基于Hessenberg分解的双彩色图像盲水印方法
基于Hessenberg分解的双彩色图像盲水印方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于信息安全技术领域，涉及大容量彩色数字图像作为数字水印的版权保 护。
【背景技术】
[0002] 随着Internet和多媒体技术的快速发展，数字作品的非法拷贝、恶意篡改版权保 护等已越来越成为一个迫切解决的严重问题，目前的数字水印版权保护技术存在两个突出 的问题：一是用于版权保护的标识多为伪随机序列、二值图像、灰度图像；二是现有的彩色 图像数字水印方法多为非盲水印技术；这主要是因为二值或灰度图像较彩色图像便于处 理，而嵌入较多信息量的彩色图像数字水印时，水印编码、嵌入和提取将存在较大的难度， 降低了水印不可见性和鲁棒性。因此，如何设计一种高不可见性、强鲁棒性的彩色图像数字 水印算法成为亟待解决的问题之一。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的是提供一种基于Hessenberg分解的彩色图像盲水印方法，包含水 印嵌入过程和提取过程，其水印嵌入的具体过程描述如下： 第一步：将原始彩色图像水印图像过降维处理，分成三个二维水印分量兄ft戌 然后，将每个二维水印分量进行基于私钥似（i=l，2,3)的Arnold变换以提高水印的安全 性；随后，把每个像素值转换为8位二进制数，并将所有的8位二进制数组合成二值序列％， i=l，2，3分别表示红、绿、蓝三层； 第二步：将宿主图像她分成兄保卩沒三个分量图像办户1，2, 3分别表示红、绿、蓝三 层，并将每个分量图像4进一步划分为4X4大小的非重叠的像素块；同时，用基于私钥为 J况（i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法随机选择嵌入块； 第三步：选取一个嵌入块尽并按照公式（1)进行Hessenberg分解获得其正交矩阵仏 和Hessenberg矩阵此处i,j分别表不该像素块所在的行号和列号；
第四步：查找Hessenberg矩阵Ay中的最大能量元素，然后按照公式（2)将4^_修 改为以嵌入水印R
其中，mod(.)是取余操作函数，7是水印嵌入强度； 第五步：利用公式（3)求出嵌入水印后的像素块丑^ ;
第六步：重复执行步骤第三步到第五步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止；最 后，将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像 本发明所述水印提取的具体过程如下： 第一步：将含水印图像//分成3个分层含水印图像IJ；*，i=l，2, 3分别表示红、绿、蓝三 层，并将每一分层含水印图像进一步分成4X4的非重叠像素块； 第二步：利用基于私钥为^^ (i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法选取含水印的 图像块； 第三步：将含有水印的像素块丑^按照公式（4)进行Hessenberg分解，得其Hessenberg矩阵，此处i,j分别表不该像素块所在的行号和列号；
第四步：查找Hessenberg矩阵11；^的最大能量元素，然后利用公式（5)提取水印信 息
第五步：重复执行第三步、第四步，直到提取所有的水印信息，把这些提取的信息/按 照每8位一组进行分解，并转换为十进制的像素值，然后形成分量水印FT；(户1，2，3); 第六步：将每个分量水印进行基于私钥似（i=l，2，3)的逆Arnold变换，并结合成 最终提取的水印矿。
[0004] 该方法通过系数量化技术修改Hessenberg矩阵中的最大能量元素，具有较好的 水印不可见性；提取水印时不需要原始宿主图像或原始水印图像的帮助，能从各种受攻击 图像中快速提取所嵌入的水印，具有较强的鲁棒性，该发明适用于彩色数字图像作为数字 水印的版权保护。
【附图说明】
[0005] 图1 (a)、图1 (b)是两幅原始彩色宿主图像。
[0006] 图2 (a)、图2 (b)是两幅彩色水印图像。
[0007] 图3 (a)、图3 (b)是将图2 (a)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1 (a)、图1 (b)后所得到的含水印图像，其结构相似度SSIM值依次是0. 9371、0. 9321，其峰值信噪比 PSNR值依次是 36. 3947dB、35. 4429dB。
[0008] 图4 (a)、图4 (b)是依次从图3 (a)、图3 (b)中提取的水印，其归一化互相关系 数NC值分别是 1. 0000、1. 0000。
