[发明专利]一种基于压缩感知特征的数字图像零水印嵌入和提取方法

说明书

技术领域

本发明属于信息隐藏和图像处理技术领域，特别涉及一种基于压缩感知特征的数字图像零水印嵌入和提取方法。

背景技术

信息隐藏是信息安全领域的一个新的研究热点，信息隐藏为在开放的网络环境下进行涉密的数据通信、数字产品的知识产权保护、重要文件和数字签名的真实性鉴别以及机密文件泄密后的消息源头追踪提供了可靠的信息安全保障。数字水印技术是信息隐藏技术的重要分支。数字水印技术是一种有效的版权保护、内容认证以及数据完整性保护的方法，一直以来受到版权保护相关领域研究者的关注与重视。数字图像水印方法主要分为：空间域水印方法和变换域水印方法，空间域方法存在鲁棒性差，水印信息嵌入不均衡，抗攻击能力和安全性差等缺点，而变换域水印方法针对噪声的鲁棒性比较强，却存在嵌入容量小的缺点。以上两类水印方法本质上不能解决不可见性与鲁棒性之间的矛盾，为此，近些年来，许多学者相继提出了零水印方法，零水印是一种利用图像本身的重要特征来构造的水印信息，其构造过程不需要修改图像原有的这些特征，在不修改原始图像的基础上构造水印。每幅图像都有与其他图像不同的特征，可以构造出独一无二的水印信息，从而解决不可见性与鲁棒性之间的矛盾。然而目前已经提出的零水印方法对抗剪切攻击、旋转攻击和压缩攻击的能力普遍很弱，鲁棒性和安全性都有待改进。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供一种基于压缩感知特征的数字图像零水印嵌入和提取方法。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于压缩感知特征的数字图像零水印嵌入和提取方法，包括以下步骤：

步骤1：对原始载体图像进行零水印嵌入；

步骤1.1：根据要嵌入的二值数字图像水印对原始载体图像分块；

步骤1.2：将原始载体图像的每个图像块进行小波稀疏化，得到各图像块的小波稀疏化矩阵；

步骤1.3：根据图像块的小波稀疏化矩阵构造测量矩阵，提取原始载体图像的压缩感知测量值即压缩感知特征；

步骤1.4：将二值数字图像水印信息进行Arnold置乱；

步骤1.5：将二值数字图像水印信息嵌入原始载体图像的压缩感知特征中，生成零水印；

步骤2：将生成的零水印在IPR信息数据库注册并且将测量矩阵作为密钥保存；

步骤3：对待验证合法性的数字图像进行零水印提取；

步骤3.1：根据零水印对待验证合法性的数字图像分块；

步骤3.2：将待验证合法性的数字图像的每个图像块进行小波稀疏化，得到各图像块的小波稀疏化矩阵；

步骤3.3：根据图像块的小波稀疏化矩阵构造测量矩阵，提取待验证合法性的数字图像的压缩感知测量值即压缩感知特征；

步骤3.4：利用零水印和待验证合法性的数字图像的压缩感知特征，提取置乱的二值数字图像水印信息；

步骤3.5：利用Arnold置乱方法复原二值数字图像水印信息，将复原的二值数字图像水印信息作为零水印提取结果；

步骤3.6：计算提取的二值数字图像水印与嵌入的二值数字图像水印的归一化相关系数值，确定提取的二值数字图像水印的合法性。

本发明的有益效果：

第一，传统的数字图像水印技术只是对图像的空间域信息或变换域信息做一定的修改来嵌入水印信息，无法解决不可见性和鲁棒性之间的矛盾，而本发明提出的基于压缩感知特征的数字图像零水印嵌入和提取方法运用了零水印的思想，基于原始载体图像的压缩感知特征而实现零水印的嵌入和提取，零水印嵌入过程中不改变原始载体图像的任何信息，有效地解决了不可见性和鲁棒性之间的矛盾。

第二，本发明的方法基于压缩感知特征，将信息隐藏在图像的压缩感知域中，使得信息具有卓越的抗压缩能力和对抗各种噪声攻击、大规模剪切攻击、旋转攻击以及多种图像操作的鲁棒性。

第三，本发明的零水印提取过程不需要进行压缩感知的信号重构计算，方法更加简单、快速。

第四，本发明构造一种SHBE矩阵作为水印密钥和测量矩阵，使得水印方法具有更好的信息隐藏能力和安全性的，此外还可以大量的节省压缩感知过程中的内存空间，降低计算量，提高计算速度。

第五，目前已经提出的零水印方法，通常只是简单的提取图像的某些无意义特征作为零水印，而本方法将能将表明版权所有者身份的二值数字图像水印信息嵌入到压缩感知测量值即压缩感知特征中生成零水印，使得图像认证过程更加直观、便捷。

附图说明