基于DDS和框架的鲁棒盲水印算法

为进一步提高盲水印算法的鲁棒性，提出了一种基于DWT-DCT-SVD和框架的鲁棒盲水印算法。首先提取彩色宿主图像的Y、U、V分量灰度图，分别进行一级小波变换，对低频子带4×4分块并进行离散余弦变换和奇异值分解；然后通过调节每个子块的对角矩阵，将置乱的水印信息嵌入到宿主图像中；最后在图像四周添加框架用以定位和几何校正。实验结果表明，嵌入水印后图像SSIM和PSNR值分别达到0.96和39.06以上，攻击后提取的水印图成功跳转率在90%以上。该算法在不影响原图视觉效果的前提下，不仅提升了盲水印算法对于旋转、缩放、噪声等常规攻击的鲁棒性，还能抵抗任意角度旋转、大尺度缩放和截图的联合攻击。     

基于三维小波低频域的彩色视频盲水印算法

视频水印技术是保护数字视频版权的一种有效方法。提出一种基于3D DWT的彩色视频水印算法,按场景以16帧划分视频,在各子段YCbCr颜色空间上对Y分量进行二级三维小波变换,利用三维小波低频帧间系数相近而不相同的特性进行水印嵌入,并实现了水印的盲提取。实验结果表明,该算法在保证含水印视频图像质量的同时具备良好的鲁棒性,对各种视频几何攻击及MPEG压缩均具有较强的抵抗能力。     

HSV色彩空间盲嵌盲检盲提取DCT域视频水印

提出了一种基于欧拉数及HSV色彩空间的视频水印离散余弦变换(DCT)算法。在视频中选择欧拉数较小的帧,在HSV色彩空间亮度分量DCT中频系数中嵌入水印。该算法能实现盲嵌入、盲检测和盲提取,且健壮性强、透明性好,能经受噪声、滤波、剪切、压缩、帧插入及删除等图像、视频处理与攻击。     

二维工程图中基于分数傅里叶变换的盲水印算法

提出了一种基于二维工程图的水印算法。该方法提取二维工程图中线段的相对坐标向量,构造一维复数信号。通过分数傅里叶变换得到复数信号的变换系数,根据水印的大小和分数傅里叶变换系数的之间的关系,对变换系数的幅值进行调整来嵌入水印。该方法是盲水印算法,在提取水印时不需要原始工程图。实验表明,该算法对平移、旋转、缩放等攻击具有良好的鲁棒性,同时具有良好的安全性。     

基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法

为了提高变换域数字水印的鲁棒性,提出一种基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法。该算法首先对二值水印图像进行Arnold置乱预处理,然后对宿主图像进行Contourlet变换,提取低频子带进行不重叠的分块,最后对每个子块依次进行QR分解,采用自适应量化策略在上三角R矩阵的第1行元素上重复嵌入1 bit水印信息。在水印提取时,根据多数原则从每个子块提取相应的1 bit水印信息。实验结果表明,该算法在取得良好不可见性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、缩放和剪切等多种攻击具有较强的鲁棒性,并且可以实现水印的盲提取。     

基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法

设计了一种基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将视频序列进行分帧,提取亮度分量作二维8×8DCT变换,将水印嵌入到DCT分块的低频系数中。水印的提取不需要原始视频信号和原始水印,实现了水印的盲检测。实验结果表明,水印的不可感知性很好,在抵抗椒盐噪声、高斯噪声、帧删除、帧剪切及高斯低通滤波等多种攻击时具有良好的鲁棒性。     

提升方案小波和HVS下的自适应视频水印算法研究

提出一种基于小波域与HVS特性的自适应视频水印盲提取算法.算法首先将视频流分割成一个个镜头,并通过密钥从中选取嵌入水印信息的若干镜头,镜头中的视频帧图像与灰度水印图像均被变换到小波域中,并将水印图像的小波域系数按照小波树结构重新进行分块并按位平面重要次序形成水印序列;水印的嵌入是按照子带到子带的顺序进行的,水印序列被嵌入到视频帧图像相应子带的重要系数中;此外,水印的嵌入充分考虑了HVS对图像纹理区域、运动区域的掩蔽特性,使得水印的嵌入强度具有自适应性,从而保证了所嵌入水印在不可见性前提下的极大鲁棒性.试验结果表明,所给出的算法对于诸如Gaussian噪声、丢帧、帧平均和MPEG-4压缩等常见攻击具有很好的鲁棒性.     

