增强奇异值分解的自适应零水印

目的 针对增强奇异值分解（BN-SVD）中引入最抗攻击缩放比例的参数β,需要进行大量的实验来获取且存在随机性的问题,提出一种增强奇异值分解的自适应零水印算法。方法 首先对原始图像进行不重叠分块,每一个子块都做斜变换处理,再分别对斜变换后得到的每一个块矩阵进行增强奇异值分解,依据每一个块矩阵的最大奇异值与整体最大奇异值均值的大小关系构成特征向量;对水印图像进行Arnold变换和混沌映射得到二次加密的水印图像;最后利用特征向量与二次加密后的水印图像做异或运算构造零水印;利用天牛须优化算法（BAS）中的适应度函数循环迭代自适应确定参数β,更好地解决奇异值分解（SVD）算法在水印的提取时存在的虚警率和对角线失真的问题。结果 仿真实验结果表明,在JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、剪切以及混合攻击下,提取水印图像与原水印图像的归一化系数NC值均可达到98%以上,性能较好。结论 利用BAS算法自适应地确定BN-SVD中参数β,找到最佳抗攻击缩放比例,增强了图像的奇异值,降低了图像矩阵在受到攻击时的敏感性。有效地解决奇异值分解带来的对角线失真和虚警错误的问题,最终提高了算法的鲁棒性。     

基于低频奇异值均值的强鲁棒零水印算法

为增强水印算法的鲁棒性并兼顾其虚警率和透明性,提出一种基于低频奇异值均值的零水印算法。利用离散小波变换获得载体图像的稳定低频区域,采用离散剪切波变换提取其中较优尺度的低频分量,从而构造稳定特征区域。对该区域做分块离散余弦变换并计算奇异值矩阵,通过比较分块与整体的奇异值均值大小构建特征矩阵,并将其与水印图像进行异或运算构造零水印。构造水印时采用Arnold加密提高水印图像安全性,提取水印前则利用Radon变换校正载体图像加强算法鲁棒性。对不同纹理图像进行压缩、噪声、滤波和几何攻击,实验结果表明,在保证低虚警率和良好透明性的基础上,该算法具有较强的鲁棒性,所得到的归一化互相关函数值均高于0.98,部分可达到1.00。     

Schur分解的快速零水印算法

为解决奇异值分解水印算法中所产生高虚警、鲁棒性不强以及安全性不高的问题,提出一种基于矩阵Schur分解的双重加密快速鲁棒零水印算法。该算法先将原始图像低频块进行矩阵Schur分解得到稳定值;提取Schur分解的块上三角矩阵对角线元素中含有最大能量元素的绝对值,并将其构造过渡矩阵;将该矩阵的平均值与每一个元素值进行比较生成感知哈希二值序列,构造特征矩阵;再将经过混沌映射加密的特征矩阵与斐波那契(Fibonacci)变换加密后的水印信息进行逻辑运算得到零水印;最后在第三方版权认证中心(intellectual property rights,IPR)完成注册。实验表明,在随机载体图像中所提取的水印NC值均在0.5以下,有效地解决高虚警问题;与基于整数小波变换的鲁棒零水印相比,抵抗噪声攻击的性能提高了2.43%;与时域水印算法相比,抵抗JPEG压缩攻击的性能提高了4.88%。     

NMF和增强奇异值分解的自适应零水印算法

针对奇异值分解水印算法导致虚警率高、稳健性不强的问题,提出一种基于分块非负矩阵分解（non-negative matrix factionzation,NMF）和增强奇异值分解（BN-SVD）相结合的自适应零水印算法。首先将原始灰度图像进行二级离散小波变换（DWT）,对变换后的二级低频子带（LL2）进行不重叠分块,并对每一个子块进行秩为◢r◣的NMF分解;然后对NMF分解得到的特征矩阵采用增强奇异值分解,依据每一个块矩阵的最大奇异值与整体最大奇异值均值的大小关系构成特征向量;利用生成的特征向量与经过Arnold变换与混沌映射双重置乱加密水印图像作异或运算生成零水印,并利用天牛须优化算法（BAS）自适应确定增强奇异值分解中最抗攻击缩放比例的参数◢β。实验结果表明,在虚警问题上NC值达◣到0.4以下,JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、剪切以及混合攻击下,提取水印图像与原水印图像的归一化系数◢NC◣值均可达到99%以上,该方案高效地解决了虚警问题,具有较强的稳健性,能够有效地抵抗各种攻击。     

