基于小波矩和神经网络检测的鲁棒水印算法

为提高抵抗旋转和剪切攻击等的能力，提出了一种基于小波矩特征调制和神经网检测的图像水印算法。利用水印信息调制载体的低阶小波矩特征，经过二值图像中附加的模板训练的神经网络几乎能够完全恢复嵌入到图像中的水印数据。实验表明该算法具有较好的鲁棒性，能有效地抵抗剪切，旋转攻击。算法利用具有旋转不变的小波矩，提高了抵抗攻击的能力。     

基于小波矩的抗几何攻击数字图像水印算法研究

针对旋转、缩放和平移等几何攻击破坏水印检测同步,从而导致水印检测失败等问题,利用归一化图像的缩放、平移不变性及小波矩的旋转不变特性,结合奇偶量化技术,提出了一种有效抵抗几何攻击的数字图像水印新算法。首先利用图像归一化技术将原始载体映射到几何不变空间内;然后计算归一化图像的小波矩,并选取部分稳定的低阶小波矩用于水印嵌入;最后利用奇偶量化方法将水印信息嵌入到所选小波矩的不变量内。仿真实验结果表明,该图像水印方案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、几何攻击、联合攻击等能力。     

基于Tchebichef矩和小波提升的数字水印算法

提出一种基于Tchebichef矩和小波提升的抵抗几何攻击的内容认证水印算法,对图像进行一次小波提升分解,计算其低频成分的Tchebichef低阶矩不变量来构建水印系统。水印认证过程只须计算图像的几个低阶Tchebichef矩不变量。将该算法与基于几何矩不变量的算法进行比较。结果表明,该算法简单、有效,对旋转、缩放、剪切等几何攻击以及JPEG压缩等攻击具有较高的稳健性。     

基于Krawtchouk矩和小波变换的数字水印算法

提出了一种基于Krawtchouk矩和小波变换的抵抗几何攻击的内容认证水印算法。该方法首先对图像进行一次小波分解，然后计算其低频成分的Krawtchouk低阶矩不变量来构建水印。水印提取过程简单，只需计算所得图像的几个低阶Krawtchouk矩不变量。文中给出了实验结果，并与Alghoniemy提出的基于几何矩不变量的数字水印算法进行了比较。结果表明，该方法简单、有效，对旋转、缩放、剪切、组合攻击等几何攻击以及JPEG压缩攻击具有更高的稳健性。     

基于修改的Zernike矩的抗几何攻击的数字水印方法

利用图像Zernike矩的幅度具有旋转不变的性质,提出了一种抗几何攻击的图像盲水印算法.算法首先对载体图像进行分块,计算子图像的Zernike矩后将其进行正则化,对正则化后的Zernike矩进行筛选,根据水印信息对选中的Zernike矩进行修改,并对差矢量进行Zernike矩重构,通过将重构的图像在空域迭加到原始子图像中实现水印的嵌入.该算法在抽取水印时不需要原始载体图像和原始水印.实验结果表明,该算法能够抵抗旋转、缩放攻击、裁剪攻击、JPEG压缩、噪声、滤波等常规攻击.     

抗几何攻击图像水印研究

研究图像数字水印安全问题.抵抗几何攻击一直是水印算法研究的难点和重点,在图像版权保护过程的研究,针对旋转、缩放和平移等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,容易使常规水印算法检测不稳定的问题,利用图像伪Zernike矩的幅度具有旋转不变的性质,提出了一种可有效抵抗几何攻击的数字图像水印新方法.利用图像归一化技术将原始载体映射到几何不变空间内,以消除缩放、平移之影响,然后结合伪Zernike矩的旋转不变特性,计算出归一化图像的伪Zernike矩.最后选取部分低阶伪Zernike矩,并采纳量化调制策略将水印信息嵌入到伪Zernike矩幅值中.仿真结果表明,数字图像水印算法不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抗攻击能力,为设计提供了可靠依据.     