基于块自适应调节因子的水印算法

提出了一种基于块自适应调节因子的水印算法。该因子以量化基础上的中低频系数的个数和直流系数为参数。并且按照统计的中低频系数的个数在非盲提取算法中将离散余弦变换（DCT）块分成两类并将水印以不同的强度嵌入。在盲提取算法中将水印嵌入低频系数中。实验汪明本算法对JPEG压缩等攻击有强的鲁棒性。     

基于Gauss-Hermite分布模型的水印检测算法研究

图像水印的检测来源于统计信号处理的思想,其关键在于如何对图像经变换后的系数进行建模。在已有的水印检测模型中,图像基于高斯分布进行建模,容易导致在抗攻击条件下水印检测的性能较低。为克服这一不足,结合图像的视觉感知模型和高斯-埃尔米特(Gauss-Hermite)统计分布模型,提出一种数字水印的嵌入和盲检测方法。在水印嵌入中,以临界可见误差值JND(Just Noticeable Difference)作为水印嵌入强度,以提高水印的不可感知性。在水印检测中,基于高斯-埃尔米特分布对图像小波系数进行建模,并通过假设检验提出了水印的盲检测模型,最后推导了虚警概率和检测概率之间的工作特性关系。仿真结果表明:提出的水印检测模型在诸如噪声、JPEG压缩、滤波以及缩放等攻击下具有较好的性能。     

一种基于伪随机数调制的混合域盲水印算法

提出了一种基于伪随机调制技术的混合域彩色图像盲水印算法,先将彩色图像由RGB空间转换到HSI空间,并取出饱和度分量S,随后对S分量多小波变换后的中频区域进行分块DCT变换,对每个DCT系数子块,按一定的方案提取出若干个中频系数。然后使用密钥产生两个互不相关的伪随机数列,用其调制前面选出的DCT系数来嵌入水印。通过比较两个伪随机数列和待检测系数相关性的大小来实现水印的提取,不需要原始图像参与。实验结果表明,该算法能有效抵抗剪切JPEG压缩、放缩和较大强度的噪声攻击等攻击操作。     

基于分集技术的抗线性共谋攻击的视频水印方案*

针对视频水印中存在的线性共谋攻击问题,通过分析线性共谋攻击的数学模型,基于通信分集技术建立了一个有效抵抗线性共谋攻击的视频水印设计框架,并根据该框架提出了一种新的能够有效抵抗线性共谋攻击的空域自适应视频水印方案。理论分析和实验结果表明,该方案不仅对剪切、帧去除、帧插入、帧重组以及不可察觉的几何变形具有很好的鲁棒性,而且能够有效地抵抗线性共谋攻击,同时对H.264压缩也具有较好的鲁棒性。     

基于HVS的自适应鲁棒视频水印算法

视频水印与静止图像比较,包含有运动部分,具有变化的特性。根据人眼对快速运动的物体敏感度会下降的特点及DCT域视觉掩蔽模型,提出一种自适应的鲁棒视频水印算法。算法首先通过比较I帧与相邻帧的同一区域的DCT直流系数,得到一个快速运动图像块集,然后在该图像块集中根据视觉掩蔽模型计算图像块的DCT中频系数,选择区域自适应嵌入水印。仿真实验表明,该水印算法不仅能很好地抵抗MPEG压缩,而且能较好地协调不可见性和鲁棒性,并能抵抗一定的几何攻击。     

基于视觉特征的视频水印技术

提出并实现了一种基于视觉特征的MPEG视频水印方案.通过提取视频帧DCT子块的纹理、亮度以及运动等特征,设计一个混合的自适应子块特征抽取模型,并依赖视觉敏感特性构造一个特征统计收敛模型,生成与人的视觉感知模型相一致的自适应视频水印.实验结果表明：该方案具有较高的视觉隐蔽性以及较强的稳定性和鲁棒性.     

