[发明专利]基于非下采样Contourlet变换的压缩图像指纹方法

摘要

本发明公开了一种基于非下采样Contourlet变换的压缩图像指纹方法，它涉及信息安全领域，主要解决现有技术的压缩图像指纹方法抗共谋攻击能力弱、指纹容量小的问题。其实现方案是：指纹嵌入时，先生成服从正态分布的随机序列集合作为指纹数据库，再对原始图像采用非下采样Contourlet进行一层分解，再采用加性方式把指纹嵌入到分解得到的低频系数中，最后对嵌入指纹的系数进行非下采样Contourlet重构并压缩得到指纹拷贝；指纹提取时，先从可疑的指纹拷贝中提取指纹，再根据提取指纹与数据库中指纹的相似度识别共谋者。本发明具有抗共谋攻击能力强、指纹容量大的优点，用于在版权保护中识别用户非法分发压缩图像作品。

主权项

1.一种基于非下采样Contourlet变换的压缩图像指纹嵌入方法，包括如下步骤：(1)利用随机序列产生函数生成服从正态分布的随机序列集合F＝{F_i|i＝1，…，P}，作为指纹数据库，其中P表示指纹总数，F_i表示指纹向量，表示F_i的第r个元素，1≤r≤L，L表示指纹向量长度，L＝M×N，M表示原始图像的长，N表示原始图像的宽；(2)对一幅大小为M×N的原始图像I_o进行一层非下采样Contourlet分解，得到非下采样Contourlet高频子带C_H和低频子带C_L，C_H(x，y)表示位于高频子带C_H中(x，y)处的系数，C_L(x，y)表示位于高频子带C_L中(x，y)处的系数，(x，y)表示系数在子带中的坐标，1≤x≤M，1≤y≤N；(3)将非下采样Contourlet低频子带C_L中的系数C_L(x，y)按行组成一维向量D，作为宿主向量，D＝[d¹，d²，…，d^L]，其中d^r表示宿主向量D的第r个元素，1≤r≤L，表示下取整函数，mod(·)表示取余函数，即将二维低频子带转换为一维宿主向量D；(4)将指纹向量F_i通过加性方式嵌入到宿主向量D中，得到含指纹的向量Y_i，1≤i≤P，Y_i＝D+αF_i其中α表示强度因子，2≤|α|≤7；(5)将含指纹的向量Y_i用元素形式表示为表示含指纹的向量Y_i的第r个元素，1≤r≤L；(6)用含指纹的向量Y_i中的元素更新非下采样Contourlet低频子带C_L中的系数C_L(x，y)，得到更新后的低频子带系数：1≤x≤M，1≤y≤N，全部低频子带系数更新完毕后，得到更新后的低频子带即将一维含指纹的向量Y_i转换为更新后的二维低频子带；(7)对高频子带C_H和更新后的低频子带进行非下采样Contourlet一层重构，生成含指纹的图像I′_i；(8)对含指纹的图像I′_i进行压缩，得到最终指纹拷贝I_i分发给第i个用户，并登记用户身份信息与指纹信息。