[发明专利]基于汉明码、特征值分解和图像矫正的彩色盲水印方法

权利要求书

1.一种基于汉明码、特征值分解和图像矫正的彩色盲水印方法，其特征在于通过4个过程来实现的，具体包括预处理过程、水印嵌入过程、图像矫正过程和水印提取过程：

过程1：预处理过程，其具体步骤描述如下：

Step 1：彩色宿主图像的预处理：对大小为M×M×3的三维彩色宿主图像H作降维处理，得到红、绿、蓝三个二维的分层宿主图像H_p，并将各层中的像素划分为m×m的非重叠像素块，p＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层；

Step 2：彩色水印图像的预处理：对大小为N×N×3的三维彩色水印图像W作降维处理，得到红、绿、蓝三个二维的分层水印图像，随之对每层水印图像进行基于私钥K_p的仿射变换得到置乱后的分层水印图像W_p；然后，将各分层水印图像W_p中的每个十进制像素值转换为一个8位的二进制序列，并依次拼接为二进制水印序列wb_p；最后，将二进制水印序列wb_p的每4位编码为7位的汉明纠错码，并依次拼接为水印纠错码序列wh_p，p＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层；

过程2：水印嵌入过程，其具体步骤描述如下：

Step 1：选择像素块：在上述预处理过程之后，利用选块矩阵SE从分层宿主图像H_p中选择大小为m×m的像素块evdblock，其中，选块矩阵SE由伪随机函数randperm(.)生成，p＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层；

Step 2：对像素块进行特征值分解：利用公式(1)将像素块evdblock分解为酉矩阵U和对角矩阵G，其中，对角矩阵G中的主对角元素G(i,i)即为像素块evdblock第i个特征值；

[U，G]＝eig(evdblock) (1)

其中，eig(.)为特征值分解函数，i＝1,2,...,m，m为宿主图像像素块的大小；

Step 3：求特征值绝对值的和：利用公式(2)对像素块的所有特征值进行计算，得到特征值绝对值的和sumevd；

其中，abs(.)为取绝对值函数；

Step 4：嵌入水印位：依次从纠错码序列wh_p中取一位信息w，利用公式(3)修改特征值绝对值的和sumevd，得到修改后的特征值绝对值的和sumevd^*；

其中，mod(.)为取余函数，T_p为第p层的量化步长，α为量化系数，p＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层；

Step 5：修改像素块的特征值：利用公式(4)，将增量Δ_i分配到对应的特征值上；

G^*(i，i)＝sign(G(i，i))×[abs(G(i，i))+Δ_i] (4)

其中，sign(.)为取符号函数，Δ_i＝(sumevd^*-sumevd)×abs(G(i，i))/sumevd，i＝1，2，...，m；

Step 6：逆特征值分解：利用公式(5)对酉矩阵U和修改后的对角矩阵G^*进行逆特征值分解，得到含水印的像素块evdblock^*；

evdblock^*＝U×G^*×U⁺ (5)

其中，U⁺为酉矩阵U的广义逆矩阵；

Step 7：重复执行本过程中的Step 1到Step 6，直到所有的信息嵌入完成为止，此时就得到了含水印的分层宿主图像H_p^*，最后重组含水印的分层宿主图像H_p^*，并得到含水印的彩色宿主图像H^*；

过程3：图像矫正过程，该过程包含计算几何属性、判断几何攻击类型和矫正被攻击图像三个子过程，各子过程的具体步骤描述如下：

1)计算几何属性：计算含水印宿主图像受几何攻击后所得内部有效图像的各边长、各边长与水平线的夹角及其四个内角的度数；

Step 1：按照从上到下，从右到左的顺序遍历被攻击的含水印宿主图像I^*的B层图像的像素点，找到第一个大于阈值Q的像素点记为顶点A(x₁，y₁)；

Step 2：按照从下到上，从左到右的顺序遍历被攻击的含水印宿主图像I^*的B层图像的像素点，找到第一个大于阈值Q的像素点记为顶点C(x₃，y₃)；

Step 3：遍历内部有效图像的所有像素点，以AC连线中点的列坐标为界限，分别确定另两个顶点B、D；其中，若距离最大点的列坐标小于AC连线中点列坐标的像素点记为顶点D(x₄，y₄)，若距离最大点的列坐标大于等于AC连线中点列坐标的像素点记为顶点B(x₂，y₂)；

