专利名称：一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法
技术领域：
本发明涉及一种数字水印技术，尤其是涉及一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法。
背景技术：
立体图像/视频由于能够给人们带来更加真实的场景感受而深受欢迎，同时市场的应用需求也推动着立体图像/视频技术的快速发展。随着计算机和网络技术的不断进步，攻击者能够较容易地对多媒体内容进行复制、修改、编辑和存储等操作，使得这些高端资源的内容受到质疑。如何对立体图像/视频内容的认证已成为一个亟待解决的问题。数字水印技术作为一种信息隐藏技术为多媒体内容认证提供了新的解决方法。针对内容认证的数字水印技术分为脆弱的和半脆弱的两类脆弱水印能够检测任何对图像完整性的破坏，而半脆弱水印能够容忍一定程度的有益图像处理操作；半脆弱水印技术对非恶意的图像处理操作(如大于70%的JPEG压缩、浓度小于5%的椒盐噪声和浓度不大于O. 5%的高斯白噪声等)具有鲁棒性，而对恶意篡改操作(如图像剪切、图像拼接、旋转和小于70%的JPEG压缩等)具有脆弱性。在实际应用中，往往需要能够有效区分有益图像处理与恶意篡改的半脆弱水印方法。近年来，基于内容认证的平面图像水印方法受到了国内外学者的广泛关注。Lee提出一种平面图像的脆弱水印方法，其将图像高五位信息生成恢复水印存储两次，并将图像的定位及恢复水印嵌入在低三位，在恢复的过程中能够恢复原来的高五位信息，影响图像的透明性。Tasi提出一种基于小波变换域的半脆弱水印方法，此方法中恢复水印只存储一次，降低了图像恢复的能力，同时，定位和恢复水印嵌入的幅度较大，造成图像的透明性较差。立体水印方法在立体图像的版权保护和完整性认证两个方面有一定的发展。Lee等人提出了一种基于绘制的水印方法实现三维图像内容的版权保护，该方法能够容忍绘制 过程中所产生的一定程度的失真。Campisi等人提出了一种基于水印技术的图像编码方法，以实现立体图像的安全保护。Zhou针对版权保护提出了一种基于超混沌离散系统的立体图像零水印方法，该方法对加噪、滤波、压缩、剪切等各种攻击能够表现出较强的鲁棒性。Luo提出了一种立体图像水印方法，其使用离散余弦变换从而达到版权保护的目的。然而，以上所述的立体数字水印方法存在以下问题一方面，它们主要集中于鲁棒性水印技术的研究，半脆弱水印方法及其应用的研究较为罕见；另一方面，由于它们未能充分挖掘人类视觉感知特性，因此图像透明性有待进一步提高。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其在保证立体图像质量保持不变或变化不大的前提下，能够有效地保护图像内容真实性及完整性，能够有效地提高图像的透明性，并且能够很好地实现透明性、对偶然攻击的鲁棒性与对恶意攻击脆弱性三者之间的平衡。本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于包括以下步骤①在水印嵌入端，将待嵌入水印的立体图像记为{SOTg(m，η)}，将{SOTg(m，η)}的视差图像记为{DOTg(m，n)},将{SOTg(m，n)}的左图像记为{LOTg(m，n)},将{SOTg(m，n)}的右图像记为{ROTg(m, η)},其中，{Sorg (m, η)} > {Dorg (m, η)} > {Lorg (m, η)}和{ROTg(m，n)}的分辨率为MXN, I彡m彡Μ, I彡η彡N, Sorg(m, η)表示{SOTg(m, η)}中坐标位置为(m, η)的像素点的像素值，DOTg(m，η)表示{DOTg(m，n)}中坐标位置为(m，η)的像素点的像素值，LOTg(m，η)表示{Lorg (m, η)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值,ROTg(m, η)表示{ROTg(m，n)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值；②以两种图像块划分方式将{LOTg(m，n)}和{ROTg(m，n)}分别划分成多个图像块，
第一种划分方式将{LOTg(m，η)}和{ROTg(m，n)}分别划分成
权利要求
