專利名稱：一種基于DWT-DCT和Logistic Map的醫(yī)學(xué)圖像魯棒水印方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于多媒體信號處理領(lǐng)域，涉及一種小波變換(DWT)、離散余弦變換(DCT)、混沌(Logistic Map)和圖像視覺特征的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字水印技術(shù)，具體是一種基于DffT-DCT和Logistic Map的醫(yī)學(xué)圖像魯棒水印方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著計算機科學(xué)技術(shù)和多媒體通信技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字信息管理系統(tǒng)在現(xiàn)代醫(yī)療體系中發(fā)揮了越來越重要的作用。隨著軟硬件條件的進步，特別是高分辨率的計算機X光斷層掃描技術(shù)(CT)和核磁共振成像技術(shù)(MRI)及先進的光學(xué)掃描儀等新設(shè)備的出現(xiàn)和一系列相關(guān)軟件的開發(fā)，醫(yī)學(xué)圖像的效果有了質(zhì)的飛躍。隨著互聯(lián)網(wǎng)的推廣應(yīng)用，遠程醫(yī)療、遠程診斷日益普及，基于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)尼t(yī)學(xué)圖像的信息安全問題逐漸暴露出來。在醫(yī)學(xué)圖像上的個人信息容易泄漏，如何解決這一難題？利用數(shù)字水印的不可見性和魯棒性可以較好的解決這個難題，即把醫(yī)學(xué)圖像上的病人的個人信息作為數(shù)字水印嵌入在醫(yī)學(xué)圖像中。目前對醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字水印領(lǐng)域的研究主要集中在空間域和變換域(DCT、DFT和DffT)兩個方面，它們分別通過改變空間域的某些象素的灰度或變換域的一些系數(shù)的值來嵌入水印。目前，小波變換(DWT)，是下一代圖像壓縮技術(shù)JPEG2000的核心，基于小波變換的數(shù)字水印目前研究的比較多，而DCT是現(xiàn)在最流行圖像壓縮JPEG的核心，將兩者有機結(jié)合是現(xiàn)今頻率域數(shù)字水印算法研究的熱點之一。鑒于對醫(yī)學(xué)圖像病灶區(qū)保護的特殊性要求，一般的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字水印方法常選擇將水印信息嵌入到醫(yī)學(xué)圖像的非感興趣區(qū)域(Regionofnon-interest,RONI)。醫(yī)學(xué)圖像中的感興趣區(qū)域(Region ofinterestROI)指的是那些包含重要病理特征或診療信息的病灶區(qū)，若在該區(qū)域嵌入水印，則有可能造成錯誤的診斷。但往往人們在尋找ROI時，要花費很長的時間與精力，并且一旦選擇有誤，則有可能干擾醫(yī)生的診斷。另外，在醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字水印研究領(lǐng)域，至今為止基于DWT-DCT和Logistic Map抗幾何攻擊的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字水印仍是一個比較難以解決的課題，目前尚未見公開報道，尚屬空白，而在實際應(yīng)用中，醫(yī)學(xué)圖像常受到幾何攻擊。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于DWT-DCT和Logistic Map的醫(yī)學(xué)圖像魯棒水印方法，通過將醫(yī)學(xué)圖像的視覺特征向量、加密技術(shù)和第三方的概念有機結(jié)合起來，不需要進行感興趣區(qū)域的選取，從而解決了水印嵌入、提取的快捷性問題和容量限制性問題，具有很理想的魯棒性和不可見性，有效地解決了醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)字水印問題，同時解決了醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用中出現(xiàn)的抗擊幾何攻擊和抗擊常規(guī)攻擊問題，以保護病患信息的隱秘性。