基于局部指数矩特征的数字图像水印方法
【专利摘要】本发明一种基于局部指数矩特征的数字图像水印方法，对原始图像利用亮度概率密度梯度Harris-Laplace算子进行特征点提取与筛选，得到筛选后的特征点图像；从得到的特征点图像中，以特征点为圆心的圆形区域延拓为正方形区域，构造筛选局部特征区域；计算获得的局部特征区域图像的指数矩，选取出所需的稳定指数矩，再利用量化索引调制方法修改这些指数矩的幅值，完成水印信息的嵌入；对选取的指数矩在嵌入水印信息前后分别进行重构，得到两个重构图像，对两个重构图像做差值运算，将得到的差值叠加到原始图像对应的局部特征区域，得含水印小图像；对所有局部特征区域都完成水印信息的嵌入。
【专利说明】基于局部指数矩特征的数字图像水印方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数字多媒体防伪和信息安全保护领域，尤其是一种可有效抵抗去同步攻击的基于局部指数矩特征的数字图像水印方法。
【背景技术】
[0002]伴随着网络技术与数字媒体技术的飞速发展，数字信息的传输与利用日益变得频繁与广泛，由于数字信息极易被无限制任意编辑、复制与散布，因此对数字作品的加密变得日益突出。数字水印(Digital Watermarking)作为传统加密方法的有效补充手段,是一种可以在开放网络环境下保护版权和认证来源及完整性的新技术，近年来已引起人们高度重视，并已成为国际学术界研究的一个热点。所谓数字图像水印，就是将具有特定意义的标记(水印)，利用数据嵌入的方法隐藏在数字图像产品中，用以证明创作者对其作品的所有权，并作为鉴定、起诉非法侵权的依据，同时通过对水印的检测和分析保证数字信息的完整可靠性，从而成为知识产权保护和数字多媒体防伪的有效手段。
[0003]去同步攻击并非指该种攻击能够从含水印对象中去除水印信息，而是指其能够破坏数字水印分量的同步(即改变水印嵌入位置)，从而导致检测器找不到有效水印。去同步攻击包括简单的全局仿射变换(旋转、缩放和平移)和较为复杂的一般性去同步攻击(剪切、纵横比转换、行列去除、局部仿射扭曲等)。截止到目前，人们主要采用五种措施设计抗去同步攻击的鲁棒图像水印方案，分别为穷举搜索、扩频水印扩频码相结合、构造同步不变量、同步校正、利用原始数据重要特征等。其中，穷举搜索方案具有计算量较大、虚警率较高等弱点；扩频水印扩频码相结合方案无法实现水印信息的盲检测；构造同步不变量方案尚无法有效抵抗诸如剪切、纵横比转换、局部仿射扭曲等较为复杂的一般性去同步攻击；同步校正方案存在水印容量受到限制、时间复杂度较高等弱点；现有利用原始数据特征的数字水印方案还很不成熟，普遍存在特征点稳定性差且分布极不均匀、彩色图像特征点检测算子匮乏、所构造的局部特征区域不具有完全仿射不变性、数字水印容量太小等问题。
[0004]迄今为止，还没于关于基于局部指数矩特征的数字图像水印方法的相关报道。
【发明内容】
[0005]本发明是为了解决现有技术所存在的上述技术问题，提供一种可有效抵抗去同步攻击的基于局部指数矩特征的数字图像水印方法。
[0006]本发明的技术解决方案是:一种基于局部指数矩特征的数字图像水印方法，其特征在于按照如下步骤进行:
a.对原始图像利用亮度概率密度梯度Harris-Laplace算子进行特征点提取与筛选，得到筛选后的特征点图像；
b.从得到的特征点图像中，以特征点为圆心的圆形区域进行“零延拓”处理，即将圆形区域延拓为正方形区域，构造筛选局部特征区域；
c.计算获得的局部特征区域图像的指数矩，选取出所需的稳定指数矩，再利用量化索引调制方法修改这些指数矩的幅值，完成水印信息的嵌入；
d.对选取的指数矩在嵌入水印信息前后分别进行重构，得到两个重构图像，对两个重构图像做差值运算，将得到的差值叠加到原始图像对应的局部特征区域，得到含水印小图像；
e.对原始图像中的所有局部特征区域都反复进行C、d步骤，完成所有水印信息的嵌入。
[0007]所述a步骤如下:
通过核函数估计得到图像亮度矩阵中每个点的亮度概率密度，再计算这些概率密度的一阶偏导数；
进而，图像的亮度概率密度梯度为基础，求取图像的自相关矩阵，定义如下:
【权利要求】
1.一种基于局部指数矩特征的数字图像水印方法，其特征在于按照如下步骤进行: a.对原始图像利用亮度概率密度梯度Harris-Laplace算子进行特征点提取与筛选，得到筛选后的特征点图像； b.从得到的特征点图像中，以特征点为圆心的圆形区域进行“零延拓”处理，即将圆形区域延拓为正方形区域，构造筛选局部特征区域； c.计算获得的局部特征区域图像的指数矩，选取出所需的稳定指数矩，再利用量化索引调制方法修改这些指数矩的幅值，完成水印信息的嵌入； d.对选取的指数矩在嵌入水印信息前后分别进行重构，得到两个重构图像，对两个重构图像做差值运算，将得到的差值叠加到原始图像对应的局部特征区域，得到含水印小图像； e.对原始图像中的所有局部特征区域都反复进行C、d步骤，完成所有水印信息的嵌入。
2.根据权利要求1所述基于局部指数矩特征的数字图像水印方法，其特征在于所述a步骤如下: 通过核函数估计得到图像亮度矩阵中每个点的亮度概率密度，再计算这些概率密度的一阶偏导数； 进而，图像的亮度概率密度梯度为基础，求取图像的自相关矩阵，定义如下:
3.根据权利要求2所述基于局部指数矩特征的数字图像水印方法，其特征在于所述b步骤如下:以特征点为中心，利用特征尺度倍数做半径所构造出圆形区域，再将圆形区域四周“补0”，得到外接方形子图像即局部特征区域。
4.根据权利要求3所述基于局部指数矩特征的数字图像水印方法，其特征在于所述c步骤如下: 利用密钥产生一个伪随机序列作为数字水印信息；计算局部特征区域的指数矩，选取稳定指数矩；选取规则如下:①η<0 IIm = O ； ②如果 [111111(M- N )/32, ’ 则—[miniM.K>.32< η < [minCM.Kj/32且肩 > O ; 如果 w匪 < [ιιι--(Μ, N)/32^ ’ 则—nm3X <n< naias 且爾 >0 式中，为灰度图像的大小，《max为所求指数矩的最高阶数，t--分别为所选取稳定指数矩的阶数和重复度，[?j表示对求取整数，即取不大于a的整数，miii(a，3)表示在中取最小值， 顺序选取相应数量的稳定·指数矩采用量化索引调制方法进行水印嵌入。
【文档编号】G06T1/00GK103854249SQ201310738094
【公开日】2014年6月11日 申请日期:2013年12月28日 优先权日:2013年12月28日
【发明者】王向阳, 王爱龙, 张妍, 杨红颖 申请人:辽宁师范大学