一种基于感知哈希和数据增强的医学图像数字水印方法技术

本申请公开了一种基于感知哈希和数据增强的医学图像数字水印方法，包括：对原始医学图像分别进行DCT变换和SIFT‑DCT变换的特征提取，并利用感知哈希建立原始医学图像的特征数据集；对原始水印进行Logistic混沌加密，嵌入水印信息且获取逻辑密钥集；同理建立待测医学图像的特征数据集；将待测医学图像的特征数据集和逻辑密钥集进行异或运算，提取出加密水印并进行解密，得到还原水印；将原始水印和还原水印进行归一化相关系数计算，确定原始医学图像的所有权和读取嵌入的水印信息。上述方法通过将数据增强、感知哈希、密码学和零水印技术结合，语义保持性较好，在常规攻击和几何攻击方面均表现出较好的鲁棒性和不可见性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于感知哈希和数据增强的医学图像数字水印方法
本专利技术涉及多媒体信号处理领域，特别是涉及一种基于感知哈希和数据增强的医学图像数字水印方法。
技术介绍
随着信息化技术的高速发展，智能医学和远程诊断技术日趋成熟，医疗诊断已经开始活跃在“云端”，再加上网络技术的日益完善，“云端”诊断后的医疗信息(病人的一些诸如姓名、性别、年龄、诊断报告、医学诊断图等包含病人隐私的信息)将会通过网络传播与交流，在未来的日子将会愈加便捷与便利，然而随之而来的便是信息的随意篡改、泄露、复制等问题，这些问题的背后便是一系列对于信息安全、版权问题、隐私泄露的深深担忧。并且医学图像数据具有独有的特点，医学图像是医务人员对病患的病情进行了解和诊断的一个重要信息来源，因此，业界对用于医学诊断的医学数据的质量要求非常严格，一般不允许对医学数据做任何修改和调整，另外医学图像的获取往往要付出很大的代价，临床上普通的一次CT、MRI、PET的检查费用都要上百，甚至近千元。因此，任何可能对医学图像造成损失的操作都是不可取的，而数字零水印技术的诞生正好弥补了这个缺口。数字零水印技术作为一种新的安全手段，可以对信息化的产物进行安全认证和版权保护，对于现如今的医疗资源的所有权的保护、认定、连带利益和责任的控制和保护有着得天独厚的优势，可以高效防止非法用户截取、篡改和非法拷贝医学图像，这使得医学图像在防伪领域上的应用深度和广度都有了很大的提高。并且零水印更加可以很好地保护医学图像不被破坏。但是，现如今的零水印算法，有的对几何攻击鲁棒性好，有的对传统攻击鲁棒性好，却不能同时兼顾二者攻击，因为传统攻击和几何攻击所攻击的位置，攻击特性完全不同，很少能有某个特定零水印算法，能同时很好的抵抗住两种类型的攻击。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于感知哈希和数据增强的医学图像数字水印方法，可以在常规攻击和几何攻击方面均表现出较好的鲁棒性和不可见性，很好地保护病人的隐私信息。其具体方案如下：一种基于感知哈希和数据增强的医学图像数字水印方法，包括：对原始医学图像分别进行DCT变换和SIFT-DCT变换的特征提取，获得所述原始医学图像的数据增强特征集；将所述原始医学图像的数据增强特征集利用感知哈希分别对应生成所述原始医学图像的特征二值序列并建立所述原始医学图像的特征数据集；对原始水印进行Logistic混沌加密，得到加密后的混沌置乱水印，并将所述原始医学图像的特征数据集和所述混沌置乱水印进行逐位异或运算，获取逻辑密钥集且嵌入水印信息；对待测医学图像分别进行DCT变换和SIFT-DCT变换的特征提取，获得所述待测医学图像的数据增强特征集；将所述待测医学图像的数据增强特征集利用感知哈希分别对应生成所述待测医学图像的特征二值序列并建立所述待测医学图像的特征数据集；将所述待测医学图像的特征数据集和所述逻辑密钥集进行异或运算，提取出加密水印，并对提取的所述加密水印进行解密，得到还原水印；将所述原始水印和所述还原水印进行归一化相关系数计算，确定所述原始医学图像的所有权和读取嵌入的水印信息。优选地，在本专利技术实施例提供的上述医学图像数字水印方法中，对原始医学图像分别进行DCT变换和SIFT-DCT变换的特征提取，获得所述原始医学图像的数据增强特征集，具体包括：将原始医学图像进行DCT变换的特征提取，获得第一数据增强特征序列；将所述原始医学图像进行SIFT-DCT变换的特征提取，获得第二数据增强特征序列；所述第一数据增强特征序列和所述第二数据增强特征序列组成所述原始医学图像的数据增强特征集。优选地，在本专利技术实施例提供的上述医学图像数字水印方法中，将所述原始医学图像的数据增强特征集利用感知哈希分别对应生成所述原始医学图像的特征二值序列并建立所述原始医学图像的特征数据集，具体包括：选取所述第一数据增强特征序列中左上角低频系数模块，利用感知哈希对应生成第一特征二值序列；选取所述第二数据增强特征序列中左上角低频系数模块，利用感知哈希对应生成第二特征二值序列；所述第一特征二值序列和所述第二特征二值序列组成所述原始医学图像的特征数据集。