基于SVD和NSCT水印算法的醫(yī)院檔案管理平臺設計

宋偉， 王璐， 伍志新

(1.唐山市婦幼保健院， 河北 唐山 063000； 2.唐山市第二醫(yī)院， 河北 唐山 063000)

0 引言

隨著計算機與信息化技術的高速發(fā)展，能夠通過網絡進行信息傳播的數字電子檔案已經逐漸取代了傳統(tǒng)的物理介質檔案。電子檔案的查詢方法簡便、流動性強，但由于網絡的開放性其內容的完整與安全也面臨較大的威脅。各級醫(yī)院中留存有大量的電子檔案，若檔案信息遭受破壞或泄露會使醫(yī)院和個人蒙受較大的損失。為了增強醫(yī)院電子檔案的安全性，本文在數字水印技術的基礎上設計了一種醫(yī)院電子檔案管理平臺，依靠SVD(奇異值分解)與NSCT(非下采樣輪廓波變換)方法完善了數字水印的基礎算法，通過隱藏水印提高了檔案管理平臺的安全保障能力。

1 平臺總體設計

1.1 平臺總體結構

本平臺基于C/S模式進行總體框架的構建，以實現平臺的網絡化運行，數字電子檔案全部存儲于平臺的數據服務器內，如圖1所示。

圖1 電子檔案管理平臺總體結構

依據實際功能，本平臺共分為用戶交互層、數據訪問層和業(yè)務層三個結構層，在用戶交互層部署了基礎檔案庫和應用數據庫，數據訪問層用來創(chuàng)建各類數據的模型并處理數據庫操作，業(yè)務層向用戶提供密鑰服務與水印服務，通過各功能模塊進行檔案的管理。

1.2 數字水印的提取和植入流程

帶水印的電子文檔是通過水印的提取和植入生成的，這兩個環(huán)節(jié)都是在相應的算法基礎上完成的，如圖2、圖3所示。

圖2 水印提取過程

圖3 水印植入過程

2 數字水印算法設計

2.1 NSCT算法

NSCT非下采樣輪廓波變換的算法基理為，通過拉普拉斯金字塔將塔型方向濾波器組拆解為方向濾波組及Contourlet變換。較之于普通的Contourlet變換[1]，NSCT的優(yōu)勢在于拆解重組時不需要進行上下采樣，所以能夠保持圖像信息的多向性及各個方向的差異化，并以此保證了原始信息的完整性[2]。由此可見，NSCT對于平臺的水印服務具有極高的適用性。NSCT算法下信息的具體分解過程，如圖4所示。

圖4 NSCT分解過程

對于方向濾波器組，非奇異整數矩陣d×d用來表征d個維度的網格。對輸入信息x(n)進行采樣后，如式(1)。

xd(n)=x(Mn)

(1)

式中，M表示采樣倍數(本文取16)。采樣矩陣使用Quincunx式，則Q0和Q1,如式(2)。

(2)

二維雙通道Quincunx濾波器組，如式(3)。

(3)

式中，w表示對應的方向濾波器的帶寬。H1、G1、H0、G0即能夠通過上式將輸入信號分解為多個方向的方向濾波器，在分解過程中，樣本數量保持不變。

整體重組環(huán)境,如式(4)。

(4)

2.2 SVD算法

通過非下采樣輪廓波變換所獲取的信號段在經過SVD奇異值分解算法的處理后，能夠使NSCT圖像信息的顯示質量和得以保證[3]。在SVD算法中，信息分段的矩陣范圍,如式(5)。

A∈RM×N

(5)

式中，R表示實數域。在基礎算法中，信息分段A的表達式,如式(6)。

A=UΣVT

(6)

式中，U、V表示正交矩陣;Σ表示非對角線值均為零的矩陣，如式(7)。

(7)

式中，σi是A的奇異值，也是該矩陣唯一可取的分解值。該過程實現的關鍵代碼如下。

def loadExdata():

return [[0， 0， 0， 2， 2]，

[0， 0， 0， 3， 3]，

[0， 0， 0， 1， 1]，

[1， 1， 1， 0， 0]，

[2， 2， 2， 0， 0]，

[5， 5， 5， 0， 0]，

[1， 1， 1， 0， 0]]

以上述表達式為基礎進行推導，如式(8)。

AAT=UΣΣTUT

ATA=VΣTΣVT

(8)

假設正交矩陣U和V都可表達，如式(9)。

U=[u1u2…uM]

V=[v1v2…vN]

(9)

式中，ui和vi對應U和V在矩陣列中的向量?？芍畔⒎侄蜛的最終表達式[4]，如式(10)。

(10)

式中，r表示該矩陣的秩，也就是矩陣中非零奇異值的數量。

上述過程實現的關鍵代碼如下。

>>>Sig3=mat([[Sigma[0],0,0],[0,Sigma[1],0],[0,0,Sigma[2]]])

