本发明专利技术涉及一种基于元胞自动机和混沌系统的印刷防伪方法，涉及图像处理、水印处理等多个领域。本发明专利技术的方案包括水印嵌入和水印提取，具体是：首先将印刷品图像由三基色色彩空间（ＲＧＢ空间）转换为ＣＩＥＬａｂ色彩空间，得到Ｌ、ａ、ｂ分量，再针对Ｌ分量进行提升小波变换，然后将水印图像放大到与印刷品图像具有相同的大小尺寸，并对之进行混沌变换，在此基础上将水印图像嵌入到印刷品图像的Ｌ分量中。之后根据变化后的Ｌ分量恢复印刷品图像。提取水印时，通过对未嵌入水印的印刷品和嵌入水印的印刷品的Ｌ分量进行元胞自动机运算得到水印图像。实验结果表明，该方案提取的水印能够有效达到判断真伪的目的。本发明专利技术提出的方法具有很好的鲁棒性，可以从根本上解决盗版问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种印刷防伪方法，涉及图像处理、水印处理等多个领域。
技术介绍
随着硬件技术的快速发展，高分辨率的打印机与扫描仪也日益完善和普及，因此盗版者可以通过扫描正版印刷品并重新印刷的方法，得到较小失真度的盗版印刷品。针对上述盗版方式，正版印刷商采用了多种有效的方式来打击控制盗版，例如代码电话防伪、互联网防伪、RFID等。但这些技术普遍成本高、易伪造，不能从根本上解决盗版问题。目前，已经有人将数字水印用于印刷品的防伪中，但是采用的原理仍旧与代码电话防伪原理相同。所以，如果盗版者采用高分辨率的方式扫描、打印、发行盗版印刷品，而盗版作品又先被验证，那么该作品会被视为“正版作品”，而当与之对应的正版则会被视为盗版作品。因此，对正版作品进行有效地验证必须满足“一次鲁棒，二次脆弱”，即只有经过一轮打印、扫描验证的正版印刷品被看作正版，经过二轮及以上次数的打印、扫描过程的作品被视作盗版。
技术实现思路
本专利在上述原理基础上提出了基于元胞自动机与混沌系统的印刷防伪解决方案。本方案首先将数字水印嵌入于印刷品中，通过对印刷品提取水印来判断印刷品的真伪。嵌入过程为首先将印刷品图像由三基色色彩空间(RGB空间)转换为CIELab色彩空间，得到L、a、b分量，再针对L分量进行提升小波变换，然后将水印图像放大到与印刷品图像具有相同的大小尺寸，并对之进行混沌变换，在此基础上将水印图像嵌入到印刷品图像的L分量中。之后根据变化后的L分量恢复印刷品图像。提取水印时，通过对未嵌入水印的印刷品和嵌入水印的印刷品的L分量进行元胞自动机运算得到水印图像。实验结果表明，该方案提取的水印能够有效达到判断真伪的目的。 在本方案中，首先将印刷品图像从RGB空间转换到CIEXYZ空间，然后再转换到CIELab空间，从而实现色彩与设备，这样嵌入的水印在经过打印，扫描过程后不会损失过多的信息，从而具有一定的鲁棒性。CIE色彩空间是国际照明协会提出的颜色模型。它用数字方法定义颜色来实现颜色与设备无关，应用CIE描述的颜色，并不会因为图像载体的不同而发生变化。当同一幅图像在打印机、扫描仪、显示器不同载体上显示时，CIE值不会因为载体之间的转换而发生变化。因此，将水印嵌入到CIE空间内，能够有效抵抗因为在不同的载体之间转化而带来的信息误差。CIEXYZ是一个与设备无关的标准色彩空间，它经常被用作色彩描述的标准基准空间。但是在CIEXYZ色度图上的两点之间的集合距离并不能真实地反映色彩在直观上的差别。为了克服这一缺点，CIE建立了1976L*a*b*颜色空间，简称为CIELab。CIELab是国际照明协会根据人眼的视觉特征，把光线波长转换为亮度和色度的一套描述色彩数据。