[发明专利]图像数字水印嵌入系统及方法在审
申请号: | 201710228007.2 | 申请日: | 2017-04-07 |
公开(公告)号: | CN107194863A | 公开(公告)日: | 2017-09-22 |
发明(设计)人: | 邹立斌;李青海;侯大勇;简宋全 | 申请(专利权)人: | 广东精点数据科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00 |
代理公司: | 重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙)50217 | 代理人: | 隋金艳,陈家辉 |
地址: | 510630 广东省广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 数字 水印 嵌入 系统 方法 | ||
1.图像数字水印嵌入系统,其特征在于,包括机器学习模块,利用SVM建立关于数字水印嵌入强度的回归预测模型,实现对待嵌入数字水印的原始图像的最佳数字水印嵌入强度的预测,所述的机器学习模块包括预处理单元和机器学习单元;
所述预处理单元,用于建立数据集,所述的数据集包括训练集和测试集,并且对数据集中的所有图像逐一进行数字水印嵌入,针对每个图像确定一个对应的最佳水印嵌入强度;
所述机器学习单元,利用SVM在训练集上进行机器学习,得到关于数字水印嵌入强度的回归预测模型;
输入模块,用于响应当前触发的数字水印嵌入请求,获取待嵌入数字水印的原始图像;
水印嵌入模块,根据回归预测模型预测的最佳水印嵌入强度,应用DWT变换对原始图像嵌入数字水印;
输出模块,用于输出已嵌入数字水印的图像。
2.根据权利要求1所述的图像数字水印嵌入系统,其特征在于:所述最佳数字水印嵌入强度的计算方式是:设置两个评价参数,分别是用于衡量数字水印鲁棒性的相似度NC和用于衡量水印隐蔽性的峰值信噪比PSNR,设置NC和PSNR的权重β,使得β·NC+(1-β)·PSNR取得最大值时,而得到的数字水印嵌入强度即为最佳数字水印嵌入强度。
3.根据权利要求1所述的图像数字水印嵌入系统,其特征在于:所述的机器学习单元还用于在测试集上对回归预测模型进行测试和性能评价。
4.图像数字水印嵌入方法,其特征在于:包括以下步骤:
a.建立最佳数字水印嵌入强度的回归预测模型的步骤;
步骤101.1:获取历史数据建立数据集,包括训练集和测试集;
步骤101.2:输入数据集上的一个原始图像I;
步骤101.3:对原始图像I进行一级DWT变换,得到LL、LH、HL、HH四个频率系数,选择将水印信息嵌入到LH和HL上;
步骤101.4:将频率系数LH和HL分别划分为n×n个系数块,计算所有对应位置上系数块的方差值,分别选择其中最小的l个系数块,记为{ui,i=1,...,l}、{vi,i=1,...,l},作为水印信息的嵌入位置;
步骤101.5:根据以下嵌入公式,把水印信息分别嵌入到上述系数块中:
其中si表示水印信息,α表示待定的水印嵌入强度;
步骤101.6:对嵌入水印后的系数块进行IDWT变换,得到嵌入水印后的图像I';
步骤101.7:根据以下公式,计算用于衡量水印的鲁棒性的相似度NC和用于衡量水印的隐蔽性的峰值信噪比PSNR,
其中W表示嵌入的水印信息,W'表示提取的水印信息,MSE表示均方误差,公式表示为:I为原始图像,I'为嵌入水印后的图像;
步骤101.8:设置上述两个评价参数NC和PSNR的权重β,使得β·NC+(1-β)·PSNR取得最大值时的水印嵌入强度α即为最佳数字水印嵌入强度;
步骤101.9:对数据集上的所有图像逐一重复步骤101.2-步骤101.8;
步骤102.1:利用SVM在训练集上进行机器学习,得到关于水印嵌入强度的回归预测模型;
b.图像数字水印嵌入步骤:
通过输入模块响应当前触发的数字水印嵌入请求,获取待嵌入数字水印的原始图像;
通过水印嵌入模块根据回归预测模型预测的最佳水印嵌入强度,应用DWT变换对原始图像嵌入数字水印;
c.输出步骤:
通过输出模块输出已嵌入数字水印的图像。
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