专利名称：一种基于三维dwt和dft在医学图像中嵌入大水印的方法
技术领域：
本发明涉及一种基于三维小波变换(DWT)和三维傅里叶变换(DFT)，在医学图像 中嵌入大容量数字水印方法，是一种多媒体数据保护方法，属于多媒体信号处理领域。
背景技术：
随着数字技术和互联网技术的飞速发展，各种数字媒体如文本、图像、声音、视频 等都可以通过互联网快速方便地进行传输，信息化给人们的生活带了极大的方便；但同时 这也使得这些信息的篡改和盗版等变得非常容易。数字水印是实现对数字作品版权保护的有效手段。因此，该技术成为多媒体信息 安全领域的一个研究热点。但多数研究方向是在图像、音频数字水印。目前在数字水印研究领域中，如何在医学图像中(默认情况下，医学图像主要指 CT, MRI等体数据)嵌入水印的研究较少，这些医学图像，原则上其内容是不容许修改，另 外，下一代图像压缩标准JPEG2000是基于小波变换的，因此对于基于三维DWT，在医学图像 中嵌入大容量水印的研究有较大意义，并且要求嵌入的大容量水印有较强的鲁棒性，其实 现难度较大，目前尚未见报道，尚属空白。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于三维小波、傅里叶变换在医学图像(体数据)中嵌 入大容量水印的方法，并且该水印算法具有较强的鲁棒性，既能抗击几何攻击又能抗常规 攻击，而且水印的嵌入不影响原始医学图像，是一种零水印方式。从而较好的保护了医学图 像的版权。为了实现上述目的，本发明是这样进行的先对医学图像进行三维小波变换，得到 “近似系数”和“细节系数”，这类似二维图像的小波变换，“近似系数”代表医学图像的低频 特性，反映的是医学图像的主要轮廓；“细节系数”代表医学图像的高频特性反映的是医学 图像的高频信息。由于小波变换本身的抗几何攻击能力较差，为此，我们先对医学图像进行 三维小波变换(DWT)，然后再对反映低频特性的“近似系数”再进行全局傅里叶变换(DFT)， 在DFT系数中，提取一个抗几何攻击的特征向量，并将水印技术与密码学中的Hash函数和 “第三方概念”有机结合起来，实现了基于三维小波变换，抗几何攻击大容量数字水印的嵌 入。本发明所采用的方法包括水印嵌入和水印提取两大部分，第一部分为水印嵌入，包括 (1)通过对医学图像进行三维小波变换，然后对近似系数进行全局DFT变换，得到一个抗几 何攻击的特征向量V (j)，(2)将大容量水印W分成k个子水印Wk(j)，k = 1，2，. . .，η，η表 示子水印的个数；再将子水印Wk(j)和从医学图像中提取的特征向量V(j)，通过Hash函数 生成二值逻辑序列Keyk(j)，然后将二值逻辑序列Keyk(j)存在第三方；第二部分为大容量 水印的提取，包括(3)求出待测医学图像的抗几何攻击的特征向量V’ (j), (4)利用已存 在第三方的二值逻辑序列Keyk(j)和待测医学图像的特征向量V’(j)，提取出多个子水印 Wk' (j)。
现对本发明的方法进行详细说明如下第一部分大容量水印的嵌入首先用Wk(j)表示组成大容量水印的一系列子水印，Wk(j) = {wk(j) |w(j) =0,1 ； 1彡j彡L，1彡k彡η}，L代表要嵌入的一个子水印的长度，η为子水印的个数。原始医学 图像记为 F = {f(i, j,k) f(i，j，k) e R;1 彡 i 彡M，1 彡 j 彡 N，1 彡 k 彡 P)}，其中，f(i， j，k)表示医学图像的体素(Voxel)数据值，类似二维图像中的图像的像素灰度值，设N = M(设切片的长宽一样)，多重水印的嵌入步骤如下1)通过对原始医学图像进行三维小波变换，然后对小波变换的“近似系数”再进 行全局DFT变换，在DFT的低中频系数中，得到该医学图像的一个抗几何攻击的特征向量 V(J)；先对原始医学图像F(i，j，k)进行三维DWT小波变换，得到系数矩阵ca_cd(i，j， k)，再对其中的“近似系数” ca(i，j，k)进行全局DFT变换，得到系数矩阵FF(i，j，k)中，取 