宿主圖像的水印嵌入方法及含水印圖像的水印提取方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了宿主圖像的水印嵌入方法及含水印圖像的水印提取方法，宿主圖像的水印嵌入方法包括：S101.判斷宿主圖像的像素不為2的冪次時(shí)，將所述像素通過像素處理調(diào)整為2的冪次；S102.判斷所述宿主圖像的像素為2的冪次時(shí)，將宿主圖像進(jìn)行非下采樣輪廓波變換(NSCT)變換，以獲得圖像多分辨率系數(shù)；將水印圖像通過壓縮感知算法進(jìn)行壓縮，以獲得水印圖像的稀疏系數(shù)；S103.將稀疏系數(shù)通過嵌入算法嵌入到圖像多分辨率系數(shù)中，得到含有水印信息的系數(shù)；以及S104.將含有水印信息的系數(shù)進(jìn)行NSCT反變換，得到含有水印的圖像。通過本發(fā)明可以有效地提高數(shù)字圖像水印的不可感知性和魯棒性。
【專利說明】宿主圖像的水印嵌入方法及含水印圖像的水印提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及水印嵌入與取出，具體地，涉及一種宿主圖像的水印嵌入方法及含水印圖像的水印提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002]信息技術(shù)和數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展，方便了數(shù)字作品在互聯(lián)網(wǎng)上傳播，但這也給這些作品的安全性帶來考驗(yàn)，很容易被盜版者利用，獲取非法利益。因而，需要對數(shù)字作品版權(quán)進(jìn)行保護(hù)，對侵權(quán)者進(jìn)行追究和懲罰，數(shù)字水印就是在該背景下發(fā)展起來的一種版權(quán)保護(hù)技術(shù)。
[0003]數(shù)字水印是信息安全和隱藏【技術(shù)領(lǐng)域】的一個(gè)新的研究方向，致力于數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)的保護(hù)和維護(hù)。該技術(shù)將具有特定意義的標(biāo)記(水印)，利用某種嵌入算法將其嵌入宿主數(shù)字(保護(hù))產(chǎn)品中，用以證明創(chuàng)作者對其作品的所有權(quán)，并保護(hù)其合法權(quán)益不被侵犯。該標(biāo)記可作為鑒定、起訴非法侵權(quán)行為的證據(jù)，同時(shí)通過對水印的檢測和分析來保證數(shù)字信息的完整性和可靠性，從而成為知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和數(shù)字多媒體防偽的有效手段。數(shù)字水印一般具有可證明性、不可感知性和魯棒性，且完整的數(shù)字圖像水印技術(shù)包括水印的嵌入和提取兩部分。
[0004]非下采樣輪廓波變換(NSCT)是一種新型的圖像變換域方法，具有多分辨和多方向性，取消NSCT兩級實(shí)現(xiàn)中的上、下采樣部分，具有平移不變性，能更好地對圖像進(jìn)行多分辨率分析。壓縮感知是近幾年發(fā)展的一種信號采樣技術(shù)，可以大大降低信號的采樣率，獲得較少的系數(shù)，并通過重構(gòu)算法精確重構(gòu)原信號。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的克服了現(xiàn)有技術(shù)中宿主圖像的水印嵌入的不可感知性和魯棒性不足的問題，提供一種可以有效地提高數(shù)字圖像水印的不可感知性和魯棒性的宿主圖像的水印嵌入方法及含水印圖像的水印提取方法。
