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。     

基于特征匹配校正的Contourlet域鲁棒水印算法

几何攻击破坏了水印系统中水印信息和图像之间的同步性,容易导致检测失败,因此抗几何攻击的数字图像水印算法成为研究的热点和难点。文章提出了一种基于特征匹配的Contourlet域鲁棒数字图像水印方法。该算法通过匹配特征点之间的几何关系,计算几何变换参数,校正攻击后的水印图像;通过量化将水印信息嵌入到图像Contourlet域中。实验结果表明,文章提出的算法具有良好的不可见性和抵抗多种攻击的鲁棒性。     

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。     

基于特征点和BCH码的大容量水印嵌入方案

针对目前大部分水印算法嵌入容量小、抗剪切等几何攻击性能差的缺点,提出一种利用特征点对匹配关系进行图像矫正,并通过BCH码进行纠错的大容量水印嵌入方案。本方案利用SURF算法从原始图像和受攻击图像中分别提取特征点,结合向量匹配法及RANSAC算法进行误匹配特征点对排除,根据特征点对间的坐标关系,用最小二乘法拟合出仿射矩阵进行图像矫正。实验结果表明,本算法具有水印嵌入容量大、鲁棒性强、透明性好等特点。     

一种基于图像特征点的数字水印嵌入方法

如何有效抵抗去同步攻击是数字图像水印研究领域的热点问题之一.本文提出了一种可有效抵抗去同步攻击的图像水印新算法.该算法首先利用Harris-Laplace算子从载体图像中提取尺度空间特征点;再结合特征尺度自适应确定局部特征区域;最后,采纳DFT中频幅值量化策略将水印重复嵌入到多个不相交的局部特征区域中.检测时,利用特征点实现水印的重同步,无须求助于原始图像.仿真结果表明,本文算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和去同步攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于DCT域的AVS视频盲水印算法

结合人眼的视觉特性,提出了一种基于DCT域的AVS视频编解码标准的视频盲水印算法.算法首先对水印图像进行增强的Arnold变换,得到置乱的二值水印图像;然后根据嵌入公式替换嵌入点的系数,将水印信息自适应嵌入到Ⅰ帧的DCT系数中.提取水印时不需要原始视频,可实现盲水印.实验结果表明,该算法对高斯、帧剪切、盐噪声等攻击,具有较好的稳健性和不可见性.     

一种基于HVS的DCT域稳健视频水印算法

结合人类视觉系统特性及离散余弦变换理论,提出了一种基于原始视频的稳健性盲水印算法。该算法将置乱后的二值图像水印嵌入到原始视频帧绿色分量的离散余弦变换低频系数中,根据视频内容自适应地选择嵌入深度,较好地实现了水印在宿主视频中的嵌入及盲提取。实验结果表明,该视频水印算法在保证不可知性的同时对诸如Gaussian、帧剪切、Salt等攻击均具有良好的稳健性,即使在攻击强度较大的情况下仍然能够提取出较清晰的水印信号。     

基于特征点的抗几何失真数字图像水印

为了增强水印的抗几何攻击能力,本文提出了一种基于图像内容的水印方案。图像的内容由具有几何不变性的特征点选出,在每块选出的内容上进行水印的嵌入和检测。由于图像的特征点在经过几何攻击后仍然可以保持,这样就很好地解决了水印的同步问题,保证了水印检测的可靠性。实验表明该算法能够很好地抵抗诸如旋转、缩放、剪切等几何攻击以及JPEG压缩攻击。     

基于特征不变量的三维点云数据交换密码水印算法研究

文章对三维点云数据的顶点模长特征进行了研究,提出了基于特征不变量的三维点云数据交换密码水印算法。利用三维点云数据的顶点模长集合在置乱加密过程中集合不变性,结合水印映射思想和奇偶量化的方式来嵌入水印信息。实验表明,算法保证了水印和加解密操作顺序的互换性,也提高了交换密码水印算法的耦合性、安全性和鲁棒性,为三维点云数据在实际传输、存储和使用过程中提供了安全保障。     

