基于DT-CWT和SVD变换的鲁棒彩色数字图像水印方法与流程

本发明属于数字水印技术领域，具体涉及一种基于dt-cwt和svd变换的鲁棒彩色数字图像水印方法。

背景技术：

目前现有的数字图像水印技术大多是对载体图像的所有或某些选定区域进行受控的修改以嵌入水印，同时保证含有水印图像的不可见性和鲁棒性。但在针对数字产品不同攻击的出现下，鲁棒数字图像水印应该不断向前发展。针对实际应用中的各种攻击都应该有效起到保护版权的作用。只有不断突破原始数字图像水印算法在实际攻击中的局限性，才能在信息安全的对抗中占据优势。

一位水印技术即水印用作验证码而不具有实际意义，其中检测器的作用是检查水印的存在/不存在。实际中，复制检测，版权保护和广播监视等都可以利用一位水印技术实现。在版权保护中，检测者只需拥有密钥即可检测版权，为实际应用提供了一定的便捷性。

现有的一位水印技术主要包括空间域和变换域两种。尽管空间域方法简单易行，并且易于应用和实施，但变换域方法在不可见性和鲁棒性方面提供了更高的性能。那么选择何种变换方法和如何利用选定的变换域嵌入水印引起了人们的兴趣。查阅文献可知，目前现有的方法大多在实际应用中有很大的局限性。

技术实现要素：

本发明利用dt-cwt变换的近似移位不变性、良好的方向选择性和重构性、有限的冗余以及计算复杂度低的特点，提供一种基于dt-cwt(双数复小波变换)和svd(奇异值分解)的鲁棒彩色数字图像水印方法，旨在利用健壮的图像水印算法，实现数字图像的版权保护。

本发明提供的基于dt-cwt和svd变换的鲁棒彩色数字图像水印方法，这里设有水印嵌入者e、水印提取者d；具体步骤如下:

水印嵌入者e，首先利用与检测者共享的密钥key根据图像大小生成由1和-1组成的水印矩阵w；

然后提取出彩色图像的u通道，在u通道上做4级dt-cwt变换，将第四级的6个高通子带信号和第三级的6个高通子带信号分为不重叠的块，其中1≤l≤6为6个高通子带编号；

然后在每个子块中做svd变换，提取出子块对角矩阵中第一个特征值和嵌入水印，其中3、4为级数，l为高通子带，k为块数；

然后利用每个子块生成感知信号和作为嵌入水印的权重，对嵌入的水印信号调制，利用果蝇优化算法[1]对psnr、ssim及在不同攻击下的水印与提取水印的归一化互相关函数值(ncc)对水印嵌入因子α进行优化；

最后由水印检测者根据提取的水印信息，检测水印的有无。

本发明方法需要具备以下条件：

(1)水印嵌入者e和水印检测者d持有相同的密钥key。

本发明方法具体操作流程为：

水印嵌入者e：

步骤1：e欲生成嵌入大小为m×n×3的彩色图像i中的水印信号。利用密钥key生成由1和-1组成的m位伪随机序列w＝[w1,w2,w3,...,wm]，m大小为m/2⁵，水印w由n行相同的w组成，w＝[w1,w2,w3,...,wn]，n大小为n/2⁵。

步骤2：将水印嵌入到图像i的u通道中。

具体包括以下子步骤：

步骤2.1：将rgb图像i变为ycbcr图像，计算公式如(2-1)：

步骤2.2：将大小为m×n的u通道做四级dt-cwt变换，提取第四级6个高通子带和第三级6个高通子带其中，level为级数，值为3、4，生成感知信号:

公式(2-2)中，r为调制感知信号大小的系数，嵌入时值固定为8；(2-3)为低通滤波器。

步骤2.3：将和分别分块处理，第四级和分为大小为2×2的不重叠子块，第三级和分为大小为4×4的不重叠子块。

步骤2.4：在每个子块中做svd分解，子块生成uulevel,l,k、uslevel,l,k、uvlevel,l,k矩阵，子块生成mulevel,l,k、mslevel,l,k、mvlevel,l,k，其中k为块数。

步骤2.5：选择对角矩阵uslevel,l,k中的第一个特征值嵌入水印，选择对角矩阵mslevel,l,k中的第一个特征值对水印进行调制，嵌入公式如(2-4):

