一种用于版权确权的强鲁棒频域对称图像水印方法技术

本发明专利技术公开了一种用于版权确权的强鲁棒频域对称图像水印方法，利用不同频域系数的基图像特征，调制特定的频域系数实现对称水印的嵌入；通过构造不同分辨率图像数量一致的对称峰，增强了水印抗大面积裁剪攻击的鲁棒性；此外，还设计了满足

【技术实现步骤摘要】
一种用于版权确权的强鲁棒频域对称图像水印方法


[0001]本专利技术涉及图像信息隐藏中的鲁棒水印技术，用于图像版权保护和追踪溯源领域
。

技术介绍

[0002]图像水印技术起源于空域，它通过直接修改图像像素以嵌入水印
。
以往的研究表明，空域水印对信号处理攻击的鲁棒性较差
。
后来，研究人员致力于探索频域水印算法
。
离散余弦变换
(DCT)、
离散正弦变换
(DST)、
离散小波变换
(DWT)
和双树复小波变换
(DT CWT)
是常用的变换技术
。
与空域水印相比，频域水印对信号处理攻击具有更强的鲁棒性和更好的不可感知性
。
然而，由于频域水印方案缺乏再同步机制，即使水印在受到去同步攻击后仍然存在于图像中，也无法提取出来
。
比如：
2019
年发表在
IEEE Transactions on Multimedia
期刊第
21
卷
10
期
2447
‑
2460
页的文献“Enhancing image watermarking with adaptive embedding parameter and PSNR guarantee”(
文献
[2])。
为了抵御去同步攻击，研究人员将水印嵌入几何不变矩
(
如
Zernike
矩
)
或几何不变域
(
如
Fourier
‑
Mellin
域
)
中
。
然而，这些方法将水印嵌入完整的图像中，因此对有损裁剪攻击的鲁棒性较差
。
比如：
2023
年发表在
IEEE ICME
会议上的文献“Adaptive and robust Fourier
‑
Mellin
‑
based image watermarking for social networking platforms”。(
文献
[3])
卷积神经网络
(CNN)
已被引入图像水印设计中，形成了一种新兴的图像水印技术，即基于深度学习的水印技术
。
这类水印技术取得了令人瞩目的成果
。
然而，它有三个固有的局限性，限制了其实际应用
。
首先，这些方案表现出很强的抗信号处理攻击能力，但在受到去同步攻击时，其鲁棒性会显著下降
。
第二个限制来自于深度学习技术固有的黑箱性质，这降低了水印提取的可信度
。
最后，由于计算方面的限制，目前基于深度学习的图像水印技术在可应用的图像分辨率尺寸方面受到了限制，使其难以应用于
1080p、2K
和
4K
等实际图像尺寸
。
对称水印技术具有出色的再同步能力，几乎可以抵御所有非同步攻击
。
它将水印信息扩展为空域信号，并通过对称性平铺将其叠加到载体图像的像素上
。
在水印提取过程中，对称性水印通过使用自卷积函数识别对称峰值来检测
。
峰值图可作为重新同步的参考
。
比如：
2021
年发表在
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
期刊第
31
卷
12
期
4826
‑
4839
页的文献“Local geometric distortions resilient watermarking scheme based on symmetry”(
文献
[1])。
然而，尽管对称水印具有很强的再同步能力，但它本质上属于空域水印技术，继承了空域水印的固有局限，即对信号处理攻击的鲁棒性差
。
因此，本专利技术设计了一种用于版权确权的强鲁棒频域对称图像水印方法，改善了现存水印算法的性能
。

