一种调幅加网数字水印的水印嵌入位置优化方法

本发明涉及数字图象水印，具体涉及一种调幅加网数字水印的水印嵌入位置优化方法。

背景技术：

1、半色调图像是由连续调图像通过加网技术得到的二值图像。半色调又称灰度级，是指用网点大小或疏密来表现的画面阶调。半色调图像的基本元素是曝光点，且只有两种状态，分别是有色和无色，可以直接用于打印或印刷。

2、图像水印技术，是近些年在国内外信息安全领域和图像处理领域兴起的一个前沿的研究课题，通过将数字图像作为载体，将水印作为隐藏信息，利用既定算法对水印进行隐藏与复现，已成为版权证明、权益维护、防伪鉴定的有效手段。其中，能直接应用到印刷制品的半色调图像水印隐藏技术，一直以来都是国内外热点研究方向，其中以调幅加网的半色调图像水印隐藏技术效果最好，嵌入水印后对印刷图片的局部特征影响最小。

3、基于调幅加网的半色调图像水印隐藏技术原理是使用特殊结构的网点进行数字加网，对水印位置的网点做定向偏移实现水印隐藏，之后将特殊结构的光栅覆盖在待检测图像上即可实现水印复现，由于该技术在原理上是将水印图像，嵌入到用于印刷的半色调网点图像中，因此数字水印质量非常容易受到母图原始内容的影响，在母图不同的位置嵌入水印会得到不同的隐藏效果和复现效果，在不合适的位置嵌入水印会使得水印隐藏效果和复现效果很差。在实际生产中，为了达到最优的水印效果，需要在母图中寻找到合适的水印嵌入位置，这就需要大量重复从嵌入水印开始，到制版、印刷、检测和测试的整个过程，整个过程需要花费大量的生产成本和时间成本。

4、由于目前调幅加网的数字图像水印隐藏技术还是新兴技术，水印嵌入位置的选择工作现阶段主要是使用人工完成，技术人员根据自己的经验在图中选取目测合理的位置添加水印，随后制版印刷，再检测印刷出的待测试图片是否满足要求，依次反复，直到达到理想效果。

5、上述方案存在的问题及缺陷为：人工选择的方式费时费力，重复制版费用高昂，只能测试有限的水印放置位置。同时，人工判定的方式非常主观，缺乏一个客观的评价指标，隐藏效果完全取决于技术人员的经验。

6、解决上述问题及缺陷的难度为：目前没有针对调幅加网数字水印的水印位置评价算法，同时由于制版印刷的图像较大，难以通过遍历的方式找到最优位置，调幅加网的数字水印加网时间长的特点又导致传统优化算法不能直接应用到该问题上。

7、公告号为[cn109903214b]的专利申请，公开了一种智能确定可见水印嵌入位置的方法及系统，方法包括：基于预先设定的可见水印的添加区域以及预先设置的可见水印的大小，设置视频帧图像的感兴趣区域，对感兴趣区域进行分类，基于感兴趣区域的分类结果，计算出感兴趣区域添加可见水印的得分，基于得分结果确定可见水印的嵌入位置，基于预先设置的变换可见水印位置的时间间隔，重复上述过程重新确定可见水印的嵌入位置，当处理时间达到预先设定的可见水印的添加时长或到达视频的末尾时，结束处理过程；由于该算法是使用神经网络实现的，因此具有训练复杂且难以应用到其他空间域水印位置寻优问题上的缺点。

8、公告号为[cn108322692b]的专利申请，公开了一种视频中水印嵌入位置的确定方法、系统、设备及存储介质，方法包括获取当前的水印嵌入区域的位置和当前的水印游走速度；获取当前图像中预设的规避区域的位置；计算水印所受到的来自于规避区域的驱逐力，根据驱逐力更新游走速度，并进一步更新水印嵌入区域的位置；由于该算法实现思路是仅仅规避图像中的非优位置，因此具有难以找到图像中的水印最优添加位置的缺点。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种调幅加网数字水印的水印嵌入位置优化方法，通过特殊的水印隐藏可见度和复现可见度评价算法量化水印在当前位置的适应度，再使用改进的人工蜂群算法快速迭代搜寻到当前水印在整张图像中的最优位置实现水印嵌入，因此本发明具有增强水印隐藏效果、节省时间成本以及生产成本的特点。

