基于支持向量机的彩色图像数字水印算法研究

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1、分类号密级UDC编号工学博士学位论文基于支持向量机的彩色图像数字水印算法研究博士研究生：吕秀丽指导教师：卞红雨教授学科、专业：信号与信息处理哈尔滨工程大学2014年1月分类号：密级：UDC：编号：工学博士学位论文基于支持向量机的彩色图像数字水印算法研究博士研究生：吕秀丽指导教师：卞红雨教授学位级别：工学博士学科、专业：信号与信息处理所在单位：水声工程学院论文提交日期：2013年10月29日论文答辩日期：2014年1月8日学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofD.EngColorImageDi

2、gitalWatermarkingAlgorithmBasedonSupportVectorMachineCandidate:LüXiuliSupervisor:Prof.BianHongyuAcademicDegreeAppliedfor:DoctorofEngineeringSpecialty:SignalandInformationProcessingDateofSubmission:October29,2013DateofOralExamination:January8,2014University:HarbinEngineeringUniversity哈尔滨工程大学学

3、位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大

4、学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文（□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后）由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者（签字）：导师（签字）：日期：年月日年月日基于支持向量机的彩色图像数字水印算法研究摘要鲁棒性是目前数字水印技术中亟待解决的关键问题之一，开展高鲁棒性的数字图像水印技术研究非常必要。本文围绕支持向量机(SupportVector

5、Machine,SVM)机器学习方法在数字图像水印中的应用展开研究，在具有良好学习和泛化性能的支持向量机在图像空间域和变换域嵌入和提取水印中的应用方法方面进行深入研究。结合人类视觉系统特性，在嵌入水印的图像满足视觉质量的前提下，提出性能良好的数字水印算法，解决关键技术问题，增强水印鲁棒性，为数字水印技术的推广提供理论基础和应用支撑。针对空间域水印算法性能较差问题，结合支持向量机良好的学习和泛化性能，提出一种基于支持向量回归机(SupportVectorRegression,SVR)的空间域水印算法。算法利用YCbCr彩色模型亮度分量Y的局部自相似性，利用SVR模拟像素亮度值与其

6、邻域的关系，在亮度分量中嵌入水印。为减小支持向量机的泛化误差，选择方差值较小的图像亮度子块训练SVR模型和嵌入水印信息。提取水印时，不需要原始彩色图像，只在测试图像中重新训练SVR和提取水印。实验结果表明，算法对中高级质量JPEG压缩、高斯低通滤波、马赛克、模糊、锐化、直方图均衡、饱和度增强、加噪、旋转、扭曲、剪切等攻击有良好的鲁棒性，尤其抵抗缩放攻击的性能更强。分析图像离散余弦变换(DiscreteCosineTransform，DCT)域特点，提出一种基于支持向量回归机的离散余弦变换域水印算法。在彩色图像YCbCr彩色模型亮度分量Y的离散余弦变换域中，算法利用SVR模拟中频

7、系数与变换系数的非线性关系，利用这种关系将水印信息嵌入到中频系数中。在水印的提取过程中，在测试图像中重新训练SVR并提取水印。实验结果表明，采用与空间域水印算法同样的攻击方式，算法表现了良好的鲁棒性，尤其对JPEG压缩的鲁棒性更强。分析图像离散小波变换(DiscreteWaveletTransform，DWT)域特点，提出一种基于支持向量回归机的离散小波变换域水印算法。算法在彩色图像YCbCr彩色模型的亮度分量Y中进行一级小波变换，在低频子带系数中嵌入水印。算法同时利用低频子带中的小波系数与