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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利一种基于图变换和粒子群优化算法的融合域盲水印方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115510404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211143871.X，技术领域涉及：G06F21/16；该发明授权一种基于图变换和粒子群优化算法的融合域盲水印方法是由苏庆堂;胡方旭;王环英设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图变换和粒子群优化算法的融合域盲水印方法在说明书摘要公布了：本发明结合空域数字水印算法运行速度快和频域数字水印算法鲁棒性高的优点，公开了一种基于图变换和粒子群优化算法的融合域盲水印方法。本发明根据图变换去数据相关的特性，并结合粒子群优化算法获得最优解的特性，首先在空域中获得图像块经图变换后的第一个频域系数，然后在空域中利用该系数完成数字水印的嵌入与盲提取，最后使用粒子群优化算法进行优化以选取最优的量化步长。该发明能将彩色图像数字水印嵌入到彩色宿主图像中，不但具有较好的水印隐蔽性和较强的鲁棒性，而且具有较好的实时性和安全性，解决了大容量彩色图像数字水印运行速度慢的难题，适用于快速、高效、安全地进行数字媒体版权保护的场合。

本发明授权一种基于图变换和粒子群优化算法的融合域盲水印方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图变换和粒子群优化算法的融合域盲水印方法，其特征在于通过具体的水印嵌入过程和提取过程来实现，其水印嵌入过程描述如下： 第一步：首先，将一幅像素个数为N×N的24位彩色图像数字水印W依照红、绿、蓝三基色的顺序分成3个分层水印图像Wi；然后，将每个分层水印图像进行基于密钥Kai，Kbi，Kci的分数阶Chen式混沌映射加密；最后，将加密后的分层水印图像Wi’中的每个十进制数表示的像素用8位二进制数表示，并依次连接形成长度为8N2的分层水印位序列SWi，其中密钥Kai，Kbi，Kci由非对称加密算法RSA随机产生，i＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层； 第二步：将一幅像素个数为M×M的彩色载体图像C依照红、绿、蓝三基色的顺序分成3个分层载体图像Ci；同时，把每一个分层载体图像Ci分成像素个数为m×m的非重叠图像块；根据分层水印位序列SWi的长度8N2，利用基于密钥Kdi的MD5哈希伪随机置乱算法生成不重复的选块序列，在分层载体图像Ci中选择合适位置的图像块，以实现嵌入位置随机化，从而提高水印抗剪切攻击的鲁棒性，其中8N2＝M×Mm×m，i＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层； 第三步：选取一个图像块B，并按照公式1在空域中直接计算出其经过图变换后的第一个频域系数G1,1； 其中，m是图像块B的边长像素个数，Bx,y表示图像块B第x行第y列的像素值； 第四步：从分层水印位序列SWi中按先后顺序取出一位待嵌入的水印信息w，依据嵌入水印信息及公式2、3和4计算出经量化后的第一个频域系数G*1,1； 其中，mod.为取余函数，abs.为绝对值函数，T为量化步长，δ是缩放因子，i＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层； 第五步：利用公式5和6，将量化前后的第一个频域系数的变化量change放大m倍后均匀地分布到图像块B的所有像素上，即可得到含水印图像块B*； B*x,y＝roundBx,y+deltf6 其中，且为第一个频域系数的变化量，m为图像块B的边长像素个数，round.为四舍五入函数，deltf为像素值的平均修改量，B*x,y表示含水印图像块B*第x行第y列的像素值； 第六步：考虑到像素值范围在0～255之间，单纯的进行像素值的加减会造成像素越界现象，以致水印位提取错误，故对方案进行优化，将像素值Bx,y的修改分成以下三种情况讨论，即： 1当没有溢出时，即如果absdeltf＜minB或deltf＞0且minB＜deltf且maxB＜255-deltf，则对相应位置的像素按照公式6修改； B*x,y＝roundBx,y+deltf6 其中，abs.为绝对值函数，min.为取最小值函数，max.为取最大值函数，round.为四舍五入函数，deltf为像素值的平均修改量； 2当出现下溢情况时，即deltf＜0且minB＜absdeltf，如果，则将平均分配到最小像素值上，如公式7所示； 其中，min.为取最小值函数，Bm1,n1为B的最小像素值，m1,n1为最小像素值所在位置，round.为四舍五入函数，deltf为像素值的平均修改量，T为量化步长，num1为最小像素值的数量；否则，相应位置的像素按照公式8修改； 其中，round.为四舍五入函数，deltf为像素值的平均修改量，T为量化步长； 3当出现上溢情况时，即deltf＞0且maxB+deltf＞255，如果，则将平均分配到最大像素值上，如公式9所示： 其中，max.为取最大值函数，round.为四舍五入取整函数，Bm2,n2为最大像素值，m2,n2为最大像素值所在位置，deltf为像素值的平均修改量，T为量化步长，num2为最大像素值的数量；否则，相应位置的像素修改如公式10所示 其中，round.为四舍五入函数，deltf为像素值的平均修改量，T为量化步长； 第七步：将含水印图像块B*更新到其在分层载体图像Ci中的相应位置，其中i＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层； 第八步：重复执行本过程的第三步到第七步，直到所有的水印信息都被嵌入完成为止，由此得到含水印的分层载体图像Ci*；最后，将含水印的分层载体图像Ci*重新组合并获得像素个数为M×M的含水印图像C*； 第九步：综合考虑峰值信噪比、结构相似度、归一化互相关系数、误码率衡量指标，利用粒子群优化算法选取最优量化步长Topt； 第十步：利用公式11所示的康托尔配对函数对上述步骤中的重要参数进行配对加密，生成一个大整数密钥，其中，重要参数包括最优量化步长Topt、图像块尺寸m； 其中，Ψ为康托尔配对函数CantorPair生成的非负大整数，a和b分别为待配对的两个数,a的初始值为Topt，b的初始值为m； 其水印提取过程描述如下： 第一步：利用公式12、13所示的逆康托尔配对函数对大整数Ψ进行解密，得到解密后的重要参数； ＝ψ-β12 ＝μ-b13 其中，，floor.为向下取整函数，sqrt.为绝对值函数，a的最终值为最优量化步长Topt，b的最终值为图像块尺寸m； 第二步：将像素个数为M×M的含水印图像C分成3个分层含水印图像C，并将每一分层含水印图像C进一步分成像素个数为m×m的非重叠图像块，其中i＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层； 第三步：在分层含水印图像C中，利用上述水印嵌入过程中所提到的基于密钥Kd的MD5哈希伪随机置乱算法选择图像块； 第四步：选取一个含水印图像块B，利用公式14在空域中直接计算出其经过图变换得到的第一个频域系数G1,1 其中，m是含水印图像块B的边长像素个数，Bx,y示含水印图像块B在第x行第y列的像素值； 第五步：利用公式15和粒子群优化算法选定的最优量化步长Topt，提取含水印图像块B中所含有的水印w 其中，G1,1为含水印图像块B经图变换得到的第一个频域系数，mod.为取余函数； 第六步：重复执行本过程的第四步和第五步，提取每层二进制水印位序列SW’，然后将每8位二进制信息为一组转换成十进制的像素值，其中i＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层； 第七步：对转化后的加密分层水印图像执行基于密钥Ka，Kb，Kc的分数阶Chen式混沌解密操作并获得提取的分层水印图像W，其中i＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层； 第八步：组合提取的分层水印图像W形成最终的提取水印图像W，其中i＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三层。

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