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。     

奇偶性分类下大容量医学图像可逆水印算法

提出了一种针对医学图像的基于奇偶性的大容量可逆水印算法.相比一般图像,医学图像拥有更多接近0值的像素点,在嵌入过程中容易溢出.通过测试选择像素中嵌入水印信息不会引起溢出的像素携带水印信息.本算法充分利用了医学图像中所有能携带水印信息的像素,提高了医学图像的嵌入率.为保证水印信息提取端图像像素的正确分类和算法的可逆性,本算法基于像素预测误差的奇偶性改进了提取端的测试算法.实验分析表明,本算法不仅保证了含水印医学图像的视觉效果,同时提高了医学图像的水印嵌入容量.对于一般图像,在水印嵌入量和视觉效果方面也有一定的提升.     

基于奇偶性的大容量医学图像可逆水印算法

本文提出了一种针对医学图像的基于奇偶性的大容量可逆水印算法。相比一般图像医学图像拥有更多接近0 值的像素点,在嵌入过程中容易溢出。通过测试选择像素中嵌入水印信息不会引起溢出的像素携带水印信息。本算法充分利用了医学图像中所有有能力携带水印信息的像素,提高了医学图像的嵌入率。为保证水印信息提取端图像像素的正确分类和算法的可逆性,本算法基于像素预测误差的奇偶性改进了提取端的测试算法。实验分析表明,本算法不仅保证了含水印医学图像的视觉效果,同时提高了医学图像的水印嵌入容量。对于一般图像,在水印嵌入量和视觉效果方面也有一定的提升。     

基于回归型支持向量机的医学图像可视可逆水印算法

随着医学影像技术的发展,医学图像成为医生诊断患者病情的主要依据,为了给患者提供更为准确的诊断和最佳的治疗方案,医学图像共享和专家远程诊断成为重要的诊疗手段。未被保护的医学图像在传输过程中易受到攻击或恶意篡改,为有效保护医学图像信息的完整性并限制未授权用户的使用,提出了一种基于回归型支持向量机的医学图像可视可逆水印算法。该算法首先将可视水印嵌入医学图像中;其次利用回归型支持向量机对水印图像的像素值进行预测,并计算出预测误差,利用纹理度等级自适应确定合适的亮度调节阈值,根据阈值生成一幅全局定位图,将全局定位图加入到原始图像中,以增强算法的鲁棒性;最后利用全局定位图和预测误差之间的相互关系生成一个可视可逆的水印,从而对医学图像进行加密保护。实验结果表明,所提可视可逆算法不仅可应用于传统医学图像,还首次应用于弥散加权图像,且该算法具有较好的鲁棒性和可逆性,能有效避免像素点溢出问题,实现可逆水印的正确提取,提取水印后的图像与原始图像没有任何差异。在水印信息未知的情况下,可视可逆水印去除困难,该特性可有效保护患者信息的完整性和医学图像的权威性。     

基于残差学习的新型不可感知水印攻击方法

传统的水印攻击方法虽然能够干扰水印信息的正确提取, 但同时会对含水印图像的视觉质量造成较大损失, 为此提出了一种基于残差学习的新型不可感知水印攻击方法. 首先, 通过构建基于卷积神经网络的水印攻击模型, 在含水印图像和无水印图像之间进行端到端非线性学习, 完成含水印图像映射到无水印图像的任务, 达到水印攻击的目的; 其次, 根据水印信息的嵌入区域选择合适数目的特征提取块以提取含水印信息的特征图. 鉴于含水印图像和无水印图像之间的差异过小, 水印攻击模型在训练过程中的可学习性受到限制, 导致模型很难收敛. 引入残差学习机制来提升水印攻击模型的收敛速度和学习能力, 通过减少残差图像(含水印图像和提取的特征图像做差)与无水印图像之间的差异来提升被攻击图像的不可感知性. 此外, 还根据DIV2K2017超分辨率数据集以及所攻击的基于四元数指数矩的鲁棒彩色图像水印算法构建了训练水印攻击模型的数据集. 实验结果表明该水印攻击模型能够在不破坏含水印图像视觉质量的前提下以高误码率实现对鲁棒水印算法的攻击.     