[0006]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種宿主圖像的水印嵌入方法，該方法包括:S101，判斷宿主圖像的像素不為任意一個(gè)正整數(shù)的冪次時(shí)，將所述像素通過像素處理調(diào)整為任意一個(gè)正整數(shù)的冪次；S102，判斷所述宿主圖像的像素為任意一個(gè)正整數(shù)的冪次時(shí)，將宿主圖像進(jìn)行非下采樣輪廓波變換(NSCT)變換，以獲得圖像多分辨率系數(shù)；將水印圖像通過壓縮感知算法進(jìn)行壓縮，以獲得水印圖像的稀疏系數(shù)；S103，將稀疏系數(shù)通過嵌入算法嵌入到圖像多分辨率系數(shù)中，得到含有水印信息的系數(shù)；以及S104，將含有水印信息的系數(shù)進(jìn)行NSCT反變換，得到含有水印的圖像。
[0007]優(yōu)選地，在步驟S102中，將宿主圖像進(jìn)行三級NSCT變換，對灰度值變化速度進(jìn)行判斷，當(dāng)所述灰度值的變化速度處于第一速度閾值區(qū)間時(shí)，得到第一級高頻、第二級高頻以及第三級高頻，然后分別將第一級高頻、第二級高頻以及第三級高頻均分為8個(gè)方向，得到多個(gè)圖像多分辨率高頻系數(shù)；以及當(dāng)所述灰度值變化速度處于第二速度閾值區(qū)間時(shí)，得到第一級低頻、第二級低頻以及第三級低頻，得到多個(gè)圖像多分辨率低頻系數(shù)；以及其中，所述第一速度閾值區(qū)間的灰度值變化速度大于所述第二速度閾值區(qū)間的灰度值變化速度。
[0008]進(jìn)一步優(yōu)選地，在步驟S103中，將多個(gè)圖像多分辨率高頻系數(shù)進(jìn)行分塊以得到多個(gè)高頻小塊和將第一級低頻、第二級低頻以及第三級低頻進(jìn)行分塊以得到多個(gè)低頻小塊；以及
[0009]將所有稀疏系數(shù)通過嵌入算法分別嵌入到多個(gè)高頻小塊和多個(gè)低頻小塊中。
[0010]優(yōu)選地，在步驟S102中，將測量矩陣行設(shè)置為任意一個(gè)正整數(shù)的冪次且將水印圖像通過壓縮感知技術(shù)進(jìn)行壓縮測量，所述宿主圖像的像素為測量系數(shù)的整數(shù)倍。
[0011]進(jìn)一步優(yōu)選地，在步驟S102中，將水印圖像通過隨機(jī)觀測矩陣進(jìn)行測量，獲得水印圖像的稀疏系數(shù)。
[0012]進(jìn)一步優(yōu)選地，在步驟S102中，將水印圖像通過偽隨機(jī)序列構(gòu)造觀測矩陣進(jìn)行測量，獲得水印圖像的稀疏系數(shù)。
[0013]優(yōu)選地，在步驟S103中，對低頻系數(shù)使用低頻系數(shù)嵌入算法；以及對高頻系數(shù)使用高頻系數(shù)算法。
[0014]進(jìn)一步優(yōu)選地，低頻系數(shù)嵌入算法為:
[0015]Mu = α * W1 + Lf5S其中，α為低頻嵌入密鑰，Wi稀疏系數(shù)，表示宿主圖像分
解的低頻系數(shù)，Mu為低頻含有水印信息的系數(shù)。
[0016]進(jìn)一步優(yōu)選地，高頻系數(shù)嵌入算法為:
[0017]M1^ α =β*\+ H〉二，其中，β為高頻嵌入密鑰，Wi稀疏系數(shù)，H丨二表示宿主圖
像分解第k層第m方向的高頻系數(shù)，U*力高頻含有水印信息的系數(shù)。
[0018]本發(fā)明還提供一種含水印圖像的水印提取方法，用于對上述的水印嵌入方法得到的含水印圖像進(jìn)行水印提取，所述含水印圖像的水印提取的方法包括:
[0019]S201，對含有水印的圖像進(jìn)行NSCT變換，得到含有水印信息的系數(shù)；將宿主圖像進(jìn)行三級NSCT變換，對灰度值變化速度進(jìn)行判斷，當(dāng)所述灰度值的變化速度處于第三速度閾值區(qū)間時(shí)，得到第四級高頻、第五級高頻以及第六級高頻，然后分別將第四級高頻、第五級高頻以及第六級高頻均分為8個(gè)方向，得到多個(gè)圖像多分辨率高頻系數(shù)；以及當(dāng)所述灰度值變化速度處于第四速度閾值區(qū)間時(shí)，得到第四級低頻、第五級低頻以及第六級低頻，得到多個(gè)圖像多分辨率低頻系數(shù)；以及其中，所述第三速度閾值區(qū)間的灰度值變化速度大于所述第四速度閾值區(qū)間的灰度值變化速度；
[0020]S202，將含有水印信息的系數(shù)通過嵌入算法逆運(yùn)算從NSCT變換的宿主圖像中取出得到所嵌入的水印圖像信息；以及
