一种基于卷积特征的水印嵌入方法技术

本公开提出了一种基于卷积特征的水印嵌入方法，将待水印嵌入图像通过卷积深度网络产生卷积特征图，通过卷积特征图组合形成水印信息，并将该水印信息嵌入待水印嵌入图像中，生成水印嵌入图像。在提取图像水印时，利用篡改块具有局部聚集的特性，通过统计及阈值剪切，去除大部分的误判块，达到误判修正的目的。本公开生成的水印嵌入图像在隐秘性和鲁棒性均优于传统方法生成的水印嵌入图像并可对特征对象的类别进行保护。

A Watermarking Embedding Method Based on Convolutional Feature

【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积特征的水印嵌入方法
本公开涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于卷积特征的水印嵌入方法，适用于将卷积特征对象图作为水印嵌入到图像内。
技术介绍
在目前拥有的基于内容的数字图像水印的现有技术中，水印的方法可以分为三类，一类是直接在空间域中根据图像内容特征产生水印，将水印嵌入到最低有效位(LSB)，第二类是进行域的变换，如DCT(离散余弦变换)，DWT(离散小波变换)，SVD(奇异值分解)等将图像变换到频率域，根据频率域的特征产生水印；第三类是进行压缩变换如压缩感知，MPEG2(运动图像压缩编码标准的工作组制定的视频和音频有损压缩国际通用标准之一)等的压缩，根据压缩数据的特征产生水印。在水印的众多水印产生的形式与方法中，都基于一个基本原则，那就是提取较为鲁棒的特征作为水印，并且用一种鲁棒的方法嵌入水印。现有水印嵌入技术中，均无法提供对特征对象的类别进行保护。此外，现有方法生成的水印在其隐秘性和鲁棒性的效果均不理想。
技术实现思路
本公开的目的是解决现有技术的不足，本公开提出了一种基于卷积特征的水印嵌入方法，由图像内容产生卷积特征，并将卷积特征作为水印嵌入到图像内，这样嵌入水印可对特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卷积特征的水印嵌入方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对原始图像分块；步骤2，生成卷积特征水印；步骤3，对原始图像分块DCT变换；步骤4，在原始图像分块高频系数中嵌入卷积特征水印；步骤5，对嵌入水印的图像分块水印检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积特征的水印嵌入方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对原始图像分块；步骤2，生成卷积特征水印；步骤3，对原始图像分块DCT变换；步骤4，在原始图像分块高频系数中嵌入卷积特征水印；步骤5，对嵌入水印的图像分块水印检测。2.根据权利要求1所述的一种基于卷积特征的水印嵌入方法，其特征在于，在步骤2中，生成卷积特征水印包括以下子步骤：已训练的深度网络读取原始图像提取卷积特征图，将卷积特征图的所有像素点序列化，通过阈值将卷积特征像素序列分成两个部分C1和C2，并且计算属于每一个类的数量，根据C1和C2生成卷积特征水印wi，按照公式生成水印信息，其中i＝1，2，3。3.根据权利要求1所述的一种基于卷积特征的水印嵌入方法，其特征在于，在步骤2中，采用训练好的深度网络读取原始图像提取卷积特征图包括以下子步骤：步骤2.1，搭建基于批量归一化层的深度网络；步骤2.2，随机初始化深度网络参数；步骤2.3，用候选区域训练集图片作为训练数据，分批次输入搭建好的深度网络；步骤2.4，深度网络对提取的候选区域数据集进行卷积操作；步骤2.5，用候选区域训练集图片训练深度网络的批量归一化层与其它所有层参数；步骤2.6，获得训练好的深度网络；步骤2.7，测试图片通过训练好的深度网络；步骤2.8，提取卷积特征图作为特征对象区域，采用具有五个卷积核的深度网络分别提取五幅卷积特征图，将所述五幅卷积特征图的灰度值的平均值作为新的卷积特征图。4.根据权利要求1所述的一种基于卷积特征的水印嵌入方法，其特征在于，在步骤3中，对原始图像分块DCT变换包括以下子步骤：依次对原始图像的RGB层每一个子块进行DCT变换，并进行Zig-Zag扫描，对于图像的每一个分块Dlh，用RGB层代表每个8×8分块的三个颜色层，通过DCT变换得到分块的三个颜色层的DCT系数。5.根据权利要求1所述的一种基于卷积特征的水印嵌入方法，其特征在于，在步骤4中，在原始图像分块高频系数中嵌入卷积特征水印包括以下子步骤：依次在原始图像的RGB层的子层R层、G层、B层每一个子块的高频系数中嵌入卷积特征水印，在原始图像的R层、G层、B层每一个子块的高频系数中嵌入卷积特征水印嵌入位置为b＝[k,k+2,k+4]，k＝11,12,...,60，取k＝25，嵌入规则为...

【专利技术属性】
技术研发人员：周燕，袁常青，曾凡智，钱杰昌，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：广东,44