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.     

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。     

基于四元数Zernike矩的RST不变彩色图像水印

提出一种基于四元数Zernike矩( QZM)的RST( Rotation, Scale, Translation)不变彩色图像水印方案,利用缩放平移归一化后的QZM模值具有旋转、缩放和平移不变性,采用抖动量化调制的方法在QZM模值中嵌入水印信息。该水印算法可以把水印嵌入所带来的误差扩散到红、绿、蓝3幅分量图像中,实验表明该算法在具有良好的不可感知性的同时对旋转、缩放和平移等几何攻击具有较好的鲁棒性。     

基于DWT的抗RST攻击鲁棒性数字水印

针对现有数字图像水印方法对几何变换攻击鲁棒性不足的问题,提出一种基于离散小波域的抗几何攻击数字水印方法,对图像进行离散小波变换,在其低频逼近子图嵌入水印,通过检测其不变矩实现数字水印检测。由于所选不变矩具有旋转、平移、尺度变换不变特征,因此该方法对几何变换攻击具有鲁棒性。仿真实验结果表明,该方法对普通加噪、滤波、JPEG压缩攻击以及旋转、缩放、平移等几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于归一化图像重要区域的数字水印方法

为了使数字水印能更有效鲁棒地抗几何攻击,以图像归一化为基础,提出了一种可有效抵抗几何攻击的数字图像水印方案。该方案首先利用基于矩的图像归一化技术将原始载体映射到几何不变空间内;然后结合不变质心理论提取出归一化图像的重要区域;最后根据人眼视觉特性及小波系数相关性,利用自适应量化调制策略将水印信息嵌入到归一化图像的重要区域内。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及几何攻击的能力。     

抗几何失真的局部数字水印算法

抗几何攻击一直是数字水印中的难点问题,为了更好地解决这个问题,基于图像的几何不变域,提出了一种抗几何失真的局部数字水印算法.算法利用显著性检测器检测到的具有平移、缩放和旋转不变性特性的圆形显著区域来嵌入水印.如何利用显著区域构造不变区域以获得平移、缩放及旋转不变性,以及如何从不变区域中筛选出适合嵌水印的区域,为要解决的重点问题,首先将水印进行几何变换来匹配各个水印嵌入区域的形状,再不可感知地嵌入到各个水印嵌入区域中.还着重讨论了如何利用显著区域获得平移、缩放及旋转不变性.实验表明该算法能很好地抵抗一般的信号处理攻击及旋转、缩放、裁剪和线性变换等几何攻击.     

基于Fourier-Mellion变换抗仿射变换水印算法

现有的数字水印技术大多难以抵抗几何变换类攻击,如旋转、平移和尺度变换等,特别是仿射变换（旋转、平移和尺度变换混合的多种攻击）,其中一个最主要的原因是：几何变换虽然并未去除图像中的水印信息,但却使水印的检测与嵌入之间失去同步,从而导致水印检测的失效。针对以上原因提出了一种基于图像矩和傅里叶梅林变换抗仿射不变性水印算法。对于平移造成的几何攻击,在水印检测之前利用原始图像的几何矩估计水印图像所经过的几何变换,根据估计的参数对水印图像进行相应的校正和水印检测。对于旋转和尺度变换造成几何攻击,通过对数极坐标系能将笛卡尔坐标系中的旋转和缩放变换为平移的性质,结合Fourier变换来抵抗旋转和缩放攻击。实验结果证明,该方法可以获得良好的图像视觉效果,同时对于几何攻击具有很好的鲁棒性。     

