基于局部特征点的三维模型变换域水印算法HHME2013-ID83

为进一步提高变换域水印的鲁棒性,解决多分辨率小波变换对三角形网格形状的限制,本文提出一种基于局部特征点的变换域算法。首先根据经度角和纬度角对模型分区,并求出局部特征点;其次由局部特征点的模长与非局部特征点模长的均值构成的比例组成二维矩阵,对二维矩阵进行离散小波变换,并修改小波系数中的各分辨率层的中高频系数以嵌入水印;最后通过逆向离散小波变换得到空域信号,修改三维模型局部特征点的模长以得到含水印的三维网格模型。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和不可见性,对模型的网格形状无严格要求,能够不受平移、旋转、均匀缩放和顶点重排序的影响,并能有效抵抗噪声、简化、剪切、细分、量化和联合攻击等一系列的常见攻击。     

基于小波变换和纹理特征的水印算法的研究

目前基于小波变换的数字水印算法主要根据频域小波系数的幅值大小确定是否嵌入水印，这种算法的缺点是嵌入水印后的图像的视觉透明度不够好。对目前已有的基于小波变换的数字水印算法进行了研究，在保证嵌入水印的鲁棒性的前提下，也保证嵌入水印后的图像的理想的视觉效果的基础上，提出了一种基于小波变换和图像纹理特征的自适应数字水印算法，该算法利用了图像本身固有的纹理特征来寻找水印的嵌入位置，实验结果表明该方法能较好地降低原始图像视觉失真和经压缩变换后水印图像的失真。     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

基于几何特征的自适应三维模型数字水印算法

针对三维三角网格模型提出一种稳健的数字水印算法.首先将三维三角网格模型进行仿射变换,以获得模型的旋转不变性和缩放不变性;然后将各顶点邻域内顶点位置的平均差值作为掩蔽因子确定水印嵌入的强度,使得嵌入的水印具有不可见性.实验结果表明:该算法简单,对几何变换、简化、随机噪声和剪切攻击具有较好的鲁棒性.     

基于整数小波变换的三维网格数字水印算法

提出一种整数小波变换的三维网格数字水印算法.网格顶点到网格中心的距离具有全局几何特性,利用整数小波变换把距离序列变化到频域;然后在频域信号上嵌入水印信息,再通过逆整数小波变换转回到空域信号;最后根据新的空域信号的值修改网格上点的坐标得到加入数字水印的网格.实验结果表明:该算法实现简单,在简化攻击、噪音攻击情况下具有良好的鲁棒性.     

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。     

数字图像水印嵌入和提取的平稳小波变换方法

提出一种基于离散平稳小波变换的变换域的数字图像水印嵌入和提取算法。本算法先将数字水印图像进行置乱变换(Arnold变换),然后将置乱后的水印图像嵌入到平稳小波变换后的图像中,最后将提取出的水印图像进行Arnold反置乱变换得到原始水印图像。由于本算法选择了合适的水印嵌入位置,实验结果表明,该算法不但使水印具有很好的不可见性,而且所嵌入的水印对一般的图像处理如噪声、滤波、旋转、压缩等有很强的鲁棒性。     

基于DFT的鲁棒三维网格模型数字水印算法

论文提出了一种基于离散傅立叶变换(DFT)的鲁棒三维网格数字水印嵌入算法,该算法首先将模型中心到顶点的长度进行DFT变换,然后通过修改DFT系数的模来嵌入水印。算法以全局特征作为嵌入对象,并且将1位水印信息分布到整个模型之中。实验结果表明该算法能够抵抗网格简化、加噪声、剪切等类型攻击以及它们的混合攻击,具有很好的鲁棒性。     

不规则LDPC码在数字水印中的应用

数字水印在传播过程中会受到信道的干扰,而不规则LDPC码在信道纠错方面有不错的性能,可将不规则LDPC码与数字水印技术相结合,先对数字水印进行LDPC编码,然后对宿主图像进行小波变换和SVD分解,将水印嵌入。实验结果表明,该算法降低了水印在传输过程中的误码率,具有很强的鲁棒性和不可见性。     

一种基于小波变换的三维网格模型水印算法

提出了一种基于小波变换的强壮三维网格模型数字水印算法。首先采用一种平面参数化算法将三维网格模型映射为二维参数网格，三维网格模型表面的几何信号相应转换为二维信号，然后采用一种自适应小波水印算法加入水印。实验结果显示该水印算法能够抵抗各种几何信号处理攻击。     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

基于小波变换的中频水印算法

数字水印是解决信息安全和版权保护的有效的方法,已成为多媒体信息安全领域的热门技术。现有的数字水印技术算法主要集中在空间域用变换域两类,而离散小波变换（DWT）由于具有时频双重特性,与人类视觉系统（HVS）相匹配等特点,在数字水印技术中应用越来越广泛。本文为克服现有小波变换域中低频与高频嵌入算法的缺点,提出了从小波变换后的中频部分选择待嵌入系数,并根据人类视觉特性对嵌入强度进行调整。经实验结果证明该算法能够使不可见性与鲁棒性达到较好的折中。     

HVS-DWT算法在数字水印技术中的应用

介绍了一种利用HVS-DWT的数字水印算法,该算法采用人类视觉系统(HVS)和离散小波变换(DWT),将数字水印信息嵌入到中频段,通过多次嵌入水印低频系数,以此增强水印的鲁棒性;最后通过水印提取算法,从含水印的图像中提取出嵌入的水印.试验表明,该算法具有较好的隐蔽性,对噪声等攻击手段具有较好的鲁棒性.     