CIELab中，L分量用于描述亮度，而a分量用于描述绿色和红色，b分量用于描述蓝色和黄色。该空间是经CIEXYZ颜色空间非线性变换而得到的，这一均匀色彩空间的优点是当色彩颜色的色差大于视觉的识别阀值而又小于孟塞尔系统中相邻两极色差时，恰好反映物体色的心理感受效果。 本方案在嵌入的过程中采用混沌系统进行嵌入。被广为应用的混沌是Logistic混沌系统，它的形式为公式1 xn+1＝f(xn)＝μxn(1-xn)，xn∈，n＝1，2... 研究表明，该方程当参数μ变化时会产生极其复杂的动态行为。当0＜μ≤3时，该模型性态简单；当3＜μ≤3.57时，系统处于倍周期状态；当μ＞3.57时，系统处于混沌状态，呈现出混沌系统所特有的动力学特性。令μ＝4，则得到改进型Logistic映射的表达式为公式2 xn∈ 该映射为混沌系统，所产生的序列为混沌序列。该映射对初值极为敏感，初始值稍微不同，就会迅速变成完全不同的状态。混沌序列的的概率密度函数为公式3 由上式可知ρ(x)不依赖于初始值，该混沌系统具有遍历性。利用概率密度函数可以进一步得到该映射所产生的混沌序列的一些统计特性。本方案采用该系统可以保证嵌入过程和提取过程的高安全性。 在提取的过程中采用元胞自动机来保证提取过程的健壮性。元胞自动机是一组具有一定状态的元胞单元组成的阵列，元胞的阵列是n维的，在实际应用中n＝1，2，3。一维元胞自动机在无限延伸的直线上分布，而二维元胞自动机是在二维欧几里德平面上分布。元胞自动机由元胞、元胞状态集合、邻居和局部规则组成。在每一个时刻，每个元胞在局部规则和邻居元胞状态的共同作用下产生新的状态，作为下一时刻的元胞状态的更新值。Moore型元胞自动机是二维元胞自动机的基础。该元胞自动机中，一个元胞的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下相邻八个元胞为该元胞的邻居，邻居半径为1，相当于图像处理中的八邻域、八方向。其邻居定义为公式4 NMoore＝{vi＝(vix，viy)||vix-vox|≤1，|viy-voy|≤1，(viy-voy)∈Z2} vix，viy和vox，voy的定义同上。对于四方网格，在维数为d时，此时一个元胞的邻居个数为3d-1。本系统将Moore型进行扩展，将以上的邻居半径扩展为4，即得到扩展的Moore型邻居。因此本方案的扩展模型将使得提取过程更加安全可靠。 本方案采用提升小波对原始图像进行变化。基于第一代小波变换的多分辨率数字水印算法克服了傅里叶变换固定分辨率的弱点，既可分析信号概貌，又可分析信号的细节，有良好的空间频率分解特性，但其算法计算复杂，对内存空间要求大，而且对作变换的图像尺寸有所要求。同时，传统小波变换后产生的系数是浮点数，由于计算机有限字长的限制，不能精确地重构原始图像。提升小波是由第一代小波变换的提升来实现的，它是基于空域的小波构造方法。提升小波既有传统小波的优点，又克服了它的局限性。它运算速度快、允许完全原位计算，并且其逆变换是正变换的反运算。 提升小波的正向提升过程可分解为三个过程分裂、预测和修正。首先假设已知需要处理的序列集为λ0，具体实现过程为 (1)分裂。将λ0分解为两个更小的子集，λ-1和γ-1。划分时，要求子集λ-1和γ-1不能有交集，为了处理方便，将λ-1和γ-1划分为奇数和偶数集。 (2)预测。λ-1和γ-1分别代表奇数和偶数，具有一定的相关性，因此可以通过λ-1对γ-1进行预测，如公式5所示γ-1＝P(λ-1) 这样就可以用λ-1来表示序列集λ0。