技术实现思路

[0003]鉴于现有技术的以上不足，本专利技术的目的在于解决上述局限性，提供一种用于版权确权的强鲁棒频域对称图像水印方法，进一步提高现存鲁棒图像水印方案的不可感知性和鲁棒性
。
[0004]实现本专利技术目的技术方案如下：
[0005]一种用于版权确权的强鲁棒频域对称图像水印方法，包括以下嵌入过程和提取过程；
[0006]其嵌入过程包括以下步骤：
[0007]步骤1：将水印消息通过水印预处理生成水印单元；
[0008]步骤2：翻转水印单元构造对称水印；
[0009]步骤3：读取图像的
Y
通道，即
YCbCr
色彩空间；并将
Y
通道进行不重叠地二级分块，即首先将
Y
不重叠地均匀划分为
Z
×
Z
个一级子块，再将每个一级子块不重叠地均匀划分为
Q
×
Q
个二级子块；
[0010]步骤4：对每一个二级子块进行频域变换，将对称水印对应嵌入到图像二级子块的特殊频域系数中即其
DCT
域行列索引相等且都为奇数的系数中，例如
AC3，3，
AC5，5，
AC7，7，从1开始索引
。
[0011]步骤5：对每一个二级子块进行频域逆变换，得到含水印
Y
通道，最终得到含水印图像
。
[0012]其提取过程包括以下步骤：
[0013]步骤
A
：读取含水印图像的
Y
通道，进行维纳滤波估计水印残差信号；
[0014]步骤
B
：将上步骤所获估计水印残差信号进行自卷积运算，得到对称峰；
[0015]步骤
C
：通过对称峰的位置，恢复一级子块的失真，将恢复失真的一级子块不重叠地均匀划分为
Q
×
Q
个二级子块，即对并对每个二级子块进行频域变换，从二级子块的频域系数中提取水印单元；
[0016]步骤
D
：对提取得到的水印单元进行状态判断，将其恢复到原始状态，即未经过翻转和旋转的水印单元；
[0017]步骤
E
：通过水印后处理进行水印解码，得到嵌入的水印消息
。
[0018]进一步地，在步骤1中，水印预处理生成水印单元的具体过程为：
[0019](1)
密钥
Key1加密消息，对于大小为
M...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于版权确权的强鲁棒频域对称图像水印方法，其特征在于，包括以下嵌入过程和提取过程；其嵌入过程包括以下步骤：步骤1：将水印消息通过水印预处理生成水印单元；步骤2：翻转水印单元构造对称水印；步骤3：读取图像的
Y
通道，即
YCbCr
色彩空间；并将
Y
通道进行不重叠地二级分块，即首先将
Y
不重叠地均匀划分为
Z
×
Z
个一级子块，再将每个一级子块不重叠地均匀划分为
Q
×
Q
个二级子块；步骤4：对每一个二级子块进行频域变换，将对称水印对应嵌入到图像二级子块的特殊频域系数中即其
DCT
域行列索引相等且都为奇数的系数中；步骤5：对每一个二级子块进行频域逆变换，得到含水印
Y
通道，最终得到含水印图像；其提取过程包括以下步骤：步骤
A
：读取含水印图像的
Y
通道，进行维纳滤波估计水印残差信号；步骤
B
：将上步骤所获估计水印残差信号进行自卷积运算，得到对称峰；步骤
C
：通过对称峰的位置，恢复一级子块的失真，将恢复失真的一级子块不重叠地均匀划分为
Q
×
Q
个二级子块，即对并对每个二级子块进行频域变换，从二级子块的频域系数中提取水印单元；步骤
D
：对提取得到的水印单元进行状态判断，将其恢复到原始状态，即未经过翻转和旋转的水印单元；步骤
E
：通过水印后处理进行水印解码，得到嵌入的水印消息
。2.
如权利要求1所述的一种用于版权确权的强鲁棒频域对称图像水印方法，其特征在于，步骤1中，水印预处理生成水印单元的具体过程为：
(1)
密钥
Key1加密消息，对于大小为
M
×
M
的消息矩阵
m
＝
{m
i
，
j
|m
i
，
j
∈{0
，
1}
，
i
，
j∈[0
，
M
‑
1]}
，使用密钥
Key1作为随机数种子生成与消息矩阵
m
大小一致的随机矩阵，对
m
进行异或加密得到
(2)
添加状态判断矩阵，同样利用密钥
Key1作为随机数种子生成大小为
Q
×
Q
的随机矩阵，作为状态判断矩阵
τ
，将覆盖到
τ
的左上角区域，得到初始水印单元
w0；
(3)
弱消息检测和可能的
key2加密，对
w0进行弱消息检测，如果
w0是弱消息，则需要利用密钥
Key2对信息部分再次加密
(
不包括状态判断矩阵区域
)
，并输出结果
w1为生成的水印单元
w
；否则，直接输出初始的水印单元
w0作为生成的水印单元
w
；
w0被判断为非弱消息需要满足两个条件：一是不存在内部对称性
IS
，二是保证状态判断矩阵
τ
的可用性
GA
τ
；内部对称性
IS
指的是水印单元左半部分翻转和右半部分的相似度，以及上半部分翻转和下半部分的相似度；对内部对称性
IS
进行如下数学定义，当
IS
值小于阈值时，判定
w0是一个弱消息：受翻转以及可能的
90
度攻击影响，水印单元会存在8种可能的状态，保证状态判断矩阵
τ
的可用性
GA
τ
指的是除初始状态外，如果存在其他状态的状态判断矩阵与原始状态判断矩阵一致，则判定
w0是一个弱消息：
这里表示将水印单元设置到状态
z
；
U[.]
的定义如下：综上，检测
w0是否为弱消息可以被定义为：这里
Det(w0)
表示
w0的弱消息检测结果，当它的内部对称性
IS
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宏霞，张飞，何明泽，夏境鸿，李金合，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：