>>>U[:,:3]*Sig3*VT[:3,:]

matrix([[ 5.03302006e-17, 1.95279569e-15,

1.70575023e-15, 2.00000000e+00,

2.00000000e+00],

[-7.69233911e-16, 3.14619452e-16,

4.546144559e-16, 3.00000000e+00,

3.00000000e+00],

[-2.02143152e-16, 6.40186235e-17,

1.38124528e-16, 1.00000000e+00,

1.00000000e+00],

[ 1.00000000e+00, 1.00000000e+00,

1.00000000e+00, -1.52065993e-33,

-1.21652794e-33],

[ 2.00000000e+00, 2.00000000e+00,

2.00000000e+00, -3.04131986e-33,

-2.43305589e-33],

[ 5.00000000e+00, 5.00000000e+00,

5.00000000e+00, 1.82479192e-33,

1.45983353e-33],

[ 1.00000000e+00, 1.00000000e+00,

1.00000000e+00, -1.52065993e-33,

-1.21652794e-33]])

在整個奇異值分解的過程中，在圖像信息出現較低級別擾動的情況下，奇異值即可保持較小的波動范圍，從而使經過變換的圖像信息保持相對穩(wěn)定[5]。

SVD程序關鍵代碼如下。

def printMat(inMat, thresh=0.8):

for i in range(32):

for k in range(32):

if float(inMat[i,k])>thresh:

print(1)

else:print(0)

print(' ')

>>>from numpy import*

>>>U,sigma,VT=linalg.svd([[1,1],[7,7]])

>>>U

array([[-0.14142136, -0.98994949],

[-0.98994949, 0.14142136]])

>>>Sigma

array([10., 0.])

>>>VT

array([[-0.70710678, -0.70710678],

[-0.70710678, 0.70710678]])

2.3 水印信息植入流程

本文在算法設計中引入了奇異值分解和非下采樣輪廓波變換方法，目的就是進行水印的量化植入，即量化Σi的最大奇異值σ1，進而能夠植入一個字節(jié)大小的水印信息。這一過程的具體執(zhí)行環(huán)節(jié)如下。

(1) 基于非下采樣輪廓波變換處理原始圖像信息；

(2) 得到低頻近似子圖，將其分為若干信息段；

(3) 基于奇異值分解處理信息段，通過量化的方式完成水印植入；

(4) 執(zhí)行逆SVD程序后重復NSCT程序，得到的圖像已植入水印。

2.4 水印信息提取流程

水印信息提取的具體執(zhí)行環(huán)節(jié)如下。

(1) 基于非下采樣輪廓波變換處理已植入水印的圖像，獲取低頻近似圖；

(2) 將低頻近似圖分為若干信息段，基于SVD將其分解，實現水印的提??；

(3) 所提取出的水印信息經解密處理后即可獲取真實的水印。

3 平臺應用測試

本平臺的應用程序及水印算法均基于C#語言編程實現，采用SQL數據庫存儲電子檔案信息。在多次通過平臺進行電子檔案的查詢、錄入、導出等操作的過程中，平臺運行穩(wěn)定，平臺功能能夠負荷醫(yī)院日常電子檔案管理的需要，客戶端界面清晰，操作簡單易行。

對于平臺的安全性能，本文選取歸一化相關系數NC作為平臺魯棒性的參考指標，如式(11)。

(11)

式中，W(x,y)表示(x,y)點原始水印所對應的數值，W′(x,y)為(x,y)點提取水印所對應的數值。

在Windows10操作系統(tǒng)中安裝本平臺應用程序進行測試。測試圖像類型為Lena標準圖，原始大小512×512像素，水印圖像像素值為32×32，在高密度噪聲干擾的環(huán)境下，計算本文算法的NC值并與壓縮感知圖像零水印算法的NC值進行比較。測試對比結果，如圖5所示。

圖5 本文算法與壓縮感知圖像零水印算法測試結果對比

由圖5可見，隨著噪聲干擾密度的持續(xù)增加，兩種算法的NC值均隨之減小，表明所提取的水印清晰度逐漸降低，但噪聲密度值相同時，本文算法所對應的NC值一直保持高出參考算法的NC值，經過隱藏處理的水印被提取以后有效圖像信息含量更多，因此本文所設計的數字水印醫(yī)院電子檔案管理平臺具有更高的安全性。

4 總結

為了保證醫(yī)院的電子檔案免受非法網絡侵害，本文提出并設計了一種數字水印電子檔案管理平臺?；贑/S模式完成了平臺的三層整體架構設計，通過奇異值分解與非下采樣輪廓波變換豐富了水印算法，實現了圖像信息中水印的提取和植入。經過平臺測試表明，本平臺運行穩(wěn)定，所采用的隱藏水印算法魯棒性較高，適用于醫(yī)院日常電子檔案的管理。在今后的研究中，將持續(xù)深入地完善算法設計，降低外界干擾對水印提取的影響，進一步提升平臺安全性能的魯棒性。