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是這樣進行的先對醫(yī)學(xué)圖像進行小波變換，得到“近似系數(shù)”和“細節(jié)系數(shù)”，根據(jù)小波原理可知，“近似系數(shù)”代表醫(yī)學(xué)圖像的低頻特性，反映的是醫(yī)學(xué)圖像的主要輪廓；“細節(jié)系數(shù)”代表醫(yī)學(xué)圖像的高頻特性，反映的是醫(yī)學(xué)圖像的細節(jié)信息。由于小波變換本身的抗幾何攻擊能力較差，為此，我們先對醫(yī)學(xué)圖像進行小波變換(DWT)，然后再對反映低頻特性的“近似系數(shù)”進行全局余弦變換(DCT)，在DCT系數(shù)中，提取一個抗幾何攻擊的特征向量，并將水印技術(shù)與混沌加密、Hash函數(shù)和“第三方概念”有機結(jié)合起來，實現(xiàn)了基于DWT-DCT和Logistic Map的抗幾何攻擊數(shù)字水印的嵌入。本發(fā)明所采用的方法包括水印預(yù)處理、水印嵌入、水印提取和水印還原四大部分，第一部分為水印的預(yù)處理方法，包括(I)由邏輯初始值Xtl生成混沌序列X (j)，然后通過升維運算和符號運算得到二值加密矩陣C(i，j) ；(2)通過二值加密矩陣C(i，j)和二值水印W(i，j)得到加密的水印BW(i，j)。第二部分為水印嵌入方法，包括(3)通過對醫(yī)學(xué)圖像進行小波變換，然后對近似系數(shù)進行全局DCT變換，得到圖像的一個視覺特征向量V(j) ；(4)由醫(yī)學(xué)圖像的視覺特征向量V(j)和加密的水印BW(i，j)，通過Hash函數(shù)運算，生成二值邏輯序列Key (i，j)，然后將二值邏輯序列Key (i，j)存在第三方。第三部分為水印提取方法，包括(5)求出待測圖像的視覺特征向量V’ (j) ；(6)利用存在第三方的二值邏輯序列Key(i，j)和待測醫(yī)學(xué)圖像的特征向量V’ (j),提取出待測圖像所含的水印BW’(i，j)。第四部分為水印還原方法，包括(7)由邏輯初始值Xtl生成混沌序列X (j)，然后通過升維運算和符號運算得到二值加密矩陣C(i，j) ；(8)通過二值加密矩陣和提取的加密水印BW’(i，j)，利用Hash函數(shù)性質(zhì)可以得到還原的水印W’(i，j)?，F(xiàn)對本發(fā)明的方法進行詳細說明如下首先選擇一個有意義的二值圖像作為要嵌入醫(yī)學(xué)圖像的原始水印，記為W ={w(i, j) |w(i, j) = 0,1 ;1彡i彡Ml, I彡j彡M2},同時,我們選取一個醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的第十片作為原始醫(yī)學(xué)圖像，記為 F= {f(i, j) f(i, j) e R；1 ^ i ^NLl ^ j ^ N2}, w(i, j)和f(i，j)分別表示水印和原始醫(yī)學(xué)圖像的像素灰度值，為了便于運算，我們假設(shè)Ml = M2=Μ, NI = N2 = N。第一部分水印的預(yù)處理方法I)生成混沌序列并得到二值加密矩陣?；煦缧蛄蠿(j)由初始值Xtl生成，但它是一維序列，為了匹配二維水印，需要通過升維運算得到二維矩陣。最后，混沌序列X (j)通過符號運算得到二值加密矩陣C (i，j)。其中x(j)的值大于O. 5的為“1”，其余為“O”。2)得到混沌加密的水印。首先將原始水印轉(zhuǎn)化為二值水印W(i，j)，然后將二值水印和二值加密矩陣C(i，j)通過Hash函數(shù)性質(zhì)得到加密的水印Bff (i, j)。第二部分水印嵌入方法3)通過對原始醫(yī)學(xué)圖像進行小波變換，然后對小波變換的“近似系數(shù)”再進行全局DCT變換，在DCT的低中頻系數(shù)中，得到該醫(yī)學(xué)圖像的一個抗幾何攻擊的特征向量V(j)。先對原圖F(i，j)進行L級小波分解獲得逼近子圖系數(shù)FA(i，j)。這里取L= I.然后對逼近子圖FA (i，j)進行全局DCT變換，得到DWT-DCT系數(shù)矩陣FD (i，j)，再對DWT-DCT系數(shù)矩陣進行Zig-Zag掃描，得到頻率由低到高的DWT-DCT系數(shù)序列Y (j)，取前L個值，通過符號運算得到該醫(yī)學(xué)圖像的視覺特征向量V(j) = {v(j) |v(j) =0，1;1彡j彡L}，L的取值大小要根據(jù)一次性嵌入水印的長度和對魯棒性要求的強弱來決定，本文中，取L = 32.FA (i，j) = DWT2 (F (i，j))FD (i，j) = DCT2 (FA (i，j))Y(j) = Zig-Zag(FD(i, j))V(j) = Sign(Y(j))4)根據(jù)加密的水印BW(i，j)和圖像的視覺特征向量V(j)生成一個二值邏輯序列Key(i, j)。