1. 一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于包括以下步骤 ①在水印嵌入端，将待嵌入水印的立体图像记为{SOTg(m，n)}，将{SOTg(m，n)}的视差图像记为{DOTg(m，n)},将{SOTg(m，n)}的左图像记为{LOTg(m，n)},将{SOTg(m，n)}的右图像记为 IRmi5 (m, η)},其中，{SOTg(m，n)}、{Dorg (m, η)} > {Lorg (m, η)}和{ROTg(m，n)}的分辨率为MXN, I≤m≤Μ, I≤η≤N, Sorg(m, η)表示{SOTg(m, η)}中坐标位置为(m, η)的像素点的像素值，DOTg(m，η)表示{DOTg(m，n)}中坐标位置为(m，η)的像素点的像素值，LOTg(m，η)表示{Lorg (m, η)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值,ROTg(m, η)表示{ROTg(m，n)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值； ②以两种图像块划分方式将{LOTg(m，η)}和{ROTg(m，n)}分别划分成多个图像块，第一种划分方式将{LOTg(m，η)}和{ROTg(m，n)}分别划分成个互不重叠的尺寸大小 为2X2的第一图像块，将{LOTg(m，n)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块记为
2.根据权利要求1所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤③的具体过程为 ③-1、对{LOTg(m，n)}中的每个第一图像块进行奇异值分解，得到各自对应的U矩阵和V矩阵，分别记为队和';对{ROTg(m，n)}中的每个第一图像块进行奇异值分解，得到各自对应的U矩阵和V矩阵，分别记为Ur和Vk ； ③-2、判断{LOTg(m，n)}中的每个第一图像块奇异值分解后得到的U矩阵队中的左上角值是否大于V矩阵'中的左上角值，如果是，将对应的第一图像块的特征信息的值置为1，否则，将对应的第一图像块的特征信息的值置为O ; 判断{ROTg(m，n)}中的每个第一图像块的U矩阵Uk中的左上角值是否大于V矩阵Vk中的左上角值，如果是，将对应的第一图像块的特征信息的值置为1，否则，将对应的第一图像块的特征信息的值置为O ; ③-3、令{WOTg(m，n)}表不{Sorg (m, η)}的定位水印,将{WOTg(m，n)}划分成
3.根据权利要求1或2所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤④的具体过程为 ④-1、获取{R g(m，n)}的背景亮度图像和边缘强度图像，分别记为{bgOTg(m，n)}和{ehorg(m, η)},其中，{bgOTg(m, η)}和{ehOTg (m, η)}的分辨率均为 MXN, bgorg(m, η)表示{bgorg(m, n)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值，ehOTg(m，η)表示{ehOTg(m，n)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值； ④-2、根据{DOTg(m, η)}、{bgOTg(m, η)}和{ehOTg(m, η)}中的每个像素点的像素值，计算{LOTg (m，η)}中的每个像素点的全局双目恰可觉察失真值，将{LOTg(m，n)}中坐标位置为(m，η)的像素点的全局双目恰可觉察失真值记为Gbind (m，η)，
4.根据权利要求3所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤⑤的具体过程为 ⑤-1、计算
5.根据权利要求4所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤⑤-2的具体过程为 Al、根据μ和δ，计算{LOTg(m，n)}中的非敏感区域与较敏感区域的分割阈值及较敏感区域与敏感区域的分割阈值，分别记为a和b，a=y-S，b=y + S ； B1、比较{GBjro(m，n)}中的每个像素点的全局双目恰可觉察失真值与b的大小，对{Lorg(m, η)}中的每个像素点进行归类，对于{6Β·(πι，η)}中坐标位置为(m，η)的像素点，判断6_(111，11)彡b是否成立，如果Giund(m, η)彡b成立，则确定{LOTg(m，n)}中坐标位置为(m，n)的像素点属于敏感区域，并将该像素点归为第一类像素点，同时确定该像素点的像素值的h比特位上嵌入对应的水印比特位；如果Gbjnd(m，η)彡b不成立，则再判断a<GBJND (m, n) <b是否成立,如果a〈G_ (m, n) <b成立,则确定{LOTg (m, η)}中坐标位置为(m, η)的像素点属于较敏感区域，并将该像素点归为第二类像素点，同时确定该像素点的像素值的b2比特位上嵌入对应的水印比特位；如果a〈GBJND (m, n) <b不成立,则再判断Gwnd (m, η)彡a是否成立,如果6_(111，n) Sa成立,则确定{LOTg(m，n)}中坐标位置为(m, η)的像素点属于非敏感区域，并将该像素点归为第三类像素点，同时确定该像素点的像素值的b3比特位上嵌入对应的水印比特位。