[0021]S203，將水印圖像信息通過正交匹配跟蹤算法重構(gòu)算法得到原水印圖像。
[0022] 通過本發(fā)明，NSCT將宿主圖像進(jìn)行多尺度多方向分解，得到多分辨率系數(shù)，應(yīng)用壓縮感知對水印信息進(jìn)行壓縮，獲得水印圖像的稀疏系數(shù)，然后將這些稀疏系數(shù)通過特定的算法將其嵌入到宿主圖像的NSCT系數(shù)中，再將這些含有水印信息的NSCT系數(shù)進(jìn)行NSCT反變換，得到含有水印信息的圖像，應(yīng)用壓縮感知可以大大降低水印圖像的信息，這樣嵌入的系數(shù)較少，對宿主圖像的影響就更小，而且應(yīng)用NSCT變換可以更大降低水印信息的不可感知性和魯棒性。[0023]本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的【具體實(shí)施方式】部分予以詳細(xì)說明。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]附圖是用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與下面的【具體實(shí)施方式】一起用于解釋本發(fā)明，但并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中:
[0025]圖1是本發(fā)明的優(yōu)選的實(shí)施方式中的一種宿主圖像的水印嵌入方法的流程圖；
[0026]圖2是本發(fā)明的優(yōu)選的實(shí)施方式中的一種宿主圖像的水印嵌入方法的流程圖；
[0027]圖3是本發(fā)明的優(yōu)選的實(shí)施方式中的一種宿主圖像的水印取出方法的流程圖；
[0028]圖4是本發(fā)明的實(shí)施方式中的一種宿主圖像；
[0029]圖5是本發(fā)明的實(shí)施方式中的一種水印圖像；
[0030]圖6是本發(fā)明的實(shí)施方式中的一種嵌入水印后的圖像；以及
[0031]圖7是本發(fā)明的實(shí)施方式中的一種提取出的水印圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0032]以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解的是，此處所描述的【具體實(shí)施方式】僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限制本發(fā)明。
[0033]圖1是本發(fā)明的優(yōu)選的實(shí)施方式中的一種宿主圖像的水印嵌入方法的流程圖；圖2是本發(fā)明的優(yōu)選的實(shí)施方式中的一種宿主圖像的水印嵌入方法的流程圖；圖3是本發(fā)明的優(yōu)選的實(shí)施方式中的一種宿主圖像的水印取出方法的流程圖；圖4是本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】中的一種宿主圖像，所述宿主圖像為512*512的Iena圖像；圖5是本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】中的一種水印圖像，所述水印圖像為128*128的Matlab軟件logo圖像；圖6是本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】中的一種嵌入水印后的圖像；以及圖7是本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】中的一種提取出的水印圖像，看效果圖對比圖4和圖6可以看出，嵌入水印/[目息后的圖像和原宿主圖像幾乎沒有區(qū)別，滿足水印的不可感知性；對比圖5和圖7可以看出，本發(fā)明設(shè)計(jì)的算法能很好地提提取出水印圖像。
