基于离散小波变换的无人机巡检图像水印嵌入和复原方法与流程

1.本发明涉及数字图像水印技术领域，尤其是涉及基于离散小波变换的无人机巡检图像水印嵌入和复原方法。


背景技术：

2.近年来，输电运检通过无人机/直升机巡检所获得的影像资料，数据每月增长约1tb。如何保证影像数据资料不被违规外传、违规使用，存在着技术上挑战。
3.大多数应用研究只是将图片信息存证，并打上可见水印完成标记，但这并不能有效的防止侵权行为的发生，既影响了图片美观，也容易引起潜在侵权人士的注意，导致恶意截去水印，增加了保护知识产权的难度。保护图片的知识产权关键在于如何保证在各种情况下都能可靠的对图片进行存证和确权，同时尽可能提升操作的便捷性以及系统可靠度。围绕该问题，数字水印技术应运而生。为了保障信息的安全性同时兼顾人们阅读的便利性，提高水印算法的不可见性和鲁棒性成了国内外学者的主要研究方向，由于水印的不可见性和鲁棒性一般来说在水印算法中不可兼得，所以如何平衡水印算法的不可见性与鲁棒性，同时尽量降低算法的复杂度是当今水印算法的主要难点。


技术实现要素：

4.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种兼顾不可见性与鲁棒性的基于离散小波变换的无人机巡检图像水印嵌入和复原方法。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
6.一种基于离散小波变换的无人机巡检图像水印嵌入方法，包括以下步骤：
7.获取原始的待处理图像和水印；
8.设定置乱次数，对所述水印进行置乱处理；
9.对所述待处理图像进行二级离散小波变换得到小波系数；
10.设定随机数，采用状态编码法按照该随机数，将置乱处理后的水印嵌入到所述小波系数的低频部分；
11.对于嵌入水印后的所述小波系数进行重构，得到水印图像。
12.进一步地，采用arnold算法对所述水印进行置乱处理。
13.进一步地，对待处理图像中的某一颜色分量进行所述二级离散小波变换。
14.进一步地，所述待处理图像为待处理的无人机巡检图像。
15.进一步地，将所述置乱次数和随机数作为密钥保存，用于提取水印。
16.本发明还提供一种基于如上所述的一种基于离散小波变换的无人机巡检图像水印嵌入方法的无人机巡检水印图像复原方法，包括以下步骤：
17.获取水印图像，以及该水印图像嵌入水印过程中的置乱次数和随机数；
18.对所述水印图像进行二级离散小波变换，根据随机数，从该二级离散小波变换结构中的低频系数中提取水印信息系数；
19.根据所述置乱次数，对水印信息系数进行反置乱，提取出水印。
20.进一步地，对所述水印图像的某一颜色分量进行二级离散小波变换。
21.进一步地，所述方法还包括通过不可见性和鲁棒性指标判断水印图像的水印质量，若水印图像的水印质量低于预设的水印质量标准，则调整所述置乱次数或随机数。
22.进一步地，采用峰值信噪比评估所述不可见性，所述峰值信噪比的计算表达式为：
[0023][0024]
式中，psnr为峰值信噪比，lg为以10为底的对数符号，y
m,n
为原始的无人机巡检图像在第m行n列的像素值，为无人机巡检水印图像在第m行n列的像素值。
[0025]
进一步地，采用归一化系数评估所述鲁棒性，所述归一化系数的计算表达式为：
[0026][0027]
式中，nc为归一化系数的计算结果，x
m,n
为原始的水印在第m行n列的像素值，为提取出的水印在第m行n列的像素值。
[0028]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0029]
本发明同时在空间域和频率域对图像进行处理，将离散小波变换应用于水印算法中极大地降低了算法的复杂度，提高了运行速度；将置乱处理后的水印嵌入到小波系数的低频部分，使得能量集中与低频，可以使变换之后丢失的信息较少，较好的兼顾了水印的不可见性与鲁棒性；并且以水印的置乱次数和状态编码法的随机数构成双重密钥，更加安全可靠，还兼顾了安全性；
[0030]
整体上提高了水印的不可见性、算法的鲁棒性和安全性，方法简便，较好解决了水印算法的不可见性和鲁棒性不平衡的问题，具有广泛的应用前景。
附图说明
[0031]
图1为本发明实施例中提供的一种基于离散小波变换的无人机巡检图像水印嵌入和复原方法的流程示意图；
[0032]
图2a为本发明实施例中提供的一种原始的无人机巡检图像；
[0033]
图2b为本发明实施例中提供的一种水印示意图；
[0034]
图3为本发明实施例中提供的一种二级离散小波分解结构示意图；
[0035]
图4a为本发明实施例中提供的一种嵌入水印的无人机巡检图像；
[0036]
图4b为本发明实施例中提供的一种提取出水印的无人机巡检图像；
[0037]
图5为本发明实施例中提供的水印抗外部攻击实验的归一化系数值的实验结果图。
具体实施方式
[0038]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例
中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0039]
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0040]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0041]
实施例1
[0042]
如图1所示，本实施例首先提供一种基于离散小波变换的无人机巡检图像水印嵌入方法，包括以下步骤：
[0043]
获取原始的待处理图像和水印；
[0044]
设定置乱次数，对水印进行置乱处理；
