基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。

1.程序功能描述
基于遗传优化的的SVD水印嵌入提取算法。对比遗传优化前后SVD水印提取性能,并分析不同干扰情况下水印提取效果。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行

SVD
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GA优化SVD
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性能对比:

3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg

3.核心程序

```% 遍历遗传算法返回的各代最优个体(从第二个开始,跳过第一个)
for i = 2:npop
% 使用当前个体对应的步长参数进行SVD嵌入水印
step_size = a(i);
Wimg = func_svd_embeded(I0, Iwat, step_size);

% 计算插入水印后图像的峰值信噪比(PEAKSNR)
[m, n] = size(I0);

error = I0 - Iatt;
MSE = (sum(sum(error .^ 2))) / (m * n);
if (MSE > 0)
   peaksnr = 10 * log10(255^2 / MSE);
else
   peaksnr = 99;
end

% 从攻击后图像中提取水印
wimg = func_svd_extract(Iatt, step_size);

% 存储原始水印图像,用于后续计算归一化相关系数
orig_Iwat = Iwat;

% 计算归一化相关系数(NC)作为目标函数值
norm_cor = corr2(orig_Iwat, wimg);

% 计算目标函数值(归一化相关系数)
obfunc = norm_cor;


% 更新最大目标函数值、最佳步长、PEAKSNR和NC,以及最终图像
if (obfunc > max)
    max = obfunc;
    step = step_size;
    peaksnr_value = peaksnr;
    NC = norm_cor;
    final_image = Iatt; % 存储最佳攻击后图像
end
AI 代码解读

end
[peaksnr_value,NC]
peaksnr2(ij,kk) = peaksnr_value;
norm_cor2(ij,kk) = NC;
end
end

figure;
subplot(121);
plot(NB,mean(peaksnr2,2),'b-o');
xlabel('噪声大小');
ylabel('图像PSNR');

subplot(122);
plot(NB,mean(norm_cor2,2),'b-o');
xlabel('噪声大小');
ylabel('提取水印NC');

save R2.mat NB peaksnr2 norm_cor2

```

4.本算法原理
遗传优化是一种基于自然选择和遗传机制的全局优化算法,其在图像水印嵌入与提取领域中有着广泛应用。特别是在SVD( Singular Value Decomposition,奇异值分解)水印算法中,遗传优化能有效地寻找到最佳的水印嵌入参数,以提高水印的鲁棒性和隐蔽性。

SVD水印嵌入:给定一幅待嵌入水印的宿主图像 I,通过奇异值分解将其分解为 I=UΣVT。在选定的奇异值子集上添加水印信息(通常以量化形式表示),然后重构图像得到嵌入水印后的图像 Iw​=U(Σ+W)VT,其中 W 为水印信息在奇异值上的映射。

遗传优化:以种群(一组候选解)为基础,通过模拟自然选择、交叉和变异等生物进化过程,逐步优化水印嵌入参数(如嵌入层选择、量化步长、水印强度等),以最大化水印的鲁棒性或隐蔽性。

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遗传算法流程
初始化:设置遗传算法参数(种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等),随机生成初始种群,每个个体代表一组水印嵌入参数。

适应度评估:计算种群中每个个体的鲁棒性得分FR​(θ) 和隐蔽性得分 FH​(θ),根据实际需求选择合适的评价指标(如加权和、折衷函数等)。

选择:根据适应度得分进行选择操作,保留优秀个体进入下一代种群,常用的策略有轮盘赌选择、tournament选择等。

交叉:对选定的个体进行交叉操作,生成新的子代个体。常见的交叉方法有单点交叉、两点交叉、均匀交叉等。

变异:以一定概率对子代个体的某些参数进行变异,打破遗传过程中的局部最优,增加种群多样性。常用变异操作包括二进制变异、实数域均匀变异、高斯变异等。

更新:将交叉和变异产生的子代个体加入下一代种群,替换掉被淘汰的个体。

迭代:若达到最大迭代次数或收敛条件满足,则停止;否则,返回步骤2继续下一轮迭代。

最优解选取:从最终种群中选择适应度最高的个体作为最佳水印嵌入参数。

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