權(quán)利要求
1.一種基于DWT-DCT和Logistic Map的醫(yī)學(xué)圖像魯棒水印方法，其特征在于基于小波、余弦變換的抗幾何攻擊的特征向量的提取，并將水印技術(shù)、Logistic Map混沌加密技術(shù)、密碼學(xué)中的Hash函數(shù)特性和“第三方”概念有機結(jié)合起來，實現(xiàn)了在醫(yī)學(xué)圖像中嵌入數(shù)字水印的方法，該方法共分四個部分，共計八個步驟第一部分是水印的預(yù)處理利用Logistic Map的性質(zhì)對水印進行混沛加密,得到加密的水印BW (i，j)；1)由邏輯初始值Xtl生成混沌序列X(j)，然后通過升維運算和符號運算得到二值加密矩陣 C(i，j)；2)二值加密矩陣C(i，j)和二值水印W(i，j)通過Hash函數(shù)性質(zhì)得到加密的水印BW(i，j);第二部分是水印的嵌入通過對水印的嵌入操作，得到相應(yīng)的二值邏輯序列Key(i，j);3)對原始醫(yī)學(xué)圖像進行小波變換，再對其近似系數(shù)進行全局余弦變換，在余弦變換系數(shù)中，根據(jù)低中頻系數(shù)的符號序列來得到該醫(yī)學(xué)圖像的一個抗幾何攻擊的特征向量V(j)；4)由醫(yī)學(xué)圖像的視覺特征向量V(j)和加密的水印BW(i,j),通過Hash函數(shù)運算,生成二值邏輯序列Key(i，j)，保存Key(i，j)，下面提取水印時要用到，通過把Key(i，j)作為密鑰向第三方申請，以獲得對原始醫(yī)學(xué)圖像的所有權(quán)；第三部分是水印的提取通過二值邏輯序列Key(i，j)和待測醫(yī)學(xué)圖像的抗幾何攻擊的特征向量V’(j)，提取出水印BW’(i，j)；5)對待測醫(yī)學(xué)圖像進行小波變換并對其近似系數(shù)進行全局DCT變換；在變換系數(shù)中，根據(jù)低中頻系數(shù)的符號提取出待測醫(yī)學(xué)圖像的一個抗幾何攻擊的特征向量V’ (j)；6)利用Hash函數(shù)性質(zhì)，和存在于第三方的Key(i，j)，提取出水印，BW，(i，j)=Key(i，j) V，G);第四部分是水印的還原利用Logistic Map性質(zhì)得到二值加密矩陣,還原水印；7)由邏輯初始值Xtl生成混沌序列X(j)，然后通過升維運算和符號運算得到二值加密矩陣 C(i，j)；8)利用Hash函數(shù)性質(zhì)，和二值加密矩陣C(i，j)，還原加密的水印，W’(i,j)=BW’ (ij) C(i,j)；將w(i，j)和w’(i，j)進行歸一化相關(guān)系數(shù)計算，來確定醫(yī)學(xué)圖像的所有權(quán)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于DWT-DCT和Logistic Map的醫(yī)學(xué)圖像魯棒水印方法，屬于多媒體信號處理領(lǐng)域。本發(fā)明是先進行水印的預(yù)處理和水印的嵌入，包括(1)利用Logistic Map得到加密矩陣；(2)得到加密的水??；(3)對原圖進行DWT變換，再對逼近子圖進行DCT變換，并提取一個特征的向量；(4)利用該特征向量和混沌加密的水印得到相應(yīng)的二值邏輯序列，并將該二值序列存于第三方；再進行水印的提取和還原，包括(5)對待測圖像進行類似(3)的操作，求出一個特征向量；(6)提取加密的水??；(7)利用Logistic Map生成二值加密矩陣；(8)求得還原水??；本發(fā)明可以保護病患信息的隱秘性。
文檔編號G06T1/00GK102945543SQ20121046602
公開日2013年2月27日 申請日期2012年11月19日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月19日
發(fā)明者李京兵, 杜文才, 劉瑤利, 周又玲 申請人:海南大學(xué)