[发明专利]数字水印方法及相关装置

权利要求书

1.一种数字水印方法，其特征在于，包括：

对待嵌入水印的目标原始图像进行一级离散小波变换，得到对应的低频子带图像；

对所述低频子带图像进行分块处理，得到多个图像子块，其中，每个所述图像子块的像素大小均为N×N；

针对任一所述图像子块，对所述图像子块进行特征提取，得到对应的特征向量；

针对任一所述图像子块，将所述特征向量输入至预先训练的LS-SVM分类模型，得到所述LS-SVM分类模型输出的最大水印嵌入强度；

根据各所述图像子块对应的所述最大水印嵌入强度，向所述目标原始图像嵌入对应的第一水印。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对任一所述图像子块，对所述图像子块进行特征提取，得到对应的特征向量，包括：

针对任一所述图像子块，对所述图像子块进行奇异值分解后提取对应的奇异值矩阵；

针对任一所述奇异值矩阵，从所述奇异值矩阵提取对应的对角线元素，从而得到对应的特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述针对任一所述图像子块，将所述特征向量输入至预先训练的LS-SVM分类模型，得到所述LS-SVM分类模型输出的最大水印嵌入强度之前，所述方法还包括：

对样本图像进行一级离散小波变换，得到对应的第一低频子带图像，其中，所述样本图像为嵌入水印的图像；

对所述第一低频子带图像进行分块处理，得到多个第一图像子块，其中，每个所述第一图像子块的像素均为N×N；

针对任一所述第一图像子块，对所述第一图像子块进行奇异值分解后提取对应的第一奇异值矩阵；

针对任一所述第一奇异值矩阵，从所述第一奇异值矩阵提取对应的对角线元素，从而得到对应的第一特征向量；

针对任一所述第一图像子块，根据对应的所述第一特征向量确定相应的最大水印嵌入强度；

根据所述第一特征向量和对应的所述最大水印嵌入强度，训练所述LS-SVM分类模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对任一所述第一图像子块，根据对应的所述第一特征向量确定相应的最大水印嵌入强度，包括：

针对任一所述第一图像子块，修改所述第一图像子块的中心像素值，得到对应的第二图像子块；

计算所述第一图像子块和对应的第二图像子块之间的结构相似性；

根据所述结构相似性，确定对应的所述第一图像子块的所述最大水印嵌入强度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据各所述图像子块对应的所述最大水印嵌入强度，向所述目标原始图像嵌入对应的第一水印之前，所述方法还包括：

获得第二水印；

基于混沌加密算法对所述第二水印进行加密，得到所述第一水印。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述根据各所述图像子块对应的所述最大水印嵌入强度，向所述目标原始图像嵌入对应的第一水印之后，所述方法还包括：

获得已嵌入水印的目标水印图像；

对所述目标水印图像进行一级离散小波变换，得到对应的第二低频子带图像；

对所述第二低频子带图像进行分块处理，得到多个第三图像子块，其中，每个所述第三图像子块的像素均为N×N；

针对任一所述第三图像子块，对所述第三图像子块进行特征提取，得到对应的第三特征向量；

针对任一所述第三图像子块，将所述第三特征向量输入至预先训练的所述LS-SVM分类模型，得到所述LS-SVM分类模型输出的最大水印嵌入强度；

根据各所述第三图像子块对应的所述最大水印嵌入强度，从所述目标水印图像提取对应的第三水印；

基于混沌解密算法，对所述第三水印进行解密得到对应的第四水印；

验证所述第一水印和所述第二水印是否一致。