基于SIFT和伪Zernike矩归一化的抗几何攻击水印

提出一种基于SIFT和伪Zernike矩归一化的抗几何攻击水印方案。首先用SIFT方法提取载体图像的特征点,筛选得到关键点。然后在关键点确定载体图像的方形子区域嵌入水印。嵌入时计算方形子区域的伪Zernike矩值,并对矩值作归一化处理,选择部分低阶矩幅值抖动量化嵌入水印。为抵抗几何攻击,检测前进行基于SIF关键点的几何失真校正,对校正后的图像提取水印。实验结果表明该算法对旋转、剪切、JPEG、压缩、噪声、中值滤波等攻击有很好的鲁棒性。     

基于Harris-Laplacian的特征点均衡化鲁棒数字水印

针对目前数字水印算法对一些去同步攻击和复合性的几何攻击难以应对问题,提出一种基于Harris-Laplacian的特征点均衡化鲁棒数字水印方法。通过改变Harris-Laplace方法中Harris角点的尺度空间来获得分布均匀的特征点;采取梯度指标以决定特征方向,依据特征点与其决定的特征方向以获得不变的特征域;在特征区域中嵌入水印。该方法增强了数字水印对一般性常规几何攻击以及复合性攻击的抵抗能力。仿真结果表明,新方法可以很好地处理几何攻击后的图像改变,同时避免了嵌入的水印信息在提取的特征区域外,具有很好的鲁棒性。     

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。     

基于图像特征的鲁棒水印算法研究

为提高图像盲水印抗几何攻击的能力,提出了一套基于图像特征的水印嵌入方案。首先利用具有几何不变性的Harris算子检测出图像特征点,然后在每块由特征点生成的Delaunay三角网上采用一种基于小波系数显著性差异调制量化方式进行水印的嵌入和检测。该嵌入水印算法的思想是通过比较每组小波系数的显著性差异值和所有组的平均显著性差异值的方法来量化每一组块的最大小波系数。实验结果表明,该方法不仅对压缩、滤波等常见攻击具有稳健性,同时对旋转、缩放、变形等几何攻击也具有较好的稳健性。     

一种新的基于伪Zernike矩的图像盲水印算法

抵抗几何攻击的鲁棒性是目前数字水印技术中的热点也是难点。提出一种新的基于伪Zernike矩的图像盲水印算法,首先计算图像归一化后的伪Zernike矩,然后选取部分合适的矩通过量化调制嵌入水印信息。水印提取时,利用伪Zernike矩的相位信息估计旋转角度进行几何校正,以提高矩的几何不变性。实验结果表明,本算法对于抗几何攻击尤其是旋转攻击具有很好的鲁棒性,同时也能抵抗常规的信号处理攻击。     

基于图像特征的鲁棒水印算法研究

为提高图像盲水印抗几何攻击的能力,提出了一套基于图像特征的水印嵌入方案.首先利用具有几何不变性的Harris 算子检测出图像特征点,然后在每块由特征点生成的 Delaunay 三角网上采用一种基于小波系数显著性差异调制量化方式进行水印的嵌入和检测.该嵌入水印算法的思想是通过比较每组小波系数的显著性差异值和所有组的平均显著性差异值的方法来量化每一组块的最大小波系数.实验结果表明,该方法不仅对压缩、滤波等常见攻击具有稳健性,同时对旋转、缩放、变形等几何攻击也具有较好的稳健性.     

基于DWT及方向可控金字塔变换的抗几何攻击水印

几何攻击会使水印嵌入与检测失去同步,影响水印的检测。为解决几何攻击造成的水印同步问题,基于方向可控金字塔变换域特征实现了水印图像旋转失真的检测,结合归一化小波树熵掩码及小波域人眼对比敏感度掩码完成了小波超树的自适应调制,实现了水印信息的嵌入,基于小波超树算法的抗缩放攻击能力以及采用方向可控金字塔变换设计,算法能够抵抗缩放攻击和旋转攻击。仿真结果表明,算法对几何攻击具有较强的鲁棒性。     

基于特征点的图像水印嵌入方案

提出一种新的图像水印嵌入算法,用Harris算子提取宿主图像的多个特征点,以选定的个别特征点为中心,形成互不重叠方形区域,并进行小波变换。将水印信息分别嵌入到特征点对应区域的小波低频系数中。实验结果表明,该算法的水印不可感知性较好,且可抵抗多种水印攻击,其中对JPEG压缩、几何剪切等攻击的鲁棒性较突出,可应用于图像的版权保护。     

