一种基于边缘检测误差扩散算法的潜像边界改进方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108921770A(43)申请公布日2018.11.30(21)申请号201810768643.9(22)申请日2018.07.13(71)申请人合肥信亚达智能科技有限公司地址230000安徽省合肥市经济技术开发区芙蓉路北明珠湖畔5幢1112室(72)发明人张玉(74)专利代理机构合肥道正企智知识产权代理有限公司34130代理人武金花(51)Int.Cl.G06T1/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图6页(54)发明名称一种基于边缘检测误差扩散算法的潜像边界改进方法(57)摘要本发明公开了一种基于边缘检测误差扩散算法的潜像边界改进方法，包括如下步骤：步骤(1)、输入目标图像并分色；步骤(2)、调幅加网；步骤(3)、得到隐藏信息的潜像；步骤(4)、在隐形通道的半色调图中调整潜像边界和内部的网点，包括一次调整和二次调整；合成得到嵌入有隐藏信息的目标图像的半色调图。本发明采用潜像边界上网点的差值动态的获得误差分散系数，按照系数量化灰度值的误差并向周围的网点分散处理，将隐藏信息的轮廓特征和误差的分散联系在一起，可以有效的改善隐藏信息轮廓显现导致防伪失效的问题。CN108921770ACN108921770A权利要求书1/2页1.一种基于边缘检测误差扩散算法的潜像边界改进方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)、输入目标图像，对目标图像的CMYK通道进行分色得到C、M、Y和K共4个通道，选择其中至少一个通道作为隐形通道；步骤(2)、采用调幅加网技术，设置网点的生成方法为模型法或者生长模型法，加网处理得到由网点组成的4个通道的半色调图；步骤(3)、确定需要嵌入至隐形通道的隐藏信息，确定嵌入位置，在隐形通道的半色调图中得到隐藏信息的潜像；步骤(4)、在隐形通道的半色调图中调整潜像边界和内部的网点，包括一次调整和二次调整；一次调整为：设置位移方向和位移距离，采用相位调制法位移潜像内部和边界上的网点；二次调整为：根据位移方向，采用边缘检测误差扩散算法，重新计算并设置潜像边界上的网点的灰度值；一次调整和二次调整完成后，得到嵌入有隐藏信息的隐形通道的半色调图，与剩余通道的半色调图合成，得到嵌入有隐藏信息的目标图像的半色调图。2.根据权利要求1所述的基于边缘检测误差扩散算法的潜像边界改进方法，其特征在于：所述目标图像包括x×y个像素点，记(x,y)为像素点的坐标。3.根据权利要求2所述的基于边缘检测误差扩散算法的潜像边界改进方法，其特征在于：所述二次调整的方法为：(1)、记潜像边界上位于上方边界的网点的集合为集合A，集合A中各个网点的灰度值为fA(x,y)，计算集合A中各个网点的灰度值与其邻域内网点的灰度值的差值，记为ex-1,y-1、ex-1,y、ex-1,y+1和ex,y-1；ex-1,y-1＝|fA(x-1,y-1)-fA(x,y)|；ex-1,y＝|fA(x-1,y)-fA(x,y)|；ex-1,y+1＝|fA(x-1,y+1)-fA(x,y)|；ex,y-1＝|fA(x,y-1)-fA(x,y)|；其中，fA(x-1,y-1)、fA(x-1,y)、fA(x-1,y+1)、fA(x,y-1)表示目标图像中对应位置的灰度值；(2)、将差值ex-1,y-1、ex-1,y、ex-1,y+1和ex,y-1由大至小排序，得到差值最大的方向和差值最小的方向，重新设置集合A网点的灰度值，记为f′A(x,y)；f′A(x,y)＝μ1fA(x-1,y-1)+μ2fA(x-1,y)+μ3fA(x-1,y+1)+μ4fA(x,y)；式中μ1、μ2、μ3和μ4为分散系数，μ1、μ2、μ3和μ4均不相等，且μ1、μ2、μ3和μ4中的最大值为最小值为中间值为和差值最大的方向采用最小的分散系数，差值最小的方向采用最大的分散系数。4.根据权利要求2所述的基于边缘检测误差扩散算法的潜像边界改进方法，其特征在于：所述二次调整的方法为：(1)、记潜像边界上位于下方边界的网点的集合为集合B，集合B中各个网点的灰度值为fB(x,y)，计算集合B中各个网点的灰度值与其邻域内网点的灰度值的差值，记为tx-1,y-1、tx-1,y、tx-1,y+1和tx,y-1；2CN108921770A权利要求书2/2页tx-1,y-1＝|fB(x-1,y-1)-fB(x,y)|；tx-1,y＝|fB(x-1,y)-fB(x,y)|；tx-1,y+1＝|fB(x-1,y+1)-fB(x,y)|；tx,y-1＝|fB(x,y-1)-fB(x,y)|；其中，fB(x-1,y-1)、fB(x-1,y)、fB(x-1,y+1)、fB(x,y-1)表示目标图像中对应位置的灰度值；(2)、将差值tx-1,y-1、tx-