一种针对文本图像的抗打印扫描数字水印的嵌入及其提取方法与流程

本发明涉及数位水印技术，尤其涉及一种针对文本图像的抗打印扫描数字水印的嵌入及其提取方法。

背景技术：

1、随着印刷业的发展，越来越多假冒和盗版的著作物出现，这对版权保护构成了巨大威胁。为此，采用数位水印进行数据隐藏是正在提出的技术，其中的版权信息嵌入在著作物中，在一般的状况下不易被察觉，著作物包括视频、图片和文本等数字化作品。

2、与文本图像相比，大多数先前的数位水印方案是针对彩色和灰度的视频或图片，而这些水印方案并不适用于文本图像，因为文本图像中缺乏冗余信息，更不用说其印刷和扫描得到的图像。文本图像，如医疗记录、合同和身份证明文件，在人们的日常生活中发挥着重要作用。因此，为了保护版权，研究那些在打印扫描操作中能幸存下来的水印技术是至关重要的。目前提出的针对文本图像的抗打印扫描的水印嵌入和提取方法大致可以分为如下三类：基于图像的方法、基于格式的方法和基于语言的方法。

3、然而，这些现有水印嵌入和提取方法包括如下的缺点：(1)基于图像的方法大多数是基于像素翻转的方法，这类方法容量低且对于打印扫描设备有极高的要求；(2)大多数基于格式的方法并不是盲水印技术，而且也存在嵌入容量低的缺点；(3)现有的基于语言的方法通过改变文本的句法和语义属性来嵌入水印，但是对于一些正式文档不适用，因为一些正式文档不允许更改文本内容，因此适用范围不是很大。

技术实现思路

1、为克服现有技术的不足及存在的问题，本发明提供一种针对文本图像的抗打印扫描数字水印的嵌入及其提取方法，用于对文本图像进行数字水印的嵌入和提取，数字水印属于盲水印，在经过打印和扫描处理后能够很好地幸存下来，具有很好的鲁棒性。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一方面，本发明公开了一种针对文本图像的抗打印扫描数字水印的嵌入方法，包括：

4、sa-1：对目标图片进行二值化处理得到文本图像i；

5、sa-2：对文本图像i进行分割得到字符并获取字符参数，其中，字符参数包括字符的大小和字符所在行的宽度；

6、sa-3：根据字符所在行的宽度计算得到尺寸阈值，判断字符的大小是否不小于尺寸阈值，若是，则将字符作为可嵌入水印的字符，对可嵌入水印的字符进行提取得到类笔画并获取类笔画的宽度，根据类笔画的宽度计算得到宽度阈值tw，其中，类笔画指的是字符中的一簇像素点，类笔画的形状为具有一组对边平行的图形；

7、sa-4：判断水印比特的值是否为1，若是，则基于类笔画的宽度是否小于宽度阈值tw来确定是否对类笔画的宽度进行变细，若否，则基于类笔画的宽度是否大于宽度阈值tw来确定是否对类笔画的宽度进行变粗；

8、sa-5：根据进行变粗和进行变细后的类笔画对文本图像i进行替换得到嵌入水印的文本图像；

9、作为优选，所述sa-4的步骤，具体包括：

10、若水印比特为1时，判断类笔画的宽度是否小于宽度阈值tw，若否，则对类笔画的宽度进行变细，若是，则对类笔画的宽度不进行变细；

11、若水印比特为0时，判断类笔画的宽度是否大于宽度阈值tw，若是，则对类笔画的宽度不进行变粗，若否，则对类笔画的宽度进行变粗。

12、作为优选，所述sa-4的步骤，具体包括：

13、获取类笔画的子序列st′，…，st以及子序列st′，…，st的序列长度，判断子序列st′的序列长度是否大于子序列st的序列长度，若是，则设置flag＝1，若否，则设置flag＝0；

14、若flag＝1时，则获取组成子序列st′的像素点坐标st′＝{(x′，y′min)，...，(x′，y′max)}以及子序列st′+δ的像素点坐标st′+δ＝{(x′-δ，y′min)，...，(x′-δ，y′max)}，将子序列st′和子序列st′+δ之间的像素点翻转为白色像素，其中，δ＝vi-tw，vi为第i个类笔画的宽度，上述的δ指的是类笔画变细的宽度；

15、若flag＝0时，则获取子序列st像素点坐标st＝{(x，ymin)，...，(x，ymax)}以及子序列st-δ的像素点坐标st-δ＝{(x-δ，ymin)，...，(x-δ，ymax)}，将子序列st和子序列st-δ之间的像素点翻转为白色像素。

16、作为优选，所述sa-4的步骤，具体包括：

17、获取类笔画的子序列st′，…，st以及子序列st′，…，st的序列长度，判断子序列st′的序列长度是否大于子序列st的序列长度，若是，则设置flag＝1，若否，则设置flag＝0；

18、若flag＝1时，则获取子序列st的像素点坐标st＝{(x，ymin)，...，(x，ymax)}以及子序列st+δ的像素点坐标st+δ＝{(x+δ，ymin)，..，(x+δ，ymax)}，将子序列st和子序列st+δ之间的像素点翻转为黑色像素，其中，δ＝tw-vi，上述的δ指的是类笔画变粗的宽度；

