[发明专利]一种基于频域的添加图像盲水印方法

权利要求书

1.一种基于频域的添加图像盲水印方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：根据QR码的版本号和QR码的纠错等级将水印信息生成为QR码水印图；

步骤二：把输入的原始图像按QR码水印图的尺寸等分，并利用图像微分计算出各部分的平均梯度；

步骤三：对步骤二中平均梯度最高的多个区域图像进行空域到频域的转换；

步骤四：对水印图像编码并与步骤三中得到的频域叠加；

步骤五：进行空域到频域的逆变换获得添加水印之后的输出，得到输出的图像；

其中，所述平均梯度包括二维数字图像的X、Y方向上的微分、偏微分、振幅、角度。

2.根据权利要求1所述的一种基于频域的添加图像盲水印方法，其特征在于：所述空域到频域的转换方式是通过二维快速傅里叶变换构建。

3.根据权利要求1所述的一种基于频域的添加图像盲水印方法，其特征在于：所述QR码水印图包括作者水印，表演者水印，录像录音制作者水印；计算机软件著作权的软件全称水印，软件简称水印，软件版本水印，著作权人和登记日期水印。

4.根据权利要求1所述的一种基于频域的添加图像盲水印方法，其特征在于：所述平均梯度的算法包括以下步骤：

步骤S1：根据QR码的版本号和QR码的纠错等级将水印信息生成为QR码水印图；

步骤S2：把原图按QR码水印图的尺寸等分，并利用图像微分计算出各部分的梯度；利用X方向与Y方向分别实现一阶微分，求出振幅，一阶微分公式：Δf＝f(x+1)–f(x)，对于二维的数字图像，需要完成XY两个方向上的微分，梯度的矢量可表示为：

所述矢量的幅度为：

所述矢量的方向角为：

然后分别对XY两个方向求偏微分，得到梯度；

利用Sobel算子为区域模板进行卷积计算，所述Sobel算子包括两组3×3矩阵，分别为横向和纵向，将Sobel算子与原图像做卷积，得到横向和纵向的亮度差分近似值，其公式如下：

and

其中，A代表原始图像，Gx和Gy代表横向和纵向边缘检测的图像灰度值，具体计算如下：

Gx＝(-1)*f(x-1,y-1)+0*f(x,y-1)+1*f(x+1,y-1)+(-2)*f(x-1,y)+0*f(x,y)+2*f(x+1,y)+(-1)*f(x-1,y+1)+0*f(x,y+1)+1*f(x+1,y+1)＝[f(x+1,y-1)+2*f(x+1,y)+f(x+1,y+1)]-[f(x-1,y-1)+2*f(x-1,y)+f(x-1,y+1)]

Gy＝1*f(x-1,y-1)+2*f(x,y-1)+1*f(x+1,y-1)+0*f(x-1,y)0*f(x,y)+0*f(x+1,y)+(-1)*f(x-1,y+1)+(-2)*f(x,y+1)+(-1)*f(x+1,y+1)＝[f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x+1,y-1)]-[f(x-1,y+1)+2*f(x,y+1)+f(x+1,y+1)]

其中，f(a，b)代表(a，b)点的灰度值；

步骤S3：利用二维离散傅里叶变换对步骤2中平均梯度最高的区域图像进行空域到频域的转换；

通过计算两次一维的FFT来得到二维快速傅里叶FFT，使图像的行数、列数均满足2的n次方，如果不满足，在计算FFT之前先对图像补零以满足2的n次；

一个M行N列的二维图像f(x,y)，先按行队列变量y做一次长度为N的一维离散傅里叶变换，再将计算结果按列向对变量x做一次长度为M傅里叶变换得到该图像的傅里叶变换结果，如式所示：

将上式分解开就是如下的两部分，先得到F(x,v),再由F(x,v)得到F(u,v)：

每一行由N个点，对每一行的一维N点序列进行离散傅里叶变换得到F(x,u),再对得到F(x,u)按列向对每一列做M点的离散傅里叶变换，就得到二维图像f(x,y)的离散傅里叶变换F(u,v)；

步骤S4：对水印图像编码并与步骤S3中得到的频域叠加；

步骤S5：进行空域到频域的逆变换获得添加水印之后的图像；

所述逆变换的方式为：一个M行N列的二维图像f(x,y)，做傅里叶逆变换时，先对列向做一维傅里叶逆变换，再对行做一维逆傅里叶变换，如下式所示：