[发明专利]基于多相关HMT模型的数字图像水印检测方法

摘要

本发明公开一种基于多相关HMT模型的数字图像水印嵌入及提取方法，首先选取宿主图像能量最大的NSST域子带作为水印嵌入的最优子带，通过乘性嵌入方式对其系数进行修改，并将修改后系数的子带和其他子带合并进行NSST重构获得具有含水印图像；选取含水印图像能量最大的NSST域子带中的高熵块并使用BKF‑VB‑HMM对其系数进行建模，利用子带内、尺度间、尺度内方向间系数相关性估计模型的参数；最后，利用最大似然检验方法设计出最优检测器检测每个高熵块嵌入的具体水印信息，并按顺序排序获得最终的水印序列。

主权项

1.一种基于多相关HMT模型的数字图像水印检测方法，包括水印嵌入及水印提取，其特征在于：约定：Q指宿主图像；指非下采样剪切波变换（NSST）第Y尺度下第Z个方向的子带；s表示NSST域能量最大子带；s1、s2表示s的两个孩子子带；t表示s的相邻子带；s*表示含水印NSST域能量最大子带；表示长度为K的二值水印序列；表示从最大能量子带选出的K个高熵块；表示每个高熵块中的系数；指每个高熵块中含水印系数；F表示每个高熵块中用于水印嵌入的系数集合；为含水印图像；为状态转移概率；M为状态数；为位置参数；为尺度参数；为协方差矩阵；所述水印嵌入按照如下步骤进行：a. 初始设置获取宿主图像Q并初始化变量；b. 水印嵌入b.1 NSST域最大能量子带选取宿主图像Q进行二级NSST，选取能量最大子带s：构造出两种乘性嵌入强度函数用于嵌入水印位“1”或“0”：b.2所选子带进行大小相等不重叠分块将s进行不重叠且大小相等的分块，选取；b.3 利用乘性方式嵌入水印修改得到：b.4 NSST重构将集合并实行NSST重构获取含水印图像；所述水印提取按照如下步骤进行：a. 初始设置获取含水印图像并初始化变量；b.1 NSST域最大能量子带选取宿主图像Q进行二级NSST，选取能量最大子带s：构造出两种乘性嵌入强度函数用于提取水印位“1”或“0”：b.2所选子带进行大小相等不重叠分块将s进行不重叠且大小相等的分块，选取；c. BKF-VB-HMM参数估计c.1 通过卡丹公式分别求得两种嵌入强度函数的反函数；c.2 分别计算每一个高熵块中在嵌入水印“1”和嵌入水印“0”两种假设下的BKF-VB-HMM分布概率和：d. 构造最大似然检测器进行水印提取d.1 利用s*估计和，s、s1、s2系数来估计，s和t估计，将以上5个参数用形式化五元组表示为：d.2 利用ML决策构造最优检测器提取具体水印位：则NSST系数中的第个信息位可以按如下公式提取：d.3 对每个高熵块检测到的水印排序，获得最终的水印序列。