本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種基于DWT-DCT和Logistic?Map的醫(yī)學(xué)圖像魯棒水印方法，屬于多媒體信號(hào)處理領(lǐng)域。本發(fā)明專利技術(shù)是先進(jìn)行水印的預(yù)處理和水印的嵌入，包括：(1)利用Logistic?Map得到加密矩陣；(2)得到加密的水印；(3)對(duì)原圖進(jìn)行DWT變換，再對(duì)逼近子圖進(jìn)行DCT變換，并提取一個(gè)特征的向量；(4)利用該特征向量和混沌加密的水印得到相應(yīng)的二值邏輯序列，并將該二值序列存于第三方；再進(jìn)行水印的提取和還原，包括：(5)對(duì)待測圖像進(jìn)行類似(3)的操作，求出一個(gè)特征向量；(6)提取加密的水印；(7)利用Logistic?Map生成二值加密矩陣；(8)求得還原水印；本發(fā)明專利技術(shù)可以保護(hù)病患信息的隱秘性。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于多媒體信號(hào)處理領(lǐng)域，涉及一種小波變換(DWT)、離散余弦變換(DCT)、混沌(Logistic Map)和圖像視覺特征的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字水印技術(shù)，具體是一種基于DffT-DCT和Logistic Map的醫(yī)學(xué)圖像魯棒水印方法。
技術(shù)介紹
近年來，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和多媒體通信技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字信息管理系統(tǒng)在現(xiàn)代醫(yī)療體系中發(fā)揮了越來越重要的作用。隨著軟硬件條件的進(jìn)步，特別是高分辨率的計(jì)算機(jī)X光斷層掃描技術(shù)(CT)和核磁共振成像技術(shù)(MRI)及先進(jìn)的光學(xué)掃描儀等新設(shè)備的出現(xiàn)和一系列相關(guān)軟件的開發(fā)，醫(yī)學(xué)圖像的效果有了質(zhì)的飛躍。隨著互聯(lián)網(wǎng)的推廣應(yīng)用，遠(yuǎn)程醫(yī)療、遠(yuǎn)程診斷日益普及，基于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)尼t(yī)學(xué)圖像的信息安全問題逐漸暴露出來。在醫(yī)學(xué)圖像上的個(gè)人信息容易泄漏，如何解決這一難題？利用數(shù)字水印的不可見性和魯棒性可以較好的解決這個(gè)難題，即把醫(yī)學(xué)圖像上的病人的個(gè)人信息作為數(shù)字水印嵌入在醫(yī)學(xué)圖像中。目前對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字水印領(lǐng)域的研究主要集中在空間域和變換域(DCT、DFT和DffT)兩個(gè)方面，它們分別通過改變空間域的某些象素的灰度或變換域的一些系數(shù)的值來嵌入水印。目前，小波變換(DWT)，是下一代圖像壓縮技術(shù)JPEG2000的核心，基于小波變換的數(shù)字水印目前研究的比較多，而DCT是現(xiàn)在最流行圖像壓縮JPEG的核心，將兩者有機(jī)結(jié)合是現(xiàn)今頻率域數(shù)字水印算法研究的熱點(diǎn)之一。鑒于對(duì)醫(yī)學(xué)圖像病灶區(qū)保護(hù)的特殊性要求，一般的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字水印方法常選擇將水印信息嵌入到醫(yī)學(xué)圖像的非感興趣區(qū)域(Regionofnon-interest,RONI)。醫(yī)學(xué)圖像中的感興趣區(qū)域(Region ofinterestROI)指的是那些包含重要病理特征或診療信息的病灶區(qū)，若在該區(qū)域嵌入水印，則有可能造成錯(cuò)誤的診斷。但往往人們?cè)趯ふ襌OI時(shí)，要花費(fèi)很長的時(shí)間與精力，并且一旦選擇有誤，則有可能干擾醫(yī)生的診斷。另外，在醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字水印研究領(lǐng)域，至今為止基于DWT-DCT和Logistic Map抗幾何攻擊的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字水印仍是一個(gè)比較難以解決的課題，目前尚未見公開報(bào)道，尚屬空白，而在實(shí)際應(yīng)用中，醫(yī)學(xué)圖像常受到幾何攻擊。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的是提供，通過將醫(yī)學(xué)圖像的視覺特征向量、加密技術(shù)和第三方的概念有機(jī)結(jié)合起來，不需要進(jìn)行感興趣區(qū)域的選取，從而解決了水印嵌入、提取的快捷性問題和容量限制性問題，具有很理想的魯棒性和不可見性，有效地解決了醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)字水印問題，同時(shí)解決了醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用中出現(xiàn)的抗擊幾何攻擊和抗擊常規(guī)攻擊問題，以保護(hù)病患信息的隱秘性。