《SVM彩色图像水印算法的优化改进》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SVM彩色图像水印算法的优化改进（1页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、I ma g eMu lt i me d i a T e c h n o l o g y 图像与多媒体技术 S V M彩色图像水印算法的优化改进 随着计 算机信 息技 术的发展 ， 数 字信 息 的交 流和发 展 达到 了一 个空前的高度，在数字信息技术 发展 的 同 时也伴 随 着一 些 问题 的 产生，例如所有权问题等，为了 可 以更好 的对作 品 的所有 权 进行 保 护，采 用数 字 水 印技 术 可 以将 这 个 问题进 行有 效 的解 决。 而为 了将 图像 水 印效 果 增强 ，需要 将 其 水印 算法 进行 改 进，本 文针 对 S V M彩 色图像 水印算法的优化改进 进行研
2、究分析 。 【 关键词 】S V M数字水 印 彩 色图像 嵌入 网络技 术和 数 字化技 术 的发展 ，数字 信 息化产 品的出现，为人类的生活提供 了方便 ， 但 是数字化的信息非常容易被别人窃取 ，其所 有权 没有得到很好的保护，为 了将数字化信 息 的所有权 问题进行解决 ， 提 出了数字水 印技术 。 图像 是人们 获取信息的重要来源，在实际的 图 像信 息获 取中图像的水印效果不是很好，可 以 将水 印图像 的可 见性、 鲁棒性等性能进行提升 ， 本文针对 S VM 彩色 图像水 印算 法的优化 改进 进行研究和学 习。 1 S V M 理论知识 S VM，是 支持 向量机 的英
3、文缩 写 ，是 一 种新型的机器学习方法，是在统计学理论的基 础 上提 出 的一种 新型 学 习方法 。标准 向量 机 的 基本 思想 是，假 设存 在一 组带 有标 志 的样 本 【( x l ，Y 1 ) ( x 2 ，y 2 ) ( x 3 ，Y 3 ) ( x ， y n )】 ，对 其 中 每 一 个 点均 进 行 输 入 x 。 ( - 1 ， 1 ) ， i =l ， 2 , 3 n ， 通过 S V M 给出一个函数 f ( x ) ， 通过这个 函数将样 本中的每一个输入样本的输 出值和所对应的目 标值之间的误差进行求得， 并保 证线 性回 归函数尽 量保 持平滑 。S VM
4、 算 法主要是为分类平 面制造 出两 个不同的样本， 进而使其分类间隔变得最大 。 而非线 性 S V M 是通过非 线性映射将其 转 化成另一个高维，甚至到达一个无穷维高度的 空间线性分类 问题 ，进而将其 中最优 的分类 面 求 出，在 此过程中不需要将线性转换 的具体方 式进 行全面的熟悉和 了解 ，非线性 问题 的映射 是 某一 个 高度 空间 的线性 问题 采用 的积 核 函 数 ，通过权 值向量、偏差 ，进而得 出非线性 问 题 的回归函数。 文 施晨光 2改进 的S V M 彩色图像水印算法 本 文对 S V l V l 彩色 图像水 印算法 的改进优 化进行分析 ，通 过水 印
5、嵌入 法和水印提取法两 种进行研 究分析 。水 印信息分为两种不同的作 用 的信 息，有参 考水印和标识水印，参考水印 是其所有者在密钥 的控 制下随机产 生的顺序， 在进 行水 印提 取时，将其作为 S V M 训练使用 的资源，建立起 S V M 训练模型。而标识水印 是 带有 一定 意义 和版权 的二值 图像 ，是要 真 正 完成 的水印信 息嵌入 。通 过 HVS的视觉 掩 蔽特性将标识水 印信 息嵌入 到原始 图像中。参 考水印 的产生 以及标识水 印的嵌入过程是相 同 的，通过 S V M 训练模 型对标识 水印信息进 行 提取 。 2 1 s v M 彩 色图像水印嵌入 算法 将
6、 K设 置 为 表示 Mx N 的彩 色 图 像，其 中 K 、K 。 、K 。 ，R、G、B分 别 表 示 的 是 彩 色 图像 的红 色、绿 色 以及蓝 色 的信息 。将 图像 上 某 一 素 点 的 位 置 设 置 为 P ( i ， )， i = l ， 2 ， 3 一 M，j ： 1 ， 2 ， 3 N。 则彩 色 图像 的 标 志 水 印则是一 个为 mX n大小 的二值 图像 。将 S VM 彩色 图像水 印算法 的鲁棒 性增强 ，可 以 同时将水 印信息嵌入到 图像的三个通道中 。 S VM 彩色 图像 水 印嵌入 算法 的具体步 骤 为 ： ( 1 )产生水 印。嵌入 的水
