基于SVD和DCNN的彩色图像多功能零水印算法

赵彦霞^1,2, 王熙照^1,3*

1. 河北大学管理学院, 河北 保定 071002;2. 河北经贸大学信息技术学院, 河北 石家庄 050061;3. 深圳大学计算机与软件学院, 广东 深圳 518060

收稿日期:2017-05-17出版日期:2018-06-20发布日期:2017-05-17
通讯作者:王熙照(1963— ),男,教授,博士,主要研究方向为机器学习,模式识别. E-mail:xizhaowang@ieee.orgE-mail:zyxa6@126.com
作者简介:赵彦霞(1970— ),女,讲师,博士研究生,主要研究方向为不确定知识管理和机器学习,数字水印,信息处理等. E-mail:zyxa6@126.com
基金资助:国家自然科学基金资助项目(71371063,61672205);河北省应用基础研究计划重点基础研究资助项目(16960314D);河北省科技计划资助项目(15454704D);河北省人力资源社会保障科研合作课题资助项目(JRSHZ-2016-07038);深圳市科技计划资助项目(JCYJ20150324140036825)

Multipurpose zero watermarking algorithm for color image based on SVD and DCNN

ZHAO Yanxia^1,2, WANG Xizhao^1,3*

1. College of Management, Hebei University, Baoding 071002, Hebei, China;
2. College of Information &
Technology, Hebei University of Economics and Business, Shijiazhuang 050061, Hebei, China;
3. College of Computer Science &
Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, Guangdong, China

Received:2017-05-17Online:2018-06-20Published:2017-05-17

摘要/Abstract

摘要： 为了对彩色图像进行版权保护和篡改定位,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition, SVD)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network, DCNN)的彩色图像多功能零水印算法。将原始RGB彩色图像转换成YCbCr彩色图像,对原始图像的Y、Cb、Cr通道离散小波变换得到的系数矩阵进行奇异值分解,得到DCNN的输入矩阵,从DCNN输出层的输入矩阵中获取原始图像信息矩阵,生成零鲁棒水印图像。从Y通道小波变换得到的低频子带系数矩阵中获取原始图像信息矩阵,生成零半脆弱水印图像。试验结果证明,提出的算法不但有效,而且对强度较大的常见攻击有较好的抵抗能力。


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