一种面向原始遥感影像的强鲁棒水印嵌入及提取方法与流程

本发明属于地理信息版权保护领域，具体涉及一种面向原始遥感影像的鲁棒水印方法。

背景技术：

遥感影像是地理空间数据的重要表现形式之一，是国家重要的战略性、基础性信息资源，也是空间基础设施的重要组成部分，具有较高的科研和应用价值。由于获取手段多元化和使用的简洁化，遥感影像已广泛应用于军事指挥、抢险救灾、环境监测、城市规划、资源开发、汽车导航、土地管理等各个领域，并发挥着越来越重要的作用。

近年来，随着数字化和网络化时代的飞速发展，数字遥感影像的存储、传输、复制都变得非常方便快捷。遥感数据的非法拷贝和复制，不仅会造成遥感图像的所有者蒙受巨大经济损失，更会危及国家安全、国防安全等。这使得数据拥有者不愿轻易公开或发布其产品，不愿共享，不敢共享，严重阻碍了地理信息产业的发展。因此，如何保护遥感数据的安全与知识产权已成为迫在眉睫的问题。

数字水印技术作为一种崭新的信息安全技术，为遥感影像的安全保护提供了一种切实可行的解决途径。数字水印是指在数字化数据中嵌入水印信息，将水印信息与源数据融为一体，成为源数据不可分离的一部分。由此来确定版权拥有者、所有权认证、跟踪侵权行为、认证数字内容来源的真实性、识别购买者、提供关于数字内容的其他附加信息等。同时对于加强责任心、震慑非法行为、有据可查快查等具有重要作用。数字水印技术在军事安全保障、国家安全方面发挥的作用已经受到国家政府机关的高度重视。

数字水印在图像、图形、视频、音频等领域的安全保护方面取得了许多的应用，近几年在测绘相关领域也得到了重要的应用。

在遥感影像数字水印方面，已有一些研究。Barni(Near Lossless Digital Watermarking for Copyright Protection of Remotely Sensed Images[C].Toronto,Canada:2002)首次提出釆用数字水印实现遥感影像的保护,探讨遥感影像版权保护的需求及可行的解决方案。王向阳(基于内容的离散余弦变换域自适应遥感图像数字水印算法[J].测绘学报.2005.4：46-52.)针对遥感影像数据设计了一种基于DCT变换的自适应水印嵌入算法，该算法保证了水印信息的不可见性和隐蔽性，同时能有效抵抗常规的水印攻击。耿迅(基于HVS和整数小波变换的遥感图像水印算法[J].测绘通报.2007(8):20-22.)结合人眼视觉系统与整数小波变换，提出一种用于遥感图像版权保护的数字水印算法。朱长青(一种基于伪随机序列和DCT的遥感影像水印算法[J].武汉大学学报:信息科学版.2011.36(12):1427-1427.)通过将伪随机序列作为水印信息，嵌入遥感影像经过DCT变换后的系数，建立了一种基于伪随机序列和DCT的遥感影像水印算法。

数字水印要发挥保护版权的作用应具备两个基本的特性：首先是透明性，即嵌入水印后的图像和原图像相差无几，看不到数字水印的存在，并且尽可能不要损害原作品；其次是鲁棒性，及数字水印应该能够抵抗各种有意或无意的攻击，这是水印能够起到保护版权作用的关键。上述方法在这两个方面都存在需要改进的问题。

在遥感影像鲁棒水印算法研究中，抗常规信号处理的算法研究较多，抗几何攻击以及抗亮度对比度调整的算法研究较少。原始遥感影像参与的生产过程中往往会存在这几种攻击类型，而针对这几种攻击类型都具有鲁棒性的水印算法研究更是比较缺乏。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题，在于克服现有技术存在的缺陷，提出了一种面向原始遥感影像的强鲁棒水印方法，能有效抵抗多种攻击，具有高安全性以及不可见性。

本发明一种面向原始遥感影像的强鲁棒水印的嵌入方法，其步骤是：

步骤1：数字水印预处理。对二值水印图像P进行Arnold变换，得到置乱后的水印图像W。

步骤2：原始影像归一化处理与重要区域确定。利用基于矩的图像归一化技术，对原始影像数据进行归一化处理，得到归一化图像，然后选取以归一化图像的几何中心为圆心，R为半径的圆形区域为归一化图像重要区域。将圆形区域数据用极坐标表示，再通过映射实现圆形区域到矩形区域的转换，从而满足在变换域中嵌入水印所需进行的矩阵操作。

