基于SVD和NSCT水印算法的醫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.唐山市第二醫院， 河北 唐山 063000)

0 引言

隨著計算機與信息化技術的高速發展，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院和個人蒙受較大的損失。為了增強醫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，數據訪問層用來創建各類數據的模型并處理數據庫操作，業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，這兩個環節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。可知信息分段A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大小的水印信息。這一過程的具體執行環節如下。

(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行環節如下。

(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，實現水印的提取；

(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，平臺運行穩定，平臺功能能夠負荷醫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。基于C/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，本平臺運行穩定，所采用的隱藏水印算法魯棒性較高，適用于醫院日常電子檔案的管理。在今后的研究中，將持續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。