一种水印信息提取方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及加密技术领域，尤其是一种水印信息提取方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网的迅猛发展、多媒体数据存储和传输技术的进步，以及版权意识的增强，更加体现了对于数字图像水印技术在鲁棒性和不可视性之间取得平衡的迫切要求。数字水印是特殊的信息标识，将其嵌入到数字媒体中，辨识有效的信息保护持有者的有效权益。而数字水印的研究一般都围绕可见性、安全性和鲁棒性等数字水印的几个固有特性来不断创新和优化，而现有的水印加密方式的安全性低，需要寻求解决方案。

发明内容

有鉴于此，为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供提高安全性的一种水印信息提取方法、装置、设备及存储介质。

本发明实施例采用的技术方案是：

一种水印信息提取方法，包括：

获取原始水印信息以及载体图像；

通过可逆矩阵集对所述原始水印信息的像素进行变换置乱处理，得到加密水印；

根据所述加密水印对所述载体图像进入水印嵌入处理，得到水印载体数据；

根据所述水印载体数据，进行攻击处理，得到攻击图像；

根据所述可逆矩阵集对所述攻击图像进行解密处理，得到提取水印信息。

进一步，所述通过可逆矩阵集对所述原始水印信息的像素进行变换置乱处理，得到加密水印，包括：

提取所述原始水印信息的亮度矩阵集；所述亮度矩阵集包括原始第一通道亮度矩阵、原始第二通道亮度矩阵以及原始第三通道亮度矩阵；

根据所述亮度矩阵集与所述可逆矩阵集的乘积，确定置乱第一通道亮度矩阵、置乱第二通道亮度矩阵以及置乱第三通道亮度矩阵；

根据所述置乱第一通道亮度矩阵、所述置乱第二通道亮度矩阵以及所述置乱第三通道亮度矩阵构成加密水印。

进一步，所述可逆矩阵集包括第一随机可逆矩阵、第二随机可逆矩阵以及第三随机可逆矩阵，所述根据所述亮度矩阵集与所述可逆矩阵集的乘积，确定置乱第一通道亮度矩阵、置乱第二通道亮度矩阵以及置乱第三通道亮度矩阵，包括：

根据所述原始第一通道亮度矩阵与所述第一随机可逆矩阵的乘积，确定所述置乱第一通道亮度矩阵；

根据所述原始第二通道亮度矩阵与所述第二随机可逆矩阵的乘积，确定所述置乱第二通道亮度矩阵；

根据所述原始第三通道亮度矩阵与所述第三随机可逆矩阵的乘积，确定所述置乱第三通道亮度矩阵。

进一步，所述根据所述加密水印对所述载体图像进入水印嵌入处理，得到水印载体数据，包括：

对所述载体图像进行离散小波变换，得到目标低频部分；

对所述目标低频部分进行特征提取，确定特征点；

将所述加密水印嵌入至所述特征点，得到水印载体数据。

进一步，所述根据所述水印载体数据，进行攻击处理，得到攻击图像，包括：

根据预设嵌入强度、所述目标低频部分以及所述加密水印，得到更新后的小波系数；

根据所述更新后的小波系数对所述水印载体数据进行图像重构，得到重构图像；

对所述重构图像进行攻击处理，得到攻击图像；所述攻击处理包括中值滤波、运动模糊、旋转、缩放、直方均衡化、椒盐噪声、剪切、高斯低通滤波、加入白噪声中的至少一种。

进一步，所述根据所述可逆矩阵集对所述攻击图像进行解密处理，得到提取水印信息，包括：

对所述攻击图像进行分解变换；

通过所述可逆矩阵集对分解变换结果进行解密处理，得到提取水印信息。

进一步，所述水印信息提取方法还包括：

计算所述原始水印信息与所述提取水印信息的归一化相关系数；所述归一化相关系数的大小表征提取水印信息的准确度大小。

本发明实施例还提供一种水印信息提取装置，包括：

获取模块，用于获取原始水印信息以及载体图像；

第一处理模块，用于通过可逆矩阵集对所述原始水印信息的像素进行变换置乱处理，得到加密水印；

第二处理模块，用于根据所述加密水印对所述载体图像进入水印嵌入处理，得到水印载体数据；

第三处理模块，用于根据所述水印载体数据，进行攻击处理，得到攻击图像；

解密模块，用于根据所述可逆矩阵集对所述攻击图像进行解密处理，得到提取水印信息。

本发明实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现所述方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现所述方法。

