CN108491913A - 一种含密美化qr码认证的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种含密美化QR码认证的方法,本发明生成步骤如下:对输入的背景图像二值化生成参考QR码;根据RS码建立正向基矩阵,通过高斯约旦消元法生成反向基矩阵;利用正反向基矩阵对QR码优先级高的模块进行黑白翻转,得到过渡QR码图像;针对模块中小方格的亮度调整对模块属性判断;对模块亮度调整并结合其它两个通道生成美化QR码图像;将美化QR码与数字水印防伪技术结合起来生成含密美化QR码。本发明采用美化QR码,使标签携带大量的产品信息并提高包装的美观性,在美化QR码的基础上添加数字水印,增强了QR码的防伪性能,并且将QR码与数字水印防伪技术结合起来,将大大提高防伪性能。
Description
技术领域
本发明属于QR码技术领域,提供一种含密美化QR码认证的方法。一种包括背景图像和QR码融合及嵌入数字水印达到QR码真伪认证的方法。
背景技术
随着互联网时代来临以及智能手机的普及,QR码在日常生活中随处可见,而目前QR码作为移动互联网的入口之一,凭借其制作方便,存储容量大以及扫描稳定等特点,已经成为最常使用的二维码。在移动支付中,QR码作为秘密信息的载体充当着重要的角色,其主要原因是QR码尺寸小、携带方便和数据存储量大等优点。但QR码没有防复制功能,攻击者能够篡改QR码的数据信息,而这些信息往往都是个人和商家的银行账户信息,一旦被篡改,就会发生经济上的损失,而篡改后的QR码人眼难以鉴别真伪。
鉴于上述提到的问题,近年来诞生了使用QR码美化技术与其它码制相结合实现QR码真伪认证策略。数字水印技术是指采用信息隐藏的处理方法,在数字多媒体数据(图像、音频、视频等)嵌入某些特殊的保密信息,用于证明多媒体数据的版权或真伪。将QR码图嵌入数字水印,从QR码检测水印新正确与否来证明改QR码是否经过篡改,从而实现QR码认证的目的。
由于数字水印具有不可见性,不影响原始图像的视觉效果,将QR码美化技术与数字水印防伪技术相结合,生成含密美化QR码,其中通过修改正反向基矩阵来实现QR码美化效果,同时在美化QR码选取一部分区域进行水印的嵌入,将数字水印嵌入到美化QR码中,可以在兼顾美化QR码的解码稳定性的前提下,达到QR码真伪认证的目的,同时背景图的美化效果作为水印嵌入区域降低了攻击者注意,增强QR码的安全性。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足,提供一种含密美化QR码认证的方法,使得使生成的QR码不但具有良好的视觉效果又能检测出数字水印来证明QR码的真伪。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤:
步骤1:生成参考QR码;
1-1.针对输入的背景图像I,将其灰度化并得到灰度图像Ig;
1-2.将灰度图像Ig按照原始QR码的模块结构进行分块,并计算每个分块的平均值来进行阈值化处理,由此生成一幅二值图Im;
1-3.保持原始QR码的符号信息模块和有效数据模块不变,其余模块由二值图Im相应部分进行替换,得到一幅参考QR码Qi;
步骤2:构建正反向基矩阵;
由于QR码是由RS码进行编码,根据RS码编码规则建立矩阵,称其为正向基矩阵,并根据正向基矩阵,通过高斯约旦消元法生成反向基矩阵;
步骤3:生成过渡QR码;
利用Sobel算子提取Ig的边缘信息记为E,利用图割算法提取Ig的显著性区域记为S,同时加入每个模块的距离信息记为D,将上述三个指标结合起来为每个模块赋予一个优先级;并根据此优先级,利用正反向基矩阵对Qi优先级高的模块进行黑白翻转,得到过渡QR码图像Qb,使其能最大程度接近用户指定的背景图像;
步骤4:模块属性判断;
