一种新的空域抗几何攻击图像水印算法

提出了一种基于特征与量化的空域抗几何攻击图像水印算法---FAQ算法. 采取的主要方法有: 1)利用图像中的局部最稳定特征点生成具有几何不变性的圆形特征区域, 用于水印的同步; 2)将特征区域分解为具有旋转不变性的扇形区域, 并在空域利用奇偶量化嵌入水印; 3)设计了一种奇偶检测器盲提取水印. 实验结果表明FAQ算法能获得很高的图像质量, 且能有效地抵抗常规信号处理攻击、旋转/缩放/平移(Rotation/scaling/translation, RST)攻击及其组合攻击.     

用于图像分割的局部区域一致性流形约束MRF模型

针对区域马尔可夫随机场(MRF)模型难以有效描述图像复杂先验知识的问题,提出一种基于局部区域一致性流形约束MRF(LRCMC-MRF)模型.首先,所提模型利用高维数据的低维流形分布表征图像局部区域的复杂几何结构先验,建立图像局部区域的流形先验约束;其次,基于Pairwise MRF模型,建立一种包含更多图像局部信息的局部空间自适应MRF模型;最后,基于贝叶斯理论,将复杂局部区域几何结构先验和局部空间自适应统计特征融合,利用Gibbs采样算法对所提出模型进行优化.实验结果表明,与基于常规区域的MRF模型相比,所提出的分割算法具有较好的分割效果.     

基于图像特征点的强鲁棒数字水印嵌入方案

提出了一种抵抗一般性几何攻击的数字水印新算法. 该算法首先利用多尺度 Harris 检测算子从载体图像中提取出稳定的特征点; 然后根据特征尺度自适应确定局部特征区域, 并对其实施归一化处理; 最后结合预失真补偿理论, 采纳 DFT 中频幅值比较策略将水印信息重复嵌入到多个归一化局部特征区域内. 仿真实验表明, 本文算法不仅具有较好的透明性, 而且对常规信号处理和一般性几何攻击均具有较好的鲁棒性.     

一种基于图像特征的彩色图像水印算法

为了提高水印算法的抗几何攻击能力,提出一种基于图像特征的彩色图像水印算法。首先利用加速鲁棒性特征SURF(Speed-Up Robust Features)算法提取出图像中稳定的特征点,并为其构造SURF特征描述算子,使提取出的特征点具有尺度不变性;然后根据特征尺度的自适应性获得局部特征区域并对其进行归一化处理;之后对局部特征区域进行斜变换,并获得其中频系数;最后结合奇异值分解SVD(Singular Value Decomposition)算法完成水印的嵌入。实验结果表明,嵌入水印后的图像在经过噪声以及几何攻击后,其提取的水印与原水印仍具有较高的相似度,该算法具有较好的鲁棒性。     

基于第二代Bandelet变换的抗几何攻击图像水印

抗几何攻击的鲁棒图像水印设计是目前水印技术研究的难点和热点之一. 文中分析了图像的Bandelet变换特性, 提出了一种以图像特征点矢量集为特征向量的回归支持向量机(Support vector regression, SVR)和第二代 Bandelet变换的抗几何攻击图像水印算法,采取的主要方法包括: 1)在Bandelet变换提取的刻画图像局部特征的几何流系数上, 采用奇偶量化嵌入水印; 2)利用Harris-Laplace算子从归一化的含水印图像中提取具有几何形变鲁棒性的图像特征点,构造特征点矢量集 作为特征向量,应用回归支持向量机对几何变换参数进行训练学习; 3)水印检测时, 先利用SVR训练模型得到待检测图像所受几何攻击的参数并作几何校正,然后通过奇偶检测器盲提取水印.仿真实验表明,所提出的水印算 法不仅具有良好的透明性,而且对常规图像处理、一般性几何攻击和组合攻击均具有良好的鲁棒性.     

基于NSCT变换的轮廓匹配水印算法

针对常见抗几何攻击水印算法存在的不足,设计一种基于非采样NSCTContourlet(NonsubsampledContourletTransform)变换的鲁棒水印算法.算法利用NSCT提取图像轮廓并用于几何校正.水印嵌入过程分为三步:首先利用NSCT域高频系数提取图像轮廓;其次依据图像轮廓提取特征点用于几何校正;最后水印信息自适应量化嵌入NSCT域低频系数.实验结果表明,该算法不仅具有很好的透明性,同时对常见图像处理攻击和几何攻击均具有很强的鲁棒性.     

