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[發明專利]一種基于數字水印的票據電子影像防篡改方法無效

專利信息
申請號: 201010602180.2 申請日: 2010-12-23
公開(公告)號: CN102034220A 公開(公告)日: 2011-04-27
發明(設計)人: 王玉林;宿瀚元 申請(專利權)人: 武漢大學蘇州研究院
主分類號: G06T1/00 分類號: G06T1/00
代理公司: 武漢天力專利事務所 42208 代理人: 吳曉穎;馮衛平
地址: 215123 江蘇省蘇州市工*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 數字 水印 票據 電子 影像 篡改 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及計算機圖像處理領域,具體地說是一種基于數字水印的票據電子影像防篡改方法。

背景技術

隨著金融信息化的進步和網絡與電子商務的發展,電子支付手段越來越被金融業所重視,其正逐步成為一種重要的支付手段之一。其中支票影像交換系統是電子支付的重要組成部分。通過該系統,影像信息傳遞將可代替實物票據的傳遞,使票據可以跨行、跨地區使用。該系統的應用,將大大提高支付清算以及票據截留的效率,降低實體票據因地域阻礙存在的時間滯后以及傳遞的成本,滿足經濟主體日益增長的結算服務要求。

但與此同時也帶來了電子單據影像在前臺、傳輸過程中以及后臺都有可能被篡改或替換的風險。

傳統的加密技術是在票據電子影像傳輸的信道中進行加密,而不在電子票據本身上加密,這種加密技術在傳輸終端被解密后便失去了加密功效,無法保證票據內容的安全。另外,密碼學上的方法在電子影像票據的保護上同樣存在先天不足,密碼學上的加密是“零容忍”的加密,不允許任何的失真,然而票據電子影像的傳輸可能因實際的需要,如傳輸速度和存儲大小的限制,有可能會對票據做一定的有損處理,如灰度化或有損壓縮等,所以其真實性的驗證需要一定程度的容忍度。???????

發明內容

本發明的目的是為了克服上述現有技術的不足之處,提供一種基于數字水印的票據電子影像防篡改方法,既不影響票據的視覺效果也不會失密,并可有效抵抗圖像壓縮和灰度化處理,有效防止票據電子影像被篡改。

一種基于數字水印的票據電子影像防篡改方法,該方法包括以下步驟:

(1)數字水印的嵌入階段,將數字水印信息進行加密處理后嵌入到需傳輸的票據電子影像圖像的灰度分量的低頻系數中;

(2)傳輸該嵌入水印后的票據電子影像圖像;

(3)數字水印的檢測階段,從接收到的票據電子影像圖像中提取數字水印信息,將獲得的信息利用私鑰解密,重構水印圖案;比對原水印圖案和檢測到的水印圖案,確定該票據電子影像圖像是否被篡改,如有篡改,根據水印被破壞的位置可以進一步確定被篡改的位置。

在上述技術方案中,步驟(1)中所述的數字水印的嵌入階段,具體包括以下步驟:

(1.1)將獲得的票據電子影像圖像歸一化為800×360像素大小的RGB圖像;

(1.2)將歸一化后的票據電子影像圖像的色彩模式由RGB模式轉換為YUV模式,并將Y、U、V三個分量的值存于矩陣My、Mu和Mv之中;

(1.3)將灰度分量矩陣My等分為若干8×8?大小的小塊,并對每個小塊單獨做DCT變換,即離散余弦變換,建立矩陣M存儲所有DCT系數,矩陣M大小與My大小相同;其中在進行分塊操作時是將圖像從邏輯上分成小塊,而實際上圖像還是原來的圖像,沒有進行分割,沒有生成新的小圖像;

(1.4)從矩陣M中提取每個邏輯小塊的DCT系數矩陣,再從每個邏輯小塊的DCT系數矩陣中取6個低頻系數作為嵌入水印信息的位置,其在每個邏輯小塊的DCT系數矩陣中的坐標為(0,2)、(0,3)、(1,2)、(2,1)、(3,0)、(4,0),將上述每個邏輯小塊的DCT系數矩陣中的6個系數值對應除以量化表中的整數,對結果取整,獲得量化后的整數系數矩陣Y’;

(1.5)按照自定的奇偶規則分別嵌入1比特信息于上述6個量化過的系數中,嵌入比特信息”1”,則通過調整,將對應系數調整為奇數;嵌入比特信息“0”,則通過調整,將對應系數調整為偶數;調整規則為在原系數上+1,如發生溢出現象,則-1;

(1.6)在每個8×8的小塊中嵌入6比特信息,在整個票據電子影像圖像中嵌入6×100×45?=?27000?位信息;選擇180×150大小的二值圖像作為待嵌入的水印圖案,將上述水印比特信息加密后嵌入量化過的Y分量DCT系數中;

(1.7)將嵌入了水印信息的DCT系數對應位乘以量化表中的對應整數,即做量化的逆運算,得到嵌有水印信息的票據電子影像圖像全圖DCT系數矩陣M’,對M’做DCT逆變換獲得嵌有水印信息的新的Y分量矩陣My’;

(1.8)將My’、Mu、Mv矩陣轉化為RGB模式圖像。

在上述技術方案中,步驟(1.1)中進行歸一化時鎖定原圖像縱橫比,如長寬比大于20/9,則以長為基準,如小于20/9,則以寬為基準,歸一化后如大小不是800×360,則不夠的部分用白色填充;具體歸一化實施算法可使用OpenCV中的cvResize()函數實現。

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