根据Qb版本V和纠错等级C,以及模块边长w,将背景图像I缩放到(17+4V)×w大小的图像记为I,并将I转换到LAB空间,提取L通道,记为L;接着将L按照模块的边长w分割成一系列的小方格,每一个方格的边长是w,然后计算每个小方格的平均亮度值,并与Qb对应模块进行比较;根据预先指定的QR码黑白模块的解码阈值,确定小方格的亮度调整趋势是增加还是减少,以此作为小方格的属性;
步骤5:模块亮度调整;
根据步骤4确定的小方格的属性,对背景图像的L通道进行亮度调整,以满足解码器采样要求;接着,将QR码的符号以及版本信息对应的区域覆盖亮度调整后的相应区域L上,并结合其它两个通道生成美化QR码图像。
步骤6:嵌入水印;
根据步骤5生成的美化QR码图像,在美化QR码上嵌入数字水印,具体:将选取的美化QR码图像的中心区域进行频域变换,将防伪码的比特流作为水印信息嵌入到该中心区域的中频系数上,嵌入模型是加法模型,嵌入强度和次数根据鲁棒性要求进行增加;其中的防伪码是有限位数的六进制数字,其中,防伪码被编码成01比特流。
相对于现有技术,本发明的优点和积极效果在于:
本发明是一种构造新型含密QR码图像的处理方法,将QR码与数字水印防伪技术结合起来:生成含密美化二维码数字图像;防伪码编码加密后,以数字水印的方法隐藏在图像中,使美化二维码具有含密认证的新型防伪形式;识别时通过智能手机软件算法,防伪码信息经过译码解密,将大大提高防伪性能。
本发明的水印载体图像是美化二维码,该美化二维码的生成方法能够利用码字结构特点、纠错编码机制的冗余并结合显著性检测技术,避免视觉重心区域被噪声模块遮挡。另外,还提出了基于正反向基替换规则,可以修改QR码的数据区和校验区,使背景图中显著性区域得到很好地展示。该方法不仅能生成视觉效果较好的美化二维码,同时嵌入数字水印信息用于QR码防伪,具有美化和隐蔽性的统一,增强了QR码的防伪性能,很好地解决了QR码的认证问题。
附图说明
图1是本发明生成二值QR码的流程图;
图2是本发明对二值QR码添加水印的流程图;
图3(a)、(b)、(c)是RS码在QR码中的分布示意图;
图4是正向基向量示意图;
图5是反向基向量示意图;
图6是模块优先级量化过;
图7(a)-7(f)是生成的二值QR码样例示意图;其中:
图7(a)原图(彩色);图7(b)边缘检测结果;图7(c)显著性检测结果图;7(d)像素距离权重;图7(e)像素优先级;图7(f)模块优先级;
图8(a)-8(d)是生成的二值QR码样例示意图;其中:图8(a)5-L版本;图8(b)15-L版本;图8(c)25-L版本;图8(d)35-L版本;
图9对二值QR码进行彩色渲染的结果样例。
图10对二值QR码彩色渲染后加入水印的结果样例。
图11对图9中二值QR码截取部分区域加入水印后平移系数得到频谱图。
具体实施方式
以下通过结合附图对本发明实施例进一步说明,但本发明所述的实施例是说明性的,而不是限定性的。
一种含密美化QR码认证的方法,具体包括如下步骤:
步骤1:生成参考QR码
步骤2:构建正反向基矩阵
步骤3:生成过渡QR码
步骤4:模块属性判断
步骤5:模块亮度调整
步骤6:嵌入水印
步骤1所述的生成参考QR码,具体实现如下:
1-1.针对输入的尺寸为n×n的背景图像I,将其灰度化并得到灰度图像Ig;
1-2.按照QR码的模块长度,将灰度图像Ig按照原始QR码的模块结构进行分块,并计算每个分块的平均值来进行阈值化处理,由此生成一幅二值图Im,具体的:
设每个模块的大小是m×m,将灰度图像Ig平均分成(n/m)2个子图,对于第i个子图,将其记为对于使用公式1进行二值化,得到
