本发明专利技术涉及一种基于DWT和DCT的医学图像鲁棒多水印方法，是先进行多水印的嵌入，包括：(1)对原始医学图像进行DWT变换，再对其逼近子图进行全图DCT变换，在变换系数中提取一个能代表原始图像重要视觉特征的向量；(2)利用该特征向量和要嵌入的多个水印通过Hash函数得到相应的二值逻辑序列，并将该二值序列存于第三方；然后进行多水印提取，包括：(3)对加入待测医学图像进行DWT变换，再对逼近子图DCT变换，找到待测图像的一个视觉特征向量；(4)利用Hash函数性质和存在第三方的二值逻辑序列来提取多个水印。本发明专利技术解决了医学图像应用中出现的抗击几何攻击和抗击常规攻击问题，以保护病患信息的隐秘性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多媒体信号处理领域，涉及一种小波变换(DWT)、离散余弦变换(DCT) 和图像视觉特征的医学图像多重数字水印技术，具体是一种基于DWT和DCT的医学图像鲁棒多水印方法。
技术介绍
近年来，随着计算机科学技术和多媒体通信技术的迅速发展，数字信息管理系统在现代医疗体系中发挥了越来越重要的作用。随着软硬件条件的进步，特别是高分辨率的计算机X光断层扫描技术(CT)和磁共振成像技术(MRI)及先进的光学扫描仪等新设备的出现和一系列相关软件的开发，医学图像的效果有了质的飞跃。随着互联网的推广应用，远程医疗、远程诊断日益普及，基于网络传输的医学图像的信息安全问题逐渐暴露出来。在医学图像上的个人信息容易泄漏，如何解决这一难题？利用数字水印的不可见性和鲁棒性可以较好的解决这个难题，即把医学图像上的病人的个人信息作为数字水印嵌入在医学图像中。目前对医学图像数字水印领域的研究主要集中在空间域和变换域(DCT、DFT和 DffT)两个方面，它们分别通过改变空间域的某些象素的灰度或变换域的一些系数的值来嵌入水印。目前，小波变换(DWT)，是下一代图像压缩技术JPEG2000的核心，基于小波变换的数字水印目前研究的比较多，而DCT是现在最流行图像压缩JPEG的核心，将两者有机结合是现今频率域数字水印算法研究的热点之一。鉴于对医学图像病灶区保护的特殊性要求，一般的医学图像数字水印方法常选择将水印信息嵌入到医学图像的非感兴趣区域(Region of non-interestRONI)。医学图像中的感兴趣区域(Region of interest R0I)指的是那些包含重要病理特征或诊疗信息的病灶区，若在该区域嵌入水印，则有可能造成错误的诊断。但往往人们在寻找ROI时，要花费很长的时间与精力，并且一旦选择有误，则有可能干扰医生的诊断。另外，在医学数字水印研究领域，至今为止基于DWT抗几何攻击的多重医学图像数字水印仍是一个比较难以解决的课题，目前尚未见公开报道，尚属空白，而实际应用中， 医学图像常受到几何攻击。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于DWT和DCT的医学图像鲁棒多水印方法，通过将医学图像的视觉特征向量、加密技术和第三方的概念有机结合起来，不需要进行感兴趣区域的选取，从而解决了多水印嵌入、提取的快捷性问题和容量限制性问题，具有很理想的鲁棒性和不可见性，有效地解决了医学图像的多重数字水印问题，同时解决了医学图像应用中出现的抗击几何攻击和抗击常规攻击问题，以保护病患信息的隐秘性。为了实现上述目的，本专利技术是这样进行的先对医学图像进行小波变换，得到“近似系数”和“细节系数”，而根据小波理念可知，“近似系数”代表医学图像的低频特性，反映的是医学图像的主要轮廓；“细节系数”代表医学图像的高频特性反映的是医学图像的细节信息。由于小波变换本身的抗几何攻击能力较差，为此，我们先对医学图像进行小波变换 (DWT)，然后再对反映低频特性的“近似系数”再进行全局余弦变换(DCT)，在DCT系数中，提取一个抗几何攻击的特征向量，并将水印技术与密码学中的Hash函数和“第三方概念”有机结合起来，实现了基于小波变换，抗几何攻击大容量数字水印的嵌入。本专利技术所采用的方法包括水印嵌入和水印提取两大部分，第一部分为多重水印嵌入方法，包括(1)通过对医学图像进行小波变换，然后对近似系数进行全局DCT变换，得到图像的一个视觉特征向量 V(J) ； (2)根据要嵌入的多重水印Wk(j)，k= 1，2，...，n;n表示嵌入的水印个数，和在医学图像中提取的特征向量V(j)，通过Hash函数运算，生成二值逻辑序列Keyk(j)，然后将二值逻辑序列Keyk(j)存在第三方。第二部分为多重水印提取方法，包括C3)求出待测图像的视觉特征向量V’ (j) ； (4)利用以存在第三方的二值逻辑序列Keyk(j)和待测医学图像的特征向量V’ (j)，提取出多重水印Wk’(j)。现对本专利技术的方法进行详细说明如下首先用Wk(j)表示要多个医学专家的电子签名，即要嵌入的多重水印，Wk(j)= Iwk(j) |w(j) = 0，1 ;1彡j彡L，1彡k彡η}，L代表要嵌入的一个水印长度，η为嵌入水印的个数。