基于指紋與零水印混合架構(gòu)的眼底圖像無損數(shù)字版權(quán)管理方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于指紋與零水印混合架構(gòu)的眼底圖像無損數(shù)字版權(quán)管理方法，該方法首先對規(guī)格化后的眼底圖像進(jìn)行2D?DCT變換，通過對變換后的系數(shù)設(shè)置不同的權(quán)重提取具有高可辨識性和高魯棒性的眼底圖像特征作為指紋，用于基于內(nèi)容的檢索。然后基于VSS視覺密碼算法的零水印版權(quán)保護(hù)方法建立起指紋與水印的映射關(guān)系，用于版權(quán)鑒定。該方法比現(xiàn)存的方法具有以下優(yōu)勢：該方法的整個過程是無損的，滿足精確診斷的要求；對眼底圖像的版權(quán)保護(hù)具有持久性，避免了數(shù)字水印版權(quán)鑒別一次性問題；適用于眼底圖像的數(shù)字版權(quán)管理方法，對眼底相關(guān)疾病的輔助診斷具有一定的臨床意義。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)屬于信息安全領(lǐng)域，涉及一種基于指紋與零水印混合架構(gòu)的眼底圖像無損數(shù)字版權(quán)管理方法。
技術(shù)介紹
眼底圖像是利用眼底照相機對眼球內(nèi)壁進(jìn)行不同角度拍攝而成的圖像，是一種標(biāo)準(zhǔn)的客觀診斷影像。各類眼底疾病如糖尿病視網(wǎng)膜病變、青光眼、高血壓、老年性黃斑變性等都能在眼底圖像中得以體現(xiàn)。為此，眼底圖像的處理與分析對這些疾病的早期篩查、診斷、治療以及輔助診療具有重要意義。眼底圖像作為醫(yī)療數(shù)字內(nèi)容的一部分，以及其固有的臨床醫(yī)學(xué)價值和研究價值都表明眼底圖像理應(yīng)受到有效保護(hù)。然而據(jù)調(diào)查，目前并沒有專門針對眼底圖像進(jìn)行數(shù)字版權(quán)管理的方法，而隨著越來越多的醫(yī)學(xué)影像通過醫(yī)療信息共享平臺來提供跨院的協(xié)同診斷服務(wù)以及遠(yuǎn)程醫(yī)療診斷服務(wù)，各種醫(yī)學(xué)影像包括眼底圖像都容易被非法存儲、復(fù)制、傳播和使用，使得相關(guān)醫(yī)院和研究機構(gòu)遭受巨大的損失。針對上述問題，及時有效地對眼底圖像進(jìn)行數(shù)字版權(quán)管理變得刻不容緩。目前專門針對眼底圖像的數(shù)字版權(quán)管理方法還鮮有研究。主流的數(shù)字版權(quán)管理主要采用密碼學(xué)技術(shù)、數(shù)字水印技術(shù)和數(shù)字指紋技術(shù)。其中數(shù)字水印與數(shù)字指紋研究較多。現(xiàn)今，用于醫(yī)學(xué)影像的數(shù)字水印技術(shù)主要有三類，診斷感興趣區(qū)域無損的水印、完全無損的水印和零水印。診斷感興趣區(qū)域的無損水印將醫(yī)學(xué)影像分割成診斷感興趣區(qū)域和非感興趣區(qū)域，將版權(quán)信息嵌入到非感興趣區(qū)域中，而不對感興趣區(qū)域做任何修改。Lee等先對感興趣區(qū)域做第三層DWT變換，將低頻子帶作為的版權(quán)信息，嵌入到非感興趣區(qū)域的空間域系數(shù)中。Memon等則將版權(quán)信息嵌入到非感興趣區(qū)域的DCT系數(shù)中，并通過對非感興趣區(qū)域的置亂提高水印的安全性。這類技術(shù)避免了對影像感興趣區(qū)域的修改，不影響一般的醫(yī)療診斷，但是非感興趣區(qū)域的不可逆修改在一定程度上會影響診斷結(jié)果，所以用于眼底圖像的數(shù)字版權(quán)管理是不合適的。完全無損的水印技術(shù)主要基于可逆水印技術(shù)，其在水印提取之后，可以完全無損的還原醫(yī)學(xué)影像。An等使用小波域的統(tǒng)計直方圖的平移和聚類來嵌入水印。Lei等針對醫(yī)學(xué)影像的版權(quán)保護(hù)，提出一種魯棒性可逆水印算法。但是這類技術(shù)對于版權(quán)的鑒別是一次性的，在水印提取之后將無法再對眼底圖像版權(quán)進(jìn)行保護(hù)。并且眼底圖像必須在水印提取之后才能還原，給實際篩查和診斷工作帶來嚴(yán)重不便。零水印使用水印信息但是沒有嵌入水印信息，它首先提取數(shù)字影像的魯棒性特征生成主共享，再基于一定的映射算法將水印信息和主共享映射，得到相應(yīng)的映射關(guān)系作為所有權(quán)共享，并將其存儲。在版權(quán)鑒別時，先提取可疑數(shù)字影像的特征來生成可疑的主共享，將其和相應(yīng)的所有權(quán)共享來映射還原水印信息，用水印信息進(jìn)行版權(quán)鑒別。