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[發明專利]一種基于卡通圖案的載體生成式信息隱藏方法及提取方法有效

專利信息
申請號: 202111174895.7 申請日: 2021-10-09
公開(公告)號: CN113923313B 公開(公告)日: 2023-06-27
發明(設計)人: 秦川;酈姝伊 申請(專利權)人: 上海理工大學
主分類號: H04N1/32 分類號: H04N1/32
代理公司: 上海邦德專利代理事務所(普通合伙) 31312 代理人: 梁劍
地址: 200093 *** 國省代碼: 上海;31
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 卡通 圖案 載體 生成 信息 隱藏 方法 提取
【權利要求書】:

1.一種基于卡通圖案的載體生成式信息隱藏方法,其特征在于,包括以下步驟:

步驟E1:準備場景背景圖像、小圖案集BWMap和顏色參考圖像;

步驟E2:對所述顏色參考圖像的圖像集中的任意圖像,提取其色卡,選取主要顏色Cm0,并對色卡中的淺色聚類,劃分出n種不同的顏色生成Color?MapCs={Cs1,Cs2,...,Csn}分別代表n種不同的q比特二進制信息;

其中,Cm0為畫面中所占像素個數最多的顏色,n=2q,q為任意正整數;

步驟E3,處理秘密信息S;將所述秘密信息S轉化為二進制序列Sbin,以8bits為單位分段即Sbin={Sb1,Sb2,...,Sbn},各段內二進制序列均同數字圖像的不同屬性相映射,以此隱藏秘密信息;

步驟E4,用步驟E2中提取的顏色Cm0及Cs1~Csn為背景圖像填色,對所述場景背景圖像進行填充,生成彩色背景圖像;

步驟E5,在所述彩色背景圖像中嵌入半脆弱水印;

步驟E6,根據步驟E3中的所述秘密信息S序列分別從小圖案集BWMap和Color?Map中選取隱藏信息對應的小圖案樣式和相應顏色為小圖案填色并粘貼在步驟E5生成的所述彩色背景圖像上;

步驟E7,重復步驟E6直至秘密信息全部隱藏或背景圖像中再無可隱藏信息位置,由此生成含密彩色圖像P,保存并發送至信道傳輸;

在步驟E5中,應用一種基于圖像內容的半脆弱水印,對彩色背景圖像YCbCr顏色空間中Y通道的DWT域二級LL2系數進行sobel邊緣檢測獲取水印X,并由此檢測結果根據公式

修改LL2小波系數,其中Ai和Ai′分別為水印嵌入前后的小波系數,X為水印比特,Sw為自適應水印強度,水印嵌入后再經兩次小波逆變換即可獲得含水印彩色背景的Y顏色通道圖像。

2.根據權利要求1所述的基于卡通圖案的載體生成式信息隱藏方法,其特征在于,在步驟E1中,所述場景背景圖像包括超市貨架場景或者自習室場景。

3.一種基于卡通圖案的載體生成式信息提取方法,基于對權利要求1-2中任意一項所述的基于卡通圖案的載體生成式信息隱藏方法的信息提取,其特征在于,包括以下步驟:

步驟D1:對接收到的含密彩色圖像P進行半脆弱水印檢測,找到代表秘密信息的小圖案位置;

步驟D2:對接收到的含密彩色圖像P進行邊緣檢測,生成與含密圖像等大的二值圖像PB′;

步驟D3:提取含密彩色圖像P中所占像素個數最多的顏色作為主要顏色用該顏色替換輪廓顏色及其他干擾顏色,獲得替換顏色后的彩色圖像PC′;

步驟D4:根據定位提取圖像PB′和PC′的相應位置小圖案,并獲得各小圖案的二值輪廓子圖像和彩色子圖像;

步驟D5:將提取的所述二值輪廓子圖像對照小圖案集BWMap進行模板匹配,并在ColorMap中搜尋提取的所述彩色子圖像的顏色,提取各小圖案輪廓及顏色的二進制隱藏比特信息;

步驟D6:串聯所有小圖案隱藏的所有二進制比特序列,經二進制逆變換獲得含密圖像所隱藏的秘密信息

4.根據權利要求3所述的基于卡通圖案的載體生成式信息提取方法,其特征在于,在步驟D1中,對含密圖像的Y顏色通道進行兩次小波變換獲得LL2系數,對其進行sobel邊緣檢測獲得重構水印X′,根據公式

進行篡改檢測,中A′(i)為接收圖像的Y通道DWT域LL2系數,為提取出的水印比特,對比重構水印X′和篡改檢測水印不同的像素位置即為含密小圖案所在區域,由此可依次找到含密小圖案進行信息提取。

5.根據權利要求3所述的基于卡通圖案的載體生成式信息提取方法,其特征在于,在步驟D5中,小圖案邊緣輪廓隱藏信息的提取,即在空間域將檢測出的各含密小圖案作為模板,將各模板在小圖案集BW?Map中尋找匹配區域,根據BW?Map中的區域位置信息獲得小圖案輪廓所隱藏的秘密信息;此過程中基于相關的圖像模板匹配過程類似于濾波過程,設圖像f(x,y)的大小為M×N和模板子圖像w(x,y)的大小為J×K,則f與w的相關表示為:

其中,x=0,1,2,...,N-K,y=0,1,2,...,M-J,計算相關c(x,y)的過程就是在圖像f(x,y)中逐像素地移動模板子圖像w(x,y)的原點像素,在每一次移動的過程中計算每個像素位置的相關;對上式的向量表達式進行歸一化后如下式所示:

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