专利名称：一种基于支持向量机的彩色半色调图像水印算法的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种基于支持向量机的彩色半色调图像水印算法，属于半色调图像水印领域。
背景技术：
数字水印(Digital Watermarking)技术是将一些有意义的标识信息(数字水印) 直接嵌入数字载体(包括多媒体、文档、软件等)中，但不影响原始载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统(如视觉或听觉系统)觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息， 可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。目前，图像的数字水印算法有很多，但是，大部分是针对连续色调图像而进行的研究，对于半色调图像的数字水印算法研究比较少。数字水印算法比较常见的是空间域和变换域的水印嵌入算法，然而由于半色调图像是二值图像，与连续色调的图像相比具有特殊的性质(色调不丰富，只有两种色调0和1)，因此传统的数字水印算法不能直接应用于半色调图像。Muneyasu等人提出了两种方法，即Color DHSPT和Extension of the DHSPT。 Color DHSPT方法简单的将DHSPT算法扩展到彩色半色调图像，水印的嵌入位置 由随机数序列决定，并将选定位置处的每个颜色分量的值都翻转，然后对每个颜色分量运用DHSPT。 Extension of the DHSPT方法考虑到图像的亮度，补偿的位置由亮度和DHSPT算法共同决定。由于水印的嵌入位置取决于随机数序列，每次运行会得到不同的半色调图像，视觉效果依赖于随机数序列。Fu等人将水印隐藏在不同的颜色分量，当含有水印的图像与原半色调图像做布尔运算或是重叠就能够再现水印。该方法提取水印需要两幅图像。上面这两篇文献都没有研究水印的抗攻击能力。本算法主要涉及以下两方面的基础技术1)支持向量机理论SVM是Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法。由于其出色的学习性能、简单的结构，以及全局最优性和较好的泛化能力，因此自20世纪90年代中期提出以来得到了广泛的研究。设给定的训练样本集为{(Xl，yi)，(x2，y2)，···，(X^yi),..., (xm，ym)}，其中 Xi e Rn 是训练样本，Yi e {-1,1}是类别标签，再假设该训练集可被一个超平面线性划分，该超平面记为H:
权利要求
1.一种基于支持向量机的彩色半色调图像水印算法，其特征在于，包括以下步骤1)二维水印的选取、加密和降维选取数字水印二值图像；对水印图像进行置乱，并记录变换的迭代次数t ；将置乱后的二维图像转换为一维水印序列；采用Arnold变换的方法对数字水印二值图像S = {S(m, η), 1 ^ m ^ P, 1 ^ η ^ Q}进行置乱，将置乱后的PXQ维的水印图像从二维图像转换为一维水印序列M= {M(k)，1彡k彡PXQ}；2)数字水印嵌入位置的选取在图像的边缘区域嵌入水印，使用Carmy边缘检测算子获取半色调图像的近似边缘， 对边缘图像进行膨胀以提高水印的容量；计算边缘的噪声可见函数，确定合适的水印嵌入位置；3)数字水印的嵌入过程采用Floyd-Steinberg分通道彩色误差分散法对图像的R(红色)、G(绿色)和B (蓝色)三个通道分别进行半色调处理，水印的嵌入选择在图像的G(绿色)分量上；在水印的嵌入过程中动态更新误差分散核W = {w0, W1, w2, W3,1}中的参数％，W1, w2, W3，使得输出值 yG(i,j)等于实际输出值m(k)；用线性支持向量机对选取的样本集进行训练，使数字水印的值的实际输出值和理想输出值保持一致；4)数字水印的提取过程设待检测的彩色半色调图像为Y，那么在数字水印提取过程中，首先根据记录的PXQ 个位置信息，直接提取出这些位置的像素值，得到一个IX (PXQ)维的二进制序列，M，= {M(k)，l ^ k ^ PXQ}；然后，根据所述的迭代次数t，对所提取出的一维二进制序列进行升维与逆Arnold变换，便可得到二值水印图像S’ = {S(m，η)，1彡m彡P，1彡η彡Q}。
2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的彩色半色调图像水印算法，其特征在于， 还包括以下步骤，以增强数字水印鲁棒性在步骤1)至3)得到的含水印的彩色半色调图的基础上，在水印嵌入位置的一个3X3邻域内选择两个位置，用于在B(蓝色)分量上嵌入相同的水印位，增强水印的嵌入强度；在提取水印时，如果在某个水印嵌入邻域内，提取出的水印信息值为O的个数大于1，那么令提取的水印信息为0，否则为1。
3.根据权利要求1所述的基于支持向量机的彩色半色调图像水印算法，其特征在于， 其中步骤2)所述的半色调图像的近似边缘是通过提取已知的连续色调图像边缘作为半色调图像的近似边缘。
4.根据权利要求1所述的基于支持向量机的彩色半色调图像水印算法，其特征在于，其中步骤2)所述的边缘图像膨胀是采用模板
5.根据权利要求1所述的基于支持向量机的彩色半色调图像水印算法，其特征在于， 其中步骤3)所述的更新误差分散核的方法是从O1集合中，在R、G和B三个通道选择一定数目的样本，用线性支持向量机进行区分，得到的分类超平面表示为Wux+bu = O ；借鉴Floyd-Steinberg误差分散核，对该分类平面进行变换；WU是个五维的向量，设其最后一维的值为λ ；分类平面变为
全文摘要
本发明公开了一种彩色图像半色调水印算法。本算法以支持向量机为基础，通过自适应调节误差分散核和阈值，实现在半色调过程中嵌入水印，包括二维水印的选取、加密和降维、数字水印嵌入位置的选取、数字水印的嵌入过程、数字水印的提取过程等步骤；实验表明本算法具有很好的水印不可感知性，并且对于随机涂改、叠加噪声、几何裁剪、低通滤波、JPEG压缩、打印扫描等攻击均具有较好的鲁棒性。
文档编号G06T1/00GK102254295SQ201110195380
公开日2011年11月23日 申请日期2011年7月13日 优先权日2011年7月13日
发明者张健美, 张克丰, 李姗姗, 李建英, 杨鹏飞, 潘蓉, 王泉, 罗楠 申请人:西安电子科技大学