[发明专利]一种基于显著性检测和轮廓波变换的图像水印方法与系统

权利要求书

1.一种基于显著性检测和轮廓波变换的图像水印方法，其特征在于，包括步骤如下：

步骤(1)、水印嵌入：对载体图像进行显著性检测，得到对应的显著性图，将其分割成大小为Β×Β、互不重叠的M个小块；对载体图像进行轮廓波变换，得到低通子带I_J，将其分割成大小为B'×B'、互不重叠的M个小块；由显著性图分块块内的显著性值的均值以及低通子带分块的能量分布E_i决定M个小块中的每一个图像块的量化步长Δ_i，将其作为第一密钥信息，利用基于量化的水印嵌入算法将水印比特嵌入到低通子带块的最大奇异值中；再通过轮廓波逆变换得到嵌入水印的载体图像；

步骤(2)、信息传输：在通讯设备或网络中传输含水印载体图像，包括产生各种攻击方法破坏水印信息，得到受攻击后的水印载体图像；

步骤(3)、水印提取：对受攻击的水印载体图像进行轮廓波变换，得到其低通子带I_J'，将其分割成大小为B'×B'、互不重叠的M个小块，利用第一密钥信息确定每一块的量化步长Δ_i并利用基于量化的水印提取算法提取检测水印信息，并判断水印信息完整度。

2.根据权利要求1所述的一种基于显著性检测和轮廓波变换的图像水印方法，其特征在于，水印嵌入步骤具体如下：

步骤101、对载体图像进行显著性检测，得到对应的显著性图，将其分割成大小为Β×Β、互不重叠的M个小块，计算各图像块显著性值的均值

步骤102、对载体图像进行轮廓波变换，得到低通子带I_J，将其分割成大小为B'×B'、互不重叠的M个小块，记为L₁,L₂,…,L_M，计算各图像块的能量E；

步骤103、在M个小块中的每一个图像块中，由显著性值的均值以及能量分布E_i决定其量化步长Δ_i，并作为第一密钥信息；

步骤104、对低通子带块L_i进行奇异值分解，得到最大的奇异值σ_i；

步骤105、利用基于量化的水印嵌入算法将水印比特嵌入到最大的奇异值σ_i中；

步骤106、恢复出嵌入水印后的低通子带块，将各低通子带块组合，并进行轮廓波逆变换，得到嵌入水印后的载体图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于显著性检测和轮廓波变换的图像水印方法，其特征在于，所述步骤101中，采用双向信息传递模型进行显著性检测；所述步骤102中，采用3层非下采样轮廓波变换，采用的拉普拉斯金字塔滤波器结构以及方向滤波器组均为pkva滤波器。

4.根据权利要求2所述的一种基于显著性检测和轮廓波变换的图像水印方法，其特征在于，所述步骤103中，每一块的量化步长，与图像块的显著性值的均值成负相关，与图像块的能量E_i成正相关：

其中，k₁、k₂为比例系数，b为基础量化步长，E_i为第i个图像块的低通子带系数平方的均值，δ为避免为0所加的常数。

5.根据权利要求2所述的一种基于显著性检测和轮廓波变换的图像水印方法，其特征在于，所述步骤104中，对低通子带块L_i进行奇异值分解：

L_i＝U_i∑_iV_i^T                            (2)

其中，U_i和V_i为分解得到的酉矩阵，∑_i为对角矩阵，对角线上的元素即为L_i的奇异值。