[發(fā)明專利]基于人類視覺特性壓縮感知的灰度圖像篡改檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110376971.2
• 申請(qǐng)日: 2011-11-23
• 公開（公告）號(hào): CN102509257A
• 公開（公告）日: 2012-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張愛新;丁霄云;李建華;李生紅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T1/00
• 分類號(hào): G06T1/00;H04N7/24;H04N7/26
• 代理公司: 上海科盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 趙志遠(yuǎn)

1.一種基于人類視覺特性壓縮感知的灰度圖像篡改檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)圖像水印生成與傳輸，發(fā)送端在傳輸圖像之前，首先利用基于人類視覺特性的壓縮感知的稀疏基變換與測(cè)量矩陣生成該圖像的哈希值，然后通過(guò)安全信道傳輸哈希值，通過(guò)公開信道傳輸圖像給接收端；

2)接收端圖像檢測(cè)，接收端利用由可信信道接收到的圖像水印，驗(yàn)證由公開信道得到的圖像是否經(jīng)過(guò)了篡改；

3)接收端篡改定位，當(dāng)接收端判斷出所接收到的圖像被惡意篡改后，進(jìn)一步利用壓縮感知的正交匹配追蹤重構(gòu)方法，將差值D進(jìn)行恢復(fù)，從而得到篡改位置圖像E。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人類視覺特性壓縮感知的灰度圖像篡改檢測(cè)方法，其特征在于，所述的步驟1)具體如下：

11)生成圖像的感興趣區(qū)域映射圖，具體是對(duì)圖像的DCT變換基因子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

對(duì)于給定的一個(gè)灰度圖X∈R^N×N，其中n＝N×N為圖像的總像素，其顯著圖Map由以下過(guò)程產(chǎn)生：

P＝sign(C(X))

F＝abs(C^-1(P))

Map＝G*F²

其中C(X)和C^-1(P)分別表示圖像的二維DCT變換及其逆變換，sign(C(X))是符號(hào)函數(shù)，abs(C^-1(P))是取絕對(duì)值函數(shù)，G是二維高斯低通濾波器，顯著圖Map中的元素記為Map_i(1≤i≤n)；

12)對(duì)圖像進(jìn)行分塊處理，首先，把圖像分割成互不重疊的尺寸固定為m＝B×B的分塊，設(shè)第i個(gè)分塊為B_i，其中，1≤i≤n/m，假設(shè)n可以被m整除，對(duì)每一個(gè)分塊i計(jì)算：

ξi=1mΣj∈BiMapj]]>

13)由ξ_i計(jì)算任一分塊B_i(1≤i≤n/m)在壓縮感知中的測(cè)量次數(shù)M_i為：

Mi=rnd(θmax-ξi255×(θmax-θmin))]]>

其中，θ_max和θ_min分別表示測(cè)量矩陣中元素的最大值和最小值，rnd()是取與輸入變量最接近的整數(shù)；

然后，將所有分塊的測(cè)量值M_i(1≤i≤n/m)記錄在測(cè)量次數(shù)向量M中，即M＝(M₁，M₂，...，M_n/m)；

14)對(duì)圖像進(jìn)行灰度均值，其步驟為：

首先，將原圖分成互不重疊的尺寸固定為t＝dB×dB的分塊(dB≤B)，假設(shè)m可以被t整除，每一個(gè)分塊B_i(1≤i≤n/m)又被分為m/t個(gè)小塊，記為dB_ij(1≤i≤n/m，1≤j≤m/t)；

然后，計(jì)算每一個(gè)分塊dB_ij(1≤i≤n/m，1≤j≤m/t)中所有像素的灰度均值g_ij(1≤i≤n/m，1≤j≤m/t)，并將該分塊內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為該灰度均值；

最后，將分塊B_i(1≤i≤n/m)中各子塊dB_ij(1≤j≤m/t)的灰度均值存儲(chǔ)在向量g_i＝(g_i，1?g_i，2?...?g_i，j?...?g_i，m/t)中，1≤i≤n/m；

15)選取隨機(jī)種子S，對(duì)圖像X進(jìn)行分塊壓縮感知計(jì)算，該分塊壓縮感知計(jì)算是指對(duì)每一子塊B_i(1≤i≤n/m)分別進(jìn)行基于人類視覺特性的壓縮感知計(jì)算；之后，再將各子塊的壓縮感知計(jì)算結(jié)果按其在原圖X中的順序組合在一起，從而得到圖像X的壓縮感知測(cè)量值；

所述的分塊B_i(1≤i≤n/m)的基于人類視覺特性的壓縮感知計(jì)算，其步驟為：

首先，對(duì)B_i進(jìn)行小波變換，得到小波域上的稀疏信號(hào)

xBi=ΨTBi]]>

其中，為小波變換基；

其次，根據(jù)S生成規(guī)模為M_i×m的高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣Φ_i，其中m是分塊B_i的像素?cái)?shù)量，M_i為步驟13)中求出的分塊B_i的測(cè)量數(shù)，所述高斯隨機(jī)矩陣中的元素都是隨機(jī)產(chǎn)生的，且其概率符合高斯分布性質(zhì)；

最后，將稀疏信號(hào)投影到該測(cè)量矩陣中，得到的觀測(cè)值Y_i，即：

Yi=ΦixBi=ΦiΨTBi]]>

當(dāng)所有的分塊都進(jìn)行了壓縮感知測(cè)量后，將各子塊的壓縮感知計(jì)算結(jié)果Y_i按其在原圖X中的順序組合在一起，就得到了圖像X的壓縮感知測(cè)量Y；

16)使用LDPC有損編碼對(duì)圖像X的壓縮感知測(cè)量Y進(jìn)行編碼，得到圖像X的哈希值Hash(X)；其過(guò)程具體為，分別對(duì)每一分塊B_i的觀測(cè)值Y_i進(jìn)行LDPC有損編碼，得到壓縮碼S_i；之后，再將各S_i按序連接，得到的符號(hào)串作為圖像X的哈希值Hash(X)＝(S₁?S₂?...?S_n/m)，1≤i≤n/m；

17)圖像X的水印生成及可信傳輸，所述圖像X的水印watermark(X)就是由Hash(X)、隨機(jī)種子S和測(cè)量次數(shù)向量M組成的三元組，即

watermark(X)＝(Hash(X)，S，M)

發(fā)送端在計(jì)算得到watermark(X)之后，通過(guò)其與接收端的可信信道將watermark(X)傳送給接收端，通過(guò)公開信道發(fā)布圖像X。