基于ZERNIKE矩的DWTSVD鲁棒盲水印方法.pdf

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1、(10)申请公布号 CN 103955880 A (43)申请公布日 2014.07.30 CN 103955880 A (21)申请号 201410146119.X (22)申请日 2014.04.11 G06T 1/00(2006.01) (71)申请人 杭州电子科技大学 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区 2 号大街 (72)发明人 叶学义 邓猛 宋倩倩 陈华华 张维笑 赵知劲 (74)专利代理机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 代理人 杜军 (54) 发明名称 基于 Zernike 矩的 DWT-SVD 鲁棒盲水印方法 (57) 摘要 本发明涉及一种基于 Zern。

2、ike 矩的 DWT-SVD 鲁棒盲水印方法。本发明方法包括水印嵌入方法 和水印提取方法。水印嵌入方法是对原始图像 进行离散小波变换， 之后将其低频子带分块并对 每小块进行奇异值分解， 然后将待嵌入水印进行 混沌加密， 通过量化每小块的奇异值矩阵的欧式 范数嵌入水印， 保存水印图像的若干个 Zernike 矩作为密钥， 通过密钥判断受到几何攻击类型并 进行校正 ； 水印提取方法是水印嵌入方法的逆过 程， 包括对受攻击图像进行校正、 水印提取， 水印 解密和恢复。本发明方法结合 DWT、 SVD 在数字水 印方面的优势， 并利用 Zernike 矩的旋转、 缩放不 变性， 提高了对旋转、 缩放攻。

3、击的鲁棒性， 可以很 好地抵抗常规信号处理。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 4 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书4页 (10)申请公布号 CN 103955880 A CN 103955880 A 1/2 页 2 1.基于Zernike矩的DWT-SVD鲁棒盲水印方法， 包括水印嵌入方法和水印提取方法， 其 特征在于 ： 所述的水印嵌入方法的具体步骤是 ： 步骤 1 ： 获取正方形的原始载体图像 I(M,M)， M 是图像的行和列， I 的内切圆记作 S， S 的内接正方形用来嵌入水印， 记做x， 对x进行一级离散小波。

4、变换， 得到低频子带LL、 高频子 带 HH、 混合子带 HL 和 LH， 其矩阵大小为将其低频子带 LL 划分为互不重叠的 nn 个大小为 mm 的子块， n 是 m 的整数倍，将每小块按行排列， Ai表示第 i 个矩阵 块 ； 步骤2 ： 对每个分块矩阵进行奇异值分解，Yi1,2,jr， j表示奇异值矩阵 Si的第 j 个非零奇异值， 其中 j 1,2，r， r 是矩阵 Ai的秩， Yi为非 零奇异值组成的向量 ； 步骤 3 ： 对待嵌入的水印 W 采用 logistic 映射混沌模型进行混沌加密得到加密后水印 W0， 记映射初值为 X0， 混沌系数 (3.5699,4， 然后将加密后的水。

5、印按行排成一列， 将初 值 X0和 当作密钥 ； 步骤 4 ： 计算向量 Yi的欧几里德范数，选择 作为 Norm（Yi） 的量化步长， 令 N Norm(Yi)/， 表示取整 ； 步骤 5 ： 根据如下规则嵌入比特 b， b 表示待嵌入比特 ： 步 骤 6 ：对计 算 欧 几 里 德 范 数，其 中 根据向量得到新的奇异值矩阵重构新的矩阵块 得到新的低频部分 LL ； 步骤 7 ： 根据 LL、 HL、 LH、 HH 进行逆离散小波变换， 重构出嵌入水印的图像 ； 计算水印 图像的 Zernike 矩值作为校正几何攻击的参数， 记为密钥 K ； 所述的水印提取方法的具体步骤是 ： 步骤 a 。

6、： 计算水印图像的 Zernike 矩值， 并与密钥 K 比较， 如果一致表示未被攻击， 直接 进入步骤 b ； 如果不一致表示受到攻击， 水印图像对进行几何校正， 再对校正后图像的水印 嵌入域进行一级小波分解， 取其低频部分 LL， 然后进入步骤 b ； 步骤 b ： 对低频部分 LL进行 mm 分块， 将每小块按行排列， 表示第 i 个矩阵块， 对每一个小块进行奇异值分解令j是奇异值矩阵的 第 j 个奇异值， j 1,2,r， r 是矩阵的秩 ； 权 利 要 求 书 CN 103955880 A 2 2/2 页 3 步 骤 c ： 计 算 向 量的 欧 几 里 德 范 数，计 算 表示取整。

