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一種新型保真魯棒數(shù)字水印方法

文檔序號:6537794閱讀:277來源:國知局
一種新型保真魯棒數(shù)字水印方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種新型保真魯棒數(shù)字水印方法,該算法以嵌入算法為主要內(nèi)容,首先分割原始圖像為8x8互不覆蓋的子塊,然后對每個子塊進(jìn)行離散余弦變換;最后以從受攻擊后的含水印圖形中提取出的水印信息完整度最大化為目標(biāo),在峰值信噪比(PSNR)大于25dB約束下,對各子塊的水印加權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,得到的最優(yōu)解作為最終的水印嵌入方案;本發(fā)明在保證數(shù)字水印保真性前提條件下,利用進(jìn)化優(yōu)化算法對水印魯棒性進(jìn)行優(yōu)化,綜合考慮保真性和魯棒性,提高數(shù)字水印的質(zhì)量,嵌入水印后的圖像較原圖像很難察覺圖像降質(zhì),并且對壓縮,濾波,縮放旋轉(zhuǎn)剪切等攻擊具有良好的穩(wěn)健性。
【專利說明】一種新型保真魯棒數(shù)字水印方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于數(shù)字水印【技術(shù)領(lǐng)域】,尤其涉及一種新型保真魯棒數(shù)字水印方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前在提高數(shù)字水印保真性和魯棒性方面,對于保真性,一般是通過優(yōu)化算法尋找原始數(shù)據(jù)中視覺破壞最小的水印嵌入方案;對于魯棒性,也是通過優(yōu)化算法尋找合適的頻率帶嵌入水印,使之在受到攻擊時,仍然能夠不丟失水印信息。保真性和魯棒性是兩個相互制約的因素,兩者都不能舍棄,需要尋求它們之間的統(tǒng)一,在這個統(tǒng)一點的約束下使水印系統(tǒng)達(dá)到最優(yōu)。
[0003]現(xiàn)有的數(shù)字水印技術(shù)一般通過優(yōu)化算法提高保真性,但是在采用優(yōu)化算法來提高魯棒性方面考慮較少。
[0004]此外,數(shù)字水印方案參數(shù)的選取是在一個很大的解空間中尋找最優(yōu)解或次優(yōu)解的問題,并且解空間各個因素之間存在強(qiáng)烈地相互作用關(guān)系。對于這個復(fù)雜的優(yōu)化問題,普通的優(yōu)化方法不能滿足要求。近年來,很多研究人員使用遺傳算法來解決這個水印系統(tǒng)中的參數(shù)優(yōu)化問題,達(dá)到了較好的效果。遺傳算法是一種基于對優(yōu)秀候選結(jié)果選擇和重組的優(yōu)化技術(shù),但是它存在構(gòu)造塊破壞的連鎖問題,也就是對于解空間各個因素之間存在相互影響關(guān)系時,遺傳操作會破壞已經(jīng)找到的好的模式,從而不能得到全局最優(yōu)的優(yōu)化結(jié)果O
【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種新型保真魯棒數(shù)字水印方法,旨在解決現(xiàn)有的數(shù)字水印技術(shù)一般通過優(yōu)化算法提高保真性,但是在采用優(yōu)化算法來提高魯棒性方面考慮較少的問題,在保證數(shù)字水印保真性前提條件下,利用進(jìn)化優(yōu)化算法對水印魯棒性進(jìn)行優(yōu)化,綜合考慮保真性和魯棒性,提聞數(shù)字水印的質(zhì)量。
[0006]本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的,一種新型保真魯棒數(shù)字水印方法以嵌入算法為主要內(nèi)容,具體過程如下:
[0007]步驟一、分割原始圖像為8X8互不覆蓋的子塊;對一幅N*N的圖像,進(jìn)行8*8分塊操作,得到(N/8)*(N/8)個小塊;
[0008]步驟二、對每個子塊進(jìn)行離散余弦變換;
[0009]離散余弦變換公式如下:
【權(quán)利要求】
1.一種新型保真魯棒數(shù)字水印方法,其特征在于,所述的新型保真魯棒數(shù)字水印方法以嵌入算法為主要內(nèi)容,具體過程如下: 步驟一、分割原始圖像為8X8互不覆蓋的子塊;對一幅N*N的圖像,進(jìn)行8*8分塊操作,得到(N/8)*(N/8)個小塊; 步驟二、對每個子塊進(jìn)行離散余弦變換; 離散余弦變換公式如下:
2.如權(quán)利要求1所述的新型保真魯棒數(shù)字水印方法,其特征在于,所述的一種新型保真魯棒數(shù)字水印方法的算法模型為:
3.如權(quán)利要求1所述的新型保真魯棒數(shù)字水印方法,其特征在于,所述的新型保真魯棒數(shù)字水印方法使用基于序貫重點采樣粒子濾波和Cholesky分解的分布估計算法(PFEDA2)對優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化,包括樣本分布估計、鄰域采樣不考慮變量相關(guān)性的采樣算法、領(lǐng)域采樣考慮變量相關(guān)性的采樣算法、PFEDA2。
4.如權(quán)利要求3所述的新型保真魯棒數(shù)字水印方法,其特征在于,所述的樣本分布估計的具體步驟如下: 步驟一、優(yōu)選集中各樣本作為粒子濾波t=0的時刻,即初始先驗分布采樣得到的粒子,并將個粒子權(quán)值設(shè)置為1/m,即
5.如權(quán)利要求3所述的新型保真魯棒數(shù)字水印方法,其特征在于,所述的鄰域采樣不考慮變量相關(guān)性的采樣算法的具體步驟如下: 步驟一、在帶權(quán)粒子表示的分布上,有放回地使用輪盤賭方法根據(jù)粒子權(quán)重采樣確定一個粒子; 步驟二、選定的粒子各分量值作為均值μ i,利用公式(10)計算各分量對應(yīng)的σ i ; 步驟三、從N ( μ i; σ p,i=l,2...,d采樣各分量; 步驟四、組合個分量得到一個采樣樣本; 步驟五、算法結(jié)束;
6.如權(quán)利要求3所述的新型保真魯棒數(shù)字水印方法,其特征在于,所述的領(lǐng)域采樣考慮變量相關(guān)性的采樣算法的具體步驟如下: 步驟一、在帶權(quán)粒子表示的分布上,有放回地使用輪盤賭方法根據(jù)粒子權(quán)重采樣確定一個粒子; 步驟二、利用公式(11)計算k,去選定粒子作為均值向量μ ;
7.如權(quán)利要求3所述的新型保真魯棒數(shù)字水印方法,其特征在于,所述的PFEDA的具體步驟如下: 步驟一、初始化第一代群體; 步驟二、對i=l,2,…,np,采樣
【文檔編號】G06T1/00GK103793874SQ201410051957
【公開日】2014年5月14日 申請日期:2014年2月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月14日
【發(fā)明者】靳雁霞, 張建華, 李富萍 申請人:中北大學(xué)
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