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基于SIFT的DWTSVD抗幾何攻擊盲水印方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410146026.7

申請日:

2014.04.11

公開號:

CN103955878A

公開日:

2014.07.30

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06T 1/00申請日:20140411|||公開
IPC分類號: G06T1/00 主分類號: G06T1/00
申請人: 杭州電子科技大學
發明人: 葉學義; 陳雪婷; 鄧猛; 汪云路; 何志偉; 趙知勁
地址: 310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街
優先權:
專利代理機構: 杭州求是專利事務所有限公司 33200 代理人: 杜軍
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410146026.7

授權公告號:

103955878B||||||

法律狀態公告日:

2017.06.23|||2014.08.27|||2014.07.30

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明涉及一種基于SIFT的DWT-SVD抗幾何攻擊盲水印方法。本發明方法包括水印嵌入方法和水印提取方法。水印嵌入方法是對原始圖像進行離散小波變換,將其低頻子帶分塊并對每小塊進行奇異值分解,再將待嵌入水印進行混沌加密,在每小塊的最大奇異值中通過一種最優量化方法嵌入水印,保存水印圖像的SIFT特征點作為密鑰,通過密鑰判斷受到幾何攻擊類型并進行校正。水印提取方法是水印嵌入方法的逆過程,包括對受攻擊圖像進行校正、水印提取,水印解密和恢復。本發明利用SIFT特征點的旋轉、縮放、平移不變性,并結合DWT、SVD在數字水印方面的優勢,顯著地提高了對幾何攻擊的魯棒性。

權利要求書

權利要求書
1.  基于SIFT的DWT-SVD抗幾何攻擊盲水印方法,包括水印嵌入方法和水印提取方法,其特征在于:
所述的水印嵌入方法的具體步驟是:
步驟1:獲取正方形的原始載體圖像I(M,M),M是圖像的行和列,I的內切圓記作S,S的內接正方形用來嵌入水印,記做x,對x進行一級離散小波變換,得到低頻子帶LL、高頻子帶HH、混合子帶HL和LH,其矩陣大小為將其低頻子帶LL劃分為互不重疊的n×n個大小為m×m的子塊,n是m的整數倍,各個子塊記為Aij(i=1,2,…n;j=1,2,…n);
步驟2:對待嵌入的水印W采用logistic映射混沌模型進行混沌加密得到加密后水印W0,記映射初值為X0,混沌系數μ∈(3.5699,4],然后將加密后的水印按行排成一列,將初值X0和μ當作密鑰;
步驟3:對Aij進行奇異值分解,得到最大奇異值Lij;取量化步長為Δ,令δij=mod(Lij,Δ),δij為對Lij以Δ為單位求模的余數,根據δij進行量化嵌入水印,Li′j表示量化后的最大奇異值,量化方法如下:

步驟4:對Aij進行奇異值分解,對奇異值分解后的分析系數放在對應位置上,形成新的矩陣作為嵌入水印的新低頻子帶,然后將該新低頻子帶和對應的高頻子帶HH、混合子帶HL和LH進行逆小波變換,重構出水印圖像I*;
步驟5:利用SIFT算法對水印圖像提取特征點,記錄特征點的位置、尺度和描述符作為特征點模板T,并將模板T作為密鑰T′;
所述的水印提取方法的具體步驟是:
步驟a:對接收到的圖像提取SIFT特征點,并與密鑰T′進行匹配,如果完全匹配則表示未被攻擊,直接進入步驟b;如果不能完全匹配則表示受到攻擊,根據密鑰T′對其進行校正后進入步驟b;
步驟b:選取載體圖像的內切圓的內接正方形作為水印嵌入區域x′,對x′進行一級離散小波變換,將其低頻子帶劃分為互不重疊的大小為m×m的子塊,各個子塊記為Aij(i=1,2,…n;j=1,2,…n);
步驟c:對Ai′j進行奇異值分解,得到最大奇異值Li′j,δij′=mod(Li′j,Δ),若則w′=0;若則w′=1,w′即為在Ai′j提取的比特;
步驟d:對提取的比特按行排成二維矩陣W*,并進行混沌解密,即可恢復真實的水印W。

