1.一种抗几何攻击的立体图像零水印嵌入与提取方法，其特征在于，包括：在原始彩色立体图像中嵌入零水印和对待认证合法性的彩色立体图像进行零水印提取；所述在原始彩色立体图像中嵌入零水印，包括：采用基于矩阵变换的图像置乱方法对原始二值版权水印 W 进行置乱，得到一次置乱后的水印图像 W 1 ，采用基于完备拉丁方的图像置乱方法对水印图像 W 1 进行再次置乱，得到二次置乱后的水印图像 W 2 ，利用二维Chebyshev-Singer Map系统对二次置乱后的水印图像 W 2 进行混沌加密，得到双重置乱及加密处理后的水印图像 W E ；对原始立体图像 I 左、右视点各自的R、G、B通道进行分离，将分离后的六个分量进行联合并构造一个三阶张量 E LR ；对张量 E LR 进行Tucker分解，获得原始立体图像 I 的第一能量图 E M ；对 E M 进行非重叠分块并计算每个子块的均值，由所有子块的均值构造 E M 的均值子图 E MS ；计算均值子图 E MS 的分数阶雅克比-傅里叶矩，并生成其混合低阶矩特征 V M ；对混合低阶矩特征 V M 按照其均值进行二值化，得到二值序列 H ，再对二值序列 H 进行升维变换，得到二值过渡矩阵 P 1 ，对过渡矩阵 P 1 冗余化和扩充，获得二值鲁棒特征矩阵 T ；对二值鲁棒特征矩阵 T 进行混沌排序置乱，得到置乱后的特征矩阵 T S ；将双重置乱和加密处理后的水印图像 W E 和排序置乱后的特征矩阵 T S 执行异或运算，得到最终的认证零水印 W Z ，将 W Z 保存到注册机构的水印数据库中，并将零水印嵌入过程中的密钥保存，即完成零水印的嵌入过程；所述对待认证合法性的彩色立体图像进行零水印提取，包括：对待认证立体图像 I′ 左、右视点各自的R、G、B通道进行分离，将分离后的六个分量进行联合并构造一个三阶张量 E′ LR ；然后对张量 E′ LR 进行Tucker分解，获得待认证立体图像 I′ 的第一能量图 E′ M ；对 E′ M 进行非重叠分块并计算每个子块的均值，然后由所有子块的均值构造 E′ M 的均值子图 E′ MS ；计算均值子图 E′ MS 的分数阶雅克比-傅里叶矩，并生成其混合低阶矩特征 V′ M ；对混合低阶矩特征 V′ M 按照其均值进行二值化，得到二值序列 H′ ，再对二值序列 H′ 进行升维变换，得到二值过渡矩阵 P′ 1 ，对过渡矩阵 P′ 1 冗余化和扩充，获得二值鲁棒特征矩阵 T′ ；对二值鲁棒特征矩阵 T′ 进行混沌排序置乱，得到置乱后的特征矩阵 T′ S ；取出保存在注册机构版权鉴别数据库中的认证零水印 W Z ，与置乱后的特征矩阵 T′ S 进行异或操作，得到未解密的二值水印图像 W′ E ；对未解密水印图像 W′ E 依次进行混沌解密和基于完备拉丁方、矩阵变换的先后两次反置乱操作，即可提取出最终的水印信息 W ′，最后根据 W ′显示的内容信息来鉴别待认证的彩色立体图像 I′ 的版权归属；所述获得原始立体图像 I 的第一能量图 E M ，包括：将一组大小为 M × N 的双视点彩色立体图像 I 的左、右视点各自的R、G、B通道进行分离，将分离后的共六个分量联合并视作一个三阶张量 E LR ，对其进行Tucker分解，则立体图像 I 可表示如下， ，式中 E LR 表示张量形式下的立体图像 I ， 表示核心张量， V (1) 、 V (2) 、 V (3) 是3个大小分别为 M × M 、 N × N 和6×6的因子矩阵，设张量 为张量 E LR 的一个子张量，且 表示子张量 的第 i 层，则第1层子图Z 1 即为立体图像Tucker分解后的第一能量图 E M 。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用二维Chebyshev-Singer Map系统对二次置乱后的水印图像 W 2 进行混沌加密，包括：所述二维Chebyshev-Singer Map系统，采用如下公式表达： ，式中，a,b,c,d均为系统固定参数， τ 和 μ 为系统控制参数， x i 和 y i 为系统迭代过程中的中间变量， x i +1 和 y i +1 分别为 x i 和 y i 的下一个状态；采用二维Chebyshev-Singer Map系统产生一个长度为原始版权水印 W 两倍大小的混沌随机序列 Y 1 ，截取随机序列 Y 1 的后半段，并按照其序列均值进行二值化，对二值化后的序列进行升维变换，得到与原始版权水印 W 相同大小的二维混沌矩阵，将所述二维混沌矩阵与二次置乱后的水印图像 W 2 执行异或运算，得到加密处理后的水印图像 W E 。