技术领域

本发明涉及一种图像的处理方法，尤其是涉及一种多视点图像的处理方法。

背景技术

近年来，随着网络和信息技术的快速发展，使得数字图像、音频和视频等数字多媒体信息和作品都能够通过数字化的形式直接获得和广泛传播，同时也使得盗版者可以非常容易地复制或传播数字多媒体信息和作品，从而导致版权作品在非授权的情况下被广泛复制和传播，严重侵犯了原作者的合法权益。因此，必须采取有效的版权保护措施来防止数字多媒体信息和作品的非法复制和传播。数字水印是实现版权保护的有效方法，不可见性、鲁棒性、安全性等特征是评价数字水印方法的重要指标，而现有的数字水印方法的研究主要集中在二维视频图像。

在三维视频应用中，对多视点视频内容的版权保护也是非常重要的。对三维视频内容的版权所有者来说，其不仅拥有原始采集的多视点视频内容的版权，而且根据原始多视点视频生成得到的其他视点图像也同样受版权保护。因此，对多视点图像的版权保护应当有别于现有的二维视频图像的版权保护，这是因为：一方面，多视点图像经过颜色校正、虚拟视点绘制等各个操作后，如何保证依然能够从处理后的多视点图像中提取出有效的水印信息，提高水印的鲁棒性是一个亟需解决的问题；另一方面，如何对多视点图像嵌入水印信息，使得嵌入的水印信息不受各种处理的影响，以及如何从颜色校正中精确地检测出水印信息，都是多视点图像的处理过程中需要研究解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种多视点图像的处理方法，其能够精确地实现视点间颜色的一致性，且提取水印时无需参考原始视点图像。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种多视点图像的处理方法，其特征在于它的处理过程为：首先，采用直方图匹配方法建立目标图像与源图像的颜色映射关系；其次，根据伽玛校正的函数表示形式，将待嵌入的水印图像嵌入到源图像中，得到嵌有水印的源图像；接着，采用多视点视频编码器对目标图像和嵌有水印的源图像进行编码传输，在用户端对编码后的目标图像和编码后的嵌有水印的源图像进行解码，获得解码后的目标图像和解码后的嵌有水印的源图像；最后，对解码后的嵌有水印的源图像中的每个像素点的每个颜色分量进行颜色校正，得到解码后的嵌有水印的源图像经颜色校正后的校正图像，或从解码后的嵌有水印的源图像中提取出水印标记图像，然后根据水印标记图像确定嵌有水印的源图像是否受版权保护。

上述的一种多视点图像的处理方法，其具体包括以下步骤：

①将同一时刻由多视点平行相机系统拍摄的多视点图像中的一个视点图像定义为目标图像，记为{^(T)I_i(x₁,y₁)}，而将其它视点图像定义为源图像，记为{^(S)I_i(x₁,y₁)}，其中，i＝1,2,3分别表示YUV颜色空间的三个颜色分量中的亮度分量Y、第一色度分量U和第二色度分量V，(x₁,y₁)表示目标图像和源图像中的像素点的坐标位置，1≤x₁≤W,1≤y₁≤H，W表示目标图像和源图像的宽度，H表示目标图像和源图像的高度，^(T)I_i(x₁,y₁)表示{^(T)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值，^(S)I_i(x₁,y₁)表示{^(S)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值；

②采用直方图匹配方法，建立目标图像{^(T)T_i(x₁,y₁)}中的每个颜色值与源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中对应的颜色值的颜色映射关系，记为q=f_i(p)，其中，f_i()表示第i个颜色分量的颜色映射关系的函数表示形式，p表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值，q表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值经颜色校正后的颜色值，0≤p≤255，0≤q≤255；