其中,x和y是每个像素在背景图像的坐标(x和y的值限制在每一个子图内),W(x,y)代表像素点在一个模块中的采样权重。解码时,解码器对获取的拍照QR码图像模块分块,并使用模块中心的像素作为采样的值。但实际摄像头拍摄到的QR码图像会有变形、失真,所以解码器在对QR码图像进行降采样的时候,采样区域可能会发生偏移,即解码器的采样结果不但与模块中心区域像素有关,还受到周围像素的影响。为此将W(x,y)设置为高斯函数来模拟解码器的解码过程,其中cx,cy表示每个模块的中心坐标,W(x,y)是每个模块在(x,y)位置上的权重值。如公式2所示。
1-3.通过公式1对背景图像进行二值化,同时保持原始QR码的符号信息模块和有效数据模块不变,其余模块由二值图Im相应部分进行替换,得到一幅参考QR码Qi,如图3(a)-(c)所示。
步骤2所述的构建正反向基矩阵,具体实现如下:
将长度为n的RS码记为[n,k],其包含k个数据位,t个校验数据位,t=n-k。QR码中RS码的编码机制如下所述:
2-1.编码器会根据输入文本信息的长度,选择合适的QR码版本和纠错等级;
2-2.对输入的文本信息进行编码,将文本信息对应的数据流称为有效数据流,长度为q。如果有效数据流的长度q小于k,编码器会在有效数据流之后填充长度为p的冗余数据用来占满整个数据空间,使k=p+q。
2-3.编码器会根据k位数据流,计算并产生长度为t的校验字节流。
2-4.编码器将长度为n的RS码的比特流结合定位图形以及符号信息,按照码字分布规律放置在QR码矩阵上。其中,比特流包括q个有效数据位,p个填充数据位和t个校验数据位;如图4是RS码的比特流在QR码中的分布。
RS码具有两个非常重要的性质:RS编码是一种***码,前半部分为原码信息,后半部分为纠错码信息;RS编码是一种可以被异或操作的编码,即两个不同的RS码,通过异或操作可以生成一个新的RS码。例如,对于给定两个RS码,S1=01111,S2=10110,经过异或操作,S3=S1⊕S2=11001,S3仍然是一个合法的RS码。另外,根据解码过程可知,只要解码器采样到的数据可以被校验通过,那么该QR码便可以被正确解码,其中填充数据区并没有存储有效的数据,所以可以根据上述RS码的两个性质,通过黑白翻转模块,动态调整RS码的数据流,而不影响QR码自身纠错容量。为此我们使用两个基矩阵来完成RS数据流的调整,这两个基矩阵一个为正向基矩阵,一个为反向基矩阵。
正向基向量是由长度为k的数据比特流和长度为t的校验比特流组成。其中,在数据流中仅仅只有第i(1≤i≤k)个比特为1,其他位都为0。每一个基向量都是合法的RS码,所有的正向基向量如图5所示。
正向基矩阵记为Mf,如公式3所示,是由正向基向量bi构成,Mf被用来更改RS码的数据区,它可以表示成公式3的形式,其中Ik是k阶单位矩阵,k×t的矩阵P是由基向量的RS码校验比特流组成的校验矩阵。
由于RS码的数学运算是定义在伽罗华域上的,伽罗华域的加减操作与异或操作等价,在正向基矩阵Mf上进行高斯约旦消元,通过行交换和行异或操作将正向基矩阵Mf的校验矩阵P,化简成行阶梯最简形It,可以得到反向基矩阵Mr。反向基矩阵的结构与正向基矩阵的结构相似,其中,每一行是一个反向基向量cj,其中1≤j≤t。cj表明在校验比特流中,其第j个比特是1其余位为0,所有的反向基向量如图6所示。
Mr用来修改RS码的校验区,表示成如公式4的形式:
这里It是t阶单位矩阵,t×k的矩阵R是与反向基矩阵Mr对应的数据区。
步骤3所述的生成过渡QR码,具体实现如下:
利用正反向基矩阵能够黑白翻转QR码数据区与校验区对应的模块,但是受到RS编码的限制,可以翻转模块的个数是固定的,因此,为了使得生成的过渡QR码Qb最接近背景图像的二值化效果,需要将每个模块赋予一个优先级。
3-1.将背景图像的边缘信息、显著性信息、像素的距离信息结合起来,得到一个线性评价QR码模块优先级的函数,如公式5所示:
