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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113095994A(43)申请公布日2021.07.09(21)申请号202110438687.7(22)申请日2021.04.15(71)申请人河北工程大学地址056038河北省邯郸市经济技术开发区太极路19号(72)发明人曹庆皎王利英赵卫国王继选(51)Int.Cl.G06T1/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N20/10(2019.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称基于支持向量机和奇异值分解的鲁棒数字图像盲水印方法(57)摘要本发明属于数字产品版权保护技术领域,涉及基于支持向量机和奇异值分解的鲁棒数字图像盲水印方法,内容有:(1)水印嵌入:对宿主图像进行分块,根据密钥对图像块进行奇异值分解,将分解后的奇异值集作为样本训练集建立支持向量机模型,将二值水印图像进行置乱,再将像素值嵌入到最小奇异值中完成水印嵌入。(2)水印提取:将待测图像分成图像块,根据密钥对嵌入水印信息的图像块进行奇异值分解,再进行二值像素识别并通过位错误率度量被提取水印的鲁棒性。本发明检测不需原始图像和水印,嵌入水印后的图像对像噪声、剪切、压缩等攻击以及打印扫描失真都有很好的鲁棒性和不可见性,可应用于数字产品的版权保护、隐蔽通信和信息的完整性。CN113095994ACN113095994A权利要求书1/2页1.一种基于支持向量机和奇异值分解的鲁棒数字图像盲水印方法,其特征包括如下步骤:(1)水印嵌入过程,其包括:(11)对图像进行分块,(12)按照用户给定的密钥K1随机选取若干个图像块,然后对其进行奇异值分解,(13)把分解后的奇异值集作为样本训练集,建立基于奇异值分解的支持向量机模型,(14)对二值水印图像进行置乱处理,(15)根据密钥k2对选定的图像块进行水印嵌入,(2)水印提取过程,其包括:(21)将待测图像依次分成图像块,(22)根据密钥k2选取嵌入水印信息的图像块,(23)对选定的图像块进行奇异值分解,(24)提取水印信息,度量水印的鲁棒性。2.根据权利要求1所述的基于支持向量机和奇异值分解的鲁棒数字图像盲水印方法,其特征在于,所述步骤(11)和(21)中的分块是按4×4进行分块,所获得的分块分别为Bij,M,N分别为宿主图像的长和宽。3.根据权利要求2所述的基于支持向量机和奇异值分解的鲁棒数字图像盲水印方法,其特征在于,所述步骤(13)的具体步骤是:(131)对每个被选定的图像块进行奇异值分解,Ak=USkVT得到相应的奇异值为把作为输入,作为输出构成一个样本,把选取的若干个图像矩阵块分解后的奇异值作为样本训练集(132)建立支持向量机训练模型:即使用如下支持向量机进行训练:*其中αi和αi是通过训练得到的对偶问题的解系数,b是相应的偏差值,k(xi,x)为选定的核函数。经过选择合适的核函数和相应的训练,可以通过支持向量机模型获得对应于目标值ti相应的输出值yi。4.根据权利要求1所述的基于支持向量机和奇异值分解的鲁棒数字图像盲水印方法,其特征在于,所述步骤(14)的具体步骤是:(141)根据密钥k2从宿主图像中选取P×Q个4×4大小的图像块作为嵌入对象,(142)对选定的图像块矩阵进行奇异值分解,得到的奇异值为:(143)设yi为实际输出值,由(13)得到支持向量机模型:(144)将二值水印图像每个像素嵌入到对应的图像块中,嵌入方式如下:2CN113095994A权利要求书2/2页其中,θ为水印嵌入强度因子。5.根据权利要求1所述的基于支持向量机和奇异值分解的鲁棒数字图像盲水印方法,其特征在于,所述步骤((24)的具体步骤是:使用提取水印与原水印之间的位错误率描述检测到的水印图像与原始水印图像之间的相似性,判断检测到的水印图像的鲁棒性,其具体是:(241)由密钥k2选取嵌入水印信息的图像块后进行奇异值分解,得到相应的奇异值为:(242)根据步骤(13)的支持向量机模型得到(243)按照与嵌入水印时的逆过程即可恢复出水印信息即:(244)使用位错误率度量水印的鲁棒性:3CN113095994A说明书1/5页基于支持向量机和奇异值分解的鲁棒数字图像盲水印方法技术领域[0001]本发明涉及一种数字产品版权保护技术领域的方法,具体是支持向量机和奇异值分解的鲁棒数字图像盲水印方法。背景技术[0002]随着全球信息化、数字化进程的飞速发展,各种数字作品的应用在网络上越来越广泛,包括文本、图像、音频、视频和各种软件等。但是随之带来了一些弊端,比如作品篡改和数字盗版也随着日益猖獗,这就使得版权保护问题变得越来越重要。现在,数字水印技术成为解决这一问题的关键技术,是国内外信息隐藏领域和产品版权保护的一个重要手段。数字水印技术是将一