一种基于分数阶Rulkov神经元模型的数字水印加密方法、装置

本发明涉及数字水印加密，具体涉及基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法、以及使用了该数字水印加密方法的数字水印加密装置。

背景技术：

1、水印的创新起源于中世纪的欧洲，当时水印首次用于代表品牌。在现代，“计算机化水印”一词出现在1988年，由小松和富永撰写。国际标准化组织(iso)在2007年计划制定mpeg原则。从那时起，人们对计算机化水印产生了极大的热情。

2、现今的计算机化水印，一般指的是数字水印(digital watermarking)，是把一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体当中(包括多媒体、文档、软件等)或是间接表示(修改特定区域的结构)，且不影响原载体的使用价值，也不容易被探知和再次修改。

3、但现有基于混沌的数字水印算法，存在安全性差、密钥空间小和对抵抗攻击的鲁棒性差等缺点，需要进行改进。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对现有基于混沌的数字水印算法存在安全性差、密钥空间小和对抵抗攻击的鲁棒性差的问题，提供一种基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法、装置。

2、本发明采用以下技术方案实现：

3、第一方面，本发明公开了基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法，用于将水印图像p嵌入载体图像q。

4、数字水印加密方法包括以下步骤：

5、构建分数阶rulkov神经元模型，并依据水印图像p的规格生成混沌序列s；

6、对水印图像p使用混沌序列s进行像素置乱，得到置乱后的数字水印t；

7、将载体图像q提取出r、g、b三个通道的像素矩阵pr、pg、pb；

8、对pr、pg、pb分别进行2级dwt变换，得到子带lh2、hl2、hh2、lh2'、hl2'、hh2'、lh2”、hl2”、hh2”，并作为9个待嵌入区；

9、将置乱后的数字水印t按照嵌入规则嵌入到9个待嵌入区，得到嵌入后的子带slh2、shl2、shh2、slh2'、shl2'、shh2'、slh2”、shl2”、shh2”；其中，对hh2、hh2'、hh2”先进行dct变换，再进行嵌入处理；

10、对slh2、shl2、shh2进行2级dwt反变换，得到r通道上嵌入后图像pr'；对slh2'、shl2'、shh2'进行2级dwt反变换，得到g通道上嵌入后图像pg'；对slh2”、shl2”、shh2”进行先进行dct反变换，再进行2级dwt反变换，得到b通道上嵌入后图像pb'；

11、将pr'、pg'、pb'重塑整合，形成嵌入水印图像p后的载体图像q'。

12、基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法的实现根据本公开的实施例的方法或过程。

13、第二方面，本发明公开了一种数字水印加密装置，使用了如第一方面公开的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法。

14、数字水印加密装置包括：混沌序列生成模块、像素置乱处理模块、像素矩阵提取模块、正变换处理模块、嵌入处理模块、反变换处理模块、重塑整合模块。

15、混沌序列生成模块用于构建分数阶rulkov神经元模型，并依据水印图像p的规格生成混沌序列s。像素置乱处理模块用于对水印图像p使用混沌序列s进行像素置乱，得到置乱后的数字水印t。像素矩阵提取模块用于将载体图像q提取出r、g、b三个通道的像素矩阵pr、pg、pb。正变换处理模块用于对pr、pg、pb分别进行2级dwt变换，得到子带lh2、hl2、hh2、lh2'、hl2'、hh2'、lh2”、hl2”、hh2”，并作为9个待嵌入区。嵌入处理模块用于将置乱后的数字水印t按照嵌入规则嵌入到9个待嵌入区，得到嵌入后的子带slh2、shl2、shh2、slh2'、shl2'、shh2'、slh2”、shl2”、shh2”；其中，对hh2、hh2'、hh2”先进行dct变换，再进行嵌入处理。重塑整合模块用于将pr'、pg'、pb'重塑整合，形成嵌入水印图像p后的载体图像q'。

16、该种视频加密装置的实现根据本公开的实施例的方法或过程。

17、第三方面，本发明公开了一种可读存储介质。可读存储介质中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行如第一方面公开的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法的步骤。

18、与现有技术相比，本发明具备如下有益效果：

19、本发明采用分数阶rulkov神经元模型产生高复杂度的混沌序列s对水印图像p进行处理，安全性有了较大提高。本发明可以有效的抵抗噪声攻击，并且对嵌入水印图像的载体图像在传输过程中的数据丢失也有很好的鲁棒性。本发明对密钥的敏感性高，密钥空间大，具有良好的实际应用前景。

技术特征：

1.基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法，用于将水印图像p嵌入载体图像q，其特征在于，所述数字水印加密方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法，其特征在于，所述分数阶rulkov神经元模型的表达式为：

3.根据权利要求2所述的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法，其特征在于，所述混沌序列的生成方法包括：

4.根据权利要求1所述的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法，其特征在于，进行两级dwt变换的方法包括：

5.根据权利要求1所述的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法，其特征在于，进行像素置乱的方法包括：

6.根据权利要求5所述的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法，其特征在于，所述嵌入规则为：

7.根据权利要求6所述的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法，其特征在于，所述嵌入路径包括：自中心向外的顺时针螺旋路径、自中心向外的逆时针螺旋路径、自外向中心的顺时针螺旋路径、自外向中心的逆时针螺旋路径；

8.根据权利要求7所述的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法，其特征在于，对lh2、lh2'、lh2”采用嵌入强度η；对hl2、hl2'、hl2”采用嵌入强度ρ；对hh2、hh2'、hh2”采用嵌入强度γ；η≠ρ≠γ。

9.一种数字水印加密装置，其特征在于，使用了如权利要求1-8中任一项所述的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法；

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行如权利要求1-8中任一项所述的基于分数阶rulkov神经元模型的数字水印加密方法的步骤。

技术总结
本发明涉及数字水印加密技术领域，更具体的，涉及一种基于分数阶Rulkov神经元模型的数字水印加密方法、装置。本发明构建了分数阶Rulkov神经元模型产生高复杂度的混沌序列S，并对水印图像P进行处理加密，安全性有了较大提高。本发明对于载体图像Q的R、G、B三个通道进行处理，构建了9个待嵌入区，并按照嵌入规则进行嵌入处理，然后在重塑整合成嵌入水印图像P后的载体图像Q'，从而实现了数字水印加密。本发明的密钥的敏感性高，密钥空间大；并且经过仿真验证，本发明可以有效的抵抗攻击。因此，本发明解决了现有基于混沌的数字水印算法存在安全性差、密钥空间小和对抵抗攻击的鲁棒性差的问题。

技术研发人员：丁大为,牛炎,杨宗立,张红伟,王金,王谋媛,陈思琦,张亚利
受保护的技术使用者：安徽大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15