抗印刷的半色调全息水印及其应用

针对数字水印图像的印刷过程存在多源异类信息组合攻击的特征，在深入分析全息水印技术优势的基础上，结合印刷图像网点再现的工艺特点，提出了一种基于半脆弱全息水印的防伪解决方案，以达到防伪产品"难仿制、易识别、成本底、无公害"的综合性能要求。为此，将首先研究基于网点状态变量与视觉信息融合的水印印刷图像质量评价方法，以检验水印的嵌入对印刷图像质量的影响，并确保水印印刷图像对原稿的高保真度；然后，重点研究基于多核支持向量机的半脆弱全息水印嵌入方法，以达到抗首次印刷、防二次印刷的目的；最后在水印提取与信息认证算法中引入多核学习机制，在满足盲检测的前提下，最大限度地降低了对待测图像的质量要求，从而有效地提高了防伪方案的实用性。所形成的理论与方法的工业应用，将有效地提高数字水印防伪技术的防伪力度、可靠性和实用性，并对提升我国包装防伪的技术水平具有十分重要的意义，因而具有广阔的应用前景。

本项目旨在探索基于互联网和数字水印技术的包装印刷品防伪解决方案。在待印刷的数字图像中嵌入全息水印防伪信息，通过CTP（Computer-to-Plates）制版和印刷工艺将防伪信息隐藏在承印物印刷油墨中；流通过程中对含水印信息的包装印刷品进行图像采集，经由互联网提交至商品防伪信息认证中心，进行防伪信息提取、分类和判别，进而实现通过包装进行商品防伪的目的。.围绕着防伪信息的全息图像水印生成、全息水印在半色调印刷图像中的嵌入和包装印刷防伪信息的认证等重要问题，本项目从水印图像质量评价、全息水印嵌入算法及包装防伪信息认证三个层面展开研究工作。.综合印刷行业评价图像质量的颜色色差标准，提出了一套基于图像相异性和奇异值分解的水印印刷图像质量评价方法，创造性地提出应用奇异值质量系数（Singular Value Quality Index, SVQI）评价半色调印刷水印的图像质量，较之传统的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio, PSNR），能更好地反映水印网点变化的细节，且对印刷色差变化更为敏感，同时可作为印刷过程水印图像的质量监测。.基于印刷网点形状特征及全息图不可撕毁特性，设计了一系列水印嵌入算法。基于半色调印刷图像纹理特征的零水印方案，通过特定编码方式，用于判别印刷图像是否为二次印刷仿制品。基于误差扩散等半色调全息水印方案，有效地提高了水印信息抗印刷加网的鲁棒性。基于四元数傅立叶变换和二次小波变换的全息水印方案，融合了CMYK四色通道的分色图像特征，有效地提高了水印图像的完整性和水印图像印刷质量的高保真度。.针对防伪水印样本特征所包含的异构信息（Heterogeneous information），应用多核学习（Multiple Kernel Learning，MKL）原理，创造性地利用常规网点形状（矩形、圆形、菱形）构造可进行数字化编码的特殊二值水印（合成核元），简化了核组合参数的优化求解过程，有效提高了水印信息的检索、分类和鉴别效率。.作为一种“互联网+商品防伪”应用框架模式，本项目在技术实施过程中直接利用印刷油墨记录防伪信息，不影响印刷工艺正常操作流程，具有技术实施成本低、使用简便、可实现包装与消费者之间的双向信息交互等优势，有效提高商品包装的附加值，所形成的理论与方法具有较强的工程实用性。