特征图干扰去除方法和包含该方法的屏摄水印识别方法

1.本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种特征图干扰去除方法和包含该方法的屏摄水印识别方法。


背景技术：

2.图像处理技术是当前非常热门的一种技术，通过对图像的一系列处理，可以从图像中获取我们想要的信息。各种处理方法中，对图像进行卷积等操作可以抽象出图像里的特征，得到特征图，通过抽象的特征图，我们可以自动实现目标识别、分类等更多复杂的任务。
3.比如我们使用的屏摄水印溯源技术，通过在屏幕上添加隐形水印，当有人用手机拍摄或录制屏幕内容并传播出去造成泄密时，我们可以通过从泄露的拍屏图或录制的视频中提取出隐形水印，隐形水印中包含有屏幕的使用者信息，进而可以精准的溯源到泄密人。这些隐形水印的可视效果非常好，肉眼基本看不见，因此在进行隐形水印提取的时候，需要对待处理图像进行处理得到特征图，再从特征图中提取出相应的信息。隐形水印一般会铺满整个屏幕，与屏幕的背景融合在一起，我们在进行特征提取时，发现屏幕上显示的一些内容常常会对特征图造成干扰，其中文字的影响最为明显，导致后续的水印提取不够准确，因此，急需一种可以去除特征图干扰的方法，减少屏幕显示的内容对特征图造成影响。
4.由于屏摄场景的特殊性，一般需要对屏幕区域进行识别，然后剪裁出屏幕区域，并对其进行矫正、透视变换等，最后才能进行隐形水印提取，隐形水印提取的耗时并不多，但前面对屏摄图像的预处理流程要消耗非常多的时间；当拍摄的屏幕不够完整时，屏幕区域的识别和矫正都会出错，进而导致隐形水印提取失败。因此，还需要一种屏摄水印识别方法，能够快速的识别出屏摄图像中有无隐形水印。