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)是這樣進(jìn)行的先對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行小波變換，得到“近似系數(shù)”和“細(xì)節(jié)系數(shù)”，根據(jù)小波原理可知，“近似系數(shù)”代表醫(yī)學(xué)圖像的低頻特性，反映的是醫(yī)學(xué)圖像的主要輪廓；“細(xì)節(jié)系數(shù)”代表醫(yī)學(xué)圖像的高頻特性，反映的是醫(yī)學(xué)圖像的細(xì)節(jié)信息。由于小波變換本身的抗幾何攻擊能力較差，為此，我們先對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行小波變換(DWT)，然后再對(duì)反映低頻特性的“近似系數(shù)”進(jìn)行全局余弦變換(DCT)，在DCT系數(shù)中，提取一個(gè)抗幾何攻擊的特征向量，并將水印技術(shù)與混沌加密、Hash函數(shù)和“第三方概念”有機(jī)結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)了基于DWT-DCT和Logistic Map的抗幾何攻擊數(shù)字水印的嵌入。本專利技術(shù)所采用的方法包括水印預(yù)處理、水印嵌入、水印提取和水印還原四大部分，第一部分為水印的預(yù)處理方法，包括(I)由邏輯初始值Xtl生成混沌序列X (j)，然后通過升維運(yùn)算和符號(hào)運(yùn)算得到二值加密矩陣C(i，j) ；(2)通過二值加密矩陣C(i，j)和二值水印W(i，j)得到加密的水印BW(i，j)。第二部分為水印嵌入方法，包括(3)通過對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行小波變換，然后對(duì)近似系數(shù)進(jìn)行全局DCT變換，得到圖像的一個(gè)視覺特征向量V(j) ；(4)由醫(yī)學(xué)圖像的視覺特征向量V(j)和加密的水印BW(i，j)，通過Hash函數(shù)運(yùn)算，生成二值邏輯序列Key (i，j)，然后將二值邏輯序列Key (i，j)存在第三方。第三部分為水印提取方法，包括(5)求出待測圖像的視覺特征向量V’ (j) ；(6)利用存在第三方的二值邏輯序列Key(i，j)和待測醫(yī)學(xué)圖像的特征向量V’ (j),提取出待測圖像所含的水印BW’(i，j)。第四部分為水印還原方法，包括(7)由邏輯初始值Xtl生成混沌序列X (j)，然后通過升維運(yùn)算和符號(hào)運(yùn)算得到二值加密矩陣C(i，j) ；(8)通過二值加密矩陣和提取的加密水印BW’(i，j)，利用Hash函數(shù)性質(zhì)可以得到還原的水印W’(i，j)。現(xiàn)對(duì)本專利技術(shù)的方法進(jìn)行詳細(xì)說明如下首先選擇一個(gè)有意義的二值圖像作為要嵌入醫(yī)學(xué)圖像的原始水印，記為W ={w(i, j) |w(i, j) = 0,1 ;1彡i彡Ml, I彡j彡M2},同時(shí),我們選取一個(gè)醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的第十片作為原始醫(yī)學(xué)圖像，記為 F= {f(i, j) f(i, j) e R；1 ^ i ^NLl ^ j ^ N2}, w(i, j)和f(i，j)分別表示水印和原始醫(yī)學(xué)圖像的像素灰度值，為了便于運(yùn)算，我們假設(shè)Ml = M2=Μ, NI = N2 = N。第一部分水印的預(yù)處理方法I)生成混沌序列并得到二值加密矩陣。混沌序列X(j)由初始值Xtl生成，但它是一維序列，為了匹配二維水印，需要通過升維運(yùn)算得到二維矩陣。最后，混沌序列X (j)通過符號(hào)運(yùn)算得到二值加密矩陣C (i，j)。其中x(j)的值大于O. 5的為“1”，其余為“O”。2)得到混沌加密的水印。首先將原始水印轉(zhuǎn)化為二值水印W(i，j)，然后將二值水印和二值加密矩陣C(i，j)通過Hash函數(shù)性質(zhì)得到加密的水印Bff (i, j)。第二部分水印嵌入方法3)通過對(duì)原始醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行小波變換，然后對(duì)小波變換的“近似系數(shù)”再進(jìn)行全局DCT變換，在DCT的低中頻系數(shù)中，得到該醫(yī)學(xué)圖像的一個(gè)抗幾何攻擊的特征向量V(j)。先對(duì)原圖F(i，j)進(jìn)行L級(jí)小波分解獲得逼近子圖系數(shù)FA(i，j)。這里取L= I.