基于DWT及方向可控金字塔变换的抗几何攻击水印

几何攻击会使水印嵌入与检测失去同步,影响水印的检测。为解决几何攻击造成的水印同步问题,基于方向可控金字塔变换域特征实现了水印图像旋转失真的检测,结合归一化小波树熵掩码及小波域人眼对比敏感度掩码完成了小波超树的自适应调制,实现了水印信息的嵌入,基于小波超树算法的抗缩放攻击能力以及采用方向可控金字塔变换设计,算法能够抵抗缩放攻击和旋转攻击。仿真结果表明,算法对几何攻击具有较强的鲁棒性。     

一种新的基于伪Zernike矩的图像盲水印算法

抵抗几何攻击的鲁棒性是目前数字水印技术中的热点也是难点。提出一种新的基于伪Zernike矩的图像盲水印算法,首先计算图像归一化后的伪Zernike矩,然后选取部分合适的矩通过量化调制嵌入水印信息。水印提取时,利用伪Zernike矩的相位信息估计旋转角度进行几何校正,以提高矩的几何不变性。实验结果表明,本算法对于抗几何攻击尤其是旋转攻击具有很好的鲁棒性,同时也能抵抗常规的信号处理攻击。     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的数字水印算法,在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制,然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

结合Zernike 矩和水印的半脆弱图像认证

水印安全性、抗JPEG 的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度是现有基于数字水印的半脆弱图像认证算法需要克服的主要问题. 本文提出一种结合Zernike 矩和水印的图像认证算法. 利用图像小波变换低频子带的Zernike 矩幅值的半脆弱特性区分恶意攻击和偶然攻击. 结合基于HVS (人类视觉系统) 的水印后，可判断图像是否受到伪认证攻击，提高了水印安全性. 通过采用基于提升格式的整数小波变换，有效降低了算法计算复杂性. 实验结果表明，算法对较低质量因子的JPEG有损压缩鲁棒，对剪切、替换等恶意修改敏感且可准确定位篡改位置.     

A robust image watermarking algorithm using SVR detection

Geometric distortion is known as one of the most difficult attacks to resist. Geometric distortion desynchronizes the location of the watermark and hence causes incorrect watermark detection. According to the Support Vector Regression (SVR), a new image watermarking detection algorithm against geometric attacks is proposed in this paper, in which the steady Pseudo-Zernike moments and Krawtchouk moments are utilized. The host image is firstly transformed from rectangular coordinates to polar coordinates, and the Pseudo-Zernike moments of the host image are computed. Then some low-order Pseudo-Zernike moments are selected, and the digital watermark is embedded into the cover image by quantizing the magnitudes of the selected Pseudo-Zernike moments. The main steps of watermark detecting procedure include: (i) some low-order Krawtchouk moments of the image are calculated, which are taken as the eigenvectors; (ii) the geometric transformation parameters are regarded as the training objective, the appropriate kernel function is selected for training, and a SVR training model can be obtained; (iii) the Krawtchouk moments of test image are selected as input vector, the actual output (geometric transformation parameters) is predicted by using the well trained SVR, and the geometric correction is performed on the test image by using the obtained geometric transformation parameters; (iv) the digital watermark is extracted from the corrected test image. Experimental results show that the proposed watermarking detection algorithm is not only robust against common signal processing such as filtering, sharpening, noise adding, and JPEG compression etc., but also robust against the geometric attacks such as rotation, translation, scaling, cropping and combination attacks, etc.     

Invariant image watermarking using multi-scale Harris detector and wavelet moments

Desynchronization attack is known as one of the most difficult attacks to resist, which 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 desynchronization attacks. Based on multi-scale Harris detector and wavelet moment theory, we propose a new content based image watermarking algorithm with low computational complexity, good visual quality and reasonable resistance toward desynchronization attacks in this paper. Firstly, the steady image feature points are extracted from the origin host by using multi-scale Harris detector, and the local feature regions (LFRs) are constructed adaptively according to the feature scale theory. Then, the LFRs are image normalized, and significant regions are obtained from the normalized LFRs by utilizing the invariant centroid theory. Finally, the digital watermark is embedded into the LFRs by modifying wavelet moment invariants of the significant regions. By binding the watermark with the geometrically invariant image features, the watermark detection can be done without synchronization error. Experimental results show that the proposed image watermarking is not only invisible and robust against common image processing operations as sharpening, noise adding, and JPEG compression etc, but also robust against the desynchronization attacks such as rotation, translation, scaling, row or column removal, cropping, and local random bend etc.     

