一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法

本发明实施例涉及图像处理，尤其涉及一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法。

背景技术：

1、随着互联网和多媒体的快速发展，数字图像在生活和工作方面得到了广泛应用。但大量的数字图像在未经版权所有者许可的情况下被复制、伪造和任意传播，严重影响了信息产业的健康发展。数字水印作为一种能为多媒体数据安全提供有效保障的数字内容版权保护技术，受到信息安全领域中众多研究者的关注。其中嵌入式水印技术作为一种有效的版权保护方法，得到了极大的发展。然而，嵌入式水印技术中最大的问题是，嵌入过程会破坏原始图像，无法为需要高完整性的特殊图像，例如医疗、军事和遥感图像等提供有效的保护。零水印技术的出现，可以有效解决以上问题，在保证原始图像完整性的同时，对图像进行有效的版权保护。

2、根据对载体图像的处理方式不同，常见的零水印算法被划分为空域零水印算法、频域零水印算法和基于图像矩的零水印算法。空域零水印算法计算简单、运行速度快，但鲁棒性相对较差；频域零水印算法鲁棒性好，但抗几何攻击性能不佳；基于图像矩的零水印算法具有较好的抗几何攻击鲁棒性，但目前大多数基于图像矩的零水印方法，往往是根据定义直接计算原始图像的全局矩特征来构造零水印，计算复杂度高且提取的图像矩特征稳定性有待提高，影响了算法的鲁棒性。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法，以解决现有技术中彩色图像零水印技术鲁棒性较低和抗几何攻击性能不佳的技术问题。

2、本发明实施例提供了一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法，包括：

3、在原始彩色图像中嵌入零水印和对待认证合法性的彩色图像进行零水印提取；

4、所述在原始彩色图像中嵌入零水印，包括：

5、采用二维logistic-gaussian hyperchaotic map系统生成2 n w× n w的混沌随机序列 y1，截取随机序列 y1的后半段，进行整数化和去重复操作，并升序排列得到唯一值序列 x1；创建一个长度为 n w× n w的非0自然数序列 x2，取 x2与 x1的差集作为补充序列，放在序列 x1之后，得到长为 n w× n w的水印置乱向量 x3；使用置乱向量 x3对大小为 n w× n w的原始二值版权水印 w进行混沌置乱，得到处理后的水印图像 we；

6、对原始彩色图像 i的r、g、b通道进行分离，将分离后的3个颜色分量分别进行非重叠分块；对每个子块进行全相位双正交离散余弦变换，并利用每个子块的低频系数合成新的彩色低频分量 t；

7、计算彩色低频分量 t的4个不同分数参数的四元数分数阶雅克比-傅里叶低阶图像矩，即 h nms1、 h nms2、 h nms3和 h nms4；

8、取 h nms1、 h nms2、 h nms3和 h nms4的幅值，根据每个矩幅值的中位数对图像矩进行二值化，将二值化的数据转化为一维行向量，采用piecewise linear chaotic mapping系统从每个矩对应的二值一维行向量中挑选 n w/4个元素，组合得到二值混合低阶矩特征向量 b v；采用logistic-tent混沌系统生成长为 n w的二值序列 x t，并与二值混合低阶矩特征向量 b v一同作为半张量积系统的输入，得到大小为 n w× n w的二值扩充矩阵 k；

9、采用二维chebyshev-logistic-infinite collapse map系统对二值扩充矩阵 k进行混沌加密得到特征图像矩阵 b1；将混沌置乱处理后的水印图像 we和特征矩阵 b1执行异或运算，得到最终的认证零水印 wz，将 wz保存到注册机构的水印数据库中，并将利用二维logistic-gaussian hyperchaotic map系统对原始二值水印图像 w进行混沌置乱生成随机序列 y1时，使用的固定参数 a, b和系统控制参数 k1, k2以及系统初始值 x0, y0作为密钥key1，利用piecewise linear chaotic mapping得到的长为 n w/4的随机序列时，使用的系统控制参数 p及系统初始值 u0作为密钥key2，利用logistic-tent系统生成长为 n w的二值序列 x t时，使用的系统控制参数 r及系统初始值 z0作为密钥key3，利用二维chebyshev-logistic-infinite collapse map系统产生大小为 n w× n w的随机矩阵 z时，使用的系统固定参数 g, h和系统控制参数 l以及系统初始值 v0, w0作为密钥key4，把密钥key1、key2、key3和key4保存，即完成零水印的嵌入过程；

10、所述对待认证合法性的彩色图像进行零水印提取，包括：

11、对待认证彩色图像 i′的r、g、b通道进行分离，将分离后的3个颜色分量分别进行非重叠分块；对每个子块进行全相位双正交离散余弦变换，并利用每个子块的低频系数合成新的彩色低频分量 t′；

12、计算彩色低频分量 t′的4个不同分数参数的四元数分数阶雅克比-傅里叶低阶图像矩，即 h nms1 ′、 h nms2 ′、 h nms3 ′和 h nms4 ′；

13、取 h nms1 ′、 h nms2 ′、 h nms3 ′和 h nms4 ′的幅值，根据每个矩幅值的中位数对图像矩进行二值化，将二值化的数据转化为一维行向量，采用piecewise linear chaotic mapping系统从每个矩对应的二值一维行向量中挑选 n w/4个元素，组合得到二值混合低阶矩特征向量 b v ′；采用logistic-tent系统生成长为 n w的二值序列 x t，并与二值混合低阶矩特征向量 b v ′一同作为半张量积系统的输入，得到大小为 n w× n w的二值扩充矩阵 k′；

14、采用二维chebyshev-logistic-infinite collapse map系统对二值扩充矩阵 k′进行混沌加密得到特征图像矩阵 b1 ′；

15、取出保存在注册机构版权鉴别数据库中的认证零水印 wz，与特征图像矩阵 b1 ′进行异或操作，得到未解密的二值水印图像 we ′；

16、对未解密水印图像 we ′进行反混沌置乱，即可提取出最终的水印信息 w′，最后根据 w′显示的内容信息来鉴别待认证的彩色图像 i′的版权归属。本发明实施例提供的一种基于多混沌系统的四元数域彩色图像零水印处理方法，采用多混沌系统对原始水印和特征矩阵进行加密，确保了零水印算法的安全性，同时先利用分块全相位双正交离散余弦变换得到彩色图像r、g、b各通道中各子块的低频系数，从而构造小尺寸彩色低频分量图像，并充分考虑彩色图像r、g、b三通道之间的相关性，通过计算小尺寸彩色低频分量图像不同分数参数下的四元数分数阶雅克比-傅里叶低阶图像矩，构造原始彩色图像的二值混合低阶矩特征。通过在保持原始彩色图像主要能量信息的前提下缩减图像尺寸，和采用四元数低阶矩，有效减少了数据运算量，在利用多混沌系统增强鲁棒性的同时，总体上未增加较多的运算量，有效增强了算法的时效性。