用于图像认证的小波域量化盲水印算法

提出了一种用于图像内容认证的半脆弱水印算法。该算法利用小波变换模极大值提取图像边缘特征,并结合经混沌映射后的小波低频域特征信息生成两个水印。一个主要用于篡改定位,另一个主要用于检测图像的内容篡改。水印嵌入在小波变换的中频域中。水印提取和认证不需要原始水印信息,提高了水印安全性。实验表明,该算法能有效区分偶然失真和恶意篡改,并能定位出篡改发生的位置。     

用于图像认证及恢复的半脆弱水印算法

提出一种新的用于图像认证及恢复的半脆弱水印算法。该算法的水印生成和嵌入都在原图像中进行,图像认证时不需要原始图像和任何有关水印的附加信息,从而提高了水印的安全性和保密性。实验结果表明,该算法可较好地区分对图像内容的恶意篡改和可接受的一般图像处理,当图像内容被篡改时,可以给出篡改的位置并有效恢复被篡改的内容。     

对水印信息篡改鲁棒的自嵌入水印算法

为提高自嵌入水印算法在任意篡改条件下的篡改恢复质量,提出一种对水印信息篡改鲁棒性的空域自嵌入水印算法,分析了算法中阈值选取的合理性和检测篡改的可靠性.该算法首先基于密钥将原始图像的最低位和1/4次低位置零,通过对图像内容的小波低频系数实施均匀标量量化生成低频特征图像,将低频特征图像置乱加密后生成的二值编码嵌入原始图像的置零位;认证时通过设定的阈值识别图像内容被恶意篡改的图像块,从而提高自嵌入水印算法对水印信息篡改和信道噪声的鲁棒性.理论分析和仿真结果表明,无论水印信息被随机篡改还是区域篡改,算法均能根据阈值区分不同篡改并选用不同的方法对其进行篡改恢复,有效地提高了自嵌入算法在部分水印信息篡改时的恢复质量.     

一种基于DCT的彩色图像双水印算法

提出了一种用于版权保护和完整性认证的彩色图像双水印算法。基于YCbCr颜色空间,将原始图像各个分量进行分块,在各分量图像子块DCT域中直流系数上嵌入鲁棒水印以标示版权;在亮度分量的中频系数上嵌入抗JPEG压缩的半脆弱水印以进行篡改检测和篡改定位。仿真实验表明该算法能够很好地标示版权和检测篡改。     

基于斜变换的半脆弱彩色图像水印算法

提出一种基于斜变换的半脆弱彩色图像水印算法。该算法可以嵌入认证和恢复2种水印,实现图像的归属认证和篡改区域的恢复。把认证水印嵌入在经斜变换后的绿色分量中,将压缩图像的斜变换系数作为恢复水印嵌入在各个分量的最末位。在图像遭受篡改时,通过提取各分量的最末位实现图像的自恢复。理论分析和实验结果表明,该算法不仅能检测篡改区域还能近似恢复被篡改的图像,在保证透明性的前提下具有较好的鲁棒性。     

一种可区分内容或水印篡改的图像认证算法

提出了一种基于Contourlet变换的可区分内容或水印篡改的图像认证算法。在载体图像的Contourlet变换域分别嵌入认证水印和恢复水印,作为区分图像内容被篡改还是水印被篡改的依据。仿真实验表明,该算法不但能准确定位篡改位置,而且能区分篡改类型,在一定条件下还可以恢复被篡改的区域。     

基于小波变换的用于医学图像的半脆弱水印算法

针对医学图像的特殊性,提出了一种应用于医学的半脆弱水印算法.原始图像的次低位和最低位分别嵌入恢复水印和认证水印.原始图像的高6位进行小波变换,低频系数经量化和混沌置乱后生成恢复水印,将其嵌入到图像的次低位.小容量信息嵌入到原始图像的最低位,生成认证水印.实验结果表明该算法可以准确定位原始图像被篡改的位置,并能对内容被篡改的区域进行恢复.算法中的认证水印能够对医学图像进行有效地认证.该算法能够较好地满足医学图像特殊性的要求.     