本发明的有益效果是：通过获取原始水印信息以及载体图像，通过可逆矩阵集对所述原始水印信息的像素进行变换置乱处理，得到加密水印，根据所述加密水印对所述载体图像进入水印嵌入处理，得到水印载体数据，根据所述水印载体数据，进行攻击处理，得到攻击图像，根据所述可逆矩阵集对所述攻击图像进行解密处理，得到提取水印信息；像素的变换置乱对原始水印信息的误差具有全局性和扩散性，出现微小误差会使得原始水印信息难以恢复，且通过可逆矩阵集进行变换置乱处理能够增大秘钥空间，提高安全性。

附图说明

图1为本发明水印信息提取方法的步骤流程示意图；

图2为本发明具体实施例离散小波变换的示意图；

图3为利用不同小波基的水印信息提取结果示意图；

图4(a)为利用不同小波基得到的提取水印信息的归一化相关系数的第一示意图；图4(b)为利用不同小波基得到的提取水印信息的归一化相关系数的第二示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

如图1所示，本发明实施例提供一种水印信息提取方法，包括步骤S100-S500：

S100、获取原始水印信息以及载体图像。

本发明实施例中，原始水印信息指的是未进行处理的需要添加至载体图像中的水印信息，原始水印信息包含使用方需要隐藏的具体信息；载体图像指的是原始数据，即需要添加原始水印信息的载体。可选地，原始水印信息包括但不限于图形、文字等，从matlab里读取载体图像和水印图(原始水印信息)。本发明实施例中，以原始水印信息为包含文字S的图片为例。

S200、通过可逆矩阵集对原始水印信息的像素进行变换置乱处理，得到加密水印。

本发明实施例中，可逆矩阵集包括随机生成的第一随机可逆矩阵、第二随机可逆矩阵以及第三随机可逆矩阵。需要说明的是，第一随机可逆矩阵、第二随机可逆矩阵以及第三随机可逆矩阵可以相同也可以不相同，本发明实施例中以不相同为例进行说明。

本发明实施例中，步骤S200包括步骤S210-S230：

S210、提取原始水印信息的亮度矩阵集。

本发明实施例中，亮度矩阵集(像素矩阵)包括原始第一通道亮度矩阵、原始第二通道亮度矩阵以及原始第三通道亮度矩阵。以原始水印信息为图像为例，图像包含一个像素矩阵M

原始第一通道亮度矩阵R’＝(r

原始第二通道亮度矩阵G’＝(g

原始第三通道亮度矩阵B’＝(b

其中，每个亮度值具有256级亮度，取值范围为0至255。

S220、根据亮度矩阵集与可逆矩阵集的乘积，确定置乱第一通道亮度矩阵、置乱第二通道亮度矩阵以及置乱第三通道亮度矩阵。

具体地，步骤S220包括步骤：

根据原始第一通道亮度矩阵与第一随机可逆矩阵的乘积，确定置乱第一通道亮度矩阵；

根据原始第二通道亮度矩阵与第二随机可逆矩阵的乘积，确定置乱第二通道亮度矩阵；

根据原始第三通道亮度矩阵与第三随机可逆矩阵的乘积，确定置乱第三通道亮度矩阵。

具体地，计算公式为：

R”＝P

G”＝P

B”＝P

其中，P

S230、根据置乱第一通道亮度矩阵、置乱第二通道亮度矩阵以及置乱第三通道亮度矩阵构成加密水印。

具体地，对置乱第一通道亮度矩阵、置乱第二通道亮度矩阵以及置乱第三通道亮度矩阵进行叠加处理，得到数值矩阵(即加密水印)。例如，置乱第一通道亮度矩阵的中第一行第一列的亮度值为168，置乱第二通道亮度矩阵的中第一行第一列的亮度值为55，置乱第二通道亮度矩阵的中第一行第一列的亮度值为20，则数值矩阵中第一行第一列的像素对应的三个通道值为168，55，20，其他位置的像素同理。

需要说明的是，进行叠加处理后得到的数值矩阵(即加密水印)，发生改变后的数字矩阵会存在误差，误差进而扩散到数值矩阵的每个像素，而每个像素由三个不同的随机可逆矩阵与对应的通道亮度矩阵运算叠加而成的，即使每个通道亮度矩阵出现微小变化，但是叠加之后会产生巨大改变，因此置乱变换对误差具有全局性和扩散性，所以每个微小误差就能导致加密水印的不可恢复，同时第一随机可逆矩阵、第二随机可逆矩阵以及第三随机可逆矩阵相当于线性变换的加密秘钥，并且由于第一随机可逆矩阵、第二随机可逆矩阵以及第三随机可逆矩阵为随机生成的，因此密钥空间非常大，用暴力破解几乎不可能，具有很高的安全性。