步骤3：Contourlet变换。设定LP(Laplacian Pyramid)和DFB(Direetional Filter Bank)，对提取的归一化图像重要区域进行Contourlet变换，选取变换所得的低频子带作为数字水印嵌入区域。

步骤4：水印调制。对分解后得到的低频子图像L进行分块，对每子块进行SVD分解(奇异值分解)，得到奇异值V。对每子块分解结果的最大奇异值即v(1，1)进行水印信息调制，规则如下：

其中，Q_i为v_i(1，1)的量化值，d为量化步长，w_i为水印信息。

最大奇异值量化规则如下：

其中，round为舍入取整函数，d为量化步长。

用调制后的v′(1，1)替代v(1，1)，进行SVD逆变换得到含水印信息的低频子图像L′。

步骤5：Contourlet逆变换。用修改后的低频子图像L′替代原分解后得到的低频子图像L，结合原高频分量，进行Contourlet逆变换。重构图像后，便得到含水印的归一化图像重要区域。然后用其替换掉原始归一化图像的重要区域，便可获得含水印的归一化图像。

步骤6：含水印图像获得。为了降低原始遥感影像因归一化与逆归一化操作导致的失真，对原始归一化图像做逆归一化操作获得图像B；同时对含水印归一化图像做逆归一化操作获得图像C；计算图像B与C间的差值图像；将差值图像直接叠加于原始载体图像上，即获得含水印图像。计算含水印图像的像素均值m₁和标准差s₁，作为密钥K保存。

本发明一种面向原始遥感影像的强鲁棒水印的嵌入方法，其步骤是：

步骤a：对待检测图像进行图像归一化及重要区域提取。利用基于矩的图像归一化技术，对原始影像数据进行归一化处理，然后选取以归一化图像的几何中心为圆心，R为半径的圆形区域为用于水印嵌入的重要区域。

步骤b：对归一化图像重要区域进行Contourlet变换，选取低频子带用于水印提取。

步骤c：对低频子图像进行分块，并对每子块进行奇异值分解，并对最大奇异值进行量化处理。

其中，floor为向下取整函数，d为量化步长。

根据最大奇异值的量化值Q的奇偶性对水印信息进行提取。

步骤d：对提取出的信息进行Arnold逆变换，获得水印图像W′。

步骤e：计算W′与P的相关系数，根据设定的阈值判断提取结果。若小于阈值，则提取失败，计算待检测图像I的像素值均值m₂和像素值标准差s₂，结合密钥K利用亮度对比度修正式得到修正后的待检测图像I′。然后再重复步骤a至步骤d，完成水印提取。

本发明的有益效果是，与其他水印方案相比，本发明具有更加稳定的水印嵌入区域，并且将亮度对比度修正与基于归一化的水印技术相结合，使得本发明的鲁棒水印方法对常规信号处理、几何攻击和亮度对比度调整等均具有较好的鲁棒性。

附图说明

图1是本发明方法的水印嵌入流程图。

图2是本发明方法的水印检测流程图。

图3是本发明方法实施例测试的遥感影像图。

图4是本发明方法实施例测试的水印图像。

图5是图3嵌入水印后的效果图。

图6是图5被旋转攻击的结果图。

图7是图5被不同的亮度对比度调整攻击的结果图。a图和b图是两个结果图。

具体实施例

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。

本实施例选择单波段的遥感影像数据为实验数据，针对数据的读取、预处理、水印信息生成、水印嵌入、含水印数据保存、水印检测、检测结果输出的整个过程，给出本发明的一个实施例，进一步详细说明本发明。

如图3，本实施例选择一幅单通道遥感影像数据作为实验数据。

一、水印嵌入过程

步骤1：数字水印预处理。对二值水印图像P进行Arnold变换，得到置乱后的水印图像W。

步骤2：原始影像归一化处理与重要区域确定。利用基于矩的图像归一化技术，对原始影像数据进行归一化处理，得到归一化图像，然后选取以归一化图像的几何中心为圆心，R为半径的圆形区域为归一化图像重要区域。将圆形区域数据用极坐标表示，再通过映射实现圆形区域到矩形区域的转换，从而满足在变换域中嵌入水印所需进行的矩阵操作。