其中，α为水印嵌入强度；k为块数，值为m/2⁵×n/2⁵；level为级数，值为3，4；l为6个高通子带编号。

步骤2.6：利用每个子块的uulevel,l,k、uvlevel,l,k和嵌入水印后的对角矩阵us’level,l,k反svd变换，生成嵌入水印后的

步骤2.7：将嵌入水印后的第四级和第三级高通子带替换原高通子带，进行反dt-cwt变换，生成嵌入水印后的uw通道。

步骤3：将y,uw,v变回rgb通道，生成嵌入水印后的图像iw。

步骤4：对嵌入水印后的图像iw进行k种攻击。

步骤5：利用果蝇优化算法[1]对嵌入强度因子进行优化，其算法见附录，优化目标函数如(2-5):

其中，αi为每轮中嵌入的强度因子；λ为调节psnr值的系数，值设定为38；ωj为不同指标的权重，1≤j≤3；w为根据密钥生成的水印，w^*为在不同攻击下从图像中提取的水印；k为攻击数量。

步骤6：利用步骤5中求得的最优嵌入因子α重新嵌入水印。

水印检测者：

步骤1：将大小为m’×n’×3的rgb图像i’变为ycbcr图像。

步骤2：在u通道中进行水印提取。

具体包括以下子步骤：

步骤2.1：将大小为m’×n’的u通道做四级dt-cwt变换，提取第四级6个高通子带和第三级6个高通子带其中level为级数，值为3、4；

步骤2.2：将分块处理，第四级分为大小为2×2的不重叠子块，第三级分为大小为4×4的不重叠子块；

步骤2.3：在每个子块中做svd分解，子块生成uu’level,l,k、us’level,l,k、uv’level,l,k矩阵，选择对角矩阵us’level,l,k中的第一个特征值提取水印，提取公式如(3-1)、(3-2)：

步骤3：水印检测者d根据提取的水印信息进行水印检测。

具体包括以下子步骤：

步骤3.1：利用与水印嵌入者共享的密钥key生成由1和-1组成的m位伪随机序列w＝[w1,w2,w3,...,wm]，m大小为m’/2⁵，水印w由n行相同的w组成w＝[w1,w2,w3,...,wn]，n大小为n’/2⁵。

步骤3.2：为了提高在不同攻击下检测水印的准确性，动态的在不同级上检测水印；求得生成水印w和提取水印w’的ncc值，当ncc值大于设定的阈值，则图像含有水印；当ncc值小于设定的阈值，则图像不含水印。

本发明方法结合dt-cwt和svd的优势进行水印嵌入。水印嵌入方根据图像大小，利用密钥生成水印；将彩色图像u通道进行4级dt-cwt变换，将第四级和第三级的6个高通子带做分块处理且在每个子块中做svd变换；然后选择每个子块对角矩阵中的第一个特征值嵌入水印；利用每个子块生成感知信号对水印进行调制；最后利用果蝇优化算法对嵌入强度进行计算，在保证峰值信噪比(psnr)和结构相似性(ssim)满足视觉要求的前提下优化鲁棒性。水印检测方接收到在信道传输后的图像，根据嵌入的逆过程对嵌入的水印进行提取，将提取的水印与共享密钥生成的水印进行比对，检测水印的有无。

本发明提供的方法突破了数字图像水印的局限性，开拓了新的数字图像方法，具有如下有益的效果：

1、本发明避免了因水印嵌入而引起的图像感知异常。

2、本发明突破了数字图像水印在实际使用中的局限性，水印检测者只需拥有密钥，而不需知道原始图像大小信息或原始水印大小信息，即可检测水印。利用图像u通道在不可见性及dt-cwt和svd在鲁棒性上的优势实现水印嵌入，使图像水印更加感知逼真，在不同攻击中具有更强的稳健性。

附图说明

图1为本实施提供的基于dt-cwt和svd变换的鲁棒彩色数字图像水印方法流程图。

图2为嵌入水印前后lena图。其中，(a)待嵌入水印lena图，(b)嵌入水印后lena图。

图3为待提取水印裁剪图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。

水印嵌入者：

步骤1：e欲生成嵌入大小为512×512×3的彩色图像lena的水印信号，这里将lena图记为i,如图2(a)所示。利用密钥key＝3生成由1和-1组成的m位伪随机序列w＝[1,1,-1,1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,1,-1,1,-1]，m大小为16，水印w由n行相同的w组成w＝[w1,w2,w1,...,wn]，n大小为16。

