一种基于SLT-SVD的医学影像的可逆还原方法技术

本发明专利技术公开了一种基于SLT‑SVD的医学影像的可逆还原方法，本方案将整幅原始医学影像从空间域变换到频率域，以嵌入水印信息，水印信息的嵌入不区分ROI和RONI，避免RONI被替换后水印信息的完全丢失，从而实现对从网络分享得到的可疑医学影像进行真实性和完整性鉴别。真实性鉴别对具有版权保护的医学影像进行来源认证，确保可疑医学影像来源的正确性；完整性鉴别通过对可疑医学影像进行篡改检测、定位和修复，来确保医学影像在网络传输过程中没有任何失真。而且该方案实现医学影像的可逆还原无需引入大量的辅助信息并且不需要记住ROI和RONI划分的位置信息，减小了信息传输的带宽、降低安全隐患。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SLT-SVD的医学影像的可逆还原方法
本专利技术属于数字水印领域，具体涉及一种基于SLT-SVD的医学影像的可逆还原方法。
技术介绍
随着互联网医疗的发展，越来越多敏感和私密的医学影像会通过开放性、交互性的网络进行传输。这些医学影像在方便地进行共享的同时，也面临着新的安全性挑战。一方面，在网络中传递的医学影像可能由于网络的不稳定性会遭受到一些无意地修改；另一方面，非法者可以轻易地截取并有意地篡改医疗信息。这些对医学影像无意和有意地修改都可能会导致医疗误诊，造成医疗事故，危害病人的健康甚至生命。因此，如何鉴别医学影像内容的完整性，确保医学影像内容没有被修改非常重要。目前，医学影像的完整性鉴别可以分为三个不同的级别：第一级别的完整性鉴别方法只能实现篡改检测，无法实现篡改定位与修复；第二级别的完整性鉴别方法在实现篡改检测的同时也能实现篡改定位，但是依旧不同实现篡改修复；第三级别的完整性鉴别方法不仅能实现篡改检测和篡改定位，而且也能在一定程度上修复篡改区域，相比于前两个级别的完整性鉴别方法，第三级别的完整性鉴别方法具有更好的实用性，是医学影像内容完整性鉴别算法的研究热点。Tareef等人首先将医学影像分为ROI和RONI，再对RONI做SVD变换，最后将稀疏编码后的ROI和EPR嵌入到SVD变换后的奇异值矩阵上，进而实现医学影像的完整性鉴别(载于EngineeringinMedicine&BiologySociety，2014年)。该算法虽然具有较好的鲁棒性，但是无法对医学影像进行可逆还原，从而在一定程度上影响医学影响的医学价值。对此，TA等人提出了一种无损的医学影像完整性鉴别方法。该算法首先将医学影像分为ROI和RONI，再将ROI区域分块来实现篡改定位，同时将篡改检测信息和篡改修复信息嵌入到ROI区域像素的LSB上，最后将原始图像的所有LSB使用游程长度压缩算法(RLE)进行压缩，进而嵌入到RONI区域的最低2位，以此来满足医学影像的可逆还原(载于IEEEInternationalConferenceonCommunication，2012)。虽然该算法实现了对医学影像可逆还原，但是该算法是脆弱的，一旦受到攻击就无法提取出水印信息，并且只能ROI区域能够可逆还原。Thabit等人提出了一种基于分块的医学影像水印算法。该算法首先将医学影像分为ROI和RONI，再对ROI和RONI进行分块并进行SLT变换，将病人嵌入到ROI区域，将篡改检测信息、篡改定位信息和篡改修复信息嵌入到RONI区域，最后实现医学影像内容的完整性鉴别(载于MultimediaTools&Applications，2017)。该算法虽然实现了医学影像的可逆还原并且具有较好的鲁棒性，但是实现可逆还原需要大量的辅助信息并且依旧只能ROI区域能够可逆还原。总之，以上完整性鉴别算法存在以下问题：1)无法可逆还原RONI，导致RONI失真，对医学影像的医学价值造成负面影响；2)由于在嵌入水印的过程中在空间上将医学影像分为了ROI与RONI，在攻击环境下就会存在ROI与RONI划分的准确性问题，为了解决这个问题就需要记住ROI与RONI划分时的位置信息，从而引入了大量的辅助信息，增加了信息的传输带宽以及安全隐患；3)由于ROI与RONI是在空间上划分的，RONI很容易被替换，导致嵌入在RONI的基于ROI生成的篡改检测信息、篡改定位信息以及篡改修复信息完全丢失，进而无法进行完整性鉴别；4)算法无法同时满足鲁棒性、可逆性以及无需携带大量辅助信息的要求，算法的实用性较差。在此背景下，研究一种能够对医学影像实现完全的可逆还原，对攻击具有一定的修复能力，水印嵌入在整张医学影像上且能够同时满足鲁棒性、可逆性以及不需要携带大量辅助信息要求的算法尤为重要。
技术实现思路