步骤3：Contourlet变换。选取特定的LP和DFB，对提取的归一化图像重要区域进行Contourlet变换，选取变换所得的低频子带作为数字水印嵌入区域。

步骤4：水印调制。对分解后得到的低频子图像L进行分块，对每子块进行SVD分解，得到U，V，D。对每子块分解结果的最大奇异值即v(1，1)进行水印信息调制，规则如下：

其中，Q_i为v_i(1，1)的量化值，d为量化步长。

最大奇异值量化规则如下：

其中，round为舍入取整函数。d为量化步长。

用调制后的v′(1，1)替代v(1，1），进行SVD逆变换得到含水印信息的低频子图像L′。

步骤5：Contourlet逆变换。用修改后的低频子图像L′替代L，结合原高频分量，进行Contourlet逆变换。重构图像后，便得到含水印的归一化图像重要区域。然后用其替换掉原始归一化图像的重要区域，便可获得含水印的归一化图像。

步骤6：含水印图像获得。为了降低原始遥感影像因归一化与逆归一化操作导致的失真，对原始归一化图像做逆归一化操作获得图像B；同时对含水印归一化图像做逆归一化操作获得图像C；计算图像B与C间的差值图像；将差值图像直接叠加于原始载体图像上，即获得含水印图像。计算含水印图像的均值m₁和标准差s₁，作为密钥K保存。

二、水印提取过程

步骤a：对待检测图像进行图像归一化及重要区域提取。利用基于矩的图像归一化技术，对原始影像数据进行归一化处理，然后选取以归一化图像的几何中心为圆心，R为半径的圆形区域为归一化图像重要区域。(要具体描述)

步骤b：对归一化图像重要区域进行Contourlet变换，选取低频子带用于水印提取。

步骤c：对低频子图像进行分块，并对每子块进行奇异值分解，并对最大奇异值进行量化处理。

其中，floor为向下取整函数，并d为量化步长。

根据Q的奇偶性对水印信息进行提取。

步骤d：对提取出的信息进行Arnold逆变换，获得水印图像W′。

步骤e：计算W′与P的相关系数判断提取结果。若提取失败，则计算待检测图像I的均值m₂和标准差s₂，结合密钥K利用亮度对比度修正式得到修正后的待检测图像I′。然后再重复上述步骤，完成水印提取。

三、测试与分析

本发明所提出的方法是专门针对遥感影像的水印方法，采用该方法可以开发并实现基于数字水印技术的遥感影像数据版权保护系统。

(1)亮度对比度调整攻击

亮度对比度调整攻击是遥感影像生产过程中经常遭受的处理方式，它主要是使像素值发生了改变。本方法在水印提取时引入亮度对比度调整式，从而可以实现对攻击后影像的亮度对比度修正。将含水印影像进行不同系数的亮度对比度调整，效果如图7。实验结果表明，影像遭受不同系数的亮度对比度调整时，水印信息仍然可以正确提取出，实验中水印的提取率为100％。

(2)旋转攻击

旋转在几何纠正过程中也是常见的一种攻击方式，一般除了90°倍数的旋转角度外，影像的大小都会增大，像素值也会发生一定的改变，存在着插值操作，但是像素的该变量不大。对含水印影像进行了不同角度的旋转攻击。实验结果表明，本方法对一定角度的旋转攻击都可以很好抵抗，如图6，实验中水印的提取率为100％。

(3)加噪攻击

噪声在一定程度上可以改变影像的视觉效果，如果噪声幅度不大的情况下，不会对影像的质量造成致命性的破坏。对含水印影像进行了椒盐噪声和高斯噪声，实验结果表明，本方法都可以有效抵抗加噪攻击，实验中水印的提取率为100％。

(4)滤波攻击

滤波操作常常用来增强影像的视觉效果，中值滤波是常见的操作。对含水印影像进行了中值滤波，实验结果表明，水印信息可以正确提取。

(5)平移攻击

平移操作是将影像内的像素点沿直线方向从一个位置移动到另一个位置中，由于平移只是像素空间位置的改变，并未发生重采样操作，因此不会修改影像的像素值。对含水印影像进行了不同方向，不同强度的平移操作，实验结果表明，本方法能抵抗一定程度的平移攻击，实验中水印的提取率为100％。