7、印信息分 为参 考水 印信 息和标识水 印信 息，参考 水印信 息的 产生是 由密钥进行控制进而产生的长度为 L的 随机序列R = r ， r 2 ， r r ， 参与到S V M训练中， 标 识水 印的产 生是通 过利 用 H i l b e r t 曲线对 二 值 图像 的信息进行扫描 ，形成一维 向量 。 ( 2 )水 印 信 息 嵌入 位 置 的 选 择。根 据 图像 版 权 所 有 者 提 供 的 另 一密 钥， 随机 选 取 嵌入 位置 ，将水 印信 息 嵌入 位置 设置 为 P ( i ，J t )，t = l ， 2 ， 3 T ，T为 嵌 入 水 印 的 长 度 值。在 水
8、印信 息 嵌入 之 前 的 1 位 参考 水 印 为 t ( 1 ， 1 ) ， 参与到水 印提取 S VM 训练 中。从 1 + 1的位置开始进行标识水印嵌入 。 ( 3 )水 印信息 的嵌入 。将 每一个待 嵌入 的水印 的像素点作为 中心，取 一定邻域 宽度 的 像素，按照相关的计算公式，将图像的红、 绿、 蓝三个 通 道的 强度计 算 出来，然 后根据 HVS 视觉掩蔽特性 ，对 图像 的三色信 息进 行先后选 择，三色信 息的选择顺序 为蓝色、红色 、绿色 。 2 2 S V M 彩 色图像水印提取 算法 该种 水 印提取 算法 是将 水 印嵌入 信息 作 为 S VM 训练 的特征
9、 向量 ，然 后进行标识水 印 信息的得到和提取。具体步骤 如下 ： ( 1 )由图像 版权所有者 提供的两个 密钥 下 的参考 水印和嵌入水 印位 置信息 R= r ，r 2 ， r ；P ( i ，j )，t=l ， 2 ， 3 T ，T为 嵌 入 水印的长度值 。 ( 2 )对待嵌 入参考水 印的每一个嵌入 位 置 ( i ，j )，其 中 t ( 1 ， I ) ，以这个 嵌入位 置 为 中心的一定邻域像素 内的图像三色通道 强度 的平均值计算 出来，完成参考水印信息的提取 和特征向量以及剩余信 息的计算和提取 。 ( 3 )建 立 S VM 训 练模 型 。将 上 步 中得 到的参考
10、水印向量作为 S V M 的输入向量， t ( 1 ， 1 ) 最为 目标 训练 向量，进而得 到一 个的 训练样本，在此样本的基础上，选 择合适的核 函数和 参数，参 与到 S V M 训练模 型中。 ( 4 ) 水 印 的提 取。 根 据标 识 水 印 位置 信 息， 结 合 S VM 训 练 模 型， 将 输 出 向 量 O t ： I ( i ，j 。)的值通 过公 式进 行 计算 ，进而 得 水 印的提取公式： w 、 = ( I ) ( i ，j j = i ( i ，j ，当 wt 、 0时， wt = l ；当 W 0时，wt = 0 。 3小结 本文对 S VM 彩色 图像
11、水印算法 的优化 改 进进行了分析和学习，通过 水印嵌入 和提取 算 法，将 新的学习方法加入到数字水印提取中， 将水印信息嵌入到数字图像的三色通道中，将 水印的嵌入量增加，进 而将数 字图像 的鲁棒性 增强。S V M彩色图像水印算法通过加密对数 字图像进行安全性保护，及 时将其 公布，也不 会对其信息的安全性产生威胁 。 参考文献 1 贝依林 彩 色图像水印算法研究 【 D 辽 宁师范大学 ， 2 0 0 8 【 2 张 民 ， 张 德 伟 ，张峰 ，杨 吉宏 ，师庆 玲 改进的基 于 S V M的彩 色图像水印算 法 【 J 山东农业 大学学报 ( 自然科 学 版 ) ， 2 0 1 0 ( 0 9 ) ： 5 4 - 5 5 3 】 王坤 ， 杨峰 一种 改进 的基 于D W T的彩 色 图像 水 印 算 法 【 J 信 息 技 术 与信 息 化 ， 2 0 0 9 ( 0 2 ) ： 7 2 - 7 3 作者单位 陕 西 能 源 职 业 技 术 学 院 陕 西 省 成 阳 市 7 1 2 0 0 0 E l e c t r o n ic T e c h n o l o g y S o f t w a r e E n g i n e e r i n g 电子技术与软件工程 1 2 5
