申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2022-02-25

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN114663268B

主分类号：G06F21/36

分类号：G06F21/36;G06T1/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2022.07.12#实质审查的生效;2022.06.24#公开

摘要：本发明涉及信息隐藏、数字水印技术领域，公开了一种基于改进位平面分解和差值扩展的可逆图像水印算法，首先通过平滑度计算算法对划分图像块进行平滑度计算并按此进行排序。再对选取的每个平滑块进行位平面分解，利用多尺度分解去除含突兀点图像子块。最后利用广义差值扩展算法和差值量化算法将置乱后的水印信息和辅助信息嵌入到载体图像中。水印提取算法与水印嵌入算法相反。与现有技术相比，本发明不仅嵌入率高，而且有较高的视觉质量，能实现原始图像的完全恢复，对不同纹理类型图像都有着较好的视觉感知，和其它算法相比，具有一定的优势。

主权项：1.一种基于改进位平面分解和差值扩展的可逆图像水印算法，其特征在于，包括水印嵌入方法，包括如下步骤：步骤1：对水印W作Arnold变换得到W'，对变换后的水印W'转变为一维二进制序列；步骤2：对M×N大小的原图像I进行块划分，将其划分成大小为4×4的互不重叠图像块Ii，M、N皆为4的整数倍；步骤3：利用平滑度计算方法计算所有图像块Ii的平滑度值，并将其从小到大稳定排序，建立排序索引信息表；步骤4：对所有图像块Ii进行位平面分解，根据步骤3平滑度值大小，将对应排在前13的图像块生成含有高7位的图像子块I’i，将对应排在中间13的图像块生成含有高6位的图像子块I’i，将对应排在后13的图像块生成含有高5位的图像子块I’i；步骤5：对于选取的图像子块I’i通过多尺度分解算法将具有突兀点的图像子块删除；步骤6：根据水印容量嵌入需要，选取序列中排在前面的n块图像子块，将选取的已去除突兀点的m块图像子块去除，对n-m块图像子块进行嵌入水印信息，同时记录下含突兀点的图像子块排序序号；步骤7：对所选取的任一图像子块I’i利用广义差值扩展算法进行水印嵌入，0≤i≤n；对于利用广义差值扩展算法嵌入信息后会超出图像灰度值范围的像素点，在溢出图中标注，并压缩溢出图，将其与水印嵌入量和水印置乱次数的辅助信息隐藏到原始载体图像的纹理复杂块中；步骤8：对原始图像I中未被用来嵌入水印信息的对应图像子块，选取序列中后k块图像子块，恢复到未进行位平面分解时的状态，对选择的每个图像块中每个像素利用差值量化的方法实现辅助信息的嵌入；1计算平滑度值排序序列中后k块图像子块对应的原始图像块，计算图像块中每个像素均值； 其中，m、n分别为所划分图像块的行和列大小，x1,x2,…,xm×n为图像块中所含像素点；2提取每个图像块中最大像素值和最小像素值，利用差值量化进行辅助信息嵌入：2.1利用最小像素值和均值进行比较嵌入辅助信息： 其中，a表示待嵌入像素点值，表示所嵌入像素点所在图像块像素点的平均值，w表示嵌入的二进制水印信息，％表示求余；2.2最大像素值和均值进行比较嵌入辅助信息： 其中，a表示待嵌入像素点值，表示所嵌入像素点所在图像块像素点的平均值，w表示嵌入的二进制水印信息，％表示求余；步骤9：通过广义差值扩展和差值量化算法嵌入水印信息后，生成含水印图像I”。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 淮阴工学院 基于改进位平面分解和差值扩展的可逆图像水印算法

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