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。     

生成对抗网络驱动的图像隐写与水印模型

目的 图像信息隐藏包括图像隐写术和图像水印技术两个分支。隐写术是一种将秘密信息隐藏在载体中的技术,目的是为了实现隐秘通信,其主要评价指标是抵御隐写分析的能力。水印技术与隐写术原理类似,但其是通过把水印信息嵌入到载体中以达到保护知识产权的作用,追求的是防止水印被破坏而尽可能地提高水印信息的鲁棒性。研究者们试图利用生成对抗网络（generative adversarial networks,GANs）进行自动化的隐写算法以及鲁棒水印算法的设计,但所设计的算法在信息提取准确率、嵌入容量和隐写安全性或水印鲁棒性、水印图像质量等方面存在不足。方法 本文提出了基于生成对抗网络的新型端到端隐写模型（image information hiding-GAN,IIH-GAN）和鲁棒盲水印模型（image robust blind watermark-GAN,IRBW-GAN）,分别用于图像隐写术和图像鲁棒盲水印。网络模型中使用了更有效的编码器和解码器结构SE-ResNet（squeeze and excitation ResNet）,该模块根据通道之间的相互依赖性来自适应地重新校准通道方式的特征响应。结果 实验结果表明隐写模型IIH-GAN相对其他方法在性能方面具有较大改善,当已知训练好的隐写分析模型的内部参数时,将对抗样本加入到IIH-GAN的训练过程,最终可以使隐写分析模型的检测准确率从97.43%降低至49.29%。该隐写模型还可以在256×256像素的图像上做到高达1 bit/像素（bits-per-pixel）的相对嵌入容量;IRBW-GAN水印模型在提升水印嵌入容量的同时显著提升了水印图像质量以及水印提取正确率,在JEPG压缩的攻击下较对比方法提取准确率提高了约20%。结论 本文所提IIH-GAN和IRBW-GAN模型在图像隐写和图像水印领域分别实现了领先于对比模型的性能。     

结合MSCRs与MSERs的自然场景文本检测

目的 目前,基于MSERs(maximally stable extremal regions)的文本检测方法是自然场景图像文本检测的主流方法。但是自然场景图像中部分文本的背景复杂多变,MSERs算法无法将其准确提取出来,降低了该类方法的鲁棒性。本文针对自然场景图像文本背景复杂多变的特点,将MSCRs(maximally stable color regions)算法用于自然场景文本检测,提出一种结合MSCRs与MSERs的自然场景文本检测方法。方法 首先采用MSCRs算法与MSERs算法提取候选字符区域;然后利用候选字符区域的纹理特征训练随机森林字符分类器,对候选字符区域进行分类,从而得到字符区域;最后,依据字符区域的彩色一致性和几何邻接关系对字符进行合并,得到最终文本检测结果。结果 本文方法在ICDAR 2013上的召回率、准确率和F值分别为71.9%、84.1%和77.5%,相对于其他方法的召回率和F值均有所提高。结论 本文方法对自然场景图像文本检测具有较强的鲁棒性,实验结果验证了本文方法的有效性。     