[0009] 图5 (a)、图5 (b)、图5 (c)、图5 (d)、图5 (e)、图5 (f)是将图3 (a)所示的含 水印图像依次进行JPEG2000压缩（5:1)、椒盐噪声（0. 02)、低通滤波（100, 1)、锐化（1. 0)、 缩放（4:1)、剪切（50%)等攻击后所提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是0.9978、 0.9658,0.9666,0. 9998,0. 9980,0. 6319〇
[0010] 图6 (a)、图6 (b)是将图2 (b)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1 (a)、图1 (b)后所得到的含水印图像，其结构相似度SSIM值依次是0. 9389、0. 9354,其峰值信噪比 PSNR值依次是 35. 3785dB、35. 4642dB。
[0011] 图7 (a)、图7 (b)是依次从图6 (a)、图6 (b)中提取的水印，其归一化互相关系 数NC值分别是 1. 0000、1. 0000。
[0012] 图8 (a)、图8 (b)、图8 (c)、图8 (d)、图8 (e)、图8 (f)是将图6 (a)所示的含 水印图像依次进行JPEG2000压缩（5:1)、椒盐噪声（0. 02)、低通滤波（100, 1)、锐化（1. 0)、 缩放（4:1)、剪切（50%)等攻击后所提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是0.9904、 0.9701、0.9938、0. 9422、0. 9999、0. 7538。
【具体实施方式】
[0013] 本发明的目的是提供一种基于Hessenberg分解的彩色图像盲水印方法，包含水 印嵌入过程和提取过程，其水印嵌入的具体过程描述如下： 第一步：将32X32的24位三维彩色图像数字水印图像M过降维处理，分成三个 二维水印分量兄ft戌然后，将每个二维水印分量进行基于私钥J為（i=l，2, 3)的Arnold 变换以提高水印的安全性；随后，把每个像素值转换为8位二进制数，并将所有的8位二 进制数组合成二值序列心i=l，2，3分别表示红、绿、蓝三层；例如：可将241，198, 201 转换成二进制数分别为11110001，11000110,11001001，将三者依次组合的二值序列为 111100011100011011001001 ； 第二步：将512X512的24位原始宿主图像宿主图像加i分成兄保卩5三个分量图像 巧，户1，2, 3分别表示红、绿、蓝三层，并将每个分量图像g进一步划分为4X4大小的非重 叠的像素块；同时，用基于私钥为^^ (i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法随机选择嵌 入块； 第三步：选取一个嵌入块尽并按照公式（1)进行Hessenberg分解获得其正交矩阵仏 和Hessenberg矩阵Au此处i,j分别表不该像素块所在的行号和列号；
此处，设选取的嵌入块为
.，则按照公式（1)进行Hessenberg分 解获得正交矩阵和Hessenberg矩阵分别为：
第四步：查找Hessenberg矩阵4y中的最大能量元素，然后按照公式（2)将4^修 改为^4aX以嵌入水印綠丨」Hessenberg矩阵；
此处，设Hessenberg矩阵为
，则其最大 能量元素4_为488. 5262,当将水印信息为"0"且以嵌入强度7=64嵌入时，求得办 ^^为 464,随后用464代替原来的488. 5262表示水印已经嵌入； 第五步：利用公式（3)求出嵌入水印后的像素块;
获得嵌入水印后的像素块为
第六步：重复执行步骤第三步到第五步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止；最 后，将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像； 本发明所述水印提取的具体过程如下： 第一步：将含水印图像#分成3个分层含水印图像ff；*，i=l，2, 3分别表示红、绿、蓝三 层，并将每一分层含水印图像if;进一步分成4X4的非重叠像素块； 第二步：利用基于私钥为^^ (i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法选取含水印的 图像块； 第三步：将含有水印的像素块丑丨:/按照公式（4)进行Hessenberg分解，得其Hessenberg矩阵lly，此处i,j分别表不该像素块所在的行号和列号；
设含水印的像素块为
