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。     

基于三像素块差值的多层可逆图像水印算法

数字图像可逆水印算法在水印嵌入容量和不可感知性方面要求越来越高。为了满足图像可逆水印算法的需求,提出一种基于三像素差值的多层可逆图像水印算法。该算法首先把原始图像按照三种类型进行水平分块,同时计算相邻三像素块的绝对差值,对差值进行分组,求出水平分块中的最大峰值点,将生成的二值水印嵌入在第一个像素和第三个像素的LSB中,同时记录最大峰值点所在块的索引和嵌入水印信息像素的最低有效位。其次,按照同样的方法对原始图像按照三种类型进行垂直分块,嵌入水印信息。实验仿真结果表明,该算法在不可见性、水印容量等方面较同类算法有显著提高。     

基于ZUC可分离加密图像可逆水印算法

本文基于祖冲之(ZUC)算法,设计实现了一种可分离加密图像可逆水印算法,算法中内容所有者先进行图像标记并生成位置图,然后使用ZUC加密算法加密载体图像;水印嵌入者得到加密图像后根据位置图将水印信息嵌在选中像素的第7位或第8位;接收者根据加密密钥和嵌入密钥可以得到直接解密图像、水印信息和恢复图像.算法使用ZUC算法对图像进行加解密,很好地保证算法的安全性;在嵌入水印信息之前对图像进行标记,将水印信息嵌在选中的位置上;接收者在利用相邻像素相关性基础上通过一种自适应差值算法实现水印提取和图像恢复,保证恢复的载体图像和直接解密图像的质量.实验表明所提出的算法具有较高的安全性并且达到可分离的效果,同时恢复的载体图像和直接解密图像都具有较高质量.     

基于混沌系统的图像可逆信息隐藏算法

为了提高图像可逆信息隐藏算法的安全性、透明性、嵌入容量,提出了一种基于混沌系统的图像可逆信息隐藏算法.该隐藏算法通过将载体图像直方图峰值点与其两侧多个连续零值点之间建立关系的方式,实现在载体图像的单个峰值点嵌入多个秘密信息位,以保证较高的透明性和较大的嵌入容量.为了保证嵌入载体图像内的秘密信息的安全性,采用混沌系统对秘...     

基于插值预测误差的密文域可逆信息隐藏

针对传统的图像预测误差算法预测精度弱、嵌入容量较低以及在密文域应用局限等问题。结合Paillier同态加密算法,提出了一种基于插值预测误差的密文域可逆信息隐藏算法。该方案首先对原始载体图像进行采样,然后引入权重,利用采样像素点对非采样像素点进行预测,而后采样像素点利用序列密码进行加密,非采样像素点利用Paillier同态算法加密,最后在加密后的图像上进行秘密信息的嵌入。实验仿真结果表明,该方案在保证预测精度的前提下,可以达到的最高嵌入容量为1.2 bpp,同时具有一定的安全性保证。     

基于提升方案小波和水印加密的盲水印算法

提出一种利用提升方案小波对载体图像进行多个金字塔分解的方法,并结合新的水印置乱加密方法进行数字水印。嵌入水印时,先对水印信息进行扩频,再利用基于模运算的方法嵌入水印。实验结果表明,该算法增强了水印信息的安全性,同时具有很好的透明性和鲁棒性。     

一种基于位置图的可逆水印方案

提出一种基于位置图的可逆水印算法,选取载体图像的低位平面值作为水印嵌入位置,将载体图像分块,根据分块中低位平面像素值的大小关系将其分成三种不同类型的组,并用变长编码方式对组别进行算术编码,经逐组顺次判断便形成位置图编码,根据位置图信息,将位置图编码、水印信息、位置图所占用像素的LSB全部嵌入载体图像的低位,形成加密图像;提取时,先获取位置图,然后根据位置图无损提取水印,无损还原载体图像。算法具有可逆性和可多重嵌入性,安全性高、隐蔽性好、适用性强。     

