激光散斑图像数字水印防伪检测技术
发布时间:2021-11-11 13:41
针对基于DSP的数字水印防伪检测技术,数字水印图像对比精度低,抗几何失真效果差,无法满足数字水印防伪高精度检测要求的问题,提出激光散斑图像数字水印防伪检测技术。通过图像分割、离散余弦变换、数据提取、图像合并等过程在嵌入水印的载体图像内提取完整数字水印;利用激光散斑成像系统分别采集原数字水印与提取得到的数字水印的激光散斑图像,对比两张激光散斑图像中极值点位置,得到数字水印激光散斑图像实际位移量,对比实际位移量与设定的位移阈值,完成数字水印防伪检测。实验结果表明,所提技术能够对抗几何失真,数字水印提取性能高,在确保高防伪检测精度的同时,相对于对比检测技术的峰值信噪比提升5. 43 dB,平均检测时间降低0. 54 s。
【文章来源】:激光杂志. 2020,41(04)北大核心
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
数字水印提取过程
在提取到图像内完整的数字水印后,利用激光散斑成像系统分别采集原数字水印与提取得到的数字水印的激光散斑图像。激光散斑图像是激光照射在物体表面时,散射光经过有所差异的光程后出现彼此干涉的现象,由此现象产生的随机干涉图像[9]。系统结构如图2所示。由于激光散斑图像的本质为散射光经过有所差异的光程后产生的随机干涉图像,因此,激光散斑成像系统的光源需存在相干性[10],通常情况下系统光源选取激光。激光散斑成像系统利用衰减片扩束装置对激光光源实施衰减及扩束处理,使被照射物体可被激光光源均匀照射,提升激光散斑图像质量[11-12];通过CCD摄像机分别采集原数字水印与提取得到的数字水印的激光散斑图像,将图像信号转换成数字信号,方便后续激光散斑图像处理。数字信号最终进入图像处理装置(如计算机)。
利用激光散斑成像系统中的CCD摄像机采集到激光散斑空间强度分布,用M×M像素表示CCD摄像机采样区域面积,则图像处理装置中将获取一个M×M的矩阵,其中各元素分别描述散斑图像在该点的灰度值[13]。图3为CCD摄像机采样的原数字水印与提取得到的数字水印的激光散斑图像。对原数字水印与提取得到的数字水印激光散斑图像各像素点的灰度值同其周围8个像素点的灰度值实施对比,当一像素点的灰度值均大于或小于其周围像素点的灰度值时,说明该像素点为极值点[14],需在另一张激光散斑图像中标出该像素点位置。在两张激光散斑图像中标出全部极值点位置,得到两张标记图[15]。将两张极值点标记图重叠在一起,以较小的灰度值标记提取得到的图像极值点,区分原图像极值点与提取得到的图像极值点,计算图像位移。
【参考文献】:
期刊论文
[1]主动照明强度相干成像散斑效应仿真及实验研究[J]. 李冲,高昕,秦星,李希宇,陆长明. 光子学报. 2019(01)
[2]关于版权信息数字水印隐藏保护仿真研究[J]. 崔立尉,马占飞. 计算机仿真. 2018(02)
[3]高亮度下近红外激光散斑投射的轮廓测量[J]. 梁晋,梁瑜,张桁维,徐劲澜,孟繁昌,尤威,刘烈金. 中国测试. 2017(11)
[4]主动激光散斑投射的面部测量方法研究[J]. 赵鹏亮,梁晋,徐劲澜,武国庆,孟繁昌. 中国测试. 2017(09)
[5]激光散斑血流成像对中医理疗功效的检测[J]. 贾亚威,杨晖,李然,刘宏业,范彦平,郑刚. 光学精密工程. 2017(06)
[6]基于改进惯性矩算法的冷鲜猪肉新鲜度激光散斑图像检测[J]. 蔡健荣,刘梦雷,孙力,卢越,杨杭. 农业工程学报. 2017(07)
[7]基于散斑图像的远程振动频率提取方法研究[J]. 石焕,朱弘,肖容,吴炬,张秋霞,钱荣欣. 激光技术. 2016(06)
[8]基于激光散斑子区域扫描的图像加密[J]. 贺锋涛,张敏. 激光与红外. 2016(05)
