[發明專利]一種基于特征對象保護的水印方法

有效

• 申請號: 201810167869.3
• 申請日: 2018-02-28
• 公開（公告）號: CN110211015B
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發明（設計）人: 周燕;袁常青;曾凡智;錢杰昌
• 申請（專利權）人: 佛山科學技術學院
• 主分類號: G06T1/00
• 分類號: G06T1/00;G06N3/02
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 王國標

本公開提出了一種基于特征對象保護的水印方法，技術方案的步驟為：提取特征對象區域，圖像位置校準，對原始圖像分塊，分塊DCT分層，構建系數向量，計算紋理特征，生成水印信息，水印嵌入，水印檢測。采用了重疊處理處理對象重疊加時加水印，采用了位置校準的方法處理防止嵌入水印對對象位置的影響，通過提取低頻系數的紋理特征用來生成認證水印信息，可保證水印圖像的透明性，本公開具有較強的魯棒性。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術，尤其涉及一種基于特征對象保護的水印方法，適用于特征對象保護與特征對象篡改檢測。

背景技術

在過去的幾年中，數字技術和互聯網得到了飛速發展和廣泛應用，隨之而來的各種數字信息的版權保護問題也日益嚴重。數字水印(digital watermarking)作為一種新的技術，在版權保護、盜版跟蹤、拷貝保護、產品認證等方面發揮著重要的作用。在目前擁有的基于內容的數字圖像水印技術中，水印的方法可以分為三類，一類是直接在空間域中根據圖像內容特征產生水印，將水印嵌入到最低有效位(LSB)，第二類是進行域的變換，如DCT(離散余弦變換)，DWT(離散小波變換)，SVD(奇異值分解)等將圖像變換到頻率域，根據頻率域的特征產生水印；第三類是進行壓縮變換如壓縮感知，MPEG2(運動圖像壓縮編碼標準的工作組制定的視頻和音頻有損壓縮國際通用標準之一)等的壓縮，根據壓縮數據的特征產生水印。這三類現有技術方案均有基于圖像特征數字水印算法，該類算法中存在的所選用局部特征區域結構與水印嵌入策略過于簡單，所以未能很好的解決限制系統的容納水印信息能力的問題，因而必然影響數字水印的魯棒性和不可感知性。

發明內容

本公開的目的是解決現有技術的不足，本公開提出了一種基于特征對象保護的水印方法，由圖像內容產生卷積特征，并將卷積特征作為水印嵌入到圖像內，這樣嵌入水印可對對象的類別進行保護。本公開將待水印嵌入圖像通過深度網絡產生卷積特征圖，通過卷積特征圖組合形成水印信息，并將該水印信息嵌入待水印嵌入圖像中，生成水印嵌入圖像。

為了實現上述目的，本公開提出一種基于特征對象保護的水印方法，具體包括以下步驟：

步驟1，提取原始圖像特征對象區域；

步驟2，特征對象區域圖像位置校準；

步驟3，對原始圖像分塊；

步驟4，對原始圖像分塊DCT變換得到DCT系數；

步驟5，以DCT系數構建分塊系數向量確定分塊高頻系數位置作為水印嵌入的位置；

步驟6，計算分塊紋理特征值以及分塊紋理特征的均值和標準差用于生成水印信息；

步驟7，生成紋理特征水印信息；

步驟8，在原始圖像分塊高頻系數中嵌入紋理特征水印；

步驟9，對嵌入水印的圖像分塊水印檢測。

進一步地，在步驟1中，提取原始圖像特征對象區域，包括以下的子步驟：

步驟1.1，搭建基于BN層(批量歸一化層)的深度網絡；

步驟1.2，隨機初始化深度網絡參數；

步驟1.3，用候選區域(ROI)訓練集圖片作為訓練數據，分批次輸入搭建好的深度網絡；

步驟1.4，深度網絡對提取的候選區域數據集進行卷積操作；

步驟1.5，用候選區域訓練集圖片訓練深度網絡的批量歸一化層與其它所有層參數；

步驟1.6，獲得訓練好的深度網絡；

步驟1.7，測試圖片通過訓練好的深度網絡；