S300、根据加密水印对载体图像进入水印嵌入处理，得到水印载体数据。

具体地，步骤S300包括步骤S310-S330：

S310、对载体图像进行离散小波变换，得到目标低频部分。

需要说明的是，离散小波变换一种分辨率分析方法，通过多分辨率的分解，将载体图像分解成不同空间、不同频率的子图像,而离散小波变换中利用最优的变换参数对载体图像进行离散小波变换，例如最优的小波系数可以为最优的离散小波变换参数以及小波基。可选地，最优的小波系数可以经过变更以及修改不断进行更新实验而确定。本发明实施例中，离散小波变换可以包括至少一级分解，例如可以包括一级离散小波变换分解，或者进一步对一级离散小波变换分解结果进行二级离散小波变换分解，具体不作限定，本发明实施例中的离散小波变换以二级分解为例,具体为基于haar小波基的二级小波分解,用Matlab中的函数imagesc将分分解后的图像以不同的数值对应不同的颜色显示。如图2所示，具体地，对载体图像(即原图)进行一级离散小波变换分解，得到四个子带，即低频平滑部分(LL1)和高频细节部分(LH1、HL1、HH1)，其中，LH1、HL1、HH1分别对应水平细节分量、垂直细节分量、对角细节分量，而图像分解后，大多信息都集中在低频平滑部分(LL1)中，即为视觉重要部分，因此对LL1进行重复分解(二级分解)可达到更高级别的分解。具体地，通过上述最优的变换参数将低频平滑部分(LL1)进行重复分解(二级分解)，得到LL2(目标低频部分)、LH2、HL2、HH2四个部分。本发明实施例中的离散小波变换可以大大减少图像数据，方便特征点的提取。

S320、对目标低频部分进行特征提取，确定特征点。

本发明实施例中，通过特征提取算法对目标低频部分进行特征提取算法，具体地：

选取载体图像中的目标低频部分，设载体图像函数为f(x,y),目标低频部分像素点为(x,y),分别取像素点在X，Y方向上的一阶微分导数I

定义Harris相关矩阵M如下式：

式中w1为高斯滤波函数，用于平滑处理，消除孤立噪点。响应角点值R＇如下式：

R＇＝det(M)-k

det(M)为矩阵的行列式，trace(M)为矩阵M的直积，k

将得到的目标低频部分的像素点划分为三种，普通点，边缘点和角点，角点即特征点,具体地：相关矩阵M有两个特征值，矩阵M为半正定矩阵，所以两个特征值大于等于0,根据这两个特征值的大小区分这三种点，找出特征点，例如：如果两个特征值都比较小，则该点是普通点，如果两个特征值一个很大，一个很小，则安点为边缘点，如果两个特征值都较大，则该点是特征点，具体地，设定一个阈值T，用于判断特征点，判断矩阵计量特征点的位置角点响应值R＇是否是局部区域内的极大值且大于阈值T，若是则标记R＇为特征点并记录位置信息。

S330、将加密水印嵌入至特征点，得到水印载体数据。

需要说明的是，从所有特征点中选取M

本发明实施例中，将特征点作为加密水印嵌入的位置和便于数值的修改提升加密水印的可视性和鲁棒性；在特征点的位置嵌入加密水印,为加密水印嵌入的位置和方向提供参考，这种相对固定的位置方向可以提高水印载体数据的抗几何攻击的能力，实现了盲水印的提取并且在峰值信噪比的数据对比下有较好的不可视性，实现一种不可视盲水印的水印嵌入，对于提取的归一化相关系数的对比大部分的水印提取都能实现基本要求拥有更好的鲁棒性，对应不同的小波系数有不同效果的分解使得图像的嵌入和提取效果都有所差异。另外，通过可逆矩阵集进行的变换置乱处理，相当于直接对图像的灰度系数进行系数变换，嵌入加密水印一定程度上保证了加密水印不可视性之余提高嵌入算法的鲁棒性。

S400、根据水印载体数据，进行攻击处理，得到攻击图像。

具体地，步骤S400包括步骤S410-S430:

