[发明专利]一种基于SIFT的篡改定位可逆图像水印方法

权利要求书

1.一种基于SIFT的篡改定位可逆图像水印方法，其特征在于，该方法包括认证水印生成、认证水印嵌入、水印提取与篡改定位三个阶段；

认证水印生成阶段，具体步骤如下：

步骤1，在发送方，对原始图像进行直方图变换，即将原始图像转换为灰度图，统计灰度图上所有像素的灰度值，将不同的灰度值按从小到大的顺序排列作为直方图的横坐标，每个灰度值出现的频次作为直方图的纵坐标；

步骤2，根据直方图，按照灰度值从小到大的顺序将其对应的频次转化为二进制串后，再将二进制串串联在一起得到认证水印；

认证水印嵌入阶段，具体步骤如下：

步骤3，在发送方，对原始图像的内切圆区域进行归一化处理，对归一化处理后的图像利用SIFT算子提取特征点，并以特征点为中心，阈值D为半径构造特征区域，统计提取出的特征点个数；

步骤4，根据统计的特征点个数，将原始图像划分为尺寸相同互不重叠的子块，子块的个数为特征点个数，计算每一子块对应的认证水印，并对所有子块的认证水印进行Arnold置乱处理；

步骤5，从左到右、从上到下对提取出的特征点进行编号，基于密钥K₁，利用Logistic混沌映射建立特征点特征区域与子块之间的映射关系；

步骤6，将每个特征点对应的特征区域周围补0后形成正方形区域，该正方形区域的中心为特征区域的中心，正方形区域的边长等于特征区域的直径，对正方形区域进行冗余整数小波变换，得到4个子带区域；根据步骤5的映射关系，将相应子块生成的认证水印嵌入到该子块对应的特征点特征区域的子带区域中；

步骤7，对生成的各子带区域进行奇异值分解，通过奇偶量化算法嵌入认证水印，得到嵌入认证水印后的奇异值，对嵌入认证水印后的奇异值进行逆奇异值分解，得到4个新的子带区域，根据4个新的子带区域得到新的正方形区域，将新的正方形区域周围去0后得到嵌入认证水印的特征点特征区域；

步骤8，基于密钥K₂，利用Logistic混沌映射建立特征点特征区域与子块之间的映射关系；

步骤9，根据步骤8的映射关系，将相应子块生成的认证水印嵌入到该子块对应的已嵌入认证水印的特征点特征区域的子带区域中；

步骤10，对生成的各子带区域进行奇异值分解，通过奇偶量化算法嵌入认证水印，得到嵌入认证水印后的奇异值，对嵌入认证水印后的奇异值进行逆奇异值分解，得到4个新的子带区域，根据4个新的子带区域得到新的正方形区域，将新的正方形区域周围去0后得到嵌入认证水印的特征点特征区域；

步骤11，将步骤10得到的嵌入认证水印的特征点特征区域与非特征点特征区域进行合并，生成含认证水印的水印图像，并发送出去；

水印提取与篡改定位阶段，具体步骤如下：

步骤12，在接收方，计算含认证水印的水印图像的不变距，将不变距与几何校正参数比较获知几何攻击类型，对含认证水印的水印图像进行几何校正；

步骤13，对几何校正后的水印图像进行归一化处理，并选取内切圆作为认证水印的提取域；

步骤14，对提取域利用SIFT算子提取特征点，并根据特征点构造特征区域，从提取域提取的特征点个数与步骤3统计的特征点个数相等；

步骤15，根据步骤3统计的特征点个数，将含认证水印的水印图像划分为尺寸相同互不重叠的子块，计算每一子块的认证水印；

步骤16，从左到右、从上到下对步骤14提取的特征点进行编号，基于密钥K₂，利用Logistic混沌映射建立步骤14特征点特征区域与步骤15子块之间的映射关系；

步骤17，对特征点特征区域周围补0得到方形区域，对方形区域做冗余整数小波变换，得到4个子带，再对每个子带进行奇异值分解，并通过奇偶量化法提取认证水印，将提取出的认证水印进行逆Arnold置乱得到原认证水印；

当含认证水印的水印图像遭受篡改攻击后，篡改定位包括以下两种情况：

情况一、同参数条件下，步骤14提取的特征点与步骤3根据原始图像提取的特征点完全一致

步骤18，将步骤4计算得到的每一子块对应的认证水印与步骤17得到的原认证水印进行比较，两者值若相等，表示该子块没有被篡改，若不等表示被篡改；

步骤19，基于密钥K₁，利用Logistic混沌映射建立步骤14特征点特征区域与步骤15子块之间的映射关系；

步骤20，重复步骤17得到原认证水印，将步骤4计算得到的每一子块对应的认证水印与步骤20得到的原认证水印进行比较，两者值若相等，表示该子块没有被篡改，若不等表示被篡改；

步骤21，当某一子块两次都判断为被篡改时，对该子块进行定位；

情况二、同参数条件下，步骤14提取的特征点与步骤3根据原始图像提取的特征点不完全一致

步骤22，将步骤4计算得到的每一子块对应的认证水印与步骤17得到的原认证水印进行比较，两者值若相等，表示该子块没有被篡改，若不等，则将该子块生成的认证水印和对应特征点特征区域的下一特征点特征区域提取的原认证水印进行比较，两者值若相等，则该特征点为受篡改攻击而生成的新特征点，若不相等，表示该子块被篡改；

步骤23，基于密钥K₁，利用Logistic混沌映射建立步骤14特征点特征区域与步骤15子块之间的映射关系；

步骤24，重复步骤17得到原认证水印，将步骤4计算得到的每一子块对应的认证水印与步骤24得到的原认证水印进行比较，两者值若相等，表示该子块没有被篡改，若不等，则将该子块生成的认证水印和对应特征点特征区域的下一特征点特征区域提取的原认证水印进行比较，两者值若相等，则该特征点为受篡改攻击而生成的新特征点，若不相等，表示该子块被篡改；

步骤25，当某一子块两次都判断为被篡改时，对该子块进行定位。