一种基于自适应差值扩展的可逆图像水印方法

摘要

一种基于自适应差值扩展的可逆图像水印方法，包含水印嵌入过程、水印提取过程和图像恢复过程；在水印嵌入之前，先需要对原图像进行预处理，包括交替划分、差值计算，计算图像复杂度并设置参数；在嵌入过程中，使用自适应扩展进行相应的水印嵌入；接着将嵌入附加信息，在特定情况下水印数据会和附加信息混合嵌入；在提取过程中，首先进行附加信息提取，差值计算；接着进行自适应差值扩展的逆操作，进行水印数据提取并还原原始的差值；最后通过还原后的差值进行图像的还原；本发明具有可逆性，并能提供更大的嵌入容量和更好的图像质量，特别是在嵌入水印数据较多的情况下。

主权项

1.一种基于自适应差值扩展的可逆图像水印方法，其特征在于：包括水印嵌入部分和水印提取部分两大部分，水印嵌入部分包括预处理过程和水印嵌入过程；水印提取部分包括提取预处理过程和水印提取过程；所述预处理过程为：(1.1)交替划分，构建出像素的上下文关系，将原始图像划分为不相交的像素集S₁和S₂，用于图像复杂度的计算和像素估计的实现；(1.2)差值计算，使用预处理过程步骤(1)中构建出的上下文，计算图像中每个像素的估计值，然后通过与原始像素的比较求差值，该步骤可分为先后两部分：首先第一部分，利用S₁中的像素来估计S₂中的像素，此时S₁为原始的像素值；然后第二部分，利用S₂中的像素来估计S₁中的像素，此时S₂为嵌入水印后的像素值；(1.3)参数设置，包括两个方面的参数设置，首先针对原始图像，利用小波域内的广义高斯分布(GGD)的密度函数的形状参数α作为图像复杂度的衡量参数，并通过曲线拟合方法对参数α进行估计，将参数α定义为图像复杂度；然后，根据嵌入水印数据的多少，确定自适应差值扩展的两参数c和T，c和T是与一般性扩展中使用的参数相似，用来控制图像的水印的嵌入容量；所述水印嵌入过程：(2.1)确定自适应扩展基数b_ij，通过预处理过程步骤(1.3)得到的参数α，即图像复杂度，及自适应扩展参数c和T，通过公式计算确定自适应扩展基数b_ij，i，j为坐标，σ²为方差，用于衡量区域的平稳程度；(2.2)假设w表示长度为l的待嵌的二进制水印数据，将w分为n个8位的块，令w＝w₁，w₂，...，w_n，其中n＝l/8并且w_t，t＝1，2，...n包含8位二进制数据；(2.3)读取水印数据w_t，并将其转换为十进制w_d，t，为了判断w_d，t是否嵌入完毕，给出变量u进行标识，初始化u为1；(2.4)扫描载体图像，针对具体像素x_ij，已知估计值x_ij′、自适应扩展基数b_ij、估计差值e_ij，通过r_i，j＝w_d，t mod b_ij得到此处的最终嵌入内容r_i，j然后利用公式$e^{\prime }=\left\{\begin{array}{cc}e\times b+r,& b=1\\ e,& b=1\end{array}\right.$进行自适应嵌入，从而得到嵌入后像素值x_ij″；在(2.4)中的自适应嵌入过程中，若x″＞255或者x″＜0，则跳过该像素的水印嵌入，并利用位置表记录该像素的位置和像素溢出信息；(2.5)步骤(2.4)嵌入完成后，更新u＝u×b_ij，若u＞255，读入下一个水印数据w_t+1并置u＝1，转入步骤(2.3)嵌入下一位水印；否则转入步骤(2.4)继续w_d，t的嵌入；(2.6)进行附加信息嵌入，所述附加信息包括参数c、T，参数α即图像复杂度和嵌入过程(2.5)中记录像素溢出信息的位置表；至此水印嵌入过程结束，得到嵌入后图像；所述提取预处理过程：(3.1)首先进行附加信息提取过程，这一过程为附加信息嵌入的逆过程，得到自适应差值扩展的两参数c和T，图像复杂度参数α和位置表；(3.2)然后通过预处理过程(1.1)中相同的划分进行差值计算，这一过程与预处理过程(2.1)中的差值计算相同，并且要做到与嵌入时的差值计算做到完全匹配，即像素的划分保持一致，因为水印嵌入时差值计算是先S₂后S₁，所以提取时是先S₁后S₂；所述水印提取过程，为嵌入过程的逆过程，具体步骤如下：(4.1)初始化标识变量u为1，因为图像边缘区域并没有进行水印的嵌入，所以，对i＝1或j＝1的区域，图像像素保持不变，直接还原；(4.2)扫描嵌入图像，针对具体像素x″，已知估计值x′，自适应扩展基数b_ij，估计差值e′_ij，通过公式r_ij＝e_ij′％b_ij，b_ij≠1得到此处的嵌入水印r_ij，然后利用公式恢复原始差值e_ij，进而得到图像原始像素；在(4.2)中的提取过程中，若位置表中记录了该位置，则跳过该位置的水印提取，同时保持像素不变。(4.3)步骤(4.2)提取完成后，将r_i，j，b_ij分别放入集合R_t，B_t中，r_i，j b_ij中的i，j为坐标，其在R_t，B_t中的位置为放入的顺序，并更新u＝u×b_ij；若u＞255，记此时集合R的大小为m，通过公式$w_t\left(i\right)=\left\{\begin{array}{cc}{w}_t(i+1)\times B\left(i\right)+R\left(i\right),& 2\le i<m\\ 1,& i=m\end{array}\right.$则完整水印w_t＝w_t(1)，重新置u＝1，进行步骤(4.2)提取下一位水印w_t+1，若u≤255则继续进行步骤(4.2)。