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SIFT特征点的抗几何攻击水印算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和伪Zernike矩的抗几何攻击的鲁棒水印算法。首先,利用SIFT算法从载体图像中提取稳定的特征点;然后,根据特征尺度和方向自适应地确定每个局部特征区域大小和方向;最后,从中选择具有较大特征尺度互不重叠的特征区域,并利用量化调制伪Zernike矩幅值方法将水印嵌入到每个局部特征区域内。仿真实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抵抗常规信号处理和几何攻击的能力。     

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。      

采用几何校正优化的轮廓波水印算法

针对目前的图像水印难以同时抵抗常规攻击和几 何攻击的不足,提出一种新的轮廓波 水印算法。水印嵌入阶段,该方法将宿主图像进行离散小波变换和非下采样轮廓波变换,并 将水印嵌入到熵值最大的高频子带,解决了将水印嵌入低频无法抵抗几何攻击及高频不能 很好抵抗滤波等常规攻击的问题。在水印嵌入前对嵌入区域进行加密处理,提高算法的安全 性。水印提取阶段,利用Zernike矩对含水印图像进行几何校正再进行提取,进一步提高了 算法的抗几何攻击能力。最后利用峰值信噪比和归一化系数对算法进行评价,验证算法的不 可感知性和鲁棒性。仿真实验结果表明,算法在不同的宿主图像和水印图像上均表现良好。 该算法在具有较好不可见性的基础上,除了对常规攻击具有很好的抵抗力,对几何攻击也具 有强鲁棒性,归一化系数(normalization coefficient,NC)均达到了0.99     

基于Harris特征点和伪Zernike矩的鲁棒水印算法

抵抗几何攻击的鲁棒性是目前数字水印技术中的热点亦是难点。文中以Harris检测算子和伪Zernike矩为理论基础,提出一种有效抵抗几何攻击的鲁棒水印算法。通过提取归一化图像的Harris特征点,选取部分稳定特征点确定圆形区域并计算伪Zernike矩,并量化调制伪Zernike矩的幅值来嵌入水印信息。实验结果表明,本算法对于抗几何攻击具有较好的鲁棒性,同时也能抵抗常规的信号处理攻击。     

基于伪Zernike矩的抗几何攻击图像水印

针对几何攻击容易使常规水印算法检测失败的问题,利用图像伪Zernike矩的幅度具有旋转不变的性质,提出了一种抗几何攻击图像水印算法(GWPZM).首先计算图像的伪Zernike矩,选择适宜于嵌入水印的矩进行幅度改变量测试.筛选出最优矩集合,根据水印比特自适应地修改集合中的矩,并对差矢量进行伪Zernike矩重构,通过将重构图像在空域迭加到原始图像中嵌入水印.水印检测时,首先计算受攻击图像的伪Zernike矩,以最优矩集合作为密钥,通过与原始图像比较矩的幅度提取水印.实验结果表明,GWPZM算法能够抵抗旋转、缩放攻击、二者组合攻击以及JPEG压缩、噪声等常规攻击.     

基于局部Zernike矩的RST不变水印

旋转、缩放和平移(RST)等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,而使常规水印检测失败,提出了一种基于图像局部Zernike矩的RST不变水印算法.利用图像归一化后的Zernike矩幅度具有RST不变的性质,将由Zernike矩重构的水印图像在空域嵌入原始图像的局部中,并提取该区域的Zernike矩幅度矢量作为水印矢量.水印检测时,计算局部区域的Zernike矩,并与已知Zernike矩矢量计算均方误差根(RMSE)判断水印存在与否.与使用图像全局Zernike矩相比,使用局部矩使得水印具有更好的旋转不变性,同时水印对于缩放、JPEG压缩和噪声等攻击也具有较好的检测性能.     

基于水平集方法的抵抗几何攻击的多比特图像水印算法

提出了一种基于水平集方法的多比特顽健水印算法。该算法首先利用水平集方法在图像中确定一个稳定的图像轮廓,进而确定一个位置稳定的单位圆,然后计算这个单位圆的伪Zernike矩,利用抖动量化的方法将水印嵌入伪Zernike矩的幅值上。水印的检测过程采用均方根误差法提取出水印。克服了传统基于伪Zernike矩水印算法的缺点,同时可以很好地抵抗各种几何攻击。     