6.根据权利要求4所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤⑥的具体过程为 ⑥-1、对{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块中的每个像素点的高六位比特位的值进行离散余弦变换，得到{R g(m，n)}中的每个第二图像块的64个离散余弦变换系数，然后利用JPEG量化表对{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块的64个离散余弦变换系数进行量化； ⑥-2、对{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块的64个量化后的离散余弦变换系数进行Zigzag扫描形成一行，然后选取{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块的前8个量化后的离散余弦变换系数，其中，每个量化后的离散余弦变换系数为十进制形式； ⑥-3、以二进制表示{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块的前8个离散余弦变换系数，得到{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块对应的64个水印比特位，由{ROTg(m，n)}中的所有第二图像块对应的所有水印比特位组成一个第一恢复信息用水印； ⑥-4、对{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块的坐标位置在密钥K3下进行Torus二维坐标置换映射得到映射后的第三坐标位置，对{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块的坐标位置在密钥1(4下进行Torus 二维坐标置换映射得到映射后的第四坐标位置，将{ROTg(m，n)}中位置坐标为(X，y)的第二图像块d (U)的坐标位置(x，y)在密钥K3和密钥K4下进行Torus 二维坐标置换映射得到映射后的第三坐标位置和第四坐标位置记为(x’，y’)和(X"，y")，x' = (x X K3) mod (M/8)+1, y' =(yXK3)mod(N/8)+l, x " = (x X K4) mod (M/8)+1，y " = (y X K4)1110(10/8)+1，其中，1110(1为取模运算符号，1(1古1(2古1(3古1(4，1(3￡
, K4 e
; ⑥-5、将{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块对应的64个水印比特位的值赋值给坐标位置为{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块的坐标位置映射后得到的第三坐标位置的第二图像块中的每个像素点的像素值的4比特位，及对应赋值给坐标位置为{ROTg(m，n)}中的每个第二图像块的坐标位置映射后得到的第四坐标位置的第二图像块中的每个像素点的像素值的k比特位，完成将第一恢复信息用水印嵌入{ROTg(m，n)}中；对于{ROTg(m，n)}中位置坐标为(X，y)的第二图像块Gg (x,v)，将Cfy (U)对应的64个水印比特位的值一一对应地赋值给坐标位置为(x’，y’)的第二图像块中的64个像素点的像素值的Id1比特位，并将Cfs(Xj)对应的64个水印比特位的值一一对应地赋值给坐标位置为(X"，y")的第二图像块Ci(P,J”)中的64个像素点的像素值的K比特位。