，对其进行Hessenberg分解后得到其正 交矩阵和Hessenberg矩阵分别为
第四步：查找Hessenberg矩阵的最大能量元素，然后利用公式（5)提取水印 信息
此处，设Hessenberg矩阵为
获得其最大 能量元素为464. 5275时，利用公式（5)提取的水印信息为"0" ； 第五步：重复执行第三步、第四步，直到提取所有的水印信息，把这些提取的信息/按 照每8位一组进行分解，并转换为十进制的像素值，然后形成分量水印FT；(户1，2, 3); 第六步：将每个分量水印进行基于私钥I為（i=l，2，3)的逆Arnold变换，并结合成 最终提取的水印矿。
[0014] 该方法简单快捷，具有较高的水印不可见性和鲁棒性，适用于彩色图像作为数字 水印的版权保护。
[0015] 本发明有效性验证 为了证明本发明的有效性，选择如图1 (a)、图1 (b)所示的两幅大小为512X512的 24位标准图像作为宿主图像，并分别用如图2 (a)、图2 (b)所示的两幅大小为32X32的 24位彩色图像作为数字水印进行验证。
[0016] 图3 (a)、图3 (b)是将图2 (a)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1 (a)、图1 (b) 后所得到的含水印图像，其结构相似度SS頂值依次是0. 9371、0. 9321，其峰值信噪比PSNR 值依次是36. 3947dB、35. 4429dB;图4 (a)、图4 (b)是依次从图3 (a)、图3 (b)中提取的 水印，其归一化互相关系数％值分别是1.0000、1.0000;图5(&)、图5(13)、图5((3)、图5 (d)、图5 (e)、图5 (f)是将图3 (a)所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩（5:1)、椒 盐噪声（0.02)、低通滤波（100, 1)、锐化（1.0)、缩放（4:1)、剪切（50%)等攻击后所提取的 水印，其归一化互相关系数NC值分别是 0. 9978、0. 9658、0. 9666、0. 9998、0. 9980、0. 6319。
[0017] 图6 (a)、图6 (b)是将图2 (b)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1 (a)、图1 (b) 后所得到的含水印图像，其结构相似度SS頂值依次是0. 9389、0. 9354,其峰值信噪比PSNR 值依次是35. 3785dB、35. 4642dB;图7 (a)、图7 (b)是依次从图6 (a)、图6 (b)中提取的 水印，其归一化互相关系数％值分别是1.0000、1.0000;图8(&)、图8(13)、图8((3)、图8 (d)、图8 (e)、图8 (f)是将图6 (a)所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩（5:1)、椒 盐噪声（0.02)、低通滤波（100, 1)、锐化（1.0)、缩放（4:1)、剪切（50%)等攻击后所提取的 水印，其归一化互相关系数NC值分别是 0. 9904、0. 9701、0. 9938、0. 9422、0. 9999、0. 7538。
[0018] 由此可见，所嵌入的彩色图像数字水印具有良好的不可见性；同时，从各种受攻击 图像中所提取的数字水印图像具有良好的可鉴别性，说明该方法具有较强的鲁棒性，能够 很好地提取所嵌入的彩色水印。
【主权项】
1. 一种基于Hessenberg分解的彩色图像盲水印方法，包含水印嵌入过程和提取过程， 其水印嵌入的具体过程描述如下： 第一步：将原始彩色图像水印图像纖过降维处理，分成三个二维水印分量兄ft戌 然后，将每个二维水印分量进行基于私钥似（i=l，2,3)的Arnold变换以提高水印的安全 性；随后，把每个像素值转换为8位二进制数，并将所有的8位二进制数组合成二值序列％， i=l，2，3分别表示红、绿、蓝三层； 第二步：将宿主图像她分成兄保卩沒三个分量图像办户1，2, 3分别表示红、绿、蓝三 层，并将每个分量图像/?进一步划分为4X4大小的非重叠的像素块；同时，用基于私钥为 4? (i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法随机选择嵌入块； 第三步：选取一个嵌入块并按照公式（1)进行Hessenberg分解获得其正交矩阵 和Hessenberg矩阵AiJ此处i, J分别表不该像素块所在的行号和列号； [Qu, hj ] = Hessenberg (Hjj) ⑴ 第四步：查找Hessenberg矩阵Ay中的最大能量元素 Awar，然后按照公式（2)将4^_修 改为Amax以嵌入水印》?