数字水印相关检测的可靠性研究

目前大多数图像水印算法根据经验值确定水印相关检测时的检测门限,并且只能通过实验结果检验算法性能.本文分析了图像和水印的随机过程模型,给出了水印相关检测的统计特性,在此基础上描述了水印能量、检测门限及水印检测器误码率之间的关系,从理论上确定为保证一定的误码率而应嵌入的水印能量;对于退化的水印图像,也可根据所期望的误码率确定判决门限.因此本文对水印的相关检测的可靠性分析具有一定的普遍性.     

一种小波域自适应鲁棒闭环数字盲水印技术

本文提出了一种基于小波域的闭环自适应图像鲁棒数字盲水印技术.水印的嵌入过程是一个闭环过程,且其嵌入的位置及强度均与原始图像有关.水印嵌入的初始强度由小波域图像压缩的量化因子决定,并根据检测要求不断的进行调整,从而达到水印的最佳嵌入.本文证明了这种闭环系统的收敛性,并且给出了水印检测过程中正确检测概率和虚警检测概率的求解公式,可用于闭环系统的检测性能判决条件.水印的检测过程中不需要任何原始图像和原始水印信号的信息,采用独立分量分析实现对水印信号的盲检测.检测过程中不仅可以检测到水印的存在,而且可以提取出嵌入到图像中的多个水印信号.实验结果证实了本文提出的闭环自适应数字盲水印技术优于传统的自适应水印技术,水印检测过程中在不需要考虑水印图像所经历的攻击类型及攻击参数的情况下可以正确的提取水印信号.本文提出的水印算法对通用水印测试软件Stirmark具有很好的鲁棒性.     

基于沃尔什-哈达玛变换和卷积编码的半脆弱水印算法

提出了一种基于沃尔什-哈达玛变换和卷积编码的半脆弱水印算法.在该算法中,对嵌入水印之前的图像进行像素块差分编码和卷积纠错编码来得到水印,并将其嵌入在沃尔什-哈达玛变换的图像能量值上;水印检测端通过检测卷积译码中产生的误码实现水印篡改定位,利用卷积译码的结果实现篡改图像的恢复.通过理论和实验分析了该算法的有效性和由此产生的误差.实验结果表明,本算法对于有损压缩具有良好的顽健性,可以精确地检测与定位篡改的图像区域,并且可以大致恢复原始图像内容.     

一种DCT域的闭环数字水印技术

本文提出了一种DCT域的闭环数字水印技术，水印的嵌入是一个闭环过程。水印嵌入的初始强度由视觉系统结合JPEG量化表确定，并根据性能分析的结果不断调整水印的嵌入，如果性能分析结果满足某种检测要求或者水印的嵌入已经影响了图像的显示质量，相应调整水印嵌入的强度，以实现水印的最佳嵌入。本文证明了所提出的闭环水印过程具有收敛性，还对检测过程中的似然函数的分布规律进行了分析，得到正确检测率和错误检测概率的表达式，可作为闭环系统的判决条件。实验结果证明这种闭环水印技术比传统DCT域的水印技术性能好。     

OFDM信道中彩色图像数字水印的性能分析

图像数字水印是信息安全的一个重要方面,而OFDM是宽带无线通信中最重要的调制方法之一,研究基于正交频分复用(OFDM)的水印图像传输,具有十分重要的意义.提出了一种采用YIQ分解的彩色图像水印传输低有效位(LSBs)编码方案,并研究了多径衰落OFDM信道中水印图像的传输性能,给出了彩色水印图像的OFDM传输的性能仿真结果.实验结果显示出了所提出的LSBs编码方案的有效性.     

基于图像特征的易损水印技术

该文在 Yeung-Mintzer(1997)的方法基础上提出了一种新颖的易损水印技术。为解决原算法存在的安全问题,提出利用基于图像特征的混沌密钥控制易损水印的嵌入。理论分析和实验结果证明该算法可以有效地抵制由原算法所产生的攻击问题。由于水印在空域逐个像素地进行嵌入,所提出的算法具有良好的局部修改检测性能。     

基于局部Zernike矩的RST不变水印

旋转、缩放和平移(RST)等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,而使常规水印检测失败,提出了一种基于图像局部Zernike矩的RST不变水印算法.利用图像归一化后的Zernike矩幅度具有RST不变的性质,将由Zernike矩重构的水印图像在空域嵌入原始图像的局部中,并提取该区域的Zernike矩幅度矢量作为水印矢量.水印检测时,计算局部区域的Zernike矩,并与已知Zernike矩矢量计算均方误差根(RMSE)判断水印存在与否.与使用图像全局Zernike矩相比,使用局部矩使得水印具有更好的旋转不变性,同时水印对于缩放、JPEG压缩和噪声等攻击也具有较好的检测性能.     