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。     

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。     

小波域半盲数字水印算法

提出一种新的小波域半盲数字水印算法:首先对图像进行小波分解,然后使用尺度交互式特征检测模型(Scale interaction model for feature detection)提取逼近子图的特征点,并由特征点构造相应的小波域特征树,最后在特征树的所有节点中嵌入二值水印信息。根据特征点的位置信息可以有效地提取水印序列。由于水印信息被嵌入到图像的特征之中,故对JPEG,JPEG2000以及高斯白噪音等多种处理具有较强的鲁棒性,是一种新型的第二代水印算法。     

SIFT特征区域Contourlet域遥感图像水印算法

针对现有遥感图像数字水印算法多为基于图像全局的水印算法,抵抗旋转、缩放、行列剪切以及联合几何攻击能力较差的问题,提出一种基于SIFT特征区域的Contourlet域遥感图像数字水印新方法。算法选取二值数字图像作为水印图像,将二值水印图像置乱预处理后,对其进行行扫描形成一维向量作为待嵌入的水印信息;然后,在宿主遥感图像中提取SIFT特征点,筛选特征点,并依据特征点确定水印嵌入的特征区域;最后,规范所选特征区域,对其进行归一化后实施Contourlet变换,利用奇偶量化方法将水印信息嵌入所选的变换系数内。实验结果表明算法对JEPG压缩、噪声以及滤波等常规信号处理具有较好的鲁棒性,同时能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击。      

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。     

一种基于量化方法的3D模型盲水印算法

相对非盲算法而言,盲算法因在水印检测时不需要传输原始载体而使其应用更为广泛。虽然盲水印算法的鲁棒性稍弱,但仍有提高的空间。该文提出一种3D网格盲水印算法,利用伪随机数产生经过模型质心的直线,选取以直线与模型交点为球心的球形邻域作为嵌入对象,水印信息是通过抖动调制邻域内顶点的重心来嵌入的。因为重心依赖于球形邻域所有顶点坐标,所以需解决由调整后的重心逆向估计邻域内顶点坐标问题,文中给出相应的算法。水印算法除了具有抵御顶点重排的免疫力外,也把每比特水印关联到直线与模型的多个交点和多个交点的球形邻域内的成组顶点上,能较好地抵抗剪切攻击和随机噪声。实验数据说明了算法的鲁棒性能。     

MPEG-2压缩域的视频数字水印新算法

视频数字水印技术是当前水印研究中的一个热点.本文提出一种视频数字水印新算法,直接对压缩后的视频数据流进行操作,根据运动矢量的特征值,将水印信息嵌入到运动矢量上,不需要完全解码和再编码过程.所提出的水印算法简单、有效,实现了水印盲检.与嵌入水印前的原视频图像相比,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小.     

基于Contourlet-DCT混合变换的零水印算法

为提高水印图像的安全性,并解决水印嵌入时鲁棒性与不可见性之间的矛盾,提出了一种基于Contourlet-DCT混合变换的零水印算法.首先,利用二值水印图像自身不同的像素值对两个混沌序列进行调制加密,并将调制后的结果作为加密的水印图像.接下来对载体图像依次进行Contourlet与DCT变换从中提取能量特征,再对提取的特征进行奇异值分解,选取其中最大的奇异值重组特征矩阵,最后把特征矩阵与加密后的水印图像结合生成注册水印.为验证算法的有效性,将该算法与传统的小波域零水印算法进行了比较,结果表明,混合域零水印算法在多项攻击测试中的鲁棒性均优于后者.     

基于有限脊波变换的图像内容认证算法

在有限脊波变换(FRIT,finite ridgelet transform)域,提出了一种用于图像内容认证的半易损数字水印算法。提取图像在FRIT时产生的均值信息作为图像内容特征,并由它生成认证水印。利用Bayesian最小风险函数估计选择FRIT系数,把认证水印嵌入这些系数。实验结果表明,此算法简便高效,能很好地区分图像内容的恶意篡改和偶然修改,并能确切指出篡改的位置。