專利名稱：一種基于dwt和dct的醫(yī)學圖像魯棒多水印方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于多媒體信號處理領(lǐng)域，涉及一種小波變換(DWT)、離散余弦變換(DCT) 和圖像視覺特征的醫(yī)學圖像多重數(shù)字水印技術(shù)，具體是一種基于DWT和DCT的醫(yī)學圖像魯棒多水印方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著計算機科學技術(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步，特別是高分辨率的計算機X光斷層掃描技術(shù)(CT)和磁共振成像技術(shù)(MRI)及先進的光學掃描儀等新設(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，遠程醫(yī)療、遠程診斷日益普及，基于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)尼t(yī)學圖像的信息安全問題逐漸暴露出來。在醫(yī)學圖像上的個人信息容易泄漏，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難題，即把醫(yī)學圖像上的病人的個人信息作為數(shù)字水印嵌入在醫(yī)學圖像中。目前對醫(yī)學圖像數(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，將兩者有機結(jié)合是現(xiàn)今頻率域數(shù)字水印算法研究的熱點之一。鑒于對醫(yī)學圖像病灶區(qū)保護的特殊性要求，一般的醫(yī)學圖像數(shù)字水印方法常選擇將水印信息嵌入到醫(yī)學圖像的非感興趣區(qū)域(Region of non-interestRONI)。醫(yī)學圖像中的感興趣區(qū)域(Region of interest R0I)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，則有可能造成錯誤的診斷。但往往人們在尋找ROI時，要花費很長的時間與精力，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)學數(shù)字水印研究領(lǐng)域，至今為止基于DWT抗幾何攻擊的多重醫(yī)學圖像數(shù)字水印仍是一個比較難以解決的課題，目前尚未見公開報道，尚屬空白，而實際應(yīng)用中， 醫(yī)學圖像常受到幾何攻擊。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于DWT和DCT的醫(yī)學圖像魯棒多水印方法，通過將醫(yī)學圖像的視覺特征向量、加密技術(shù)和第三方的概念有機結(jié)合起來，不需要進行感興趣區(qū)域的選取，從而解決了多水印嵌入、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)學圖像的多重數(shù)字水印問題，同時解決了醫(yī)學圖像應(yīng)用中出現(xiàn)的抗擊幾何攻擊和抗擊常規(guī)攻擊問題，以保護病患信息的隱秘性。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是這樣進行的先對醫(yī)學圖像進行小波變換，得到“近似系數(shù)”和“細節(jié)系數(shù)”，而根據(jù)小波理念可知，“近似系數(shù)”代表醫(yī)學圖像的低頻特性，反映的是醫(yī)學圖像的主要輪廓；“細節(jié)系數(shù)”代表醫(yī)學圖像的高頻特性反映的是醫(yī)學圖像的細節(jié)信息。由于小波變換本身的抗幾何攻擊能力較差，為此，我們先對醫(yī)學圖像進行小波變換 (DWT)，然后再對反映低頻特性的“近似系數(shù)”再進行全局余弦變換(DCT)，在DCT系數(shù)中，提取一個抗幾何攻擊的特征向量，并將水印技術(shù)與密碼學中的Hash函數(shù)和“第三方概念”有機結(jié)合起來，實現(xiàn)了基于小波變換，抗幾何攻擊大容量數(shù)字水印的嵌入。