S410、根据预设嵌入强度、目标低频部分以及加密水印，得到更新后的小波系数。

可选地，嵌入时具有公式：

LL

LL

S420、根据更新后的小波系数对水印载体数据进行图像重构，得到重构图像。

可选地，根据更新后的小波系数，例如为对最优的小波系数进行更新后的小波系数对水印载体数据进行小波系数图像重构,得到重构图像。一些实施例中，也可以利用S310中的最优小波系数进行图像重构。

其中在重构时，通过计算重构图像的图像峰值信噪比(peak signal to noiseratio,PSNR)，而PSNR用于嵌入水印后的图像(水印载体数据)的不可视性，从而达到盲水印嵌入效果。PSNR的计算公式如下。

其中,n是每个采样值的比特数，MSE是原图像与处理图像之间均方误差，H和W是图像像素数量大小，X(i,j)是原图像(水印载体数据)第i行第j列的像素点，Y(i,j)是重构图像(重构图像)第i行第j列的像素点。其中，PSNR越高重构图像越清晰，在重构时可以设定一个信噪比阈值，进行重构图像直至重构图像的信噪比大于等于信噪比阈值。

S430、对重构图像进行攻击处理，得到攻击图像。

可选地，攻击处理包括但不限于中值滤波攻击、运动模糊(攻击)、旋转攻击、缩放攻击、直方均衡化、椒盐噪声(攻击)、剪切攻击、高斯低通滤波(攻击)、白噪(声)攻击中的至少一种。例如，可以利用上述攻击处理分别对重构图像进行攻击处理，分别得到若干个攻击图像。

S500、根据可逆矩阵集对攻击图像进行解密处理，得到提取水印信息。

具体比，包括步骤S510-S520：

S510、对攻击图像进行分解变换。

可选地，对攻击图像进行小波二级的分解变换，得到攻击图像的LL子带系数，再通过小波系数运算比较设定的阈值判断是否存在水印信息，若存在根据线性变换的逆变换对水印信息进行解密。

S520、通过可逆矩阵集对分解变换结果进行解密处理，得到提取水印信息。

具体地，线性变换的逆变换的解密处理公式为：

R’＝P

G’＝P

B’＝P

其中，R’为原始第一通道亮度矩阵，G’为原始第二通道亮度矩阵，B’为原始第三通道亮度矩阵，P

本发明实施例的水印信息提取方法，还包括步骤S600：

S600、计算原始水印信息与提取水印信息的归一化相关系数。

本发明实施例中，归一化相关系数(Normalized Correlation,NC)的大小表征提取水印信息的准确度大小，具体地当归一化相关系数越大，则准确度越高，且说明本发明实施例的水印信息提取方法的鲁棒性越好。具体地：

NC的计算公式如下：

其中,w′是原始水印信息，w″是提取水印信息，i和j是图像像素的行和列，w′(i,j)是原始水印信息中第i行第j列的像素，w″(i,j)是提取水印信息中第i行第j列的像素。

如图3所示从上至下为受到不同攻击的不同小波基Coif1、Coif3、Coif5以及Haar的水印信息提取结果,可以看到本发明实施例的利用Haar提取方法所得到的提取水印信息的识别度以及准确性更高，同时说明对各类攻击有较强的鲁棒性。图4(a)、图4(b)为利用不同小波基得到的提取水印信息的归一化相关系数的第一示意图所示为受到不同攻击的不同小波基sym3、sym5、sym7、coif1、coif3、coif5、dmey得到的提取水印信息的归一化相关系数NC的结果，可以看到在各种攻击下都具有较好的准确度以及鲁棒性。

本发明实施例还提供一种水印信息提取装置，包括：

获取模块，用于获取原始水印信息以及载体图像；

第一处理模块，用于通过可逆矩阵集对原始水印信息的像素进行变换置乱处理，得到加密水印；

第二处理模块，用于根据加密水印对载体图像进入水印嵌入处理，得到水印载体数据；

第三处理模块，用于根据水印载体数据，进行攻击处理，得到攻击图像；

解密模块，用于根据可逆矩阵集对攻击图像进行解密处理，得到提取水印信息。

上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

本发明实施例还提供了一种电子设备，电子设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现前述实施例的水印信息提取方法。本发明实施例的电子设备包括但不限于手机、平板电脑、电脑、个人数字助理(PDA)、车载电脑等任意智能终端。

上述方法实施例中的内容均适用于本设备实施例中，本设备实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现前述实施例的水印信息提取方法。

本发明实施例还提供本发明实施例还提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前述实施例的水印信息提取方法。

本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括多指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序的介质。

以上，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。