优选地，在本专利技术实施例提供的上述医学图像数字水印方法中，对原始水印进行Logistic混沌加密，得到加密后的混沌置乱水印，具体包括：通过LogisticMap产生混沌序列；将生成的所述混沌序列利用哈希函数生成二值序列；按照所述二值序列的顺序对原始水印中的像素位置空间进行异或置乱，得到加密后的混沌置乱水印。优选地，在本专利技术实施例提供的上述医学图像数字水印方法中，将所述原始医学图像的特征数据集和所述混沌置乱水印进行逐位异或运算，获取逻辑密钥集，具体包括：将所述第一特征二值序列和所述混沌置乱水印进行逐位异或运算，得到第一密钥；将所述第二特征二值序列和所述混沌置乱水印进行逐位异或运算，得到第二密钥；所述第一密钥和所述第二密钥组成逻辑密钥集。优选地，在本专利技术实施例提供的上述医学图像数字水印方法中，在获取逻辑密钥集之后，还包括：将所述逻辑密钥集作为密钥向第三方申请，将水印信息注册到IPR信息库中。优选地，在本专利技术实施例提供的上述医学图像数字水印方法中，对待测医学图像分别进行DCT变换和SIFT-DCT变换的特征提取，获得所述待测医学图像的数据增强特征集，具体包括：将待测医学图像进行DCT变换的特征提取，获得第三数据增强特征序列；将所述待测医学图像进行SIFT-DCT变换的特征提取，获得第四数据增强特征序列；所述第三数据增强特征序列和所述第四数据增强特征序列组成所述待测医学图像的数据增强特征集。优选地，在本专利技术实施例提供的上述医学图像数字水印方法中，将所述待测医学图像的数据增强特征集利用感知哈希分别对应生成所述待测医学图像的特征二值序列并建立所述待测医学图像的特征数据集，具体包括：选取所述第三数据增强特征序列中左上角低频系数模块，利用感知哈希对应生成第三特征二值序列；选取所述第四数据增强特征序列中左上角低频系数模块，利用感知哈希对应生成第四特征二值序列；所述第三特征二值序列和所述第四特征二值序列组成所述待测医学图像的特征数据集。优选地，在本专利技术实施例提供的上述医学图像数字水印方法中，将所述待测医学图像的特征数据集和所述逻辑密钥集进行异或运算，提取出加密水印，具体包括：将所述第三特征二值序列和所述第一密钥进行异或运算，提取出第一加密水印；将所述第四特征二值序列和所述第二密钥进行异或运算，提取出第二加密水印；将所述第一加密水印和所述第二加密水印通过比较判别器进行判别后，得到加密水印。优选地，在本专利技术实施例提供的上述医学图像数字水印方法中，对提取的所述加密水印进行解密，得到还原水印，具体包括：通过LogisticMap生成所述混沌序列；将所述混沌序列利用哈希函数生成所述二值序列；按照所述二值序列本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于感知哈希和数据增强的医学图像数字水印方法，其特征在于，包括：/n对原始医学图像分别进行DCT变换和SIFT-DCT变换的特征提取，获得所述原始医学图像的数据增强特征集；/n将所述原始医学图像的数据增强特征集利用感知哈希分别对应生成所述原始医学图像的特征二值序列并建立所述原始医学图像的特征数据集；/n对原始水印进行Logistic混沌加密，得到加密后的混沌置乱水印，并将所述原始医学图像的特征数据集和所述混沌置乱水印进行逐位异或运算，获取逻辑密钥集且嵌入水印信息；/n对待测医学图像分别进行DCT变换和SIFT-DCT变换的特征提取，获得所述待测医学图像的数据增强特征集；/n将所述待测医学图像的数据增强特征集利用感知哈希分别对应生成所述待测医学图像的特征二值序列并建立所述待测医学图像的特征数据集；/n将所述待测医学图像的特征数据集和所述逻辑密钥集进行异或运算，提取出加密水印，并对提取的所述加密水印进行解密，得到还原水印；/n将所述原始水印和所述还原水印进行归一化相关系数计算，确定所述原始医学图像的所有权和读取嵌入的水印信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于感知哈希和数据增强的医学图像数字水印方法，其特征在于，包括：
对原始医学图像分别进行DCT变换和SIFT-DCT变换的特征提取，获得所述原始医学图像的数据增强特征集；
将所述原始医学图像的数据增强特征集利用感知哈希分别对应生成所述原始医学图像的特征二值序列并建立所述原始医学图像的特征数据集；
对原始水印进行Logistic混沌加密，得到加密后的混沌置乱水印，并将所述原始医学图像的特征数据集和所述混沌置乱水印进行逐位异或运算，获取逻辑密钥集且嵌入水印信息；
对待测医学图像分别进行DCT变换和SIFT-DCT变换的特征提取，获得所述待测医学图像的数据增强特征集；
将所述待测医学图像的数据增强特征集利用感知哈希分别对应生成所述待测医学图像的特征二值序列并建立所述待测医学图像的特征数据集；
将所述待测医学图像的特征数据集和所述逻辑密钥集进行异或运算，提取出加密水印，并对提取的所述加密水印进行解密，得到还原水印；
将所述原始水印和所述还原水印进行归一化相关系数计算，确定所述原始医学图像的所有权和读取嵌入的水印信息。


