一种面向纺织品图像版权保护的鲁棒数字水印方法技术

本发明专利技术提供一种面向纺织品图像版权保护的鲁棒数字水印方法，包括：基于颜色矩理论和人眼视觉特征，采用CIE LAB和HSV色彩空间的颜色矩和等效圆将色调明显的纺织图像进行分类；利用两个色彩空间中与图像色调有关的a*、b*、H、S色度通道构建混合颜色空间，对纺织品图像进行色调分类和色调特征提取；分析纺织品图像色调特征和不同色度中嵌入水印鲁棒性的相关性，使用LIBSVM分类器对纺织品图像进行训练，获得具有更高鲁棒性的嵌入水印色度通道。本发明专利技术方法能够有效抵抗热转印

【技术实现步骤摘要】
一种面向纺织品图像版权保护的鲁棒数字水印方法


[0001]本专利技术涉及水印
，具体而言，尤其涉及一种面向纺织品图像版权保护的鲁棒数字水印方法。

技术介绍

[0002]随着个性化纺织品图像需求的增加，纺织品图像的侵权、篡改和非法复制更加普遍，开发便捷有效的纺织品图像版权保护方法迫在眉睫。数字水印技术用于数字媒体版权保护的解决手段之一，已取得了大量的成果，但对印刷再复制图像的版权保护研究刚开始起步，纺织品图像数字水印技术面临的最大挑战是水印鲁棒性问题。
[0003]图像数字水印技术已应用于各种行业，例如服装纺织、陶瓷、艺术品、医学图像、新型材料等领域，以保护知识产权和版权，并防止盗版、篡改或复制等不当行为。近些年，随着个性化纺织品图像需求的增加，纺织品图像的侵权、篡改和非法复制更加普遍，基于数字水印技术开发便捷有效的纺织品图像版权保护方法，将有助于保护知识产权和品牌声誉，防止假冒伪劣产品的出现，并提高消费者对纺织品质量和安全的认知和保护意识。同时，数字水印技术还可以用于纺织品的溯源和追踪，从而提高供应链的透明度和效率。然而，由于纺织品图像通常具有纹理和颜色变化等复杂特征，在嵌入数字水印时需要考虑到这些特征可能带来的干扰和失真问题。同时，纺织品图像在使用过程中也可能受到拉伸、变形等因素的影响，这也会进一步降低数字水印的鲁棒性。因此，研究具有高透明性、高鲁棒性及低计算复杂度的纺织图像鲁棒数字水印技术，具有重要的研究意义和实用价值。

