基于二元纯位相滤波器水印的图像篡改定位

二元纯位相滤波器（BPOF）数字图像水印算法将图像离散Fourier变换的BPOF作为水印嵌入到其相应幅值的某个位平面中,较好地实现了图像自认证。研究了利用BPOF水印实现图像篡改定位。其基本原理是将图像划分为互不重叠的分块,通过在各分块中独立嵌入和检测水印,实现图像篡改检测和定位。着重讨论了以不同大小对于图像分块和以不同幅值位平面嵌入水印时,所嵌入水印的不可感知性、检测性能、图像篡改定位能力以及抗JPEG压缩性能。得出了图像分块大小、嵌入水印的幅值位平面及水印检测阈值等参数的选取策略。实验结果证明了BPOF水印可以很好地应用于图像篡改定位。     

基于分块压缩感知的图像半脆弱零水印算法

针对数字图像的内容认证和完整性保护问题,提出了一种基于分块压缩感知(Compressive sensing, CS)的图像 半脆弱零水印算法(Block compressive sensing based image semi-fragile zero-watermarking, BCS-SFZ).首先将图像划分成若干分块,分块大小可以根据水 印数据量和篡改定位精度调整.再按照压缩感知理论对各个图像块进行观测, 并将观测值作为零水印信息注册保存.实验结果表明, BCS-SFZ算法可以准确定位非法篡改并借助水印信息恢复被篡改的区域. 压缩感知理论的引入为算法提供了保密性支持,并且有利于实现图像成像与水印生成的同步,同时该算法实现简单,计算复杂度低.     

一种篡改检测与篡改定位分离的图像认证方案

针对脆弱水印认证算法的篡改定位精度及安全性问题,提出了一种将篡改检测和定位分离的图像认证方案:对图像进行单像素置乱并将其低两位置零,采用像素关联技术生成各个像素的篡改定位水印,并将其嵌入到自身的次低位;将图像逆置乱后并进行分块,生成各个分块的篡改检测水印,将篡改检测水印嵌入到各像素的最低位,进而生成含水印图像.理论分析和实验结果表明:该方案可以抵抗目前针对单像素认证算法的Oracle攻击及针对分块算法的量化攻击,在保证系统安全性的同时可将篡改定位到单个像素.     

一种基于公钥认证可恢复的半脆弱水印算法

给出了一种基于公钥认证可恢复的半脆弱性水印新算法:首先对原始图像进行信息提取,得到水印图像;然后对原始图像和水印图像分块,并将经公钥加密后的各原始图像块的Hash值填充到相应水印图像块的最低位;接着对水印块进行置乱和嵌入.在图像检测时,能够对图像的篡改嚣域进行精确的检测与定位,并有效恢复出篡改区域图像.实验结果表明了算...     

一种基于HVS的小波域抗JPEG压缩水印算法

提出一种小波域的用于图像内容认证的水印算法。该算法提取图像特征作为认证水印信息,利用分块图像的临界噪声阈值(JND)自适应的调整分块图像的细节子带小波系数大小关系来嵌入水印信息,从而提高了水印的透明性。实验结果表明该算法具有很好的抗JPEG压缩性能和篡改定位功能。     

基于压缩传感和LDPC码的图像水印算法研究

现有的数字水印算法在鲁棒性和篡改检测方面存在不足,提出一种新的水印算法.该算法通过对原始图像进行线性随机投影,得到的压缩测量值经过LDPC(Low Density Parity Check,低密度奇偶校验码)编码,以水印方式嵌入到原始图像中;篡改检测时,同样对篡改图像进行线性随机投影,得到的测量值作为边信息,对提取的水印进行LDPC译码.通过估计原始图像和篡改图像的压缩测量值,并求解一个l1范数问题,实现图像的篡改检测.仿真实验证明,该算法不仅具有较强的抗攻击能力,还具有较好的篡改检测能力.     

