[发明专利]基于局部Tchebichef矩的鲁棒图像水印方法

权利要求书

1.一种基于局部Tchebichef矩的鲁棒图像水印嵌入方法，包括如下步骤：

A.通过密钥生成一个二值的伪随机水印序列b＝{b₁，b₂，…，b_L}，b_i∈{0，1}；

B.利用Harris-Laplace检测算子提取图像原始特征点，根据原始特征点的特征尺度将属于中间特征尺度范围内的特征点选择出来，以这些特征点为中心构造候选圆形特征区域；

C.通过基于最小生成树聚类算法的特征选择策略对候选圆形特征区域按照距离约束条件进行聚类，对每一类特征区域，仅选择出强度最大的区域，由此获得稳定且彼此独立的圆形特征区域；

D.利用一阶偏导计算每个圆形特征区域的主梯度方向，并通过旋转将这些主梯度方向对齐；

E.从旋转后的圆形特征区域中取其内接正方形，计算该内接正方形的Tchebichef矩，并利用抖动量化调制的方式将水印嵌入在低阶Tchebichef矩的幅度值中；

F.对Tchebichef矩进行重构获得含水印的内接正方形，并将这些含水印的内接方形图像块逐个替换原始内接方形图像块，得到含水印图像。

2.根据权利要求l所述的鲁棒图像水印嵌入方法，其中步骤B所述的“以这些特征点为中心构造候选圆形特征区域”，按如下步骤进行：

B1.利用Harris-Laplace检测算子提取图像的原始特延点，记为集合Ω₁；

B2.根据原始特征点所对应的特征尺度，选择中间尺度范围内的特征点，记为集合Ω₂；

B3.以集合Ω₂内的每个特征点为中心，以每个特征点的τ倍的特征尺度为半径构造圆形特征区域，其半径表示为：

这里，σ表示图像特征点的特征尺度，表示取整操作，τ为正整数。

3.根据权利要求1所述的鲁棒图像水印嵌入方法，其中步骤E所述的“利用抖动量化调制的方式将水印嵌入在低阶Tchebichef矩的幅度值中”，按如下步骤进行：

E1.设低阶Tchebichef矩的最大阶数为O_max，将这些Tchebi6hef矩构成集合：

S＝{T_pq，p+q＜O_max，p，q≠0}，

其中，p+q表示阶数，T_pq表示第p+g阶的Tchebichef矩；

E2.通过密钥K₁从集合S中随机选择L个低阶Tchebichef矩：

E3.对于水印序列b＝{b₁，b₂，…，b_L)中的每位水印b_i，采用抖动量化调制的方式修改低阶Tchebichef矩的幅度值，以实现水印的嵌入，修改规则为：

|T~piqi|=[|Tpiqi|-di(bi)Δ]Δ+di(bi),]]>

其中，[·]是四舍五入操作，Δ是量化步长，d_i(·)：是第i个量化函数，且满足d_i(1)＝Δ/2+d_i(0)，矢量(d₁(0)，...，d_L(0))通过密钥K₂产生，且在区间[0，Δ]上服从均匀分布。