基于四元數Legendre矩校正的彩色圖像水印嵌入及檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于數字多媒體防偽和信息安全保護領域，尤其是一種對常規(guī)信號處理 (特別是針對顏色的攻擊方式）和去同步攻擊均具有較好的魯棒性的基于四元數Legendre 矩校正的彩色圖像水印嵌入及檢測方法。
【背景技術】
[0002] 伴隨著網絡技術與數字媒體技術的飛速發(fā)展，數字信息的傳輸與利用日益變得頻 繁與廣泛。由于數字信息極易被無限制任意編輯、復制與散布，數字作品的信息安全、知識 產權保護和認證等問題已變得日益突出。數字水印（Digital Watermarking)由此而受到 人們的高度重視，并已成為國際學術界研究的一個熱點。所謂數字圖像水印，就是將具有特 定意義的標記(水印)，利用數據嵌入的方法隱藏在數字圖像產品中，用以證明創(chuàng)作者對其 作品的所有權，并作為鑒定、起訴非法侵權的依據，同時通過對水印的檢測和分析保證數字 信息的完整可靠性，從而成為知識產權保護和數字多媒體防偽的有效手段。
[0003] 近年來，抗去同步攻擊數字圖像水印方法研究取得了很大進展，但現(xiàn)有絕大多數 圖像水印嵌入算法都是針對灰度圖像的，直接用于彩色載體圖像的數字水印算法較少。即 使原始載體是彩色圖像，大部分方法也只是通過提取其亮度信息或使用單色通道信息嵌入 數字水印。也就說，現(xiàn)有算法未能很好體現(xiàn)和保留不同色彩分量在整個顏色空間內的特定 聯(lián)系，因而必然影響數字水印的魯棒性和不可感知性。

【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明是為了解決現(xiàn)有技術所存在的上述技術問題，提供一種對常規(guī)信號處理 (特別是針對顏色的攻擊方式）和去同步攻擊均具有較好的魯棒性的基于四元數Legendre 矩校正的彩色圖像水印嵌入及檢測方法。
[0005] 本發(fā)明的技術解決方案是：一種基于四元數Legendre矩校正的彩色圖像水印檢 測方法，其特征在于按照如下步驟進行： 步驟1 :將灰度圖像的Legendre矩不變量理論推廣到四元數層面，并進一步構造出描 述彩色圖像內容的四元數Legendre矩不變量； 步驟2 :采用量化索引調制（QIM)方法，將數字水印嵌入到離散四元數余弦變換域的低 頻區(qū)域內。
[0006] 所述步驟1如下： 步驟11 :彩色圖像四元數Legendre矩的計算； 步驟12 :彩色圖像四元數Legendre矩不變量的計算； 步驟13 :對四元數Legendre矩不變量的特性分析。
[0007] 所述步驟2如下： 步驟21 :引入Arnold變換對水印進行置亂加密，將二值水印圖像》"置亂加密為安全 水印矩陣^然后，將巧分成2*2大小的單位?。?br>【主權項】
1. 一種基于四元數Legendre矩校正的彩色圖像水印嵌入方法，其特征在于按照如下 步驟進行： 步驟1 :將灰度圖像的Legendre矩不變量理論推廣到四元數層面，并進一步構造出描 述彩色圖像內容的四元數Legendre矩不變量； 步驟2 :采用量化索引調制方法，將數字水印嵌入到離散四元數余弦變換域的低頻區(qū) 域內。
2. 根據權利要求1所述的基于四元數Legendre矩校正的彩色圖像水印嵌入方法，其特 征在于所述步驟1如下： 步驟11 :彩色圖像四元數Legendre矩的計算； 步驟12 :彩色圖像四元數Legendre矩不變量的計算； 步驟13 :對四元數Legendre矩不變量的特性分析。
3. 根據權利要求2所述的基于四元數Legendre矩校正的彩色圖像水印嵌入方法，其特 征在于所述步驟2如下： 步驟21 :引入Arnold變換對水印進行置亂加密，將二值水印圖像)T置亂加密為安全 水印矩陣心然后，將分成2*2大小的單位小塊心》?1-d ? ? i y) i J玄1}
步驟22 :已知二維圖像水印為F，設一共可嵌入S個水印，則要將彩色載體 圖像分為S個大塊；設每個大塊由i>*ic個單位小塊構成，每個單位小塊為4，則 B：. = {b:.(i. j).0 < I < 7.0 < / ? 7} = L2.￡j* *￡c ； 步驟23:對每一個單位小塊爲分別進行即67,得到即CT的實部及虛部 Ci(IM)C\〇s<s)，并用 G，Di,盡（t= *ile)表不； 步驟24 :已知每個單位小塊爲在大塊s中的位置為itfiw .1+1 S ? 心dc I,單 位小塊4經過WCT得到的實部矩陣為4,矣KM玄J'<7};根據 域嵌入水印的前提條件，選擇實部矩陣4的4個嵌入位置4 (1，1)，4 (1，2)，4 (2,1)和4 (2,2)，采用經典的量化索引調制方法，按照下列公式實現(xiàn)水印信息的嵌入：