基于自适应策略的稳健视频水印算法

稳健的视频水印算法对数字视频产品的版权保护具有重要意义。在先前提出的脆弱数字水印算法的基础上,通过采用自适应策略对视频序列中的不同图片根据其特点采用不同的嵌入算法,使得水印的嵌入对视频码流的改动最小,同时结合纠错编码技术,给出了一种较为稳健且简单、快速的视频数字水印算法。经仿真测试后,实验结果显示提出的视频水印新算法具有较强的抗二次编码攻击和噪声污染的能力,具有较好的稳健性。     

视频数据隐藏的差分能量调制新算法

提出了基于差分能量调制 (DEM) 的盲视频水印算法。针对差分能量水印（DEW）算法可能造成视觉失真严重、水印容量小和鲁棒性较差的不足,提出用差分能量信号的调制值来承载隐藏信息位的新方法。通过对量化块中水平子区域与竖直子区域之间的能量差值实施量化索引调制 (QIM),差分能量值能被微调至最近邻的对应水印位量化区域;同时由于调制前后的能量误差被分配到子区域中幅值较大的10个系数上,并对调制前后的码字替换进行了相似度选择,嵌入信号因而能很好地保持原信号的视觉质量和码序列长度。实验结果表明,DEM算法在水印的视觉失真与鲁棒性能、水印容量以及码率保持性能方面都好于DEW算法;另一方面,DEM算法是在一个区域中嵌入水印,所以它的鲁棒性能又比只在某个系数上嵌入水印的QIM算法好。     

一种基于变长位平面的自适应视频水印算法研究*

针对视频水印嵌入强度在平衡水印系统的鲁棒性和不可见性时存在的问题,提出了一种变长位平面分解的视频水印算法。该算法根据8位灰度水印图像在位平面分解后各位平面在重构水印图像时的权值不同,将不同的位平面嵌入在不同数量的DCT中低频系数中,并利用HVS和Watson视觉模型的亮度掩蔽特性自适应的调整水印嵌入的强度从而实现了自适应地嵌入水印。实验表明,该视频水印系统在满足鲁棒性的同时具有高度的透明性。     

鲁棒视频水印研究进展

数字视频在当前通信世界中被认为是一种重要而有效的媒体,广泛应用于新闻、短视频和有线网络广播视频节目中。随着计算机与互联网技术的发展,数字视频内容容易被侵权使用者肆意复制和传播,如何保护视频版权日益成为人们关注的问题。鲁棒视频水印是实现视频版权保护的一种有效手段。作为数字视频水印的分支,鲁棒视频水印是一种通过特定算法在需要被保护的视频对象中嵌入秘密信息——水印来证明版权归属的技术。本文对当前的视频水印技术进行了概述,对视频水印的概念、应用场景、分类方式、设计要求、发展历程和相关经典方法进行了介绍和梳理。本文归纳总结了2016—2021年鲁棒视频水印相关研究工作,包括基于内容的、基于码流的、基于深度学习和其他类型视频水印,并对其中部分工作进行了相应的性能比较和分析。其中,基于内容的视频水印方法将视频看做帧序列,由于在每一帧上应用水印算法,不考虑视频的编解码过程,这类方法实现简单,计算效率高;基于码流的视频水印方法将水印嵌入到编码比特流中,该方案更快速,故可支持实时视频水印应用;基于深度学习的方法取代了依靠手工设计的特征来提高水印的性能。最后分析了鲁棒视频水印的未来发展趋势。     

一种自适应图象水印算法

数字水印作为数字媒体版权保护的有效办法,近年来在国际上引起了人们极大的兴 趣与注意.提出了一个利用块分类的自适应图象水印算法.为了实现自适应,将原始图象分块 并设计了一个基于视觉掩蔽特性的分类器.根据分类的结果,不同强度的水印分量被嵌入到 不同图象块的DCT低频系数中.实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对常见图象处 理和噪声干扰具有很好的稳健性.     

A robust watermarking scheme for 3D triangular mesh models

Copyright protection of digital media has become an important issue in the creation and distribution of digital content. As a solution to this problem, digital watermarking techniques have been developed for embedding specific information identifying the owner in the host data imperceptibly. Most watermarking methods developed to date mainly focused on digital media such as images, video, audio, and text. Relatively few watermarking methods have been presented for 3D graphical models. In this paper we propose a robust 3D graphical model watermarking scheme for triangle meshes. Our approach embeds watermark information by perturbing the distance between the vertices of the model to the center of the model. More importantly, to make our watermarking scheme robust against various forms of attack while preserving the visual quality of the models our approach distributes information corresponds to a bit of the watermark over the entire model, and the strength of the embedded watermark signal is adaptive with respect to the local geometry of the model. We also introduce a weighting scheme in the watermark extraction process that makes watermark detection more robust against attacks. Experiments show that this watermarking scheme is able to withstand common attacks on 3D models such as mesh simplification, addition of noise, model cropping as well as a combination of these attacks.