图像块的自适应均衡水印算法

目的 针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法 利用尺度不变特征变换（SIFT）提取原始图像中鲁棒性强的特征点作为水印嵌入区域,将提取的嵌入区域分成4个大小相等且互不重叠的图像块,并对各图像块进行奇异值分解（SVD）,得到与各块相应的奇异值矩阵,各块与水印做一级离散小波变换后产生的各子带相叠加,生成嵌入加密水印块,重组得到水印矩阵,降维后将特征点还原到原始图像。根据果蝇优化算法（FOA）中适应度函数迭代确定加密水印强度参数,构造水印图像的自适应嵌入,来均衡水印的不可见性和鲁棒性,水印检测可直接作用在受攻击后的图像上,无需校正恢复。结果 对标准灰度图像进行多组实验,得到含水印图像峰值信噪比均达到43dB以上;对水印载体图像分别进行噪声、压缩、剪切、旋转仿真攻击实验,提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数都达到0.94以上。结论 SIFT算法实现图像块局部嵌入,提取特征点稳定性强,结合SVD算法使水印嵌入性能良好,利用FOA算法自适应确定最优参数,使水印图像嵌入效果达到最佳状态,最终均衡了水印的不可见性和鲁棒性。     

实离散分数Krawtchouk变换及其在数字图像水印中的应用

目的 传统Krawtchouk变换处理图像时存在变换域信息表示单一、不可调节等问题,传统分数阶Krawtchouk变换处理实信号表示有冗余等问题。为了构造更加灵活的图像变换域表示,提出了实离散分数阶Krawtchouk变换,并应用于数字图像水印。方法 利用对传统Krawtchouk变换矩阵特征值分解的方式,通过对分解后的特征值矩阵的实矩阵分数化构造得到了实离散分数阶Krawtchouk变换的变换矩阵,从而构造出实离散分数阶Krawtchouk变换。然后,利用所提变换从实数域变换到实数域这一特性,提出了在实离散分数阶Krawtchouk变换嵌入水印信息的图像水印算法。算法采用了图像分块处理的方式,对每个图像块的实离散分数Krawtchouk变换系数进行奇异值分解,将水印信息嵌入奇异值分解矩阵中,然后进行逆向实离散分数阶Krawtchouk变换得到嵌入水印后的图像。结果 通过比较所提实离散分数阶Krawtchouk变换域水印算法和传统Krawtchouk变换域水印算法,提取水印的平均错误率在中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放攻击下,分别降低了12.39%、10.04%、18.50%、71.49%和17.60%。结论 实验结果表明,提出的实离散分数阶Krawtchouk变换域水印方案对中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放等多种信号处理攻击具有较好的鲁棒性。     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

一种鲁棒的变换域数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的混合水印方案。在该方案中,首先把原始载体图像分成多个分块（32×32）,然后对各个分块进行离散小波变换得到四个子带,之后对低频子带应用奇异值分解,并修改每个分块低频子带的最大奇异值．从而嵌入水印图像的各个奇异值。实验证明该算法对于常用的各种图像处理攻击具有良好的鲁棒性。     

基于Curvelet-DSVD和视觉密码的强鲁棒零水印算法

为了更好的表现自然图像的曲线特性,进一步提高数字水印算法的鲁棒性,提出一种基于Curvelet-DSVD和视觉密码相结合的强鲁棒零水印算法。首先对原始图像进行Arnold置乱;其次进行Curvelet变换得到低频域信息,对低频域信息进行分块并对各个块进行双奇异值分解(DSVD),利用块最大奇异值与整体奇异值均值之间的关系构造特征矩阵,同时利用视觉密码将水印信息生成两个共享份;最后将其中一个共享份进行Arnold置乱后与特征矩阵进行异或运算生成零水印。实验结果表明,该算法能够有效地抵抗常规攻击,与现有的零水印算法相比,鲁棒性更强,安全性更高。     

一种基于非负矩阵分解的鲁棒零水印算法

为了解决现有数字水印中鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,设计了一种基于非负矩阵分解和离散小波变换的图像零水印算法。原始图像进行不重叠分块,分别对每子块图像进行3级小波分解得到低频近似分量;对细节分量作非负矩阵分解得到可近似表示子块图像的基矩阵和系数矩阵;将系数矩阵量化得到特征向量,通过特征向量和水印的运算得到原始图像的版权信息。实验结果表明该方案对常见信号处理具有很强的鲁棒性,同时密钥的使用保障了算法的安全性。     

图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法

目的 为协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高水印算法抵抗几何攻击的能力,提出一种图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法。方法 将宿主图像分成互不重叠的图像块,利用人类视觉系统的掩蔽特性对每个图像块的纹理特征和边缘特征进行分析,选择掩蔽性好的图像块作为嵌入子块。对嵌入子块作2级离散小波变换,将其低频子带进行奇异值分解,通过修改U矩阵第1列元素间的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息。在水印提取前,对几何失真含水印图像利用图像尺度不变特征变换（SIFT）特征点的坐标关系和尺度特征进行几何校正,恢复水印的同步性。结果 对标准灰度图像进行实验,含水印图像的峰值信噪比都可以达到44 dB以上。对含水印图像进行常规攻击和几何攻击,提取出的水印图像与原始水印图像的归一化互相关系数大部分都能达到0.99以上,说明该算法不仅具有良好的不可见性,对常见攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。结论 选择掩蔽性好的图像块作为水印嵌入位置能够充分保证水印算法的不可见性,特别是水印提取前利用SIFT特征点具有旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像实现有效校正,提高了含水印图像抵抗几何攻击的能力,较好地协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