基于PCA和数据融合的遥感图像数字水印算法

提出了一种向遥感图像中嵌入水印以保护其版权的算法。算法将数据融合技术和数字水印技术相结合,首先将全色图像进行小波分解,提取图像分解后的第三级低频边缘特征,利用PCA变换得到边缘特征的第一主分量作为水印信息,将水印与第三级中频进行融合;然后进行小波逆变换得到重构图像;最后采用小波变换和PCA融合法将含有水印的全色图像和多光谱图像相融合。提取水印时使用独立分量分析(ICA)方法。实验表明,该算法可以保护遥感图像的版权和进行真伪认证,且不破坏原始遥感图像的信息和特征,是有效可行的。     

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.     

抗拼贴攻击的二值图像认证算法

为提高算法抵抗拼贴攻击的能力,本文结合块相关思想提出一种二值图像认证算法.该算法首先将每个图像块中的像素点分为“可翻转”和“不可翻转”两类,将“不可翻转”像素点 Hash 生成水印信息,用其替代相应映射块的“可翻转”像素点实现水印嵌入.通过比较图像块重构水印及提取水印的一致性判断该图像块的真实性,并结合各图像块邻域篡改特征进一步提高篡改检测性能.实验结果表明,该算法不仅提高了在替换、添加、删除攻击下的篡改检测性能,而且能够有效抵抗拼贴攻击.     

基于支持向量机的鲁棒盲水印算法

提出了一种基于支持向量机的鲁棒盲水印算法.该算法首先用多尺度Harris-Laplace检测算子从载体图像中提取出稳定的特征点,然后根据特征自适应确定局部特征区域,在特征区域选择一些点作为嵌入水印的点,结合图像的邻域相关性,根据灰度图像特点,选取特征向量作为SVR训练模型,进而利用SVR进行预测,调节嵌入点的像素值进行水印的嵌入和提取.实验结果表明,用该技术嵌入水印后的图像具有很好的图像感知质量,时常规信号处理乖去同步攻击特别是JPEG压缩具有较强的鲁棒性.     

基于图像插值和直方图平移的可逆水印算法

现有的基于直方图的可逆水印算法嵌入容量较少,针对这一问题,结合图像放大后像素点的特征,提出一种新的可逆水印算法。利用插值方法将图像放大4倍,既增加了图像的像素个数,又增强了像素之间的相关性;使用上下左右4个像素点计算像素点的预测误差值,并构造直方图,在峰值点处嵌入水印信息;利用相反的过程提取水印,并根据插值原理恢复原始图像。实验结果表明,将图像放大后再嵌入,可嵌入水印容量提高了3倍。算法不可见性较好、嵌入容量较大,可用于图像隐藏、信息安全等领域。     

结合汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印

目的 随着互联网技术的飞速发展,彩色数字图像带来极大便利的同时,也产生了一些篡改、剽窃等侵权行为;同时,几何处理对含水印载体的破坏使水印盲检测的难度增加,因此,本文提出一种基于汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印方法,旨在解决当前图像版权保护的难点问题。方法 嵌入水印时,使用仿射变换加密彩色水印,并将已加密的信息编为汉明码,然后利用特征值分解计算出像素块的全部特征值,并通过对特征值绝对值的和进行量化来完成水印的嵌入;提取水印时,利用图像的几何属性对多种几何攻击后的图像进行判断、矫正,并借助量化技术提取水印。结果 基于彩色图像标准数据库,将本文方法与7种相关方法进行了对比实验：在不可见性方面,与LU分解的水印方法相比,本文算法峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）提高了4 dB;在常规攻击鲁棒性方面,与Schur分解的最新方法相比,本文算法平均归一化互相关（normalized cross-correlation,NC）的值稍有提高;在几何攻击鲁棒性方面,本文算法NC值具有一定的优势;同时,本文算法的水印容量达到了0.25 bit/像素,密钥空间达到了2⁴³²,运行时间仅需3 s左右。结论 所提方法不仅具有较好的水印不可见性和较强的鲁棒性,而且具有较大的水印容量、较高的安全性和实时性。     