19、若flag＝0时，则获取子序列st′的像素点坐标st′＝{(x′，y′min)，...，(x′，y′max)}以及子序列st′-δ＝{(x′-δ，y′min)，...，(x′-δ，y′max)}的像素点坐标，将子序列st′+δ和子序列st′之间的像素点翻转为黑色像素。

20、作为优选，所述sa-3的步骤，具体包括：

21、sa-31：对可嵌入水印的字符进行行分段得到行方向上的子序列pi(i＝1，...，m)以及获取子序列pi(i＝1，...，m)中的序列长度，还对字符进行分段得到列方向上的子序列qj(j＝1，...，m)以及获取子序列qj(j＝1，...，m)中的序列长度；

22、sa-32：判断子序列pi(i＝1，...，m)的序列长度之和除以子序列pi(i＝1，...，m)中像素颜色为黑色的最长像素串个数是否大于子序列qj(j＝1，...，m)的序列长度之和除以子序列qj(j＝1，...，m)中像素颜色为黑色的最长像素串个数，若是，则执行步骤sa-33，若否，则执行步骤sa-34；

23、sa-33：从子序列pi(i＝1，...，m)中随机获取一些相邻的子序列，判断这些相邻子序列的编号是否连续的、这些相邻子序列起始像素点x轴坐标值之间的差值是否小于阈值t以及这些相邻子序列的长度差值是否小于阈值t，若都是，则将这些相邻子序列作为类笔画并获取类笔画的宽度，若有一项否，则迭代sa-33；

24、sa-34：从子序列qj(j＝1，...，m)中随机获取一些相邻的子序列，判断这些相邻子序列的编号是否连续的、这些相邻子序列起始像素点y轴坐标值之间的差值是否小于阈值t以及这些相邻子序列的长度差值是否小于阈值t，若都是，则将这些相邻子序列作为类笔画并获取类笔画的宽度，若有一项否，则迭代sa-34。

25、作为优选，考虑到sa-33的步骤或sa-34的步骤获取得到的类笔画不止一个。为此，获取sa-33的步骤或sa-34的步骤中符合条件的所有类笔画，采用均值法计算得到每个类笔画子序列的序列长度均值，将类笔画子序列序列长度均值最大的类笔画作为最优的类笔画，对最优的类笔画进行水印嵌入。

26、作为优选，所述sa-3的步骤，具体包括：

27、获取可嵌入水印的字符的总个数g，根据前m个可嵌入水印字符的类笔画宽度计算得到宽度阈值tw。

28、作为优选，所述sa-4的步骤，具体包括：

29、从第m+1个可嵌入水印字符开始，对类笔画的宽度进行变粗或变细。

30、作为优选，根据如下公式计算得到宽度阈值tw：

31、

32、其中，vi为第i个可嵌入水印字符的类笔画的宽度。

33、作为优选，所述sa-3的步骤，具体包括：

34、将字符所在行的宽度的三分之一作为字符高阈值，其中，尺寸阈值包括字符高阈值；

35、判断字符的高度是否不小于字符高阈值，若是，则将字符作为可嵌入水印的字符，若否，则将字符作为不可嵌入水印的字符。

36、作为优选，所述文本图像i包括字符和背景，字符由黑色像素组成，背景由白色像素组成。

37、另一方面，本发明还公开了一种针对文本图像的抗打印扫描数字水印的提取方法，用于提取上述的水印嵌入方法在文本图像i中嵌入的水印，包括：

38、sb-1：对待提取图像进行方向矫正和去噪点；

39、sb-2：对方向矫正和去噪点后的待提取图像进行二值化处理得到文本图像iw；

40、sb-3：对文本图像iw进行分割得到字符并获取字符参数；

41、sb-4：根据字符所在行的宽度计算得到尺寸阈值，判断字符的大小是否不小于尺寸阈值，若是，则将字符作为可嵌入水印的字符，对可嵌入水印的字符进行提取得到类笔画并获取类笔画的宽度，根据类笔画的宽度计算得到宽度阈值tw′；

42、sb-5：判断类笔画的宽度是否大于等于宽度阈值tw′，若是，则设置水印比特为0，若否，则设置水印比特为1，根据水印比特生成水印。

43、本发明相比现有技术突出且有益的技术效果是：

44、(1)与现有技术相比，本发明的创新点在于提出了新的一种的针对文本图像的抗打印扫描数字水印嵌入及其提取方法，首先提出类笔画的概念，并且针对类笔画提出了一种嵌入水印模型，该模型通过改变类笔画的粗细来嵌入水印。获得的水印为盲水印，在不减少水印容量的同时对打印扫描攻击有很高的鲁棒性，解决了现有方法的缺陷。

45、(2)在本发明中，该方法的水印嵌入不受字符的语言类型以及字体的限制，有效地解决了不同语言类型和字体的字符收到算法限制的问题，还保证了水印是“隐藏”在文本中，并且不会更改字符所显示的内容。

46、(3)在本发明中，在字符的空间域和变换域中添加了数字水印，对于打印和扫描攻击具备更高的鲁棒性和嵌入容量。