Dong等使用DCT系數(shù)的正負(fù)性對水印信息和主共享進(jìn)行異或生成所有權(quán)共享。Han等先對影像進(jìn)行3層小波變換使用Legendre混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立映射。零水印使用水印信息而沒有嵌入水印信息，不會修改影像內(nèi)容，影像也可以隨時用來進(jìn)行醫(yī)療診斷。但是零水印沒有使用基于內(nèi)容的檢索來主動尋找疑似的侵權(quán)的醫(yī)學(xué)影像，是一種被動的版權(quán)保護(hù)方法。數(shù)字指紋在醫(yī)學(xué)影像中更多的是用來做基于內(nèi)容的檢索，更多考慮的是指紋的可辨識性，少有文獻(xiàn)將其進(jìn)一步用來保護(hù)醫(yī)學(xué)影像的版權(quán)。由于數(shù)字指紋可以進(jìn)行基于內(nèi)容的檢索，能主動去尋找疑似侵權(quán)的醫(yī)學(xué)影像可用于眼底圖像數(shù)字版權(quán)管理。但是數(shù)字指紋提取的是數(shù)字影像的固有特性，并沒有明確的版權(quán)信息，如發(fā)布者信息，使用權(quán)認(rèn)可判斷信息等等，有可能產(chǎn)生不必要的版權(quán)糾紛。由于眼底圖像大多是在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用，因此對其進(jìn)行數(shù)字版權(quán)管理的要求較高，現(xiàn)有的數(shù)字版權(quán)管理方法均不能完全滿足對眼底圖像進(jìn)行數(shù)字版權(quán)管理的諸多要求。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)提出了一種基于指紋與零水印混合架構(gòu)的眼底圖像無損數(shù)字版權(quán)管理方法，針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，采用指紋與零水印混合架構(gòu)，實現(xiàn)對眼底圖像的無損數(shù)字版權(quán)管理。一種基于指紋與零水印混合架構(gòu)的眼底圖像無損數(shù)字版權(quán)管理方法，包括兩個階段，分別為版權(quán)標(biāo)記階段和版權(quán)識別階段；版權(quán)標(biāo)記階段：首先，對規(guī)格化后的眼底圖像進(jìn)行2D-DCT變換，通過對變換后的圖像提取眼底圖像特征作為眼底圖像指紋，存入眼底圖像指紋數(shù)據(jù)庫，用于基于內(nèi)容的檢索；然后，基于眼底圖像指紋生成眼底圖像主共享，基于VSS視覺密碼算法建立眼底圖像主共享與水印之間的映射關(guān)系，并依據(jù)映射關(guān)系生成從共享，存入從共享數(shù)據(jù)庫；版權(quán)識別階段：從眼底圖像指紋數(shù)據(jù)庫中尋找與可疑眼底圖像的指紋最接近的指紋，如果兩者之間的海明距離大于給定的閾值則認(rèn)為此可疑眼底圖像合法，無需后續(xù)操作，否則，根據(jù)可疑眼底圖像指紋最接近的指紋在從共享數(shù)據(jù)庫中找到對應(yīng)的從共享，并基于VSS視覺密碼算法，利用可疑眼底圖像的主共享生成對應(yīng)的可疑水印圖像，計算可疑水印圖像與最接近的指紋對應(yīng)的原始水印圖像的相似度，完成眼底圖像無損數(shù)字版權(quán)管理。原始水印圖像是指每張合法的眼底圖像所添加版權(quán)信息圖像。所述指紋特征的提取過程如下：首先，將眼底圖像處理成標(biāo)準(zhǔn)化大小的灰度圖像，然后對灰度圖像進(jìn)行2D-DCT變換獲得變換后的頻率域圖像，提取變換后的頻率域圖像中的低頻部分作為特征提取區(qū)域，并對特征提取區(qū)域作為眼底圖像特征矩陣；最后將眼底圖像特征矩陣轉(zhuǎn)換為指紋f(t)： f ( t ) = 1 , I ( t ) ≥ ϵ 0 , I ( t ) < ϵ ]]>其中，I(t)表示眼底圖像特征矩陣中的各元素的值，ε為眼底圖像特征矩陣中所有元素的中值。對特征提取區(qū)域按照以下公式進(jìn)行權(quán)重設(shè)置，獲得新的眼底圖像特征矩陣X’，用于轉(zhuǎn)換獲得指紋： X , i , j = A 本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點】
