專利名稱：一種基于dct變換的智能紋理防偽方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于DCT變換和圖像視覺(jué)特征的智能紋理防偽技術(shù)，是一種可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)鑒別紋理防偽標(biāo)簽的方法，屬于紋理防偽技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
假冒偽劣商品嚴(yán)重危害消費(fèi)者的合法權(quán)益，嚴(yán)重破壞整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的規(guī)則，是個(gè)嚴(yán)肅的社會(huì)和政治問(wèn)題。防偽技術(shù)是一種用于識(shí)別真?zhèn)尾⒎乐辜倜?、仿造行為的技術(shù)手段，從技術(shù)特征和功能進(jìn)化角度劃分，目前防偽技術(shù)可以分為以下五代產(chǎn)品:激光標(biāo)簽、查詢式數(shù)碼防偽標(biāo)簽、紋理防偽標(biāo)簽、安全線防偽紙技術(shù)及其應(yīng)用產(chǎn)品、手機(jī)互聯(lián)網(wǎng)防偽技術(shù)。其中紋理防偽屬于第三代防偽技術(shù)，因?yàn)槠錁O難偽造、先查后買、查詢結(jié)論準(zhǔn)確可靠的優(yōu)點(diǎn)得到大家的喜愛(ài)。目前對(duì)紋理防偽標(biāo)簽的鑒別方法主要分為感官鑒別方法和查詢真?zhèn)巍８泄勹b別方法就是用人眼觀察防偽紙內(nèi)的纖維絲和用手挑出防偽紙內(nèi)的纖維絲來(lái)辨別真?zhèn)?。查詢真?zhèn)畏椒ò?登陸互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)網(wǎng)或是發(fā)送短信輸入序列號(hào)得到對(duì)應(yīng)的防偽標(biāo)簽圖片，人眼進(jìn)行比對(duì)來(lái)鑒別真?zhèn)危浑娫捒头稍儊?lái)鑒別；利用手機(jī)二維碼掃描得到防偽標(biāo)簽圖片然后人眼比對(duì)來(lái)鑒別。上述紋理防偽方法在實(shí)際應(yīng)用中存在以下 不足之處:1)需要人工比對(duì)。無(wú)法實(shí)現(xiàn)防偽標(biāo)簽的自動(dòng)鑒別，而是要用人眼來(lái)進(jìn)行人工比對(duì)，這在光線不足和視力不佳的情況下，用戶鑒別比較困難；2)紋理照片占據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)容量大。企業(yè)在生產(chǎn)紋理防偽標(biāo)簽時(shí)，要對(duì)每個(gè)標(biāo)簽都要進(jìn)行拍照，把照片存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)防偽企業(yè)生產(chǎn)的紋理防偽標(biāo)簽較多時(shí)，要占據(jù)大量的存貯空間；3)紋理圖片下載速度慢。在進(jìn)行紋理防偽標(biāo)簽比對(duì)時(shí)，用戶先要從網(wǎng)上下載清晰的紋理照片，這樣耗時(shí)較長(zhǎng)。為此，常規(guī)的紋理防偽技術(shù)，在鑒別的智能化、快速性和所占存貯空間方面，都存在一定的缺點(diǎn)。特別是自動(dòng)鑒別的智能化算法研究，目前尚未見(jiàn)公開報(bào)道。而在實(shí)際應(yīng)用中智能紋理防偽技術(shù)是發(fā)展趨勢(shì)，鑒別方式智能化勢(shì)在必行。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于DCT變換的智能紋理防偽方法，它具有自動(dòng)鑒別紋理圖像的能力。本發(fā)明的原理是:用戶先對(duì)紋理防偽標(biāo)簽進(jìn)行手機(jī)拍照，提取圖像特征，再上傳圖像特征到服務(wù)器，在服務(wù)器中與數(shù)據(jù)庫(kù)中的原始防偽圖像的特征進(jìn)行比對(duì)，實(shí)現(xiàn)鑒別真?zhèn)?。