[发明专利]一种基于卡通图案的载体生成式信息隐藏方法及提取方法有效
申请号: | 202111174895.7 | 申请日: | 2021-10-09 |
公开(公告)号: | CN113923313B | 公开(公告)日: | 2023-06-27 |
发明(设计)人: | 秦川;郦姝伊 | 申请(专利权)人: | 上海理工大学 |
主分类号: | H04N1/32 | 分类号: | H04N1/32 |
代理公司: | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人: | 梁剑 |
地址: | 200093 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 卡通 图案 载体 生成 信息 隐藏 方法 提取 | ||
1.一种基于卡通图案的载体生成式信息隐藏方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤E1:准备场景背景图像、小图案集BWMap和颜色参考图像;
步骤E2:对所述颜色参考图像的图像集中的任意图像,提取其色卡,选取主要颜色Cm0,并对色卡中的浅色聚类,划分出n种不同的颜色生成Color MapCs={Cs1,Cs2,...,Csn}分别代表n种不同的q比特二进制信息;
其中,Cm0为画面中所占像素个数最多的颜色,n=2q,q为任意正整数;
步骤E3,处理秘密信息S;将所述秘密信息S转化为二进制序列Sbin,以8bits为单位分段即Sbin={Sb1,Sb2,...,Sbn},各段内二进制序列均同数字图像的不同属性相映射,以此隐藏秘密信息;
步骤E4,用步骤E2中提取的颜色Cm0及Cs1~Csn为背景图像填色,对所述场景背景图像进行填充,生成彩色背景图像;
步骤E5,在所述彩色背景图像中嵌入半脆弱水印;
步骤E6,根据步骤E3中的所述秘密信息S序列分别从小图案集BWMap和Color Map中选取隐藏信息对应的小图案样式和相应颜色为小图案填色并粘贴在步骤E5生成的所述彩色背景图像上;
步骤E7,重复步骤E6直至秘密信息全部隐藏或背景图像中再无可隐藏信息位置,由此生成含密彩色图像P,保存并发送至信道传输;
在步骤E5中,应用一种基于图像内容的半脆弱水印,对彩色背景图像YCbCr颜色空间中Y通道的DWT域二级LL2系数进行sobel边缘检测获取水印X,并由此检测结果根据公式
修改LL2小波系数,其中Ai和Ai′分别为水印嵌入前后的小波系数,X为水印比特,Sw为自适应水印强度,水印嵌入后再经两次小波逆变换即可获得含水印彩色背景的Y颜色通道图像。
2.根据权利要求1所述的基于卡通图案的载体生成式信息隐藏方法,其特征在于,在步骤E1中,所述场景背景图像包括超市货架场景或者自习室场景。
3.一种基于卡通图案的载体生成式信息提取方法,基于对权利要求1-2中任意一项所述的基于卡通图案的载体生成式信息隐藏方法的信息提取,其特征在于,包括以下步骤:
步骤D1:对接收到的含密彩色图像P进行半脆弱水印检测,找到代表秘密信息的小图案位置;
步骤D2:对接收到的含密彩色图像P进行边缘检测,生成与含密图像等大的二值图像PB′;
步骤D3:提取含密彩色图像P中所占像素个数最多的颜色作为主要颜色用该颜色替换轮廓颜色及其他干扰颜色,获得替换颜色后的彩色图像PC′;
步骤D4:根据定位提取图像PB′和PC′的相应位置小图案,并获得各小图案的二值轮廓子图像和彩色子图像;
步骤D5:将提取的所述二值轮廓子图像对照小图案集BWMap进行模板匹配,并在ColorMap中搜寻提取的所述彩色子图像的颜色,提取各小图案轮廓及颜色的二进制隐藏比特信息;
步骤D6:串联所有小图案隐藏的所有二进制比特序列,经二进制逆变换获得含密图像所隐藏的秘密信息
4.根据权利要求3所述的基于卡通图案的载体生成式信息提取方法,其特征在于,在步骤D1中,对含密图像的Y颜色通道进行两次小波变换获得LL2系数,对其进行sobel边缘检测获得重构水印X′,根据公式
进行篡改检测,中A′(i)为接收图像的Y通道DWT域LL2系数,为提取出的水印比特,对比重构水印X′和篡改检测水印不同的像素位置即为含密小图案所在区域,由此可依次找到含密小图案进行信息提取。
5.根据权利要求3所述的基于卡通图案的载体生成式信息提取方法,其特征在于,在步骤D5中,小图案边缘轮廓隐藏信息的提取,即在空间域将检测出的各含密小图案作为模板,将各模板在小图案集BW Map中寻找匹配区域,根据BW Map中的区域位置信息获得小图案轮廓所隐藏的秘密信息;此过程中基于相关的图像模板匹配过程类似于滤波过程,设图像f(x,y)的大小为M×N和模板子图像w(x,y)的大小为J×K,则f与w的相关表示为:
其中,x=0,1,2,...,N-K,y=0,1,2,...,M-J,计算相关c(x,y)的过程就是在图像f(x,y)中逐像素地移动模板子图像w(x,y)的原点像素,在每一次移动的过程中计算每个像素位置的相关;对上式的向量表达式进行归一化后如下式所示:
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