专利名称：应用于虹膜图像的数字水印方法
技术领域：
本发明涉及生物识别技术和数字图像处理领域，特别是数字水印技术。
背景技术：
在高度信息化的现代社会，身份鉴别和认证的重要性越来越突出。基于生物特征如指纹，虹膜，声音等的身份鉴别技术因其具有唯一，稳定，终身不变，容易携带等优点，近年来已经成为身份鉴别的热点，其中虹膜由于纹理丰富，难于伪造等优点，越来越广泛地被用于身份鉴别。
将数字水印技术与生物特征技术相结合来增强生物特征数据的安全性是一个新兴的研究课题。数字水印是一种向被保护的多媒体数据中嵌入某种信息即水印，以达到识别、保护该多媒体数据所有者权益的一种技术。虹膜图像的纹理信息区域面积小、能量集中，常规水印技术会使使虹膜纹理遭受较大幅度的改变，影响虹膜图像的应用。另外，在常规的水印技术中，水印信息通常是表征用户版权信息的一个固定序列或某一个伪随机序列，水印对于纹理的局部篡改不敏感，遭受恶意篡改后水印无法检出或者检测结果错误，因此无法确保虹膜图像的安全性，保证纹理信息区域不受篡改。因此，传统数字图像水印技术并不适用于虹膜图像。一般来说，一个有效的虹膜图像数字水印应该包含两个方面的特征1)不可感知性对于普通的数字水印来说指嵌入水印导致载体数据的变换对于观察者的视觉系统来讲应该是不可察觉的。而虹膜水印的不可见性不仅相对于人的感官系统，而且要求水印的嵌入不改变虹膜图像的纹理特征，如嵌入水印的虹膜图像应用于不同虹膜识别系统，其特征没有变化。
2)半易碎性应用于虹膜图像的水印要求算法对于虹膜纹理的恶意篡改具有敏感性，虹膜遭受恶意篡改后水印应当无法检出或者检测指示出篡改。虹膜的恶意篡改是指对虹膜图像纹理的修改，导致虹膜特征相量的改变。同时水印还应该能够承受图像处理和几何失真攻击，如图像压缩、滤波、噪声污染、尺寸变换等。在经过这些操作后，鲁棒性强的水印算法应仍能从水印载体中提取出嵌入的水印或证明水印的存在。
发明内容
本发明要解决的是现有技术中存在的缺陷，使得水印的嵌入不改变虹膜图像的纹理特征，同时使得水印对图像处理和几何失真攻击能够有较强的鲁棒性，从而使隐藏的虹膜纹理的特征信息不应上述攻击而破坏，有效地保护虹膜图像的完整性和安全性。
本发明公开了一种应用于虹膜图像的数字水印方法，该方法属于半易碎性数字水印技术水印具有鲁棒性的同时对虹膜纹理的局部篡改具有易碎性，即遭受恶意篡改后水印无法检出或者检测结果错误。常规数字水印技术中，水印信息通常是表征用户版权信息的一个固定序列或某一个伪随机序列。在应用于虹膜图像的数字水印方法中，提取虹膜图像的特征信息码，编码扩频后作为水印信息嵌入到原始图像的变换域，这样就可以使虹膜特征信息在空间域和变换域间建立起映射关系。通过分析变换域和空间域的特征信息的映射关系，就可以判断出虹膜图像在空间域的是否遭受到篡改。
应用于虹膜图像的数字水印方法包括以下算法水印信息生成算法，生成包含虹膜图像纹理特征信息的水印信息序列，用以嵌入到宿主虹膜图像中的；水印嵌入算法，将所述水印信息融合到虹膜图像中，确保对所述宿主图像只做出不易察觉的修改。水印的嵌入选择在一个几何攻击不变域内进行；水印检测算法，判断一副图像是否包含所述水印信息。
图1应用于虹膜图像的数字水印方法生成框图；图2应用于虹膜图像的数字水印方法检测框图；图3例示了本发明中水印的嵌入算法的流程4例示了水印检测算法的流程图具体实施方式
1.应用于虹膜图像的数字水印的生成。图1例示了应用于虹膜图像的数字水印方法的嵌入框图。方法包含以下步骤(1)从虹膜图片中提取虹膜纹理特征信息。
a.为避免由于虹膜图像采集时光照、位置等不确定性给虹膜特征提取带来的影响，需要对虹膜图像进行预处理。预处理包括虹膜的定位和归一化两个步骤。首先采用Hough变换对虹膜进行定位，获取虹膜边界的圆参数。由于人的瞳孔随周围光照环境变化而变化，这时还需要通过对虹膜尺寸归一化来消除瞳孔缩放的影响。经过归一化处理后形成大小统一为512*32的虹膜纹理信息带。最后将二维的虹膜纹理信息带投影到水平方向上，形成一维的虹膜纹理信号。