块截断编码的图像自嵌入半脆弱水印算法

目的 数字图像自嵌入水印技术是解决图像篡改检测和恢复问题的主要技术手段之一,现有的自嵌入水印技术存在着认证粒度不高、嵌入水印后的图像失真较大,且无法抵抗滤波等操作。为提高图像自嵌入水印的认证粒度以及抵抗滤波等处理操作的能力,提出了一种基于块截断编码的图像自嵌入半脆弱水印算法。方法 水印生成与嵌入：首先,将图像进行块级别的二级划分,分别生成粒度为4×4和2×2的图像块;然后,利用块截断编码对每个4×4图像块进行压缩编码,生成2×2图像块的恢复水印,并对恢复水印进行哈希生成2×2图像块的认证水印;最后,将恢复水印和认证水印级联构成自嵌入水印,嵌入到映射块中。篡改认证与恢复：首先,将某个4×4图像块提取的水印与该块生成的水印比较,判别该图像块的2×2子块是否通过认证;最后,依据认证结果对2×2图像块实施恢复。结果 该算法产生的水印图像的峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）均高于44 dB,在50%的篡改率下,恢复后的图像质量可达到32.7 dB。该算法生成水印并在图像上嵌入大约需要3.15 s,恢复图像大约需要3.6 s。结论 算法利用块截断编码,有效缩短了生成的水印长度,保证嵌入水印后图像的质量。此外,通过引入的可容忍修改阈值,使得水印能够对滤波等图像处理操作具有一定的鲁棒性,同时保证对图像的恶意篡改具有敏感性。最后通过与最近典型方法的对比实验,验证了算法在嵌入水印后图像质量、恢复图像质量等方面的优势。     

V-系统在3D模型数字水印中的应用

目的 基于一类三角域上定义的正交函数系——V-系统,提出一种在频域嵌入水印的3D模型水印新算法.方法 首先针对3D模型的顶点信息构造一个“伪模型”,进而对伪模型进行参数化,使之表示为在三角域上定义的一个分片线性函数;然后将这个分片线性函数在V-系统下进行正交分解,得到伪模型的V-谱;最后将水印信息通过修改V-谱嵌入到频域,得到新的V-谱,利用这些新的V-谱和V-系统基函数重构水印伪模型,将水印伪模型的顶点信息替换原3D模型的相应顶点,生成最终的水印模型.结果 本文算法水印模型保真度高,且可以在一个模型中植入多个水印依然保持较高的保真度,提取的水印误码率低、相关系数高.结论 理论上证明了本文算法具有相似变换的鲁棒性,通过实验,也表明了本文算法对噪声、剪切和平滑攻击的鲁棒性.     

图像块的自适应均衡水印算法

目的 针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法 利用尺度不变特征变换（SIFT）提取原始图像中鲁棒性强的特征点作为水印嵌入区域,将提取的嵌入区域分成4个大小相等且互不重叠的图像块,并对各图像块进行奇异值分解（SVD）,得到与各块相应的奇异值矩阵,各块与水印做一级离散小波变换后产生的各子带相叠加,生成嵌入加密水印块,重组得到水印矩阵,降维后将特征点还原到原始图像。根据果蝇优化算法（FOA）中适应度函数迭代确定加密水印强度参数,构造水印图像的自适应嵌入,来均衡水印的不可见性和鲁棒性,水印检测可直接作用在受攻击后的图像上,无需校正恢复。结果 对标准灰度图像进行多组实验,得到含水印图像峰值信噪比均达到43dB以上;对水印载体图像分别进行噪声、压缩、剪切、旋转仿真攻击实验,提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数都达到0.94以上。结论 SIFT算法实现图像块局部嵌入,提取特征点稳定性强,结合SVD算法使水印嵌入性能良好,利用FOA算法自适应确定最优参数,使水印图像嵌入效果达到最佳状态,最终均衡了水印的不可见性和鲁棒性。     

基于文档图像的抗打印—扫描数字水印技术*

针对文档图像的特点提出了一种基于文档图像的盲检测水印算法。该算法能抵抗打印—扫描的攻击。首先对文档图像进行字符分割,使每块只包含一个字符;然后对每块进行线性规范化规范块大小,对规范的块进行三级离散小波变换（DWT）,通过调整细节子带系数的正负号的数量来嵌入水印信息。实验结果表明,该算法适用于文档图像,能抵抗打印—扫描攻击。     