载体独立的深度光照水印算法

随着多媒体技术的发展与完善，数字产品的版权保护需求逐步增大。数字水印是一种保护数字产品版权的有效手段，它一般是通过在数字载体（如文本、图像等）中添加重要标识信息（即数字水印），使载体带有标识信息，但又不影响载体的正常使用。常见的数字水印嵌入方案是通过采用特定算法对载体进行修改来嵌入水印信息的。而在实际的应用场景中，有很多待保护的图像或物件（如艺术画作等）是不允许修改的。基于此背景，提出了一种新的载体独立的深度光照水印算法，在嵌入端通过可见光调制的方法来表达水印信息，从而实现在不对原始载体进行修改的前提下进行水印信息嵌入，并达到版权保护的目的。通过对人眼视觉系统进行分析，提出了基于交替式投影的水印模板图案来嵌入水印信息，使嵌入过程既不需要对原始载体进行修改，也不会影响人眼的视觉感官。而在提取端，设计了基于残差连接的水印提取网络，对采集的水印图像经透视变换后送入该网络来进行水印信息提取。实验在多种条件下进行，并与3种基准算法进行了对比。实验结果表明，所提算法生成的水印图像具有较小的视觉失真，且对“投影-拍摄”过程具有很强的鲁棒性。在不同距离、角度、光照等条件下，水印提取网络具有很高的水印信息提取准确率，且相比其他通用网络具有一定的优越性。     

一种相移键控数字图像水印算法

根据相移键控原理．提出了一种不可逆DWT域二相相位键控数字图像水印算法．水印信号为二值图像，用不同相位的正弦信号将水印调制后嵌入到数字图像DWT变换系数中；用提取的同频率正弦信号的相位进行水印提取；该方法嵌入的水印具有非常好的安全性，且水印提取不需要原始未加水印的图像．实验结果表明该方法具有很好的不可见性；对JPEG压缩、图像加噪声和图像滤波等常见的图像处理具有极强的鲁棒性．     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

基于Arnold置换的交换加密水印算法

针对载体图像内容安全与数字水印版权保护,结合Arnold置换与直方图平移可逆水印算法,提出基于Arnold置换的交换加密水印算法.算法利用置换后图像直方图不变的特性,将在密文中嵌入水印的操作映射到明文中,实现了加密与水印操作先后顺序的交换.在提取水印时,可直接从含水印的密文中提取水印,也可解密后再提取水印.实验结果表明,该算法加密操作与水印嵌入操作间的先后顺序不影响含水印密文的生成,解密操作与水印提取操作的先后顺序不影响水印提取与图像恢复,且直接解密得到的含水印明文图像质量较高,水印的不可见性好,算法有较高的效率.     

基于多特征和混沌加密的零水印算法

针对传统数字图像水印版权保护中存在的鲁棒性差和安全性低的问题, 为提升不同图像零水印的可区分性, 提出了一种基于多特征和混沌加密的零水印算法. 首先根据整体与局部的角度提取图像的5维特征: 均值特征、方差特征、偏态特征、峰度特征和HOG特征; 然后利用新提出的基于混沌映射的块置乱方法加密水印图像; 最后基于提取的多特征与置乱后水印, 构造零水印信息. 在版权认证过程中, 首先提取多特征, 再结合零水印信息, 得到加密后水印; 最后对其进行解密; 即可实现版权认证. 实验结果表明, 所提出的方法效率高、安全性高、抗攻击能力强. 基于多特征和混沌加密零水印算法综合了数字图像的多方面性质作为特征, 稳定性高, 提高了算法鲁棒性; 同时采用新提出的基于混沌映射的块置乱方法提高了水印图像安全性, 有效地解决了图像水印鲁棒性差和安全性低的问题.     

