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🔥 内容介绍
在数字图像高速传播的今天，版权侵权、内容篡改等问题日益突出。传统数字水印技术通过修改图像像素或频域系数嵌入版权信息，却始终面临 “失真风险” 与 “鲁棒性矛盾”—— 嵌入信息越多，图像质量损失越明显，且易被压缩、滤波等操作破坏。而零水印技术的出现彻底颠覆了这一逻辑：它不修改原始图像任何像素，仅通过提取载体自身的鲁棒特征生成版权标识，完美兼顾 “零失真” 与 “高安全性”，尤其适用于医学影像、艺术作品、精密图纸等对保真度要求严苛的场景。
但彩色图像的多通道关联性给零水印特征提取带来挑战：RGB 三通道独立处理易丢失色彩协同信息，传统频域变换（如 DCT、DWT）难以完整表征彩色图像的全局特征。此时，快速四元数通用极坐标复指数变换（QPCET） 凭借其独特的优势成为核心解决方案 —— 它能将彩色图像的 RGB 三通道编码为统一的四元数模型，在极坐标域实现高效频域分解，同时具备旋转不变性和能量集中特性，为彩色图像零水印提供了稳定、鲁棒的特征提取基础。
本文将深入拆解 “QPCET + 零水印” 的技术框架，从原理到实现、从实验到应用，完整呈现这一图像隐写领域的创新方案。
二、核心技术基础：QPCET 与零水印的 “双向赋能”
（一）零水印技术：不修改载体的版权保护逻辑
零水印的核心思想是 “特征绑定”：通过提取载体图像的稳定鲁棒特征（如频域主成分、几何结构），与版权方的唯一标识（如 ID、签名）结合生成 “水印密钥”，并存储于可信第三方数据库。版权验证时，只需对疑似侵权图像重复特征提取流程，通过比对水印相似度即可判定归属。
其核心优势在于：
零失真：不修改原始图像任何数据，完美保留图像质量；
高安全性：水印信息未嵌入载体，攻击者无法定位或篡改；
鲁棒性强：依赖载体固有特征，能抵抗压缩、旋转、噪声等常见攻击；
容量无界：无需占用载体存储资源，可支持任意大小的版权信息。
Image
⛳️ 运行结果
Image
📣 部分代码
subplot(121);
imshow(uint8(abs(I)));
title('Original');
subplot(122);
imshow(uint8(abs(It)));
different_a = (abs(abs( double(abs(It))-double(I)))).^2;
different_b = (double(I)).^2;
MSRE = sum(different_a(:))/sum(different_b(:));
clc;
disp(table([S;K;L;DT;RT;MSRE],'RowNames',{'S';'K';'L';'DT';'RT';'MSRE'},'VariableNames',{'Value'}));
🔗 参考文献
"Color image zero-watermarking based on Fast Quaternion Generic Polar Complex Exponential Transform", Signal Processing: Image Communication, 2020.
[1] T.-V. Hoang, S. Tabbone, Generic polar harmonic transforms for invariant image description, in: Proceedings of the 18th IEEE International Conference on Image Processing, 2011, pp. 829–832.
[2] T.-V. Hoang, S. Tabbone, Generic polar harmonic transforms for invariant image representation, Image Vis. Comput. 32 (8) (2014) 497-509.
[3] T.-V. Hoang, S. Tabbone, Fast generic polar harmonic transforms, IEEE Trans. Image Process. 23 (7) (2014) 2961-2971.
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