③根据伽玛校正的函数表示形式r=α×p^β，将待嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}嵌入到源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中，得到嵌有水印的源图像，记为其中，α和β为控制参数，p表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值，r表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值经伽玛校正后的颜色值，0≤p≤255，0≤r≤255，表示嵌有水印的源图像中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值，(x₂,y₂)表示待嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}中的像素点的坐标位置，1≤x₂≤N,1≤y₂≤N，N表示待嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}的水平和垂直尺寸大小，P(x₂,y₂)表示待嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}中坐标位置为(x₂,y₂)的像素点的水印信息；

④采用多视点视频编码器对目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}和嵌有水印的源图像进行编码传输，在用户端对编码后的目标图像和编码后的嵌有水印的源图像进行解码，获得解码后的目标图像和解码后的嵌有水印的源图像，分别对应记为和其中，表示解码后的目标图像中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值，表示解码后的嵌有水印的源图像中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值；

⑤采用不同的方式对解码后的嵌有水印的源图像进行处理，如果选择颜色校正方式，则执行步骤⑥，如果选择版权保护模式，则执行步骤⑦；

⑥根据q=f_i(p)，对解码后的嵌有水印的源图像中的每个像素点的每个颜色分量进行颜色校正，得到经颜色校正后的校正图像，记为{^(C)I_i(x₁,y₁)}，将{^(C)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值记为^(C)I_i(x₁,y₁)，

⑦根据r=α×p^β，从解码后的嵌有水印的源图像中提取出水印标记图像，记为{^(Q)I_i(x₁,y₁)}，将{^(Q)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值记为^(Q)I_i(x₁,y₁)，然后判断是否能够从水印标记图像{^(Q)I_i(x₁,y₁)}中观察到嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}中的每个像素点的水印信息，如果能，则确定嵌有水印的源图像是受版权保护的，否则，确定嵌有水印的源图像是不受版权保护的。

所述的步骤②的具体过程为：

②-1、计算目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的直方图，记为{^(T)H_i(k)|0≤k≤255}，然后计算{^(T)H_i(k)|0≤k≤255}的累积直方图，记为{^(T)C_i(k)|0≤k≤255}，其中，^(T)H_i(k)表示目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值为k的所有像素点的个数，^(T)H_i(j)表示目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值为j的所有像素点的个数，^(T)C_i(k)表示目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于k的所有像素点的累计个数；

②-2、计算源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的直方图，记为{^(S)H_i(k)|0≤k≤255}，然后计算{^(S)H_i(k)|0≤k≤255}的累积直方图，记为{^(S)C_i(k)|0≤k≤255}，其中，^(S)H_i(k)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值为k的所有像素点的个数，^(S)H_i(j)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值为j的所有像素点的个数，^(S)C_i(k)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于k的所有像素点的累计个数；

②-3、取源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于p₀的所有像素点的累计个数^(S)C_i(p₀)，然后计算^(S)C_i(p₀)与目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于q的所有像素点的累计个数^(T)C_i(q)之间的距离，记为^(S)C_i(p₀)-^(T)C_i(q)|，再根据^(S)C_i(p₀)-^(T)C_i(q)|获取源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值p₀与目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值q₀的颜色映射关系，记为q₀=f_i(p₀)，其中，0≤p₀≤255，0≤q₀≤255，0≤q≤255，“||”为取绝对值符号，表示使得^(S)C_i(p₀)-^(T)C_i(q)|的值最小的q值；

②-4、选取255个与p₀各不相同的颜色值，分别记为p₁,p₂,…,p_j′，…,p₂₅₅，然后按照步骤②-3的操作过程，以相同的方式分别获取源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值p₁,p₂,…,p_j′，…,p₂₅₅与目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值q₁,q₂,…,q_j,…,q₂₅₅一一对应的颜色映射关系，分别对应记为q₁=f_i(p₁),q₂=f_i(p₂),…,q_j′=f_i(p_j′),…,q₂₅₅=f_i(p₂₅₅)，其中，1≤j'≤255，0≤q≤255，0≤p₁,p₂,…,p_j',…,p₂₅₅≤255，0≤q₁,q₂,…,q_j′,…,q₂₅₅≤255，q₁,q₂,…,q_j′，…,q₂₅₅的值与q₀的值各不相同，^(S)C_i(p₁)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于p₁的所有像素点的累计个数，^(S)C_i(p₂)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于p₂的所有像素点的累计个数，^(S)C_i(p_j′)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于p_j'的所有像素点的累计个数，^(S)C_i(p₂₅₅)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于p₂₅₅的所有像素点的累计个数。

