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.     

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。     

伪Zernike矩归一化的抗几何攻击图像水印

以改进的伪Zernike矩相关知识为基础,提出了一种改进的抗几何攻击的数字水印算法。该算法首先计算载体图像的伪Zernike矩,然后对其进行归一化处理。最后选择部分低阶矩幅值量化嵌入水印。实验结果表明该数字水印算法不仅可以抵抗常规的数字信号处理,而且较基于伪Zernike矩的抗几何攻击的数字水印算法有对旋转和缩放的联合攻击具有较好的抵抗能力。     

可有效抵抗一般性几何攻击的数字水印检测方法

以回归型支持向量机理论为基础, 结合性能稳定的伪Zernike矩和Krawtchouk矩, 提出了一种可有效抵抗一般性几何攻击的强鲁棒数字图像水印检测算法. 该算法首先选取图像的低阶Krawtchouk矩作为特征向量, 然后利用SVR对几何变换参数进行训练学习并对待检测图像进行数据预测, 最后对其进行几何校正并提取水印信息. 仿真实验结果表明, 该数字图像水印检测算法不仅具有较好的不可感知性, 而且对常规信号处理和一般性几何攻击均具有较好的鲁棒性.     

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SIFT和伪Zernike矩归一化的抗几何攻击水印

提出一种基于SIFT和伪Zernike矩归一化的抗几何攻击水印方案。首先用SIFT方法提取载体图像的特征点,筛选得到关键点。然后在关键点确定载体图像的方形子区域嵌入水印。嵌入时计算方形子区域的伪Zernike矩值,并对矩值作归一化处理,选择部分低阶矩幅值抖动量化嵌入水印。为抵抗几何攻击,检测前进行基于SIF关键点的几何失真校正,对校正后的图像提取水印。实验结果表明该算法对旋转、剪切、JPEG、压缩、噪声、中值滤波等攻击有很好的鲁棒性。     

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.     

基于DWT-DCT和Zernike矩的灰度级鲁棒性水印算法

鲁棒性是数字水印极为重要的指标.目前大多数文献中的鲁棒性水印方案对常规信号处理攻击均具有良好的鲁棒性,但抗几何攻击的鲁棒性相对较弱.提出了一种新的灰度级鲁棒性水印算法,对常规信号处理攻击和几何攻击均具有良好的鲁棒性.水印算法的鲁棒性由以下3方面获得:1)选择载体图像的内切圆盘作为Zernike矩的计算域,选择内切圆盘的内接正方形作为水印的嵌入区域.2)在载体图像嵌入区域的层叠DWT-DCT域嵌入水印,获得对常规信号处理攻击的强鲁棒性.3)保存原始含水印图像的2个Zernike矩作为校正几何攻击的参数,获得抗几何攻击能力.实验结果表明,该水印算法嵌入容量大,不仅对大角度旋转和大尺度缩放等几何攻击具有很好的鲁棒性,而且可以有效地抵抗有损压缩和常规信号处理攻击.     

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。     

分形与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究

以分形编码技术及伪Zernike矩相关知识为基础,提出一种可有效抵抗几何攻击的高鲁棒数字水印新算法。算法首先利用分形编码及设置的阈值将图像分成自相似性块和非自相似性块;然后计算自相似性块的伪Zernike矩,并从中选出最鲁棒的矩;最后通过量化调制伪Zernike矩幅值将水印嵌入其中。仿真实验表明,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。     

基于伪Zernike矩和Contourlet变换的抗几何攻击图像水印算法

在研究Contourlet变换和伪Zernike矩理论的基础上,提出了一种新颖的抗几何攻击数字图像水印算法。该算法首先 用Contourlet变换处理 原始图像,提取出图像的低频区域;然后依据人眼的视觉特性以及嵌入水印前、后系数的相关性,采取量化调制伪Zernike矩的幅值将数字水印信息嵌入图像的低频区域中。其无须借助于原始图像,就能进行水印提取,实现真正的盲检测。实验结果表明,该算法对平移变换的抵抗力最强,对旋转和缩放也有很好的抵抗力,而且经过JPEG压缩之后,数字水印也不会失真。     

伪Zernike矩特征在图像重建中的应用

简单介绍了描述图像形状特征的伪Zernike矩,给出了伪Zernike矩的定义;在讨论伪Zernike矩性质的基础上,指出可以使用基于伪Zernike矩的形状特征数据来重建图像,阐述了基于伪Zernike矩的形状特征数据进行图像重建的理论基础;实验结果证明了基于伪Zernike矩进行图像重建的可行性。     

Circularly orthogonal moments for geometrically robust image watermarking

Circularly orthogonal moments, such as Zernike moments (ZMs) and pseudo-Zernike moments (PZMs), have attracted attention due to their invariance properties. However, we find that for digital images, the invariance properties of some ZMs/PZMs are not perfectly valid. This is significant for applications of ZMs/PZMs. By distinguishing between the ‘good’ and ‘bad’ ZMs/PZMs in terms of their invariance properties, we design image watermarks with ‘good’ ZMs/PZMs to achieve watermark's robustness to geometric distortions, which has been considered a crucial and difficult issue in the research of digital watermarking. Simulation results show that the embedded information can be decoded at low error rates, robust against image rotation, scaling, flipping, as well as a variety of other common manipulations such as lossy compression, additive noise and lowpass filtering.     

伪Zernike矩不变性分析及其改进研究

伪 Zernike矩是基于图象整个区域的形状描述算子 ,而基于轮廓的形状描述子 ,例如曲率描述子、傅立叶描述子和链码描述子等是不能正确描述由几个不连接区域组成的形状的 ,因为这些算子只能描述单个的轮廓形状 .同时 ,由于伪 Zernike矩的基是正交径向多项式 ,和 Hu矩相比 ,除了具有旋转不变性、高阶矩和低阶矩能表达不同信息等特征外 ,还具有冗余性小、可以任意构造高阶矩等特点 ,另外 ,伪 Zernike矩还可以用于目标重构 .目前 ,伪 Zernike矩没有得到广泛的应用 ,其中的一个主要原因是 ,它不具备真正意义上的比例不变性 .为了能使伪Zernike矩得到更广泛的应用 ,在详细分析伪 Zernike矩不变性的基础上 ,提出了伪 Zernike矩的改进方法 ,使改进后的伪 Zernike矩在保持旋转不变性的同时 ,还具有真正意义上的比例不变性 ,同时给出了部分的实验分析结果 .实验结果证明 ,该改进后的伪 Zernike矩较改进前的伪 Zernike矩 ,具有更好的旋转和比例不变性 .     

基于伪Zernike矩归一化的人脸特征提取方法

以改进的伪Zernike矩相关知识为基础,提出了一种新颖的人脸识别特征提取方法。该方法在识别时不需要进行几何校正,降低了人脸识别系统的算法复杂度。计算人脸图像的伪Zernike矩,对其进行归一化处理,采用最小邻近分类器进行判别。实验结果表明,该算法不受人脸尺度和旋转变化的影响,并且对表情、姿态和光照具有较强鲁棒性。进一步探讨了伪Zernike矩在人脸识别方面的应用。