自嵌入完全盲检测顽健数字水印算法

针对现有顽健水印算法无法实现完全盲检测,将自嵌入思想引入到顽健水印领域,提出一种完全盲检测顽健水印算法。首先将原始图像分割成互不重叠的子块,对每个子块进行离散余弦变换,通过比较每个子块的直流系数与所有子块直流系数的均值之间的大小关系产生特征水印,利用Logistic混沌序列对特征水印进行加密,然后调整每个子块的2个离散余弦变换中低频系数的大小自嵌入加密的特征水印,最后进行逆离散余弦变换得到含水印图像。算法结合自嵌入加密的特征水印和盲提取认证水印实现完全盲检测。实验结果表明:算法在抵抗平滑、添加噪声、JPEG压缩、重采样、剪切和几何攻击如中间随机删除行、向下偏移行、向右偏移列上表现出很强的顽健性。     

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。     

Robust image watermarking using local Zernike moments

In this work, we propose a robust image watermarking algorithm using local Zernike moments, which are computed over circular patches around feature points. The proposed algorithm locally computes Zernike moments and modifies them to embed watermarks, achieving robustness against cropping and local geometric attacks. Moreover, to deal with scaling attacks, the proposed algorithm extracts salient region parameters, which consist of an invariant centroid and a salient scale, and transmits them to the decoder. The parameters are used at the decoder to normalize a suspect image and detect watermarks. Extensive simulation results show that the proposed algorithm detects watermarks with low error rates, even if watermarked images are distorted by various geometric attacks as well as signal processing attacks.     

基于NSCT和DFRFT的数字水印算法研究

为了有效地克服外界攻击对数字水印的破坏性,增强数字水印的鲁棒性,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsample Contourlet Transform,NSCT)与离散分数阶傅里叶变换(Discrete Fractional Fourier Transform,DFRFT)相结合的数字水印算法.首先,通过Logistic置乱处理水印信号,增强水印的安全性;然后,对宿主图像进行NSCT分解,对其中的低频分量进行DFRFT分解;最后,将置乱的水印图像嵌入到DFRFT分解系数中,从而进一步加强水印的不可见性和鲁棒性.实验结果表明,该算法不仅具有较好的鲁棒性,还可以有效地抵抗外界攻击.     

Geometrically resilient color image zero-watermarking algorithm based on quaternion Exponent moments

Although research on zero-watermarking has made great progress in recent years, most of it has been focused on grayscale images rather than color ones, and cannot resist geometric attacks efficiently. In this paper, we discuss properties of quaternion Exponent moments (QEMs) in detail and propose a robust color image zero-watermarking algorithm which is robust to geometric attacks. We first compute and select robust QEMs of the original color image, and then a binary feature image is constructed using the magnitude of the selected moments. Eventually, a bitwise exclusive-or is applied on the binary feature image and a scrambled binary logo to generate the zero-watermark image. Experimental results show that the proposed zero-watermarking algorithm is robust to both geometric attacks and common image processing attacks effectively. Compared to similar zero-watermarking algorithms and traditional watermarking algorithms based on QEMs, the proposed zero-watermarking algorithm has better performance.     

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。     

基于重同步的高容量鲁棒图像水印算法

如何有效地抵抗组合几何攻击,并且提高水印的嵌入容量,一直是数字水印领域一个具有挑战性的课题.针对此种状况,本文提出了一种抗组合几何攻击,且嵌入容量较大的水印算法.首先利用SURF算法从受攻击的图像提取特征点,并与原图像中的少量鲁棒性较强的特征点匹配,根据特征点对间的坐标关系准确估计出仿射矩阵;然后根据仿射矩阵对失真的图像进行几何校正,恢复水印的重同步.由于几何攻击与还原过程中的像素插值仍会导致变换域水印的位置发生细微的误差,本文在空间域嵌入一层定位水印以便精准地同步;最后,考虑到LT码具有良好的纠删性能,因而先将变换域水印信息进行LT码编码,以尽量提高算法的抗剪切性能.实验结果表明,该算法不仅实现了较高容量的嵌入,而且对于剪切、组合几何攻击具有较好的鲁棒性.     

基于Tchebichef不变矩的多比特抗几何攻击图像盲水印算法

现有的大多数水印算法对旋转、平移和尺度变换等几何攻击的鲁棒性比较差,微小的几何攻击都有能导致水印检测器失效,因此水印算法对几何攻击具有鲁棒性非常重要。本文提出了一种基于Tchebichef不变矩实现的多比特几何攻击不变性图像盲水印算法。文中具体介绍了Tchebichef不变矩的构造方法,水印是事先产生的与原始图像无关的信号,嵌入过程中将水印嵌入到图像的Tchebichef不变矩中实现几何攻击不变性。水印检测过程中采用独立分量分析技术实现真正意义上的多比特水印盲检测。文中具体分析了所提出的水印算法的计算复杂度,实验过程中采用通用水印测试软件Stirmark对所提出的水印算法进行鲁棒性测试,实验数据说明这种水印算法对Stirmark具有很好的鲁棒性。