本發(fā)明所采用的方法包括水印嵌入和水印提取兩大部分，第一部分為多重水印嵌入方法，包括(1)通過對醫(yī)學圖像進行小波變換，然后對近似系數(shù)進行全局DCT變換，得到圖像的一個視覺特征向量 V(J) ； (2)根據(jù)要嵌入的多重水印Wk(j)，k= 1，2，...，n;n表示嵌入的水印個數(shù)，和在醫(yī)學圖像中提取的特征向量V(j)，通過Hash函數(shù)運算，生成二值邏輯序列Keyk(j)，然后將二值邏輯序列Keyk(j)存在第三方。第二部分為多重水印提取方法，包括C3)求出待測圖像的視覺特征向量V’ (j) ； (4)利用以存在第三方的二值邏輯序列Keyk(j)和待測醫(yī)學圖像的特征向量V’ (j)，提取出多重水印Wk’(j)?，F(xiàn)對本發(fā)明的方法進行詳細說明如下首先用Wk(j)表示要多個醫(yī)學專家的電子簽名，即要嵌入的多重水印，Wk(j)= Iwk(j) |w(j) = 0，1 ;1彡j彡L，1彡k彡η}，L代表要嵌入的一個水印長度，η為嵌入水印的個數(shù)。原始圖像記為F = {f(i, j) I f(i，j) e R ;1彡i彡Ni，1彡j彡N2)}，其中，f(i, j)表示原始醫(yī)學圖像的像素灰度值，設(shè)m = N2 = N。第一部分水印嵌入方法1)通過對原始醫(yī)學圖像進行小波變換，然后對小波變換的“近似系數(shù)”再進行全局 DCT變換，在DCT的低中頻系數(shù)中，得到該醫(yī)學圖像的一個抗幾何攻擊的特征向量V(j)。先對原圖F (i，j)進行DWT小波變換，得到系數(shù)矩陣ca_cd (i，j)，再對其中的“近似系數(shù)” ca(i，j)進行全局DCT變換，，得到DCT系數(shù)矩陣DF (i，j)，再從DCT系數(shù)矩陣DF (i， j)的低中頻系數(shù)中得到頻率由低到高的DCT系數(shù)序列，取前L個值，并通過DCT系數(shù)符號運算得到該圖像的視覺特征向量V(j)，方便起見，這里一個復數(shù)看成實部、虛部(虛部只看系數(shù))兩個系數(shù)，當系數(shù)值為“正”時我們用“1”表示(含系數(shù)值為“0”的情況)，系數(shù)為負時用“0”表示，主要過程描述如下ca_cd (i，j) = DWT2 (F (i，j))DF(i, j) = DCT2(ca(i, j))V(j) = -Sign(DF(i, j))2)根據(jù)水印Wk(j)和圖像的視覺特征向量V(j)生成一個二值邏輯序列Keyk(j)。Keyk (j)=V(j) Wk (j); k二1,2”. .,ηKeyk(J)是由圖像的視覺特征向量V(j)和水印Wk(j)，通過密碼學常用的Hash函數(shù)生成。保存Keyk(j)，在以后提取水印時需用。通過將Keyk(j)作為密鑰向第三方申請， 以獲得原圖像的所有權(quán)，從而達到保護醫(yī)學圖像的目的。第二部分水印提取方法3)求出待測醫(yī)學圖像的視覺特征向量V’(j)。設(shè)待測圖像為F’ (i,j)，經(jīng)過小波變換(DWT)，再對其近似系數(shù)進行的全局傅里葉變換(DCT)，得到DCT系數(shù)矩陣為DF’(i，j)，按上述Mepl方法，求得待測圖像的視覺特征向量V’ (j)；
ca_cd，(i, j) = DWT2(F' (i，j))DF，(i, j) =DCT2(ca，(i，j))V，(j) =-Sign(DF，(i，j))4)在待測圖像中提取出水印Wk’(j)。根據(jù)在嵌入水印時生成的Keyk(j)和待測圖像的視覺特征向量V’(j)，利用Hash 性質(zhì)可以提取出待測圖像的水印Wk’(j)。Wk'G)=Keyk (j) θ V,(j)再根據(jù)Wk(j)和Wk’ (j)的相關(guān)程度來判別待測圖像的所有權(quán)和患者的個人信息。