1.一种基于多尺度分解与插值扩展的大容量可逆图像水印计 算方 法，其特征在于，包括水印嵌入和水印提取两部分，所述水印嵌入包括如下步骤：S1对水印W作猫脸置乱变换得到W'，并对W'将其转变为一维二进制序列；

S2对M×N大小的原图像I进行多尺度分解，将其划分为互不重叠图像同质块与非同质块，并按照从左到右、从上到下顺序分别对分解得到的同质块和非同质块进行排序；

S3按序对排序后获得的所有同质块中像素点值进行插值扩展，获得新的图像块；所述插值扩展包括：

1)按行对图像子块中的相邻像素点值通过求平均获得其插值，将其插值和其左右两个像素值构成一组用于嵌入水印的像素组；

2)再按列对步骤1)中的相邻像素点值通过求平均获得其插值，将其插值和其左右两个像素值构成一组用于嵌入水印的像素组；

S4对S3中新的图像块利用广义差值扩展算法进行水印嵌入，水印嵌入前后图像块像素均值不变；在通过广义差值扩展算法在进行水印嵌入时，设可嵌入2位的水印信息，假设为

0，1，在具体进行嵌入时，变换待嵌入像素组中像素点的位置，将 认作x0，a认作x1，b认作x2：则

去除x0'，保留x1'和x2'作为新的生成含水印像素点，由x1'和x2'获得其均值为也就是S5对S4中嵌入信息后超出图像灰度值范围的像素点在原始图像同样尺寸的二值图像中进行标注，生成溢出定位图；

S6对S5中已标识溢出的像素点进行灰度溢出处理使其不产生像素值溢出，以便再次利用广义差值扩展算法进行水印嵌入；

S7对S5中生成的溢出定位图进行压缩并连同水印嵌入量和水印猫脸置乱次数信息构成辅助信息；

S8对S2中非同质块，选取后k块非同质块，对选择的每个非同质块中每个像素利用差值量化的方法嵌入辅助信息，并保存选取的子块数k，生成含嵌入辅助信息非同质图像块A2；

S9对S4与S6中生成的含水印同质块，去除S3中通过插值扩展插入的均值像素点，生成水印嵌入后的图像块A1；

S10合并S8中A2与S9中A1，生成含水印图像I'；

所述水印提取包括如下步骤：

A1根据S2中原始图像I多尺度分解信息，以此来对含水印图像I'进行多尺度分解；

A2对分解后各子块Ip'，按照从上到下、从左到右分别对同质块和非同质块进行排序，其中0≤p≤n，n为含水印图像I经分解后得到的子块总数；

A3对选取非同质块序列中后k块子块通过逆差值量化方法提取辅助信息；

A4根据A3提取出的辅助信息，并利用逆广义差值扩展算法从排序好的同质块中提取出水印；

A5对A4中提取的水印通过猫脸反置乱恢复出水印信息W；

A6对A3与A4中提取出水印信息后恢复出的同质块和非同质块按序结合在一起得到恢复出的原始图像A。

2.根据权利要求1所述的基于多尺度分解与插值扩展的大容量可逆图像水印计 算方 法，其特征在于，所述S2与A1中的多尺度分解包括：

1.1)将一个方形图像划分为4个等尺寸的方形块；

1.2)对步骤1.1中4个方形块判别是否满足同质性准则，如果当前块满足，则保持不变，否则继续分解为4个方形块，并判定是否满足准则，所述同质性准则可表示为：|Pi-Pave|＞(gl-1)×γ

其中，Pi和Pave分别代表方形块中的任一像素的灰度值和平均像素灰度值，gl代表像素的灰度级数，γ为一个值域为[0,1]的小数；

1.3)循环步骤1.1)与步骤1.2)，直至最小块尺寸为4×4；

1.4)将每块图像块转换成二进制形式，并对其进行编码；

1.5)对步骤1.4)中图像子块进行排序，并按排序结果依次记录每一块的尺度信息，从而构成原始图像I的分解信息q，使用Huffman编码进一步减小图像分解信息的长度，表示为Huf(q)。

3.根据权利要求1所述的基于多尺度分解与插值扩展的大容量可逆图像水印计 算方 法，其特征在于，所述S1中猫脸置乱变换方法为：其中，(x′，y′)为原始像素变换后的坐标，(x，y)是原始图像各像素坐标，M为图像大小，指代图像的行数或列数，同时也暗示图像必须是方形的，长宽相等，若不是方形的图像，需进行扩充填补，使得其为方型图像，再进行猫脸置乱变换；c、d为随机生成的置乱次数。

4.根据权利要求1所述的基于多尺度分解与插值扩展的大容量可逆图像水印计 算方 法，其特征在于，S6中灰度溢出处理，具体操作为：若通过广义差值扩展后生成的像素值为正溢出b，则变换后的像素点像素值为：255-|b-255|；

若通过广义差值扩展后生成的像素值为负溢出b'，则变换后的像素点像素值为：0-|b'-0|。

5.根据权利要求1所述的基于多尺度分解与插值扩展的大容量可逆图像水印计 算方 法，其特征在于，所述S8中差值量化方法嵌入辅助信息包括如下步骤：

3.1)计算所述S2中平滑度值排序序列中后k块图像块中每个子块的像素均值：式中，m、n分别为所划分图像块的行和列大小，x1,x2,…,xm×n为图像块中所含像素点；

3.2)提取步骤3.1)中每个图像块的最大像素值与最小像素值，利用差值量化方法进行辅助信息嵌入。

6.根据权利要求5所述的基于多尺度分解与插值扩展的大容量可逆图像水印计 算方 法，其特征在于，所述步骤3.2)中差值量化方法包括：

1.1)利用最小像素值和均值进行比较嵌入辅助信息，其公式为：其中，a表示待嵌入像素点值， 表示所嵌入像素点所在子块像素点的平均值，w表示嵌入的二进制水印信息，％表示求余；

1.2)最大像素值和均值进行比较嵌入辅助信息，其公式为：其中，a表示待嵌入像素点值， 表示所嵌入像素点所在图像块像素点的平均值，w表示嵌入的二进制水印信息，％表示求余。

7.根据权利要求6所述的基于多尺度分解与插值扩展的大容量可逆图像水印计 算方 法，其特征在于，所述A3中逆差值量化方法提取辅助信息，在辅助信息提取时，其辅助提取信息顺序和所述S8中辅助信息嵌入顺序相反，即设在嵌入辅助信息时，先利用最小像素值来嵌入辅助信息，再利用最大像素值来嵌入辅助信息，则在提取辅助信息时，先利用最大像素值来提取辅助信息，再利用最小像素值来提取辅助信息，可保持图像块中最小像素值和最大像素值与像素块平均值之间的奇偶关系在辅助信息嵌入前后保持一致，即：其中，a表示待嵌入像素点值， 表示所嵌入像素点所在子块像素点的平均值，w表示嵌入的二进制水印信息，％表示求余。