出前L个值，并通过对FF(i，j, k)系数进行符号运算得到该医学图像的特征向量V(j)，方 便起见，这里一个复数看成实部、虚部(虚部只看系数)两个系数，当系数值为“正”时我们 用“ 1”表示(含系数值为“0”的情况)，系数为负时用“0”表示，主要过程描述如下ca_cd(i, j,k) = DWT3(F(i, j，k)) ； %对医学图像进行三维小波变换FF(i，j,k) = DFT3(ca(i, j,k)) ； %对近似系数进行全局傅里叶变换V(j) = Sign(FF(i, j, k)) ； %求出医学图像的一个特征向量2)根据要嵌入的多个子水印Wk(j)和已提取的医学图像的特征向量V(j)，利用 Hash函数特性，生成二值逻辑序列Keyk(j)Keyk(j)=V(j) Wk(j);k = 1,2,... ,ηKeyk(J)是由医学图像的特征向量V(j)和要嵌入的多个子水印Wk(j)，通过密码学 常用的Hash函数生成。保存Keyk(j)，在以后提取多个子水印时需用。通过将Keyk(j)作 为密钥向第三方申请，以获得原医学图像的所有权，达到版权保护的目的。第二部分多个子水印的提取3)求出待测医学图像的特征向量V’ (j)设待测医学图像为F’(i，j，k)，经过小波变换(DWT)，和对其近似系数进行的全局 傅里叶变换(DFT)，得到系数矩阵DF’(i，j, k)，按上述步骤1)的方法，求得待测医学图像 的特征向量V’(j)，主要步骤程序描述如下ca_cd' (i，j, k) = DWT3(F' (i，j, k)) ； %对待测医学图像进行三维小波变换DF' (i，j, k) = DFT3(ca' (i，j, k)) ； %对近似系数进行全局傅里叶变换ψ (j) = Sign(DF’(i，j, k)) ； %求出一个特征向量4)从待测医学图像中提取出多个子水印Wk，(j)根据存在第三方的在嵌入水印时生成的Keyk(j)和待测医学图像的特征向量 V’(j)，利用Hash函数性质可以提取出待测医学图像的多个子水印Wk’(j)。Wk，(j)=Keyk ① θ V，①再根据Wk(j)和Wk’ (j)的相关程度来判别待测图像的所有者。本发明有以下优点首先由于本发明是基于三维DWT、三维DFT的数字水印技术，DffT是下一代图像压缩技术JPEG2000的核心，DFT是在频率域，可以在其中找到抗几何攻击的特征向量，通过后 面的实验数据证实，该水印嵌入方法不仅有较强的抗常规攻击能力，而且有较强的抗几何 攻击能力；其次，重复嵌入的多个子水印不影响原始医学图像的内容，这是是一种零水印技 术。这个特性尤其是在医学图像等方面具有较大的实用价值，使用范围广。以下我们从理论基础和实验数据说明1)三维离散小波变换(DWT)三维小波变换的一层分解过程如
图1所示，图1中的L、H分别表示医学图像 (体数据)经过低频和高频滤波之后得到的低频成分和高频成分，与二维图像的小波变 换类似，医学图像经过三维小波变换后，被分解成一个代表医学图像低频特性的“近似系 数” LLL1 (低频三维子带)，和该医学图像的高频信息的“细节系数”(高频三维子带)，下标 “1”表示是三维DWT的第一层分解；一个医学图像的三维小波变换(两层)的例子见图2， 图2 (a)为医学图像的一个切片，图2(b)为医学图像的三维成像，图2(c)为医学图像的三 维小波变换(两层)。观察图2(c)可以发现，图像的主要能量和低频特征是集中在低频系 数中。2)医学图像的抗几何攻击的特征向量V(j)提取目前大部分水印算法抗几何攻击能力差的主要原因是人们将数字水印嵌入在体 素或变换系数中，图像的轻微几何变换，常常导致体素数据值或变换系数值的较大变化。这 样嵌入在医学图像中的水印便被轻易攻击。如果能够找到一个反映医学图像几何特点的 特征向量，并且当医学图像发生小的几何变换时，该特征向量值不会发生明显的突变，而把 要嵌入的多重水印和该特征向量相关联，就可以较好的解决水印的鲁棒性问题。