[发明专利]基于超像素的四元数小波域图像水印检测方法

摘要

本发明公开一种基于超像素的四元数小波域图像水印检测方法，对宿主图像进行熵率超像素分割，通过平均熵值划分平滑超像素和非平滑超像素，结合超像素的平均熵值自适应确定SIFER算子的噪声点抑制阈值，利用SIFER算子分别在“纹理超像素”和“平滑超像素”内提取图像特征点；通过自相关矩阵R构建椭圆形特征区域，结合攻击结果筛选最终稳定的椭圆形区域；然后将构造出的椭圆形特征区域映射为圆形特征区域，对圆形特征区域周围“补0”以获得外接正方形子图像，对正方形区域进行一级四元数小波变换，推算出幅值矩阵与相位矩阵；最后，选取幅值作为载体，利用量化方法对水印进行嵌入。

主权项

1.一种基于超像素的四元数小波域图像水印检测方法，包括水印嵌入及水印提取，其特征在于：约定：I指宿主图像；H表示超像素块的熵值；表示待修改非下采样shearlet变换系数；表示量化步长的固定值；表示二值水印图像；round为四舍五入函数；所述水印嵌入按照以下步骤进行：a. 初始设置获取宿主图像并初始化变量；b. 宿主图像熵率超像素方法分割b.1 计算超像素块的信息熵：；b.2 按照平均熵值将超像素划分为平滑区域和非平滑区域，H大于平均熵值为平滑区域，H小于平均熵值为非平滑区域；c. 特征点提取c.1 结合超像素的平均熵值自适应确定SIFER算子的噪声点抑制阈值，平滑区域，非平滑区域；c.2 利用SIFER算子分别在平滑超像素和非平滑超像素内提取特征点；d. 局部特征区域构造及预处理d.1 通过二阶自相关矩阵R的特征值求取长轴与短轴，通过R的特征向量求取角度，圆心为特征点来构造椭圆形局部特征区域：；d.2 综合预攻击图像方法，筛选稳定的特征点并构造椭圆区域，再筛选掉长轴过长、过短的椭圆区域，余下的特征区域根据面积由大至小排列并进行攻击，结合攻击结果选择最终稳固的特征区域；d.3 稳定的椭圆形区域映射为圆形区域，其中和表示映射参数：；d.4 圆形特征区域周围“补0”以取得外接正方形子图像；e. 水印嵌入e.1 对外接正方形子图像采用一级四元数小波变换，分解出低频子带图像LL，高频子带图像HL，LH和HH，Q表示子带矩阵，矩阵Q的每竖列都是一个四元数，根据下式可以求出四元数小波变换的幅相矩F：；e.2 选取幅值作为载体，利用量化方法，根据量化步长和相应的水印信息(1或0)量化为奇数或偶数，按位嵌入到每块中：；e.3 将含水印子带与其他子带图像合并，重构得到含水印子图像；e.4 依次将每个圆形区域都嵌入水印，将含水印的圆形区域映射为椭圆区域，最终得到含水印图像。