[0045]
对待处理图像进行二级离散小波变换得到小波系数；
[0046]
设定随机数，采用状态编码法按照该随机数，将置乱处理后的水印嵌入到小波系数的低频部分；
[0047]
对于嵌入水印后的小波系数进行重构，得到水印图像。
[0048]
本实施例中，待处理图像为待处理的无人机巡检图像，采用arnold算法对水印进行置乱处理；并将处理过程中的置乱次数和随机数作为密钥保存，用于后续提取水印。
[0049]
进行的二级离散小波变换具体为：对待处理图像中的某一颜色分量进行二级离散小波变换，获得低频部分存储的信息。
[0050]
本实施例还提供一种上述水印图像的复原方法，包括以下步骤：
[0051]
获取水印图像，以及该水印图像嵌入水印过程中的置乱次数和随机数；
[0052]
对水印图像进行二级离散小波变换，根据随机数，从该二级离散小波变换结构中的低频系数中提取水印信息系数；
[0053]
根据置乱次数，对水印信息系数进行反置乱，提取出水印。
[0054]
进行的二级离散小波变换具体为：对待处理图像中的某一颜色分量进行二级离散小波变换。
[0055]
相当于，本方案同时在空间域和频率域对图像进行处理，使用arnold算法对水印进行置乱处理，并对无人机巡检图像进行二级离散小波变换得到小波系数，将水印图像利用状态编码法嵌入小波系数的低频部分ll2中。将该过程中的随机数以及置乱处理中的置乱次数作为两个密钥保存，之后对嵌入了水印信息的二级小波进行重构，得到水印图像。
[0056]
而提取水印时将进行逆操作，根据密钥从低频系数中提取添加水印信息的系数，再从这些低频系数中获得水印信息，之后对提取出的含有水印信息的系数进行反arnold置乱，提取出水印，大大提高了水印的不可见性、算法的鲁棒性和安全性，而且离散小波变换应用于水印算法中也极大地降低了算法的复杂度，提高了运行速度，可应用于多种场景的知识产权保护，方法简便，较好解决了水印算法的不可见性和鲁棒性不平衡的问题，具有广泛的应用前景。
[0057]
水印图像的好坏可采用不可见性和鲁棒性来衡量，上述方法还可选地包括通过不可见性和鲁棒性指标判断水印图像的水印质量，若水印图像的水印质量低于预设的水印质量标准，则调整置乱次数或随机数。
[0058]
具体地，不可见性是指原始图像和嵌入水印之后的图像两者的相似度，本实施例中对不可见性采用峰值信噪比(peak signal to noise ratio，psnr)来进行量化评价，峰值信噪比的计算公式如下：
[0059][0060]
式中，psnr为峰值信噪比，lg为以10为底的对数符号，y
m,n
为原始的无人机巡检图像在第m行n列的像素值，为无人机巡检水印图像在第m行n列的像素值。
[0061]
鲁棒性是指图像抵抗各种外部攻击之后能够提取出来的水印的质量优劣，如果抵抗外部攻击之后提取出的水印质量依然很好，那么水印算法的鲁棒性就很高。本实施例中对鲁棒性采用归一化系数(normalization coefficient，nc)来进行量化评价，由于常用的水印为二值图像，此处采用的归一化系数的计算公式如下：
[0062]
采用归一化系数评估鲁棒性，归一化系数的计算表达式为：
[0063][0064]
式中，nc为归一化系数的计算结果，x
m,n
为原始的水印在第m行n列的像素值，为提取出的水印在第m行n列的像素值。
[0065]
如图1所示，下面详细描述一个无人机巡检图像水印添加与提取过程的具体实施过程。
[0066]
水印添加过程的具体步骤如下：
[0067]
步骤a：选择原始的无人机巡检图像和水印，如图2a和图2b所示；
[0068]
步骤b：将水印进行二值化处理后使用arnold变换进行置乱处理；
[0069]
步骤c：对原始图像进行二级小波变换得到小波系数，同时将经过置乱处理的水印利用状态编码法嵌入到小波系数的低频部分ll2中，如图3所示。将该过程中的随机数p以及置乱处理中的置乱次数q作为两个密钥保存(该实例中置乱次数为23，随机数为59433)，之后对原始图2a嵌入了水印信息的二级小波进行重构，得到水印图像，如图4a所示，图4a中添加的是隐形水印，采用特定的眼镜能看出，从而可以进行图像确权；
[0070]
具体地，对原始图像中的rgb三个颜色通道中的某一颜色分量进行二级小波变换，得到一个低频分量和三个高频分量，获得低频部分存储的信息。
[0071]
水印提取的具体步骤如下：
[0072]
步骤d：对水印图像进行上述步骤的反变换提取出水印，如图4b所示；
[0073]
步骤d中提取水印包括如下步骤：
[0074]
步骤d1：输入已经嵌入水印的图像和两个密钥，第一个密钥是置乱次数，第二个密钥是随机数种子；
[0075]
步骤d2：对已经嵌入水印的图像的某一颜色分量进行二级小波变换，根据密钥从低频系数中提取添加水印信息的系数，再从这些低频系数中获得水印信息；
[0076]
步骤d3：由密钥对提取出的含有水印信息的系数进行反arnold置乱，提取出水印。
[0077]
如图5所示，通过峰值信噪比和归一化系数对水印图像的不可见性和鲁棒性进行评估，本实施例中，峰值信噪比psnr为43.0303；对水印图像进行低通滤波后提取水印的归一化系数nc的值为0.8758，对水印图像进行中值滤波后提取水印的归一化系数nc的值为0.92659，对水印图像进行缩放攻击后提取水印的归一化系数nc的值为0.97361，对水印图像进行压缩攻击后提取水印的归一化系数nc的值为0.96703；由此可见，本方案大大提高了水印的不可见性、算法的鲁棒性和安全性。
[0078]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。