[发明专利]一种基于混沌序列的数字水印嵌入和提取方法

摘要

本发明公开了一种基于混沌序列的数字水印嵌入和提取方法，利用混沌序列数字水印进行置乱，通过置乱去除原始水印与置乱后的数字水印的相关性，使数字水印呈现出类似白噪声的特性，从而提高了数字水印透明性。通过混沌序列来确定水印嵌入的DCT块的位置，提高了算法的安全性，对大面积的裁剪攻击也具有较好的稳健性。在水印嵌入过程中，先对图像子块进行离散余弦变换(DCT)，可以把能量转化到低频系数压缩块中；经过变换后，将获得的低频分量矩阵A进行奇异值分解(SVD)，同时通过混沌序列来确定水印嵌入的DCT低频压缩块的位置和调节嵌入强度。这样不仅能降低计算复杂性，而且也增加了嵌入量，提高水印的鲁棒性，提高能力，以抵御一般的攻击，因此有更广泛的实用性。

主权项

一种基于混沌序列的数字水印嵌入和提取方法，其特征在于，在发送端，包括以下步骤：步骤1：二值数字水印图像进行混沌置乱将二值数字水印图像W按行重排为一维的二值序列{w1，w2，…wk}，然后与混沌二值序列{x1，x2，…，xk}逐位进行异或操作，得到二值序列{w′1，w′2，…w′k}，即混沌置乱的数字图像W′；步骤2：原始载体图像进行预处理从原始载体图像I分割，提取出k个m×m大小的图像子块Ii，i＝1，2，…，k，然后对每一图像子块Ii进行离散余弦变换，得到系数矩阵Pi，i＝1，2，…，k，选取每一图像子块Ii的系数矩阵Pi的第一个系数Pi(1，1)，组成一个低频分量矩阵A；低频分量矩阵A进行奇异值变换A＝USVT，得到对角矩阵S的奇异值序列{λ0，λ1，…λk}；步骤3：将二值数字水印图像嵌入到原始载体图像中(1)、二值数字水印图像嵌入的位置利用数字1～k混沌排列构成位置编号序列{c1，c2，…，ck}，混沌置乱的数字图像W′中的序列元素w′i，i＝1，2…，k依据位置编号序列{c1，c2，…，ck}进行重新排列，构成新的混沌置乱的数字图像W″；(2)、嵌入新的混沌置乱的数字图像W″进行以下运算，得到新的对角矩阵S′奇异值序列{λ′0，λ′1…λ′k}，从而得到新的对角矩阵S′{λ′0，λ′1，…λ′k}＝{λ0，λ1，…λk}+α×W″其中，常数α为尺度因子，用来控制数字水印添加的强度；(3)、输出含二值数字水印图像的目标图像进行奇异值反变换A′＝U×S′×VT，得到新的低频分量矩阵A′，将每一系数矩阵Pi中的第一个系数Pi(1，1)替换为新的低频分量矩阵A′中相对应的值，这样就得到了新的系数矩阵P′i，i＝1，2，…，k，对每一个新的系数矩阵P′i，i＝1，2，…，k进行离散余弦逆变换后，得到k个m×m大小的新的图像子块I′i，将k个新的图像子块I′i进行合并，得到含二值数字水印图像的目标图像I′；步骤4：含二值数字水印图像的目标图像I′传输到接收端；混沌二值序列{x1，x2，…，xk}、位置编号序列{c1，c2，…，ck}、尺度因子α以及对角矩阵S通过安全通道机制传输到接收端；在接收端，包括以下步骤：步骤5：提取混沌置乱的数字图像对接收到的二值数字水印图像的目标图像I′进行步骤1相同的分割，提取出k个m×m大小的新的图像子块I′i，i＝1，2，…，k，然后对每一个新的图像子块I′i进行离散余弦变换，得到了新的系数矩阵P′i，i＝1，2，…，k；取每一个新的系数矩阵P′i的第一个系数P′i(1，1)组成新的低频分量矩阵A′，然后对新的低频分量矩阵A′进行奇异值变换A＝US′VT，得到新的对角矩阵S′，从而得到S′奇异值序列{λ′0，λ′1，…λ′k}；按照公式{λ′0，λ′1，…λ′k}＝{λ0，λ1，…λk}+α×W″计算出新的混沌置乱的数字图像W″，再依据位置编号序列{c1，c2，·…，ck}还原出混沌置乱的数字图像W′；步骤6：还原二值数字水印图像混沌置乱的数字图像W′依据混沌二值序列{x1，x2，…，xk}还原为二值数字水印图像W。