式中r表示模块的索引,P(r)表示每个模块的优先级,Er与Sr表示每个模块的显著性值,x与y表示模块中每个像素的坐标。D(x,y)表示每个像素点距离背景图像中心的距离,h1和h2是背景图像的高和宽。定义如公式6所示。
由于背景图像的尺寸要大于QR码,为此,首先把E与S通过求均值的方式,将它们缩放到与QR码相同的尺寸,并将它们的值归一化到0-1之间。α、β与λ分别表示边缘信息、显著性信息以及距离信息的权重值,它们的和为1。此处将它们的值分别设为0.6、0.2、0.2。模块优先级量化过程如图7(a)-(f)所示。
3-2.使用正反向基矩阵结合每个模块的优先级,可生成接近背景图像的过渡QR码,即将QR码模块按照对应的优先级从大到小进行排序,选择前P个模块,如果该模块属于数据区则使用正向基矩阵进行异或,数据校验区则使用反向基矩阵进行异或。图8(a)-(d)是生成的过渡QR码样例。
步骤4所述的模块属性判断
将原始背景图像转换到LAB色彩空间,并提取其亮度通道记为L。将L与过渡QR码Qb以模块大小为单位进行比较,根据模块是白色或者黑色分别来提高或者降低L对应小方格的亮度值。
首先将过渡QR码Qb的模块数据信息,用如公式7表示,其中白色模块用0表示,黑色模块用1表示,i和j是QR码模块索引,m和n是像素在模块内的索引,N是QR码模块的总数。
将与Qb叠合的背景图像的亮度通道L,用公式8表示:
L={li+m,j+n|0≤li+m,j+n≤255},i,j=0,1,2...N-1,m,n=0,1,2...w-1.公式8
将L对应于Qb每个模块的亮度值Lavg,用公式9表示:
QR码图像如果要被解码器正确解码,需要经过灰度化和二值化处理。在二值化处理之后,解码器会定位到每个模块的中心区域进行降采样操作。所以模块中心的像素是否包含正确的信息,是正确解码的关键。对于背景图像I用公式10模拟解码器的采样过程,并用该式计算的值估算每个模块被解码器采样时的亮度。
其中c表示模块中心区域的大小,为了保证解码率其至少应该等于模块边长w的1/3,生成的QR码的解码稳定性与视觉效果受到c的影响,c越大,解码稳定性越好,但是视觉效果越差,c越小视觉效果越好,但是解码稳定性越差。W是每个像素的采样权重,在模块的中心区域内,所有像素点被采样的总概率为1。
设定两个阈值tb与tw,tb表示模块被解析成1(黑色)时的上阈值,tw表示模块被解析成0(白色)时的下阈值。表示每个模块的目标采样值。为了保证生成QR码的解码稳定性,模块的像素目标采样值必须符合公式11定义的条件。
tb与tw来判断每个模块中心区域像素的灰度值是否需要调整。是每个模块平均采样值。若用ξ(li,j)表示每个模块的实际采样值,有如下约束:
为了满足上述的约束,可得到亮度调整策略。如下所示:
为了得到每个小方格的亮度平均改变量,根据上式可以得到如下公式:
表示保证每个模块可以被解码器正确解码的改变量。如果已经满足约束条件,表示的亮度值不做调整,若是不满足约束条件,则将加上 的值为正数时,表明的亮度值增加,的值为负数时,的亮度值减少。
步骤5所述的模块亮度调整,具体如下:
当得到每个模块的亮度值的平均改变量之后,可以在上加上使得每个模块的平均灰度值与同位置的Qb模块保持一致,符合解码器正确解码的要求。考虑到解码器对一个模块的采样点,大部分都集中在中心区域,为此将中心区域的像素按照其离模块的中心距离赋予一个权重,这个权重随着像素点离模块中心区域的距离逐渐降低,本发明使用二维高斯函数模拟这个过程(Pi,j表示高斯函数的值,w是模块的边长):
将中心区域的像素值加上与pi+m,j+n的乘积,使得每个模块距离中心越近的像素灰度值改变量越大,越远的改变量越小,并且这个改变量逐渐减小,符合解码器的采样特点和人类的视觉特性。但是高斯权重函数总和为1,按照这种方式,会使得整个模块的平均亮度改变量为远远小于为此,用c2乘以使得模块的平均亮度改变量等于其过程如下式所示:
