基于深度图像映射的三维网格模型盲水印方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102622721A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102622721A(43)申请公布日2012.08.01(21)申请号201210058842.3(22)申请日2012.03.06(71)申请人福建师范大学地址350000福建省福州市仓山区上山路8号福建师大科技处(72)发明人姚志强郭永宁姚秀芳孔祥增(74)专利代理机构福州君诚知识产权代理有限公司35211代理人戴雨君(51)Int.Cl.G06T1/00(2006.01)权利要求书权利要求书2页2页说明书说明书77页页附图附图11页(54)发明名称基于深度图像映射的三维网格模型盲水印方法(57)摘要本发明提出一种新的三维网格模型盲水印方法，其通过建立顶点领域，运用3D模型表面粗糙度概念，以粗糙度为标准选择一组特征点，以特征点为重心把模型划分为若干块，每块沿相应方向投影生成深度图像的3D网格模型建立。这样三维模型的水印策略转换为图像水印问题，就是把图像分行进行准均匀B样条曲线表示，对B样条进行样条小波分解，水印信息嵌入到B样条小波的低分辨率曲线上并逆映射到三维模型。在水印提取系统中，基于特征点约定信息和原始模型映射而成的深度图像可以检测水印。该盲水印方法鲁棒性能高，对网格简化、剪切、噪声、相似变换和一定程度的混合攻击有较强的免疫能力。CN10267ACN102622721A权利要求书1/2页1.基于深度图像映射的三维网格模型盲水印方法，其特征在于：其包括步骤如下：(1)3D网格模型建立的步骤：①三维模型中心的选取：M表示3D网格模型，其顶点表示为vi∈M(i＝1，2，...，N)，其坐标定义为向量Vi，模型中心其中Ei为i号面片的面积，E为3D网格模型的表面积，F为模型面片数，ni为i号面片的归一化法向量；②三维模型对齐：对齐方法是PCA方法，也称Karhunen-Loeve变换，PCA以一组顶点作为输出，生成不相关的特性统计量；③顶点邻域建立：任一顶点vi的邻域表示为：N(vi)＝{vj||vivj|＞0，j＝1，2，...，N}，其中|vivj|＞0表示vi和vj之间存在连接关系，即存在边连接vi和vj，vj为与vi相邻顶点，N是3D网格模型的顶点数，所有与vi只用一条边连接的顶点之集为一环邻域，不包括vi本身，类推可得到vi的α环邻域；④特征点选择：在顶点邻域内较为突出的点被认定为特征点，顶点vi的法向方向由其一环邻域顶点加权平均确定，具体表示为以下公式：其中Ni为邻域顶点数，Vm为三维模型所有顶点到模型中心的向量总就表示vi的法向向量，邻域粗糙度其中D(vi)表示vi的法向向量与其邻域顶点vj的法向向量间夹角(弧度)之和，选择使D(vi)从快速增大转变为稳定顶点vi为特征点；⑤网格分片与深度图生成：将每个特征点设为各网格块的重心，把三维模型分片成若干块，对每块三维模型分片投影创建深度图像；(2)水印嵌入与检测的处理步骤：①水印信息生成：创建一个矩阵W，W将在水印嵌入阶段加载到载体3D网格模型；②水印嵌入：矩阵W对应三维模型分片投影生成深度图像，将深度图像进行准均匀B样条曲线表示，对B样条进行样条小波分解，水印信息嵌入到B样条小波的低分辨率曲线上并逆映射到三维模型；③水印检测：将待检水印的三维几何模型对齐到规范位置，并接收传输到水印提取系统的特征点，接着以特征点为重心对3D网格模型进行分片计算；(3)水印提取时的处理步骤：①对齐到规范位置；②三维模型分片：提取水印时模型分片需要原嵌入水印时所搜索的特征点信息，该信息由嵌入水印方传输给水印提取方；③映射形成一组深度图像；④将提取出来的深度图像与原来嵌入水印时的深度图像对比提取出水印，原来嵌入水印时的深度图像需要由水印嵌入方传输给水印提取方。2.按照权利要求1所述的基于深度图像映射的三维网格模型盲水印方法，其特征在于：所述的创建深度图像是指定图像的x-y方向和图像分辨率，具体方法如下：(1)选择与测地距离最大的特征点2CN102622721A权利要求书2/2页(2)令X沿此分片法向向量在参考平面上的投影定义为x轴，垂直于x轴的方向定义为y轴，(3)参考平面有效区域为矩形，矩形框分别平行于x、y轴，有效区域以恰好包含Ps所有顶点的投影点为宜，其x和y方向分别平均划分为col和row段(每段的长度一般要大于特征点的α环邻域的最大径向距离)，因此有row×col个格点，每个格点记为g(i，j)，i＝0，1，...，col-1；j＝0，1，...，row-1.为了水印系统中信号小波变换的需要，要求col＝2τ+3(τ为适合的整数)，图像的像素值存放的是每个格点g(i，j)到3D网格模型表面的距离，距离的计算过程为：①换算出参考平面上每个格点g(i，j)在3D网格模型所在三维