[发明专利]基于分区域异或的低虚警零水印算法

权利要求书

1.基于分区域异或的低虚警零水印算法，其特征在于，包括零水印构造和版权认证：

零水印构造包括如下步骤：

1.1提取图像特征序列:将大小为512×512×3的彩色图像的亮度分量不重叠分块，为增加特征稳定性，令每个子块大小为16×16，根据子块均值和亮度分量整体均值的大小关系构建特征，得到大小为32×32的空域特征f^SP，再提取图像的频域特征，将彩色图像特征降维，提取亮度分量不重叠分块，每个子块大小为2×2，计算子块均值构建成大小为256×256的矩阵，使用离散余弦变换提取图像的频域特征，在低频部分选取大小为4×8的系数矩阵，根据系数正负性转换成32位二值序列f^FR作为频域特征；

1.2冗余构造载体特征：将大小32×32的特征f^SP冗余构造成大小为128×128的特征F^SP，根据32位特征序列f^FR冗余构造F^FR；

1.3冗余构造版权水印：将32×32的版权标识w划分不重叠分块，子块大小为32/p×32/q，i∈{1,2,3,...,128}生成大小为(4×p)×(4×q)的随机数矩阵L，将其中数值量化成p*q种，每种数值的数量相同，保存为子块排列方式密钥K1，将子块冗余排布；

1.4特征索引的区域异或：将冗余构造后的频域特征F^FR作为索引矩阵，将冗余版权标识W分割成两个区域，分别与冗余构造的空域特征F^SP和随机生成的二值矩阵密钥K₂异或，得到零水印；

版权认证包括如下步骤：

2.1从需要验证版权的图像中提取大小为128×128的空域特征F'^SP和频域特征F'^FR，根据频域特征挑选零水印Z中的像素点，分别与空域特征F'^SP和密钥K₂异或，得到冗余版权水印。

2.如权利要求1所述的基于分区域异或的低虚警零水印算法，其特征在于，还包括水印去冗余及三值量化；

水印去除冗余：冗余版权水印不重叠分块，子块大小为32/p×32/q，将子块标记为b'_m,n，其中m∈{1,2,3,...,4×p}、n∈{1,2,3,...,4×q}，根据排布方式密钥K₁去冗余化。

3.如权利要求2所述的基于分区域异或的低虚警零水印算法，其特征在于，在量化阈值为s₁＝1、s₂＝15时，得到冗余版权水印W'经过去冗余三值量化后得到最终三值矩阵w^final。