一种针对计算机图形图像的水印方法技术

本发明专利技术公开了一种针对计算机图形图像的水印方法，水印信号采用扩谱通信中的伪随进序列，序列项在集合{‑1,1}中取值。首先，对图像进行轮廓波变换，将水印信号嵌入轮廓波变换中第二级变换的方向子带中能量最大的子带中，对嵌入水印后的轮廓波变换系数实施轮廓波逆变换即得到水印图像；然后，对水印图像进行轮廓波变换，选取嵌入水印的子带，对嵌入水印后的轮廓波变换系数取绝对值，对绝对值进行建模，在绝对值域进行水印检测。本发明专利技术克服了对计算机图形图像的轮廓波系数准确建模的困难，提高了水印检测的成功率，能够很好的平衡水印的透明性和鲁棒性；检测水印不依赖原始图像，且效果好于直接在变换域上检测。

A watermarking method for computer graphics images

The invention discloses a method for computer graphics image watermark, watermark signal of the spread spectrum communication in the pseudo-random sequence in the sequence, in the set {value 1,1}. First of all, contourlet transform is performed on the image, the watermarking signal is embedded in the second level transform contourlet transform directional subband maximum energy subband, contourlet transform is the implementation of the embedded watermark image watermark after contourlet transform coefficients; then contourlet transform is performed on the watermarked image, the watermarking the subband, the absolute value of the watermarked contourlet transform coefficients, modeling of the absolute value of watermark detection in absolute range. The invention overcomes the computer graphic image of the contourlet coefficients of accurate modeling difficulties, improve the success rate of the watermark detection, can balance the transparency and robustness of watermarking well; the watermark detection does not depend on the original image, and the effect is better than direct detection in transform domain.