基于模式特征的H.264/AVC可逆视频水印

目的 针对当前可逆视频水印隐蔽性和篡改定位能力不足问题,提出一种新颖的基于帧内预测模式的可逆视频水印算法。方法 首先,深入分析I帧亮度分量的预测模式对不同类型篡改的敏感性,提取每个帧内编码宏块的预测模式,通过预测模式生成特征码。然后,结合H.264/AVC编码特性和误差补偿算法,在每个亮度4×4残差块中筛选出误差最小系数。最后,运用差值扩展的方法将特征信息作为水印可逆的嵌入到所选系数。结果 在含水印视频未受到篡改时,解码端提取水印后可对原始视频进行无损恢复。当视频受到篡改时,算法能精确定位篡改区域并且篡改定位精度达到4×4子块级。由于水印嵌入在误差最小的系数中,能够有效地降低水印嵌入对于视频质量的影响,嵌入水印后图像的PSNR值比现有的基于H.264/AVC可逆水印方案平均提高10%,测试序列的码率增量平均降低了22%左右。结论 本文算法较现有算法具有更好的嵌入率、隐蔽性、篡改检测精度, 适用于医学、军事、卫星等领域。     

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。     

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。     

Contourlet-based image and video watermarking robust to geometric attacks and compressions

In this paper, we first propose a new blind image watermarking scheme robust to geometric attacks and compressions. The scheme is based on contourlet transform (CT) and principal component analysis (PCA). The scheme uses the principal components of the largest contourlet coefficients of the last directional subband of the cover image to embed the watermark. Meanwhile, with the noise visibility function (NVF), the watermarking strength is adjusted adaptively to preserve the perceptual quality of the image. The watermark can be detected with high accuracy after various possible distortions. The normalized correlation (NC) between the original watermark and the watermark extracted from the distorted watermarked image is used as the robustness evaluation criterion. The simulation results demonstrate that the proposed scheme has good performance in terms of both quality and robustness against a variety of image-processing attacks, such as rotation, scaling and image compressions. Then we extend the scheme to blind video watermarking. The performance of the video watermarking scheme is evaluated against video attacks like rotation, frame averaging, noise additions and video compressions. The introduction of the CT produces robustness against image and video compressions, and the PCA yields resistance to geometric attacks.

     

基于字符规范化的文档图像水印算法

运用字符规范化和小波变换的知识,提出一种将文档图像分割成字符图像,再对字符图像规范化,然后将随机序列嵌入到小波图像低频系数的水印算法.根据视觉系统纹理掩蔽特性,将不同强度的水印分量嵌入到了不同的小波系数中.由于文档图像分割和规范化本身具有抗几何攻击的特性,故该方法对缩放、小角度旋转有一定的鲁棒性,实验结果表明:该方法在文档图像上比其它方法更具备优越性.     

Media hash-dependent image watermarking resilient against both geometric attacks and estimation attacks based on false positive-oriented detection

The major disadvantage of existing watermarking methods is their limited resistance to extensive geometric attacks. In addition, we have found that the weakness of multiple watermark embedding methods that were initially designed to resist geometric attacks is their inability to withstand the watermark-estimation attacks (WEAs), leading to reduce resistance to geometric attacks. In view of these facts, this paper proposes a robust image watermarking scheme that can withstand geometric distortions and WEAs simultaneously. Our scheme is mainly composed of three components: 1) robust mesh generation and mesh-based watermarking to resist geometric distortions; 2) construction of media hash-based content-dependent watermark to resist WEAs; and 3) a mechanism of false positive-oriented watermark detection, which can be used to determine the existence of a watermark so as to achieve a tradeoff between correct detection and false detection. Furthermore, extensive experimental results obtained using the standard benchmark (i.e., Stirmark) and WEAs, and comparisons with relevant watermarking methods confirm the excellent performance of our method in improving robustness. To our knowledge, such a thorough evaluation has not been reported in the literature before.     