說明書

說明書基于SIFT的DWT-SVD抗幾何攻擊盲水印方法
技術領域
本發明屬于信息安全的技術領域,特別涉及一種基于尺度不變特征變換(SIFT)的離散小波變換和奇異值分解(DWT-SVD)抗幾何攻擊盲水印方法。 
背景技術
數字水印技術因其在版權保護和內容認證等方面的重要應用價值,已成為信息隱藏技術的一個研究熱點。數字水印技術通過將數字、序列號、文字、圖像標志等信息嵌入到媒體中,在嵌入過程中對載體進行盡量小的修改,以達到最強的魯棒性,當嵌入水印后的媒體受到攻擊后仍然可以恢復水印或者檢測出水印的存在。隱形水印隨著信息安全需求的飛速發展,正在得到越來越多研究者的關注。 
圖像隱形水印算法一般需要滿足以下基本要求:1)不可見性:加有水印后的圖像不能有視覺質量的下降,與原始圖像對比,很難發現二者的區別;2)魯棒性:加入圖像中的水印不會因變換處理(如幾何攻擊、噪聲、濾波、有損壓縮攻擊等)而丟失,水印經提取后應清晰可辨。 
現有的數字水印算法主要分為空間域和變換域(DWT、DCT和DFT等)兩類。DWT域水印算法對有損壓縮和高頻濾波具有較好的抗攻擊性,而且小波分解后的低頻子帶集中了圖像的大部分能量,是魯棒水印嵌入的合適位置。因此基于DWT的數字水印算法受到了廣泛關注。為了克服小波變換不具有幾何不變性的缺點,研究學者利用SVD抵抗幾何攻擊良好的特性,將其引入數字水印領域。 
現有的DWT和SVD水印算法對常見的信號處理具有很好的抵抗能力,但抵抗幾何攻擊(RST)的能力較弱。RST幾何攻擊是很常見的攻擊類型,水印圖像遭到幾何攻擊后,檢測器無法判斷出是否含有水印或者無法提取水印,因此研究具有抗幾何攻擊的水印算法一直是一個難題。 
本發明利用圖像SIFT特征點所具有的旋轉、縮放和平移不變性,通過SIFT特征點之間的坐標關系對幾何攻擊進行校正,并結合DWT以及SVD在數字水印 方面的優勢,通過一種最優量化方法嵌入水印,最終保存水印圖像的SIFT特征點作為密鑰。本發明很好的解決了目前水印算法抗幾何攻擊能力較弱的問題。
發明內容 
本發明的目的就是針對現有水印算法抵抗幾何攻擊能力較弱的問題,提出了一種基于基于尺度不變特征變換(SIFT)的離散小波變換和奇異值分解(DWT-SVD)抗幾何攻擊盲水印方法。 
本發明方法包括水印嵌入方法和水印提取方法。水印嵌入方法首先對原始圖像進行離散小波變換(DWT),然后將其低頻子帶分塊并對每小塊進行奇異值分解(SVD),再將待嵌入水印進行混沌加密,在每小塊的最大奇異值中通過一種最優量化方法嵌入水印,最后保存水印圖像的SIFT特征點模版作為密鑰,用于判斷攻擊類型和校正。水印提取方法是水印嵌入方法的逆過程,包括對受攻擊圖像進行校正、水印提取,水印解密和恢復。 
水印嵌入方法的具體步驟是: 
由于圖像經過旋轉后會造成邊角信息丟失,若水印嵌入在整幅圖像中,則從經過旋轉攻擊的水印圖像中提取出的水印會有部分信息丟失,載體圖像的內切圓內的圖像信息不會因為旋轉而丟失,為了方便計算,選擇內切圓的內接正方形作為水印區域, 
步驟1:獲取正方形的原始載體圖像I(M,M),M是圖像的行和列,I的內切圓記作S,S的內接正方形用來嵌入水印,記做x,對x進行一級離散小波變換(DWT),得到低頻子帶LL、高頻子帶HH、混合子帶HL和LH,其矩陣大小為將其低頻子帶LL劃分為互不重疊的n×n個大小為m×m的子塊,n是m的整數倍,各個子塊記為Aij(i=1,2,…n;j=1,2,…n)。 
步驟2:對待嵌入的水印W采用logistic映射混沌模型進行混沌加密得到加密后水印W0,記映射初值為X0,混沌系數μ∈(3.5699,4],然后將加密后的水印按行排成一列,將初值X0和μ當作密鑰,缺少任何一個參數或者參數不正確,都無法解密。 
步驟3:對Aij進行奇異值分解,得到最大奇異值Lij;取量化步長為Δ,令δij=mod(Lij,Δ),δij為對Lij以Δ為單位求模的余數,根據δij進行量化嵌入水印,Li′j表示量化后的最大奇異值,量化方法如下: 