2、一种调幅加网数字水印的水印嵌入位置优化方法，包括以下步骤：

3、步骤1，使用调幅加网水印方法对母图进行加网得到无水印n图以及有水印mn图，将无水印n图作为参考图像，有水印mn图作为待测试图像；

4、步骤2，将步骤1得到的有水印的待测试图像mn图的c1、m1、y1、k1通道分别用无水印的n图中的c2、m2、y2、k2通道替换，得到mn-c2、mn-m2、mn-y2、mn-k2四张有水印待测试图片；

5、步骤3，基于步骤2得到的四张有水印待测试图片网点分布，找到光栅的最优偏移量，依据光栅的最优偏移量对步骤1得到的参考图像n图以及步骤2得到的mn-c2、mn-m2、mn-y2、mn-k2四张有水印待测试图片添加光栅，得到gn图以及gmn-c2、gmn-m2、gmn-y2、gmn-k2四张gmn图；

6、步骤4，对原始水印图像二值处理后沿图像边缘扩张一个像素点，将该区域作为对比区域，得到对比区域掩膜图rcy，根据对比区域掩膜图rcy进行计算得到对比区域内的图像相似度；

7、步骤5，使用图像相似度算法分别对比步骤2得到的mn-c2、mn-m2、mn-y2、mn-k2四张有水印待测试图片图与步骤1得到的无水印n图，根据步骤4得到的对比区域内的图像相似度得到c2、m2、y2、k2通道中当前水印的隐藏效果，记为水印隐藏可见度；分别对比步骤3得到的gn图以及gmn-c2、gmn-m2、gmn-y2、gmn-k2图，根据步骤4得到的对比区域内的图像相似度得到c2、m2、y2、k2通道中当前水印的复现效果，记为水印复现可见度；

8、步骤6，将步骤5得到的水印隐藏可见度以及水印复现可见度条件加权求和得到水印在当前位置的个体适应度，使用改进后的人工蜂群算法迭代计算下一组待测试位置，重复步骤1-步骤6，直到找到个体适应度满足预期适应度的水印位置或迭代次数大于预设值，完成水印嵌入。

9、所述步骤1的具体过程为：

10、步骤1.1，将母图的r、g、b通道转换为印刷使用的c、m、y、k通道；

11、步骤1.2，使用调幅加网方法对步骤1.1得到的c、m、y、k通道的图像进行加网，得到无水印的参考图像n图；

12、步骤1.3，对步骤1.2得到无水印的参考图像n图的水印位置施加一定量的位置偏移，得到有水印的待测试图片mn图，偏移角度与加网角度一致。

13、所述步骤2的具体过程为：

14、步骤2.1，将步骤1得到的有水印的待测试图片mn图分离为c1、m1、y1、k1四个通道的灰度图；

15、步骤2.2，将步骤2.1得到的mn图中的c1、m1、y1、k1灰度图分别用无水印的n图中的c2、m2、y2、k2通道替换，得到mn-c2、mn-m2、mn-y2、mn-k2四张有水印待测试图片。

16、所述步骤3的具体过程为：

17、步骤3.1，将步骤1得到的无水印参考图像n图分离为c、m、y、k四个通道的灰度图；

18、步骤3.2，分别遍历步骤3.1得到的c、m、y、k四个通道的灰度图，找到每个通道第一个完整网点的中心，直至遍历完图像的第一个单元阈值矩阵，得到阈值中心坐标，不同阈值矩阵对应的多个映射单元阈值矩阵计算公式如式(1)：

19、

20、其中，num为不同通道对应的映射单元阈值矩阵个数，c为映射单元阶数k表示最小阈值矩阵的高度，l表示最小阈值矩阵的宽度，lcm(k,c)表示k和c的最小公倍数，lcm(l,c)表示l和c的最小公倍数；