一种基于DCT的彩色图像双水印算法

提出了一种用于版权保护和完整性认证的彩色图像双水印算法。基于YCbCr颜色空间,将原始图像各个分量进行分块,在各分量图像子块DCT域中直流系数上嵌入鲁棒水印以标示版权;在亮度分量的中频系数上嵌入抗JPEG压缩的半脆弱水印以进行篡改检测和篡改定位。仿真实验表明该算法能够很好地标示版权和检测篡改。     

一种改进的DWT域图像篡改检测算法

改进一种DWT域图像篡改检测算法。该算法将置乱的有意义的二值水印图像利用量化的方法隐藏在载体图像Haar小波变换系数中。图像认证时,对提取的水印和原水印图像的差值图像进行反混沌置乱,再进行形态学处理,从中可以看出认证图像的篡改区域。此算法与Kunder等人提出的基于Haar小波的半易损水印算法相比,能够有效地区分JPEG压缩和恶意篡改,不需要设置阈值来区分JPEG压缩和恶意篡改,可以从水印差值图像直接看出恶意篡改的区域。     

一种DDWT域编码的自嵌入脆弱水印算法

针对目前变换域脆弱水印算法对于篡改恢复能力的不足以及所用变换本身的局限性,提出了一种基于双树小波变换的图像编码自嵌入水印算法。算法的篡改定位和图像恢复分别对应着认证水印和恢复水印。算法以原始载体图像的DDWT域SPIHT编码压缩图像为恢复水印, 将其嵌入到图像的小波分解低频系数上,以增强水印鲁棒性;以嵌入恢复水印的载体图像的低频系数大小特征为认证水印,将其嵌入在图像分块的最低有效位上。实验结果表明,本算法能准确定位非法的篡改操作并具有良好的自我恢复能力。     

基于直方图不变矩和奇异值分解的图像认证方法

该文提出了一种能够对图像进行篡改检测与篡改定位的新方法。首先对图像进行分块,分别提取每块图像的直方图不变矩,组合起来作为数字水印,然后利用奇异值分解的方法将这些水印嵌入到原图像中。试验结果表明这种算法适用于BMP图像篡改检测,并可准确确定被篡改的位置,并且该算法抗几何攻击性的能力强。     

用于医学影像快速篡改检测和恢复的无损水印算法

针对现有方法中篡改检测效率不高、定位不精确的问题,提出了一种基于无损水印和四叉树分解的医学图像快速篡改检测及恢复的方法。利用对医学图像进行四叉树分解过程中的层次结构特点,提高了篡改检测精确性和定位速度;同时使用分解后块中对角线像素均值作为恢复特征值,保证篡改后图像的修复质量。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法在尺寸为512×512的图像中,定位比较次数降至6.7次左右,篡改定位精确性提高了5%左右。     

基于对数变换的DWT-SVD域水印算法研究

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的水印算法。首先将置乱加密后的图像无重叠地分成32×32子块,对各个子块进行小波变换和奇异值分解后,然后选择部分奇异值进行对数运算,最后依据水印信息位进行水印的嵌入。实验结果表明该算法既能保证水印的不可见性又拥有抗JPEG压缩的稳健性,对恶意篡改敏感,能够有效的将JPEG压缩与恶意篡改区分开来。     

A semi fragile watermarking algorithm based on compressed sensing applied for audio tampering detection and recovery

Research on audio tampering detection and recovery plays an important role in the field of audio integrity, and authenticity certification. Generally, we use technology of fragile/semi fragile watermarking to detect and recover tampered audio. In this study, a new scheme for watermark embedding, tampering detection, and recovery is proposed. In the new scheme, we get the compressed version of original audio signal using compressed sensing technology and apply discrete wavelet transform (DWT) to each audio frame. In process of embedding, a new self-adaptive algorithm is proposed. Watermark is the quantized reference value of original framed audio signal and tampering location data, and is embedded in the region with low energy of high frequency coefficients and high energy of low frequency coefficients respectively after 2-level DWT. In process of detection, we locate tampered areas by comparing the value of generated random number and extracted watermark after XOR operation with the extracted location data. As for speech, we set a threshold to judge whether it is tampered or not. At last, we extract watermark in areas which are not damaged and get the recovered signal after decompression. Experiments and analysis show that signal after embedding has at least 5 dB higher average signal-to-noise ratio than others, and broken frames and groups can be detected exactly. When signal is destroyed by 20%, 98% of the corpus is intelligible after recovery, and even destroyed by 50%, 80% of the corpus recovered is also intelligible. Compared with other recovery algorithms, audio signal recovered by our proposal has a higher signal-to-noise ratio and a better robustness to some signal processing. When tampering rate is 50%, the average detection rate is over 93%, which indicates that our method is workable.