我们希望当一个模块内的各个像素点的灰度值分布相对混乱的时候,模块内像素被更改的区域越小,平均灰度改变量越大;一个模块内各个像素点的灰度值分布相对平缓的时候,模块内的像素被更改的区域越大,平均灰度改变量越小。为此,使用的高斯函数的标准差系数σi,j需要满足如下公式:
其中,δi,j表示每个模块的图像熵,代表一个模块内像素灰度级分布的聚集程度,聚集程度越低,δi,j越大,聚集程度越高,δi,j越小。p(s)表示一个模块内每个灰度级出现的频率。α1与β1是两个大于零的参数,用来调整δi,j与σi,j的映射关系。
对于高斯函数来说,超过95%的函数值都集中在对称轴左右两边2个标准差的范围内,而对于QR码来说一个模块中心区域对于正确解码至关重要,因此给σi,j设定一个上下阈值,下阈值记为σmin,上阈值记为σmax。令σmin=w/12,σmax=w/8,高斯函数的权重值最小分布在模块中心区域的1/3内,最大分布在模块中心区域的1/2内。为此可以反解出参量α1与β1,如下所示:
经过上述操作后,可以生成兼具解码稳定性与良好视觉效果的美化QR码,如图9所示。在美化QR码的基础上添加数字水印,增强了QR码的防伪性能,如图10所示。
步骤6所述的嵌入数字水印,具体如下:
6-1.将选取的数字图像的中心区域进行频域变换,频域变换采用的是傅里叶变换;
6-2.将防伪码的比特流嵌入频域变换后的中频系数上,中频系数是以傅里叶变换频谱图中心对称方式选取圆环形区域,嵌入模型是加法模型,嵌入强度大于所选频域系数的100倍,嵌入强度和次数可以根据鲁棒性要求进行增加;所述的防伪码是有限位数的六进制数字,将防伪码编码成01比特流。如图11所示。
Claims (8)
1.一种含密美化QR码认证的方法,其特征在于具体包括如下步骤:
步骤1:生成参考QR码;
1-1.针对输入的背景图像I,将其灰度化并得到灰度图像Ig;
1-2.将灰度图像Ig按照原始QR码的模块结构进行分块,并计算每个分块的平均值来进行阈值化处理,由此生成一幅二值图Im;
1-3.保持原始QR码的符号信息模块和有效数据模块不变,其余模块由二值图Im相应部分进行替换,得到一幅参考QR码Qi;
步骤2:构建正反向基矩阵;
由于QR码是由RS码进行编码,根据RS码编码规则建立矩阵,称其为正向基矩阵,并根据正向基矩阵,通过高斯约旦消元法生成反向基矩阵;
步骤3:生成过渡QR码;
利用Sobel算子提取Ig的边缘信息记为E,利用图割算法提取Ig的显著性区域记为S,同时加入每个模块的距离信息记为D,将上述三个指标结合起来为每个模块赋予一个优先级;并根据此优先级,利用正反向基矩阵对Qi优先级高的模块进行黑白翻转,得到过渡QR码图像Qb,使其能最大程度接近用户指定的背景图像;
步骤4:模块属性判断;
根据Qb版本V和纠错等级C,以及模块边长w,将背景图像I缩放到(17+4V)×w大小的图像记为I,并将I转换到LAB空间,提取L通道,记为L;接着将L按照模块的边长w分割成一系列的小方格,每一个方格的边长是w,然后计算每个小方格的平均亮度值,并与Qb对应模块进行比较;根据预先指定的QR码黑白模块的解码阈值,确定小方格的亮度调整趋势是增加还是减少,以此作为小方格的属性;
步骤5:模块亮度调整;
根据步骤4确定的小方格的属性,对背景图像的L通道进行亮度调整,以满足解码器采样要求;接着,将QR码的符号以及版本信息对应的区域覆盖亮度调整后的相应区域L上,并结合其它两个通道生成美化QR码图像;
步骤6:嵌入水印;
根据步骤5生成的美化QR码图像,在美化QR码的中心区域进行频域变换,将防伪码的比特流作为水印信息嵌入频域变换后的中频系数上,嵌入模型是加法模型,嵌入强度和次数可以根据鲁棒性要求进行增加;其中的防伪码是有限位数的六进制数字,防伪码被编码成01比特流。
