一种基于dct密文域的加密医学图像鲁棒水印方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于多媒体信号处理领域，设及一种基于DCT变换、混浊（LogisticMap) 和图像视觉特征的医学图像数字水印技术，具体是一种基于DCT密文域的混浊加密医学图 像鲁椿水印方法。
【背景技术】
[0002] 目前，医学图像占整个医院医学信息的70%~80%，数字信息管理系统在现代医 疗体系中发挥了越来越重要的作用，但随着网络的推广应用，再加上近年来云端数据库的 高速发展，其信息安全问题逐渐暴露出来。
[0003] 医学图像在网络上进行远程传输时，记录在医学图片上的病人的个人信息，容易 被泄露。若把整张医学图像进行混浊加密，再把个人信息作为数字水印嵌入在医学图片中， 利用LogisticMap和数字水印的特性，我们就可W对在云端存贬的医学图片进行加密保 护。
[0004] 目前对医学图像数字水印领域的研究主要集中在空间域和变换域值CT、DFT和 DWT)两个方面，它们分别通过改变空间域的某些象素的灰度或变换域的一些系数的值来嵌 入水印。其中余弦变换值iscreteCosineTransform)域水印方法，由于其计算量较小，并 且与国际数据压缩标准（J阳G，M阳G)兼容，目前研究的比较多，是现有大多数的频率域数 字水印算法研究的热点。
[0005] 鉴于对医学图像病灶区保护的特殊性要求，一般文献中常选择将水印信息嵌入到 图像的非感兴趣区域化egionofNon-Interest,R0NI)。医学图像中的感兴趣区域化egion ofInterest,R0I)指的是那些包含重要病理特征或诊疗信息的病灶区，若在该区域嵌入水 印，则有可能造成错误的诊断。但往往人们在寻找R0I时，要花费很长的时间与精力，并且 一旦选择有误，则有可能干扰医生的诊断。
[0006] 目前大部分的数字水印是直接加在医学图像中，但如何在加密医学图像中嵌入鲁 椿水印仍是一个比较难W解决的问题，目前尚未见报道，尚属空白。而在云端技术的高速发 展下，医学图像往往容易泄露，而且还容易受到常规攻击和几何攻击。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的是提供一种基于DCT抗几何攻击的混浊加密医学图像数字水印方 法，通过将医学图像的视觉特征向量、加密技术和第=方的概念有机结合起来，不需要进行 感兴趣区域的选取，从而解决了云端安全和水印嵌入、提取的快捷性问题，具有很理想的鲁 椿性和不可见性，W保护医学图像的版权和病患信息的隐秘性，有效地解决病人信息的隐 藏性和医学图像的敏感性问题，同时解决医学图像应用中出现的抗击几何攻击和抗击常规 攻击问题。
[000引为了实现上述目的，本发明是该样进行的：首先将医学图像进行混浊加密(Logistic Map)，再将全图进行DCT变换，在DCT变换系数中，提取一个抗几何攻击的医学 图像视觉特征向量，并将普通的水印技术与混浊加密、密码学、"第=方概念"有机结合起 来，实现了数字水印的抗几何和常规攻击。本发明所采用的方法包括医学图像的混浊加 密、水印嵌入、水印提取、和医学图像解密四大部分，第一部分为在DCT变换域对原始医学 图像F(i，j)进行混浊加密，包括；（1)由初始值X。生成混浊序列，经二值化处理后表示为 X(j)，找(j)|X(j) =1，-1}，保存X。作为加密医学图像的密钥。