基于支持向量机的自适应图像水印技术

• 作者: 凌贺飞 卢正鼎 李春花
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数字水印 支持向量机 支持向量分类 模糊聚类 人眼视觉系统 图像局部相关性
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 信息处理
• 页码范围: 1399-1405
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5586字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于支持向量机的自适应图像空域水印嵌入算法.由于支持向量机与人眼视觉系统在自学习、泛化和非线性逼近等方面具有极大的相似性,算法利用支持向量机模拟人眼视觉特征,结合图像的局部相关特性,自适应地确定图像的最佳嵌入位置和嵌入强度.首先,利用无导师的模糊聚类分析方法对图像各像素进行初步的聚类,为有导师的支持向量机找到分类规则;然后,从各类别中选出隶属度超过一定阈值的像素作为支持向量机分类的训练样本集,建立支持向量机的分类模型,根据此模型对图像各像素再次分类,从而确定水印的最佳嵌入位置;最后结合图像自身的局部相关性,自适应地调整水印嵌入位置的像素值.该算法在提取水印时不需要原始载体图像.实验结果表明,此算法对多种图像处理均具有很好的稳健性和图像感知质量,其性能优于相关文献上的相近方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	凌贺飞	华中科技大学计算机科学与技术学院	35	448	12.0	20.0
2	卢正鼎	华中科技大学计算机科学与技术学院	264	3116	25.0	39.0
3	李春花	华中科技大学计算机科学与技术学院	14	392	6.0	14.0