b.小波变换过零检测获取虹膜纹理特征。二进小波变换可以对信号进行多层次的分解，虹膜图像信号的能量多集中于中低频，选择小波变换在中等层次上的结果提取虹膜的特征可以使虹膜特征对一般的噪声攻击有较好的抵抗能力。选取虹膜图像三个中频尺度上的小波变换的结果，进行过零检测，获取过零点位置信息，以及相邻过零点间小波变换结果的均值形成过零特征序列(en，zn)，经过量化编码后，得到包含了虹膜纹理特征的一维序列{m1，m2，...mk}，mi∈{-1，1}。它将作为待嵌入的虹膜特征水印序列。
(2)水印在不变域中的嵌入为了使虹膜水印在几何失真攻击条件下的仍然具有鲁棒性，水印嵌入过程应当选择在一个几何失真的不变域内进行，这个变换域应是对平移、剪切、旋转、缩放具有不变性，使得水印对上述几何失真攻击具鲁棒性。(图3例示了本发明中水印的嵌入算法的流程图)a.Radon变换用Hough变换对虹膜图像进行定位，获取圆形的虹膜图像。以圆形虹膜区域的圆心作为中心，对虹膜区域进行Radon变换。根据Radon变换的性质可知，图像在Radon域具有缩放不变性，同时，图像的旋转表现为Radon变换域的循环平移。
b.2维DFT变换对虹膜图像的Radon域变换结果进行2维DFT变换，根据DFT变换的性质易知，Radon域的循环平移将只影响DFT变换的相位域，而幅度域不受影响。经过Radon变换和DFT变换后所得到的DFT幅度域M(R，Θ)将是一个对空间中的平移，剪切，旋转，缩放等几何失真攻击保持不变的变换域，水印信息将在这个变换域中嵌入。
c.水印的嵌入考虑到虹膜图像的能量分布特征及人眼的主观感受，我们选择DFT幅度域的中频段嵌入水印信息。通过第一步的处理，我们已经得到了包含虹膜纹理特征的一维水印信息序列{m1，m2，...，mK}，mi∈{-1，1}。为了增强水印的鲁棒性，需要对水印信息进行直接序列扩频。取长度为L的伪随机序列Pn作为用户码，序列长度n的选择与水印的长度和DFT域频带的选择宽度有关。扩频后W＝{w1，w2，…，wK*L}，wi∈{-1，1}是一个均值为0的伪随机序列。选择M(R，Θ)域中满足f1<Ri2+Θi2<f2]]>的频带即中频段上的K*L个点按照下式嵌入
M′(Ri，Θi)＝M(Ri，Θi)(1+αwi)这里α为水印的嵌入强度，1≤i≤K*L。水印同样需要嵌入到M(-Ri，-θi)，这是因为2维DFT变换的幅度域是关于原点对称的。按照图3的流程得到已潜入水印的虹膜图像。
2.盲水印检测算法。本发明中的水印的检测过程不需要原始图像参与(如图2所示)，是一种盲水印检测算法。水印的检测过程分两部分水印的存在性检测和虹膜的安全性检测。
(1)水印的存在性检测。
首先定位虹膜中心，确定水印嵌入的虹膜圆形域。对圆形域做Radon变换，再通过对Radon域图形作2-D DFT变换得到幅度域。在幅度域选择既定频带上的K*L个系数M′(Ri，Θi)。通过建立从空间域提取的特征特征信息编码得到的扩频水印wi和M′(Ri，Θi)相似度评价函数S=Σi=1NwiM′(Ri,Θi)Σi=1N(M′(Ri,Θi))2]]>T=αΣi=1NM′(Ri,θi)3Σi=1NM′((Ri,θi))2]]>上式为基于的相似度评价函数检测的阈值计算函数。通过比较S与阈值的大小，确定合法水印是否存在。
(2)虹膜安全性检测。在合法水印存在的前提下，需要确定虹膜图像的纹理特征等是否遭到恶意篡改，即检测图像的合法性。