一种基于自适应量化的半脆弱图像水印算法

提出了一种基于自适应量化的半脆弱图像水印嵌入方案，能够在不参考原始载体的情况下对数字图像同时进行版权保护和内容认证．该半脆弱水印嵌入方案具有以下特点：（1）抽取并利用了原数字水印的特征信息（作为辅助水印）；（2）采纳了基于人眼视觉特性的自适应量化策略；（3）数字水印信息的提取不需要原始载体图像；（4）采用整型提升小波变换，克服了小波域水印算法普遍存在的舍入误差问题；（5）能够同时进行版权保护与内容认证，并可确定篡改发生区域．仿真实验表明：该小波域水印嵌入方案不仅对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等常规图像处理具有较好鲁棒性。而且能够对替换等恶意图像篡改做出报警反应，同时其误检率与漏检率等关键技术指标均优于现有半脆弱水印嵌入算法．     

面向屏幕拍摄的端到端鲁棒图像水印算法

目的 在抗屏摄鲁棒图像水印算法的研究中,如何在保证含水印图像视觉质量的同时提高算法的鲁棒性是存在的主要挑战。为此,提出一种基于深度学习的端到端网络框架以用于鲁棒水印的嵌入与提取。方法 在该网络框架中,本文设计了包含摩尔纹在内的噪声层用以模拟真实屏摄噪声造成的失真,并通过网络训练来学习到抵抗屏摄噪声的能力,增强网络生成的含水印图像的鲁棒性;同时引入了最小可察觉失真（just noticeable distortion,JND）损失函数,旨在通过监督图像的JND系数图与含有水印信息的残差图之间的感知差异来自适应控制鲁棒水印的嵌入强度,以提高生成的含水印图像的视觉质量。此外,还提出了两种图像区域自动定位方法,分别用于解决：拍摄图像中前景与背景分割即含水印图像区域的定位矫正问题,以及含水印图像经过数字裁剪攻击后的解码问题。结果 实验结果表明,引入JND损失函数后嵌入水印图像的视觉质量得到了提高,平均的峰值信噪比（peak signalto-noise ratio,PSNR）、结构相似性（structural similarity,SSIM）可分别达到30.937 1 dB和0.942 4。加入摩尔纹的噪声模拟层后,所提算法的误码率可下降1%～3%,具有抵抗屏摄噪声的能力。另外,将图像的R通道嵌入用于抗裁剪的模板,使得算法可有效抵抗较大程度的数字裁剪攻击。本文算法的计算复杂度较低,对单幅图像进行嵌入时,定位与提取操作的总耗时小于0.1 s,可满足实际应用场景的实时性需求。结论 本文算法的嵌入容量和生成的含水印图像视觉质量较为理想,且在不同拍摄距离、角度以及不同拍摄和显示设备条件下的鲁棒性优于已报道的主流算法。     

结合视觉密码和离散小波变换的栅格地理数据双重水印

目的 在栅格地理数据的使用过程中,为防止数据被破坏或被篡改,需要加强对数据完整性的检验;为防止数据被恶意传播,需要加强对数据版权信息的保护。双重水印技术可以同时完成这两项任务。方法 利用基于异或的（2,2）-视觉密码方案VCS（visual cryptography scheme）和离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）,对数字栅格地理数据嵌入双重水印,使用半脆弱性水印作为第1重水印进行完整性检验,水印信息依据DWT变换后高频系数中水平分量之间的大小关系嵌入;使用零水印作为第2重水印进行版权保护,提取DWT变换后经低频子带奇异值分解的特征值生成特征份,利用基于异或的（2,2）-VCS,根据特征份和水印信息生成版权份。结果 为验证算法的有效性,对具体的栅格地理数据进行实验分析。结果表明,本文算法中第1重水印能够正确区分偶然攻击和恶意破坏,对含水印的栅格地理数据进行质量因子为90、80、70、60、50的JPEG压缩后,提取出完整性水印的归一化相关系数NC（normalized correlation）值分别是1、0.996、0.987、0.9513、0.949,在定位裁剪攻击时,能准确地定位到篡改的位置,对于定位替换攻击时,能定位到篡改的大致位置;第2重水印具有良好的视觉效果和较强的鲁棒性,对含水印的栅格地理数据进行滤波攻击、JPEG压缩、裁剪攻击、缩放攻击等性能测试,提取出版权水印的NC值优于其他方案。结论 论文基于异或的（2,2）-VCS和DWT提出的栅格地理数据双重水印算法,在实现数据完整性检验的同时达到了版权保护的目的。