发明名称 一种基于置乱变换和形态成分分析的数字水印隐写方法
摘要 本发明属于加密通信以及信息安全技术领域,具体为一种基于置乱变换和形态成分分析的数字水印隐写方法。本发明主要包括三个过程,依次是数字水印的嵌入过程、通信传输过程和数字水印的提取过程。本发明将形态成分分析理论扩展到了盲源信号分离的架构中,对数字水印的嵌入、隐藏、通信和提取都具有良好的性能效果,并且对于各种噪声攻击具有较强的抗攻击性和鲁棒性。本发明采用双密钥控制数字水印嵌入和提取,以及加密和解密过程,使得被传输的数据更加安全。
申请公布号 CN103971323A 申请公布日期 2014.08.06
申请号 CN201410216594.X 申请日期 2014.05.22
申请人 复旦大学 发明人 余翀
分类号 G06T1/00(2006.01)I 主分类号 G06T1/00(2006.01)I
代理机构 上海正旦专利代理有限公司 31200 代理人 陆飞;王洁平
主权项 一种基于置乱变换和形态成分分析的数字水印隐写方法,其特征在于:其将形态成分分析理论扩展到盲源信号分离的架构中;采用双密钥控制数字水印嵌入和提取,以及加密和解密过程;该方法主要包括三个过程,依次是数字水印的嵌入过程、通信传输过程和数字水印的提取过程;其中:所述数字水印的嵌入过程包括以下步骤:(1)选择置乱变换模式,产生第一级密钥,置乱变换的模式作为第一级密钥,第一级密钥只在版权拥有者和授权用户之间共享;(2)将包含原始版权标记的图像<img file="249482dest_path_image001.GIF" wi="39" he="42" />通过步骤(1)选定的置乱变换模式进行置乱变换,产生第二级密钥,生成用于嵌入的数字水印<img file="336649dest_path_image002.GIF" wi="39" he="21" />;第二级密钥只能在版权拥有者和授权用户之间共享。(3)将用于嵌入的数字水印<img file="766493dest_path_image003.GIF" wi="41" he="42" />和原始载体图像<img file="70436dest_path_image004.GIF" wi="32" he="42" />相混合,得到原始含水印图像<img file="407876dest_path_image005.GIF" wi="24" he="15" />,具体形式如下:<img file="51347dest_path_image006.GIF" wi="233" he="31" />其中<img file="386513dest_path_image007.GIF" wi="12" he="42" />是原始源矩阵,<img file="177752dest_path_image008.GIF" wi="13" he="42" />是混合矩阵,它定义了原始载体图像<img file="820348dest_path_image004.GIF" wi="32" he="42" />和用于嵌入的数字水印<img file="318325dest_path_image003.GIF" wi="41" he="42" />对于原始含水印图像<img file="152289dest_path_image009.GIF" wi="37" he="42" />具体的贡献大小;<b><i>A</i></b><b><sub>1</sub></b>表示的是原始载体图像<img file="102928dest_path_image004.GIF" wi="32" he="42" />对于原始含水印图像<img file="47750dest_path_image009.GIF" wi="37" he="42" />的贡献大小<b>,</b><b><i>A</i></b><b><sub>2</sub></b>表示的是用于嵌入的数字水印<img file="462551dest_path_image003.GIF" wi="41" he="42" />对于原始含水印图像<img file="405099dest_path_image009.GIF" wi="37" he="42" />的贡献大小;所述的通信传输过程包括如下步骤:将原始含水印图像<img file="843034dest_path_image009.GIF" wi="37" he="42" />通过信道进行传输,授权用户能够观测到接收的含水印图像<img file="827432dest_path_image010.GIF" wi="36" he="42" />;接收的含水印图像<img file="362319dest_path_image010.GIF" wi="36" he="42" />用下式表示:<img file="475768dest_path_image011.GIF" wi="200" he="27" />其中,<img file="463316dest_path_image012.GIF" wi="180" he="62" />是尺寸大小为<img file="687624dest_path_image013.GIF" wi="52" he="42" />的观测矩阵,<img file="811438dest_path_image014.GIF" wi="124" he="62" />是尺寸大小为<img file="95789dest_path_image015.GIF" wi="53" he="42" />的混合矩阵且<img file="89675dest_path_image016.GIF" wi="56" he="42" />;<img file="117674dest_path_image017.GIF" wi="117" he="62" />是尺寸大小为<img file="361574dest_path_image018.GIF" wi="51" he="42" />的原始源矩阵,<img