[发明专利]基于不变特征的鲁棒可逆图像水印算法

摘要

本发明涉及图像处理、数字水印领域，公开了一种基于不变特征的鲁棒可逆图像水印算法，包括水印嵌入与水印提取，分别通过改进猫脸置乱变换、归一化处理、尺度不变特征变换(SIFT算子)、水平集方法、整数小波变换、奇异值分解以及奇偶量化算法等方法对原始图像与水印的处理，实现水印嵌入与水印提取。与现有技术相比，本发明在提取出水印后能完全恢复出原载体图像，实现了算法可逆；具有较好的透明性，对常规攻击和一般几何攻击有较高的鲁棒性，整体性能较高，同时可以保持良好的图像视觉质量；可自适应确定水印的嵌入尺寸，抵制了其抵抗缩放等攻击的能力。

主权项

1.一种基于不变特征的鲁棒可逆图像水印算法，其特征在于，包括水印嵌入和水印提取，所述水印嵌入包括如下步骤：/nS1对水印W作改进猫脸Arnold置乱变换得到W'，对变换后的水印W'将其转变为一维二进制序列；/nS2对原始图像I进行归一化处理，选取原始图像I的内切圆盘作为ZM计算域；/nS3对S2中归一化后的图像通过SIFT算子提取图像特征点；/nS4利用水平集方法对原始图像I进行图像轮廓提取，并确定轮廓重心；/nS5根据S4所述图像轮廓与轮廓重心，计算单位圆半径；/nS6选取S5中单位圆所对应的原始图像I中SIFT特征点作为水印的嵌入特征点，并以其为中心，D1为半径构造圆形区域用于水印嵌入，将产生的每个圆形区域四周补零得到方形区域，其中半径D1为可使S3中提取的图像特征点形成的区域不重叠；/nS7按从上到下、从左到右顺序对S6所述方形区域进行排序，对每一方形区域做整数小波变换，再对得到的每一低频子带进行奇异值分解生成对角矩阵；/nS8通过奇偶量化算法嵌入水印信息，即依次取出S7中所述对角矩阵的第一个值和剩余的各值进行比较判断嵌入水印；/nS9对S8所述通过奇偶量化算法得到的值进行逆奇异值分解，再对其进行逆整数小波变换，得到含水印信息的各方形区域，去掉边缘补零区域，并结合原始图像I中其它未被处理的部分得到最终的含水印图像；/n所述水印提取包括如下步骤：/nA1对含水印图像计算其不变距，并对其进行几何校正；/nA2对A1所述校正后的水印图像进行归一化处理，选取内切圆作为水印的提取域；/nA3对A2所述归一化后的图像通过SIFT算子提取图像特征点；/nA4利用水平集方法对A1所述含水印图像进行图像轮廓提取，并确定轮廓重心；/nA5根据A4所述图像轮廓与轮廓中心，计算单位圆半径；/nA6选取A5中单位圆所对应的A3中提取的SIFT特征点作为水印的嵌入特征点，并以其为中心，D2为半径构造圆形区域用于水印嵌入，将产生的每个圆形区域四周补零得到方形区域，其中半径D2为可使A3中提取的图像特征点形成的区域不重叠；/nA7按从上到下、从左到右顺序对A6所述方形区域进行排序，对每一方形区域做整数小波变换，再对得到的每一低频子带进行奇异值分解，并通过奇偶量化算法提取水印；/nA8将A7提取出的水印信息进行改进猫脸Arnold置乱反变换得到原水印信息；/nA9将A7通过奇偶量化提取水印信息后得到的新的奇异值进行逆奇异值分解得到新的低频系数LL值，再对其进行逆整数小波变换以恢复出内接方形区域；/nA10根据A9所述恢复出的内接方形区域结合未被处理的含水印图像其它区域最终恢复出原始图像。/n