然后对医学图像进行全局 DCT变换，再将变换系数与上述的二值混浊序列XU)点乘，然后进行DCT逆变换，生成加密 图像C(i，j);第二部分为水印嵌入，包括；（2)对加密后的医学图像C(i，j)进行全图DCT变 换，得到加密医学图像的一个视觉特征向量V(j)，（3)根据随机生成的数字水印序列W(j) 和图像的视觉特征向量V(j).通过化sh函数生成一个二值逻辑序列Key(j)，然后将二值 逻辑序列Key(j)保存在第=方。第=部分为水印提取，包括；（4)求出待测加密医学图像 C'（i，j)的视觉特征向量V'（j)，（5)利用存在于第S方的二值逻辑序列Key(j)和待测混 浊加密医学图像的视觉特征向量V'（j)，利用化sh函数性质可W得到水印W' (j)。第四部 分为待测加密医学图像的解密，包括；做由保存的初始值X。生成混浊序列X(j)，然后通过 在DCT域内进行点乘运算，经过DCT逆变换后得到解密医学图像F'（i，j);
[0009] 现对本发明的方法进行详细说明如下：
[0010] 首先用一组可W代表患者信息的二值伪随机序列作为要嵌入医学图像的水印，记 为w=Mj) |wCi) =0, 1 j《L}，同时，原始医学图像，记为F= GR; 1《i《Ni，1《j《馬}。WU)和f(i，_]'）分别表示水印和原始医学图像的像素灰度值，为 了便于运算，我们假设Ni=N, =N。
[0011] 第一部分：对原始医学图像F(i，j)在DCT变换域进行混浊加密
[0012] 1)生成混浊序列并得到混浊加密医学图像C(i，j)。
[0013] 二值混浊序列X(j)由初始值X。生成，并转化为有1，-1组成的二值系列；保存X。 作为访问该医学图像的密钥。然后将二值混浊序列x(j)与DCT变换后的原始医学图像系 数进行点乘运算，再进行DCT逆变换，得到加密图像C(i，j)。
[0014] 第二部分；水印的嵌入
[0015] 2)通过对加密图像C(i，j)进行全图DCT变换，求得医学图像的视觉特征向量 V(j)〇
[0016] 先对加密图像C(i，j)进行全图DCT变换，得到DCT系数矩阵CD(i，j)，再在DCT系 数矩阵CD(i，j)的低中频系数中，取前L个系数，并通过DCT系数符号运算得到该图像的视 觉特征向量V(j)，具体做法是当DCT系数为正值或零时我们用"1"表示，系数为负值时用 "0"表示，程序描述如下：
[0017] CD(iJ) =DCT2(C(i，j))
[00化]V(_j) =-Si即（CD(i，j))
[0019] 3)根据水印W(j)和图像的视觉特征向量V(j)生成一个二值逻辑序列Key(j)。
[0020] K巧(j)=V(j)?W(j)
[0021] Key(j)是由加密图像的视觉特征向量V(j)和要嵌入的水印W(j)，通过密码学常 用的化sh函数生成。保存Key(j)，在W后提取水印时需用。通过将Key(j)作为密钥向第 S方申请，W获得医学图像的所有权和使用权，从而达到保护医学图像的目的。
[0022] 第=部分；水印的提取
[002引 4)求出待测加密图像c' (i，如的视觉特征向量r (j)。
[0024] 设待测混浊加密医学图像为C' (i，j)，经过全图DCT变换后得到DCT系数矩阵为 CD'（i，j)，按上述Steps的方法，求得待测图像的视觉特征向量V'（j);
[002引 CD，（i, _]?) = DCT2(C' (i, _]?))
