[发明专利]一种基于QR码的物理域图像隐写方法、装置有效

专利信息
申请号: 201811612366.9 申请日: 2018-12-27
公开(公告)号: CN109785218B 公开(公告)日: 2022-12-30
发明(设计)人: 解炜;罗振豪;唐勇;陈曙晖;王宝生 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防科技大学
主分类号: G06T1/00 分类号: G06T1/00
代理公司: 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 代理人: 周长清;胡君
地址: 410073 湖南*** 国省代码: 湖南;43
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 qr 物理 图像 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于QR码的物理域图像隐写方法,其特征在于,步骤包括:

S1.隐写加密:将目标隐写信息进行编码得到待隐写数据以及获取载体QR码的最佳隐藏位置信息,根据得到的待隐写数据以及所述最佳隐藏位置信息生成隐写图,使用生成的所述隐写图与载体图像得到含有目标隐写信息的QR码;

S2.隐写信息提取:获取目标QR码进行解码,提取所述目标QR码的表面文本信息后生成QR码,提取得到所述载体QR码,由所述目标QR码、载体QR码恢复得到所述隐写图,并根据所述载体QR码的最佳隐藏位置信息对恢复得到的所述隐写图进行解密,得到目标QR码中的隐写信息。

2.根据权利要求1所述的基于QR码的物理域图像隐写方法,其特征在于,所述最佳隐藏位置信息的获取步骤包括:获取所述载体QR码中包括版本、容错率以及数据排布信息的QR码信息,根据获取的所述QR码信息计算所述载体QR码中隐写信息的最佳排布位置,以使得所述载体QR码中每组数据的错误量不超过预设容纳量,得到所述最佳隐藏位置信息。

3.根据权利要求1所述的基于QR码的物理域图像隐写方法,其特征在于,所述步骤S1中进行编码的步骤包括:将目标隐写信息进行编码压缩,编码压缩后结果再进行纠错编码,生成纠错码,由所述编码压缩后结果以及所述纠错码构成所述待隐写数据。

4.根据权利要求1所述的基于QR码的物理域图像隐写方法,其特征在于,所述步骤S1中,具体通过将所述第一隐写图像与载体图像进行按位异或操作处理,得到所述含有目标隐写信息的QR码。

5.根据权利要求1~4中任意一项所述的基于QR码的物理域图像隐写方法,其特征在于,所述步骤S1的具体步骤包括:

S11.预处理:将目标隐写信息进行预处理,得到预处理后隐写文本;

S12.压缩编码:将所述预处理后隐写文本进行编码压缩,编码压缩后结果再进行纠错编码,生成纠错码,由所述编码压缩后结果以及所述纠错码构成所述待隐写数据;

S13.最佳隐藏位置获取:计算所述载体QR码中隐写信息的最佳排布位置,得到载体QR码的最佳隐藏位置信息;

S14.隐写图生成:将所述待隐写数据按照所述载体QR码的最佳隐藏位置信息进行排布,生成得到所述隐写图;

S15.QR码生成:将所述隐写图与所述载体图像按位异或操作处理后,得到含有目标隐写信息的QR码。

6.根据权利要求5所述的基于QR码的物理域图像隐写方法,其特征在于,所述步骤S11中进行预处理时,具体将目标隐写信息中包括不可见字符的指定字符进行过滤,得到预处理后隐写文本。

7.根据权利要求1~4中任意一项所述的基于QR码的物理域图像隐写方法,其特征在于,所述步骤S2中,具体通过由所述目标QR码、所述载体QR码按位进行异或处理后,恢复得到所述隐写图。

8.根据权利要求1~4中任意一项所述的基于QR码的物理域图像隐写方法,其特征在于,所述步骤S2中,具体通过使用所述载体QR码的最佳隐藏位置信息对所述隐写图进行信息提取,得到所述目标QR码中的隐写信息。

9.根据权利要求1~4中任意一项所述的基于QR码的物理域图像隐写方法,所述步骤S2的步骤包括:

S21.载体文本提取:获取目标QR码进行解码,提取所述目标QR码的载体文本信息;

S22.载体QR码提取:将提取得到的所述目标QR码的载体文本信息进行编码生成QR码,提取得到所述载体QR码;

S23.最佳隐藏位置计算:计算所述步骤S22得到的载体QR码中隐写信息的最佳排布位置,得到所述最佳隐藏位置信息;

S24.隐写图恢复:由所述目标QR码、所述步骤S22得到的载体QR码按位进行异或处理后,恢复得到所述隐写图;

S25.隐写文本解密:使用所述步骤S23计算得到的最佳隐藏位置信息对所述隐写图进行信息提取,得到所述目标QR码中的隐写信息。

10.一种基于QR码的物理域图像隐写装置,包括计算机设备,其特征在于,所述计算机设备被编程以执行权利要求1~9中任意一项所述基于QR码的物理域图像隐写方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军国防科技大学,未经中国人民解放军国防科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811612366.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top