原始图像记为F = {f(i, j) I f(i，j) e R ;1彡i彡Ni，1彡j彡N2)}，其中，f(i, j)表示原始医学图像的像素灰度值，设m = N2 = N。第一部分水印嵌入方法1)通过对原始医学图像进行小波变换，然后对小波变换的“近似系数”再进行全局 DCT变换，在DCT的低中频系数中，得到该医学图像的一个抗几何攻击的特征向量V(j)。先对原图F (i，j)进行DWT小波变换，得到系数矩阵ca_cd (i，j)，再对其中的“近似系数” ca(i，j)进行全局DCT变换，，得到DCT系数矩阵DF (i，j)，再从DCT系数矩阵DF (i， j)的低中频系数中得到频率由低到高的DCT系数序列，取前L个值，并通过DCT系数符号运算得到该图像的视觉特征向量V(j)，方便起见，这里一个复数看成实部、虚部(虚部只看系数)两个系数，当系数值为“正”时我们用“1”表示(含系数值为“0”的情况)，系数为负时用“0”表示，主要过程描述如下ca_cd (i，j) = DWT2 (F (i，j))DF(i, j) = DCT2(ca(i, j))V(j) = -Sign(DF(i, j))2)根据水印Wk(j)和图像的视觉特征向量V(j)生成一个二值逻辑序列Keyk(j)。Keyk (j)=V(j) Wk (j); k二1,2”. .,ηKeyk(J)是由图像的视觉特征向量V(j)和水印Wk(j)，通过密码学常用的Hash函数生成。保存Keyk(j)，在以后提取水印时需用。通过将Keyk(j)作为密钥向第三方申请， 以获得原图像的所有权，从而达到保护医学图像的目的。第二部分水印提取方法3)求出待测医学图像的视觉特征向量V’(j)。设待测图像为F’ (i,j)，经过小波变换(DWT)，再对其近似系数进行的全局傅里叶变换(DCT)，得到DCT系数矩阵为DF’(i，j)，按上述Mepl方法，求得待测图像的视觉特征向量V’ (j)；ca_cd，(i, j) = DWT2(F' (i，j))DF，(i, j) =DCT2(ca，(i，j))V，(j) =-Sign(DF，(i，j))4)在待测图像中提取出水印Wk’(j)。根据在嵌入水印时生成的Keyk(j)和待测图像的视觉特征向量V’(j)，利用Hash 性质可以提取出待测图像的水印Wk’(j)。Wk'G)=Keyk (j) θ V,(j)再根据Wk(j)和Wk’ (j)的相关程度来判别待测图像的所有权和患者的个人信息。本专利技术与现有的医学水印技术比较有以下优点由于本专利技术是基于DWT和DCT变换的数字水印技术，DffT是下一代图像压缩技术 JPEG2000的核心，DCT是现在最流行图像压缩JPEG的核心，因此，该算法现在和将来的压缩软件都有较好的兼容性，并且多重水印的嵌入和提取是在频域中进行，通过后面的实验数据证实，该水印不仅有较强的抗常规攻击能力，而且有较强的抗几何攻击能力；不需要人为的进行感兴趣区域的选取，从而解决了多重水印本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种基于ＤＷＴ和ＤＣＴ的医学图像鲁棒多水印方法，其特征在于：基于小波、余弦变换及抗几何攻击的特征向量的提取，并将水印技术、密码学中的Ｈａｓｈ函数特性和“第三方”概念有机结合起来，实现了在医学图像中嵌入多重数字水印的方法，该方法共分两个部分，共计四个步骤：第一部分是多重水印嵌入：通过对多重水印的嵌入操作，得到相应的二值逻辑序列Ｋｅｙｋ（ｊ）；１）对原始医学图像进行小波变换，再对近似系数进行全局余弦变换，在余弦变换系数中，根据低中频系数的符号序列来得到该医学图像的一个抗几何攻击的特征向量Ｖ（ｊ）；２）利用Ｈａｓｈ函数和要嵌入的多重水印Ｗｋ（ｊ），ｋ＝０，１，２，．．．，ｎ；得到二值逻辑序列Ｋｅｙｋ（ｊ），＊＊＊保存Ｋｅｙｋ（ｊ），下面提取水印时要用到，通过把Ｋｅｙｋ（ｊ）作为密钥向第三方申请，以获得对原始医学图像的所有权；第二部分是多重水印提取：通过二值逻辑序列Ｋｅｙｋ（ｊ）和待测医学图像的抗几何攻击的特征向量Ｖ’（ｊ），提取出多重水印Ｗｋ（ｊ）；３）对待测医学图像进行小波变换和对近似系数进行全局ＤＣＴ变换；在变换系数中，根据低中频系数的符号提取出待测医学图像的一个抗几何攻击的特征向量Ｖ’（ｊ）；４）利用Ｈａｓｈ函数性质，和存在第三方的Ｋｅｙｋ（ｊ），提取出水印，＊＊＊将Ｗｋ（ｊ）和Ｗｋ’（ｊ）进行归一化相关系数计算，来确定医学图像的所有权。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李京兵，杜文才，陈延伟，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：66
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