采用這種方法，可以實(shí)現(xiàn)紋理防偽的自動(dòng)鑒別，運(yùn)算速度很快，網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)間短。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的方法包括建立紋理特征數(shù)據(jù)庫(kù)和圖像自動(dòng)鑒別兩大部分。第一部分為建立紋理特征數(shù)據(jù)庫(kù)，包括:(I)對(duì)每個(gè)原始紋理標(biāo)簽圖像(設(shè)有N個(gè)紋理標(biāo)簽)進(jìn)行全圖DCT變換，分別得到N個(gè)原始紋理標(biāo)簽圖像的視覺(jué)特征向量V (n)，I ^ n ^ N ； (2)將求出的這N個(gè)特征向量存放在紋理特征數(shù)據(jù)庫(kù)中。第二部分為紋理圖像的自動(dòng)鑒別，包括:(3)用戶用手機(jī)對(duì)待測(cè)的紋理標(biāo)簽圖像進(jìn)行掃描，并對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行全圖DCT變換，求出待測(cè)紋理圖像的視覺(jué)特征向量V’，并將特征向量上傳到服務(wù)器；(4)求出數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有紋理圖像的視覺(jué)特征向量V(n)和待測(cè)紋理圖像的視覺(jué)特征向量V’之間的歸一化相關(guān)系數(shù)NC(η)值；(5)求出NC(η)的最大值并將其返回到用戶手機(jī)上。現(xiàn)對(duì)本發(fā)明的方法進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明如下:我們選取一個(gè)帶黑框的紋理圖像，加黑色邊框是為了保證在幾何變換時(shí)能量守恒(據(jù)帕塞瓦能量守恒定理知DCT變換能量守恒)，原始紋理圖像記為F= {f(i，j)|f(i，j) eR；l^i^Nl,l^ j ^ N2}, f(i，j)表示原始紋理圖像的像素灰度值，為了便于運(yùn)算，我們假設(shè)NI = N2 = N。第一部分:建立紋理特征數(shù)據(jù)庫(kù)1)對(duì)每個(gè)原始的紋理圖片進(jìn)行全圖DCT變換，得到原始紋理圖像的視覺(jué)特征向量
V(η)；先依次對(duì)每個(gè)原始紋理圖片進(jìn)行全圖DCT變換，例如對(duì)第η個(gè)原始紋理圖像F(i，j)進(jìn)行全圖DCT變換，得到DCT系數(shù)矩陣FD (i，j)，再?gòu)腄CT系數(shù)矩陣FD (i，j)的低中頻系數(shù)中，取前L個(gè)值，并通過(guò)DCT系數(shù)符號(hào)運(yùn)算得到該圖像的視覺(jué)特征向量V(n)，具體做法，當(dāng)系數(shù)值為正值和零時(shí)我們用“ I”表示，系數(shù)為負(fù)值時(shí)用“O”表示，主要過(guò)程描述如下:FD(i, j) = DCT2(F(i, j))V (η) = Sign (FD (i, j))2)將求出的這N個(gè)特征向量存放在紋理特征數(shù)據(jù)庫(kù)中。第二部分:圖像自動(dòng)鑒別3)手機(jī)掃描待測(cè)紋理圖片，并求出紋理圖像的視覺(jué)特征向量V’ ；設(shè)待測(cè)紋理圖像為F’(i，j)，經(jīng)過(guò)全圖DCT變換后得到DCT系數(shù)矩陣為FD’(i，j)，按上述Stepl的方法，求得待測(cè)紋理圖像的視覺(jué)特征向量V’ ；FD，(i, j) =DCT2(F，(i,j))V，= Sign(FD，(i，j))4)求出所有N個(gè)原始紋理圖像的視覺(jué)特征向量和待測(cè)紋理圖像的視覺(jué)特征向量V之間的歸一化相關(guān)系數(shù)NC (η)；
權(quán)利要求