基于奇异值分解的、抗几何失真的数字水印算法

许多现有的适用于图像的数字水印对几何失真都是很敏感的。尤其是此类失真会严重妨碍对水印的盲提取。为此，提出了一种基于奇异值分解的数字水印算法，它对常见的几何失真是稳健的。此水印是被嵌入到图像分解后的奇异值之中。根据奇异值分解的代数性质，严格证明了嵌入了水印的图像在受到转置、镜像、旋转、放大和平移等几何失真后，其奇异值是不变的。在经过了上述的几何失真、一般的信号处理操作或JPEG压缩以后，嵌入的水印能够被可靠地提取和检测。实验结果表明本算法具有很好的稳健性。     

Robust digital watermarking in PDTDFB domain based on least squares support vector machine

Geometric distortion is known as one of the most difficult attacks to resist, for it 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 geometric distortions. Based on the least squares support vector machine (LS-SVM) geometric distortions correction, we propose a new image watermarking scheme in shiftable complex directional pyramid (PDTDFB) domain with good visual quality and reasonable resistance toward geometric distortions in this paper. Firstly, the PDTDFB decomposition is performed on the original host image. Then, the corresponding lowpass subband is divided into small blocks. Finally, the digital watermark is embedded into host image by modulating the selected lowpass PDTDFB coefficients in small blocks. The main steps of digital watermark detecting procedure include: (1) the PDTDFB decomposition is performed on the test images, and some low-order Gaussian–Hermite moment energy of highpass subbands are computed, which are regarded as the effective feature vectors; (2) the appropriate kernel function is selected for training, and a LS-SVM training model can be obtained; (3) the watermarked image is corrected with the well trained LS-SVM model; and (4) the digital watermark is extracted from the corrected watermarked image. Experimental results show that the proposed image watermarking is not only invisible and robust against common image processing operations such as filtering, noise adding, and JPEG compression etc, but also robust against the geometrical distortions.     

Log-scaling magnitude modulated watermarking scheme

A real-time watermarking scheme with high robustness and security has been proposed based on modulating the log-scaling magnitudes of DCT coefficients, which is most suitable for JPEG images and MPEG streams. The watermark bit is encoded as the sign of the difference between the individual log-scaling magnitude of a group-region and the average one of all group-regions. The log-scaling magnitude can be modulated by modifying the low and middle frequency DCT coefficients imperceptibly. The robustness of scheme is not only dependent on those largest coefficients, but also on the other coefficients with the same proportion. It can embed 512 bits into an image with a size of 512×512, which can satisfy the payload requirement of most video watermarking applications. Moreover, the watermark embedding process only requires one-sixth of the time consumed during normal playing of video, and the watermark detection only requires one-twelfth of that, which can meet the real-time requirements of most video watermarking applications. Furthermore, the experimental results show that the presented scheme is transparent and robust to significant valumetric distortions (including additive noise, low-pass filtering, lossy compression and valumetric scaling) and a part of geometric distortions. It performs much better than the EMW algorithm in resisting all kinds of distortions except Gaussian noise with a larger deviation.     

Novel robust image watermarking based on subsampling and DWT

This paper presents a robust digital image watermarking scheme based on subsampling and DWT. Subsampling is firstly used to construct a subimage sequence as a video segment. Then, a random watermark sequence satisfied with Gaussian distribution is block-wised embedded into the DWT domain of these subimages repeatedly using the video watermarking technique. And watermark is detected through computing correlation between watermark and watermarked frames. The experiment results demonstrate that the proposed scheme achieves good robustness against JPEG compression, common image processing operation and geometric distortions. Furthermore, the proposed watermarking scheme is also robust against linear collusion and other video watermarking attacks.     

基于特征子空间的数字水印技术

根据特五子空间的原理，提出了一种新颖的基于特征子空间的数字水印算法，水印可以嵌入到不同的子空间中从而可以发展为多水印算法，由于特征子空间之间的正交特性，不同子空间中的水印相互独立，其稳健性不随水印数目的增加而变化，水印强度参数根据视觉系统的照度掩蔽和纹理掩蔽特性适当地进行调整，从而同时保证二值水印图像的稳健性和不可见性，该文就单水印，双水印以及多水印情形进行了仿真并进行JPEG压缩，图像缩放，剪切等失真测试，实验结果表明该算法具有很好的感知质量和稳健性并验证了以上分析。