技术实现要素：

5.本发明的首要目的在于提供一种特征图干扰去除方法，能够方便的去除特征图中的前景图干扰。
6.为实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种特征图干扰去除方法，包括如下步骤：对特征图的原始图像进行自适应二值化处理得到前景图并将前景图作为掩膜图像；根据掩膜图像，以固定步长逐级从外向内进行腐蚀操作；将腐蚀操作后的结果和上一级的掩膜图像进行比较得到插值区域；计算特征图插值区域的均值滤波并将计算结果填充至插值区域；持续上述步骤直至掩膜图像腐蚀到消失，经过多次填充后得到去除干扰后的特征图。
7.与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：根据前景图获得掩膜图像，可以方便的获取到需要处理的区域，再按固定步长对掩膜图像进行由外向内的腐蚀，并且每次被腐蚀的区域用均值滤波填充，这样一直重复直到掩膜图像腐蚀消失，这样就可以方便的实现前景图的淡化，从特征图中有效地去除了前景图的干扰。
8.本发明的另一个目的在于提供一种屏摄水印识别方法，可准确的识别出去除干扰后特征图的水印信息。
9.为实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种屏摄水印识别方法，包括如下步骤：对拍摄的屏幕图像进行剪裁和/或缩放得到原始图像；利用水印提取程序对原始图像进行水印提取得到特征图；将原始图像和特征图按照前述的步骤进行处理得到去除干扰后的特征图；构造与水印特征尺寸相对应的特征滤波器；使用特征滤波器对去除干扰后的特征图进行提取强化得到响应图像；根据响应图像计算水印可能性评分s，并将s与设定的阈值t进行比较，若s＞t，则判定待检测屏摄图像中含有水印，否则判定待检测屏摄图像中不含水印。
10.与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：通过水印提取程序对待检测屏摄图像进行水印提取后得到水印特征，然后通过构造好的特征滤波器对去除干扰后的特征进行提取和强化，最后计算其可能性评分，并与设定的阈值比较来判断是否含有水印，该方法不会提取隐形水印的具体信息，只是判断有无隐形水印，因此也无需识别待检测屏摄图像中的屏幕区域，即使待检测屏摄图像中未包括完整的屏幕区域，也能识别出其中有无隐形水印。
附图说明
11.图1是特征图干扰去除方法流程图；图2是待检测的屏摄图像；图3是图2对应的文字掩膜图；图4是去除干扰前后的特征图对比；图5是屏摄水印识别方法流程图；图6是特征滤波器可视化图像；图7是含隐形水印的屏摄图像的响应图像。
具体实施方式
12.下面结合图1至图7，对本发明做进一步详细叙述。
13.参阅图1-图4，本发明公开了一种特征图干扰去除方法，包括如下步骤：对特征图的原始图像进行自适应二值化处理得到前景图并将前景图作为掩膜图像；根据掩膜图像，以固定步长逐级从外向内进行腐蚀操作；将腐蚀操作后的结果和上一级的掩膜图像进行比较得到插值区域；计算特征图插值区域的均值滤波并将计算结果填充至插值区域；持续上述步骤直至掩膜图像腐蚀到消失，经过多次填充后得到去除干扰后的特征图。根据前景图获得掩膜图像，可以方便的获取到需要处理的区域，再按固定步长对掩膜图像进行由外向内的腐蚀，并且每次被腐蚀的区域用均值滤波填充，这样一直重复直到掩膜图像腐蚀消失，这样就可以方便的实现前景图的淡化，从特征图中有效地去除了前景图的干扰。
14.进一步地，为了保证前景图能够充分的被消除，掩膜图像我们设置的稍大于前景图。所述的对特征图进行自适应二值化处理得到前景图并将前景图作为掩膜图像步骤中，将前景图进行膨胀处理后得到的图像作为掩膜图像。这样设置以后，掩膜图像所包括的区域略大于前景图所在区域，就可以通过后续的处理完全的消除掉前景图，一般向四周膨胀
1-3个像素即可。
15.进一步地，所述以固定步长逐级从外向内进行腐蚀操作中的固定步长为1~4像素。这样可以更精细化地逐步消除前景图，如果图像整体长宽像素较大，这里的步长也可以设置的大一点，否则需要消耗较多的时间，比如本发明实际在执行时，图像大小为500*400像素，我们进行腐蚀操作时步长为1像素，如果图像更大，比如2000*1600像素，那么步长也可以相应地设置为4像素。
16.进一步地，所述的步骤对特征图的原始图像进行自适应二值化处理得到前景图并将前景图作为掩膜图像中，特征图和原始图像按如下步骤获得：对拍摄的屏幕图像进行剪裁和/或缩放得到原始图像，原始图像的尺寸与水印提取程序的输入尺寸相同；利用水印提取程序对原始图像进行水印提取得到特征图。由于水印提取程序一般对原始图像的大小有要求，因此这里先拍摄的屏幕图像进行剪裁、或缩放、或剪裁加缩放，使其尺寸满足水印提取程序的要求。我们这里的水印提取程序，仅包括水印提取功能，并不包括图像的预处理以及后续对特征图的处理。