所述的步骤③的具体过程为：

③-1、根据r=α×p^β，获得嵌入水印的最佳密度值，记为p^*，其中，为取梯度函数，表示使得最大的p值；

③-2、根据嵌入水印的最佳密度值p^*，获得在源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中嵌入水印的起始位置，记为其中，1≤x₀≤W-N+1，1≤y₀≤H-N+1，^(S)I_i(x₁,y₁)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第1个颜色分量的颜色值，“||”为取绝对值符号，表示使得最大的(x₀,y₀)；

③-3、将源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中横坐标在区间内且纵坐标在区间内的当前正在处理的像素点定义为当前像素点；

③-4、假设当前像素点的坐标位置为(x₁',y₁')，然后判断待嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}中坐标位置为的像素点的水印信息是否为1，如果是，则修改当前像素点的第1个颜色分量的颜色值，将修改后的当前像素点的第1个颜色分量的颜色值记为否则，直接将当前像素点的第1个颜色分量的颜色值作为修改后的当前像素点的第1个颜色分量的颜色值，将修改后的当前像素点的第1个颜色分量的颜色值记为其中，$$ x_1^{*}\≤{x_1}^{\′}\≤x_1^{*}+N-1,$$$$ y_1^{*}\≤{y_1}^{\′}\≤y_1^{*}+N-1,$$^(S)I_i(x₁',y₁′)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁',y₁')的像素点的第1个颜色分量的颜色值，Δ为强度因子；

③-5、将源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中横坐标在区间内且纵坐标在区间内的下一个待处理的像素点作为当前像素点，然后返回步骤③-4继续执行，直至源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中横坐标在区间内且纵坐标在区间内的所有像素点处理完毕，得到嵌有水印的源图像，记为其中，表示嵌有水印的源图像中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值。

所述的步骤③中取α=1、β=0.2。

所述的步骤③-3中取Δ=3。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1）本发明方法通过改变源图像和目标图像的颜色映射关系来达到颜色校正和版权保护的目的，采用直方图匹配方法实现精确颜色校正，使视点间颜色一致，而采用伽玛校正来增强嵌入的水印强度，其水印嵌入和提取方法非常简单，且提取水印时无需参考原始视点图像，能够有效地应用于各种多视点视频系统中。

2）本发明方法设计了颜色校正和版权保护两种方式对解码后的嵌有水印的源图像进行处理，这样在保证多视点图像颜色校正精确性的同时，能够有效地保护多视点图像的版权信息，提高了多视点视频系统的有效性。