式中，為=〇': i):0 U ? 7=0 S ?乃表示修改后的實部矩陣 ;round( X'+:丨表示對X進 行四舍五入操作；Δ表示量化步長； 步驟25 :對每個嵌入水印的單位小塊成進行逆離散四元數余弦變換得到含水印單位 小塊，合并各小塊得到含水印彩色圖像子塊；反復執(zhí)行步驟22~24,對其它彩色圖像子重 復嵌入水印，直到S個大塊全部嵌入數字水印為止；合并S個含水印彩色圖像子塊即可得 到含水印彩色圖像尸。
4. 一種與權利要求1或2或3所述基于四元數Legendre矩校正的彩色圖像水印嵌入 方法相對應的檢測方法，其特征在于按如下步驟進行： 步驟3 :選取部分低階四元數Legendre矩不變量作為特征向量獲得最小二乘支持向量 機訓練模型； 步驟4 :基于四元數Legendre矩校正的數字水印檢測方法對彩色圖像水印進行檢測。
5. 根據權利要求4所述的基于四元數Legendre矩校正的彩色圖像水印檢測方法，其特 征在于所述步驟3如下： 步驟31 :采用彩色圖像的6個低階四元數Legendre矩不變量來反映圖像全局信息，并 進一步將其作為LS-SVM訓練特征； 步驟32 :對原始圖像/fiijr}進行不同參數的旋轉、縮放和平移處理，以產生I個訓練 樣本圖像/iCt = IA…，計算出每個的6個低階四元數Legendre矩不變量；將低階四 元數Legendre矩不變量作為訓練特征向量，將相應的平移、縮放和旋轉參數作為訓練目標 值，于是可得到訓練樣本；采用4個LS-SVM并行結構構成MIMO系統(tǒng)，LS-SVM的結構為6個 輸入，核函數采用RBF徑向基函數，進行訓練學習，即可獲得LS-SVM訓練模型。
6. 根據權利要求5所述的基于四元數Legendre矩校正的彩色圖像水印檢測方法，其特 征在于所述步驟4如下： 步驟41 :計算出待檢測彩色圖像尸的6個低階四元數Legendre矩不變量組合并將其 作為訓練特征向量；以6個組合矩不變量特征作為輸入向量，利用已獲得的LS-SVM訓練模 型對輸入向量進行數據預測，從而得到相應的輸出向量值；根據預測出的變換參數，對待檢 測彩色圖像r實施平移、縮放和旋轉變換的逆變換，最終獲得待檢測彩色圖像r的校正圖 像/ ; 步驟42 :將/(xj>分成s個大塊；然后，將每一大塊分為個單位小塊,對每一 個單位小塊4分別進行即〇；得到的實部及虛部亡1>:5);(^〇^>;4(爲5), 并用i A . q，4，矣（it = 1,2,…,Ir * h )表示； 步驟43 :每個含水印信息的單位小塊is在大塊$中的位置為 Μ?ι?:>2??Μ?Ι>:1:?"￡Ι(：丨，經過級Gr后可得到的實部矩陣J 4 ,按照下列公式提取2*2位水 印信息小塊電（= 1:2:.、Ir * Ie ):
步驟44 :重復執(zhí)行上述步驟，直到所有含水印信息的單位小塊全部提取完畢為止；對 水印進行反置亂處理，即可得到二維圖像水印r ;對其它彩色圖像子塊按照上述步驟重復 提取水印，一共可得到5個二值圖像礦<嘆1 = 1:2 - :5>，取平均得到灰度圖像水印療〃，以 中間灰度值為閾值，把圖像水印rf〃轉化為優(yōu)化的二值圖像水印r〃，r 〃即為檢測出的最優(yōu) 二值圖像水印。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于四元數Legendre矩校正的彩色圖像水印嵌入及檢測方法，該方法首先將傳統(tǒng)灰度圖像的Legendre矩不變量理論推廣到四元數層面，構造出適合于描述彩色圖像內容的四元數Legendre矩不變量；然后采用量化索引調制(QIM)方法，將數字水印嵌入到離散四元數余弦變換域的低頻區(qū)域內；水印檢測時，選取部分低階四元數Legendre矩不變量作為特征向量獲得最小二乘支持向量機（LS-SVM）訓練模型，提高彩色圖像分類器的性能。仿真實驗表明，該方法具有較好的不可感知性，而且對常規(guī)信號處理（特別是針對顏色的攻擊方式）和去同步攻擊均具有較好的魯棒性。
【IPC分類】G06T1-00, G06T7-00
【公開號】CN104766263
【申請?zhí)枴緾N201410796823
【發(fā)明人】牛盼盼, 王向陽
【申請人】遼寧師范大學
【公開日】2015年7月8日
【申請日】2014年12月20日