面 的利ffi。劉芳、賈成、袁征撰寫的《一種基于Arnold變換的二值圖像水印算法》（計算機應 用，2008, 28(6) :1404-1406)提到了采用一種基于Arnold變換的二值圖像水印嵌入與提取 方法，結(jié)合Arno 1 d置亂算法，通過翻轉(zhuǎn)圖像內(nèi)滿足視覺約束條件的像素來達到添加水印的 目的。實驗表明該算法不僅改善了水印的不可見性，提高了水印的嵌入容量，而且實現(xiàn)了 水印的盲提取。但也存在一些不足，如在Arnold空間域變換的過程中參數(shù)較少，導致圖像 的密鑰太少，安全性不高，Arnold變換也僅起到置亂圖像的作用，且該算法對圖像的常規(guī)攻 擊，尤其是幾何攻擊下的抵抗性較差，沒有較好地平衡水印不可見性和魯棒性等。所以每種 圖像水印嵌入與提取方法都無法同時具備很高的不可感知性和魯棒性，且提高安全性需要 增加密鑰的數(shù)量，而同時又會提高計算復雜度。因此根據(jù)圖像空間域特征尋找水印不可見 性和魯棒性更好的、安全性更高的嵌入算法是圖像水印的重要研究內(nèi)容。文獻《 Watermarki ngschemebasedonsupport vectormachineforcolourimages)) (FuY, ShenR, LuH, Electroni csLetters，2004, 40 (16) : 986_987)指出了利用圖像空間域特征嵌入水印的難點主要在于： 如何有效增加密鑰數(shù)量，以提高水印的安全性；如何快速有效地訓練樣本，能在水印經(jīng)歷多 種攻擊后記憶局部像素點之間的關系，從而實現(xiàn)對水印的正確檢測；嵌入點的像素值不能 改變太多，否則會影響載體圖像的不可感知性，但又必須在提取水印時便于發(fā)現(xiàn)嵌入點像 素的改變。 ^
[0004]付永鋼撰寫的《基于廣義Arnold變換與支持向量機的圖像水印算法》（集美大學 學報（自然科學版），2〇11，16(1) :65_7〇)公開了一種設計Arnold的變換與支持向量機的 圖像水印嵌入與提取方法，但是該方法采用標準支持向量機，訓練樣本速度慢、精度低；訓 練樣本較復雜，數(shù)據(jù)量大；嵌入算法密鑰數(shù)量少，安全性不高；采用廣義Arnold變換性能不 佳。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是提供一種圖像水印嵌入、提取的方法與裝置，用以解決廣義 Arnold變換的缺陷；通過進一步的擴展完善，還能夠解決現(xiàn)有嵌入的不可感知性較差與魯 棒性弱的問題，以及訓練樣本速度慢、精度低的問題；訓練樣本較復雜的問題；密鑰數(shù)量少 的問題；盲檢測的問題。
[0006] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的方案包括：
[0007] 一種基于改進Arnold變換的圖像水印嵌入方法，包括步驟如下：
[0008] 1)置亂步驟：采用改進Arnold變換對水印圖像W進行處理，得到在載體圖像I中 的嵌入位置；改進Arnold變換按照如下公式
[0009]

【權(quán)利要求】
1· 一種基于改進Arnold變換的圖像水印嵌入方法，其特征在于，包括步驟如下： 1) 置亂步驟：采用改進Arnold變換對水印圖像W進行處理，得到在載體圖像I中的嵌 入位置； 2) 訓練步驟：在嵌入的坐標位置中，選取k個樣本點，通過光滑支持向量機對k個樣本 點進行訓練，k為設定值； 3) 嵌入步驟：在原始載體圖像中嵌入水印圖像的像素值。
2·根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進Arnold變換的圖像水印嵌入方法，其特征在 于，步驟1)改進Arnold變換按照如下公式
? 進行η次迭代，以水印圖像的位置坐標（X。，y。）作為初值，其中Κ X。< μ，1彡y。< Κ， 得到對應水印位的嵌入位置（xn，yn)，其中1彡xn<N，l彡y n<N,
，其中 floor是下取整函數(shù)，]v[為水印圖像矩陣此時的階數(shù)，N為原始載體圖像的階數(shù)，a、b和η均 為正整數(shù)且
）mod歷是迭代的主體成分；最終得到MXΚ個位 置坐標其中 i=l, 2, ...，ΜΧΚ。
3·根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于改進Arnold變換的圖像水印嵌入方法，其特征 在于，步驟2)中選取的訓練對象為樣本像素點的一階以上矩。 '、
4·對應權(quán)利要求1所述水印嵌入方法的水印提取方法，其特征在于，包括如下步驟： ^ 1)訓練步驟：用水印嵌入過程已經(jīng)訓練好的支持向量機模型對嵌入水印的圖像I，進 行訓練，確定水印嵌入位置； 2. Arnold反變換步驟：通過Arnold反變換得到水印圖像的坐標值； 3) 像素值提取步驟：根據(jù)嵌入水印時的嵌入規(guī)則逆推出提取規(guī)則，從而提取水印像素 值； 4) 水印恢復步驟：根據(jù)水印圖像的坐標值和與其對應的像素值恢復水印圖像，重組原 始水印圖像W。
5. -種基于改進Arnold變換的圖像水印嵌入裝置，其特征在于，包括： 1) 置亂模塊：采用改進Arnold變換對水印圖像W進行處理，得到在載體圖像I中的嵌 入位置； 2) 訓練模塊：在嵌入的坐標位置中，選取k個樣本點，通過光滑支持向量機對k個樣本 點進行訓練，k為設定值； 3) 嵌入模塊：在原始載體圖像中嵌入水印圖像的像素值。
6·根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于改進Arnold變換的圖像水印嵌入裝置，其特征在 于，I吳塊1)改進Arnold變換按照如下公式
進行η次迭代，以水印圖像的位置坐標（X。，yQ)作為初值，其中1彡X()彡Ma彡y。彡 κ， 得到對應水印位的嵌入位置（χη，yn)，其中1彡χη彡Ν，1彡y n彡Ν,
:,其中 floor是下取整函數(shù)，Μ為水印圖像矩陣此時的階數(shù)，N為原始載體圖像的階數(shù)，a、b和 n均 為正整數(shù)且
是迭代的主體成分；最終得到MXΚ個位 置坐標 O^yi)，其中 i=l，2, ...，MXK。
7·根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的一種基于改進Arn〇ld變換的圖像水印嵌入裝置，其特征 在于，模塊2)中選取的訓練對象為樣本像素點的一階以上矩。 z、
8.對應權(quán)利要求5所述水印嵌入裝置的水印提取裝置，其特征在于，包括： 1) 訓練模塊：用水印嵌入過程已經(jīng)訓練好的支持向量機模型對嵌入水印的圖像〗，進 訂訓練，確定水印嵌入位置； 2. Arnold反變換模塊：通過Arn〇ld反變換得到水印圖像的坐標值； 值.3)像素值提取模塊：根據(jù)嵌入水印時的嵌入規(guī)則逆推出提取規(guī)則，從而提取水印像素 始水卩恢復模塊：根據(jù)水印圖像的坐標值和與其對應的像素值恢復水印圖像，重組原
【文檔編號】G06T1/00GK104217389SQ201410029947
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年1月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月22日
【發(fā)明者】孫林, 徐久成, 穆曉霞, 張幸幸 申請人:河南師范大學