(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201610536291.5(22)申请日 2016.07.11
(71)申请人 鲁东大学
地址 264025 山东省烟台市芝罘区红旗中
路186号(72)发明人 苏庆堂　王环英　刘凡　张岐同　
邓冠龙　(51)Int.Cl.
G06T  1/00(2006.01)
(54)发明名称
一种基于矩阵Schur分解的高性能数字水印方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于矩阵Schur分解的高性能数字水印方法，旨在改变当前数字水印多为二值或灰度图像的现状，满足彩数字图像作为数字水印的需要。其技术要点是：首先，将彩宿主图像降维处理并分成4×4的图像块；其次，把每个图像块进行矩阵Schur分解，并确定其上三角矩阵中最大能量元素所在的列号；然后，在其酉矩阵中到该列号所对应的第二行元素和第三行元素，通过微调二者之间的大
小关系，实现彩图像数字水印的嵌入；提取水印时，仅需要含水印的宿主图像而无需原始水印或原始宿主图像的帮助，达到盲提取的目的。该方法具有较好的水印不可见性、较强的鲁棒性及较高的执行效率，适用于彩数字图像作为数字水印的版权
保护。
权利要求书2页  说明书7页  附图2页
CN 106157233 A 2016.11.23
C N  106157233
A
1.一种基于矩阵Schur分解的高性能数字水印方法，其特征在于通过具体的水印嵌入算法和水印提取算法来实现的，其水印嵌入算法的具体步骤描述如下：
第一步：水印序列的生成：首先，将一幅大小为M×M的24位原始水印图像W 通过降维处理分成三个二维彩分量水印W m ，m =1,2,3分别表示红，绿，蓝彩分量；其次，把每个彩分量水印进行基于私钥KA 的Arnold变换置乱；然后，将置乱后的每个彩分量水印中的像素依次转换为8位二进制序列并组合生成嵌入水印；
第二步：嵌入块的选择：将一幅大小为N×N的24彩宿主图像H 也分成三个分量图像H n ，n =1,2,3分别表示红，绿，蓝三层，并将每个分量图像H n 进一步划分为4×4大小的非重叠的图像块；同时，用公式（1）所示的基于私钥KB 的伪随机置换算法随机选择嵌入块；
(1)
其中，HT 表示所有4×4非重叠的图像块数目，ST 表示要选择嵌入块的数目， R 、C 分别表示所选块在宿主图像中的行号与列号，randinterval( )为伪随机置换函数；
第三步：选取一个嵌入块H i,j并按照公式（2）进行Schur分解获得其酉矩阵U i,j和上三角矩阵D i,j ，此处i,j 分别表示该图像块所在的行号和列号，schur( )是矩阵Schur分解函数；
（2）
第四步：根据公式（3）确定上三角矩阵D i,j中的最大能量元素所在的列号c，其中find ( )是查函数，max( )是求最大值函数，abs( )是求绝对值函数；
（3）
第五步：依据确定的列号c定位到酉矩阵U i,j中的第c列；
第六步：根据公式（4）、（5），修改酉矩阵U i,j中的第二行第c列元素和第三行第c列
元素以嵌入水印w ，并得到含水印的酉矩阵；
(4)
(5)
其中，w 是要嵌入的水印，和分别是和因嵌入水印而被修改后的结果，sign ( )是求符号函数，T 是水印嵌入强度，；
第七步：利用公式（6）进行逆Schur变换，得到嵌入水印后的图像块；
（6）第八步：重复执行步骤第三步到第七步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止；最后，将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像H * ；
其水印提取算法的具体步骤描述如下：
第一步：将含水印图像H* 分成三个含水印的分量图像，n =1,2,3分别表示红，绿，蓝
三层，并将每一个含水印的分量图像进一步分成4×4的非重叠图像块；
第二步：利用公式（1）所示的基于私钥KB 的伪随机置换算法选择含水印的图像块；
第三步：选取一个含水印的图像块，并按照公式（2）进行Schur分解获得其酉矩阵
和上三角矩阵，此处i,j 分别表示该图像块所在的行号和列号；
第四步：根据公式（3）确定上三角矩阵中的最大能量元素所在的列号c；
第五步：依据确定的列号c，并定位到酉矩阵中的第c列；
第六步：根据公式（7），利用酉矩阵中的第二行第c列元素和第三行第c列元素，
提取水印信息；
（7）
第七步：重复执行第三步至第六步，直到提取所有的水印信息，把这些提取的信息按照
每8位一组进行分解，并转换为十进制的像素值，然后形成分量水印，m =1, 2, 3分别表示红，绿，蓝三层；
第八步：将每个分量水印进行基于私钥KA 的逆Arnold变换，并结合成最终提取的水印W* 。