(2) 其中，mod(.)是取余操作函数，7是水印嵌入强度； 第五步：利用公式（3)求出嵌入水印后的像素块丑^ ; 第六步：重复执行步骤第三步到第五步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止；最 后，将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像 本发明所述水印提取的具体过程如下： 第一步：将含水印图像#分成3个分层含水印图像，i=l，2, 3分别表示红、绿、蓝三 层，并将每一分层含水印图像进一步分成4 X 4的非重叠像素块； 第二步：利用基于私钥为1况（i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法选取含水印的 图像块； 第三步：将含有水印的像素块丑^按照公式（4)进行Hessenberg分解，得其 Hessenberg矩阵，此处i, j分别表示该像素块所在的行号和列号；(4) 第四步：查找Hessenberg矩阵的最大能量元素，然后利用公式（5)提取水印信 S W \(5) 第五步：重复执行第三步、第四步，直到提取所有的水印信息，把这些提取的信息/按 照每8位一组进行分解，并转换为十进制的像素值，然后形成分量水印FT/ (户1，2，3); 第六步：将每个分量水印进行基于私钥I為（i=l，2，3)的逆Arnold变换，并结合成 最终提取的水印矿。
【专利摘要】本发明公开了一种彩色图像盲水印方法，利用Hessenberg矩阵分解将彩色数字图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中，所嵌入的彩色图像水印具有较好的不可见性，满足了基于彩色图像标识的版权保护需要。本发明将4×4像素块进行Hessenberg分解，通过系数量化技术将加密的彩色图像数字水印信息嵌入到Hessenberg矩阵的最大系数中，提取水印时不需要原始宿主图像或原始水印图像的参与，达到盲检测目的。本发明具有较好的水印算法性能，适用于彩色数字图像作为数字水印的版权保护。
【IPC分类】G06T1/00
【公开号】CN104899823
【申请号】CN201510381322
【发明人】苏庆堂, 王刚, 刘启明, 林恩伟, 王金柯, 何晓宇
【申请人】鲁东大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年7月3日
【技术领域】
[0001] 本发明属于信息安全技术领域，涉及大容量彩色数字图像作为数字水印的版权保 护。
【背景技术】
[0002] 随着Internet和多媒体技术的快速发展，数字作品的非法拷贝、恶意篡改版权保 护等已越来越成为一个迫切解决的严重问题，目前的数字水印版权保护技术存在两个突出 的问题：一是用于版权保护的标识多为伪随机序列、二值图像、灰度图像；二是现有的彩色 图像数字水印方法多为非盲水印技术；这主要是因为二值或灰度图像较彩色图像便于处 理，而嵌入较多信息量的彩色图像数字水印时，水印编码、嵌入和提取将存在较大的难度， 降低了水印不可见性和鲁棒性。因此，如何设计一种高不可见性、强鲁棒性的彩色图像数字 水印算法成为亟待解决的问题之一。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的是提供一种基于Hessenberg分解的彩色图像盲水印方法，包含水 印嵌入过程和提取过程，其水印嵌入的具体过程描述如下： 第一步：将原始彩色图像水印图像过降维处理，分成三个二维水印分量兄ft戌 然后，将每个二维水印分量进行基于私钥似（i=l，2,3)的Arnold变换以提高水印的安全 性；随后，把每个像素值转换为8位二进制数，并将所有的8位二进制数组合成二值序列％， i=l，2，3分别表示红、绿、蓝三层； 第二步：将宿主图像她分成兄保卩沒三个分量图像办户1，2, 3分别表示红、绿、蓝三 层，并将每个分量图像4进一步划分为4X4大小的非重叠的像素块；同时，用基于私钥为 J况（i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法随机选择嵌入块； 第三步：选取一个嵌入块尽并按照公式（1)进行Hessenberg分解获得其正交矩阵仏 和Hessenberg矩阵此处i,j分别表不该像素块所在的行号和列号；
第四步：查找Hessenberg矩阵Ay中的最大能量元素，然后按照公式（2)将4^_修 改为以嵌入水印R
其中，mod(.)是取余操作函数，7是水印嵌入强度； 第五步：利用公式（3)求出嵌入水印后的像素块丑^ ;