2.根据权利要求1所述的一种融合图像后与含密QR码的方法,其特征在于步骤1-2二值图的生成具体如下:
设每个模块的大小是m×m,将灰度图像Ig平均分成(n/m)2个子图,对于第i个子图,将其记为对于使用公式1进行二值化,得到
其中,x和y是每个像素在背景图像的坐标(x和y的值限制在每一个子图内),W(x,y)代表像素点在一个模块中的采样权重;
将W(x,y)设置为高斯函数来模拟解码器的解码过程,其中cx,cy表示每个模块的中心坐标,W(x,y)是每个模块在(x,y)位置上的权重值:
3.根据权利要求2所述的一种融合图像后与含密QR码的方法,其特征在于步骤2所述的构建正反向基矩阵,具体实现如下:
将长度为n的RS码记为[n,k],其包含k个数据位,t个校验数据位,t=n-k;QR码中RS码的编码机制如下所述:
2-1.编码器会根据输入文本信息的长度,选择合适的QR码版本和纠错等级;
2-2.对输入的文本信息进行编码,将文本信息对应的数据流称为有效数据流,长度为q;如果有效数据流的长度q小于k,编码器会在有效数据流之后填充长度为p的冗余数据用来占满整个数据空间,使k=p+q;
2-3.编码器会根据k位数据流,计算并产生长度为t的校验字节流;
2-4.编码器将长度为n的RS码的比特流结合定位图形以及符号信息,按照码字分布规律放置在QR码矩阵上;其中,比特流包括q个有效数据位,p个填充数据位和t个校验数据位。
4.根据权利要求3所述的一种融合图像后与含密QR码的方法,其特征在于所述的正向基向量是由长度为k的数据比特流和长度为t的校验比特流组成;其中,在数据流中仅仅只有第i个比特为1,1≤i≤k,其他位都为0;每一个基向量都是合法的RS码;
正向基矩阵记为Mf,是由正向基向量bi构成,Mf被用来更改RS码的数据区,表示成公式3的形式,其中Ik是k阶单位矩阵,k×t的矩阵P是由基向量的RS码校验比特流组成的校验矩阵;
由于RS码的数学运算是定义在伽罗华域上的,伽罗华域的加减操作与异或操作等价,在正向基矩阵Mf上进行高斯约旦消元,通过行交换和行异或操作将正向基矩阵Mf的校验矩阵P,化简成行阶梯最简形It,能够得到反向基矩阵Mr;反向基矩阵的结构与正向基矩阵的结构相似,其中,每一行是一个反向基向量cj,其中1≤j≤t;cj表明在校验比特流中,其第j个比特是1其余位为0;
Mr用来修改RS码的校验区,表示成如公式5的形式:
这里It是t阶单位矩阵,t×k的矩阵R是与反向基矩阵Mr对应的数据区。
5.根据权利要求4所述的一种融合图像后与含密QR码的方法,其特征在于步骤3所述的生成过渡QR码,具体实现如下:
3-1.将背景图像的边缘信息、显著性信息、像素的距离信息结合起来,得到一个线性评价QR码模块优先级的函数,如公式6所示:
式中r表示模块的索引,P(r)表示每个模块的优先级,Er与Sr表示每个模块的显著性值,x与y表示模块中每个像素的坐标;D(x,y)表示每个像素点距离背景图像中心的距离,h1和h2是背景图像的高和宽;定义如公式7所示;
由于背景图像的尺寸要大于QR码,为此,首先把E与S通过求均值的方式,将它们缩放到与QR码相同的尺寸,并将它们的值归一化到0-1之间;α、β与λ分别表示边缘信息、显著性信息以及距离信息的权重值,它们的和为1;此处将它们的值分别设为0.6、0.2、0.2;
3-2.使用正反向基矩阵结合每个模块的优先级,可生成接近背景图像的过渡QR码,即将QR码模块按照对应的优先级从大到小进行排序,选择前P个模块,如果该模块属于数据区则使用正向基矩阵进行异或,数据校验区则使用反向基矩阵进行异或。
6.根据权利要求5所述的一种融合图像后与含密QR码的方法,其特征在于步骤4所述的模块属性判断,具体实现如下:
将原始背景图像转换到LAB色彩空间,并提取其亮度通道记为L;将L与过渡QR码Qb以模块大小为单位进行比较,根据模块是白色或者黑色分别来提高或者降低L对应小方格的亮度值;