针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种医学影像的可逆还原方法，可以实现对从网络分享得到的可疑医学影像进行真实性和完整性鉴别，而且可减小信息传输的带宽、降低安全隐患。为实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于SLT-SVD的医学影像的可逆还原方法，包括以下步骤：步骤S10，构建原始医学影像的水印信息；将原始医学影像的版权标志信息和依据原始医学影像生成的篡改检测信息、篡改定位信息和篡改修复信息，作为原始医学影像的水印信息；其中，版权标志信息用于进行真实性鉴别；篡改检测信息、篡改定位信息和篡改修复信息用于进行完整性鉴别；步骤S20，将原始医学影像分块后，进行整体频域变换，嵌入水印信息，再分享至网络；将原始医学影像进行分块后，从空间域变换到频率域，将原始医学影像的水印信息嵌入到整体分块后的频率域中，水印信息的嵌入不区分ROI和RONI，再对医学影像从频率域变换到空间域得到嵌有水印信息的医学影像，将嵌有水印信息的医学影像分享至网络上；步骤S30，获取分享在网络上的可疑医学影像与同步记录在网络上的对应版权标志信息；将从网络上获取的可疑医学影像从空间域进行变换到频率域，并从中提取可疑医学影像的水印信息；步骤S40，对可疑医学影像进行版权真实性鉴别；利用从网络上同步获取的版权标志信息与步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的版权标志信息进行对比：若真实性鉴别失败，结束可疑医学影像的还原处理；若真实性鉴别成功，进入步骤S50；步骤S50，根据可疑医学影像生成篡改检测信息，并与步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改检测信息对比：如果相同，则可疑医学影像未被篡改，作为待还原医学影像，执行步骤S80；如果不同，则可疑医学影像被篡改，执行步骤S60；步骤S60，根据可疑医学影像生成篡改定位信息，以步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改定位信息为基准，定位到可疑医学影像中被篡改的像素块；步骤S70，利用步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改修复信息，修复可疑医学影像中被篡改的像素块，得到可疑医学影像的修复影像，退出还原流程；步骤S80，将待还原医学影像中的水印信息去除；将待还原医学影像从空间域变换到频率域，并从中将步骤30提取的水印信息去除，再从频率域变换到空间域，得到可疑医学影像的可逆还原影像。本方案将整幅原始医学影像从空间域变换到频率域，以嵌入水印信息，水印信息的嵌入不区分ROI和RONI，避免RONI被替换后水印信息的完全丢失，从而实现对从网络分享得到的可疑医学影像进行真实性和完整性鉴别。真实性鉴别对具有版权保护的医学影像进行来源认证，确保可疑医学影像来源的正确性；完整性鉴别通过对可疑医学影像进行篡改检测、定位和修复，来确保医学影像在网络传输过程中没有任何失真。而且该方案实现医学影像的可逆还原无需引入大量的辅助信息并且不需要记住ROI和RONI划分的位置信息，减小了信息传输的带宽、降低安全隐患。进一步地，医学影像从空间域变换到频率域是指依次对医学影像进行SLT变换和SVD变换得到奇异值矩阵；从频率域变换到空间域是指依次对处理过的奇异值矩阵进行逆向SVD变换和逆向SLT变换得到处理过后的医学影像。通过对各环节的医学影像进行SLT变换和SVD变换得到奇异值矩阵，即是将图像从空间域变换到频率域，再将水印信息嵌入到该频率域中，水印的嵌入不区分ROI和RON本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于SLT‑SVD的医学影像的可逆还原方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10，构建原始医学影像的水印信息；将原始医学影像的版权标志信息和依据原始医学影像生成的篡改检测信息、篡改定位信息和篡改修复信息，作为原始医学影像的水印信息；步骤S20，将原始医学影像分块后，进行整体频域变换，嵌入水印信息，再分享至网络；将原始医学影像进行分块后，从空间域变换到频率域，将原始医学影像的水印信息嵌入到整体分块后的频率域中，水印信息的嵌入不区分ROI和RONI，再对医学影像从频率域变换到空间域得到嵌有水印信息的医学影像，将嵌有水印信息的医学影像分享至网络上；步骤S30，获取分享在网络上的可疑医学影像与同步记录在网络上的对应版权标志信息；将从网络上获取的可疑医学影像从空间域进行变换到频率域，并从中提取可疑医学影像的水印信息；步骤S40，对可疑医学影像进行版权真实性鉴别；利用从网络上同步获取的版权标志信息与步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的版权标志信息进行对比：若真实性鉴别失败，结束可疑医学影像的还原处理；若真实性鉴别成功，进入步骤S50；步骤S50，根据可疑医学影像生成篡改检测信息，并与步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改检测信息对比：如果相同，则可疑医学影像未被篡改，作为待还原医学影像，执行步骤S80；如果不同，则可疑医学影像被篡改，执行步骤S60；步骤S60，根据可疑医学影像生成篡改定位信息，以步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改定位信息为基准，定位到可疑医学影像中被篡改的像素块；步骤S70，利用步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改修复信息，修复可疑医学影像中被篡改的像素块，得到可疑医学影像的修复影像，退出还原流程；步骤S80，将待还原医学影像中的水印信息去除；将待还原医学影像从空间域变换到频率域，并从中将步骤30提取的水印信息去除，再从频率域变换到空间域，得到可疑医学影像的可逆还原影像。...

