[發明專利]一種基于區域選擇的自適應可視水印嵌入方法和裝置

有效

• 申請號: 202110023665.4
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN112700363B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 郭宗明;亓文法;劉宇鑫
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G06T1/00
• 分類號: G06T1/00;G06F21/16
• 代理公司: 北京君尚知識產權代理有限公司 11200
• 代理人: 邱曉鋒

1.一種基于區域選擇的自適應可視水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步驟：

在宿主圖像中進行顯著性區域檢測，得到關鍵內容區域集合；

將非關鍵內容區域按照可視水印圖案大小進行均勻分塊，并從中選擇平坦區域作為可視水印圖案的待嵌入區域；

通過提取宿主圖像中待嵌入區域的背景特征來自適應計算水印嵌入強度；

結合水印嵌入強度和宿主圖像的最小可覺差誤差遮掩矩陣，進行可視水印圖案的嵌入；

所述在宿主圖像中進行顯著性區域檢測，得到關鍵內容區域集合，包括：

將宿主圖像分割成不同的超像素，其中每個超像素由位置相鄰，顏色值相近的一組像素組成；

利用特征向量描述不同區域的圖像特征；

基于多層圖像分割的思想，利用監督學習的方式計算不同特征向量的顯著性得分；

將多個層次的顯著性得分進行融合得到最終的顯著性映射圖，即得到關鍵內容區域集合；

所述選擇平坦區域作為可視水印圖案的待嵌入區域，包括：

通過計算圖像邊界的疏密程度確定圖像紋理復雜度；

計算圖像灰度分布特征；

根據圖像紋理復雜度和圖像灰度分布特征計算每個圖像子塊的特征值，并將所有特征值排序，其中最小的特征值對應的圖像區域即為最終的可視水印圖案嵌入區域；

所述通過計算圖像邊界的疏密程度確定圖像紋理復雜度，包括：

針對宿主圖像H做高斯濾波得到H_G，然后對高斯濾波的結果做拉普拉斯變換得到梯度特征圖G；

利用大津法對G進行二值化處理得到只有0和255兩種灰度級的圖像G_B，接著對G_B做形態學閉運算得到M，從而獲得圖像邊界特征；

宿主圖像H中的圖像子塊R_i的邊界密度，即紋理復雜度計算如下：

其中，L_i為圖像子塊R_i在M中提取得到的位于邊界上的像素數；S_i是圖像子塊R_i的大小，τ為避免ρ_i的值為0而設置的小于1的正實數。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算圖像灰度分布特征，盡量選取中間色調灰度值區間的像素值，區間范圍為[127-σ,127+σ]，則圖像子塊R_i的灰度分布特征計算步驟如下：

計算圖像子塊R_i中所有像素的平均灰度α_i：

其中，P_j為宿主圖像位于j點處的像素值；圖像子塊R_i的灰度分布特征γ_i采用下式計算：

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過提取宿主圖像中待嵌入區域的背景特征來自適應計算水印嵌入強度，是結合可視水印圖案嵌入區域及其鄰域內的紋理復雜度和內部像素值的變化幅度，最終確定水印嵌入強度；水印嵌入強度γ_P的計算公式為：

其中，α_p為可視水印圖案W中的一點P對應的水印嵌入區域的紋理復雜度；β_p為可視水印嵌入區域內部的像素值變化劇烈程度，利用區域內像素值的梯度進行衡量。