基于Logistic混沌映射和Walsh序列的非对称水印方法技术

本发明专利技术提供了一种基于Logistic混沌映射和Walsh序列的非对称水印算法，包括如下步骤：根据载体图像的每块系数块的最大奇异值得到特征矩阵；选取与特征矩阵不相关的Walsh序列为公钥水印，根据Logistic映射动力学方程得到混沌序列，将所述混沌序列转换为取值为±1的序列并从中截取一个与特征矩阵不相关的序列作为私钥水印；根据公钥水印和私钥水印的加权和得到嵌入水印，根据嵌入水印的信息生成水印图像；对水印图像进行检测。本发明专利技术的技术方案安全性高，能够较好的保护版权，检测性能好，鲁棒性强。

【技术实现步骤摘要】
基于Logistic混丨屯映射和Walsh序列的非对称水印算法
本专利技术属于数字水印
，具体涉及一种基于Logistic混沛映射和Walsh序 列的非对称水印算法。
技术介绍
随着数字化产品的广泛普及和网络技术的快速发展，数字产品的安全问题越来越 受到人们的重视。怎样才能有效的保护产品的版权成为人们极为关心的问题。 数字水印技术能对数字产品的版权进行很好的保护。但数字水印技术一般都采用 对称水印，对于传统的对称数字水印技术，水印嵌入和水印检测采用相同的密钥，水印检测 只能由版权所有者和授权机构来完成，在发生版权纠纷时，版权拥有者需要出示私人密钥 来证明其合法拥有。而密钥一旦暴露，攻击者就能够移去或伪造水印，这样就不能很好的保 护版权。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于Logistic混沌映射和Walsh序列的非对称水印算 法，以解决上述问题。 为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案是： 一种，其特征在于，包括 如下步骤： 步骤一：特征矩阵S的构建 取mXm的图像作为载体图像，对载体图像进行DCT变换，从DCT系数中选取 4k X 4k个中频系数，构成矩阵 ^4kX4k? 将矩阵B4kx4k分割成N块互不重叠的4X4系数块，N = kXk， 将第i块系数块记为&，i e (1，N)，根据[Ui, Si, Vi] = svcKBi)，对每块系数块进 行奇异值分解并提取每块的最大奇异值，共得到N个最大奇异值，将N个最大奇异值构成特 征矩阵S ; 步骤二：公钥水印wp和私钥水印ws的构建 选取与特征矩阵S不相关的长度为N的Walsh序列为公钥水印Wp，即本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Logistic混沌映射和Walsh序列的非对称水印算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：特征矩阵S的构建取m×m的图像Am×m作为载体图像，对所述载体图像进行DCT变换，从DCT系数中选取4k×4k个中频系数，构成矩阵B4k×4k，将所述矩阵B4k×4k分割成N块互不重叠的4×4系数块，N＝k×k，将第i块所述系数块记为Bi，i∈(1,N)，根据[ui,si,vi]＝svd(Bi)，对每块所述系数块进行奇异值分解并提取每块的最大奇异值，共得到N个最大奇异值，将N个所述最大奇异值构成特征矩阵S；步骤二：公钥水印Wp和私钥水印Ws的构建选取与所述特征矩阵S不相关的长度为N的Walsh序列为公钥水印Wp，即1NWpT*S≈0,]]>根据Logistic映射动力学方程xn+1＝μ0xn(1‑xn)，得到混沌序列X＝{x1,x2,…,xn}，式中，μ0为分支参数，μ0∈(0,4)，x的初值x0∈(0,1)，根据xi＝mod(round(xi×108),2)，xi=1,xi=1-1,xi=0,]]>将所述混沌序列X转换为取值为±1的序列，mod表示取模运算，round表示就近取整，从取值为±1的序列中，截取一个与所述特征矩阵S不相关的长度为N的序列Y＝{y1,y2,…,yN}作为私钥水印Ws，即上述公钥水印Wp和私钥水印Ws的构建无先后顺序；步骤三：生成水印图像A'm×m计算所述公钥水印Wp和所述私钥水印Ws的加权和，根据所述加权和构造得到嵌入水印Ww，根据S'＝S+λWw，将所述嵌入水印Ww的信息采用加法嵌入所述特征矩阵S中，得到特征矩阵S'，对所述特征矩阵S'中每块所述系数块对应的奇异值进行奇异值反变换，得到修改后的DCT系数，采用修改后的DCT系数对所述载体图像进行DCT反变换，得到m×m的水印图像A'm×m；步骤四：水印检测对所述水印图像A'm×m采用所述步骤一的操作，得到所述特征矩阵S'，所述特征矩阵S'＝S+λWw+n0＝S+λ(αWs+βWp)+n0，n0表示由各种攻击所引起的干扰信号，采用Wp_threshold、Ws_threshold分别表示公钥检测阈值和私钥检测阈值，所述公钥检测阈值Wp_threshold的设定方法为：其中，为所述特征矩阵S的均值，为所述公钥水印Wp的均值，为所述公钥水印Wp的能量，根据上述公钥检测阈值Wp_threshold的设定方法，设定所述私钥检测阈值Ws_threshold，采用Wp_test、Ws_test分别表示公钥检测的检测值和私钥检测的检测值，根据公式：Wp_test=1NWpT*S′=1NWpT(S+λ(αWs+βWp)+n0)=1NWpT*S+1NWpT*n0+λαNWpT*Ws+λβNWpT*Wp]]>计算得到所述Wp_test，参照相同计算方法计算得到所述Ws_test，将所述Wp_test与所述Wp_threshold进行比较，当Wp_test≥Wp_threshold，则判定所述公钥水印Wp存在，反之，则判定所述公钥水印Wp不存在，将所述Ws_test与所述Ws_threshold进行比较，当Ws_test≥Ws_threshold，则判定所述私钥水印Ws存在，反之，则判定所述私钥水印Ws不存在。...

