基于感兴趣区域的医学影像无损水印鉴别方法

The authentication of medical images is a core security issue in the field of internet-based medical care, which is addressed mainly by utilizing the lossless watermarking schemes. However, the existing lossless watermarking schemes have not utilized the regions of interest (ROI) in medical images effectively, which weakens their performances on security authentication. To address this issue, this project is about to make full use of ROI for designing the lossless watermarking schemes. Firstly, a multiple-layer reversible watermarking scheme will be proposed based on the segmentation of ROI to authenticate the content integrities of medical images and recover the modified ROI. Then, a zero watermarking scheme will be proposed based on the local features of ROI to authenticate the sources of medical images. Finally, a hybrid watermarking scheme will be proposed by fusing the above two watermarking schemes to combine their advantages, and a lossless security authentication system will be designed based on the hybrid watermarking scheme to authenticate the contents and sources of medical images simultaneously. The research achievements of our project not only can meet the urgent requirements for the authentication of medical images, but also can provide valuable theoretical and technical bases for the studies on the authentication of other digital contents.

医学影像的内容和来源鉴别是互联网医疗领域亟需解决的安全性问题。无损水印方法是其主要的解决方案。但现有的无损水印方法没有有效利用医学影像感兴趣区域，其鉴别性能存在不足。针对该问题，本项目拟充分利用医学影像感兴趣区域设计无损水印方法：首先提出基于感兴趣区域划分的多层可逆水印算法，鉴别医学影像内容的完整性和修复被篡改的感兴趣区域内容；然后提出基于感兴趣区域局部特征的零水印算法，鉴别医学影像来源的准确性和真实性；最后结合上述提出算法的性能优点，对两者进行架构上的融合，提出可逆水印-零水印混合算法，设计医学影像安全性无损鉴别系统，同时准确、敏感地鉴别医学影像内容的完整性，精准、可靠地修复被篡改的感兴趣区域内容，有效、可靠地鉴别医学影像来源的准确性和真实性。项目研究成果既可满足互联网医疗中医学影像安全性鉴别的迫切需求，也可为研究其它数字内容的无损鉴别方法提供理论技术基础，具有重要的理论意义和实用价值。

本项目针对医学影像无损安全性鉴别问题，从以下四个方面进行了深入的研究：.1）鲁棒可逆水印算法设计：提出了一种基于Slantlet变换、奇异值分解和递归抖动调制的鲁棒可逆的水印方法，用于同时确保医学影像内容完整性以及来源真实性鉴别性能，在医学影像遭到篡改时提供准确可靠的篡改区域定位和修复功能。此外结合Slantlet变换和离散小波复合变换设计了抗溢出抖动调制，提出了改进的鲁棒可逆水印算法，较好地解决可能存在的像素上溢出和下溢出问题。.2）抗几何攻击的水印算法设计：提出了一种基于局部KAZE特征和整数小波-奇异值分解变换的鲁棒图像水印，能抵抗各种常见的信号处理攻击和等几何攻击。提出了一种基于完整局部二值模式特征的零水印算法，有效提高了对医学影像可辨识性和对几何攻击鲁棒性，用于医学影像的来源真实性和内容版权鉴别。.3）医学影像混合无损水印算法设计：提出一种数字指纹-零水印混合算法，将指纹算法中基于内容的检索过程与零水印算法中水印与图像建立的映射关系进行了有机结合，综合两者各自的优势，可以有效保护医学影像的来源真实性和版权归属。提出了一种可逆水印-零水印混合无损水印算法，在架构层面做了创新，改进了可逆水印算法与零水印算法的缺点和不足，有良好的不可见性及鲁棒性，可以同时对医学影像完整性，来源真实性，版权所有权进行安全可靠的鉴别。.4）面向高维医学影像的无损水印算法设计：针对三维立体图像提出了一种无损数字水印算法和一种零水印算法，相比现有算法在鲁棒性方面有显著提高。针对医学体数据影像，提出了一种基于多帧特征的零水印算法，显著改进了现有零水印算法的可辨识性以及对几何攻击的鲁棒性，可以有效保护医学体数据影像的来源真实性以及版权归属。.本项目经过三年的研究，取得较为显著的研究成果。相关技术方案可以有效解决远程医疗领域在数据共享中存在的医学影像内容完整性，来源真实性和版权归属鉴别等安全瓶颈问题，具有重要的理论和应用价值和社会意义。