考虑视觉显著性的部分相似图像检索

当前流行的图像检索系统普遍采用词袋(Bag-of-Words)模型表示图像视觉内容.由于传统的视觉词袋模型忽略了局部特征间的几何关系,考虑几何约束的后处理方法明显地提高了检索准确率.这些方法认为每个局部特征点是平等的,然而在实际情况中,图像中的局部特征点对于部分相似图像检索任务的重要性是不同的,比如位于相似图像区域上的特征点要比位于背景图像区域的特征点重要.鉴于此,提出考虑图像特征点重要性的部分相似图像检索算法.首先用视觉显著性算法来计算图像每个像素点的显著性(即重要性),然后在几何验证计算图像间匹配分数中考虑匹配局部特征点的重要性,最后在广泛使用的相似图像检索数据集上对提出的算法进行验证.实验结果表明了本方法的优越性.     

基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法

针对Criminisi算法的块匹配准则仅采取单一颜色判断因子导致无法合理选择最佳样本块,且其在修复过程中使用单一修复模板易出现填充裂纹和错误像素的问题,提出基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法.首先提出一种局部特征与边缘纹理分辨相结合的分段修复算法以增强边缘纹理分辨能力;其次采用样本相似度和信息熵相似度确定最佳样本块集合,并依据颜色和特征项的欧氏几何距离及结构相似性确立块匹配准则;再通过基于信息熵的自适应修复模板解决Criminisi算法的填充裂纹和错误像素问题;最后引入果蝇优化算法以减少图像修复时间.实验结果证明,对于不同的图像,文中算法能取得较为满意的修复效果和修复效率.     

DWT域抗几何攻击水印算法研究

鲁棒水印面临的最大问题就是几何攻击.小波变换域不具有几何不变性,一个微弱不可察觉的几何攻击就能使小波域水印算法失效.提出了一种新的以特征点作为模板、有效抵抗几何攻击的图像水印算法.它包括:(1)根据小波变换空间各子带呈树形结构的特性,选择每棵小波树中纹理最强的方向子树的树根作为水印嵌入点;(2)根据嵌入点在低频对应位置的能量和该方向子树高频叶子结点的纹理信息确定一种自适应嵌入水印策略;(3)利用Harris-Laplace算子从含有水印的图像中提取出具有几何形变鲁棒性的特征点,将其作为模板;(4)水印检测时,先利用特征点模板通过线性变换恢复几何形变的图像.然后通过统计图像的相关性来验证水印的存在,无需原始图像.仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理和几何变换具有很好的鲁棒性.     

基于格林坐标和改进最佳缝合线的图像拼接技术

为了应对大视差场景的图像拼接问题以及提高拼接图像的自然度,提出了一种基于对极几何约束和格林坐标的图像拼接算法.首先,用对极几何模型代替单应性矩阵作为随机抽样一致(RANSAC)算法的筛选模型,弥补单个全局单应性矩阵处理大视差图像时的不足,提高特征点匹配的精准度;然后,以一幅图像为参考,对另一幅图像进行基于格林坐标的预变形;其次,借助弹性鲁棒扭曲的思想消除预变形图像和参考图像之间的投影偏差;最后,将超像素分割的思想应用到缝合线的找取过程中,避免缝合线穿过物体重要部分,实现用最佳缝合线拼接图像.实验结果表明,所提算法能够有效地避免伪影的出现,能更加精准地实现图像对齐,使拼接后的图像更加自然.改进的算法使缝合线从超像素边界穿过,达到保持图像局部重要信息完整性的效果,可应用于电力传输与运维场景视觉监控领域.     

基于Harris-Laplace特征区域的遥感图像水印算法

针对现有遥感影像数字水印算法多为全局水印算法,抵抗旋转、行列剪切、水平镜像以及联合几何攻击能力较差,提出一种基于Harris-Laplace特征区域的局部化遥感影像水印算法。算法依据密钥生成一个随机序列,对其实施二值化,并选取一段作为待嵌入的数字水印;在宿主遥感影像中提取Harris-Laplace特征点,并依据其确定水印嵌入特征区域;最后,根据待嵌入的水印信息,将所选特征区域进行圆环划分,利用奇偶量化方法将水印嵌入其中。实验证明该算法对JEPG压缩、噪声及滤波等常规信号处理具有较好鲁棒性的同时,能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击。     

基于图像特征的鲁棒性数字水印算法

为了同时实现图像版权保护和图像内容的真伪性鉴定,提出了一种基于数字图像特征的鲁棒性数字水印算法。先利用Hessian变换提取宿主图像的特征区域,并根据每个特征区域内各个像素点的局部方向,将用于版权保护的水印信息嵌入到这些特征区域中。同时,向图像中除特征区域之外的区域嵌入用于图像内容真伪鉴定的脆弱性水印。水印提取过程是水印嵌入的逆过程,在不需要原始图像的情况下实现了版权水印和内容鉴定水印的提取。实验表明,该算法能抵杭大多数的移除攻击等几何篡改,对篡改发生的位置定位效果良好。     

Rotation invariant watermark embedding based on scale-adapted characteristic regions

Rotation invariance is one of the most challenging issues in robust image watermarking. This paper presents two rotation invariant watermark embedding schemes in the non-subsampled contourlet transform (NSCT) domain based on the scale-adapted local regions. Watermark synchronization is achieved using the scale-space feature point based local characteristic regions. The first method embeds a binary watermark sequence by partitioning the local regions in a rotation invariant pattern. The second method embeds a binary watermark image in a content based manner, and the watermark signal is adaptive to the orientation of the image. Both methods achieve rotation invariant embedding by only using the rotation normalizing angle, thus no interpolation operation is performed. Extensive simulation results and comparisons show that the proposed schemes can efficiently resist both signal processing attacks and geometric attacks.     