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算均值子图 E MS 的分数阶雅克比-傅里叶矩，并生成其混合低阶矩特征 V M ，包括：将均值子图 E MS 转换到极坐标下，获得极坐标图像 ，根据下式计算 的分数阶雅克比-傅里叶矩 F nm ， ，式中，分数参数 α ∈R + ；阶数 n ∈N；重复度 m ∈Z；参数 p , q ∈R且满足p-q>-1，q>0；径向基函数 J n ( α , p , q , r )可表示为 ， 为权函数， 为归一化常数， 为分数阶Jacobi多项式， 为伽马函数；由 F nm 生成混合低阶矩特征 V M ，通过如下方式实现： ,其中， n 表示阶数， m 表示重复度， N W 表示水印图像尺寸，分数参数 α ∈{0.25,0.5,1,2,4}，符号⌈•⌉表示向上取整；所述对过渡矩阵 P 1 冗余化和扩充，获得二值鲁棒特征矩阵 T 的方法为：对过渡矩阵 P 1 冗余化，得到矩阵 ，将矩阵 P 2 均分成左上、右上、左下、右下4个区域块，分别记作 B 1 、 B 2 、 B 3 和 B 4 ，分别用 替换 B 1 、 B 2 、 B 3 、 B 4 区域块中的0元素，分别用 替换 B 1 、 B 2 、 B 3 、 B 4 区域块中的1元素，得到扩充后的矩阵即为二值鲁棒特征矩阵 T 。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用基于矩阵变换的图像置乱方法对原始二值版权水印 W 进行置乱，得到一次置乱后的水印图像 W 1， 包括：利用矩阵变换公式对原始版权水印 W 进行第一次置乱，获得第一次置乱后的水印图像 W 1 ，所述矩阵变换公式表达为： ，式中， A 表示置乱矩阵，且满足det( A )=±1， ， N W 为原始版权水印图像 W 的尺寸大小；( x , y )和( x′ , y′ )分别表示原始版权水印图像像素经过矩阵变换前后的坐标， e 、 f 为控制参数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用基于完备拉丁方的图像置乱方法对水印图像 W 1 进行再次置乱，得到二次置乱后的水印图像 W 2 ，包括：构造 N W 阶完备拉丁方矩阵 C 1 ，再将矩阵 C 1 与一个元素全为1的 N W 阶矩阵相加得到矩阵 C 2 ；将矩阵 C 2 进行列扩展，构造出一个含有 N W 2 个互异的有序数对的置乱矩阵 S ，利用置乱矩阵 S 提供的位置信息，对一次置乱后的水印图像 W 1 进行像素位置置乱，获得二次置乱后的水印图像 W 2 。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对二值鲁棒特征矩阵 T 进行混沌排序置乱，得到置乱后的特征矩阵 T S ，包括：将特征矩阵 T 通过Z字形扫描成行向量 T 1 ，利用二维Chebyshev-Singer Map系统生成长度与原始水印 W 大小相同的随机序列 Y 2 ，然后对序列 Y 2 进行升序排序，并将排序后的位置索引记为 U ，最后基于索引 U 对行向量 T 1 进行重排序，再将重排序后的结果进行Z字形逆扫描得到置乱后的特征矩阵 T S 。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对过渡矩阵 P′ 1 冗余化和扩充，获得二值鲁棒特征矩阵 T′ ，包括：对过渡矩阵 P′ 1 冗余化，得到矩阵 ，将矩阵 P′ 2 均分成左上、右上、左下、右下4个区域块，分别记作 B′ 1 、 B′ 2 、 B′ 3 和 B′ 4 ，分别用 替换 B′ 1 、 B′ 2 、 B′ 3 和 B′ 4 区域块中的0元素，分别用 替换 B′ 1 、 B′ 2 、 B′ 3 和 B′ 4 区域块中的1元素，得到填充后的矩阵即为二值鲁棒特征矩阵 T′ 。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述密钥包括：将对原始二值图像水印图像 W 进行矩阵变换置乱时的控制参数 e 、 f 和置乱次数作为密钥Key1；将对一次置乱后的水印图像 W 1 进行完备拉丁方置乱时的置乱矩阵 S 和置乱次数作为密钥Key2；将采用二维Chebyshev-Singer Map系统对二次置乱后的水印图像 W 2 进行混沌加密生成随机序列 Y 1 时使用的系统固定参数 a , b , c , d 和控制参数 τ、μ 作为密钥Key3；将采用Chebyshev-Singer Map系统对二值鲁棒特征矩阵 T 和 T′ 进行混沌排序置乱生成随机序列 Y 2 时使用的系统固定参数 a , b , c , d 和控制参数 τ、μ 作为密钥Key4。