一种基于矩阵Schur分解的高性能数字水印方法
技术领域
[0001]本发明属于多媒体信息安全技术领域，涉及大容量彩数字图像作为数字水印的版权保护。
背景技术
[0002]随着Internet和多媒体技术的快速发展，多媒体数字产品的非法拷贝、恶意篡改、侵犯版权等行为已越来越成为需要迫切解决的问题，而数字水印技术正是一种应运而生的有效技术。目前的图像数字水印算法多数是将二值或灰度图像作为数字水印，而将彩数字图像作为数字水印的比较少。一个最重要的原因是将彩数字图像作为数字水印时，其含有的信息量是相同尺寸灰度图像的3倍，是二值图像的24倍，因此增加了水印嵌入的难度，现有的将二值图像嵌入灰度图像的数字水印技术并不能很好地满足以彩数字图像为主的版权保护，因此如何将彩数字图像作为数字水印成为亟待解决的问题之一。[0003]另外，现有的彩图像数字水印算法主要研究的是非盲数字水印技术，这主要是因为彩数字图
php 数组字符串转数组
像所包含的版权保护信息非常大，用非盲数字水印技术可以比较方便地嵌入。但是，该类技术需要借助于原始宿主图像或原始水印图像的帮助才能进行水印的检测或提取，在现实生活中有些累赘、很不方便。因此，在近几年的数字水印技术研究中，盲检测数字水印算法逐渐成为数字水印技术发展的主流，如何实现彩水印图像的盲提取是当前数字图像水印技术的难点之一。
发明内容
[0004]本发明的目的是提供一种基于矩阵Schur分解的高性能数字水印方法，其特征在于通过具体的水印嵌入算法和水印提取算法来实现的，其水印嵌入算法的具体步骤描述如下：
第一步：水印序列的生成：首先，将一幅大小为M×M的24位原始水印图像W 通过降维处理分成三个二维彩分量水印W m ，m =1,2,3分别表示红，绿，蓝彩分量；其次，把每个彩分量水印进行基于私钥KA 的Arnold变换置乱；然后，将置乱后的每个彩分量水印中的像素依次转换为8位二进制序列并组合生成嵌入水印；
第二步：嵌入块的选择：将一幅大小为N×N的24彩宿主图像H 也分成三个分量图像H n ，n =1,2,3分别表示红，绿，蓝三层，并将每个分量图像H n 进一步划分为4×4大小的非重叠的图像块；同时，用公式（1）所示的基于私钥KB 的伪随机置换算法随机选择嵌入块；
(1)
其中，HT 表示所有4×4非重叠的图像块数目，ST 表示要选择嵌入块的数目，R 、C 分别表示所选块在宿主图像中的行号与列号，randinterval( )为伪随机置换函数；
第三步：选取一个嵌入块H i,j并按照公式（2）进行Schur分解获得其酉矩阵U i,j和上三角矩阵D i,j，此处i,j 分别表示该图像块所在的行号和列号，schur( )是矩阵Schur分解函数；
（2）
第四步：根据公式（3）确定上三角矩阵D i,j中的最大能量元素所在的列号c，其中find ( )是查函数，max( )是求最大值函数，abs( )是求绝对值函数；
（3）
第五步：依据确定的列号c定位到酉矩阵U i,j中的第c列；
第六步：根据公式（4）、（5），修改酉矩阵U i,j中的第二行第c列元素和第三行第c列
元素以嵌入水印w ，并得到含水印的酉矩阵；
(4)
(5)
其中，w 是要嵌入的水印，和分别是和因嵌入水印而被修改后的结果，sign ( )是求符号函数，T 是水印嵌入强度，；
第七步：利用公式（6）进行逆Schur变换，得到嵌入水印后的图像块；
（6）第八步：重复执行步骤第三步到第七步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止；最后，将含水印的红、绿、蓝分层图像重新组合并获得含水印的图像H * ；
其水印提取算法的具体步骤描述如下：
第一步：将含水印图像H * 分成三个含水印的分量图像，n =1,2,3分别表示红，绿，蓝三层，并将每一个含水印的分量图像进一步分成4×4的非重叠图像块；
第二步：利用公式（1）所示的基于私钥KB 的伪随机置换算法选择含水印的图像块；
第三步：选取一个含水印的图像块，并按照公式（2）进行Schur分解获得其酉矩阵
和上三角矩阵，此处i,j 分别表示该图像块所在的行号和列号；
第四步：根据公式（3）确定上三角矩阵中的最大能量元素所在的列号c；
第五步：依据确定的列号c，并定位到酉矩阵中的第c列；
第六步：根据公式（7），利用酉矩阵中的第二行第c列元素和第三行第c列元素，
提取水印信息；
（7）
第七步：重复执行第三步至第六步，直到提取所有的水印信息，把这些提取的信息按照
每8位一组进行分解，并转换为十进制的像素值，然后形成分量水印，m =1, 2, 3分别表示红，绿，蓝三层；
第八步：将每个分量水印进行基于私钥KA 的逆Arnold变换，并结合成最终提取的水印

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