基于LFRs的大容量抗几何攻击水印算法*

如何有效抵抗几何攻击是目前水印技术研究的难点之一,且已有抗几何攻击水印算法的嵌入容量有限。提出了一种利用尺度不变特征变换（SIFT）特征点确定的局部特征区域（LFRs）嵌入水印的大容量抗几何攻击的水印算法。算法首先从图像的非抽样的Contourlet域（NSCT）低频分量中提取出SIFT中等尺度的稳定特征点,并通过最小生成树聚类算法的选择策略获得一组分布均匀且彼此独立的圆形特征区域;然后对每个圆形区域进行等角度的扇形分割和等面积的同心圆环分割,划分成等面积的子块;最后采用奇偶量化将经过混沌加密的水印嵌入到     

图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法

目的 为协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高水印算法抵抗几何攻击的能力,提出一种图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法。方法 将宿主图像分成互不重叠的图像块,利用人类视觉系统的掩蔽特性对每个图像块的纹理特征和边缘特征进行分析,选择掩蔽性好的图像块作为嵌入子块。对嵌入子块作2级离散小波变换,将其低频子带进行奇异值分解,通过修改U矩阵第1列元素间的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息。在水印提取前,对几何失真含水印图像利用图像尺度不变特征变换（SIFT）特征点的坐标关系和尺度特征进行几何校正,恢复水印的同步性。结果 对标准灰度图像进行实验,含水印图像的峰值信噪比都可以达到44 dB以上。对含水印图像进行常规攻击和几何攻击,提取出的水印图像与原始水印图像的归一化互相关系数大部分都能达到0.99以上,说明该算法不仅具有良好的不可见性,对常见攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。结论 选择掩蔽性好的图像块作为水印嵌入位置能够充分保证水印算法的不可见性,特别是水印提取前利用SIFT特征点具有旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像实现有效校正,提高了含水印图像抵抗几何攻击的能力,较好地协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

抗几何攻击的整数小波变换数字图像水印技术

几何攻击是图像水印算法较难抵御的攻击。而现有的抵抗几何攻击的算法虽然能抵抗一定程度的几何攻击,但大部分对常规图像处理攻击的鲁棒性不强。提出了一种对几何攻击和常规图像处理攻击的鲁棒性都很强的水印算法。算法在图像分块整数小波变换的垂直高频分量中结合一个高斯噪声模板嵌入水印信息,然后在空域中利用量化的方法分块重复嵌入相同的水印信息。提取时分别利用相关值计算和多数原则提取出两个水印,通过一个判决器输出最后的结果。实验结果表明,算法对几何攻击和常规图像处理攻击的鲁棒性都很强,并且不可感知性也满足要求。     

基于SIFT特征的公钥水印算法

针对现有公钥水印算法抗几何攻击能力弱的问题,提出一种利用SIFT特征实现抗RST攻击的公钥水印算法,采用SIFT算法对原始图像的特征点进行提取,构造局部特征区域,并在其DCT域中嵌入水印信息,使嵌入水印后的图像能够更好抵御RST攻击,从而满足公钥水印可公开检测的要求。实验结果表明,该算法能够有效抵抗RST攻击和一般信号处理的攻击。     

图像块的自适应均衡水印算法

目的 针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法 利用尺度不变特征变换（SIFT）提取原始图像中鲁棒性强的特征点作为水印嵌入区域,将提取的嵌入区域分成4个大小相等且互不重叠的图像块,并对各图像块进行奇异值分解（SVD）,得到与各块相应的奇异值矩阵,各块与水印做一级离散小波变换后产生的各子带相叠加,生成嵌入加密水印块,重组得到水印矩阵,降维后将特征点还原到原始图像。根据果蝇优化算法（FOA）中适应度函数迭代确定加密水印强度参数,构造水印图像的自适应嵌入,来均衡水印的不可见性和鲁棒性,水印检测可直接作用在受攻击后的图像上,无需校正恢复。结果 对标准灰度图像进行多组实验,得到含水印图像峰值信噪比均达到43dB以上;对水印载体图像分别进行噪声、压缩、剪切、旋转仿真攻击实验,提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数都达到0.94以上。结论 SIFT算法实现图像块局部嵌入,提取特征点稳定性强,结合SVD算法使水印嵌入性能良好,利用FOA算法自适应确定最优参数,使水印图像嵌入效果达到最佳状态,最终均衡了水印的不可见性和鲁棒性。