附图说明

图1为本发明方法的流程框图；

图2a为“flamenco1”多视点测试集的目标图像；

图2b为“flamenco1”多视点测试集的源图像；

图2c为“objects2”多视点测试集的目标图像；

图2d为“objects2”多视点测试集的源图像；

图3a为嵌入的“宁波大学”水印图像；

图3b为嵌入的“信息学院”水印图像；

图3c为嵌入的“图像处理”水印图像；

图3d为嵌入的“电子信息”水印图像；

图3e为嵌入的“一二三四”水印图像；

图4a为图2b嵌入图3a所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像；

图4b为图2b嵌入图3a所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像；

图4c为图2d嵌入图3a所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像；

图4d为图2d嵌入图3a所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像；

图5a为图2b嵌入图3b所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像；

图5b为图2b嵌入图3b所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像；

图5c为图2d嵌入图3b所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像；

图5d为图2d嵌入图3b所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像；

图6a为图2b嵌入图3c所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像；

图6b为图2b嵌入图3c所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像；

图6c为图2d嵌入图3c所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像；

图6d为图2d嵌入图3c所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像；

图7a为图2b嵌入图3d所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像；

图7b为图2b嵌入图3d所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像；

图7c为图2d嵌入图3d所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像；

图7d为图2d嵌入图3d所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像；

图8a为图2b嵌入图3e所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像；

图8b为图2b嵌入图3e所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像；

图8c为图2d嵌入图3e所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像；

图8d为图2d嵌入图3e所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

本发明提出的一种多视点图像的处理方法，其流程如图1所示，其处理过程为：首先，采用直方图匹配方法建立目标图像与源图像的颜色映射关系；其次，根据伽玛校正的函数表示形式，将待嵌入的水印图像嵌入到源图像中，得到嵌有水印的源图像；接着，采用多视点视频编码器对目标图像和嵌有水印的源图像进行编码传输，在用户端对编码后的目标图像和编码后的嵌有水印的源图像进行解码，获得解码后的目标图像和解码后的嵌有水印的源图像；最后，对解码后的嵌有水印的源图像中的每个像素点的每个颜色分量进行颜色校正，得到解码后的嵌有水印的源图像经颜色校正后的校正图像，或从解码后的嵌有水印的源图像中提取出水印标记图像，然后根据水印标记图像确定嵌有水印的源图像是否受版权保护。

本发明的多视点图像的处理方法，其具体包括以下步骤：

①将同一时刻由多视点平行相机系统拍摄的多视点图像中的一个视点图像定义为目标图像，记为{^(T)I_i(x₁,y₁)}，而将其它视点图像定义为源图像，记为{^(S)I_i(x₁,y₁)}，其中，i＝1,2,3分别表示YUV颜色空间的三个颜色分量中的亮度分量Y、第一色度分量U和第二色度分量V，(x₁,y₁)表示目标图像和源图像中的像素点的坐标位置，1≤x₁≤W,1≤y₁≤H，W表示目标图像和源图像的宽度，H表示目标图像和源图像的高度，^(T)I_i(x₁,y₁)表示{^(T)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值，^(S)I_i(x₁,y₁)表示{^(S)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值。

在本实施例中，采用日本KDDI公司提供的多视点视频测试集“flamencol”和“objects2”作为原始多视点视频图像。图2a和图2b分别为“flamenco1”多视点测试集的目标图像和源图像，图2c和图2d分别为“objects2”多视点测试集的目标图像和源图像，目标图像和源图像的尺寸大小均为320×240。从图2a、图2b、图2c和图2d中可以看出，目标图像与源图像的颜色外表明显不一致，因此对其进行颜色校正就显得十分必要。

②由于直方图能够反映图像颜色的统计分布信息，因此本发明采用直方图匹配方法，建立目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}中的每个颜色值与源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中对应的颜色值的颜色映射关系，记为q=f_i(p)，其中，f_i()表示第i个颜色分量的颜色映射关系的函数表示形式，p表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值，q表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值经颜色校正后的颜色值，即表示对应的目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值，0≤p≤255，0≤q≤255。

在此具体实施例中，步骤②的具体过程为：

②-1、计算目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的直方图，记为{^(T)H_i(k)|0≤k≤255}，然后计算{^(T)H_i(k)|0≤k≤255}的累积直方图，记为{^(T)C_i(k)|0≤k≤255}，其中，^(T)H_i(k)表示目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值为k的所有像素点的个数，^(T)H_i(j)表示目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值为j的所有像素点的个数，^(T)C_i(k)表示目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于k的所有像素点的累计个数。

②-2、计算源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的直方图，记为{^(S)H_i(k)|0≤k≤255}，然后计算{^(S)H_i(k)|0≤k≤255}的累积直方图，记为{^(S)C_i(k)|0≤k≤255}，其中，^(S)H_i(k)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值为k的所有像素点的个数，^(S)H_i(j)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值为j的所有像素点的个数，^(S)C_i(k)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于k的所有像素点的累计个数。

