一种基于SIFT变换的抗几何攻击第二代数字水印

基于SIFT变换及RIT变换实现了一种抗几何攻击数字水印.算法首先基于SIFT变换进行图像特征点的检测,并选择合适的特征点生成载体图像中的圆形区域,将圆形区域划分为扇形区域,然后采用空域奇偶量化方法进行水印信息的嵌入;水印的检测基于相关检测方法实现.为抵抗几何攻击,检测前首先基于RIT变换实现图像旋转角度的估计,然后基于估计结果进行旋转的恢复,最后对恢复后图像进行数字水印的检测.实验证明,该方法对几何攻击具有较强的鲁棒性.     

基于SIFT特征点匹配校正的抗几何攻击水印算法

嵌入水印的数字产品在传播过程中可能遭受到各种攻击,其中几何攻击破坏了水印和图像空间坐标的同步性,很容易使得水印算法失效。因此,抗几何攻击的水印算法成为了数字水印技术研究的热点和难点。本文利用图像尺度不变特征变换(SIFT)特征点所具有的旋转、缩放和平移不变性,提出了一种几何校正方法,该方法根据SIFT特征点的尺度特征和坐标关系实现带水印图像的几何校正。水印嵌入时首先对宿主图像Contourlet变换的低频子带进行分块奇异值分解,然后通过对各块奇异值向量的欧式范数的量化,改变所有奇异值实现水印信息的嵌入。水印提取时先对图像进行相应的几何校正,使得水印信息在受攻击后也能得到同步,从而提高了水印图像的抗攻击能力。仿真结果表明,该算法不可见性良好,水印容量较大,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

基于Blob-Harris特征区域和NSCT-Zernike的鲁棒水印算法

为了有效抵抗水印图像的几何攻击,该文提出了一种基于Blob-Harris特征区域和非下采样轮廓波变换(NSCT)和伪Zernike矩的鲁棒水印算法。首先原始图像进行两层非下采样Contourlet变换后提取其低频图像,然后利用Blob-Harris检测算子对低频图像进行特征点提取,根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,优化筛选出稳定且互不重叠的特征区域并将其四周补零,得到稳定的互不重叠的方形特征区域作为水印嵌入区域,最后计算每一个方形特征区域的Zernike矩,将水印信息嵌入在量化调制正则化Zernike矩的幅值当中。实验结果表明,Lena图峰值信噪比达到40 dB以上时,本文算法对常规图像处理以及缩放、旋转、剪切等几何攻击和组合攻击都有相对较强的鲁棒性。     

基于QR码的Contourlet域数字水印算法

针对目前数字水印技术无法有效抵抗几何攻击的问题,本文提出了一种基于QR码的Contourlet域数字水印算法。将文字信息进行QR码编码作为水印信息。首先,将载体图像进行Contourlet变换;然后,将得到的低频逼近图像进行分块;最后,将每一位QR码水印信息以量化的方式对应嵌入到每一个子块中。实验结果表明,本算法可以抵抗任意角度旋转和任意等比例缩放攻击,同时对高斯噪声、Speckle噪声、均值滤波、高斯滤波和JPEG压缩攻击具有很强的鲁棒性,并且算法复杂度低;水印提取时不需要借助原始图像,属于盲水印。因此,本文提出的数字水印技术可以广泛应用在数字产品的版权保护中。     

基于Blob-Harris特征区域和NSCT-Zernike的鲁棒水印算法

为了有效抵抗水印图像的几何攻击,该文提出了一种基于Blob-Harris特征区域和非下采样轮廓波变换(NSCT)和伪Zernike矩的鲁棒水印算法.首先原始图像进行两层非下采样Contourlet变换后提取其低频图像,然后利用Blob-Harris检测算子对低频图像进行特征点提取,根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,优化筛选出稳定且互不重叠的特征区域并将其四周补零,得到稳定的互不重叠的方形特征区域作为水印嵌入区域,最后计算每一个方形特征区域的Zernike矩,将水印信息嵌入在量化调制正则化Zernike矩的幅值当中.实验结果表明,Lena图峰值信噪比达到40 dB以上时,本文算法对常规图像处理以及缩放、旋转、剪切等几何攻击和组合攻击都有相对较强的鲁棒性.     