基于SVD-Winograd快速变换的半盲水印算法

目前多数基于傅里叶变换域的方法,其抗几何攻击性能虽很好,嵌入的信息量也很大,但存在抗剪切攻击能力较差的问题,针对这一问题提出了一种基于奇异值分解与Winograd快速傅里叶变换相结合的半盲水印算法。在奇异值分解过程中,先将奇异值分解的对角矩阵与Winograd快速傅里叶变换中分解的对角阵进行矩阵相与,产生一新对角矩阵。再将数字水印嵌入到新对角矩阵中,最后通过相关运算提取水印。实验结果表明,该方法可获得较好的图像视觉效果,对剪切、噪声、旋转等攻击皆具有较好的鲁棒性。     

An adaptive color image watermarking using RDWT-SVD and artificial bee colony based quality metric strength factor optimization

Image watermarking has emerged as a useful method for solving security issues like authenticity, copyright protection and rightful ownership of digital data. Existing watermarking schemes use either a binary or grayscale image as a watermark. This paper proposes a new robust and adaptive watermarking scheme in which both the host and watermark are the color images of the same size and dimension. The security of the proposed watermarking scheme is enhanced by scrambling both color host and watermark images using Arnold chaotic map. The host image is decomposed by redundant discrete wavelet transform (RDWT) into four sub-bands of the same dimension, and then approximate sub-band undergoes singular value decomposition (SVD) to obtain the principal component (PC). The scrambled watermark is then directly inserted into a principal component of scrambled host image, using an artificial bee colony optimized adaptive multi-scaling factor, obtained by considering both the host and watermark image perceptual quality to overcome the tradeoff between imperceptibility and robustness of the watermarked image. The hybridization of RDWT-SVD provides an advantage of no shift-invariant to achieve higher embedding capacity in the host image and preserving the imperceptibility and robustness by exploiting SVD properties. To measure the imperceptibility and robustness of the proposed scheme, both qualitative and quantitative evaluation parameters like peak signal to noise ratio (PSNR), structural similarity index metric (SSIM) and normalized cross-correlation (NC) are used. Experiments are performed against several image processing attacks and the results are analyzed and compared with other related existing watermarking schemes which clearly depict the usefulness of the proposed scheme. At the same time, the proposed scheme overcomes the major security problem of false positive error (FPE) that mostly occurs in existing SVD based watermarking schemes.     

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。     

一种抗几何旋转攻击零水印算法

为了解决零水印算法存在抗几何攻击能力弱的问题,提出了一种抗几何旋转攻击的零水印算法。首先根据尺度不变特征变换（SIFT）旋转校正后图像像素失真情况,在中心地带确定像素近似无损的安全区域;其次将该区域进行二级冗余离散小波变换提取低频区域,对该低频区域进行分块并提取每个块的最大奇异值,同时利用每块最大奇异值构建过渡矩阵;然后通过比较过渡矩阵的每个元素值与其均值关系构造特征矩阵;最后将加密后的水印图像与特征矩阵共同构建零水印。实验结果表明,与仅利用SIFT校正算法相比,抗旋转攻击鲁棒性平均提高了13.26%,与GH旋转矩和伪Zernike正交矩算法相比,抗旋转攻击鲁棒性分别提高了1.1%和0.94%;对常规攻击、缩放攻击和循环平移以及小范围的剪切攻击均具有较强鲁棒性。     

基于离散小波—奇异值分解的多水印嵌入算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性, 解决数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题, 提出一种新的以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字图像水印算法. 不同于常见的基于小波变换的数字水印技术, 该方案在原始图像离散小波变换的低频近似区域和高频对角区域中嵌入水印, 在图像的保真度和鲁棒性之间取得较好的折衷. 水印检测时, 将从低频近似区域和高频对角区域中提取出的水印进行比较, 选择效果较好的水印作为最终检测水印. 实验结果表明, 提出的多水印算法对于各种攻击具有较强的鲁棒性.     

一种使用机器学习方法的数字水印算法

针对目前数字水印算法存在的不足,本文将离散小波变换和奇异值分解相结合,提出了一种基于机器学习的图像数字水印算法.首先将载体图像进行一级小波变换,提取其低频子带图像对其进行4×4分块处理,然后对每一分块进行奇异值分解后嵌入水印,并提取特征向量用于最小二乘支持向量机的训练,训练好的最小二乘支持向量机用于自适应最大水印嵌入强度的计算以及水印的盲提取.实验选取三张512×512的标准测试图像以及64×64的二值水印图像对算法的透明性与鲁棒性进行测试.实验结果证明,图像具有很好的透明性,PSNR达到了63.71dB,针对旋转、剪切、JPEG压缩、高斯噪声等常规攻击手段时,算法能保持较强的鲁棒性.