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申请/专利权人：山东科技大学

摘要：本发明公开了一种基于霜冰优化的整数小波变换自适应鲁棒水印方法，属于水印技术领域，包括如下步骤：步骤1、获取原始彩色水印图像，对原始彩色水印图像进行预处理；步骤2、在图像三通道中采用整数小波变换、奇异值分解和哈达玛变换相结合的方式嵌入水印信息；步骤3、对嵌入水印信息的彩色图像进行水印提取；步骤4、通过霜冰优化算法得到最优嵌入因子。针对彩色水印图像，本发明能够在保持高不可见性的同时提高水印的鲁棒性。

主权项：1.一种基于霜冰优化的整数小波变换自适应鲁棒水印方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取原始彩色水印图像，对原始彩色水印图像进行预处理；步骤2、在图像三通道中采用整数小波变换、奇异值分解和哈达玛变换相结合的方式嵌入水印信息；具体过程为：步骤2.1、获取原始彩色载体图像H，将H从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间中，得到YCbCr色彩空间中Y、Cb、Cr三通道图像；Hj*＝rgb2ycbcrH12；其中，Hj*为YCbCr色彩空间中通道j的图像；通道j为Y通道、Cb通道或Cr通道；rgb2ycbcr·是将RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间中；步骤2.2、对Y、Cb、Cr三通道进行3级整数小波变换，得到各个通道的低频子带：[LLj,LHj,HLj,HHj]＝IWTHj*13；[LL2j,LH2j,HL2j,HH2j]＝IWTLLj14；[LL3j,LH3j,HL3j,HH3j]＝IWTLL2j15；其中，LLj、LHj、HLj、HHj分别为1级整数小波变换得到的彩色载体图像通道j的低频子带、水平细节子带、垂直细节子带、对角细节子带；LL2j、LH2j、HL2j、HH2j分别表示2级整数小波变换得到的彩色载体图像通道j的低频子带、水平细节子带、垂直细节子带、对角细节子带；LL3j、LH3j、HL3j、HH3j分别为3级整数小波变换得到的彩色载体图像通道j的低频子带、水平细节子带、垂直细节子带、对角细节子带；步骤2.3、对LL3j进行奇异值分解，得到Y、Cb、Cr三通道对应的左奇异矩阵、右奇异矩阵、对角矩阵；[Uj,Sj,Vj]＝SVDLL3j16；其中，Uj为通道j的左奇异矩阵；Sj为通道j的对角矩阵；Vj为通道j的右奇异矩阵；SVD·为奇异值分解；步骤2.4、对Sj进行哈达玛变换得到变换后奇异值矩阵SHj；SHj＝HTSj17；步骤2.5、通过如下公式嵌入水印信息：Hj＝SHj+α×Hk18；其中，Hj为嵌入水印信息后的像素矩阵；α为嵌入因子；步骤2.6、对Hj通过如下公式进行逆哈达玛变换：SHj′＝iHTHj19；其中，SHj′为逆哈达玛变换后的像素矩阵；iHT·为逆哈达玛变换；步骤2.7、对SHj′进行奇异值分解得到嵌入水印信息的左奇异矩阵Uwj、嵌入水印信息的对角矩阵Swj、嵌入水印信息的右奇异矩阵Vwj：[Uwj,Swj,Vwj]＝SVDSHj′20；步骤2.8、根据如下公式进行逆奇异值分解，得到嵌入水印信息的低频子带图像：LL3wj＝Uj×Swj×VjT21；其中，T为转置；LL3wj为3级整数小波变换的嵌入水印信息的彩色载体图像通道j的低频子带；步骤2.9、应用逆3级整数小波变换重构嵌入水印信息的彩色图像Hemj；合并三通道，然后将Hemj从YCbCr色彩空间转换到RGB色彩空间，得到最终嵌入水印信息的彩色图像Hw；LL2wj＝iIWTLL3wj,LH3j,HL3j,HH3j22；LLwj＝iIWTLL2wj,LH2j,HL2j,HH2j23；Hemj＝iIWTLLwj,LHj,HLj,HHj24；Hw＝ycbcr2rgbHemj25；其中，iIWT·表示逆整数小波变换；LL2wj为2级整数小波变换的嵌入水印信息的彩色载体图像通道j的低频子带；LLwj为1级整数小波变换的嵌入水印信息的彩色载体图像通道j的低频子带；ycbcr2rgb为将YCbCr色彩空间转换到RGB色彩空间中；步骤3、对嵌入水印信息的彩色图像进行水印提取；步骤4、通过霜冰优化算法得到最优嵌入因子；具体过程为：首先初始化位置和参数，执行步骤2的水印嵌入过程，计算最终嵌入水印信息的彩色图像和原始彩色载体图像的峰值信噪比值和结构相似性指数度量值；然后，对得到的嵌入水印信息的图像进行不同种类的攻击后，按照步骤3的提取水印过程提取出水印图像，并计算归一化互相关值；最后，根据适应度函数计算适应度值，适应度值会由小变大再变小，当不再增长时，为适应度的最大值，如果适应度值达到最大值，则保存嵌入因子的值，若没有达到，则继续更新适应度值，以得到最优嵌入因子α；所述峰值信噪比值的计算公式为： 其中，PSNR·为峰值信噪比值；分别是原始彩色载体图像H、最终嵌入水印信息的彩色图像Hw在通道k中位置处的像素值；Xmax表示最大像素值；m为总行数；n为总列数；结构相似性指数度量值的计算公式为：SSIMH,Hw＝lH,HwcH,HwsH,Hw37；其中，SSIM·为结构相似性指数度量值；l·为亮度估计，c·为对比度估计，s·为结构估计；归一化互相关值的计算公式为： 其中，NC·为归一化互相关值；分别是原始彩色水印图像W、提取得到的水印图像W*在通道k的位置处的像素值；所述适应度函数的计算公式为： 其中，F为适应度值；R表示攻击方式数量，r表示迭代次数。

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