[0034]本發(fā)明提供一種宿主圖像的水印嵌入方法，該方法包括:S101，判斷宿主圖像的像素，當(dāng)所述像素不為2的冪次，將所述像素通過像素處理調(diào)整為2的冪次，2的冪次可以提高運(yùn)算速度，便于數(shù)據(jù)處理，當(dāng)然不是可以對像素進(jìn)行處理，像素處理可以使用調(diào)整像素的軟件進(jìn)行處理，這個(gè)是很常規(guī)的手段，PS(Adobe公司旗下最為出名的圖像處理軟件)等軟件很容易實(shí)現(xiàn)的；S102，當(dāng)所述像素為2的冪次時(shí)，將宿主圖像進(jìn)行NSCT變換，以獲得圖像多分辨率系數(shù)；將水印圖像通過壓縮感知算法進(jìn)行壓縮，以獲得水印圖像的稀疏系數(shù)；S103，將水印圖像的稀疏系數(shù)通過嵌入算法嵌入到經(jīng)過NSCT變換的宿主圖像中得到含有水印信息的系數(shù)；以及S104，將含有水印信息的系數(shù)進(jìn)行NSCT反變換，得到含有水印的圖像。
[0035]通過本發(fā)明，NSCT將宿主圖像進(jìn)行多尺度多方向分解，得到多分辨率系數(shù)，應(yīng)用壓縮感知對水印信息進(jìn)行壓縮，獲得水印圖像的稀疏系數(shù)，然后將這些稀疏系數(shù)通過特定的算法將其嵌入到宿主圖像的NSCT系數(shù)中，再將這些含有水印信息的NSCT系數(shù)進(jìn)行NSCT反變換，得到含有水印信息的圖像，應(yīng)用壓縮感知可以大大降低水印圖像的信息，這樣嵌入的系數(shù)較少，對宿主圖像的影響就更小，而且應(yīng)用NSCT變換可以更大降低水印信息的不可感知性和魯棒性，由于NSCT變換沒有下采樣，所以變換得到的系數(shù)與宿主圖像大小相等。[0036]在一種實(shí)施方式中，在步驟S102中，將宿主圖像進(jìn)行三級NSCT變換，對灰度值變化速度進(jìn)行判斷，判斷宿主圖像的灰度值變化速度處于第一速度閾值區(qū)間，得到第一級高頻、第二級高頻以及第三級高頻，分別將第一級高頻、第二級高頻以及第三級高頻均分為8個(gè)方向，得到多個(gè)圖像多分辨率高頻系數(shù)；判斷宿主圖像的灰度值變化速度處于第二速度閾值區(qū)間，得到第一級低頻、第二級低頻以及第三級低頻，得到圖像多分辨率低頻系數(shù)，其中，圖像中灰度值變化快的就是高頻部分，變化慢的就是低頻部分，圖像的頻率又稱為空間頻率，它反映了圖像的像素灰度在空間中變化的情況，其高頻即像素值快速變化的部分，例如圖像的邊緣細(xì)節(jié)等；而低頻指的是像素值趨于平緩的部分。
[0037] 在一種優(yōu)選的實(shí)施方式中，在步驟S103中，將所述宿主圖像分解的任意一級的任意一個(gè)方向的高頻系數(shù)進(jìn)行分塊得到多個(gè)高頻小塊以及將所述宿主圖像分解的任意一層低頻系數(shù)進(jìn)行分塊得到多個(gè)低頻小塊；以及將所有稀疏系數(shù)分別嵌入到多個(gè)高頻小塊和多個(gè)低頻小塊中，這樣可以提高水印的魯棒性。
[0038]在一種實(shí)施方式中，在步驟S102中，將測量矩陣行設(shè)置為2的冪次，將水印圖像通過壓縮感知技術(shù)進(jìn)行壓縮測量，所述宿主圖像的像素為測量系數(shù)的整數(shù)倍，這樣方便進(jìn)行測量和檢測。
[0039]在一種優(yōu)選的實(shí)施方式中，在步驟S102中，將水印圖像通過隨機(jī)觀測矩陣進(jìn)行測量，獲得水印圖像的稀疏系數(shù)，這樣可以更好的提高水印圖像的魯棒性。
[0040]在另一種優(yōu)選的實(shí)施方式中，在步驟S102中，將水印圖像通過偽隨機(jī)序列構(gòu)造觀測矩陣進(jìn)行測量，獲得水印圖像的稀疏系數(shù)，由于隨機(jī)矩陣硬件難以實(shí)現(xiàn)，可以應(yīng)用通信中較容易實(shí)現(xiàn)的偽隨機(jī)序列構(gòu)造觀測矩陣，獲取水印圖像的稀疏系數(shù)。
[0041]在一種實(shí)施方式中，在步驟S103中，對低頻系數(shù)使用低頻系數(shù)嵌入算法；以及對高頻系數(shù)使用高頻系數(shù)算法。
[0042]在一種優(yōu)選的實(shí)施方式中，低頻系數(shù)嵌入算法為:Mu = ? * Wi + Lr，其中，α