7、 ； 步骤 d ： 若 N是偶数， 则提取比特 b 1， 若 N是奇数， b 0， 然后将提取出的一 维序列按照行列组合成矩阵， 对该矩阵进行混沌解密即可恢复水印。 权 利 要 求 书 CN 103955880 A 3 1/4 页 4 基于 Zernike 矩的 DWT-SVD 鲁棒盲水印方法 技术领域 0001 本发明属于信息安全的技术领域， 特别涉及一种基于 Zernike 矩的离散小波变换 和奇异值分解 （DWT-SVD） 鲁棒盲水印方法。 背景技术 0002 数字水印技术因其在版权保护和内容认证等方面的重要应用价值， 已成为信息隐 藏技术的一个研究热点。数字水印技术通过将数字、 序列号。

8、、 文字、 图像标志等信息嵌入到 媒体中， 在嵌入过程中对载体进行尽量小的修改， 以达到最强的鲁棒性， 当嵌入水印后的媒 体受到攻击后仍然可以恢复水印或者检测出水印的存在。 隐形水印随着信息安全需求的飞 速发展， 正在得到越来越多研究者的关注。 0003 图像隐形水印算法一般需要满足以下基本要求 ： 1） 不可见性 ： 加有水印后的图像 不能有视觉质量的下降， 与原始图像对比， 很难发现二者的区别 ； 2） 鲁棒性 ： 加入图像中的 水印不会因变换处理 （如几何攻击、 噪声、 滤波、 有损压缩攻击等） 而丢失， 水印经提取后应 清晰可辨。 0004 现有的数字水印算法主要分为空间域和变换域 （。

9、DWT、 DCT 和 DFT 等） 两类。DWT 域 水印算法对有损压缩和高频滤波具有较好的抗攻击性， 而且小波分解后的低频子带集中了 图像的大部分能量， 是鲁棒水印嵌入的合适位置。因此基于 DWT 的数字水印算法受到了广 泛关注。为了克服小波变换不具有几何不变性的缺点， 研究学者利用 SVD 抵抗几何攻击良 好的特性， 将其引入数字水印领域。 0005 现有的算法对常见的信号处理具有很好的抵抗能力， 但抵抗几何攻击的能力较 弱。本发明利用 Zernike 矩的旋转、 缩放不变性， 并结合 DWT 以及 SVD 在数字水印方面的优 势， 通过 Zernike 矩矩值判断攻击类型并进行校正， 获。

10、得了对旋转、 缩放攻击的鲁棒性， 而 且本发明对常规信号处理也具有很好的鲁棒性。 发明内容 0006 本发明的目的就是针对现有水印算法抵抗几何攻击能力较弱的问题， 提出了一种 基于 Zernike 矩的 DWT-SVD 鲁棒水印方法。 0007 本发明方法包括水印嵌入方法和水印提取方法。 水印嵌入方法首先对原始图像进 行离散小波变换 （DWT） ， 之后将其低频子带分块并对每小块进行奇异值分解 （SVD） ， 然后将 待嵌入水印进行混沌加密， 通过量化每小块奇异值矩阵的欧氏范数嵌入水印， 最后保存水 印图像的 Zernike 矩值作为密钥， 用于判断攻击类型和校正。水印提取方法是水印嵌入方 法。

11、的逆过程， 包括对受攻击图像进行校正、 水印提取， 水印解密和恢复。 0008 水印嵌入方法的具体步骤是 ： 0009 由于旋转攻击会导致图像边角信息的丢失， 为了使 Zernike 矩计算更加精确， 选 择载体图像的内切圆作为 Zernike 矩计算域， 并选择该圆的内接正方形作为水印嵌入区 域。 说 明 书 CN 103955880 A 4 2/4 页 5 0010 步骤 1 ： 获取正方形的原始载体图像 I(M,M)， M 是图像的行和列， I 的内切圆记作 S， S 的内接正方形用来嵌入水印， 记做 x， 对 x 进行一级离散小波变换 （DWT） ， 得到低频子带 LL、 高频子带 H。

12、H、 混合子带 HL 和 LH， 其矩阵大小为将其低频子带 LL 划分为互不重 叠的 nn 个大小为 mm 的子块， n 是 m 的整数倍，将每小块按行排列， Ai表示 第 i 个矩阵块。 0011 步骤 2 ： 对每个分块矩阵进行奇异值分解 （SVD） ，Yi 1,2, jr， j表示奇异值矩阵 Si 的第 j 个非零奇异值， 其中 j 1,2， r， r 是矩阵 Ai的 秩， Yi为非零奇异值组成的向量。 0012 步骤 3 ： 对待嵌入的水印 W 采用 logistic 映射混沌模型进行混沌加密得到加密后 水印 W0， 记映射初值为 X0， 混沌系数 (3.5699,4， 然后将加密后的。

