[发明专利]一种图像水印方法、系统和电子设备

说明书

本发明涉及一种图像水印方法、系统和电子设备，一方面，对宿主图像进行Hilbert曲线变换，得到宿主图像对应的一维图像信号，并将其等分成M个第一短信号区间，并利用经验模态分解算法EMD将每个第一短信号区间分别进行分解，相比于二维的图像处理方式即采用BEMD的方式，本申请的一种图像水印方法极大提高了处理速度；另一方面，根据每个第一短信号区间所分别对应的水印像素信息对每个第一短信号区间所分别对应的第一个固有模态函数的最大值或最小值进行调整，以实现水印图像的嵌入，经实验数据表明，嵌入水印后的图像在对抗裁剪攻击、高斯噪声、中值滤波、图像增强攻击的过程中表现出更好的性能，提高了水印嵌入的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及水印技术领域，尤其涉及一种图像水印方法、系统和电子设备。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，尤其是互联网上的数字图像，海量的图像通过互联网极为方便地传播到世界各地。除了受益于互联网带来的便利外，也面临着巨大的挑战，如非法图像复制、篡改，恶意传播等。当务之急是保护数字图像的版权和安全，为了实现这一目标，大量的数字图像水印算法进行了广泛的研究，它们在保护版权和防止信息在未经授权的情况下被使用方面发挥了重要作用。

在过去的十几年里，经验模态分解算法被提出并且在各个领域得到广泛的应用，例如信号处理和图像处理等。Nunes等人改进了一维经验模态分解，将其拓展到二维空间，得到了二维经验模态分解算法即BEMD，该算法也广泛用于图像水印算法中。Lee等提出了一种基于BEMD和码分多址技术的小波域的混合图像水印算法。该算法的PSNR值(峰值信噪比，“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写)较高，说明有很好的不可知性。然而，不足之处是在10％的椒盐噪声攻击和JPEG压缩攻击方面的鲁棒性表现不好，且效率低。

Amira等基于BEMD并结合SVD和DWT提出了一种非盲目水印算法。该算法以原始图像为参考来检索水印信息。该算法可以抵御大多数的图像攻击。但是，由于提取的过程中还需要对原始图像进行BEMD分解，该算法的效率大大降低了。Abbas等提出了一种将提升小波变换(LWT)和BEMD混合的非盲图像水印方案。由于加法运算是在水印图像和宿主图像之间进行的，因此，在提取水印信息的过程中需要使用原始宿主图像。Wang等结合循环嵌入和BEMD算法提出了一种鲁棒性盲水印算法。该算法可以利用图像相关信息应对图像几何攻击，并实现更高的不可感知性和鲁棒性。然而，算法的效率还需要进一步提高。

也就是说，目前的图像水印算法均存在效率低及抗大尺度剪切、噪声等攻击能力弱等问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了一种图像水印方法、系统和电子设备。

本发明的一种图像水印方法的技术方案如下：

对宿主图像和为二值图像的水印图像分别进行Hilbert曲线变换，得到所述宿主图像对应的一维图像信号以及所述水印图像对应的一维水印信号，所述水印图像对应的一维水印信号包括N个顺序排列的水印像素信息；

将所述宿主图像对应的一维图像信号等分成M个第一短信号区间，并利用经验模态分解算法将每个第一短信号区间分别进行分解，得到每个第一短信号区间所分别对应的多个固有模态函数和一个余量，其中，N和M均为正整数；

根据预设条件将每个水印像素信息与每个第一短信号区间分别进行一一对应；

根据每个第一短信号区间所分别对应的水印像素信息对每个第一短信号区间所分别对应的第一个固有模态函数的最大值或最小值进行调整，并结合每个第一短信号区间所分别对应的剩余的固有模态函数和余量，得到嵌入水印后的图像。

本发明的一种图像水印方法的有益效果如下：