基于奇偶量化的空域抗几何攻击图像水印算法

数字水印对几何攻击的鲁棒性问题一直没有得到很好的解决,该文提出了一种能够抵抗RST(旋转、缩放、平移)攻击,局部剪切以及常规信号处理攻击的多比特图像水印算法。该文利用尺度不变特征变换(SIFT)进行水印信号的同步;设计了一种圆环形的水印模式,并在空域采用奇偶量化嵌入水印;并设计了一种奇偶检测器提取水印。实验结果表明该算法能获得很好的图像质量,且能十分有效地抵抗各种几何攻击以及常规的压缩,滤波等攻击。     

基于Contourlet变换的抗几何攻击数字水印算法

针对小波变换在表示二维图像时的局限性,提出了一种抗几何攻击的数字水印算法。该算法先用混沌系列对水印信息进行加密,再对原始图像进行Contourlet变换,然后对分解后的子带进行分块计算,选择能量较大的分块并嵌入加密后的水印信息,最后经过Contourlet逆变换得到嵌入水印后的图像。实验结果证明：该算法不仅对常规图像处理具有很好的鲁棒性,同时对抵抗几何攻击也具有很好的鲁棒性。     

基于SIFT特征点和交比值的水印图像抗攻击算法

为提高数字水印图像对常规信号和复杂几何攻击的抵抗能力,利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点的稳健性和交比值不变特性,提出了一种数字图像顽健水印算法。首先,在原图像经过NSCT(nonsubsampled contourlet transform)变换后的低频子带系数中提取SIFT特征点并对其进行优化筛选,从中确定满足“近凸正四边形” 的系数区域作为水印嵌入的局部区域,然后利用事先设定好的一些交比值在各局部区域中确定要嵌入水印的具体系数,最后利用奇偶量化调制方法嵌入水印信息。与传统算法相比,在提取水印信息时无需对含水印图像进行几何逆变换。实验结果表明,该算法对常规信号处理及多种几何攻击具有较强的抵抗能力和顽健性。     

基于WP-SVD的抗几何攻击水印算法研究

针对数字水印对抗几何攻击表现出的脆弱性,在分析小波包（Wavelet Packet,WP）变换的基础上,提出了一种基于WP-SVD的抗几何攻击的新水印算法。在对图像进行小波包变换的基础上,将中频部分数据进行奇异值分解（SVD）来获取具有小波包变换（RST）部分不变性的特征点准备水印嵌入,嵌入过程中根据图像局部区域特征点小波系数在变换前后梯度方向相同,梯度相似值一致的特点,运用同级分解的近似系数来调整嵌入强度和量化步长,模拟实验结果显示这种算法能有效地提高数字水印抵抗几何攻击的能力。     

Blob-Harris特征区域结合CT-SVD的鲁棒图像水印算法

为了提高水印图像对几何攻击的鲁棒性,提出了一种Blob-Harris特征区域结合轮廓波变换(Contourlet transform, CT)和奇异值分解(singular value decomposition, SVD)的鲁棒图像水印算法。首先在原始图像经过Contourlet变换后的低频分量中提取斑点(Blob)块区域并利用Harris角点检测进行特征点提取,然后根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,选择适中的互不重叠的特征区域,将其四周补零后进行归一化操作,最后将经过小波变换提取的低频水印图像进行奇异值分解,并重复嵌入到每一个归一化圆形特征区域的内接正四边形当中。仿真实验结果表明,本文算法除了对常规攻击有很好的抵抗力之外,对几何攻击也有相对较强的鲁棒性,特别是缩放、平移、剪切以及其组合攻击,NC值均达到0.94以上。      

基于Contourlet变换的抗几何攻击数字水印算法

提出一种新的基于Contourlet变换的抗几何攻击水印算法。利用图像Contourlet系数在不同分辨率下的父子关系提出“空间方向重要树”（SDST）的概念,进而确定重要系数并嵌入水印信息;利用新的仿归一化方法,通过计算并比较原始图像（水印已嵌入）与接收图像（受到攻击后）的特征量校正图像,达到抵抗几何攻击的目的。结果...     