由于λ-1不可能精确地预测γ-1，即P(λ-1)只是近似的和γ-1相等，因此，可以用γ-1和预测值之间的差值来表示γ-1，即公式6γ-1＝γ-1-P(λ-1) 此时，可以应用较小的序列λ-1和γ-1来代表原始序列λ0。对上述步骤进行迭代。即首先将λ-1进行分解，得到λ-2和γ-2，然后用公式6计算新的γ-2。如此反复，不断迭代，即可将原始序列替换为{λ-n，γ-n，Λ，γ-1}，该序列比原始序列更为紧凑。 (3)修正。为了提高上述过程的可靠性，需要对数据进行修正。修正的思路是通过算法Q得到一个更适合于分裂的λ-1，公式7Q(λ-1)＝Q(λ0) 考虑到算法的可行性，此处用γ-1来更新λ-1，即公式8λ-1＝λ-1+U(γ-1)，重复迭代上述算法，即可得到公式9， 提升小波有良好的可逆性。一旦完成前向变换，即可快速得到逆向提升小波变换本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于元胞自动机和混沌系统的印刷防伪及验证方法，其特征在于包括以下步骤：Ａ、水印嵌入过程：１）、将像素大小为Ｎ×Ｎ的原始印刷品图像由ＲＧＢ空间经过ＣＩＥＸＹＺ色彩空间转换到ＣＩＥＬａｂ空间，得到Ｌ、ａ、ｂ三个分量；２）、对得到的Ｌ分量进行提升小波变换，得到Ｎ×Ｎ／４像素大小的Ｌ↓［１］、ａ、ｂ；３）、水印图像的矩阵转换：将水印图像Ｗ大小调整为Ｎ×Ｎ／２５６像素，将Ｗ的像素矩阵放大为Ｗ↓［１］，其大小为Ｎ×Ｎ／４像素；４）、将矩阵Ｗ↓［２］中０替换为－１。得到矩阵Ｗ↓［２］；５）、对得到的Ｗ↓［２］应用混沌序列进行水印矩阵置乱，得到图像Ｗ↓［３］；６）、将Ｗ↓［３］添加到步骤２）得到的Ｌ↓［１］中，得到Ｌ↓［２］；７）、将步骤６）中生成的Ｌ↓［２］与步骤２）中生成的ａ、ｂ进行逆向提升小波变换，得到图像Ｗ↓［４］；８）、对图像Ｗ↓［４］进行色彩空间变换，即由目前的ＣＩＥＬａｂ色彩空间转换为ＲＧＢ色彩空间，得到嵌入了数字水印的印刷品图像Ｗ↓［５］；Ｂ、水印提取、验证方法：１）、对原始图像进行色彩空间的变换，将其从ＲＧＢ色彩空间经过ＣＩＥＸＹＺ色彩空间变换到ＣＩＥＬａｂ色彩空间，得到Ｌ’分量，并对其进行提升小波变化，得到矩阵Ｌ’↓［１］；２）、将待认证印刷品图像进行色彩空间变换，将其从ＲＧＢ色彩空间经过ＣＩＥＸＹＺ色彩空间变换到ＣＩＥＬａｂ色彩空间，并对得到Ｌ’分量进行提升小波变换，得到矩阵Ｌ’↓［２］；３）、对步骤１得到的Ｌ’↓［１］和步骤２得到的Ｌ’↓［２］进行处理得到矩阵Ｌ’↓［３］；４）、对矩阵Ｌ’↓［３］进行元胞自动机处理，得到新的矩阵Ｌ’↓［４］；５）、将矩阵Ｌ’↓［４］以像素８＊８进行分块，然后按照水印嵌入过程中水印置乱时设定的初始混沌值进行混沌处理，得到矩阵Ｌ’↓［５］；６）、将矩阵Ｌ’↓［５］以８＊８像素大小进行分块，矩阵Ｌ’↓［５］调整为原先矩阵大小的１／６４，得到矩阵Ｌ’↓［６］；７）、通过对矩阵Ｌ’↓［６］的分析判断待认证图像的真伪。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李立宗，韩艳慧，
申请(专利权)人：天津易步科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：12[中国|天津]
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