17.作为本发明优选的实施方式，所述拍摄的屏幕图像包含文字，如图1所示，前景图即文字区域。从图4的上图我们可以看出，文字对水印特征的影响非常大，非常不利于水印特征的提取，经过处理后，从图4中的下图可以，基本消除了文字所带来的影响。
18.参阅图5，本发明还公开了一种屏摄水印识别方法，包括如下步骤：对拍摄的屏幕图像进行剪裁和/或缩放得到原始图像；利用水印提取程序对原始图像进行水印提取得到特征图；将原始图像和特征图按照前述的步骤进行处理得到去除干扰后的特征图；构造与水印特征尺寸相对应的特征滤波器；使用特征滤波器对去除干扰后的特征图进行提取强化得到响应图像；根据响应图像计算水印可能性评分s，并将s与设定的阈值t进行比较，若s＞t，则判定待检测屏摄图像中含有水印，否则判定待检测屏摄图像中不含水印。通过水印提取程序对待检测屏摄图像进行水印提取后得到水印特征，然后通过构造好的特征滤波器对去除干扰后的特征进行提取和强化，最后计算其可能性评分，并与设定的阈值比较来判断是否含有水印，该方法不会提取隐形水印的具体信息，只是判断有无隐形水印，因此只需要对待检测的屏摄图像进行简单的剪裁和/或缩放即可，不需要经过透视变换、屏幕区域识别等复杂步骤，无需识别待检测屏摄图像中的屏幕区域，即使待检测屏摄图像中未包括完整的屏幕区域，也能识别出其中有无隐形水印。这里说的剪裁和/或缩放，包括三种情况：剪裁、缩放、剪裁和缩放，这些都是非常简单的图像处理，与透视变换、屏幕区域识别等步骤比起来快很多。
19.参阅图6和图7，进一步地，所述的构造与水印特征尺寸相对应的特征滤波器包括如下步骤：根据块状的水印确定其可能组成的结构，通过水印的形状特征确定其可能组成的结构，再针对该结构设计出的特征滤波器能够很好的增强特征图中的水印特征。
20.以块状水印为例，可能的结构包括边角结构、直边结构以及棋盘状结构；对于边角结构，其形状可能是：某一个边角为水印区域、另外三个为非水印区域；也可能是：某一个边角为非水印区域、另外三个为水印区域，对应的是图6中第一行和第二行中的8个小图。对于直边结构，其形状是：其中一半为水印区域、另一半为非水印区域，对应的是图6中第三行的4个小图。对于棋盘状结构，其形状只有两种可能，对应的是图6中第四行的2个小图。针对这三个结构设计14个强化水印边缘信息的特征滤波器，特征滤波器的尺寸略微大于水印特征
尺寸，这样才能对特征进行增强。由于设计了14个特征滤波器，因此所述的使用特征滤波器对去除干扰后的特征图进行提取强化得到响应图像包括：使用特征滤波器对去除干扰后的特征图进行提取强化，对于每个特征滤波器i得到一个特征图对该特征滤波器的结构模式响应图像ri，其中i＝1,2,
…
,14，也即我们最终得到了14个对应的响应图像ri。
21.进一步地，所述的特征滤波器使用高斯分布依照中心距离做加权。通过这样的设计，更加突出水印边缘，也实现了隐形水印特征的增强。前面所述的使用高斯分布依照中心距离做加权，其可视化的效果如图6所示，可以明显的看出渐变的效果。
22.进一步地，所述的根据响应图像计算水印可能性评分s包括如下步骤：将14个响应图像ri合而为一得到综合响应图像r，如图7所示，综合响应图像r在坐标(x,y)处的取值r(x,y)按如下公式计算得到：r(x,y)＝max[ri(x,y)]，式中，ri(x,y)即第i个响应图像在坐标(x,y)处的取值；对综合响应图像r所有坐标位置的取值求平均值即为水印可能性评分s；当将14个响应图像ri通过上面的步骤求解为单个数值s的时候，就可以方便的进行判断了，判断时，所述的阈值t为预先设定好的常数，且6≤t≤7，更优选地，我们取t＝6.5。在实际应用时，也可以使用多个屏摄图像（部分添加了隐形水印、部分未添加隐形水印），按照上述步骤进行处理得到这些图像对应的水印可能性评分s，再根据这些评分和他们有无水印来确定合适的阈值t，这样t的取值会更加精准。
[0023]
进一步地，本发明还公开了一种计算机可读存储介质和一种电子设备。其中，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如前所述的特征图干扰去除方法或如前所述的屏摄水印识别方法。一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如前所述的特征图干扰去除方法或如前所述的屏摄水印识别方法。