【技术特征摘要】
1.一种基于SLT-SVD的医学影像的可逆还原方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10，构建原始医学影像的水印信息；将原始医学影像的版权标志信息和依据原始医学影像生成的篡改检测信息、篡改定位信息和篡改修复信息，作为原始医学影像的水印信息；步骤S20，将原始医学影像分块后，进行整体频域变换，嵌入水印信息，再分享至网络；将原始医学影像进行分块后，从空间域变换到频率域，将原始医学影像的水印信息嵌入到整体分块后的频率域中，水印信息的嵌入不区分ROI和RONI，再对医学影像从频率域变换到空间域得到嵌有水印信息的医学影像，将嵌有水印信息的医学影像分享至网络上；步骤S30，获取分享在网络上的可疑医学影像与同步记录在网络上的对应版权标志信息；将从网络上获取的可疑医学影像从空间域进行变换到频率域，并从中提取可疑医学影像的水印信息；步骤S40，对可疑医学影像进行版权真实性鉴别；利用从网络上同步获取的版权标志信息与步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的版权标志信息进行对比：若真实性鉴别失败，结束可疑医学影像的还原处理；若真实性鉴别成功，进入步骤S50；步骤S50，根据可疑医学影像生成篡改检测信息，并与步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改检测信息对比：如果相同，则可疑医学影像未被篡改，作为待还原医学影像，执行步骤S80；如果不同，则可疑医学影像被篡改，执行步骤S60；步骤S60，根据可疑医学影像生成篡改定位信息，以步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改定位信息为基准，定位到可疑医学影像中被篡改的像素块；步骤S70，利用步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改修复信息，修复可疑医学影像中被篡改的像素块，得到可疑医学影像的修复影像，退出还原流程；步骤S80，将待还原医学影像中的水印信息去除；将待还原医学影像从空间域变换到频率域，并从中将步骤30提取的水印信息去除，再从频率域变换到空间域，得到可疑医学影像的可逆还原影像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，医学影像从空间域变换到频率域是指依次对医学影像进行SLT变换和SVD变换得到奇异值矩阵；从频率域变换到空间域是指依次对处理过的奇异值矩阵进行逆向SVD变换和逆向SLT变换得到处理过后的医学影像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过QIM算法将原始医学影像的水印信息嵌入到原始医学影像的奇异值矩阵中，得到嵌有水印信息的奇异值矩阵；通过QIM可逆算法将水印信息从待还原医学影像的奇异值矩阵中去除，得到无水印信息的奇异值矩阵。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依次对医学影像进行SLT变换和SVD变换得到奇异值矩阵S，包括将医学影像分为若干个大小为8*8的不重叠的分块B以及分别对所有分块B做以下步骤处理，得到各分块的奇异值矩阵S：对分块B做SLT变换：TB＝[SLT8][B][SLT8]，其中，TB表示SLT变换后得到的SLT系数矩阵，STB8表示大小为8*8的SLT变换矩阵；将SLT系数矩阵TB分为4个子块(LL,HL,LH,HH)，LL表示SLT低频系数矩阵，HL、LH分别表示两个不同的SLT中频系数矩阵，HH表示SLT高频系数矩阵；对SLT低频系数矩阵LL做SVD变换得到奇异值矩阵S：LL＝U*S*VT，其中U、V都是正交矩阵，T表示矩阵的转置运算；依次对处理过的奇异值矩阵Sp进行逆向SVD变换和逆向SLT变换的具体过程为：对所有处理过的奇异值矩阵Sp均依次进行逆向SVD变换和逆向SLT变换，得到所有逆向变换后的像素块Bp，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘熙尧，楼杰挺，孙玉莹，王一帆，廖胜辉，邹北骥，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43