基于整数小波变换的数字图像可逆水印算法

针对现有基于频域的无损数字水印算法在实施可逆性和嵌入容量上的不足,提出一种基于整数小波变换的无损数字图像水印算法,用于图像的大容量可逆信息隐藏。首先对图像进行LeGall5/3整数小波变换,然后在高频子带中采用直方图平移方法嵌入水印。为了获取最大的嵌入容量和减少图像的失真,分别提出嵌入参数和停止参数选择方法。同时,为了防止溢出现象和减少附加信息,提出新的产生位置映射图方法。实验结果证明了该算法在水印图像的保真度和嵌入容量上面具有较好性能。另外,与相似算法的比较证明了该算法的优越性。该算法适合于数字图像载体中实施隐秘通信。     

基于高7位平面嵌入的灰度图像可逆数据隐藏算法

现有基于直方图平移的可逆数据隐藏算法都致力于提高嵌入率,而忽略了算法所产生边界图的大小;数量较大的边界图将不能够有效存储进而影响算法的实施。本文对现有典型算法存在的这一问题进行分析,并给出了解决方法。最后本文提出了基于高7位平面嵌入的灰度图像可逆数据隐藏算法,与传统可逆数据隐藏算法使用全部位平面进行数据嵌入不同,本文所提出的算法使用高7位平面当做数据载体。由高7位平面构成的载体图像具有像素值分布更加集中的特点,因而使用该载体图像进行可逆数据嵌入能够有效的控制边界图大小并且明显的提高嵌入率。实验结果表明,本文所提出的算法在提高嵌入率的同时,还能使嵌入附加数据的图像具有高的峰值信噪比值。     

基于IWT和广义差值扩展的可逆水印算法

针对传统差值扩展可逆水印算法的缺陷,提出了一种基于整数小波变换（IWT）和广义差值扩展的可逆水印算法。它将原始图像划分成4×4大小的互不重叠的像素块;计算各分块的近似平滑度值,该值在水印嵌入前后保持不变;将所有分块按平滑度值进行排序;根据水印信息量,依序选取适当数目的分块;对所选取分块进行整数小波变换,在变换后的低频部分利用广义差值扩展法嵌入水印信息,在高频部分通过数据压缩嵌入水印辅助信息。实验结果表明,该算法在减小图像失真的同时,提高了信息嵌入量,另外在同等水印嵌入量下,该算法的[PNSR]高于常见的一些算法。     

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。     

基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法

针对现有可逆图像水印算法中嵌入量与图像视觉质量之间的矛盾,提出了一种基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法。首先,对原始图像进行多尺度分解,将其分解为同质块和非同质块;其次,通过对同质块进行预测误差扩展来嵌入水印信息;最后,通过计算非同质块信息熵,根据嵌入水印信息量选择合适的非同质块,通过对选取的非同质块进行整数小波变换,在中高频中嵌入剩余水印信息。实验结果表明,该算法易于实现且完全可逆,能有效提高水印嵌入量,具有较高的视觉质量。     

一种用于JPEG图像的高容量可逆水印算法

提出一种用于JPEG图像的高容量可逆水印算法 。该算法利用JPEG图像DCT系数的零系数间隔确定修改的位置,利用间隔中零系数的个数确 定水印嵌入量,进而嵌入水印信息。这样做不会带来如位置图等任何额外信息 。该算法利用零系数间隔准确地提取水印,并能在水印提取后无损地恢复原始JPEG图像。实 验结果表明,该算法在嵌入大量水印信息的情况下仍能取得满意的PSNR值,且图像文件大小 的增加较小。     