file="551247dest_path_image019.GIF" wi="120" he="62" />是尺寸大小为<img file="451069dest_path_image013.GIF" wi="52" he="42" />的矩阵,它代表噪声、攻击以及线性混合模型本身的不完美之处;所述的数字水印的提取过程包括如下步骤:(1)    采用盲源信号分离架构中的形态成分分析方案,将接收的含水印图像<img file="79497dest_path_image010.GIF" wi="36" he="42" />分解成提取的载体图像<img file="381165dest_path_image020.GIF" wi="29" he="42" />和提取的数字水印<img file="804056dest_path_image021.GIF" wi="40" he="42" />,具体步骤如下:1. 对观测结果进行形态成分分析,计算出对<img file="191175dest_path_image010.GIF" wi="36" he="42" />的唯一形式的<img file="124758dest_path_image022.GIF" wi="16" he="42" />伪范数稀疏分解表现形式<img file="15354dest_path_image023.GIF" wi="151" he="42" />,其中<img file="874726dest_path_image024.GIF" wi="39" he="42" />为稀疏分解算子;2. 初始化迭代次数:<img file="545878dest_path_image025.GIF" wi="59" he="42" />和起始阈值:<img file="719371dest_path_image026.GIF" wi="28" he="42" />;3. 当第<img file="792369dest_path_image027.GIF" wi="12" he="42" />次迭代之后的阈值<img file="760325dest_path_image028.GIF" wi="29" he="42" />大于经过初始化后的终止阈值<img file="856457dest_path_image029.GIF" wi="33" he="42" />时,继续迭代过程。终止阈值<img file="131843dest_path_image029.GIF" wi="33" he="42" />的取值取决于噪声的方差大小;3.1. 假设混合矩阵<img file="997031dest_path_image008.GIF" wi="13" he="42" />是固定的,然后估计<img file="198205dest_path_image030.GIF" wi="21" he="42" />的各个系数,具体形式如下:<img file="843950dest_path_image031.GIF" wi="193" he="45" />其中,<img file="93666dest_path_image032.GIF" wi="20" he="42" />是混合矩阵<img file="78939dest_path_image008.GIF" wi="13" he="42" />的伪逆形式,而<img file="451015dest_path_image033.GIF" wi="17" he="42" />是一个限定阈值算子,限定的阈值为<img file="521739dest_path_image034.GIF" wi="12" he="42" />;3.2. 假设<img file="138927dest_path_image030.GIF" wi="21" he="42" />是固定的,然后采用最小二乘估计来更新混合矩阵<img file="978707dest_path_image008.GIF" wi="13" he="42" />,具体形式如下:<img file="521684dest_path_image035.GIF" wi="243" he="47" />3.3. 减小阈值<img file="814125dest_path_image028.GIF" wi="29" he="42" />;4. 如果满足条件<img file="733540dest_path_image036.GIF" wi="81" he="42" />,就停止迭代过程;5. 通过在字典<img file="427826dest_path_image037.GIF" wi="13" he="42" />中对<img file="141704dest_path_image038.GIF" wi="57" he="42" />的稀疏合成,来重构源图像<img file="187021dest_path_image007.GIF" wi="12" he="42" />,并获得提取的载体图像<img file="140152dest_path_image020.GIF" wi="29" he="42" />和提取的数字水印<img file="688945dest_path_image021.GIF" wi="40" he="42" />。(2)根据第一级密钥,选择和数字水印嵌入过程中使用的相同的置乱变换模式去提取版权标记<img file="839304dest_path_image039.GIF" wi="24" he="14" />;(3)根据第二级密钥进行置乱变换,提取版权标记<img file="168654dest_path_image040.GIF" wi="36" he="42" />。
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