[发明专利]一种基于SLT-SVD的医学影像的可逆还原方法有效
| 申请号: | 201811185686.0 | 申请日: | 2018-10-11 |
| 公开(公告)号: | CN109285106B | 公开(公告)日: | 2021-12-14 |
| 发明(设计)人: | 刘熙尧;楼杰挺;孙玉莹;王一帆;廖胜辉;邹北骥 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
| 主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00;G16H30/40 |
| 代理公司: | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人: | 龚燕妮 |
| 地址: | 410083 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 slt svd 医学影像 可逆 还原 方法 | ||
1.一种基于SLT-SVD的医学影像的可逆还原方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S10,构建原始医学影像的水印信息;
将原始医学影像的版权标志信息和依据原始医学影像生成的篡改检测信息、篡改定位信息和篡改修复信息,作为原始医学影像的水印信息;
步骤S10中依据原始医学影像生成篡改检测信息的方法为:利用SHA-1算法将原始医学影像映射为160b的篡改检测信息;步骤S10中依据原始医学影像生成篡改定位信息的方法为:将医学影像的ROI区域分成若干个大小为16*16不重叠的分块;利用错误检测码将每一分块转化为16b的篡改定位信息;
步骤S20,将原始医学影像分块后,进行整体频域变换,嵌入水印信息,再分享至网络;
将原始医学影像进行分块后,从空间域变换到频率域,将原始医学影像的水印信息嵌入到整体分块后的频率域中,水印信息的嵌入不区分ROI和RONI,再对医学影像从频率域变换到空间域得到嵌有水印信息的医学影像,将嵌有水印信息的医学影像分享至网络上;
步骤S30,获取分享在网络上的可疑医学影像与同步记录在网络上的对应版权标志信息;
将从网络上获取的可疑医学影像从空间域进行变换到频率域,并从中提取可疑医学影像的水印信息;
步骤S40,对可疑医学影像进行版权真实性鉴别;
利用从网络上同步获取的版权标志信息与步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的版权标志信息进行对比:若真实性鉴别失败,结束可疑医学影像的还原处理;若真实性鉴别成功,进入步骤S50;
步骤S50,根据可疑医学影像生成篡改检测信息,并与步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改检测信息对比:如果相同,则可疑医学影像未被篡改,作为待还原医学影像,执行步骤S80;如果不同,则可疑医学影像被篡改,执行步骤S60;
利用SHA-1算法将可疑医学影像映射得到160b的篡改检测信息,作为可疑医学影像的篡改检测信息;
步骤S60,根据可疑医学影像生成篡改定位信息,以步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改定位信息为基准,定位到可疑医学影像中被篡改的像素块;
将可疑医学影像分为ROI区域和RONI区域,将ROI区域分成若干大小为16*16不重叠的分块,利用错误检测码将每一分块转化为16b的篡改定位信息,作为可疑医学影像的篡改定位信息;
步骤S70,利用步骤S30提取的可疑医学影像的水印信息中的篡改修复信息,修复可疑医学影像中被篡改的像素块,得到可疑医学影像的修复影像,退出还原流程;将所述修复影像作为待还原医学影像;
步骤S70包括:
步骤S71,将从可疑医学影像中提取出的可疑水印信息W2中的篡改修复信息,进行BTC压缩重建,得到重建后的IWT低频系数矩阵CA′:
步骤S711,可疑水印信息W2中的篡改修复信息包括若干个大小为4*4的子块,从水印信息中提取出每个子块对应的二值矩阵;
步骤S712,从可疑水印信息W2的篡改修复信息中提取出对应各个子块的两个均值u1和u2;
步骤S713,用u1替代二值矩阵中所有值为1的元素,用u2替代二值矩阵中所有值为0的元素,进而重建出IWT低频系数矩阵CA′;
步骤S72,将三个重建后的IWT高频系数矩阵CH′、CV′、CD′均置0;
步骤S73,将重建后的IWT变换低频系数矩阵CA′以及三个IWT变换高频系数矩阵CH′、CV′、CD′一起构成重建后的IWT变换系数矩阵,并对该重建后的IWT变换系数矩阵做IWT逆变换,进而得到可用于修复的ROI图像;
步骤S74,利用步骤S73得到的ROI图像,以替换的方式对被篡改的像素块进行修复,从而得到可疑医学影像的修复影像;
步骤S80,将待还原医学影像中的水印信息去除;
将待还原医学影像从空间域变换到频率域,并从中将步骤30提取的水印信息去除,再从频率域变换到空间域,得到可疑医学影像的可逆还原影像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,医学影像从空间域变换到频率域是指依次对医学影像进行SLT变换和SVD变换得到奇异值矩阵;从频率域变换到空间域是指依次对处理过的奇异值矩阵进行逆向SVD变换和逆向SLT变换得到处理过后的医学影像。
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