在幅度域选择既定频带上的K*L个系数M′(Ri，Θi)，使用用户码Pn解扩后得到水印序列Mk。(图4例示了水印检测算法的流程图)由于水印信息Mk是编码后的虹膜图像一维样值的过零小波变换系数，因此解码后可以得到过零小波变换系数(en′，zn′)，令重建的虹膜一维样值为fext(x)，x∈{1，2，...N}。同时对已嵌入水印图像在空间域投影得到一维样值点f′(x)，对f′(x)小波分解后用在中低分辨率上重建得到frecon′(x)。建立下列评价函数
D=minmΣn=1Nfextn(n)·freconj′(n+m)||fextn(n)||·||freconj′(n+m)||]]>这里m∈Z。m取值不同使得虹膜图像旋转时仍然可以实现水印嵌入特征与空间与信息的最佳匹配。根据评价函数及合理的域值可以评价水印得合法性。
权利要求
1.一种应用于虹膜图像的数字水印方法。特征是包括水印信息生成算法，生成嵌入到宿主图像中的水印信息序列；水印嵌入算法，将所述水印信息融合到所述宿主图像中，确保对所述宿主图像只被不易察觉的修改；水印检测算法，判断一副图像是否包含所述水印信息。
2.权利要求1中所述数字水印方法，其中所述宿主图像为虹膜图像。
3.权利要求1中所述数字水印方法，其中所述水印信息包含所述宿主图像本身的结构纹理信息。
4.权利要求1中所述数字水印方法，其中所述水印信息生成方法包括以下步骤(1)对获取的虹膜图像进行预处理，包括虹膜的定位，极坐标到直角坐标系的转换，最后形成归一化的虹膜信息带；(2)将归一化的虹膜信息带投影到水平方向上形成一维的虹膜纹理信号。对该一维虹膜纹理进行多层次的小波变换。然后选取几个中等层次上小波变换的结果进行过零检测，记录过零点的位置信息以及相邻过零点间小波变换结果的平均值作为该虹膜的特征序列；(3)使用用户码对得到的特征序列量化编码，形成包含虹膜纹理特征的一维序列，作为待嵌入到原始虹膜图像中的水印信息。
5.权利要求1中所述数字水印方法，其中所述水印嵌入算法包括以下步骤(1)利用Hough变换定位虹膜图片中瞳孔的中心及外圆参数。选择虹膜外圆范围内的圆形域嵌入水印信息。(2)对圆形域图像进行Radon变换。(3)在Radon域进行2维DFT变换。(4)将权利要求3中所述水印信息进行直接序列扩频，产生一个均值为0的伪随机序列，然后嵌入到选定的DFT的幅度域中。(5)将嵌入水印后的频域数据经过DFT反变换和Radon反变换，得到嵌入了虹膜纹理水印的虹膜图片。
6.权利要求1中所述数字水印方法，其中所述水印检测算法包括以下步骤(1)使用用户码按照权利要求4中所述水印信息生成方法生成待检测图像的水印信息。(1)检测水印的存在性。通过虹膜定位确定水印嵌入的虹膜外圆范围，对该圆形域做Radon变换，再通过对Radon域图形作2维DFT变换得到幅度域。在幅度域选择既定频带上系数点计算出该图像水印信息和所述系数点的相似度值，以确定合法水印是否存在。(2)虹膜安全性检测，使用户码从嵌入虹膜特征水印的虹膜图像中解码获得的嵌入水印序列，与直接从嵌入水印的虹膜图像中采用过零小波变换提取的虹膜特征序列进行相似度的计算，从而确定虹膜纹理特征的完整性。
全文摘要
本发明涉及生物识别技术与数字水印领域，是一种应用于虹膜图像的数字水印方法。首先从虹膜图像中确定虹膜的有效区域，通过对虹膜纹理的分析提取纹理特征信息码，编码扩频后作为水印信息嵌入到原始图像的一个对几何失真攻击具有不变性的变换域，形成嵌入水印的虹膜图像。在水印检测阶段，不需要原始图像参与，是一种盲水印检测算法。应用于虹膜图像的数字水印方法可以用以虹膜图像完整性和安全性的检测。
文档编号G06T1/00GK1851751SQ20061004057
公开日2006年10月25日 申请日期2006年5月25日 优先权日2006年5月25日
发明者都思丹, 李杨, 候文君, 李华 申请人:南京大学