[0026] V'U) =-Si即仰'（ij))
[0027] 5)在待测加密图像中提取出水印W' (j)。
[002引根据在嵌入水印时生成的密钥Key(j)和待测加密图像C'(i，j)的视觉特征向量V'（j)，利用化sh函数可W提取出待测图像所含的水印W' (j)。
[002引W，(j)=K^(j)?V，(j)
[0030] 第四部分；待测加密图像C' (i，如的解密
[0031] 6)生成混浊序列并得到解密医学图像
[0032] 由保存的X。，按照上述Stepl的方法得到混浊序列X(j)和解密医学图像C' (i，j)。 [003引再根据WU)和W' (j)的相关程度来判别待测图像的所有权和患者的个人信息。
[0034] 本发明与现有的医学水印技术比较有W下优点：
[0035] 可W将水印直接嵌入到加密的医学图像中，并具有较好的鲁椿性。由于本发明是 基于DCT和LogisticMap的医学图像的数字水印技术，具有计算速度快，精度高，有较好的 兼容性，有较强的抗几何攻击能力和抗常规攻击能力；不需要人为的进行感兴趣区域的选 取，从而解决了水印嵌入的快捷性问题；嵌入的水印是一种零水印，不影响原始医学图像质 量，在医疗方面具有很高的实用价值；利用LogisticMap对医学图像进行混浊加密处理， 提高了医学图像的安全性。
[0036] W下从理论基础和试验数据说明：
[0037] 1)离散余弦变换值CT)
[003引 DCT用于图像编码是目前广泛使用的JPEG压缩和MPEG-1/2的标准。DCT是在最 小均方差条件小得出的仅次于K-L变换的次最佳正交变换，是一种无损的苗变换。它运 算速度快，精度高，W提取特征成分的能力和运算速度之间的最佳平衡而著称。
[0039] 二维离散余弦正变换值CT)公式如下；
【主权项】
1. 一种基于DCT密文域的加密医学图像鲁棒水印方法，其特征在于：在DCT变换域对 医学图像进行混沌加密，然后对加密医学图像进行DCT变换，得到加密医学图像的视觉特 征向量，并将原始图像加密与水印技术有机结合起来，实现了加密医学图像的数字水印的 抗几何攻击和常规攻击，该数字水印方法共分四个部分，共计六个步骤： 第一部分为在DCT变换域对原始医学图像F(i，j)进行混沌加密，包括：（1)由初始值Xtl 生成混沌序列，经二值化处理后表示为X(j)，{X(j) |X(j) = 1，-1}，保存Xtl作为加密医学图 像的密钥。然后对医学图像进行全局DCT变换，再将变换系数与上述的二值混沌序列X(j) 点乘，然后进行DCT逆变换，生成加密图像C (i，j); 第二部分为水印嵌入，包括：（2)对加密后的医学图像C (i，j)进行全图DCT变换，得到 加密医学图像的一个视觉特征向量V(j)，（3)根据随机生成的数字水印序列W(j)和加密图 像的视觉特征向量V (j).通过Hash函数生成一个二值逻辑序列Key (j)，然后将二值逻辑序 列Key (j)保存在第三方； 第三部分为水印提取，包括：(4)求出待测加密医学图像C'（i，j)的视觉特征向量 V'（j)，（5)利用存在于第三方的二值逻辑序列Key (j)和待测混沌加密医学图像的视觉特 征向量V'（j)，利用Hash函数性质可以得到水印W'（j); 第四部分为待测加密医学图像的解密，包括：(6)由保存的初始值Xtl生成混沌序列 X (j)，然后通过在DCT域内进行点乘运算，经过DCT逆变换后得到解密医学图像F'（i，j)。
【专利摘要】本发明涉及一种基于DCT和Logistic Map的加密医学图像水印技术，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤，先进行原始医学图像的预处理和水印的嵌入，包括：(1)利用DCT变换和Logistic Map得到加密图像；(2)对加密图像进行DCT变换，并提取特征向量；(3)利用该特征向量和水印序列得到一个二值逻辑序列；再进行水印的提取，包括：(4)对待测加密医学图像进行DCT变换，提取一个特征向量；(5)利用Hash函数和嵌入水印时生成的二值逻辑序列来提取水印；(6)利用Logistic Map生成二值加密矩阵，求得还原的解密医学图像。本发明在远程医疗中，对患者个人信息的保护有较大的实用价值。
【IPC分类】G06T1-00
【公开号】CN104867102
【申请号】CN201510338353
【发明人】李京兵, 陈延伟, 傅蔚斌, 涂蓉
【申请人】海南大学
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2015年6月18日