基于混沌的图像自恢复安全双水印算法

为提高图像自恢复双水印算法的安全性,提出一种基于混沌的安全双水印算法。该算法首先利用混沌映射将双水印信息加密后再嵌入其他图像块的低位,然后结合图像块内容和嵌入在图像块低位的恢复水印信息,利用混沌映射随机生成用于检测图像块真实性的认证数据。理论分析和实验结果表明该算法在保持篡改恢复质量和不可见性的基础上,有效提高了自恢复双水印算法抵抗内容篡改攻击和字典搜索攻击的能力。     

用于图像认证的可恢复半脆弱数字水印

为了提高图像认证的可靠性,提出了一种用于图像内容认证的可恢复半脆弱数字水印方案,该方案不仅能鉴别数字图像内容的真实性,还可近似恢复图像中被篡改的区域。该方案基于半色调处理技术,首先将图像半色调处理后生成的二值水印图像经JBIG2压缩后作为嵌入水印,然后经量化索引调制嵌入小波域。用该方案嵌入水印后的图像,在检测时,不但可以定位图像中被篡改的区域,还可以对提取的恢复水印进行解压,并可通过逆半色调处理来重建原图像,用它的对应部分替换被篡改区域来实现对被篡改图像的篡改恢复。此外,由于该算法采用密钥来控制水印的嵌入位置,从而保证了水印的安全性;仿真实验是采用一般性操作和篡改操作相结合的方法,实验结果表明,该算法在保护数字图像内容真实性方面是可行的。     

一种基于HVS的小波域抗JPEG压缩水印算法

提出一种小波域的用于图像内容认证的水印算法。该算法提取图像特征作为认证水印信息,利用分块图像的临界噪声阈值(JND)自适应的调整分块图像的细节子带小波系数大小关系来嵌入水印信息,从而提高了水印的透明性。实验结果表明该算法具有很好的抗JPEG压缩性能和篡改定位功能。     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

用于图像内容认证的半脆弱水印嵌入算法

提出了一种用于图像内容认证的半脆弱水印嵌入算法，该算法以人眼视觉特性为基础，能够通过分组量化过程将水印信号自适应嵌入到原始图像的小波域内．该算法提取水印信息时不需要原始栽体图像．仿真实验表明，本文算法不仅具有较好的透明性，而且对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等常见图像处理操作具有较好的鲁棒性，同时能够对剪切、替换等恶意图像篡改做出报警并确定被篡改位置．     

基于NMF和SVD相结合的Contourlet域鲁棒水印算法*

为了提高变换域数字水印技术的鲁棒性,提出了一种在Contourlet域将非负矩阵变换(NMF)与奇异值变换(SVD)相结合的鲁棒水印算法。宿主图像经过Contourlet变换后,对低频子带进行非负矩阵变换,然后对非负基向量组W进行奇异值分解,最后将经过Arnold置乱的水印图像嵌入到奇异值中。实验结果表明,该图像水印算法在获得良好视觉效果的同时,对于加噪声、滤波、剪切等图像攻击有较好的鲁棒性。     

A new robust reference watermarking scheme based on DWT-SVD

This paper presents a new semi-blind reference watermarking scheme based on discrete wavelet transform(DWT) and singular value decomposition(SVD) for copyright protection and authenticity. We are using a gray scale logo image as watermark instead of randomly generated Gaussian noise type watermark. For watermark embedding, the original image is transformed into wavelet domain and a reference sub-image is formed using directive contrast and wavelet coefficients. We embed watermark into reference image by modifying the singular values of reference image using the singular values of the watermark. A reliable watermark extraction scheme is developed for the extraction of watermark from distorted image. Experimental evaluation demonstrates that the proposed scheme is able to withstand a variety of attacks. We show that the proposed scheme also stands with the ambiguity attack also.     

基于Hilbert扫描和SVD的小波域图像水印算法

为了提高水印的安全性、鲁棒性和不可见性,提出了一种基于Hilbert扫描和SVD（Singular Value Decomposition,奇异值分解）的小波域图像水印技术。算法以一幅有意义的二值水印图像为水印信号。首先对原始图像进行一层小波变换,对低频分量进行图像分块,并对每一个图像块进行SVD。利用了SVD的单向非对称性和正交矩阵的性质,给出了一种自适应水印方案。同时,利用了Hilbert扫描能很好地保持图像空间局部连接性的特点。然后,利用图像的局部统计特征自适应地修改阈值,利用两个阈值严格控制系数的修改程度,使算法达到不可见性和鲁棒性之间的最优平衡。水印的提取无需原始图像的参与,达到了真正的盲水印。实验结果表明,该算法是有效的,对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

