[發明專利]基于三維DWT-DFT感知哈希的體數據數字水印方法在審
| 申請號: | 201410135592.8 | 申請日: | 2014-04-05 |
| 公開(公告)號: | CN103971318A | 公開(公告)日: | 2014-08-06 |
| 發明(設計)人: | 李京兵;魏應彬;段玉聰;龍翔;涂蓉 | 申請(專利權)人: | 海南大學 |
| 主分類號: | G06T1/00 | 分類號: | G06T1/00 |
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| 地址: | 570228 海*** | 國省代碼: | 海南;66 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 三維 dwt dft 感知 數據 數字 水印 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種基于三維DW-DFT變換感知哈希的體數據數字水印技術,是一種多媒體數據保護方法,屬于多媒體信號處理領域。
技術背景
利用互聯網可以實現遠程醫療診斷,醫學體數據在網絡上進行遠程傳輸時,記錄在醫學圖片上的病人的個人信息,很容易被泄露。如何保護患者的個人隱私、使得病人的CT、MRI等醫用圖像上的個人信息、病人的電子病歷等數據不被泄露,這一問題隨著互聯網的普及變得日益嚴重。現今的加密方法和訪問控制已很難滿足醫學體數據信息安全的要求,若把個人信息作為數字水印嵌入在醫學圖片中,即醫學圖像數字水印技術(Medical Image Watermarking,簡稱MIW)可以有效地解決這一問題。
數字水印技術最初是用于互聯網上的數字媒體的版權保護,現在利用數字水印的不可見性、魯棒性等特點,可以把病人的個人信息隱藏在其醫學圖像中,以保證它在互聯網上的安全傳輸。醫學圖像數字水印的出現,使得遠程醫療診斷、遠程手術所需的相關病人資料在互聯網上傳輸時,可以有效的保護病人的隱私,避免病人的資料被篡改。
目前對于抗幾何攻擊的體數據數字水印算法的研究較少。而體數據在醫學圖像中大量存在,如:CT、MRI圖像都是由切片組成的體數據,因此研究如何在體數據中嵌入數字水印意義重大,并且對于醫學體數據,一般是不允許修改其內容的。這又為在體數據中嵌入水印提高了難度。
另外,下一代圖像壓縮標準JPEG2000是基于小波變換的。因此,對利用三維DWT-DFT感知哈希,在體數據中嵌入水印的工作有較大意義,并且,在三維體數據中嵌入可抗旋轉、縮放、平移、剪切、扭曲等幾何攻擊的數字水印的算法的研究大多集中于變換域,對于感知哈希的研究目前尚屬空白,未見公開報道。
發明內容
本發明的目的是提出一種基于三維DWT-DFT感知哈希,實現既能抗擊幾何攻擊又能抗擊常規攻擊的體數據水印嵌入與提取方法,它有較高的魯棒性,并且水印的嵌入不影響原始體數據的體素數據值,是一種零水印方案,從而較好的保護了三維體數據。
為了實現上述目的,本發明是這樣進行的:采用基于三維DWT-DCT感知哈希的方法,獲得體數據的感知哈希值,感知哈希具有魯棒性;即:首先對醫用體數據進行全局3D-DWT變換,得到“近似系數”和“細節系數”,類似二維圖像的小波變換,“近似系數”代表體數據的低頻特性,反映的是體數據的主要外部輪廓;“細節系數”代表體數據的高頻特性,反映的是體數據的高頻細節信息。小波變換本身的抗幾何攻擊能力較差,因此,我們先對體數據進行三維小波變換(DWT),然后再對反映低頻特性的“近似系數”進行全局傅里葉變換(DFT),選取前4×4×4個系數,再進行3D-IDFT變換,選取反變換系數的實部,并求取反變換后實部系數的平均值,然后將每個反變換后系數的實部與其平均值進行比較,進行二值量化處理,大于或等于平均值,記為1;小于平均值,記為0,得到體數據的感知哈希值。將水印序列與該感知哈希值關聯,設計出魯棒數字水印嵌入技術。
現對本發明的方法進行詳細說明如下:
首先選擇一個有意義的二值序列作為要嵌入醫學體數據的水印,記為W={w(j)|w(j)=0,1;1≤j≤L};同時,選取Matlab中自帶的一個MRI體數據作為原始醫學體數據,表示為:F={f(i,j,k)|f(i,j,k)∈R;1≤i≤M,1≤j≤N,1≤k≤P}。其中,f(i,j,k)表示原始醫學體數據的體素(Voxel)數據值,這類似二維圖像中的像素灰度值,方便起見,設M=N。
第一部分:水印的嵌入
1)通過三維DWT-DFT感知哈希算法,得到原始體數據的魯棒的感知哈希值H(j);
先對原始體數據F(i,j,k)進行三維小波變換,得到逼近子圖系數FAL,再對逼近子圖FAL進行全局三維DFT變換,得到DWT-DFT系數矩陣FF(i,j,k),在系數矩陣FF(i,j,k)中選取前4×4×4個系數FF4(i,j,k),再對選取出的系數矩陣FF4(i,j,k)進行三維反DFT變換,得到反變換后的系數,并取其實部FIF(i,j,k),求取實部系數FIF(i,j,k)的平均值,然后將每個反變換后系數的實部與其平均值進行比較,進行二值量化處理,大于或等于平均值,記為1;小于平均值,記為0,得到體數據的感知哈希值H(j)。主要過程描述如下:
FAL(i,j,k)=DWT3(F(i,j,k))
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