然后對(duì)逼近子圖FA (i，j)進(jìn)行全局DCT變換，得到DWT-DCT系數(shù)矩陣FD (i，j)，再對(duì)DWT-DCT系數(shù)矩陣進(jìn)行Zig-Zag掃描，得到頻率由低到高的DWT-DCT系數(shù)序列Y (j)，取前L個(gè)值，通過符號(hào)運(yùn)算得到該醫(yī)學(xué)圖像的視覺特征向量V(j) = {v(j) |v(j) =0，1;1彡j彡L}，L的取值大小要根據(jù)一次性嵌入水印的長度和對(duì)魯棒性要求的強(qiáng)弱來決定，本文中，取L = 32.FA (i，j) = DWT2 (F (i，j))FD (i，j) = DCT2 (FA (i，j))Y(j) = Zig-Zag(FD(i, j))V(j) = Sign(Y(j))4)根據(jù)加密的水印BW(i，j)和圖像的視覺特征向量V(j)生成一個(gè)二值邏輯序列Key(i, j)。權(quán)利要求1.，其特征在于基于小波、余弦變換的抗幾何攻擊的特征向量的提取，并將水印技術(shù)、Logistic Map混沌加密技術(shù)、密碼學(xué)中的Hash函數(shù)特性和“第三方”概念有機(jī)結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)了在醫(yī)學(xué)圖像中嵌入數(shù)字水印的方法，該方法共分四個(gè)部分，共計(jì)八個(gè)步驟第一部分是水印的預(yù)處理利用Logistic Map的性質(zhì)對(duì)水印進(jìn)行混沛加密,得到加密的水印BW (i，j)；1)由邏輯初始值Xtl本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于DWT?DCT和Logistic?Map的醫(yī)學(xué)圖像魯棒水印方法，其特征在于：基于小波、余弦變換的抗幾何攻擊的特征向量的提取，并將水印技術(shù)、Logistic?Map混沌加密技術(shù)、密碼學(xué)中的Hash函數(shù)特性和“第三方”概念有機(jī)結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)了在醫(yī)學(xué)圖像中嵌入數(shù)字水印的方法，該方法共分四個(gè)部分，共計(jì)八個(gè)步驟：第一部分是水印的預(yù)處理：利用Logistic?Map的性質(zhì)對(duì)水印進(jìn)行混沌加密，得到加密的水印BW(i，j)；1)由邏輯初始值x0生成混沌序列X(j)，然后通過升維運(yùn)算和符號(hào)運(yùn)算得到二值加密矩陣C(i，j)；2)二值加密矩陣C(i，j)和二值水印W(i，j)通過Hash函數(shù)性質(zhì)得到加密的水印BW(i，j)；第二部分是水印的嵌入：通過對(duì)水印的嵌入操作，得到相應(yīng)的二值邏輯序列Key(i，j)；3)對(duì)原始醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行小波變換，再對(duì)其近似系數(shù)進(jìn)行全局余弦變換，在余弦變換系數(shù)中，根據(jù)低中頻系數(shù)的符號(hào)序列來得到該醫(yī)學(xué)圖像的一個(gè)抗幾何攻擊的特征向量V(j)；4)由醫(yī)學(xué)圖像的視覺特征向量V(j)和加密的水印BW(i，j)，通過Hash函數(shù)運(yùn)算，生成二值邏輯序列Key(i，j)，保存Key(i，j)，下面提取水印時(shí)要用到，通過把Key(i，j)作為密鑰向第三方申請(qǐng)，以獲得對(duì)原始醫(yī)學(xué)圖像的所有權(quán)；第三部分是水印的提取：通過二值邏輯序列Key(i，j)和待測醫(yī)學(xué) 圖像的抗幾何攻擊的特征向量V’(j)，提取出水印BW’(i，j)；5)對(duì)待測醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行小波變換并對(duì)其近似系數(shù)進(jìn)行全局DCT變換；在變換系數(shù)中，根據(jù)低中頻系數(shù)的符號(hào)提取出待測醫(yī)學(xué)圖像的一個(gè)抗幾何攻擊的特征向量V’(j)；6)利用Hash函數(shù)性質(zhì)，和存在于第三方的Key(i，j)，提取出水印，BW,(i,j)=Key(i,j)⊕V,(j);第四部分是水印的還原：利用Logistic?Map性質(zhì)得到二值加密矩陣，還原水印；7)由邏輯初始值x0生成混沌序列X(j)，然后通過升維運(yùn)算和符號(hào)運(yùn)算得到二值加密矩陣C(i，j)；8)利用Hash函數(shù)性質(zhì)，和二值加密矩陣C(i，j)，還原加密的水印，W,(i,j)=BW,(i,j)⊕C(i,j);將W(i，j)和W’(i，j)進(jìn)行歸一化相關(guān)系數(shù)計(jì)算，來確定醫(yī)學(xué)圖像的所有權(quán)。...
【技術(shù)特征摘要】
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李京兵，杜文才，劉瑤利，周又玲，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：海南大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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