第六步：重复执行步骤第三步到第五步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止；最 后，将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像 本发明所述水印提取的具体过程如下： 第一步：将含水印图像//分成3个分层含水印图像IJ；*，i=l，2, 3分别表示红、绿、蓝三 层，并将每一分层含水印图像进一步分成4X4的非重叠像素块； 第二步：利用基于私钥为^^ (i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法选取含水印的 图像块； 第三步：将含有水印的像素块丑^按照公式（4)进行Hessenberg分解，得其Hessenberg矩阵，此处i,j分别表不该像素块所在的行号和列号；
第四步：查找Hessenberg矩阵11；^的最大能量元素，然后利用公式（5)提取水印信 息
第五步：重复执行第三步、第四步，直到提取所有的水印信息，把这些提取的信息/按 照每8位一组进行分解，并转换为十进制的像素值，然后形成分量水印FT；(户1，2，3); 第六步：将每个分量水印进行基于私钥似（i=l，2，3)的逆Arnold变换，并结合成 最终提取的水印矿。
[0004] 该方法通过系数量化技术修改Hessenberg矩阵中的最大能量元素，具有较好的 水印不可见性；提取水印时不需要原始宿主图像或原始水印图像的帮助，能从各种受攻击 图像中快速提取所嵌入的水印，具有较强的鲁棒性，该发明适用于彩色数字图像作为数字 水印的版权保护。
【附图说明】
[0005] 图1 (a)、图1 (b)是两幅原始彩色宿主图像。
[0006] 图2 (a)、图2 (b)是两幅彩色水印图像。
[0007] 图3 (a)、图3 (b)是将图2 (a)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1 (a)、图1 (b)后所得到的含水印图像，其结构相似度SSIM值依次是0. 9371、0. 9321，其峰值信噪比 PSNR值依次是 36. 3947dB、35. 4429dB。
[0008] 图4 (a)、图4 (b)是依次从图3 (a)、图3 (b)中提取的水印，其归一化互相关系 数NC值分别是 1. 0000、1. 0000。
[0009] 图5 (a)、图5 (b)、图5 (c)、图5 (d)、图5 (e)、图5 (f)是将图3 (a)所示的含 水印图像依次进行JPEG2000压缩（5:1)、椒盐噪声（0. 02)、低通滤波（100, 1)、锐化（1. 0)、 缩放（4:1)、剪切（50%)等攻击后所提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是0.9978、 0.9658,0.9666,0. 9998,0. 9980,0. 6319〇
[0010] 图6 (a)、图6 (b)是将图2 (b)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1 (a)、图1 (b)后所得到的含水印图像，其结构相似度SSIM值依次是0. 9389、0. 9354,其峰值信噪比 PSNR值依次是 35. 3785dB、35. 4642dB。
[0011] 图7 (a)、图7 (b)是依次从图6 (a)、图6 (b)中提取的水印，其归一化互相关系 数NC值分别是 1. 0000、1. 0000。
[0012] 图8 (a)、图8 (b)、图8 (c)、图8 (d)、图8 (e)、图8 (f)是将图6 (a)所示的含 水印图像依次进行JPEG2000压缩（5:1)、椒盐噪声（0. 02)、低通滤波（100, 1)、锐化（1. 0)、 缩放（4:1)、剪切（50%)等攻击后所提取的水印，其归一化互相关系数NC值分别是0.9904、 0.9701、0.9938、0. 9422、0. 9999、0. 7538。
【具体实施方式】