7.根据权利要求6所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤⑦的具体过程为 ⑦-1、根据{DOTg(m，n)}中的每个像素点的像素值，确定{LOTg(m，n)}中的每个像素点为不可匹配像素点或为可匹配像素点，对于{LOTg(m，n)}中坐标位置为(m，n)的像素点，判断{DOTg(m，n)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值DOTg(m, η)是否为255,如果是,确定{LOTg(m，n)}中坐标位置为(m，n)的像素点为不可匹配像素点，否则，确定{LOTg(m，n)}中坐标位置为(m，n)的像素点为可匹配像素点； 然后确定{LOTg(m，η)}中的每个第二图像块为不可匹配块或可匹配块，对于{LOTg(m，n)}中坐标位置为(x，y)的第二图像块判断(尤.V)中是否存在不可匹配像素点，如果存在，确定(U)为不可匹配块并归为不可匹配区域，否则，确定(x，y)为可匹配块并归为可匹配区域； ⑦-2、对{LOTg(m，n)}中的每个不可匹配块中的每个像素点的高四位比特位进行离散余弦变换，得到{LOTg(m，η)}中的每个不可匹配块的64个离散余弦变换系数，然后利用JPEG量化表对{LOTg(m，η)}中的每个不可匹配块的64个离散余弦变换系数进行量化； ⑦-3、对{LOTg(m，n)}中的每个不可匹配块的64个量化后的离散余弦变换系数进行Zigzag扫描形成一行，然后选取{LOTg(m，n)}中的每个不可匹配块的前8个量化后的离散余弦变换系数，其中，每个量化后的离散余弦变换系数为十进制形式； ⑦-4、以二进制表示{LOTg(m，n)}中的每个不可匹配块的前8个量化后的离散余弦变换系数，得到{LOTg(m，n)}中的每个不可匹配块对应的64个水印比特位，由{LOTg(m，n)}中的所有不可匹配块对应的所有水印比特位组成一个第二恢复信息用水印； ⑦-5、对{LOTg(m，η)}中的每个不可匹配块的坐标位置在密钥K3下进行Torus 二维坐标置换映射得到映射后的第五坐标位置，假设{LOTg(m，η)}中坐标位置为(x，y)的第二图像块(U)为不可匹配块，则将Gts (U)的坐标位置(X，y)在密钥K3下进行Torus 二维坐标置换映射得到映射后的第五坐标位置记为(X*，/)，x*=(xXK3)m0d(M/8)]+l，y*=(yXK3)mod(N/8)]+l,其中，mod为取模运算符号； ⑦-6、将{LOTg(m，n)}中的每个不可匹配块对应的64个水印比特位的值赋值给坐标位置为每个不可匹配块的坐标位置映射后得到的第五坐标位置的第二图像块中的每个像素点的像素值的h比特位，完成将第二恢复信息用水印嵌入{LOTg(m，n)}中；假设{LOTg(m，n)}中坐标位置为(x，y)的第二图像块(U)为不可匹配块，则将(X，凡)对应的64个水印比特位的值一一对应地赋值给坐标位置为( )的第二图像块中的64个像素点的像素值的k比特位。
8.根据权利要求1所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤3)的具体过程为 3)_1、获取{Rwat(m，n)}的背景亮度图像和边缘强度图像，分别记为Ibgwat (m，η)}和{ehwat (m, η)},其中，{bgwat (m, η)}和{ehwat (m, η)}的分辨率均为 MX N, bgwat (m, n)表示Ibgwat (m，η)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值，ehwat (m，η)表示Iehwat (m，η)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值； 3) -2、根据{Dwat (m, η)}、{bgwat (m, η)}和{ehwat (m, η)}中的每个像素点的像素值，，计算{Lwat(m，η)}中的每个像素点的全局双目恰可觉察失真值，将ILwat(m，η)}中坐标位置为(m，η)的像素点的全局双目恰可觉察失真值记为Hbind (m，η)，
9.根据权利要求1或8所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤4)的具体过程为 4)-1、计算{HB1ND(m，n)}中的所有像素点的全局双目恰可觉察失真值的全局 平均值和全局标准差值，分别记为μ ’和