结合数字水印和签名的二值图像内容验证

该文在笔者以往研究的基础上,针对二值图像的特点,提出了一种结合数字水印和数字签名的算法,将该算法应用于二值图像内容验证。算法先从二值图像中提取签名值,然后把签名值信息作为水印随机地嵌回原图像。在此过程中,用“可修改分值”对图像每个象素点的“可修改程度”进行了量化,然后根据“可修改分值”大小随机选择象素点进行水印嵌入。理论分析和实验结果都表明,算法具有很好的不可感知性和安全性(抗攻击性)。实验还表明,算法对于针对二值图像的微小窜改都具有足够的灵敏度。     

图像内容可恢复的半脆弱水印技术研究

提出了一种图像内容可恢复的半脆弱水印技术,采用自适应水印对图像进行认证、定位篡改,再利用零水印技术从第三方处提取篡改处的恢复水印,重构被篡改作品。认证方案采用基于非抽样Contourlet域奇异值分解的自适应水印认证方法,该方法具有更高的篡改定位精度,能有效区分有意攻击与无意攻击。恢复水印是通过将原始图像分块、置乱后,分别进行4×4编码,再对码流加密后交给第三方获得的。实验结果表明,本算法能够在容许一定压缩比的情况下检测发生的篡改,并有效地恢复被篡改的区域。     

图像小波域分块奇异值分解的自适应水印方案

利用矩阵奇异值分解的单向非对称性,在研究和分析奇异值分解的正交矩阵第一列系数性质的基础上,首先给出了一种基于图像小波域奇异值分解的分块自适应水印方案,将水印嵌入其中,然后通过实验分析系数的稳定性来选择最佳的修改系数,最后利用图像的局部统计特征自适应地修改阈值,并且用两个阈值严格控制系数的修改程度,使算法达到透明性和鲁棒性之间的最优平衡。大量的实验结果表明,该算法对常见的图像处理操作均有较好的鲁棒性。     

结合Zernike 矩和水印的半脆弱图像认证

水印安全性、抗JPEG 的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度是现有基于数字水印的半脆弱图像认证算法需要克服的主要问题. 本文提出一种结合Zernike 矩和水印的图像认证算法. 利用图像小波变换低频子带的Zernike 矩幅值的半脆弱特性区分恶意攻击和偶然攻击. 结合基于HVS (人类视觉系统) 的水印后，可判断图像是否受到伪认证攻击，提高了水印安全性. 通过采用基于提升格式的整数小波变换，有效降低了算法计算复杂性. 实验结果表明，算法对较低质量因子的JPEG有损压缩鲁棒，对剪切、替换等恶意修改敏感且可准确定位篡改位置.     

An adaptive color image watermarking using RDWT-SVD and artificial bee colony based quality metric strength factor optimization

Image watermarking has emerged as a useful method for solving security issues like authenticity, copyright protection and rightful ownership of digital data. Existing watermarking schemes use either a binary or grayscale image as a watermark. This paper proposes a new robust and adaptive watermarking scheme in which both the host and watermark are the color images of the same size and dimension. The security of the proposed watermarking scheme is enhanced by scrambling both color host and watermark images using Arnold chaotic map. The host image is decomposed by redundant discrete wavelet transform (RDWT) into four sub-bands of the same dimension, and then approximate sub-band undergoes singular value decomposition (SVD) to obtain the principal component (PC). The scrambled watermark is then directly inserted into a principal component of scrambled host image, using an artificial bee colony optimized adaptive multi-scaling factor, obtained by considering both the host and watermark image perceptual quality to overcome the tradeoff between imperceptibility and robustness of the watermarked image. The hybridization of RDWT-SVD provides an advantage of no shift-invariant to achieve higher embedding capacity in the host image and preserving the imperceptibility and robustness by exploiting SVD properties. To measure the imperceptibility and robustness of the proposed scheme, both qualitative and quantitative evaluation parameters like peak signal to noise ratio (PSNR), structural similarity index metric (SSIM) and normalized cross-correlation (NC) are used. Experiments are performed against several image processing attacks and the results are analyzed and compared with other related existing watermarking schemes which clearly depict the usefulness of the proposed scheme. At the same time, the proposed scheme overcomes the major security problem of false positive error (FPE) that mostly occurs in existing SVD based watermarking schemes.