[0013] 本发明的目的是提供一种基于Hessenberg分解的彩色图像盲水印方法，包含水 印嵌入过程和提取过程，其水印嵌入的具体过程描述如下： 第一步：将32X32的24位三维彩色图像数字水印图像M过降维处理，分成三个 二维水印分量兄ft戌然后，将每个二维水印分量进行基于私钥J為（i=l，2, 3)的Arnold 变换以提高水印的安全性；随后，把每个像素值转换为8位二进制数，并将所有的8位二 进制数组合成二值序列心i=l，2，3分别表示红、绿、蓝三层；例如：可将241，198, 201 转换成二进制数分别为11110001，11000110,11001001，将三者依次组合的二值序列为 111100011100011011001001 ； 第二步：将512X512的24位原始宿主图像宿主图像加i分成兄保卩5三个分量图像 巧，户1，2, 3分别表示红、绿、蓝三层，并将每个分量图像g进一步划分为4X4大小的非重 叠的像素块；同时，用基于私钥为^^ (i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法随机选择嵌 入块； 第三步：选取一个嵌入块尽并按照公式（1)进行Hessenberg分解获得其正交矩阵仏 和Hessenberg矩阵Au此处i,j分别表不该像素块所在的行号和列号；
此处，设选取的嵌入块为
.，则按照公式（1)进行Hessenberg分 解获得正交矩阵和Hessenberg矩阵分别为：
第四步：查找Hessenberg矩阵4y中的最大能量元素，然后按照公式（2)将4^修 改为^4aX以嵌入水印綠丨」Hessenberg矩阵；
此处，设Hessenberg矩阵为
，则其最大 能量元素4_为488. 5262,当将水印信息为"0"且以嵌入强度7=64嵌入时，求得办 ^^为 464,随后用464代替原来的488. 5262表示水印已经嵌入； 第五步：利用公式（3)求出嵌入水印后的像素块;
获得嵌入水印后的像素块为
第六步：重复执行步骤第三步到第五步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止；最 后，将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像； 本发明所述水印提取的具体过程如下： 第一步：将含水印图像#分成3个分层含水印图像ff；*，i=l，2, 3分别表示红、绿、蓝三 层，并将每一分层含水印图像if;进一步分成4X4的非重叠像素块； 第二步：利用基于私钥为^^ (i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法选取含水印的 图像块； 第三步：将含有水印的像素块丑丨:/按照公式（4)进行Hessenberg分解，得其Hessenberg矩阵lly，此处i,j分别表不该像素块所在的行号和列号；
设含水印的像素块为
，对其进行Hessenberg分解后得到其正 交矩阵和Hessenberg矩阵分别为
第四步：查找Hessenberg矩阵的最大能量元素，然后利用公式（5)提取水印 信息
此处，设Hessenberg矩阵为
获得其最大 能量元素为464. 5275时，利用公式（5)提取的水印信息为"0" ； 第五步：重复执行第三步、第四步，直到提取所有的水印信息，把这些提取的信息/按 照每8位一组进行分解，并转换为十进制的像素值，然后形成分量水印FT；(户1，2, 3); 第六步：将每个分量水印进行基于私钥I為（i=l，2，3)的逆Arnold变换，并结合成 最终提取的水印矿。
[0014] 该方法简单快捷，具有较高的水印不可见性和鲁棒性，适用于彩色图像作为数字 水印的版权保护。
[0015] 本发明有效性验证 为了证明本发明的有效性，选择如图1 (a)、图1 (b)所示的两幅大小为512X512的 24位标准图像作为宿主图像，并分别用如图2 (a)、图2 (b)所示的两幅大小为32X32的 24位彩色图像作为数字水印进行验证。
[0016] 图3 (a)、图3 (b)是将图2 (a)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1 (a)、图1 (b) 后所得到的含水印图像，其结构相似度SS頂值依次是0. 9371、0. 9321，其峰值信噪比PSNR 值依次是36. 3947dB、35. 4429dB;图4 (a)、图4 (b)是依次从图3 (a)、图3 (b)中提取的 水印，其归一化互相关系数％值分别是1.0000、1.0000;图5(&)、图5(13)、图5((3)、图5 (d)、图5 (e)、图5 (f)是将图3 (a)所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩（5:1)、椒 盐噪声（0.02)、低通滤波（100, 1)、锐化（1.0)、缩放（4:1)、剪切（50%)等攻击后所提取的 水印，其归一化互相关系数NC值分别是 0. 9978、0. 9658、0. 9666、0. 9998、0. 9980、0. 6319。