改进的多用途KAEDF半色调图像水印算法

提出了一种改进的多用途核转换误差扩散(KAEDF)半色调图像水印算法,可以同时嵌入作为版权申明的可见水印和版权保护的不可见水印.首先,发展了一种改进的面向不可见水印的KAEDF半色调水印算法(MKAEDF),该算法在获得相对较大水印容量的同时,具有很好的视觉图像质量和高顽健性.基于MKAEDF,进一步发展了多用途半色调水印算法(MKAEDFM),以同时实现可见水印的嵌入.实验结果证实了所提出算法在图像视觉质量和水印检测性能上的优越性.     

版权标识与篡改定位的数字图像水印方案

针对JPEG图像提出了用于版权标识和篡改定位功能的图像水印算法.水印嵌入和提取算法基于JPEG图像解压缩后的像素矩阵进行.水印算法结合了JPEG压缩核心技术DCT变换系数进行版权标识水印和篡改定位水印的嵌入和提取处理过程.水印算法性能测试对象为银行票据图像,实验结果包括给出了水印算法的图像体积增幅比、PSNR值以及水印误比特率指标结果.实验结果表明,算法在版权标识和篡改定位方面均具有较好的实用性.     

基于Krawtchouk不变矩的仿射攻击不变性局部水印算法

本文提出了一种基于原始图像Krawtchouk不变矩实现的仿射攻击不变性局部水印算法.具体介绍了Krawtchouk不变矩的构造方法,水印是事先产生的且与原始图像无关,通过将水印嵌入到图像的Krawtchouk不变矩中实现仿射攻击不变性.这种基于Krawtchouk矩的水印算法是局部水印技术,即水印的嵌入只是影响到部分原始图像,因此该算法对剪切攻击具有很好的鲁棒性.检测过程中采用独立分量分析技术实现真正意义上的盲检测.文中具体分析了所提出算法的计算复杂度,实验数据说明这种水印算法对通用水印测试软件Stirmark具有很好的鲁棒性.     

A new decoder for the optimum recovery of nonadditive watermarks

Watermark detection, i.e., the detection of an invisible signal hidden within an image for copyright protection or data authentication, has classically been tackled by means of correlation-based techniques. Nevertheless, when watermark embedding does not obey an additive rule, or when the features the watermark is superimposed on do not follow a Gaussian pdf, correlation-based decoding is not the optimum choice. A new decoding algorithm is presented here which is optimum for nonadditive watermarks embedded in the magnitude of a set of full-frame DFT coefficients of the host image. By relying on statistical decision theory, the structure of the optimum is derived according to the Neyman-Pearson criterion, thus permitting to minimize the missed detection probability subject to a given false detection rate. The validity of the optimum decoder has been tested thoroughly to assess the improvement it permits to achieve from a robustness perspective. The results we obtained confirm the superiority of the novel algorithm with respect to classical correlation-based decoding.     

Detection of weak signals in non-Gaussian noise

A locally optimum detector structure is derived for the detection of weak signals in non-Gaussian environments. Optimum performance is obtained by employing a zero-memory nonlinearity prior to the matched filter that would be optimum for detecting the signal were the noise Gaussian. The asymptotic detection performance of the locally optimum detector under non-Gaussian conditions is derived and compared with that for the corresponding detector optimized for operations in Gaussian noise. Numerical results for the asymptotic detection performance are shown for signal detection in noise environments of practical interest.     

基于分组并行最大似然检测的多用户信号检测器

根据矩阵的Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解原理和并行运算的思想，提出了基于分组并行最大似然检测的多用户信号检测器。这种检测器的特点是：１．“化整为零”，即将全体用户信号检测转化为多组部分用户信号检测；２．“相互并行”，即各组部分用户信号检测过程相互并行。计算机体育场结果表明：这种检测器的性能接近最佳多用户信号检测器的性能。     

基于双通道检测的多比特盲水印最优检测器的设计

水印检测错误会严重损害水印系统的可信度。该文提出基于双谱和能量检测的双通道检测来实现最优盲水印检测器的设计,并给出了一种在小波域中的具体实现。传统检测方法检测概率会随着信噪比的下降而急剧下降。双通道检测时信噪比很小时只要有足够大的双谱信息,即可得到较高的检测概率。即使双谱信息很小时双通道检测系统退化为似然比检测系统,仍是最优的。检测器检测到指定的水印后利用独立分量分析技术进行水印盲恢复。实验过程中攻击由通用水印测试软件Stirmark产生,实验数据证明所设计的最优盲检测器对Stirmark提供的各种攻击(如剪切、JPEG压缩、删行/列、旋转、尺度变换、随机几何攻击等)具有很好的鲁棒性。实验结果说明这种最优检测器的性能优越于现有的水印检测器。     