21、步骤3.3，根据步骤3.2得到的阈值矩阵中心坐标的横坐标、纵坐标以及步骤1得到的参考图像的c、m、y、k四个通道的灰度图的加网角度，计算得到光栅添加的最佳光栅偏移量d(c)、d(m)、d(y)、d(k)，其中单个通道的最佳光栅偏移量的计算公式如式(2)：

22、d＝y0-kx0          (2)

23、其中，x0，y0为网点中心坐标，k为光栅斜率，d为x方向的偏移值；

24、步骤3.4，根据步骤3.3得到的最佳偏移量分别对步骤1中的参考图像n图以及步骤2得到的mn-c2、mn-m2、mn-y2、mn-k2四张有水印待测试图片覆盖光栅，得到gn图以及gmn-c2、gmn-m2、gmn-y2、gmn-k2四张gmn图。

25、所述步骤4的具体过程为：

26、步骤4.1，创建一个与步骤1中的母图大小相同的空白图片，根据水印添加位置将原始水印图像分别放到该空白图片的对应位置作为对比区域的掩膜图c；

27、步骤4.2，将步骤4.1得到的掩膜图c转换为二值图像cy图；

28、步骤4.3，将步骤4.2得到的二值图像cy图颜色反转得到最终的对比区域内的掩膜图rcy图；

29、步骤4.4，将步骤4.3得到的对比区域内的掩膜图rcy图的白色有效区域扩展一个像素，扩张使用3×3内核，内核表示为公式(3)：

30、

31、其中，(x0,y0)是中心像素，(x,y)是以(x0,y0)为中心的3×3个像素点，src(x,y)是原始的像素值，dst(x0,y0)是扩展处理后的像素值；

32、步骤4.5，将步骤4.4得到的扩展一个像素后的掩膜图rcy图使用ssim算法，得到图象相似度，ssim算法表示如公式(5)所示：

33、

34、其中，μx、μy是平均灰度值，σx、σy是标准差，c1、c2是常数，ssim(x,y)是(x,y)点处的图像相似度。

35、所述步骤5的具体过程为：

36、步骤5.1，将步骤2得到的mn-c2、mn-m2、mn-y2、mn-k2四张有水印待测试图片以及步骤3得到的gn图、gmn-c2、gmn-m2、gmn-y2、gmn-k2四张gmn图，缩小到与步骤1中的母图相同大小，得到mn-c、mn-m、mn-y、mn-k、n、gmn-c、gmn-m、gmn-y、gmn-k与gn’图；

37、步骤5.2，将步骤5.1得到的mn-c、mn-m、mn-y、mn-k、n、gmn-c、gmn-m、gmn-y、gmn-k以及gn’图，使用高斯低通滤波进行低通滤波，高斯核大小为n(n为奇数)，得到低通滤波后的mn-c、mn-m、mn-y、mn-k、n、gmn-c、gmn-m、gmn-y、gmn-k以及gn’图，高斯低通滤波计算公式表示为式(4)：

38、

39、其中，σ是平滑程度参数，π是圆周率，e是自然常数，x，y是像素坐标，g(x,y)是计算得到的各点权重值；

40、步骤5.3，计算步骤5.2得到的低通滤波后的mn-c、mn-m、mn-y、mn-k以及n图中各个水印个体，以对比区域内的图像相似度作为每个水印个体的隐藏可见度gu(x,y)，图像相似度计算使用ssim算法，计算公式如式(5)所示：

41、

42、其中，μx、μy是平均灰度值，σx、σy是标准差，c1、c2是常数，ssim(x,y)是(x,y)点处的图像相似度；

43、步骤5.4，计算步骤5.2得到的gmn-c、gmn-m、gmn-y、gmn-k与gn’图中各个水印个体在有效区域内的图像相似度作为每个水印个体的复现可见度gv(x,y)，图像相似度计算使用ssim算法，计算公式如公式(5)所示：

44、

45、其中，μx、μy是平均灰度值，σx、σy是标准差，c1、c2是常数，ssim(x,y)是(x,y)点处的图像相似度。

46、所述步骤6的具体过程为：

47、步骤6.1，针对每个原始水印图象将步骤5得到的隐藏可见度gu(x,y)以及复现可见度gv(x,y)条件加权求和获得当前位置的水印适应度fit(x,y)，水印适应度fit(x,y)的计算公式如式(6)所示：