②-3、取源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于p₀的所有像素点的累计个数^(S)C_i(p₀)，然后计算^(S)C_i(p₀)与目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于q的所有像素点的累计个数^(T)C_i(q)之间的距离，记为^(S)C_i(p₀)-^(T)C_i(q)|，再根据^(S)C_i(p₀)-^(T)C_i(q)|获取源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值p₀与目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值q₀的颜色映射关系，记为q₀=f_i(p₀)，其中，0≤p₀≤255，0≤q₀≤255，0≤q≤255，“||”为取绝对值符号，表示使得^(S)C_i(p₀)-^(T)C_i(q)|的值最小的q值。

②-4、选取255个与p₀各不相同的颜色值，分别记为p₁,p₂,…,p_j′，…,p₂₅₅，然后按照步骤②-3的操作过程，以相同的方式分别获取源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值p₁,p₂,…,p_j′，…,p₂₅₅与目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值q₁,q₂,…,q_j′,…,q₂₅₅一一对应的颜色映射关系，分别对应记为q₁=f_i(p₁),q₂=f_i(p₂),…,q_j′=f_i(p_j′),…,q₂₅₅=f_i(p₂₅₅)，其中，1≤j'≤255，0≤q≤255，0≤p₁,p₂,…,p_j',…,p₂₅₅≤255，0≤q₁,q₂,…,q_j′,…,q₂₅₅≤255，q₁,q₂,…,q_j′，…,q₂₅₅的值与q₀的值各不相同，^(S)C_i(p₁)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于p₁的所有像素点的累计个数，^(S)C_i(p₂)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于p₂的所有像素点的累计个数，^(S)C_i(p_j′)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于p_j'的所有像素点的累计个数，^(S)C_i(p₂₅₅)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}的第i个颜色分量的颜色值不大于p₂₅₅的所有像素点的累计个数。

③由于伽玛校正能够将较小的颜色偏差扩展到较大的颜色范围内，因此本发明根据伽玛校正的函数表示形式r=α×p^β，将待嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}嵌入到源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中，得到嵌有水印的源图像，记为其中，α和β为控制参数，在本实施例中，取α=1、β=0.2，p表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值，r表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中的颜色值经伽玛校正后的颜色值，0≤p≤255，0≤r≤255，表示嵌有水印的源图像中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值，(x₂,y₂)表示待嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}中的像素点的坐标位置，1≤x₂≤N,1≤y₂≤N，N表示待嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}的水平和垂直尺寸大小，P(x₂,y₂)表示待嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}中坐标位置为(x₂,y₂)的像素点的水印信息。

在此具体实施例中，步骤③的具体过程为：

③-1、根据r=α×p^β，获得嵌入水印的最佳密度值，记为p^*，其中，为取梯度函数，表示使得最大的p值。

③-2、根据嵌入水印的最佳密度值p^*，获得在源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中嵌入水印的起始位置，记为其中，1≤x₀≤W-N+1，1≤y₀≤H-N+1，^(S)I_i(x₁,y₁)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第1个颜色分量的颜色值，“||”为取绝对值符号，表示使得最大的(x₀,y₀)。

③-3、将源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中从起始位置开始的、横坐标在区间内且纵坐标在区间内的当前正在处理的像素点定义为当前像素点。

③-4、假设当前像素点的坐标位置为(x₁',y₁')，然后判断待嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}中坐标位置为的像素点的水印信息是否为1，如果是，则修改当前像素点的第1个颜色分量的颜色值，将修改后的当前像素点的第1个颜色分量的颜色值记为否则，直接将当前像素点的第1个颜色分量的颜色值作为修改后的当前像素点的第1个颜色分量的颜色值，将修改后的当前像素点的第1个颜色分量的颜色值记为其中，$$ x_1^{*}\≤{x_1}^{\′}\≤x_1^{*}+N-1,$$$$ y_1^{*}\≤{y_1}^{\′}\≤y_1^{*}+N-1,$$^(S)I_i(x₁',y₁′)表示源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁',y₁′)的像素点的第1个颜色分量的颜色值，Δ为强度因子，在本实施例中，取Δ=3。