Step 4：利用两点间的距离公式，分别求出四个边长的长度，分别记为l₁＝|AB|，l₂＝|BC|，l₃＝|CD|，l₄＝|DA|；

Step 5：利用反正切函数，分别计算边长AB、BC、CD、DA与水平线的夹角，依次记为α₁，α₂，α₃，α₄；

Step 6：根据各边长与水平线的夹角，分别计算内部有效图像四个内角的度数，分别记为β₁＝∠BAD，β₂＝∠CBA，β₃＝∠DCB，β₄＝∠ADC；

2)判断几何攻击类型：假设已知原始宿主图像H的行数为MR、列数为MC，被攻击的含水印宿主图像I^*的行数为NR、列数为NC；然后，根据内部有效图像的边角信息，判断几何攻击的类型，具体分为以下7种情况；

(1)若α₁，α₂，α₃，α₄≠90°，且β₁，β₂，β₃，β₄＝90°，且(或)，且且则含水印宿主图像I^*所受攻击的类型为旋转攻击，其中，abs(.)为取绝对值函数，ξ为整数阈值，0≤ξ≤10；

(2)若(α₁，α₃＝0°且α₂，α₄＝90°)或(α₁，α₃＝90°且α₂，α₄＝0°)，且β₁，β₂，β₃，β₄＝90°，且(或)，且且则含水印宿主图像I^*所受攻击的类型为缩小攻击，其中，abs(.)为取绝对值函数，ξ为整数阈值，0≤ξ≤10；

(3)若(α₁，α₃＝0°且α₂，α₄＝90°)或(α₁，α₃＝90°且α₂，α₄＝0°)，且β₁，β₂，β₃，β₄＝90°，且(或)，且且则含水印宿主图像I^*所受攻击的类型为放大攻击，其中，abs(.)为取绝对值函数，ξ为整数阈值，0≤ξ≤10；

(4)若(α₁，α₃＝0°且α₂，α₄＝90°)或(α₁，α₃＝90°且α₂，α₄＝0°)，且β₁，β₂，β₃，β₄＝90°，且(或)，且(或)，则含水印宿主图像I^*所受攻击的类型为平移变换攻击，其中，abs(.)为取绝对值函数，ξ为整数阈值，0≤ξ≤10；

(5)若(α₁，α₃≠0°且α₂，α₄≠90°)或(α₁，α₃≠90°且α₂，α₄≠0°)，且β₁，β₂，β₃，β₄≠90°，则含水印宿主图像I^*所受攻击的类型为仿射变换攻击；

(6)若(α₁，α₃≠0°且α₂，α₄＝90°)或(α₁，α₃＝90°且α₂，α₄≠0°)，且β₁，β₂，β₃，β₄≠90°，则含水印宿主图像I^*所受攻击的类型为水平剪切攻击；

(7)若(α₁，α₃＝0°且α₂，α₄≠90°)或(α₁，α₃≠90°且α₂，α₄＝0°)，且β₁，β₂，β₃，β₄≠90°，则含水印宿主图像I^*所受攻击的类型为垂直剪切攻击；

3)矫正被攻击图像：根据上述判断得出的几何攻击类型，矫正含水印宿主图像I^*，具体分为以下7种情况；

(1)矫正旋转攻击后的图像：根据α₁，α₂，α₃，α₄，计算图像逆时针旋转的角度angle，然后，调用旋转函数imrotate(.)，逆时针旋转-angle角度，最后去除黑色边缘，并将得到的内部有效图像调整到大小为M×M×3的三维含水印彩色宿主图像IC^*；