為低頻嵌入密鑰，Wi稀疏系數(shù)，L1T表示宿主圖像分解的低頻系數(shù)，Mu為低頻含有水印信息
的系數(shù)，提供一種具體低頻系數(shù)嵌入的算法。
[0043]在另一種優(yōu)選的實(shí)施方式中，高頻系數(shù)嵌入算法為:
[0044]Μ；Τ = β + H丨’二，其中，β為高頻嵌入密鑰，Wi稀疏系數(shù)，H丨；:χ表示宿主圖
像分解第k層第m方向的高頻系數(shù)，Mft m為高頻含有水印信息的系數(shù)提供一種具體高頻系數(shù)嵌入的算法。
[0045]本發(fā)明還提供一種含水印圖像的水印提取方法，根據(jù)上述水印嵌入方法得到含水印的圖像，對所述含水印的圖像進(jìn)行水印提取的方法包括:
[0046]S201，對含有水印的圖像進(jìn)行NSCT變換，得到含有水印信息的系數(shù)；對灰度值變化速度進(jìn)行判斷，當(dāng)所述灰度值的變化速度處于第三速度閾值區(qū)間時(shí)，得到第四級高頻、第五級高頻以及第六級高頻，然后分別將第四級高頻、第五級高頻以及第六級高頻均分為8個(gè)方向，得到多個(gè)圖像多分辨率高頻系數(shù)；以及當(dāng)所述灰度值變化速度處于第四速度閾值區(qū)間時(shí)，得到第四級低頻、第五級低頻以及第六級低頻，得到多個(gè)圖像多分辨率低頻系數(shù)；以及其中，所述第三速度閾值區(qū)間的灰度值變化速度大于所述第四速度閾值區(qū)間的灰度值變化速度；[0047]S202，將含有水印信息的系數(shù)通過嵌入算法逆運(yùn)算從NSCT變換的宿主圖像中取出得到所嵌入的水印圖像信息；以及
[0048]S203，將水印圖像信息通過正交匹配跟蹤算法重構(gòu)算法得到原水印圖像。
[0049]根據(jù)本發(fā)明，在另一種實(shí)施方式中，水印的嵌入包括以下步驟:
[0050]S301，選擇宿主圖像像素為2的冪次，如果不是，則進(jìn)行調(diào)整；
[0051]S302，將測量矩陣行相應(yīng)的設(shè)置為2的冪次，應(yīng)用壓縮感知技術(shù)對水印圖像進(jìn)行壓縮測量，且宿主圖像像素為測量系數(shù)的整數(shù)倍，記為Wi ；
[0052]S303，對宿主圖像(lena(N*N))進(jìn)行三級NSCT變換，每層得到的高頻均分為8個(gè)方向，得到多分辨率分析的宿主圖像變換域系數(shù)，記Hk’m表示宿主圖像分解第k層第m方向的高頻系數(shù)，Lk表示宿主圖像分解的低頻系數(shù)，由于NSCT變換沒有下采樣，所以變換得到的系數(shù)與宿主圖像大小相等，均為N*N ；
[0053]S304,對Hk’m和Lk分別進(jìn)行分塊，得到多個(gè)小塊，記為(N/m，N/m)，為提高水印的魯棒性，將每個(gè)稀疏系數(shù)Wi均嵌入到宿主變換域系數(shù)的兩個(gè)小分塊中，且均嵌入到所述低頻和高頻分量中； [0054]S305，為了提高水印的不可見性，對低頻和高頻分別使用不同的嵌入算法和嵌入密鑰，宿主圖像NSCT分解得到的低頻系數(shù)含有圖像大部分能量信息，其中低頻嵌入算法為:Mu = a *%+ LT, α為嵌入密鑰，與所選區(qū)域的能量相關(guān)；
[0055]S306,同S305嵌入方法，對高頻系數(shù)水印嵌入算法為:M廣=β * W: + H〖’marax，β為嵌入密鑰；
[0056]St印7、將得到的含有水印信息的系數(shù)Mu，m和進(jìn)行NSCT反變換，得到含有水印的圖像。
[0057]在一種實(shí)施方式中，為提高魯棒性，應(yīng)用隨機(jī)觀測矩陣對水印圖像進(jìn)行測量，獲得水印圖像的稀疏系數(shù)；
[0058]在另一種實(shí)施方式中，由于隨機(jī)矩陣硬件難以實(shí)現(xiàn)，可以應(yīng)用通信中較容易實(shí)現(xiàn)的偽隨機(jī)序列構(gòu)造觀測矩陣，獲取水印圖像的稀疏系數(shù)；