局部特征点的3维模型变换域水印算法

目的 为进一步提高变换域水印的鲁棒性,解决多分辨率小波变换对三角形网格形状的限制,提出一种基于局部特征点的变换域水印算法。方法 首先根据经度角和纬度角对模型分区,并求出局部特征点;其次由局部特征点的模长与非局部特征点模长的均值构成的比值组成2维矩阵,对2维矩阵进行离散小波变换,并修改小波系数中的各分辨率层的中高频系数来嵌入水印;最后通过逆向离散小波变换得到空域信号,修改3维模型局部特征点的模长以得到含水印的3维网格模型。结果 本文方法能够不受平移、旋转、均匀缩放和顶点重排序的影响,并能有效抵抗噪声、简化、剪切、细分、量化和联合攻击等一系列的常见攻击。结论 实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和不可见性,对模型的网格形状无严格要求。     

离散小波变换Haar-LL的行人检测研究

提出一种基于二维离散Haar小波变换的局部二值模式(LBP)与局部梯度模式(LGP)的特征融合方法。对图像进行二维离散Haar小波变换,得到4个不同频率的子图像,对低频部分子图像提取LBP特征,对3个高频部分子图像提取LGP特征,将3个LGP特征并接融合后与LBP特征串接融合进行行人检测。在Matlab环境下利用支持向量机(SVM)对INRIA数据集进行5组实验,分别将该方法与梯度方向直方图(HOG)、金字塔梯度方向直方图(PHOG)、LBP、LGP进行检测率、检测时间、光照鲁棒性以及噪声鲁棒性对比。综合各项实验数据表明,该方法在光照鲁棒性以及噪声鲁棒性方面都能取得更好的效果。     

改进型WLD与LBP特征融合的行人检测

为提高行人检测的识别率,提出一种基于改进型韦伯局部描述子(WLD)和局部二元模式(LBP)的特征融合方法进行行人检测。对图像进行二维离散Haar小波变换得到4个不同频率的子图像,对其中1个低频部分提取WLD特征,对3个高频部分提取LBP特征,并将各个子图像的特征串接为1个向量,得到WLD-LBP特征。在INRIA Person数据集上利用SVM作为分类器进行测试,实验结果表明,与单独WLD特征、梯度方向直方图(HOG)特征、PHOG特征以及HOG-LBP特征融合方法相比,该方法的识别率最高,可达98.1%,并且对光照和噪声也有较好的鲁棒性。     

基于DCT变换并与HVS相结合的彩色图像数字水印方法

该文提出了一种基于DCT的彩色图像水印方法,并结合HVS（Human Visual System,人类视觉系统）提出了一种适合于彩色图像的数字水印嵌入及提取算法。根据人眼视觉系统可知,人眼对蓝色分量具有不敏感特性．故将水印信息嵌入蓝色分量中,以保证水印的不可见性。该文是将一个随机序列作为水印信号嵌入在图像蓝色分量DCT变换中重要分量的幅度成分中（幅值较大的n个系数作为重要分量）,由于视觉上重要的分量是图像信号的主要成分,图像信号大部分能量都集中在这些分量上．在图像有一定失真的情况下,仍能保留主要成身,故将水印嵌入在蓝色分量的这些重要分量上,可以获得较好的鲁棒性。并定义了一个相似函数来检验水印提取是否成功,实验结果表明,该算法具有不可见性,对通常的图像处理,如高斯滤波、压缩,以及旋转和剪裁等几何处理都具有一定的鲁棒性。     

一种基于DWT域的数字水印算法

提出一种结合Arnold置乱技术的小波域灰度图像数字水印算法,将置乱后的数字水印嵌入到载体图像小波分解的低频和部分中高频系数上。实验证明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对图像加噪、压缩、剪切等具有较高的鲁棒性。     

基于DCT和SVD变换的盲数字水印算法

结合奇异值分解（SVD）变换,提出一种基于DCT域内DC分量的数字盲水印算法。对原图像进行8×8分块DCT变换,对DC系数集合进行2×2分块的SVD变换,使用量化步长Q量化每个小块对应的最大奇异值,向量化后的结果嵌入水印。由于选择DC系数进行SVD变换,且SVD变换结果表现的是图像的内蕴特性而非视觉特性,故算法具有较高的稳健性和透明性。实验表明,该算法可以有效地抵抗中值滤波、JPEG压缩、噪声等常规篡改处理,水印的提取不需要原始图像参与,执行起来简单方便。