1.一種基于DCT變換的智能紋理防偽方法,其特征在于:基于全局DCT的抗幾何攻擊的特征向量的提取，并將數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、圖像全局DCT變換、紋理圖像的視覺(jué)特征向量和數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的歸一化相關(guān)系數(shù)的概念有機(jī)結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)鑒別紋理圖像的方法，該方法共分兩個(gè)部分，共計(jì)五個(gè)步驟: 第一部分:建立紋理特征數(shù)據(jù)庫(kù)； 1)對(duì)每個(gè)原始的紋理圖片進(jìn)行全圖DCT變換，在DCT低頻系數(shù)中得到原始紋理圖像的視覺(jué)特征向量V; 先依次對(duì)每個(gè)原始紋理圖片進(jìn)行全圖DCT變換:對(duì)第η個(gè)原始紋理圖像F(i，j)進(jìn)行全圖DCT變換，得到DCT系數(shù)矩陣FD(i，j)，再?gòu)腄CT系數(shù)矩陣FD(i，j)的低中頻系數(shù)中，取前L個(gè)值，并通過(guò)DCT系數(shù)符號(hào)運(yùn)算得到該圖像的視覺(jué)特征向量V (η);當(dāng)系數(shù)值為正值和零時(shí)我們用“ I”表示，系數(shù)為負(fù)值時(shí)用“O”表示，主要過(guò)程描述如下:FD(i，j) = DCT2(F(i，j))V(η) = Sign(FD(i, j)) 2)將求出的這所有N個(gè)紋理圖片的特征向量V(n)，l<n<N， 存放在紋理特征數(shù)據(jù)庫(kù)中； 第二部分:圖像自動(dòng)鑒別； 3)手機(jī)掃描待測(cè)紋理圖片，并求出紋理圖像的視覺(jué)特征向量V’； 設(shè)待測(cè)紋理圖像為F’(i，j)，經(jīng)過(guò)全圖DCT變換后得到DCT系數(shù)矩陣為FD’(i，j)，按上述步驟(I)的方法，求得待測(cè)紋理圖像的視覺(jué)特征向量V’ ；FD’(i, j) = DCT2(F’(i, j))V， = Sign(FDj (i, j)) 4)求出所有N個(gè)原始紋理圖像的視覺(jué)特征向量和待測(cè)紋理圖像的視覺(jué)特征向量V’之間的歸一化相關(guān)系數(shù)NC (η)；
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于DCT變換的智能紋理防偽方法，屬于紋理防偽領(lǐng)域。本發(fā)明的步驟是先建立紋理特征數(shù)據(jù)庫(kù)，包括(1)對(duì)每個(gè)原始紋理標(biāo)簽圖像進(jìn)行全圖DCT變換，在變換域中求得特征向量V(n)；(2)將求出的這N個(gè)特征向量存放在紋理特征數(shù)據(jù)庫(kù)中；然后再進(jìn)行圖像自動(dòng)鑒別，包括(3)手機(jī)掃描待測(cè)紋理標(biāo)簽圖像，運(yùn)用步驟1的方法求出待測(cè)圖像的視覺(jué)特征向量V’，并將其上傳到服務(wù)器；(4)求出特征數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有紋理圖像的特征向量V(n)和待測(cè)圖像的視覺(jué)特征向量V’之間的歸一化相關(guān)系數(shù)NC(n)值；(5)將NC(n)的最大值返回到用戶手機(jī)上。實(shí)驗(yàn)證明本發(fā)明具有自動(dòng)鑒別紋理圖像的能力，網(wǎng)絡(luò)傳輸速度快。
文檔編號(hào)G06K9/64GK103177268SQ20131013626
公開日2013年6月26日 申請(qǐng)日期2013年4月19日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月19日
發(fā)明者李京兵, 杜文才, 李雨佳, 李愛(ài)玲 申請(qǐng)人:海南大學(xué)