[发明专利]基于深度图像映射的三维网格模型盲水印方法

说明书

技术领域 本发明涉及提出的基于深度图像映射的三维网格模型盲水印方法。

背景技术 随着信息社会的发展，互联网提供了海量的图像、视频和音频等各种形式的数字媒体信息数据。随着而来的版权保护问题越来越受到重视，特别是三维模型的版权保护问题较难解决。一般是采用数字水印技术的方法来解决。

数字水印的两个主要特征是鲁棒性和安全性。鲁棒性要求水印能够被检测出来即使水印模型经历各种有意或无意的变换和攻击，当水印是非盲时，则水印检测时有原始载体或者第三方注册模型参与，相对容易使原始载体和待测模型尽可能同步，提高水印检测的成功率，但增加原始载体的传输或复制风险。反过来，研究人员不断追求盲算法的设计与分析，因为除了需要密钥或很少的一些附加信息用于水印检测之外，盲水印不借助原始载体则提高安全性，但大大增加调整待检水印的三维模型与嵌入水印时同步的难度。本发明专利提出一种基于深度图像映射的三维网格模型盲水印方法。

发明内容 本发明提供盲水印方法鲁棒性能很高，对网格简化、剪切、噪声、相似变换和一定程度的混合攻击有较强的免疫能力的基于深度图像映射的三维网格模型盲水印方法。

为达到上述目的，本发明的技术方案和措施包括步骤如下：

(1)3D网格模型建立的步骤：

①三维模型中心的选取：M表示3D网格模型，其顶点表示为v_i∈M(i＝1，2，...，N)，其坐标定义为向量V_i，模型中心其中E_i为i号面片的面积，E为3D网格模型的表面积，F为模型面片数，n_i为i号面片的归一化法向量；

②三维模型对齐：对齐方法是PCA方法，也称Karhunen-Loeve变换，PCA以一组顶点作为输出，生成不相关的特性统计量；

③顶点邻域建立：任一顶点v_i的邻域表示为：N(v_i)＝{v_j||v_iv_j|＞0，j＝1，2，...，N}，其中|v_iv_j |＞0表示v_i和v_j之间存在连接关系，即存在边连接v_i和v_j，v_j为与v_i相邻顶点，N是3D网格模型的顶点数，所有与v_i只用一条边连接的顶点之集为一环邻域，不包括v_i本身，类推可得到v_i的α环邻域；

④特征点选择：在顶点邻域内较为突出的点被认定为特征点，顶点v_i的法向方向由其一环邻域顶点加权平均确定，具体表示为以下公式：

其中N_i为邻域顶点数，V_m为三维模型所有顶点到模型中心的向量总就表示v_i的法向向量，邻域粗糙度其中D(v_i)表示v_i的法向向量与其邻域顶点v_j的法向向量间夹角(弧度)之和，选择使D(v_i)从快速增大转变为稳定顶点v_i为特征点；

⑤网格分片与深度图生成：将每个特征点设为各网格块的重心，把三维模型分片成若干块，对每块三维模型分片投影创建深度图像。

(2)水印嵌入与检测的处理步骤：

①水印信息生成：创建一个矩阵W，W将在水印嵌入阶段加载到载体3D网格模型；

②水印嵌入：矩阵W对应三维模型分片投影生成深度图像，将深度图像进行准均匀B样条曲线表示，对B样条进行样条小波分解，水印信息嵌入到B样条小波的低分辨率曲线上并逆映射到三维模型；

③水印检测：将待检水印的三维几何模型对齐到规范位置，并接收传输到水印提取系统的特征点，接着以特征点为重心对3D网格模型进行分片计算。

(3)水印提取时的处理步骤：

①对齐规范位置；

②三维模型分片：提取水印时模型分片需要原嵌入水印时所搜索的特征点信息，该信息由嵌入水印方传输给水印提取方；

③映射形成一组深度图像；

④将提取出来的深度图像与原来嵌入水印时的深度图像对比提取出水印，原来嵌入水印时的深度图像需要由水印嵌入方传输给水印提取方。

所述的创建深度图像是指定图像的x-y方向和图像分辨率，具体方法如下：

(1)选择与测地距离最大的特征点