     

混沌的完全脆弱认证水印改进算法

针对现有空域脆弱认证水印算法定位精度低和安全性的问题,提出一种基于混沌的完全脆弱水印算法用于图像内容完整性认证和篡改定位。算法采用对原始图像分块的方法,计算图像块中各像素点高6位比特的灰度均值作为图像特征水印信息。利用混沌序列对水印信息进行加密和确定各水印比特嵌入的位置,篡改定位精度为2×2像素的图像块。实验结果表明,算法简单、安全性高,具有较好的实用性。     

抗拼贴攻击的二值图像认证算法

为提高算法抵抗拼贴攻击的能力,本文结合块相关思想提出一种二值图像认证算法.该算法首先将每个图像块中的像素点分为“可翻转”和“不可翻转”两类,将“不可翻转”像素点 Hash 生成水印信息,用其替代相应映射块的“可翻转”像素点实现水印嵌入.通过比较图像块重构水印及提取水印的一致性判断该图像块的真实性,并结合各图像块邻域篡改特征进一步提高篡改检测性能.实验结果表明,该算法不仅提高了在替换、添加、删除攻击下的篡改检测性能,而且能够有效抵抗拼贴攻击.     

实用的完全脆弱认证水印算法*

提出一种完全脆弱认证水印算法用于图像完整性认证、窜改定位和近似恢复被窜改部分。算法基于对原始图像2×2大小分块,计算图像块各像素高6 bit的灰度均值作为水印,利用混沌和置乱技术对水印信息进行加密和确定水印比特嵌入的位置。实验结果表明,该算法简单、安全性高,窜改精确定位到2×2图像块,可对窜改区域近似恢复,具有较好的实用性。     

低频快速切比雪夫矩的篡改图像检测算法

针对图像复制粘贴篡改的检测及篡改区域定位的研究,提出了一种低频快速切比雪夫矩的篡改图像检测算法.首先用非抽样小波变换对图像分解,选取图像的低频部分进行重叠分块,提取改进的低频快速切比雪夫矩做为特征向量,然后采用PatchMatch算法对提取的块特征匹配,最后用稠密线性拟合算法去除误匹配并且用形态学操作完成最后的篡改区域定位.与现有的篡改图像检测算法相比,所提出的算法对于单区域篡改、单区域多次篡改以及多区域篡改均具有较好的定位效果,并且减少了算法的运行时间,提高了实时性.     

一种基于分块压缩感知的鲁棒图像散列算法

图像散列算法是一种把数字图像映射为一个基于内容的简短二进制比特串的技术,它具有鲁棒性、安全性、紧凑性和单向性等特点,已被广泛应用于图像鉴别与图像识别领域中。本文提出一种基于分块压缩感知的鲁棒图像散列算法,其设计利用了压缩感知采样阶段的计算保密及线性运算的特点。该算 法通过对图像进行分块,利用压缩感知理论在密钥的控制下将图像块随机投影为一个测量值向量序列,并把每个测量值向量量化为一个比特,得到一个长度可由分块策略调整的二进制散列值。实验结果表明,本文算法在鲁棒性、安全性和运算速度等方面具有良好的性能。     

基于超混沌的医学图像篡改定位零水印算法

摘  要：针对医学图像面临恶意篡改、信息窃取和泄露等安全问题,提出了一种基于超混沌的医学图像篡改定位零水印算法。首先将原始载体图像的最低有效位LSB（Least Singificant Bit）置零,然后将其分成互不重叠的子块,计算每块的均值,利用块中每个像素值与块均值的大小关系构造特征矩阵,最后利用Arnold置乱后的特征矩阵与超混沌加密的二值水印进行异或运算来构造零水印;另外,如果图像遭到篡改,通过计算差值图像,则能精确定位篡改位置及篡改形状。实验结果表明,该方案不仅具有较好的安全性,而且达到良好的篡改检测和定位效果。