[0059]根據(jù)本發(fā)明，基于NSCT和壓縮感知的數(shù)字圖像水印方法包括以下步驟:水印的提取是水印嵌入逆過程，可以按嵌入步驟的逆操作提取出水印圖像，具體包括以下幾步:
[0060]S401，對含有水印的圖像進(jìn)行三級NSCT變換，變換級數(shù)和方向數(shù)同嵌入過程，為三級8個(gè)方向；
[0061]S402，對宿主圖像進(jìn)行三級NSCT變換，變換級數(shù)和方向數(shù)同嵌入過程，為三級8個(gè)方向；
[0062]S403，應(yīng)用嵌入過程S305和S306嵌入算法逆運(yùn)算和嵌入密鑰，結(jié)合上一步的變換系數(shù)，提取出所嵌入的水印圖像信息；
[0063]S404，對提取出的水印圖像信息，應(yīng)用重構(gòu)算法恢復(fù)出原水印圖像，在一種實(shí)施方式中，本例中應(yīng)用正交匹配跟蹤算法重構(gòu)出原水印圖像，但還可以使用另外的算法實(shí)現(xiàn)重構(gòu)，本發(fā)明并不詳細(xì)的說出，但是另外的算法也屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍之內(nèi)。
[0064]以上結(jié)合附圖詳細(xì)描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，但是，本發(fā)明并不限于上述實(shí)施方式中的具體細(xì)節(jié)，在本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思范圍內(nèi)，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行多種簡單變型，這些簡單變型均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0065]另外需要說明的是，在上述【具體實(shí)施方式】中所描述的各個(gè)具體技術(shù)特征，在不矛盾的情況下，可以通過任何合適的方式進(jìn)行組合，為了避免不必要的重復(fù)，本發(fā)明對各種可能的組合方式不再另行說明。
[0066]此外，本發(fā)明的各種不同的實(shí)施方式之間也可以進(jìn)行任意組合，只要其不違背本發(fā)明的思想，其同樣應(yīng)當(dāng)視為本發(fā)明所公開的內(nèi)容。
【權(quán)利要求】
1.一種宿主圖像的水印嵌入方法，其特征在于，該方法包括:S101，判斷宿主圖像的像素不為任意一個(gè)正整數(shù)的冪次時(shí)，將所述像素通過像素處理調(diào)整為任意一個(gè)正整數(shù)的冪次； S102，判斷所述宿主圖像的像素為任意一個(gè)正整數(shù)的冪次時(shí)，將宿主圖像進(jìn)行非下采樣輪廓波變換(NSCT)變換，以獲得圖像多分辨率系數(shù)；將水印圖像通過壓縮感知算法進(jìn)行壓縮，以獲得水印圖像的稀疏系數(shù)； S103，將稀疏系數(shù)通過嵌入算法嵌入到圖像多分辨率系數(shù)中，以獲得含有水印信息的系數(shù)；以及 S104，將含有水印信息的系數(shù)進(jìn)行NSCT反變換，以獲得含有水印的圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的宿主圖像的水印嵌入方法，其特征在于，在步驟S102中，將宿主圖像進(jìn)行三級NSCT變換，對灰度值變化速度進(jìn)行判斷，當(dāng)所述灰度值的變化速度處于第一速度閾值區(qū)間時(shí)，得到第一級高頻、第二級高頻以及第三級高頻，然后分別將第一級高頻、第二級高頻以及第三級高頻均分為8個(gè)方向，得到多個(gè)圖像多分辨率高頻系數(shù)；以及當(dāng)所述灰度值變化速度處于第二速度閾值區(qū)間時(shí)，得到第一級低頻、第二級低頻以及第三級低頻，得到多個(gè)圖像多分辨率低頻系數(shù)；以及其中，所述第一速度閾值區(qū)間的灰度值變化速度大于所述第二速度閾值區(qū)間的灰度值變化速度。