一种分数低阶局部最优目标检测方法

:针对传统局部最优检测器在显著非高斯杂波背景下导致检测性能下降的问题,该文提出一种分数低阶局部最优雷达目标检测方法。首先对局部最优检测器的模型进行简化,在此基础上,根据分数低阶统计量理论,利用分数低阶相关矩阵描述杂波的相关特征,并以分数低阶二次型作为局部最优检测器的权值,改善了显著非高斯杂波背景下的雷达目标检测性能。利用仿真数据和IPIX雷达数据进行实验分析,结果表明,针对显著的非高斯杂波背景下的弱目标信号,相对于传统的局部最优检测方法,该文方法的检测性能显著提高。     

Asymptotically Optimum Space-Diversity Detection in Non-Gaussian Noise

The theory of asympoticalllly optimum detection in nonGaussian noise is considered to synthesize a space-diversity structure for the noncoherent detection of a bandpass signal subject to amplitude fluctuations. An asymptotic sufficient statistic is obtained for arbitrary fading laws on the diversity branches and, then, for Rayleigh-distributed amplitude fluctuations, the asymptotically optimum detector is synthesized. The performance of the proposed detection structure is obtained and numerical results and comments are presented. Moreover, a comparison between the asymptotically optimum detector and a simple suboptimum structure is made.     

Detection in weibull and log-normal noises

The discrete-time detection of narrowband coherent and incoherent pulse train signals in narrowband non-Gaussian noise is investigated. The locally optimum (LO) detector structures are developed and found to be in the form of incorporating a locally optimum zero-memory nonlinearity (LOZNL) into the Neyman-Pearson optimum detector for narrowband Gaussian noise. Many practical detectors belong in the same class of structures with the LO detector. The expressions for the efficacies of the detectors are derived. In particular, Weibull and log-normal noise models are considered. The LOZNL’s, and the efficacies of the detectors are given, and numerical results are graphically presented. It is shown that, in the sense of the Pitman asymptotic relative efficiency (ARE), the asymptotic performance of many detectors whose nonlinearity can more effectively suppress the tail of the noise envelope distribution is apparently better than that of the Neyman-Pearson optimum detector for narrowband Gaussian noise.     

基于流量总时延最小的并行LSP自适应流量分配

MPLS的引入使IP网络的流量工程成为可能.如何平衡两个标记交换路由器的多条并行显式标记交换路径上的网络流量,从而达到避免拥塞和优化网络性能的目的,是流量工程研究的一个重要课题.本文指出流量总时延最小是最有价值和最实用的流量工程优化目标,通过分析平均分组时延和网络负载的约束关系,证明了优化解的存在,解出了其数学结果,提出了一种自适应流量分配新方法,理论分析和仿真结果都表明该方法具有简单、快速、收敛性强等优点.     

在量化阵列框架下的对称Alpha稳定信号检测的预处理方法

本文主要研究了淹没在对称α稳态噪声下的信号相关检测的最优和次优的预测处理方法。使用量化阵列模型的等价处理函数和对相关运算的高斯近似，通过最大化相关器的输出信噪比，建立了约束泛函优化问题。由于量化阵列的泛函优化问题很难得到解析解，本文将预处理函数离散化，并证明离散后的优化问题是凸二次规划问题，从而可通过凸优化的方法求解。本文提出了一种基于排序方法的自适应门限的软限幅检测器，相比现有的检测器，仅仅需要估计噪声参数α。仿真结果表明，提出的量化阵列系统等价的预处理函数逼近最大似然检测器，提出的软限幅检测器达到了近似最优的性能，有利于实时处理α稳态信号。      

采用故意时延的V-BLAST系统的最佳迫零检测

Shao(2007)提出了一种故意时延的垂直贝尔实验室分层空时码结构(V-BLAST)系统,但是其中提出的迫零检测算法并不是满足迫零准则下的最优算法。本文直接从接收天线处的未采样连续信号数学模型分析入手,利用泛函分析的方法推导出了该系统最优的迫零检测算法,理论和仿真都表明该算法优于Shao提出的迫零算法。本文的工作对进一步研究这种新型的故意时延的V-BLAST系统具有较为重要的意义。