小波变换 的抗击几何攻击的能力较差，通过实验数据，发现将医学图像的三维小波变换和三维傅里 叶变换相结合，可以找到一个抗几何攻击的特征向量，当对一个医学图像进行常见的几何 变换时(通过对每个切片进行几何变换来实现)，三维DFT低中频系数值(指实部、虚部系 数)的大小可能发生一些变化，但其系数符号基本保持不变，根据发现的这么一个规律，我 们先对医学图像进行三维小波变换(这里选用一层)，然后对其近似系数再进行全局DFT变 换，我们通过表1的一些实验数据来说明。表1中用作测试的原图是图3(a)，是matlab中 自带的一个MRI医学图像的一个切片(取第十个切片)，表1中“第1列”显示的是医学图 像受到攻击的类型，受到常规攻击后的该切片图像见图3(b)-(d)，受到常规攻击后的体数 据对应的三维成像见图3 (e) - (h)；受到几何攻击后的切片图像见图4 (a) - (d)，其对应的三 维成像见图4 (e) - (h)。表1的“第2列，，到“第7列”，这是三维DffT-DFT系数矩阵中取的 DF(1，1，1)-DF(1，2，3)，12个低中频系数(一个复数这里算两个系数)。对于常规攻击，这 些低中频系数值DF(1，1，1)-DF(1，2，;3)基本保持不变；对于几何攻击，大部分系数有较大 变化，但是从表1中可以发现，大部分DWT-DFT低中频系数的大小发生了变化但其符号基本 没有发生变化。我们将正的DWT-DFT系数用” 1”表示(含值为零的系数)，负的系数用”0” 表示，那么对于没有受到攻击的“原始医学图像”来说，三维DWT-DFT系数矩阵中的DF(1，1， 1)-DF(1, 2, 3)系数，对应的系数符号序列为”1100 0011 0011”，具体见表1的第“8”列中 的第二行，我们观察该列可以发现，无论常规攻击还是几何攻击该“符号序列”和原始医学 图像的保持相似，与原始医学图像对应的符号序列的归一化相关系数都较大，为1，(见表1 的“第9列”)。
表1三维DWT-DFT低频“部分系数”及受不同攻击后的变化值
权利要求
1. 一种基于三维DWT和DFT在医学图像中嵌入大水印的方法，其特征在于基于三维 小波、傅里叶变换及抗几何攻击的特征向量的提取，将水印技术、密码学中的Hash函数特 性和“第三方”概念有机结合起来，实现了基于三维小波变换、傅里叶变换在医学图像中嵌 入大容量数字水印的方法，该方法共分两个部分，共计四个步骤第一部分是水印的嵌入先将大水印分成多个小的子水印，然后通过对多个子水印的 重复嵌入操作，得到相应的二值逻辑序列Keyk(j)；1)对原始医学图像进行三维小波变换，再对近似系数进行三维全局傅里叶变换，在傅 里叶变换系数中，根据低中频系数的符号序列来得到该医学图像的一个抗几何攻击的特征 向量V(j)；2)利用Hash函数和要嵌入的多个子水印Wk(J)，k= 0，1，2，· · ·，η ；得到二值逻辑序列
全文摘要
本发明公开了一种基于三维DWT和DFT在医学图像中嵌入大水印的方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是先进行水印的嵌入，包括(1)对原始医学图像进行三维小波变换、全局傅里叶变换，在变换系数中提取一个抗几何攻击的特征向量；(2)先将大水印分成多个子水印，然后把医学图像的特征向量和要嵌入的多个子水印通过Hash函数运算，得到相应的二值逻辑序列，并将该二值序列存于第三方。然后进行水印提取，包括(3)对待测医学图像进行三维小波变换、全局傅里叶变换，在变换域提取待测对象的特征向量；(4)利用Hash函数特性和存在第三方的二值逻辑序列提取多个子水印。实验证明该算法有较强的抗几何和常规攻击能力。
文档编号G06T1/00GK102129656SQ20111005665
公开日2011年7月20日 申请日期2011年2月28日 优先权日2011年2月28日
发明者李京兵, 杜文才 申请人:海南大学