弥散加权图像的鲁棒水印算法研究

目的 弥散加权成像（DWI）作为一种新型医学影像成像技术,已逐渐成为诊断心脏、大脑、肾脏、肝脏等器官中的神经、纤维组织病变的重要方法和手段。与传统的核磁共振（MRI）成像相比,通过使用不同的扩散方向矢量,在不同的扩散参数下,DWI图像呈现的灰度信息也有所不同。目前尚无相关文献提出针对DWI图像版权信息进行有效保护的相关研究。方法 为有效保护病人的DWI图像版权信息,提出一种基于DWI图像的整数小波变换域（IWT）统计直方图的鲁棒水印算法。该算法首先通过最大类间方差分割算法和面积控制阈值获取指定断层中带有弥散梯度方向图像的前景区域,作为待嵌入区域。对待嵌入区域使用整数小波变换获取低频子带系数,利用固定步长对低频子带系数进行统计,生成统计直方图,对统计直方图相邻簇的比值关系进行修改用于水印嵌入;最后提出DWI表观系数与弥散张量成像（DTI）中弥散张量值的可逆关系构建可逆密钥,利用该密钥将嵌入水印后的DWI图像再次加密,从而有效保护DWI图像的版权信息。结果 实验结果表明该算法引入的水印信息对DWI图像中的纤维参数改变量极小。在纤维方向和平均弥散程度改变个数上,本文算法与文献方法相比,分别降低了100多个和30多个;在可视质量上,本文算法提高约8 dB。在高斯噪声、小角度旋转等攻击中,本文算法能够提供较高的提取水印准确率。结论 本文算法对医生诊断的影响在可接受的范围内,且在感兴趣区域遭受各种常见攻击时,具有较高的安全性和鲁棒性。     

基于支持向量机的自适应图像水印技术

提出一种基于支持向量机的自适应图像空域水印嵌入算法.由于支持向量机与人眼视觉系统在自学习、泛化和非线性逼近等方面具有极大的相似性,算法利用支持向量机模拟人眼视觉特征,结合图像的局部相关特性,自适应地确定图像的最佳嵌入位置和嵌入强度.首先,利用无导师的模糊聚类分析方法对图像各像素进行初步的聚类,为有导师的支持向量机找到分类规则;然后,从各类别中选出隶属度超过一定阈值的像素作为支持向量机分类的训练样本集,建立支持向量机的分类模型,根据此模型对图像各像素再次分类,从而确定水印的最佳嵌入位置;最后结合图像自身的局部相关性,自适应地调整水印嵌入位置的像素值.该算法在提取水印时不需要原始载体图像.实验结果表明,此算法对多种图像处理均具有很好的稳健性和图像感知质量,其性能优于相关文献上的相近方法.     

Digital watermarking algorithm based on Kalman filtering and image fusion

A digital watermarking algorithm based on Kalman filter and image fusion is proposed. The digital watermarking can be viewed as a process that embedding a weak signal (watermark) to a strong signal (original image), so the process of watermarking can be viewed as a process of image fusion. In the proposed watermarking algorithm, the watermark embedding and extraction process are expressed as the state estimate process, and Kalman filter is used as an optimal estimation algorithm in the process of image fusion. An optimal estimation model is built according to the watermark image and the original image, and then the state equation and the corresponding measurement equation are built. The optimal estimation is archived in case of the minimum estimation error variance. Crossentropy and mutual information are used to evaluate the performance of image fusion. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance in both robustness and invisibility.     

一种基于可逆脆弱水印的图像认证算法

通过向图像嵌入水印,可实现图像的真伪鉴定。然而由于量化误差、信息嵌入及截断误差等原因,含水印图像在被确认为真实无误后,无法将原始图像恢复出来。采用可逆水印可以解决这一问题。该文提出了一种可逆脆弱水印算法,它可对图像进行真伪认证,并在图像通过认证后,恢复出原始图像。     

Adaptive reversible watermarking with improved embedding capacity

Embedding capacity is one of the most important issues of the reversible watermarking. However, the theoretical maximum embedding capacity of most reversible watermarking algorithms is only 1.0 bits per pixel (bpp). To achieve a higher capacity, we have to modify the least significant bit (LSB) multiple times which definitely lowers the quality of the embedded image. To this end, this paper proposes a novel reversible watermarking algorithm by employing histogram shifting and adaptive embedding. Specifically, the amount of the embedded watermark is adaptively determined in terms of the context of each pixel. For pixels with small prediction error, we modify the second, third and even the fourth LSBs as well to embed more than one watermark bit. Consequently, the proposed method achieves the embedding capacity larger than 1.0 bpp in single-pass embedding as well as bringing relatively low embedding distortion. The superiority of the proposed method is experimental verified by comparing with other existing schemes.