基于不变矩的抗旋转、缩放、平移鲁棒性数字水印

目前的数字图像水印对于加噪、滤波、JPEG压缩攻击具有很好的鲁棒性但抗几何类攻击仍是对数字图像水印的一个巨大挑战。将水印嵌入到图像中的不变域中,这是一种比较好的方法。然而,由于嵌入水印的原始图像和受到几何攻击后（RST变换）的图像尺度大小发生了改变,这就使得水印的嵌入和检测之间失去了同步,从而导致水印检测的失败。为了解决图像尺度大小在水印嵌入和检测时发生改变的问题,提出了一种使用零像素值模板背景图像和不变矩抗旋转、缩放、平移鲁棒性数字水印。通过零像素值模板背景图像代替图像尺度大小归一化,同时使用几何不变矩来设计水印和检测水印。经过仿真实验证明,该方法对于普通的加噪、滤波、JPEG压缩攻击具有很好鲁棒性的同时,对于旋转、缩放、平移等攻击也具有很好的鲁棒性,是一种简单、实用、可靠的数字水印方法（使用的仿真软件：Matlab 7.1）。     

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。     

图像归一化与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究*

以基于矩的图像归一化技术及伪Zernike矩相关知识为基础,提出一种可有效抵抗几何攻击的数字水印新算法。算法首先利用归一化技术将原始图像映射到几何不变空间内;然后结合不变质心理论提取出归一化图像的重要区域;最后通过量化调制伪Zernike矩幅值将水印嵌入到重要区域中。仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理(滤波、锐化、加噪和JPEG压缩等)和几何攻击(全局仿射变换、局部失真等)均具有较好的鲁棒性。     

基于图像归一化的彩色图像空域零水印算法

为了有效实现对数字彩色图像的版权保护,本文提出了一种可有效抵抗几何攻击的数字图像空域零水印算法。首先利用基于矩的图像归一化技术将原始图像的绿色分量映射到几何不变空间内;然后以几何中心提取出归一化图像的重要区域;最后随机从重要区域提取特征像素与水印像素按位异或运算构造零水印。理论分析和实验结果表明,本文算法比以图像不变质心提取出归一化图像的重要区域的水印算法的性能更稳定,比基于离散小波同类零水印算法具有更强的抗剪切、几何变换、图像处理和常规信号处理攻击的能力。     

基于图像归一化的Contourlet域数字水印方案

Contourlet变换是一种全新的高维信号奇异性分析工具,其不仅具有良好的方向性和各向异性,而且能够高效率捕获图像几何结构.本文以Contourlet变换理论及图像归一化技术为基础,提出一种基于图像归一化的Contourlet域数字水印方案.该方案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,并提取出归一化图像的重要区域;然后对重要区域实施Contourlet变换;最后根据人眼视觉特性及系数相关性,利用量化调制策略将水印信息嵌入到Contourlet域低频子带内.仿真实验结果表明,该数字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及几何攻击的能力.     

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.     

两种抗几何攻击数字图像水印算法分析及比较

以图像归一化和不变质心理论为基础提出了两种安全性较高的数字图像水印算法。为了增加水印的隐秘性及抗干扰能力,水印在嵌入前均进行了置乱和混沌加密处理,然后两种方案分别根据其归一化图像的不变质心确定出相应的重要区域,并在该区域实施水印的嵌入。实验结果表明,提出的两种数字图像水印算法均具有较好的不可感知性和抗攻击的鲁棒性,且在抵抗常规信号处理和几何攻击下各具优势。     

A novel color image watermarking scheme in nonsampled contourlet-domain

Geometric distortion is known as one of the most difficult attacks to resist, for it can desynchronize the location of the watermark and hence causes incorrect watermark detection. It is a challenging work to design a robust color image watermarking scheme against geometric distortions. Based on the support vector regression (SVR) and nonsubsampled contourlet transform (NSCT), we propose a new color image watermarking algorithm with good visual quality and reasonable resistance toward geometric distortions in this paper. Firstly, the geometrically invariant space is constructed by using color image normalization, and a significant region is obtained from the normalized color image by utilizing the invariant centroid theory. Then, the NSCT is performed on the green channel of the significant region. Finally, the digital watermark is embedded into host color image by modifying the low frequency NSCT coefficients, in which the HVS masking is used to control the watermark embedding strength. In watermark detection, according to the high correlation among different channels of the color image, the digital watermark can be recovered by using SVR technique. Experimental results show that the proposed color image watermarking is not only invisible and robust against common image processing operations such as filtering, noise adding, and JPEG compression etc., but also robust against the geometrical distortions.     

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.