首先将过渡QR码Qb的模块数据信息,用如公式8表示,其中白色模块用0表示,黑色模块用1表示,i和j是QR码模块索引,m和n是像素在模块内的索引,N是QR码模块的总数;
将与Qb叠合的背景图像的亮度通道L,用公式9表示:
L={li+m,j+n|0≤li+m,j+n≤255},i,j=0,1,2...N-1,m,n=0,1,2...w-1. 公式9
将L对应于Qb每个模块的亮度值Lavg,用公式10表示:
对于背景图像I用公式11模拟解码器的采样过程,并用该式计算的值估算每个模块被解码器采样时的亮度;
其中,c表示模块中心区域的大小,为了保证解码率其至少应该等于模块边长w的1/3,生成的QR码的解码稳定性与视觉效果受到c的影响,c越大,解码稳定性越好,但是视觉效果越差,c越小视觉效果越好,但是解码稳定性越差;W是每个像素的采样权重,在模块的中心区域内,所有像素点被采样的总概率为1;
设定两个阈值tb与tw,tb表示模块被解析成1(黑色)时的上阈值,tw表示模块被解析成0(白色)时的下阈值;表示每个模块的目标采样值;为了保证生成QR码的解码稳定性,模块的像素目标采样值必须符合公式12定义的条件;
tb与tw来判断每个模块中心区域像素的灰度值是否需要调整;
是每个模块平均采样值;若用ξ(li,j)表示每个模块的实际采样值,有如下约束:
为了满足上述的约束,可得到亮度调整策略;如下所示:
为了得到每个小方格的亮度平均改变量,根据上式可以得到如下公式:
表示保证每个模块可以被解码器正确解码的改变量;如果已经满足约束条件,表示的亮度值不做调整,若是不满足约束条件,则将加上 的值为正数时,表明的亮度值增加,的值为负数时,的亮度值减少。
7.根据权利要求6所述的一种融合图像后与含密QR码的方法,其特征在于步骤5所述的模块亮度调整,具体如下:
当得到每个模块的亮度值的平均改变量之后,可以在上加上使得每个模块的平均灰度值与同位置的Qb模块保持一致,符合解码器正确解码的要求;使用二维高斯函数模拟这个过程,其中Pi,j表示高斯函数的值,w是模块的边长:
将中心区域的像素值加上与pi+m,j+n的乘积,使得每个模块距离中心越近的像素灰度值改变量越大,越远的改变量越小,并且这个改变量逐渐减小,符合解码器的采样特点和人类的视觉特性;但是高斯权重函数总和为1,按照这种方式,会使得整个模块的平均亮度改变量为远远小于为此,用c2乘以使得模块的平均亮度改变量等于其过程如下式所示:
使用的高斯函数的标准差系数σi,j需要满足如下公式:
其中,δi,j表示每个模块的图像熵,代表一个模块内像素灰度级分布的聚集程度,聚集程度越低,δi,j越大,聚集程度越高,δi,j越小;p(s)表示一个模块内每个灰度级出现的频率;α1与β1是两个大于零的参数,用来调整δi,j与σi,j的映射关系;
给σi,j设定一个上下阈值,下阈值记为σmin,上阈值记为σmax;令σmin=w/12,σmax=w/8,高斯函数的权重值最小分布在模块中心区域的1/3内,最大分布在模块中心区域的1/2内;为此可以反解出参量α1与β1,如下所示:
8.根据权利要求7所述的一种融合图像后与含密QR码的方法,其特征在于步骤6所述的模块亮度调整,具体如下:
6-1.将选取的美化QR码的中心区域进行频域变换,频域变换采用的是傅里叶变换;
6-2.将防伪码的比特流嵌入频域变换后的中频系数上,中频系数是以傅里叶变换频谱图中心对称方式选取圆环形区域,嵌入模型是加法模型,嵌入强度大于所选频域系数的100倍,嵌入强度和次数可以根据鲁棒性要求进行增加;所述的防伪码是有限位数的六进制数字,将防伪码编码成01比特流。
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