基于对象的抗几何攻击的图像水印算法*

利用几何矩的仿射变换,提出了一种基于图像中重要对象的抗几何变换的数字水印算法。该算法先提取出图像的重要对象,然后将水印嵌入重要对象中,降低了对原始图像的修改,再利用质心对称的方式嵌入水印,减小了嵌入的水印对仿射系数造成的影响,改善了原有的几何矩仿射算法的抗几何攻击效果。实验结果表明该算法使得水印信息具有良好的不可见性、稳健性、抗背景剪切、抗旋转、缩放、平移等攻击特性。     

基于提升小波和纹理块的图像自适应水印算法

图像以提升小波和纹理块为基础.提出一种新的可以抵抗噪声攻击和几何变换的数字图像水印算法.首先利用混沌原理对水印信息置乱加密,通过检测宿主图像提升小渡分解后低频子带的纹理特性以及已加密的水印信息量大小,自适应地确定出水印在低频子带的嵌入强度,可以有效地提高数字图像水印的性能.实验结果表明方法可以抗击剪切、噪声和滤波等攻击,具有较好的安全性、鲁棒性和不可见性.     

结合Zernike矩和模板具有RST不变性的DWT-HMM鲁棒水印算法

抵抗几何攻击是鲁棒水印研究的关键问题之一。为实现水印同步,提出了一种结合Zernike矩和小波域模板实现由粗到精几何同步的算法,即首先利用平移归一化图像的Zernike矩估计旋转和缩放参数,并用校正旋转和缩放后的图像和原图像之间的质心增量估计平移参数;然后基于粗略估计的参数,通过匹配小波域模板实现旋转、缩放和平移(RST)参数的精确识别和校正,该同步方法可以较大程度地降低搜索空间。水印嵌入和检测采用了小波域向量隐马尔可夫模型(DWT-HMM)。仿真结果表明,利用由粗到精的几何同步方法和基于HMM的水印算法能有效抵抗StirMark平台的多种单项攻击和联合攻击,算法具有较好的鲁棒性能。     

基于Zernike矩的视频对象零水印算法

针对几何攻击所导致的水印不同步问题,提出了一种结合Zernike矩和图像归一化的有效视频对象水印算法。Zernike矩的幅度具有旋转不变性,缩放和平移不变性通过图像归一化取得。水印嵌入采用零水印方案,解决了基于Zernike矩的图像重构效果不理想和重构过程中复杂度高的问题。实验结果表明,该水印算法对旋转、缩放等几何操作具有鲁棒性,同时对压缩、滤波、高斯噪声等常见的图像处理操作也具有鲁棒性。     

基于DD-DT CWT 和SIFT 的体数据数字水印算法

为了确保三维体数据数字模型信息在网络传输过程中的安全性、完整性,对体数 据数字水印算法进行研究。提出基于双密度双树复小波变换的体数据数字水印嵌入算法,算法 提高了水印的嵌入容量,在兼顾水印不可见性的同时提高了水印抵抗压缩、噪声等攻击的能力; 提出基于尺度不变特征变换的体数据数字水印提取算法,实现了水印嵌入和提取时的同步性, 提高了水印抵抗旋转、缩放等几何攻击的能力。实验证明：算法不可见性好,实现速度快,在 盲检测下能够抵抗压缩、滤波、噪声、平移、旋转、缩放、剪切等攻击,具有较好的鲁棒性。     

直方图不变矩在零水印中的应用

本文提出了一种使用直方图不变矩抗几何攻击零水印算法。该方法首先对图像直方图进行分析,然后计算该图像的直方图不变矩,最后使用直方图不变矩来构建水印系统。水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个直方图不变量。文中给出了实验结果,并与基于几何矩不变量的算法进行了比较。经过仿真实验证明,该方法对于旋转、缩放等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的滤波、JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

小波用于基于遥感影像特征的自适应二维盲水印算法

文章提出了一个有效的基于遥感影像特征的自适应二维盲水印算法。该算法使用灰度图像作为水印,将水印灰度图像进行Arnold置乱加密和小波压缩后,利用相邻特征平均值和奇偶判决法嵌入遥感影像的二阶小波变换域中所选择的子带上,且水印检测不需要原始遥感影像。攻击测试和实验结果表明,该算法具有较好的透明性,强壮性,以及水印检测结果准确,算法复杂度低等优点,对如JPEG有损压缩、中值滤波、附加噪声、伸缩、裁剪、旋转、几何变换、Stirmark攻击等各种影像处理的攻击都具有较强的鲁棒性;且嵌入水印后基本不会影响遥感影像的边缘检测和分类等一些应用。