基于Contourlet域特征点的抗几何攻击水印方法

有效抵抗几何攻击的水印算法是目前水印技术研究的难点之一,很小的几何变形就可能使大多数水印算法失效.对图像Contourlet变换和Harris-Affine算子的特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种以仿射不变特征点的基于Contourlet的抗几何攻击水印算法.首先,用Contourlet变换提取出多尺度、多方向的纹理信息;再用Harris-Affine检测算子从变换域的中、低频方向子带中提取出仿射不变特征点,结合自适应局部结构的特征尺度确定特征区域,并用U变换对其归一化处理,水印就自适应地嵌入到归一化后的区域中;水印嵌入采纳矢量量化的策略,将水印信息重复嵌入到不同方向子带、多个不相交的局部仿射不变特征区域.检测时,利用特征点实现水印的重同步,采用多数原则来提取水印的位信息,无需求助于原始图像.仿真结果表明,算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和去仿射攻击均具有较好的鲁棒性     

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.     

基于HVS的抗几何攻击视频水印方案

提出一种基于人类视觉系统(HVS)的抗几何攻击视频水印方案。对原始视频对象进行规范化处理,记录同步信息。在水印嵌入时,根据人类视觉特性,从视频对象中选取高细节区域嵌入水印。在水印检测和提取前,对受攻击的含水印视频对象进行规范化处理,调整一些抖动点的位置,以进一步提高水印检测的性能。实验结果表明,该方案能较好地抵抗高强度几何攻击,协调不可见性、鲁棒性和安全性。     

Feature based robust watermarking using image normalization

This paper presents a robust watermarking scheme based on feature point detection and image normalization. Firstly some stable feature points are detected from the original image using the proposed multiresolution feature point detection filter. Then, image normalization is applied to the disks centered at these feature points. The watermark is embedded in the subband coefficients of DFT domain of each disk separately. And the watermark detection uses the correlation between the watermark embedding coefficients and the original watermark, and does not need the original image. The proposed scheme combines the advantages of feature point detection and image normalization, which can achieve strong robustness to signal processing and geometrical distortions. The experimental results also demonstrate good performance of the proposed scheme.     

一种基于非均匀离散傅立叶变换的鲁棒音频水印算法

基于离散傅立叶变换（DFT）的音频水印算法对常规信号处理操作具有较高的鲁棒性，然而，在DFT域的固定频率点嵌入水印信息易受频域攻击，导致此类水印算法存在安全隐患．为进一步说明这种安全隐患，本文描述了一种新颖的频域攻击方法，仿真结果表明采用该方法可以在不影响含水印音频信号听觉感知质量的条件下有效去除水印信息．针对上述问题，本文提出了一种基于非均匀离散傅立叶变换（NDFT）的鲁棒音频水印算法．该算法基于NDFT可以任意选择频率点的特性，利用混沌映射随机选取NDFT域的水印嵌入频率点，以实现水印嵌入位置的随机性．此外，引入另一个混沌映射置乱加密待嵌入的水印信息以提高算法抵抗拷贝攻击的能力．理论分析和实验结果表明该算法不仅具有抗常规信号处理操作高的鲁棒性，而且能够抵抗频域的恶意攻击，大的密钥空间保证了系统高安全性．     

基于量化调制与像素块添加的二值工程图抗打印扫描水印算法

针对已有二值工程图抗打印扫描方法需要图像校正且不可见性较差的不足,本文提出了一种基于量化调制与像素块添加的二值工程图抗打印扫描水印算法。本方法首先识别出图中线段边缘部分作为水印嵌入区域,然后将水印序列进行分组,对每组水印序列根据其组号在水印嵌入区域添加参考点,再计算出量化区间,通过在量化区间相应位置添加像素块的方式嵌入水印。水印提取则可通过识别水印点直接进行,无需对图形进行校正还原。实验结果表明本算法能够抵抗打印扫描以及复印攻击,且水印容量大,不可感知性好,具有较好的应用前景。     

Robust image watermarking technique using triangular regions and Zernike moments for quantization based embedding

Watermarking is a tool to embed information in the image to provide authentication, copyrights protection, copy control, etc. Some watermarking techniques are robust to intentional /unintentional attacks on the watermarked image. In this study, we propose a robust watermarking approach that can resist geometrical attacks. The proposed technique exploits both the robust image feature points and local Zernike moments for embedding the information. Delaunay tessellation is employed to divide image into distinct triangular segments based on robust features. These features are identified using Harris detector. Zernike moments are calculated for each selected triangular segment, and then the watermark is embedded in the magnitude of Zernike moments using dither modulation. It can be observed from the experimental results that by using proposed approach, the watermark can be detected even in the presence of geometrical distortion, i.e. rotation, cropping, and scaling, and JPEG compression attack.