【技术特征摘要】
1. 一种基于Logistic混沌映射和Walsh序列的非对称水印算法，其特征在于，包括如 下步骤： 步骤一：特征矩阵S的构建 取mXm的图像AmXm作为载体图像，对所述载体图像进行DCT变换，从DCT系数中选取 4k X 4k个中频系数，构成矩阵B 4kX4k? 将所述矩阵B4kx4k分割成N块互不重叠的4X4系数块，N = kXk， 将第i块所述系数块记为&，i e (1，N)，根据[UpSpVi] = svcKBi)，对每块所述系数 块进行奇异值分解并提取每块的最大奇异值，共得到N个最大奇异值，将N个所述最大奇异 值构成特征矩阵S ; 步骤二：公钥水印Wp和私钥水印Ws的构建 选取与所述特征矩阵S不相关的长度为N的Wa 1 sh序列为公钥水印Wp，即根据Logistic映射动力学方程xn+1 = μ dXnQ-Xn)，得到混沛序列X = {x^ x2,…，xn}， 式中，μ。为分支参数，，X的初值X。e (〇, 1)， 根据Xi = modCroundUiX 108)，2)，，将所述混沛序列X转换为取值为 ± 1的序列，mod表示取模运算，round表示就近取整， 从取值为±1的序列中，截取一个与所述特征矩阵S不相关的长度为N的序列Y = {yp y2，…，yN}作为私钥水印ws，即上述公钥水印wp和私钥水印ws的构建无先后顺序； 步骤三：生成水印图像A'mXm 计算所述公钥水印wp和所述私钥水印ws的加权和，根据所述加权和构造得到嵌入水印 ww， 根据s' = s+ λ ww，将所述嵌入水印ww的信息采用加法嵌入所述特征矩阵s中，得到特 征矩阵s'，对所述特征矩阵s'中每块所述系数块对应的奇异值进行奇异值反变换，得到修 改后的DCT系数，采用修改后的DCT系数对所述载体图像进行DCT反变换，得到mXm的水 印图像A' mXm ; 步骤四：水印检测 对所述水印图像A' mXm采用所述步骤一的操作，得到所述特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴胜兵，霍瑶，马艳玲，李兴林，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：上海;31