(2)矫正缩小攻击后的图像：根据边长l_l、l₂、l₃、l₄，计算图像缩小比例，调用图像尺寸调整函数imresize(.)，得到已矫正的大小为M×M×3的三维含水印彩色宿主图像IC^*；

(3)矫正放大攻击后的图像：根据边长l₁、l₂、l₃、l₄，计算图像放大比例，调用图像尺寸调整函数imresize(.)，得到已矫正的大小为M×M×3的三维含水印彩色宿主图像IC^*；

(4)矫正平移变换攻击后的图像：根据顶点A、B、C、D，计算经过各顶点的内部有效图像边界的数量，并确定平移变换的类型，最后进行相应的逆平移变换，得到已矫正的大小为M×M×3的三维含水印彩色宿主图像IC^*；

(5)矫正仿射变换攻击后的图像：确定仿射变换矩阵其中，计算仿射变换矩阵的逆矩阵AF^-1并调用图像变换函数imtransform(.)，得到已矫正的大小为M×M×3的三维含水印彩色宿主图像IC^*；

(6)矫正水平剪切攻击后的图像：水平剪切攻击没有缩放因子，因此，仿射变换矩阵AF中的元素a＝1，d＝1；水平剪切攻击时的元素c＝0，然后，计算仿射变换矩阵AF的逆矩阵AF^-1，最后调用图像变换函数imtransform(.)，得到已矫正的大小为M×M×3的三维含水印彩色宿主图像IC^*；

(7)矫正垂直剪切攻击后的图像：垂直剪切攻击也没有缩放因子，因此，仿射变换矩阵AF中的元素a＝1，d＝1；垂直剪切攻击时的元素b＝0，然后，计算仿射变换矩阵AF的逆矩阵AF^-1，最后调用图像变换函数imtransform(.)，得到已矫正的大小为M×M×3的三维含水印彩色宿主图像IC^*；

过程4：水印提取过程，其具体步骤描述如下：

Step 1：针对上述图像矫正过程获得的大小为M×M×3的三维含水印彩色宿主图像IC^*，执行本方法预处理过程中的Step 1，得到分层的含水印宿主图像IC_p^*及其m×m的非重叠像素块，其中，p＝1，2，3分别表示红、绿、蓝三层；

Step 2：选择含水印像素块：利用选块矩阵SE从分层宿主图像IC_p^*中选择含水印像素块evdblock^*，其中，选块矩阵SE由伪随机函数randperm(.)生成，p＝1，2，3分别表示红、绿、蓝三层；

Step 3：对含水印像素块evdblock^*进行特征值分解：利用公式(6)将像素块evdblock^*分解为酉矩阵U^*和对角矩阵G^*；

[U^*，G^*]＝eig(evdblock^*) (6)

其中，eig(.)为特征值分解函数，对角矩阵G^*中的主对角元素G^*(i，i)为像素块evdblock^*的第i个特征值，i＝1，2，...，m；

Step 4：求特征值绝对值的和：利用公式(7)对含水印像素块的所有特征值进行计算，得到特征值绝对值的和sumevd^*；

其中，abs(.)为取绝对值函数；

Step 5：提取水印信息：利用公式(8)提取水印信息w^*；

其中，mod(.)为取余函数，T_p为第p层的量化步长，p＝1，2，3分别表示红、绿、蓝三层；

Step 6：重复执行本过程中的Step 2到Step 5，直到所有的水印信息均被提取为止，此时，所有的水印信息即为含水印的汉明纠错码序列wh_p^*，p＝1，2，3分别表示红、绿、蓝三层；

Step 7：针对含水印的汉明纠错码序列wh_p^*，执行本方法预处理过程中Step 2的逆处理，得到最终的提取水印W^*。