RST Invariant Image Watermarking Algorithm With Mathematical Modeling and Analysis of the Watermarking Processes

In this paper, a new rotation and scaling invariant image watermarking scheme is proposed based on rotation invariant feature and image normalization. A mathematical model is established to approximate the image based on the mixture generalized Gaussian distribution, which can facilitate the analysis of the watermarking processes. Using maximum a posteriori probability based image segmentation, the cover image is segmented into several homogeneous areas. Each region can be represented by a generalized Gaussian distribution, which is critical for the analysis of the watermarking processes mathematically. The rotation invariant features are extracted from the segmented areas and are selected as reference points. Subregions centered at the feature points are used for watermark embedding and extraction. Image normalization is applied to the subregions to achieve scaling invariance. Meanwhile, the watermark embedding and extraction schemes are analyzed mathematically based on the established mathematical model. The watermark embedding strength is adjusted adaptively using the noise visibility function and the probability of error is analyzed mathematically. The mathematical relationship between fidelity and robustness is established. The experimental results show the effectiveness and accuracy of the proposed scheme.     

基于奇异值分解的Contourlet域图像水印算法

针对小波变换由于方向性缺乏而无法有效稀疏地表示图像本身几何结构的问题,结合Contourlet变换和奇异值分解的优点,提出了一种Contourlet变换域内基于奇异值分解的数字水印算法。宿主图像经过两层Contourlet分解后,生成一系列多尺度多方向的子带,选取第二层分解中能量最大的子带进行大小为4×4的互不重叠的分块,并进行奇异值分解,再将置乱后的原始二值水印信息嵌入到奇异值矩阵中。实验结果表明,该算法实现简单,透明性良好,对常规攻击和几何攻击具有较强的鲁棒性,且优于一般的小波域算法。     

一种基于特征的自适应水印算法

基于图像多尺度空间理论和扩频机制以及视觉感知模型的特性,给出一种基于特征的数字图像水印算法。算法采用尺度不变特征变换算子提取图像的局部不变特征区域,根据信噪比特点自适应选取水印嵌入强度因子,将一幅二值水印图像嵌入到原始图像中,实现了数字水印的不可感知性和鲁棒性。仿真结果表明,该算法对添加噪声、压缩、旋转等常见的图像处理攻击具有较强的鲁棒性。     

基于Baker映射与时空混沌相结合的CT-QR域双彩色鲁棒盲水印算法

针对彩色水印图像的盲提取算法抗几何攻击鲁棒性不强的问题,提出一种Baker映射与时空混沌相结合的轮廓波变换(Contourlet transform,CT)和QR分解双彩色强鲁棒盲水印算法。首先将彩色水印分离成RGB分量,对三个分量分别进行Baker映射与时空混沌相结合的预处理操作,然后对载体图像的RGB分量分别进行Contourlet变换,分块QR分解得到酉矩阵,最后根据嵌入规则将加密后的水印分通道的嵌入到酉矩阵中。水印提取时利用Radon变换对图像进行几何校正可提高其几何攻击的鲁棒性。仿真结果表明,该算法不仅使嵌入水印后的图像具有良好的不可见性,而且能有效抵抗加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、平移、旋转、马赛克、篡改等攻击,NC值均在0.9以上,对组合攻击也有较强的鲁棒性。      

A feature-based digital watermarking scheme for halftone image

It is a challenging work to design a robust halftone image watermarking scheme against desynchronization attacks. In this paper, we propose a feature-based digital watermarking method for halftone images with low computational complexity, good visual quality and reasonable resistance toward desynchronization attacks. Firstly, the feature points are extracted from host halftone image by using multi-scale Harris–Laplace detector, and the local feature regions (LFRs) are constructed according to the feature scale theory. Secondly, discrete Fourier transform (DFT) is performed on the LFRs, and the embedding positions (DFT coefficients) are selected adaptively according to the magnitude spectrum information. Finally, the digital watermark is embedded into the LFRs by quantizing the magnitudes of the selected DFT coefficients. By binding the watermark with the geometrically invariant halftone image features, the watermark detection can be done without synchronization error. Simulation results show that the proposed scheme is invisible and robust against common signals processing such as median filtering, sharpening, noise adding, and JPEG compression, etc., and desynchronization attacks such as rotation, scaling, translation (RST), cropping, local random bend, and print-scan, etc.