步驟4:對Aij進行奇異值分解(SVD),對奇異值分解后的分析系數放在對應位置上,形成新的矩陣作為嵌入水印的新低頻子帶,然后將該新低頻子帶和對應的高頻子帶HH、混合子帶HL和LH進行逆小波變換,重構出水印圖像I*。 
步驟5:利用SIFT算法對水印圖像提取特征點,記錄特征點的位置、尺度和描述符作為特征點模板T,并將模板T作為密鑰T′。 
水印提取方法的具體步驟是: 
步驟a:對接收到的圖像提取SIFT特征點,并與密鑰T′進行匹配,如果完全匹配則表示未被攻擊,直接進入步驟b;如果不能完全匹配則表示受到攻擊,根據密鑰T′對其進行校正后進入步驟b。 
步驟b:選取載體圖像的內切圓的內接正方形作為水印嵌入區域x′,對x′進行一級離散小波變換,將其低頻子帶劃分為互不重疊的大小為m×m的子塊,各個子塊記為Aij(i=1,2,…n;j=1,2,…n)。 
步驟c:對Ai′j進行奇異值分解,得到最大奇異值Li′j,δij′=mod(Li′j,Δ),若 則w′=0;若則w′=1,w′即為在Ai′j提取的比特。 
步驟d:對提取的比特按行排成二維矩陣W*,并進行混沌解密,即可恢復真實的水印W。 
本發明方法結合DWT域水印算法對有損壓縮和高頻濾波具有較好的抗攻擊性以及SVD抵抗幾何攻擊良好的特性,并利用SIFT特征點的旋轉、縮放、平移不變性,通過SIFT特征點判斷幾何攻擊類型,并進行校正,提出了一種基于 SIFT的DWT-SVD抗幾何攻擊盲水印方法,該方法可以很好的抵抗旋轉、縮放、平移以及裁剪攻擊。 
具體實施方式
下面結合實施例對本發明進一步說明。 
本發明包括水印嵌入和水印提取兩部分,其中第一部分水印嵌入的具體實施步驟如下: 
Step1:本發明中,選擇512×512像素的Lena作為原始載體圖像,對載體圖像的水印嵌入區域X進行一級DWT變換,將其低頻子帶劃分為互不重疊的32×32個4×4的子塊,各個子塊記為Aij(i=1,2,…32;j=1,2,…32)。 
Step2:選取32×32像素的二值圖像“信息安全”作為水印,記作W,對水印W采用logistic映射混沌模型進行混沌加密得到加密后水印W0,映射初值取為X0,混沌系數μ∈(3.5699,4],然后將加密后的水印W0按行排成一列,將初值X0和μ當作密鑰。 
Step3:對Aij進行奇異值分解,得到最大奇異值Lij。取量化步長為Δ,令δij=mod(Lij,Δ),通過對Lij進行量化嵌入水印,Li′j表示量化后的最大奇異值,這里我們采用如下所示的一種最優量化方法: 

考慮到魯棒性與不可見性之間的最優平衡,在此Δ取85。 
Step4:對Aij進行SVD合成,得到嵌入水印的新低頻子帶,然后和其它子帶進行逆小波變換,重構出水印圖像I*。 
Step5:利用SIFT算法對水印圖像提取特征點,記錄特征點的位置、尺度和描述符作為特征點模板T。考慮到消減特征點匹配的復雜度和減少模板T的數 據量,對特征點進行如下篩選:采用分塊法將SIFT特征點進行均勻化處理,將原始圖像分成8×8塊,然后在每一塊中只保留一個特征點。經篩選后的模板T作為密鑰T′。 
第二部分水印提取的具體實施步驟如下: 
Step1:對受攻擊后的圖像提取SIFT特征點,并與密鑰T′進行匹配,判斷圖像是否受到幾何攻擊,若受到幾何攻擊并確定攻擊類型,對其進行校正,若沒有受到幾何攻擊,則直接進入下一步。 
Step2:選取載體圖像的內切圓的內接正方形作為水印嵌入區域x′,對x′進行一級DWT,將其低頻子帶劃分為互不重疊的32×32個4×4的子塊,各個子塊記為Ai′j(i=1,2,…32;j=1,2,…32)。 
Step3:對Ai′j進行奇異值分解,得到最大奇異值Li′j。令δij′=mod(Li′j,Δ),若 則w′=0;否則w′=1,w′即為在Ai′j提取的比特,Δ取85。 
Step4:對提取的比特按行排成二維矩陣W*,并進行混沌解密,即可恢復真實的水印W。 

關 鍵 詞:
基于 SIFT DWTSVD 幾何 攻擊 水印 方法
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