③-5、将源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中横坐标在区间内且纵坐标在区间内的下一个待处理的像素点作为当前像素点，然后返回步骤③-4继续执行，直至源图像{^(S)I_i(x₁,y₁)}中横坐标在区间内且纵坐标在区间内的所有像素点处理完毕，得到嵌有水印的源图像，记为其中，表示嵌有水印的源图像中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值。

④采用多视点视频编码器对目标图像{^(T)I_i(x₁,y₁)}和嵌有水印的源图像进行编码传输，在用户端对编码后的目标图像和编码后的嵌有水印的源图像进行解码，获得解码后的目标图像和解码后的嵌有水印的源图像，分别对应记为和其中，表示解码后的目标图像中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值，表示解码后的嵌有水印的源图像中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值。

在本实施例中，多视点视频编码器采用公知的HBP编码预测结构。

⑤采用不同的方式对解码后的嵌有水印的源图像进行处理，如果选择颜色校正方式，则执行步骤⑥，如果选择版权保护模式，则执行步骤⑦。

⑥根据q=f_i(p)，对解码后的嵌有水印的源图像中的每个像素点的每个颜色分量进行颜色校正，得到经颜色校正后的校正图像，记为{^(C)I_i(x₁,y₁)}，将{^(C)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值记为^(C)I_i(x₁,y₁)，

⑦根据r=α×p^β，从解码后的嵌有水印的源图像中提取出水印标记图像，记为{^(Q)I_i(x₁,y₁)}，将{^(Q)I_i(x₁,y₁)}中坐标位置为(x₁,y₁)的像素点的第i个颜色分量的颜色值记为^(Q)I_i(x₁,y₁)，然后判断是否能够从水印标记图像{^(Q)I_i(x₁,y₁)}中观察到嵌入的水印图像{P(x₂,y₂)}中的每个像素点的水印信息，如果能，则确定嵌有水印的源图像是受版权保护的，否则，确定嵌有水印的源图像是不受版权保护的。

以下就本发明方法对“flamenco1”和“objects2”两组多视点视频测试集进行颜色校正和水印提取的主观性能进行比较。

图3a、图3b、图3c、图3d和图3e分别给出了待嵌入的五组二值水印图像，各组水印图像的分辨率均为80×80。图4a为图2b嵌入图3a所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像，图4c为图2d嵌入图3a所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像，图5a为图2b嵌入图3b所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像，图5c为图2d嵌入图3b所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像，图6a为图2b嵌入图3c所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像，图6c为图2d嵌入图3c所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像，图7a为图2b嵌入图3d所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像，图7c为图2d嵌入图3d所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像，图8a为图2b嵌入图3e所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像，图8c为图2d嵌入图3e所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的颜色校正图像，从图4a、图4c、图5a、图5c、图6a、图6c、图7a、图7c、图8a、图8c所示的图像的主观效果可以看出，与图2a所示的“flamenco1”的目标图像和图2c所示的“objects2”的目标图像相比，采用本发明方法得到的颜色校正图像的颜色外表与目标图像非常接近，并且从颜色校正图像中不能察觉到嵌入的水印信息，说明本发明方法的水印嵌入过程是有效的。

图4b为图2b嵌入图3a所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像，图4d为图2d嵌入图3a所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像，图5b为图2b嵌入图3b所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像，图5d为图2d嵌入图3b所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像，图6b为图2b嵌入图3c所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像，图6d为图2d嵌入图3c所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像，图7b为图2b嵌入图3d所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像，图7d为图2d嵌入图3d所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像，图8b为图2b嵌入图3e所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像，图8d为图2d嵌入图3e所示的水印图像后的图像经本发明方法得到的水印标记图像，从图4b、图4d、图5b、图5d、图6b、图6d、图7b、图7d、图8b、图8d所示的水印标记图像能够很容易地观察到嵌入的水印图像，说明本发明方法的水印提取过程是有效的。