技术实现思路

[0004]根据上述提出的技术问题，提供一种面向纺织品图像版权保护的鲁棒数字水印方法。本专利技术以个性化纺织品图像制作方式热转印技术为应用背景，进行了一系列测试，结果表明，本专利技术方法水印透明性高，提取的水印归一化相关系数PS
‑
NC均值为0.94，误比特率PS
‑
BER均值为0.18，最终分类准确率可达92.29％，能够有效抵抗热转印
‑
扫描过程，水印提取快速有效。
[0005]本专利技术采用的技术手段如下：
[0006]一种面向纺织品图像版权保护的鲁棒数字水印方法，包括：
[0007]基于颜色矩理论和人眼视觉特征，采用CIE LAB和HSV色彩空间的颜色矩和等效圆将色调明显的纺织图像进行分类；
[0008]利用两个色彩空间中与图像色调有关的a*、b*、H、S色度通道构建混合颜色空间，对纺织品图像进行色调分类和色调特征提取；
[0009]分析纺织品图像色调特征和不同色度中嵌入水印鲁棒性的相关性，使用LIBSVM分类器对纺织品图像进行训练，获得具有更高鲁棒性的嵌入水印色度通道。
[0010]进一步地，所述基于颜色矩理论和人眼视觉特征，采用CIE LAB和HSV色彩空间的颜色矩和等效圆将色调明显的纺织图像进行分类，包括：
[0011]计算第一阶颜色矩E
i
和第二阶颜色矩σ
i
，计算公式如下：
[0012][0013][0014]其中，P
ij
表示在彩色图像的第i个色度通道分量中存在灰度级为j的像素的概率，N表示图像中的像素数量；
[0015]为了实现图像色调的分类，进行偏色检测，将原彩色图像集分为色调明显和色调不明显两类。
[0016]进一步地，所述为了实现图像色调的分类，进行偏色检测，将原彩色图像集分为色调明显和色调不明显两类，包括：
[0017]通过利用CIE LAB色彩空间和等效圆来进行偏色检测，初步检测出是否偏红、绿、蓝、黄四种色调；
[0018]如果图像不偏色，则表示图像的色调不明显；如果图像偏色，则表示图像的色调明显且可初步检测出是否偏红、绿、蓝、黄四种色调；
[0019]根据CIE LAB色彩空间的a*通道的颜色矩CM
A
的最值，将色调明显的图像分为七类，其中，中性灰的图像根据定义进行分类，即R：G：B＝1：1：1；
[0020]引入等效圆的概念，采用图像平均色度D和色度中心距M的之比，即偏色因子K来衡量图像的偏色程度，计算过程如下：
[0021][0022][0023][0024][0025][0026]其中，M、N分别为图像的宽和高，以像素为单位，在a*－b*色度平面上，等效圆的中心坐标为(d
a
,d
b
)，半径为M；等效圆的中心到a*－b*色度平面中性轴原点为(a＝0,b＝0)的距离D，并由等效圆在a*－b*色度平面上的具体位置，来判断图像整体的偏色；d
a
>0，偏红，否则偏绿；d
b
>0，偏黄，否则偏蓝；引入偏色因子K，K值越大，偏色越严重。
[0027]进一步地，所述利用两个色彩空间中与图像色调有关的a*、b*、H、S色度通道构建混合颜色空间，对纺织品图像进行色调分类和色调特征提取，包括：
[0028]根据等效圆在a*－b*色度平面的具体位置来判断图像整体的偏色；
[0029]使用权重系数w建立HSV和CIE LAB色彩空间的混合色度通道，并对具有高相关性
的颜色分量进行融合，以获得混合色度通道的颜色矩，如下所示：
[0030]CM
AS
＝w
×
CM
A
+w
×
CM
S
[0031]M
BH
＝w
×
CM
B
+w
×
CM
H
[0032]其中，CM
AS
和CM
BH
表示混合色度通道的颜色矩，CM
A
、CM
B
、CM
H
和CM
S
表示四个单通道颜色矩。
[0033]进一步地，所述分析纺织品图像色调特征和不同色度中嵌入水印鲁棒性的相关性，使用LIBSVM分类器对纺织品图像进行训练，获得具有更高鲁棒性的嵌入水印色度通道，包括：
[0034]将原始图像分为训练图像和测试图像；
[0035]对于训练图像，首先获得CIE LAB和HSV颜色空间中关于图像色调和饱和度的单色度通道和混合色度通道的颜色矩CM
A
、CM
B
、CM
H
、CM
S
、CM
AS
和CM
BH
；然后，将这些颜色矩和CIE LAB颜色空间的a*或b*通道中具有更强的鲁棒性的色度通道输入到LIBSVM中进行训练；
[0036]使用测试图像进行测试，将测试图像的六个颜色矩输入到建立的LIBSVM训练模型中，可以自适应地输出a*或b*色度通道中具有最佳鲁棒性的水印嵌入通道。
[0037]进一步地，使用LIBSVM分类器对纺织品图像进行训练的具体步骤，包括：
[0038]根据LIBSVM的要求，将数据集归一化为[0,1]；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向纺织品图像版权保护的鲁棒数字水印方法，其特征在于，包括：基于颜色矩理论和人眼视觉特征，采用CIE LAB和HSV色彩空间的颜色矩和等效圆将色调明显的纺织图像进行分类；利用两个色彩空间中与图像色调有关的a*、b*、H、S色度通道构建混合颜色空间，对纺织品图像进行色调分类和色调特征提取；分析纺织品图像色调特征和不同色度中嵌入水印鲁棒性的相关性，使用LIBSVM分类器对纺织品图像进行训练，获得具有更高鲁棒性的嵌入水印色度通道。2.根据权利要求1所述的面向纺织品图像版权保护的鲁棒数字水印方法，其特征在于，所述基于颜色矩理论和人眼视觉特征，采用CIE LAB和HSV色彩空间的颜色矩和等效圆将色调明显的纺织图像进行分类，包括：计算第一阶颜色矩E
i
和第二阶颜色矩σ
i
，计算公式如下：，计算公式如下：其中，P
ij
表示在彩色图像的第i个色度通道分量中存在灰度级为j的像素的概率，N表示图像中的像素数量；为了实现图像色调的分类，进行偏色检测，将原彩色图像集分为色调明显和色调不明显两类。3.根据权利要求2所述的面向纺织品图像版权保护的鲁棒数字水印方法，其特征在于，所述为了实现图像色调的分类，进行偏色检测，将原彩色图像集分为色调明显和色调不明显两类，包括：通过利用CIE LAB色彩空间和等效圆来进行偏色检测，初步检测出是否偏红、绿、蓝、黄四种色调；如果图像不偏色，则表示图像的色调不明显；如果图像偏色，则表示图像的色调明显且可初步检测出是否偏红、绿、蓝、黄四种色调；根据CIE LAB色彩空间的a*通道的颜色矩CM
A
的最值，将色调明显的图像分为七类，其中，中性灰的图像根据定义进行分类，即R：G：B＝1：1：1；引入等效圆的概念，采用图像平均色度D和色度中心距M的之比，即偏色因子K来衡量图像的偏色程度，计算过程如下：像的偏色程度，计算过程如下：像的偏色程度，计算过程如下：
其中，M、N分别为图像的宽和高，以像素为单位，在a*－b*色度平面上，等效圆的中心坐标为(d
a
,d
b
)，半径为M；等效圆的中心到a*－b*色度平面中性轴原点为(a＝0,b＝0)的距离D，并由等效圆在a*－b*色度平面上的具体位置，来判断图像整体的偏色；d
a
>0，偏红，否则偏绿；d
b
>0，偏黄，否则偏蓝；引入偏色因子K，K值越大，偏色越严重。4.根据权利要求1所述的面向纺织品图像版权保护的鲁棒数字水印方法，其特征在于，所述利用两个色彩空间中与图像色调有关的a*、b*、H、S色度通道构建混合颜色空间，对纺织品图像进行色调分类和色调特征提取，包括：根据等效圆在a*－b*色度平面的具体位置来判断图像整体的偏色；使用权重系数w建立HSV和CIE LAB色彩空间的混合色度通道，并对具有高相关性的颜色分量进行融合，以获得混合色度通道的颜色矩，如下所示：CM
A...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彩印，余英，李超，邢浩，
申请(专利权)人：大连工业大学，
类型：发明
国别省市：