13、水印按行排成一列， 将初值 X0和 当作密钥， 缺少任何一个参数或者参数不正确， 都无法解密。 0013 步骤 4 ： 计算向量 Yi的欧几里德范数，选择 作为 Norm （Yi） 的量化步长， 令 N Norm(Yi)/， 表示取整。 0014 步骤 5 ： 根据如下规则嵌入比特 b， b 表示待嵌入比特 ： 0015 0016 0017 步 骤 6 ：对计 算 欧 几 里 德 范 数，其 中 根据向量得到新的奇异值矩阵重构新的矩阵块 得到新的低频部分 LL。 0018 步骤 7 ： 根据 LL、 HL、 LH、 HH 进行逆离散小波变换 (IDWT)， 重构出嵌入水印的图 像 ； 计算水印。

14、图像的 Zernike 矩值作为校正几何攻击的参数， 记为密钥 K。 0019 水印提取方法的具体步骤是 ： 0020 步骤 a ： 计算水印图像的 Zernike 矩值， 并与密钥 K 比较， 如果一致表示未被攻击， 直接进入步骤 b ； 如果不一致表示受到攻击， 水印图像对进行几何校正， 再对校正后图像的 水印嵌入域进行一级小波分解， 取其低频部分 LL， 然后进入步骤 b。 0021 步骤 b ： 对低频部分 LL进行 mm 分块， 将每小块按行排列， 表示第 i 个矩 阵块， 对每一个小块进行奇异值分解令j是奇异值矩阵 的第 j 个奇异值， j 1,2,r， r 是矩阵的秩。 0022。

15、 步骤 c ： 计算向量的欧几里德范数，计算 说 明 书 CN 103955880 A 5 3/4 页 6 表示取整。 0023 步骤 d ： 若 N是偶数， 则提取比特 b 1， 若 N是奇数， b 0， 然后将提取出 的一维序列按照行列组合成矩阵， 对该矩阵进行混沌解密即可恢复水印。 0024 本发明方法利用Zernike矩的旋转、 缩放不变性， 通过Zernike矩判断几何攻击类 型， 并进行校正， 并结合 DWT 域水印算法对有损压缩和高频滤波具有较好的抗攻击性以及 SVD 抵抗几何攻击良好的特性， 提出了一种基于 Zernike 矩的 DWT-SVD 鲁棒盲水印方法， 该 方法不仅可。

16、以很好的抵抗旋转、 缩放攻击， 而且对常规信号处理也具有很好的鲁棒性。 具体实施方式 0025 下面结合实施例对本发明进一步说明。 0026 一种基于 Zernike 矩的 DWT-SVD 鲁棒盲水印方法包括水印嵌入和水印提取两部 分。 0027 第一部分水印嵌入的具体实施步骤如下 ： 0028 Step1 ： 选择 512512 像素的 Lena 作为原始载体图像， 对载体图像的水印嵌入区 域 X 进行一级 DWT 变换， 将低频子带 LL 分割成 44 大小的矩阵， Ai表示第 i 个矩阵块， 对 每个分块矩阵进行 SVD 分解令 Yi 1,2,r， j表示奇异值矩阵 Si 的第 j 个非。

17、零奇异值， 其中 j 1,2，r， r 是矩阵 Ai的秩， i 1,2,3232。 0029 Step2 ： 选取 3232 像素的二值图像 “信息安全” 作为水印， 记作 W， 对水印进行混 沌加密， 得到 W0， 将 W0按行排成一列。 0030 Step3 ： 计算向量 Yi 的欧几里德范数，选择 Delta 作为 Norm（Yi） 的量化步长， 令 N Norm(Yi)/Delta， 表示取整， Delta 取 36 可以使不可 见性与鲁棒性之间达到最优平衡。 0031 Step4 ： b 表示待嵌入比特， 根据如下规则嵌入比特 b ： 0032 Else 0033 Step5 ：根据。

18、向 量得到新的奇异值矩阵重构新的矩阵块得到新的低频部分 LL。 0034 Step6 ： 根据 LL、 HL、 LH、 HH 进行逆 DWT(IDWT)， 重构出嵌入水印的图像。计算含 水印图像中 Zernike 矩计算域的 2 个矩值 Z22和 Z51作为校正几何攻击的参数， 记为密钥 K。 0035 第二部分水印提取的具体实施步骤如下 ： 0036 Step1 ： 计算水印图像的两个 Zernike 矩值 ： Z22和 Z51， 并与密钥 K 比较， 判断攻击 类型， 之后进行几何校正， 对校正后图像的水印嵌入域进行一级小波分解， 取其低频部分 LL。 0037 Step2 ： 对低频部分 LL进行 44 分块， 对每一个小块进行 SVD 分解 令j是奇异值矩阵的第 j 个奇异值， j 1,2,r， r 是 说 明 书 CN 103955880 A 6 4/4 页 7 矩阵的秩。 0038 Step3 ： 计算向量的欧几里德范数，计算 表示取整， Delta 取 36。 0039 Step4 ： 若N是偶数， 则提取比特b1， 否则， b0， 然后将提取出的一维序列 按照行列组合成矩阵， 对该矩阵进行混沌解密即可恢复水印。 说 明 书 CN 103955880 A 7 。