一種基于指紋與零水印混合架構(gòu)的眼底圖像無損數(shù)字版權(quán)管理方法，其特征在于，包括兩個階段，分別為版權(quán)標(biāo)記階段和版權(quán)識別階段；版權(quán)標(biāo)記階段：首先，對規(guī)格化后的眼底圖像進(jìn)行2D?DCT變換，通過對變換后的圖像提取眼底圖像特征作為眼底圖像指紋，存入眼底圖像指紋數(shù)據(jù)庫；然后，基于眼底圖像指紋生成眼底圖像主共享，基于VSS視覺密碼算法建立眼底圖像主共享與水印之間的映射關(guān)系，并依據(jù)映射關(guān)系生成從共享，存入從共享數(shù)據(jù)庫；版權(quán)識別階段：從眼底圖像指紋數(shù)據(jù)庫中尋找與可疑眼底圖像的指紋最接近的指紋，如果兩者之間的海明距離大于給定的閾值則認(rèn)為此可疑眼底圖像合法，無需后續(xù)操作，否則，根據(jù)可疑眼底圖像指紋最接近的指紋在從共享數(shù)據(jù)庫中找到對應(yīng)的從共享，并基于VSS視覺密碼算法，利用可疑眼底圖像的主共享生成對應(yīng)的可疑水印圖像，計算可疑水印圖像與最接近的指紋對應(yīng)的原始水印圖像的相似度，完成眼底圖像無損數(shù)字版權(quán)管理。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于指紋與零水印混合架構(gòu)的眼底圖像無損數(shù)字版權(quán)管理方法，其特征在于，包括兩個階段，分別為版權(quán)標(biāo)記階段和版權(quán)識別階段；版權(quán)標(biāo)記階段：首先，對規(guī)格化后的眼底圖像進(jìn)行2D-DCT變換，通過對變換后的圖像提取眼底圖像特征作為眼底圖像指紋，存入眼底圖像指紋數(shù)據(jù)庫；然后，基于眼底圖像指紋生成眼底圖像主共享，基于VSS視覺密碼算法建立眼底圖像主共享與水印之間的映射關(guān)系，并依據(jù)映射關(guān)系生成從共享，存入從共享數(shù)據(jù)庫；版權(quán)識別階段：從眼底圖像指紋數(shù)據(jù)庫中尋找與可疑眼底圖像的指紋最接近的指紋，如果兩者之間的海明距離大于給定的閾值則認(rèn)為此可疑眼底圖像合法，無需后續(xù)操作，否則，根據(jù)可疑眼底圖像指紋最接近的指紋在從共享數(shù)據(jù)庫中找到對應(yīng)的從共享，并基于VSS視覺密碼算法，利用可疑眼底圖像的主共享生成對應(yīng)的可疑水印圖像，計算可疑水印圖像與最接近的指紋對應(yīng)的原始水印圖像的相似度，完成眼底圖像無損數(shù)字版權(quán)管理。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述指紋特征的提取過程如下：首先，將眼底圖像處理成標(biāo)準(zhǔn)化大小的灰度圖像，然后對灰度圖像進(jìn)行2D-DCT變換獲得變換后的頻率域圖像，提取變換后的頻率域圖像中的低頻部分作為特征提取區(qū)域，并對特征提取區(qū)域作為眼底圖像特征矩陣；最后將眼底圖像特征矩陣轉(zhuǎn)換為指紋f(t)： f ( t ) = 1 , I ( t ) ≥ ϵ 0 , I ( t ) < ϵ ]]>其中，I(t)表示眼底圖像特征矩陣中的各元素的值，ε為眼底圖像特征矩陣中所有元素的中值。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，對特征提取區(qū)域按照以下公式進(jìn)行權(quán)重設(shè)置，獲得新的眼底圖像特征矩陣X’，用于轉(zhuǎn)換獲得指紋： X , i , j = A i , j , 1 ≤ i , j ≤ 16 ; A i , j - 16 , 1 ≤ i ≤ 16 , 17 ≤ j ≤ 32 ; C i - 16 , j , 17 ≤ i ≤ 32 , 1 ≤ j ≤ 16 ; A i - 16 , j - 16 , 17 ≤ i , j ≤ 32 ; ]]>其中，4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于VSS視覺密碼算法的零水印版權(quán)保護(hù)方法建立特征指紋與水印的映射關(guān)系生成主共享和從共享的具體過程如下：首先，將指紋特征轉(zhuǎn)化成32×32的眼底指紋矩陣F，將眼底指紋矩陣F中的每個元素按照以下規(guī)則進(jìn)行矩陣擴展，得到主共享M： M i , j = 1 0 0 1 , F i , j = 1 ; 0 1 1 0 , F i , j = 0 ; ]]>其中，F(xiàn)i,j為眼底指紋矩陣F中坐標(biāo)為(i,j)的元素，1≤i≤32,1≤j≤32；其次，將大小與眼底指紋矩陣F相同的待添加的二值水印圖像W和主共享M進(jìn)行VSS映射生成從共享O： O i , j = 0 1 1 0 , W i , j = 1 , M i , j = 0 1 1 0 ...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：鄒北驥，杜婧瑜，劉熙堯，
申請(專利權(quán))人：中南大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：湖南;43