【技术实现步骤摘要】
一种针对计算机图形图像的水印方法
本专利技术涉及一种针对计算机图形图像的水印方法，属于信息隐藏

技术介绍
在数字图像(视频)水印领域，人们将注意力主要集中于自然图像而忽视了计算机图形图像(ComputerGraphic，简称CG)，后者正逐渐成为越来越流行和重要的信息载体。简单的将针对自然图像开发的水印算法移植到计算机图形图像上会造成明显的人为痕迹，很容易被人类视觉系统(HumanVisualSystem,简称HVS)感知。在自然图像的情形下HVS对这个差异较不敏感，因为自然图像的亮度层次丰富，对比度掩蔽效应(contrastmaskingeffect)强；而CG图像亮度层次少、边缘锐利，给人一种光滑无噪声的感觉，这种程度的差异很容易被HVS感知，这给在CG图像中嵌入水印增加了难度。研究发现，HVS对图像边缘的失真较不敏感，CG图像也不例外，因此可以考虑把水印嵌入到CG图像的边缘中。轮廓波变换(ContourletTransform，简称CT)是由Do等人提出的一种对图像边缘或轮廓具有高效表现力的变换，即在该变换域嵌入水印能够通过较少的系数将水印扩散到图像较大的区域，增强水印的鲁棒性。最大似然(MaximumLikelihood，简称ML)检测技术检测技术广泛应用于通信工程中，从通信的角度看待数字水印技术，可以将水印的传送理解为发送方以数字媒体作为水印的载体，将水印传递到接收方，其间嵌入水印的数字媒体经受的各种蓄意或无意的数字信号处理(对水印的攻击)好比通信中信道对信号的干扰，水印的检测就是从被攻击的媒体中获取原始水印。在变换域上应用ML检测技术检测水印需要对变换域系数的分布建模，在DCT、DWT和CT域上常用的模型是一般高斯模型(GeneralizedGaussianDistribution，简称GGD)。对于CG图像的CT系数分布，由于其分布的特殊性使得用GGD建模时不能较好的描述其分布特点，结果是水印检测性能的下降。CG图像CT系数分布的特殊性是指大量的系数集中于零值附近，使得其分布呈现脉冲形，如图1中(a)所示，这是CG图像的特性造成的。为了能尽量精确的对该种系数分布建模，若对CT系数求绝对值，用韦布尔分布(WeibullDistribution)对其建模，再从绝对值中检测水印。这样一来建模的手段不再局限于对称分布的双边模型，像韦布尔分布这样的单边模型成为可选模型，如图1中(b)所示，该模型在零值附近趋近于无穷的特性使其非常适合于在绝对值域对CG图像的CT系数建模。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种针对计算机图形图像的水印方法，在保证水印透明性的同时具有较好的鲁棒性，并是一种盲水印方法；克服对计算机图形图像轮廓波变换系数准确建模的困难，提高水印检测的成功率。本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：一种针对计算机图形图像的水印方法，所述水印信号采用扩谱通信中的伪随机序列，序列项在集合{-1,1}中取值。首先，对图像进行轮廓波变换，将水印信号嵌入轮廓波变换中第二级变换的方向子带中能量最大的子带中，对嵌入水印后的轮廓波变换系数实施轮廓波逆变换即得到水印图像；然后，对水印图像进行轮廓波变换，选取嵌入水印的子带，对嵌入水印后的轮廓波变换系数取绝对值，对轮廓波变换系数的绝对值采用韦布尔分布建模，在绝对值域进行水印检测。作为本专利技术的一种优选方案，采用一般伽玛分布或其特例韦布尔分布对所述绝对值进行建模。作为本专利技术的一种优选方案，所述水印检测采用最大似然检测技术进行水印检测；所述最大似然检测技术要求系数大于零，则若变换系数的绝对值中存在零值，需给其加上一个数值10-9。本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：(1)本专利技术在保证水印透明性的同时具有较好的鲁棒性，并且是一种盲水印算法；(2)本专利技术对轮廓波系数取绝对值，对绝对值域的系数建模，克服了对计算机图形图像轮廓波系数准确建模的困难，提高了水印检测的成功率；(3)本专利技术嵌入水印的变换域和位置，能够很好的平衡水印的透明性和鲁棒性，检测水印不依赖原始图像且效果好于直接在变换域上检测的效果。附图说明图1是轮廓波变换的方向子带系数分布的直方图和对应模型。图2是本专利技术的水印嵌入流程图。图3是本专利技术的水印检测流程图。图4是不同水印攻击下，用韦布尔分布和一般高斯分布对轮廓波系数建模时水印检出率的比较图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明：一种针对计算机图形图像的水印方法，所述水印信号采用扩谱通信中的伪随机序列，序列项在集合{-1,1}中取值。首先，对图像进行轮廓波变换，将水印信号嵌入轮廓波变换中第二级变换的方向子带中能量最大的子带中，对嵌入水印后的轮廓波变换系数实施轮廓波逆变换即得到水印图像；然后，对水印图像进行轮廓波变换，选取嵌入水印的子带，对嵌入水印后的轮廓波变换系数取绝对值，对绝对值域的变换系数进行建模，在绝对值域进行水印检测。如图2所示，首先将原始图像进行轮廓波变换；然后选取第二级变换的八个方向子带中能量最大的子带，根据以下公式所述的乘法规则将水印嵌入其中；最后对嵌入水印后的轮廓波变换系数实施轮廓波逆变换即可得到水印图像。yi＝xi(1+λwi)i＝1,2,...,L式中，xi是方向子带的系数；wi是水印信号；yi是嵌入水印后的方向子带系数；λ是一个标量，其大小决定水印的强度；L是水印长度。水印信号采用扩谱通信中的伪随机序列，wi在集合{-1,1}中取值，且λ的取值远小于1，一般取值在0.2附近，因此对嵌入水印后的变换系数求取绝对值得：|yi|＝|xi(1+λwi)|＝|xi|(1+λwi)由上式可知，在原始系数上嵌入水印再取绝对值与直接在其绝对值上嵌入水印等价，即可以从变换系数的绝对值中检测水印。如图3所示的水印检测流程：首先对水印图像进行轮廓波变换，选取嵌入水印的子带；其次对嵌入水印后的变换系数取绝对值，并对其采用韦布尔分布进行建模；再次通过最大似然估计得到模型参数；最后利用Neyman-Pearson准则推导决策统计量和判定阈值，若决策统计量大于判定阀值则判定水印存在，反之则判定水印不存在。本专利技术采用最大似然估计检测技术检测水印，该技术要求系数大于零，因此若CT系数绝对值中存在零值，则给其加上一个极小的正数比如10-9，这对模型参数估计和水印检测的影响可以忽略。决策统计量的表达式如下：式中，α和ρ是韦布尔模型的参数；是水印图像接收方提取的CT系数。判定阀值的表达式如下：式中，erfc-1(·)是补误差函数，PFA是误报率，水印检出率的计算方法是：对24幅CG图像，从100个水印中随机选取一个嵌入到图像中，从被攻击的图像中检测水印时，当且仅当对于嵌入的水印决策统计量大于其判断阀值，而对于其它水印的决策统计量不大于判断阀值时认为水印检测成功。这样的嵌入和提取步骤重复100次可以计算出一幅图像的水印检出率。当λ＝0.4，PFA＝10-4时，本专利技术的方法在多种攻击下的水印检出率如下表所示。从上表可以看出，本专利技术不仅对JPEG压缩和高斯滤波等攻击具有较高的鲁棒性，还能抵抗一定程度的的几何攻击，比如破化同步性的旋转和剪切等攻击。如图4所示，对水印图像进行攻击，其中(a)为缩放比例(Scaling)，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种针对计算机图形图像的水印方法，其中水印信号采用扩谱通信中的伪随机序列，序列项在集合{‑1,1}中取值，其特征在于，所述方法步骤如下：首先，对图像进行轮廓波变换，将水印信号嵌入轮廓波变换中第二级变换的方向子带中能量最大的子带中，对嵌入水印后的轮廓波变换系数实施轮廓波逆变换即得到水印图像，其中，根据以下公式所述的乘法规则将水印信号嵌入轮廓波变换中第二级变换的方向子带中能量最大的子带中：y

【技术特征摘要】
1.一种针对计算机图形图像的水印方法，其中水印信号采用扩谱通信中的伪随机序列，序列项在集合{-1,1}中取值，其特征在于，所述方法步骤如下：首先，对图像进行轮廓波变换，将水印信号嵌入轮廓波变换中第二级变换的方向子带中能量最大的子带中，对嵌入水印后的轮廓波变换系数实施轮廓波逆变换即得到水印图像，其中，根据以下公式所述的乘法规则将水印信号嵌入轮廓波变换中第二级变换的方向子带中能量最大的子带中：yi＝xi(1+λwi)i＝1,2,...,L式中，xi是方向子带的系数；wi是水印信号；yi是嵌入水印后的方向子带系数；...

【专利技术属性】
技术研发人员：董峦，严勤，李建霓，邓舒宇，胡棚，潘洋绪，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32