[9]基于激光散斑和Henon映射的图像加密方法[J]. 贺锋涛,张敏,白可,孙力. 红外与激光工程. 2016(04)
[10]激光散射图像检测桃果实货架期的食用价值[J]. 徐苗,孙柯,王卓,屠康,潘磊庆,彭菁. 食品科学. 2016(18)
本文编号:3488957
【文章来源】:激光杂志. 2020,41(04)北大核心
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
数字水印提取过程
在提取到图像内完整的数字水印后,利用激光散斑成像系统分别采集原数字水印与提取得到的数字水印的激光散斑图像。激光散斑图像是激光照射在物体表面时,散射光经过有所差异的光程后出现彼此干涉的现象,由此现象产生的随机干涉图像[9]。系统结构如图2所示。由于激光散斑图像的本质为散射光经过有所差异的光程后产生的随机干涉图像,因此,激光散斑成像系统的光源需存在相干性[10],通常情况下系统光源选取激光。激光散斑成像系统利用衰减片扩束装置对激光光源实施衰减及扩束处理,使被照射物体可被激光光源均匀照射,提升激光散斑图像质量[11-12];通过CCD摄像机分别采集原数字水印与提取得到的数字水印的激光散斑图像,将图像信号转换成数字信号,方便后续激光散斑图像处理。数字信号最终进入图像处理装置(如计算机)。
利用激光散斑成像系统中的CCD摄像机采集到激光散斑空间强度分布,用M×M像素表示CCD摄像机采样区域面积,则图像处理装置中将获取一个M×M的矩阵,其中各元素分别描述散斑图像在该点的灰度值[13]。图3为CCD摄像机采样的原数字水印与提取得到的数字水印的激光散斑图像。对原数字水印与提取得到的数字水印激光散斑图像各像素点的灰度值同其周围8个像素点的灰度值实施对比,当一像素点的灰度值均大于或小于其周围像素点的灰度值时,说明该像素点为极值点[14],需在另一张激光散斑图像中标出该像素点位置。在两张激光散斑图像中标出全部极值点位置,得到两张标记图[15]。将两张极值点标记图重叠在一起,以较小的灰度值标记提取得到的图像极值点,区分原图像极值点与提取得到的图像极值点,计算图像位移。
【参考文献】:
期刊论文
[1]主动照明强度相干成像散斑效应仿真及实验研究[J]. 李冲,高昕,秦星,李希宇,陆长明. 光子学报. 2019(01)
[2]关于版权信息数字水印隐藏保护仿真研究[J]. 崔立尉,马占飞. 计算机仿真. 2018(02)
[3]高亮度下近红外激光散斑投射的轮廓测量[J]. 梁晋,梁瑜,张桁维,徐劲澜,孟繁昌,尤威,刘烈金. 中国测试. 2017(11)
[4]主动激光散斑投射的面部测量方法研究[J]. 赵鹏亮,梁晋,徐劲澜,武国庆,孟繁昌. 中国测试. 2017(09)
[5]激光散斑血流成像对中医理疗功效的检测[J]. 贾亚威,杨晖,李然,刘宏业,范彦平,郑刚. 光学精密工程. 2017(06)
[6]基于改进惯性矩算法的冷鲜猪肉新鲜度激光散斑图像检测[J]. 蔡健荣,刘梦雷,孙力,卢越,杨杭. 农业工程学报. 2017(07)
[7]基于散斑图像的远程振动频率提取方法研究[J]. 石焕,朱弘,肖容,吴炬,张秋霞,钱荣欣. 激光技术. 2016(06)
[8]基于激光散斑子区域扫描的图像加密[J]. 贺锋涛,张敏. 激光与红外. 2016(05)
[9]基于激光散斑和Henon映射的图像加密方法[J]. 贺锋涛,张敏,白可,孙力. 红外与激光工程. 2016(04)
[10]激光散射图像检测桃果实货架期的食用价值[J]. 徐苗,孙柯,王卓,屠康,潘磊庆,彭菁. 食品科学. 2016(18)
本文编号:3488957
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