     

基于图像角点特征的第二代水印算法研究

提出了一种新颖的基于图像角点特征的第2代水印算法。该方法首先将水印图像进行置乱预处理,其次对载体图像进行小波3级提升,然后利用第2步的结果和多尺度曲率积角点检测（MSP）方法,提取出图像最低频成分中的角点,最后在角点位置对应的所有高频系数中嵌入水印。检测时,在这些系数上做水印嵌入的逆运算,并用事先得到的密钥反变换出水印。实验结果表明,所提出的水印算法较第1代数字水印算法不仅在运行速度上大大提高,而且在抵抗旋转、放缩、平移、裁剪等几何攻击方面的鲁棒性也有显著提高。     

基于多模生物模板安全的顽健图像隐藏算法

为了解决多模生物认证中生物模板安全传输问题,提出把人脸图像隐藏嵌入到指纹图像中,用于多模生物特征认证,以提高生物体征识别的安全性和准确性。利用指纹图像归一化、中心点检测,获取嵌入区域的几何失真不变域,提出在几何失真不变域基于奇异值分解（SVD）的多重嵌入算法,嵌入相应的人脸图像。检测者通过相关性优化算法,盲提取人脸图像,再结合载体指纹图像进行多模认证。实验结果表明,该算法能够抵抗旋转、缩放、平移等几何失真,也能抵抗压缩、滤波、噪声等攻击,提高了生物模板的传输安全性,指纹与人脸双模生物认证相比于单模认证具有更高的正确识别率。     

基于图像特征和三角剖分的水印算法

针对特征点发生偏差、水印检测效率降低的问题,提出一种将水印嵌入与特征点分开的算法。通过Harris特征点构造凸多边形区域,利用动态规划算法三角剖分凸多边形,水印信息嵌入在每个三角形的质心周围,少数且稳定的Harris特征点用来匹配原始图像与测试图像,估计计算几何变换参数,从而对测试图像进行校正。实验结果表明,该方法能改善水印对RST攻击的鲁棒性。     

Invariant image watermarking using multi-scale Harris detector and wavelet moments

Desynchronization attack is known as one of the most difficult attacks to resist, which can desynchronize the location of the watermark and hence causes incorrect watermark detection. It is a challenging work to design a robust image watermarking scheme against desynchronization attacks. Based on multi-scale Harris detector and wavelet moment theory, we propose a new content based image watermarking algorithm with low computational complexity, good visual quality and reasonable resistance toward desynchronization attacks in this paper. Firstly, the steady image feature points are extracted from the origin host by using multi-scale Harris detector, and the local feature regions (LFRs) are constructed adaptively according to the feature scale theory. Then, the LFRs are image normalized, and significant regions are obtained from the normalized LFRs by utilizing the invariant centroid theory. Finally, the digital watermark is embedded into the LFRs by modifying wavelet moment invariants of the significant regions. By binding the watermark with the geometrically invariant image features, the watermark detection can be done without synchronization error. Experimental results show that the proposed image watermarking is not only invisible and robust against common image processing operations as sharpening, noise adding, and JPEG compression etc, but also robust against the desynchronization attacks such as rotation, translation, scaling, row or column removal, cropping, and local random bend etc.     

用于图像认证的变容量恢复水印算法

兼顾水印嵌入容量和安全性,提出一种水印容量可变的数字图像可恢复水印算法.该算法提取2×2图像块特征生成变容量恢复水印——平滑块6比特,纹理块12比特.图像块的恢复水印基于密钥随机嵌入在其它图像块的低有效位,通过比较图像块特征与相应恢复水印重构的块特征并结合邻域特征判定图像块的真实性,变容量恢复水印用尽可能少的比特数保存足够的图像块信息,仅被嵌入一次且同时用于篡改检测与恢复,不仅有效降低了水印嵌入容量,而且提高了算法抵抗恒均值攻击的能力.实验仿真结果表明,该算法得到的含水印图像和恢复图像的质量好,且能有效抵抗拼贴攻击、恒均值攻击等已知伪造攻击.