本發(fā)明與現(xiàn)有的醫(yī)學水印技術(shù)比較有以下優(yōu)點由于本發(fā)明是基于DWT和DCT變換的數(shù)字水印技術(shù)，DffT是下一代圖像壓縮技術(shù) JPEG2000的核心，DCT是現(xiàn)在最流行圖像壓縮JPEG的核心，因此，該算法現(xiàn)在和將來的壓縮軟件都有較好的兼容性，并且多重水印的嵌入和提取是在頻域中進行，通過后面的實驗數(shù)據(jù)證實，該水印不僅有較強的抗常規(guī)攻擊能力，而且有較強的抗幾何攻擊能力；不需要人為的進行感興趣區(qū)域的選取，從而解決了多重水印嵌入的快捷性問題；嵌入的多重水印是一種零水印，不影響原始醫(yī)學圖像質(zhì)量，在醫(yī)療方面具有很高的實用價值，并且該算法可適用于其他領(lǐng)域；利用第三方的概念，適應(yīng)了現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)推廣的實用化和規(guī)范化；同時插入的水印個數(shù)不受容量的限制。以下從理論基礎(chǔ)和試驗數(shù)據(jù)說明1)離散小波變換(DWT)S. Mallat于1988年提出的小波變換(DWT)，是近幾年興起的一個新的信號分析理論，它是一種“時一頻”分析方法，其基本思想是以小波函數(shù)Ut)為基底，對信號f(t)進行分解。Ψ (αβ) = [(f{t)￥ab{t)dt其中小波函數(shù)i^,b(t)是由同一基底函數(shù)Ψ (t)出經(jīng)平移、伸縮而得到的一組函數(shù)。
權(quán)利要求
1. 一種基于DWT和DCT的醫(yī)學圖像魯棒多水印方法，其特征在于基于小波、余弦變換及抗幾何攻擊的特征向量的提取，并將水印技術(shù)、密碼學中的Hash函數(shù)特性和“第三方”概念有機結(jié)合起來，實現(xiàn)了在醫(yī)學圖像中嵌入多重數(shù)字水印的方法，該方法共分兩個部分，共計四個步驟第一部分是多重水印嵌入通過對多重水印的嵌入操作，得到相應(yīng)的二值邏輯序列 Keyk(J)；1)對原始醫(yī)學圖像進行小波變換，再對近似系數(shù)進行全局余弦變換，在余弦變換系數(shù)中，根據(jù)低中頻系數(shù)的符號序列來得到該醫(yī)學圖像的一個抗幾何攻擊的特征向量V(j)；2)利用Hash函數(shù)和要嵌入的多重水印Wk(J)，k= 0，1，2，· · ·，η ；得到二值邏輯序列 Keyk(J),KeykG)= VG) WkG);保存Keyk(j)，下面提取水印時要用到，通過把Keyk(j)作為密鑰向第三方申請，以獲得對原始醫(yī)學圖像的所有權(quán)；第二部分是多重水印提取通過二值邏輯序列Keyk(j)和待測醫(yī)學圖像的抗幾何攻擊的特征向量V’ (j)，提取出多重水印Wk(j)；3)對待測醫(yī)學圖像進行小波變換和對近似系數(shù)進行全局DCT變換；在變換系數(shù)中，根據(jù)低中頻系數(shù)的符號提取出待測醫(yī)學圖像的一個抗幾何攻擊的特征向量V’ (j)；4)利用Hash函數(shù)性質(zhì)，和存在第三方的Keyk(j)，提取出水印，WkO)= KeykG) V'G)；將Wk(j)和Wk’ (j)進行歸一化相關(guān)系數(shù)計算，來確定醫(yī)學圖像的所有權(quán)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于DWT和DCT的醫(yī)學圖像魯棒多水印方法，是先進行多水印的嵌入，包括(1)對原始醫(yī)學圖像進行DWT變換，再對其逼近子圖進行全圖DCT變換，在變換系數(shù)中提取一個能代表原始圖像重要視覺特征的向量；(2)利用該特征向量和要嵌入的多個水印通過Hash函數(shù)得到相應(yīng)的二值邏輯序列，并將該二值序列存于第三方；然后進行多水印提取，包括(3)對加入待測醫(yī)學圖像進行DWT變換，再對逼近子圖DCT變換，找到待測圖像的一個視覺特征向量；(4)利用Hash函數(shù)性質(zhì)和存在第三方的二值邏輯序列來提取多個水印。本發(fā)明解決了醫(yī)學圖像應(yīng)用中出現(xiàn)的抗擊幾何攻擊和抗擊常規(guī)攻擊問題，以保護病患信息的隱秘性。
文檔編號G06T1/00GK102360486SQ20111029095
公開日2012年2月22日 申請日期2011年9月13日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月13日
發(fā)明者李京兵, 杜文才, 陳延偉 申請人:海南大學