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的宿主圖像的水印嵌入方法，其特征在于，在步驟S103中，將多個(gè)圖像多分辨率高頻系數(shù)進(jìn)行分塊以得到多個(gè)高頻小塊和將第一級低頻、第二級低頻以及第三級低頻進(jìn)行分塊以得到多個(gè)低頻小塊；以及 將所有稀疏系數(shù)通過嵌入算法分別嵌入到多個(gè)高頻小塊和多個(gè)低頻小塊中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的宿主圖像的水印嵌入方法，其特征在于，在步驟S102中，將測量矩陣行設(shè)置為所述任意一個(gè)正整數(shù)的冪次且將水印圖像通過壓縮感知技術(shù)進(jìn)行壓縮測量，所述宿主圖像的像素設(shè)置為測量系數(shù)的整數(shù)倍。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的宿主圖像的水印嵌入方法，其特征在于，在步驟S102中，將水印圖像通過隨機(jī)觀測矩陣進(jìn)行測量，獲得水印圖像的稀疏系數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的宿主圖像的水印嵌入方法，其特征在于，在步驟S102中，將水印圖像通過偽隨機(jī)序列構(gòu)造觀測矩陣進(jìn)行測量，獲得水印圖像的稀疏系數(shù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的宿主圖像的水印嵌入方法，其特征在于，在步驟S103中，對低頻系數(shù)使用低頻系數(shù)嵌入算法；以及對高頻系數(shù)使用高頻系數(shù)算法。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的宿主圖像的水印嵌入方法，其特征在于，低頻系數(shù)嵌入算法為: Mu = ? - W + L 其中，α為低頻嵌入密鑰，Wi稀疏系數(shù)，Lr表示宿主圖像分解的低頻系數(shù)，Mu為低頻含有水印信息的系數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的宿主圖像的水印嵌入方法，其特征在于，高頻系數(shù)嵌入算法為: K η = β +H丨二，其中，β為高頻嵌入密鑰，Wi稀疏系數(shù)，表示宿主圖像分解第k層第m方向的高頻系數(shù)，M^1111為高頻含有水印信息的系數(shù)。
10.一種含水印圖像的水印提取方法，用于對根據(jù)1-9中任意一項(xiàng)權(quán)利要求的水印嵌入方法得到的含水印圖像進(jìn)行水印提取，其特征在于，所述含水印圖像的水印提取的方法包括: S201，對含有水印的圖像進(jìn)行NSCT變換，得到含有水印信息的系數(shù)；將宿主圖像進(jìn)行三級NSCT變換，對灰度值變化速度進(jìn)行判斷，當(dāng)所述灰度值的變化速度處于第三速度閾值區(qū)間時(shí)，得到第四級高頻、第五級高頻以及第六級高頻，然后分別將第四級高頻、第五級高頻以及第六級高頻均分為8個(gè)方向，得到多個(gè)圖像多分辨率高頻系數(shù)；以及當(dāng)所述灰度值變化速度處于第四速度閾 值區(qū)間時(shí)，得到第四級低頻、第五級低頻以及第六級低頻，得到多個(gè)圖像多分辨率低頻系數(shù)；以及其中，所述第三速度閾值區(qū)間的灰度值變化速度大于所述第四速度閾值區(qū)間的灰度值變化速度； S202，將含有水印信息的系數(shù)通過嵌入算法逆運(yùn)算從NSCT變換的宿主圖像中取出得到所嵌入的水印圖像信息；以及 S203，將水印圖像信息通過重構(gòu)算法得到原水印圖像。
【文檔編號】G06T1/00GK103971322SQ201410200438
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2014年5月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月13日
【發(fā)明者】何國棟, 謝小娟, 楊凌云, 馮友宏 申請人:安徽師范大學(xué)