步骤2：将水印嵌入到图像i的u通道中。

具体包括以下子步骤：

步骤2.1：根据公式(2-1)，将rgb图像i变为ycbcr图像；

步骤2.2：将大小为512×512的u通道做四级dt-cwt变换，提取第四级6个高通子带和第三级6个高通子带其中level为级数，值为3、4，根据公式(2-2)、(2-3)生成相应的感知信号；

步骤2.3：将和分别分块处理，第四级和分为大小为2×2的不重叠子块，第三级和分为大小为4×4的不重叠子块。

步骤2.4：在每个子块中做svd分解，子块生成uulevel,l,k、uslevel,l,k、uvlevel,l,k矩阵，子块生成mulevel,l,k、mslevel,l,k、mvlevel,l,k，其中k为块数。

步骤2.5：选择对角矩阵uslevel,l,k中的第一个特征值嵌入水印，选择对角矩阵mslevel,l,k中的第一个特征值对水印进行调制，根据公式(2-4)嵌入水印。其中α初始设定为6；k值为256。

步骤2.6：利用每个子块的uulevel,l,k、uvlevel,l,k和嵌入水印后的对角矩阵us’level,l,k反svd变换，生成嵌入水印后的

步骤2.7：将嵌入水印后的第四级和第三级高通子带替换原高通子带，进行反dt-cwt变换生成嵌入水印后的uw通道。

步骤3：将y,uw,v变回rgb通道，生成嵌入水印后的图像iw，步骤4：对嵌入水印后的图像iw进行k种攻击，其中包括：旋转、缩放、裁剪、旋转+缩放、旋转+裁剪、缩放+裁剪、jpeg压缩、jpeg压缩+旋转+缩放+裁剪等几何攻击和中值滤波等信号攻击，

步骤5：利用果蝇优化算法对嵌入强度因子进行优化，式(2-5)为优化目标函数，计算过程如algorithm1所示。

步骤6：利用步骤5中求得的最优嵌入因子α＝8重新嵌入水印，生成的嵌入水印图像如图2(b)所示。

水印检测者：

嵌入水印后图像经过裁剪攻击，裁剪后大小为410×512×3，如图3所示。

步骤1：将大小为410×512×3的rgb图像i’变为ycbcr图像。

步骤2：在u通道中进行水印提取。

具体包括以下子步骤：

步骤2.1：将大小为410×512的u通道做四级dt-cwt变换，提取第四级6个高通子带和第三级6个高通子带其中level为级数，值为3、4；

步骤2.2：将分块处理，第四级分为大小为2×2的不重叠子块，第三级分为大小为4×4的不重叠子块；

步骤2.3：在每个子块中做svd分解，子块生成uu’level,l,k、us’level,l,k、uv’level,l,k矩阵，选择对角矩阵us’level,l,k中的第一个特征值提取水印，根据公式(3-1)、(3-2)提取水印。

步骤3：水印检测者d根据提取的水印信息进行水印检测。

具体包括以下子步骤：

步骤3.1：利用与水印嵌入者共享的密钥key＝3生成由1和-1组成的m位伪随机序列w＝[1,1,-1,1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,1]，m大小为13，水印w由n行相同的w组成w＝[w1,w2,w3,...,wn]，n大小为16。

步骤3.2：为了提高在不同攻击下检测水印的准确定，动态的在不同级上检测水印；求得生成水印w和提取水印w’的最大ncc值为1，ncc值大于预先设定的阈值0.65，则图像含有水印。

由前述说明可知，本发明突破了数字图像水印在实际应用上的局限性，努力开展更具有实际应用价值的数字水印方向，提出了利用dt-cwt和svd变换的一位水印可行方案。在数字产品广泛传播的前提下，越来越多的翻拍和盗版产品涌出，利用一位水印技术实现版权保护的条件也逐渐成熟，可见一位水印技术将有广阔发展空间和应用前景。

试验表明，本发明提供的方法可以利用dt-cwt和svd变换的水印方法实现对彩色图像的版权保护。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并非对本发明任何形式上和实质上的限制。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明方法的前提下，还将可以做出若干改进和补充，这些改进和补充也应视为本发明的保护范围，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，当可利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例。同时，凡依据本发明的实质技术对上述实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变，均仍属于本发明的技术方案的范围内。

参考文献

[1]panwt.anewfruitflyoptimizationalgorithm:takingthefinancialdistressmodelasanexample[j].knowledge-basedsystems,2012,26(none):69-74.

附录