2.根据权利要求1所述的医学图像数字水印方法，其特征在于，对原始医学图像分别进行DCT变换和SIFT-DCT变换的特征提取，获得所述原始医学图像的数据增强特征集，具体包括：
将原始医学图像进行DCT变换的特征提取，获得第一数据增强特征序列；
将所述原始医学图像进行SIFT-DCT变换的特征提取，获得第二数据增强特征序列；所述第一数据增强特征序列和所述第二数据增强特征序列组成所述原始医学图像的数据增强特征集。


3.根据权利要求2所述的医学图像数字水印方法，其特征在于，将所述原始医学图像的数据增强特征集利用感知哈希分别对应生成所述原始医学图像的特征二值序列并建立所述原始医学图像的特征数据集，具体包括：
选取所述第一数据增强特征序列中左上角低频系数模块，利用感知哈希对应生成第一特征二值序列；
选取所述第二数据增强特征序列中左上角低频系数模块，利用感知哈希对应生成第二特征二值序列；所述第一特征二值序列和所述第二特征二值序列组成所述原始医学图像的特征数据集。


4.根据权利要求3所述的医学图像数字水印方法，其特征在于，对原始水印进行Logistic混沌加密，得到加密后的混沌置乱水印，具体包括：
通过LogisticMap产生混沌序列；
将生成的所述混沌序列利用哈希函数生成二值序列；
按照所述二值序列的顺序对原始水印中的像素位置空间进行异或置乱，得到加密...

【专利技术属性】
技术研发人员：李京兵，方阳修，刘婧，陈延伟，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：海南;46