48、

49、其中，gu(x,y)是水印在(x,y)处的隐藏可见度，gv(x,y)是水印在(x,y)处的复现可见度，f(x,y)是水印隐藏复现效果差，是隐藏效果最低阈值，是隐藏复现效果差最低阈值，是中的最大值，fit(x,y)是水印在(x,y)处的水印适应度；

50、步骤6.2，若当前适应度已大于预期适应度，则输出当前水印坐标并自动输出水印嵌入到该坐标的最终图像，退出水印位置寻优过程，若当前适应度没有大于预期适应度，则进入步骤6.3，直至找到适应度大于预期适应度或迭代次数大于预设值；

51、步骤6.3，找到本轮循环中适应度最高的t1个原始水印图象作为采蜜蜂，适应度最低的t2个原始水印图象作为侦查蜂，剩余原始水印图象作为观察蜂，采蜜蜂搜索自身附近的位置，观察蜂向离自己最近的采蜜蜂移动，侦查蜂自由的搜索新的蜜源，依据该算法逻辑调整水印位置，蜜蜂之间需要保持一定的最小距离，不断重复步骤1-6，直至找到最佳水印位置，最小距离计算公式如式(7)所示：

52、

53、其中，dmin(x)是x轴方向的最小距离，dmin(y)是y轴方向的最小距离，imagew是水印图像的宽度值，imageh是水印图像的高度值。

54、所述步骤1中，可不经过步骤1.1的转换通道，直接将rgb三通道图像加网处理，对应后续步骤只处理rgb三个通道。

55、所述步骤1.2中调幅加网的角度可以为0°、15°、45°、75°或90°、105°、135°、165°。

56、所述步骤4.4中白色有效区域扩展一个像素，内核可以表示为公式(8)：

57、

58、其中，(x0,y0)是中心像素，(x,y)是以(x0,y0)为中心的3×3个像素点，src(x,y)是原始的像素值，dst(x0,y0)是扩展处理后的像素值。

59、所述步骤6.1，可仅使用隐藏可见度gu(x,y)或复现可见度gv(x,y)作为水印图象在当前位置的水印适应度fit(x,y)。

60、相对于现有技术，本发明取得的有益效果有：

61、1.本发明由于提出了特殊的水印隐藏可见度和复现可见度评价算法量化水印在当前位置的适应度，提供了量化水印隐藏效果和水印复现效果的测试标准，因此具有增强水印隐藏效果的特点，有效提高了生产效率，增强了水印综合隐藏效果，并可实现无监督自动寻找母图中的水印最优嵌入区域。

62、2.本发明由于使用并行化改进的人工蜂群算法实现位置寻优，可以大大降低调幅加网半色调图像数字水印添加过程中寻找最优水印位置的难度，因此具有效率高、速度快的特点。

63、3.本发明通过步骤1至步骤6实现模拟人工添加半色调调幅水印和逐步优化水印添加位置的整个过程，因此可以避免水印添加过程中重复测试制版所导致的资源浪费，同时有效降低了调幅加网数字水印图像的生产成本，实现节能减排，降本增效。

64、4.本发明提出的整个半色调调幅水印优化方法都是通过计算机水印隐藏可见度和复现可见度算法计算水印适应度来调整和优化水印位置，并输出最终的目标图像，因此克服了现有人工选取水印位置方法中水印效果完全取决于技术人员经验的缺陷，能自动找到水印最优添加位置并将嵌入水印的待测试图片输出，操作过程简单有效，大大降低了因为人工选择水印位置而导致的水印图像制版失败的概率，在保证高质量的水印隐藏和水印复现效果的同时，能够大大降低添加水印所需的生产成本和时间成本。

65、综上所述，本发明通过特殊的水印隐藏可见度和复现可见度评价算法量化水印在当前位置的适应度，再使用改进的人工蜂群算法快速迭代搜寻到当前水印在整张图像中的最优位置实现水印嵌入，因此本发明具有增强水印隐藏效果、节省时间成本以及生产成本的特点。