10.根据权利要求9所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤4) -2的具体过程为 A2、根据μ '和δ '，将{Lwat(m，η)}中的非敏感区域与较敏感区域的分割阈值及较敏感区域与敏感区域的分割阈值，分别记为a'和b'，a' =μ / -δ'，b' =μ / +δ'； Β2、比较{Ηβ· (m，η)}中的每个像素点的全局双目恰可觉察失真值与b '的大小，对{Lwat (m, η)}中的每个像素点进行归类,对于{Ηβ· (m, η)}中坐标位置为(m, η)的像素点，判断Hwnd (m, η) Sb'是否成立，如果Hwnd (m, η) Sb'成立，则确定{Lwat(m，n)}中坐标位置为(m，n)的像素点属于敏感区域,并将该像素点归为第一类像素点，同时确定该像素点的像素值的h比特位上嵌入有水印比特位；如果HBjro(m，n) W不成立，则再判断a' <Hbjnd (m, n) <b;是否成立,如果a' <HBJND (m, n) <b;成立,则确定{Lwat (m, η)}中坐标位置为(m，n)的像素点属于较敏感区域,并将该像素点归为第二类像素点，同时确定该像素点的像素值的b2比特位上嵌入有水印比特位；如果a' <H_(m，n)〈b'不成立，则再判断Hbjnd(m, n)是否成立,如果Hbjnd(m, n) Sa'成立,则确定{Lwat(m，n)}中坐标位置为(m, η)的像素点属于非敏感区域,并将该像素点归为第三类像素点，同时确定该像素点的像素值的b3比特位上嵌入有水印比特位。
11.根据权利要求9所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤5)的具体过程为 5)-1、对ILwat(m，η)}中的每个第一图像块进行奇异值分解，得到各自对应的U矩阵和V矩阵，分别记为Utaat和Vtaat ;依次对{Rwat(m，n)}中的每个第一图像块进行奇异值分解，得到各自对应的U矩阵和V矩阵，分别记为Uarat和Vftrat ； 5)-2、判断ILwat (m，η)}中的每个第一图像块的U矩阵Utaat中的左上角值是否大于V矩阵'wat中的左上角值，如果是，则将对应的第一图像块的特征信息的值置为1，否则，将对应的第一图像块的特征信息的值置为O ; 判断{Rwat(m，n)}中的每个第一图像块的U矩阵队_中的左上角值是否大于V矩阵Varat中的左上角值，如果是，则将对应的第一图像块的特征信息的值置为1，否则，将对应的第一图像块的特征信息的值置为O ; 5)_3、令{
12.根据权利要求11所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤6)的具体过程为6)-1、计算 Iffwat (m, η)}与{『二 (《V )}的差图像，记为{Ewat (m, η)},将{Ewat (m, η)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值记为 Ewat (m，n)，=中，“I I”为取绝对值符号； 6)-2、将{Ewat(m，n)}划分成个互不重叠的尺寸大小为2X2的第一图像块，将 {Ewat(m，n)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块记为BEwat(i，j)，其中， 6)-3、将{Ewat(m，n)}中的每个第一图像块的坐标位置在密钥K1和密钥K2下分别进行Torus 二维坐标置换映射得到映射后的第一坐标位置和第二坐标位置，将{Ewat(m，n)}中的第一图像块BEwat (i，j)的坐标位置(i，j)在密钥K1下进行Torus 二维坐标置换映射得到映射后的第一坐标位置记为(i’，j’)，将{Ewat(m，n)}中的第一图像块BEwat (i，j)的坐标位置(i，j)在密钥K2下进行Torus 二维坐标置换映射得到映射后的第一坐标位置记为(i"，j" ), i'=(IXK1) mod (M/2)+1, j'= (j XK^mod (N/2)+1, i" = (i X K2) mod (M/2)+1，j" =(jXK2)mod(N/2)+l，其中，mod 为取模运算符号，K1 ^K2iK1 e [Ο, 100], K2 e [O, 100]； 6)_4、根据{Ewat(m，n)}中的每个第一图像块中的每个像素点的像素值生成{Lwat(m，n)}的定位图像{Etaat(i，j)}和{Rwat(m，n)}的定位图像{EKwat (i，j)}，具体过程为 A6、如果{Ewat(m，n)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块BEwat (i，j)中第一行第一列的像素点的像素值为0，则将(EbratIXjM中坐标位置为(i, j)的像素点的像素值EbratQ, j)赋值为 0，然后判断BEwat (i，j)中第一行第二列的像素点的像素值是否为0，如果是，则将{EKwat (i, j)}中坐标位置为(i, j)的像素点的像素值Eftrat (i, j)赋值为0，否则，将IEftrat (i，J')}中坐标位置为(i，j)的像素点的像素值Eftrat (i, j)赋值为I,如果BEwat(i, j)中第一行第一列的像素点的像素值为1，则将{Etaat(i, j)}中坐标位置为(i, j)的像素点的像素值Etaat (i，j)赋值为1，然后执行步骤B6 ； B6、如果{Ewat(m，n)}中坐标位置为第一坐标位置(i '，j')的第一图像块BEwat (i' , )中第一行第一列的像素点的像素值为0，则判断BEwat (P , )中第二行第一列的像素点的像素值是否为0，如果是，将{EKwat(i，j)}中坐标位置为(i，j)的像素点的像素值Eftrat(i, j)赋值为0，否则，将{EKwat(i, j)}中坐标位置为(i, j)的像素点的像素值Eftrat (i, j)赋值为I ;如果BEwat (i ' , )中第一行第一列的像素点的像素值为1，则执行步骤C6 ； C6、如果{Ewat(m，n)}中坐标位置为第二坐标位置(i " , j ")的第一图像块BEwat(i"，j")中第一行第一列的像素点的像素值为0，则判断BEwat(i"，j")中第二行第二列的像素点的像素值是否为0，如果是，将{EKwat(i，j)}中坐标位置为(i，j)的像素点的像素值EKwat(i, j)赋值为0，否则，将{EKwat(i, j)}中坐标位置为(i, j)的像素点的像素值EKwat (i，j)赋值为I ;如果BEwat (i"，j")中第一行第一列的像素点的像素值为1，则将IEftrat (i，J·)}中坐标位置为(i，j)的的像素点的像素值EKwat(i, j)赋值为I。
13.根据权利要求12所述的一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，其特征在于所述的步骤7)的具体过程为 7)-1、计算{Etaat(i，j)}中错误的像素点的个数与篡改的像素点的个数，然后计算{ELwat(i, j)}中错误的像素点的个数与IEtaat(i，j)}中像素点的总数的比率，记为P1，再计算IEtat 中篡改的像素点的个数与错误的像素点的个数的比率，记为S1，其中，对于 中坐标位置为(i，j)的像素点，确认其是否为错误的像素点及是否为篡改的像素点的过程为如果{Etaat(i，j)}中坐标位置为(i, j)的像素点的像素值EbratQ, j)为1，则确定{Etaat(i，j)}中坐标位置为(i，j)的像素点为错误的像素点；如果{Etaat(i，j)}中坐标位置为(i，j)的像素点为 错误的像素点，且以该错误的像素点为中心的周围8邻域内还有两个错误的像素点，则确定{Etaat(i, j)}中坐标位置为(i, j)的像素点为篡改的像素点； 计算IE—(i，jM中错误的像素点的个数与篡改的像素点的个数，然后计算{ERwat(i, j)}中错误的像素点的个数与IEftrat(i，j)}中像素点的总数的比率，记为Pr，再计算IEarat 中篡改的像素点的个数与错误的像素点的个数的比率，记为δρ其中，对于IEftrat(i，中坐标位置为(i，j)的像素点，确认其是否为错误的像素点及是否为篡改的像素点的过程为如果{EKwat(i, j)}中坐标位置为(i, j)的像素点的像素值Eftrat(i, j)为1，则确定{EKwat(i，j)}中坐标位置为(i，j)的像素点为错误的像素点；如果{EKwat(i, j)}中坐标位置为(i，j)的像素点为错误的像素点，且以该错误的像素点为中心的周围8邻域内还有两个错误的像素点，则确定{EKwat(i, j)}中坐标位置为(i, j)的像素点为篡改的像素点； 7)-2、判断P I的值是否大于O且S1的值是否大于设定的阈值T，如果P 值大于O且S1的值大于设定的阈值T，则认为ILwat (m，n)}为恶意篡改图像，否则，认为ILwat (m，n)}为非恶意篡改图像； 判断P J勺值是否大于O且δ ^的值是否大于设定的阈值T，如果Pr的值大于O且5r的值大于设定的阈值T，则认为{Rwat(m，n)}为恶意篡改图像，否则，认为{Rwat(m，n)}为非恶意篡改图像； 7)-3、如果{Rwat(m，n)}为恶意篡改图像，则判断{EKwat(i，j)}中的每个像素点的像素值，确定{Rwat(m，n)}中遭到篡改的第一图像块，然后根据遭到篡改的第一图像块在{Rwat(m，n)}中找出对应的第二图像块，再获取找出的第二图像块的第一恢复信息，具体过程为 A7、判断{EKwat(i，j)}中坐标位置为(i，j)的像素点的像素值Eftrat(i，j)是否为1，如果Eftrat (i，j)为1，则认为{Rwat(m，n)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块< (/,乃遭到篡改；B7、在{Rwat(m，η)}中找出遭到篡改的第一图像块所在的第二图像块，假设遭到篡改的第一图像块在所在的第二图像块中的坐标位置为(1-mod(1-l, 4) X 4，j-mod(j_l, 4) X 4),并假设在{Rwat (m, η)}中找出的第二图像块为坐标位置为(x，y)的第二图像块qL(w)，则将找出的第二图像块Ctrf(U)的坐标位置(x，y)在密钥K3下进行Torus 二维坐标置换映射得到映射后的第三坐标位置，记为(X’，y’)，X’ = (xXK3)mod(M/8) +1,y' =(}^1(3)1]10(1(1^/8)+1，其中，叉=1]10(1(;[，4)+l,y=mod(j, 4)+1 ,mod为取模运算符号，W K3, K3 e [O, 100]； C7、令 = (χ,-1)κ4 + (/-mod(/,4)χ 4)，] = (y' -1)χ4 + (./ -mod(/,4)χ4)，判断{ERwat(i, j)}中坐标位置为(U)的像素点的像素值是否为1，如果是，则认为{Rwat(m，n)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块<,(0·)的第一恢复信息用水印遭到篡改，然后将找出的第二图像块(尤>')的坐标位置(X，y)在密钥K4下进行Torus 二维坐标置换映射得到映射后的第四坐标位置，记为(χ"，y" )，x" =(xXK4)mod(M/8)+l，y" =(yXK4)mod(N/8)+l，再执行步骤 E7，否则，执行步骤 D7 ;其中，K1 ^ K2 ^ K3 ^ K4, K4 e [O, 100]；D7、提取{Rwat(m，n)}中坐标位置为(x’，y’)的第二图像块中的每个像素点的像素值的匕比特位中的64个第一恢复信息用水印比特位，将这64个第一恢复信息用水印比特位以每8个为一组，以十进制表示每组的数，得到8个数，再将这8个数作为前8个数并且依次在末尾添加56个零形成一个I行64列的数组，然后进行逆Zigzag扫描，最后对逆Zigzag扫描得到的8 X 8矩阵进行反JPEG量化并进行反离散余弦变换，获得{Rwat (m, η)}中坐标位置为(x，y)的第二图像块(U)的第一恢复信息，记为G ,将K中坐标位置与遭到篡改的第一图像块5^(4力中的每个像素点在所在的第二图像块C:(x，>，)中的坐标 位置对应的四个像素点的像素值依次对应地赋值给{Rwat(m，n)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块Ci(U)中的四个像素点，其中，第一恢复信息用水印比特位的值为I或0，巧的尺寸大小为8X8 ; E7、提取{Rwat(m，n)}中坐标位置为(x〃，y")的第二图像块中的每个像素点的像素值的k比特位中的64个第一恢复用水印比特位，将这64个第一恢复信息用水印比特以每8个为一组，以十进制表示每组的数，得到8个数，再将这8个数作为前8个数并且依次在末尾添加56个零形成一个I行64列的数组，然后进行逆Zigzag扫描，最后对逆Zigzag扫描得到的8X8矩阵进行反JPEG量化并进行反离散余弦变换，获得{Rwat(m，n)}中坐标位置为(x，y)的第二图像块(U)的第一恢复信息，记为，将中中坐标位置与遭到篡改的第一图像块iC, (LJ)中的每个像素点在所在的第二图像块中的坐标位置对应的四个像素点的像素值依次对应地赋值给{Rwat(m，n)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块中的四个像素点，其中，第一恢复信息用水印比特位的值为I或o，S的尺寸大小为8X8 ; 7)-4、如果{Lwat (m，n)}为恶意篡改图像，则根据{Dwat (m, η)}中的每个像素点的像素值，确定ILwat (m，η)}中的每个像素点为不可匹配像素点或为可匹配像素点，对于{Lwat (m, η)}中坐标位置为(m，n)的像素点,如果{Dwat(m，n)}中坐标位置为(m, η)的像素点的像素值Dwat (m，η)为255，则确定{Lwat (m，η)}中坐标位置为(m，η)的像素点为不可匹配像素点，如果{Dwat (m, η)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值Dwat (m, η)不为255,确定{Lwat(m，η)}中坐标位置为(m，n)的像素点为可匹配像素点，然后判断{Etaat(i，j)}中每个像素点的像素值，确定ILwat (m，η)}中遭到篡改的第一图像块，再根据遭到篡改的第一图像块在ILwat (m，η)}中找出对应的第二图像块，当找出的第二图像块为不可匹配块时，获取找出的第二图像块的第二恢复信息，当找出的第二图像块为可匹配块时，在{Rwat(m，n)}中寻找与遭到篡改的第一图像块中的每个像素点对应的最佳匹配点，再将找到的四个最佳匹配点的像素值一一对应地赋值给遭到篡改的第一图像块中的每个像素点，具体过程为F7、判断{Etaat(i，j)}中坐标位置为(i，j)的像素点的像素值Ebrat(i，j)是否为1，如果ELwat(i, j)为1，则认为ILwat (m，η)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块(U)遭到篡改；G7、在{Lwat(m，η)}中找出遭到篡改的第一图像块(t(U)所在的第二图像块，假设遭到篡改的第一图像块在所在的第二图像块中的坐标位置为(1-mod(1-l, 4), j-mod(j-l, 4))，并假设在{Lwat (m, η)}中找出的第二图像块为坐标位置为(X，y)的第二图像块其中，x=mod(i, 4)+1, y=mod(j, 4)+1, mod 为取模运算符号；H7、判断找出的第二图像块中是否存在不可匹配像素点，如果是，则确定(U)为不可匹配块，然后执行步骤17，否则，确定(U)为可匹配块，然后执行步骤J7 ；. 17、将找出的第二图像块Cti(U)的坐标位置(x，y)在密钥K3下进行Torus 二维坐标置换映射得到映射后的第三坐标位置，记为(χ’，y’)，χ' = (χ X K3) mod (M/8)+1, y’=(yXK3)mod(N/8)+l，然后提取ILwat (m，n)}中坐标位置为(χ’，y’)的第二图像块Qiai (x'，/)中的每个像素点的像素值的bQ比特位中的64个第二恢复用水印比特位，将这64个第二恢复信息用水印比特位以每8个为一组，以十进制表示每组的数，得到8个数，再将这8个数作为前8个数并且依次在末尾添加56个零形成一个I行64列的数组,然后进行逆Zigzag扫描，最后对逆Zigzag扫描得到的8X8矩阵进行反JPEG量化并进行反离散余弦变换，获得ILwat(m，η)}中坐标位置为(x，y)的第二图像块O,_v)的第二恢复信息，记为圮，将足t中坐标位置与遭到篡改的第一图像块見中的每个像素点在所在的第二图像块Qiflf(U)中的坐标位置对应的四个像素点的像素值依次对应地赋值给ILwat (m，η)}中坐标位置为(i，j)的第一图像块(U)中的四个像素点，其中，第二恢复信息用水印比特位的值为I或O，圮的尺寸大小为8X8，mod为取模运算符号，K1^ K2^ K3，K3 e [O, 100]；J7、根据ILwat (m，η)}中遭到篡改的第一图像块疋,,(/,./)得到遭到篡改的四个像素点的坐标位置，在{Rwat(m，n)}中找出BiU)中的每个遭到篡改的像素点对应的最佳匹配点，并将在{Rwat (m, η)}中找到的四个最佳匹配点的像素值--对应地赋值给([■/')中的每个遭到篡改的像素点，其中，{Rwat(m，n)}中的最佳匹配点的寻找过程为如果中 遭到篡改的像素点在ILwat (m，η)}中的坐标位置为(m，n)，则根据{Dwat (m，η)}中坐标位置为(m，n)的像素点的像素值Dwat (m, η)，确定{Lwat (m, η)}中坐标位置为(m, η)的像素点在{Rwat (m, η)}中对应的最佳匹配点的坐标位置为(m, n+Dwat (m, η))。
全文摘要
本发明公开了一种基于双目恰可觉察失真的立体图像半脆弱水印方法，首先提取左右图像的定位水印；然后根据左图像双目恰可觉察失真值确定定位水印在左图像的嵌入比特位置，进而将左右图像的定位水印分层嵌入左图像；最后利用离散余弦变换和JPEG量化压缩将右图像恢复信息嵌入到右图像，而对于左图像，则将遮挡暴露区域压缩后的恢复信息嵌入到左图像，优点是本方法充分利用了左右图像的匹配特性，使得篡改的立体图像恢复的质量得到了进一步的提高，实验结果表明，本方法不仅能够准确地实现篡改区域的定位，而且能根据左右图像的关系及恢复信息对篡改区域的内容进行恢复。
文档编号H04N13/00GK103024375SQ201210461409
公开日2013年4月3日 申请日期2012年11月15日 优先权日2012年11月15日
发明者蒋刚毅, 王晶, 郁梅, 骆挺, 邵枫, 彭宗举 申请人:宁波大学