[发明专利]一种基于图变换和粒子群优化算法的融合域盲水印方法

权利要求书

1.一种基于图变换和粒子群优化算法的融合域盲水印方法，其特征在于通过具体的水印嵌入过程和提取过程来实现，其水印嵌入过程描述如下：

第一步：首先，将一幅像素个数为N×N的24位彩色图像数字水印W依照红、绿、蓝三基色的顺序分成3个分层水印图像W_i；然后，将每个分层水印图像进行基于密钥Ka_i，Kb_i，Kc_i的分数阶Chen式混沌映射加密；最后，将加密后的分层水印图像W_i’中的每个十进制数表示的像素用8位二进制数表示，并依次连接形成长度为8N²的分层水印位序列SW_i，其中密钥Ka_i，Kb_i，Kc_i由非对称加密算法RSA随机产生，i=1, 2, 3分别表示红、绿、蓝三层；

第二步：将一幅像素个数为M×M的彩色载体图像C依照红、绿、蓝三基色的顺序分成3个分层载体图像C_i；同时，把每一个分层载体图像C_i分成像素个数为m×m的非重叠图像块；根据分层水印位序列SW_i的长度8N²，利用基于密钥Kd_i的MD5哈希伪随机置乱算法生成不重复的选块序列，在分层载体图像C_i中选择合适位置的图像块，以实现嵌入位置随机化，从而提高水印抗剪切攻击的鲁棒性，其中8N²=(M×M)/(m×m)，i=1, 2, 3分别表示红、绿、蓝三层；

第三步：选取一个图像块B，并按照公式（1）在空域中直接计算出其经过图变换后的第一个频域系数G_1,1；

（1）

其中，m是图像块B的边长像素个数，B(x, y)表示图像块B第x行第y列的像素值；

第四步：从分层水印位序列SW_i中按先后顺序取出一位待嵌入的水印信息w，依据该嵌入水印信息及公式（2）、（3）和（4）计算出经量化后的第一个频域系数G^*_1,1；

（2）

（3）

（4）

其中，mod(.)为取余函数，abs(.)为绝对值函数，T为量化步长，δ是缩放因子，i=1, 2,3分别表示红、绿、蓝三层；

第五步：利用公式（5）和（6），将量化前后的第一个频域系数的变化量change放大m倍后均匀地分布到图像块B的所有像素上，即可得到含水印图像块B^*；

（5）

（6）

其中，且为第一个频域系数的变化量，m为图像块B的边长像素个数，round(.)为四舍五入函数，deltf为像素值的平均修改量，B^*(x, y)表示含水印图像块B^*第x行第y列的像素值；

第六步：考虑到像素值范围在0~255之间，单纯的进行像素值的加减会造成像素越界现象，以致水印位提取错误，故对方案进行优化，将像素值B(x, y)的修改分成以下三种情况讨论，即：

(1)当没有溢出时，即如果，则对相应位置的像素按照公式（6）修改；

（6）

其中，abs(.)为绝对值函数，min(.)为取最小值函数，max(.)为取最大值函数，round(.)为四舍五入函数，deltf为像素值的平均修改量；

(2)当出现下溢情况时，即，如果，则将平均分配到最小像素值上，如公式（7）所示；

（7）

其中，min(.)为取最小值函数，B(m₁, n₁)为B的最小像素值，(m₁, n₁)为最小像素值所在位置，round(.)为四舍五入函数，deltf为像素值的平均修改量，T为量化步长，num1为最小像素值的数量；否则，相应位置的像素按照公式（8）修改；

（8）

其中，round(.)为四舍五入函数，deltf为像素值的平均修改量，T为量化步长；

(3)当出现上溢情况时，即，如果，则将平均分配到最大像素值上，如公式（9）所示：

（9）

其中，max(.)为取最大值函数，round(.)为四舍五入取整函数，B(m₂,n₂)为最大像素值，(m₂, n₂)为最大像素值所在位置，deltf为像素值的平均修改量，T为量化步长，num2为最大像素值的数量；否则，相应位置的像素修改如公式（10）所示

（10）

其中，round(.)为四舍五入函数，deltf为像素值的平均修改量，T为量化步长；

第七步：将含水印图像块B^*更新到其在分层载体图像C_i中的相应位置，其中i=1, 2, 3分别表示红、绿、蓝三层；

第八步：重复执行本过程的第三步到第七步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止，由此得到含水印的分层载体图像C_i^*；最后，将含水印的分层载体图像C_i^*重新组合并获得像素个数为M×M的含水印图像C^*；

第九步：综合考虑峰值信噪比、结构相似度、归一化互相关系数、误码率等衡量指标，利用粒子群优化算法选取最优量化步长T_opt；

第十步：利用公式（11）所示的康托尔配对函数对上述步骤中的重要参数进行配对加密，生成一个大整数密钥，其中，重要参数包括最优量化步长T_opt、图像块尺寸m；

（11）

其中，Ψ为康托尔配对函数CantorPair生成的非负大整数，a和b分别为待配对的两个数, a的初始值为T_opt，b的初始值为m；

其水印提取过程描述如下：

第一步：利用公式（12）、（13）所示的逆康托尔配对函数对大整数Ψ进行解密，得到解密后的重要参数；

（12）

（13）

其中，，，floor(.)为向下取整函数，sqrt(.)为绝对值函数，a^*的最终值为最优量化步长T_opt，b^*的最终值为图像块尺寸m；

第二步：将像素个数为M×M的含水印图像C^*分成3个分层含水印图像C_i^*，并将每一分层含水印图像C_i^*进一步分成像素个数为m×m的非重叠图像块，其中i=1, 2, 3分别表示红、绿、蓝三层；

第三步：在分层含水印图像C_i^*中，利用上述水印嵌入过程中所提到的基于密钥Kd_i的MD5哈希伪随机置乱算法选择图像块；

第四步：选取一个含水印图像块B^*，利用公式（14）在空域中直接计算出其经过图变换得到的第一个频域系数G^*_1,1；

（14）

其中，m是含水印图像块B^*的边长像素个数，B^*(x, y)示含水印图像块B^*在第x行第y列的像素值；

第五步：利用公式（15）和粒子群优化算法选定的最优量化步长T_opt，提取含水印图像块B^*中所含有的水印w^*；

（15）

其中，G^*_1,1为含水印图像块B^*经图变换得到的第一个频域系数，mod(.)为取余函数；

第六步：重复执行本过程的第四步和第五步，提取每层二进制水印位序列SW_i’，然后将每8位二进制信息为一组转换成十进制的像素值，其中i=1, 2, 3分别表示红、绿、蓝三层；

第七步：对转化后的加密分层水印图像执行基于密钥Ka_i，Kb_i，Kc_i的分数阶Chen式混沌解密操作并获得提取的分层水印图像W_i^*，其中i=1, 2, 3分别表示红、绿、蓝三层；

第八步：组合提取的分层水印图像W_i^*形成最终的提取水印图像W^*，其中i=1, 2, 3分别表示红、绿、蓝三层。