[0017] 图6 (a)、图6 (b)是将图2 (b)所示的水印依次嵌入到宿主图像图1 (a)、图1 (b) 后所得到的含水印图像，其结构相似度SS頂值依次是0. 9389、0. 9354,其峰值信噪比PSNR 值依次是35. 3785dB、35. 4642dB;图7 (a)、图7 (b)是依次从图6 (a)、图6 (b)中提取的 水印，其归一化互相关系数％值分别是1.0000、1.0000;图8(&)、图8(13)、图8((3)、图8 (d)、图8 (e)、图8 (f)是将图6 (a)所示的含水印图像依次进行JPEG2000压缩（5:1)、椒 盐噪声（0.02)、低通滤波（100, 1)、锐化（1.0)、缩放（4:1)、剪切（50%)等攻击后所提取的 水印，其归一化互相关系数NC值分别是 0. 9904、0. 9701、0. 9938、0. 9422、0. 9999、0. 7538。
[0018] 由此可见，所嵌入的彩色图像数字水印具有良好的不可见性；同时，从各种受攻击 图像中所提取的数字水印图像具有良好的可鉴别性，说明该方法具有较强的鲁棒性，能够 很好地提取所嵌入的彩色水印。
【主权项】
1. 一种基于Hessenberg分解的彩色图像盲水印方法，包含水印嵌入过程和提取过程， 其水印嵌入的具体过程描述如下： 第一步：将原始彩色图像水印图像纖过降维处理，分成三个二维水印分量兄ft戌 然后，将每个二维水印分量进行基于私钥似（i=l，2,3)的Arnold变换以提高水印的安全 性；随后，把每个像素值转换为8位二进制数，并将所有的8位二进制数组合成二值序列％， i=l，2，3分别表示红、绿、蓝三层； 第二步：将宿主图像她分成兄保卩沒三个分量图像办户1，2, 3分别表示红、绿、蓝三 层，并将每个分量图像/?进一步划分为4X4大小的非重叠的像素块；同时，用基于私钥为 4? (i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法随机选择嵌入块； 第三步：选取一个嵌入块并按照公式（1)进行Hessenberg分解获得其正交矩阵 和Hessenberg矩阵AiJ此处i, J分别表不该像素块所在的行号和列号； [Qu, hj ] = Hessenberg (Hjj) ⑴ 第四步：查找Hessenberg矩阵Ay中的最大能量元素 Awar，然后按照公式（2)将4^_修 改为Amax以嵌入水印》?(2) 其中，mod(.)是取余操作函数，7是水印嵌入强度； 第五步：利用公式（3)求出嵌入水印后的像素块丑^ ; 第六步：重复执行步骤第三步到第五步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止；最 后，将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像 本发明所述水印提取的具体过程如下： 第一步：将含水印图像#分成3个分层含水印图像，i=l，2, 3分别表示红、绿、蓝三 层，并将每一分层含水印图像进一步分成4 X 4的非重叠像素块； 第二步：利用基于私钥为1况（i=l，2，3)的MD5哈希伪随机置换算法选取含水印的 图像块； 第三步：将含有水印的像素块丑^按照公式（4)进行Hessenberg分解，得其 Hessenberg矩阵，此处i, j分别表示该像素块所在的行号和列号；(4) 第四步：查找Hessenberg矩阵的最大能量元素，然后利用公式（5)提取水印信 S W \(5) 第五步：重复执行第三步、第四步，直到提取所有的水印信息，把这些提取的信息/按 照每8位一组进行分解，并转换为十进制的像素值，然后形成分量水印FT/ (户1，2，3); 第六步：将每个分量水印进行基于私钥I為（i=l，2，3)的逆Arnold变换，并结合成 最终提取的水印矿。
【专利摘要】本发明公开了一种彩色图像盲水印方法，利用Hessenberg矩阵分解将彩色数字图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中，所嵌入的彩色图像水印具有较好的不可见性，满足了基于彩色图像标识的版权保护需要。本发明将4×4像素块进行Hessenberg分解，通过系数量化技术将加密的彩色图像数字水印信息嵌入到Hessenberg矩阵的最大系数中，提取水印时不需要原始宿主图像或原始水印图像的参与，达到盲检测目的。本发明具有较好的水印算法性能，适用于彩色数字图像作为数字水印的版权保护。
【IPC分类】G06T1/00
【公开号】CN104899823
【申请号】CN201510381322
【发明人】苏庆堂, 王刚, 刘启明, 林恩伟, 王金柯, 何晓宇
【申请人】鲁东大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年7月3日
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