Radon变换不变矩在数字水印技术中的应用

几何形状识别在计算机视觉中具有重要意义,不变矩由于其在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变,而且具有全局特性,是几何形状识别的主要方法。但现有的基于不变矩理论的数字水印算法还不多,而且传统的数字水印算法在水印检测时均存在误检和漏检的问题。针对以上提出的问题,文章提出一种基于Radon变换不变矩鲁棒性数字水印技术可以有效地减少水印的漏检和误检问题并经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等几何攻击具有很好鲁棒性的同时,对于常规信号处理（加噪,滤波,JPEG压缩等）攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

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Radon变换不变矩和小波提升的水印算法

提出了一种基于Radon变换不变矩和提升小波的抗几何攻击水印算法。该方法首先对图像进行一次提升小波分解,然后计算其低频成分的Radon变换不变矩来构建水印系统。水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个Radon变换不变矩不变量。文章给出了实验结果,并与基于几何矩不变量的算法进行了比较。经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的加噪,滤波,JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

基于Radon变换不变矩的鲁棒性数字水印技术

现有的大多数数字水印算法在设计时过分地强调载体数据中嵌入水印以及在遭受几何攻击之后水印的不可感知性和鲁棒性,而对水印在检测时数字水印的虚警率和漏检率实验分析甚少。如果一个数字水印算法在水印检测时它的虚警率和漏检率很高,即使这种算法具有很好的鲁棒性那么也不能有效地解决版权保护,相反却会引入新的版权纠纷。针对以上提出的问题,提出一种基于Radon变换不变矩的抗几何攻击鲁棒性数字水印可以有效地减少水印的漏检和误检问题。本算法使用Radon变换构建矩不变量,首先使用小波变换的多尺度分析的特性,提取小波分解后的低频逼近子图;其次采用图像置乱的方法消除低频逼近子图像素之间的空间相关性,并通过零像素值模板背景图像代替图像尺度大小归一化;然后将置乱后的低频子图加载到零像素值模板背景图像上;最后使用Radon变换不变矩来设计水印和检测水印。经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的加噪,滤波,JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

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）。     

圆对称扩频数字图像水印方案

提出了一种新颖的数字图像水印算法。该算法以伪随机序列作为水印 ,根据离散傅立叶变换的特性结合通信上的扩频技术 ,将一圆对称水印嵌入到了图像的频域中 ,即使图像遭受了平移、旋转、缩放等几何攻击检测水印也不需要原图像。实验证明该算法使水印有较好的透明性并对平移、旋转、缩放等几何变换具有较强的鲁棒性。另外 ,文中也给出了算法对JPEG压缩、图像增强、加入噪声及共谋攻击等操作的鲁棒性。     

基于Krawtchouk矩和小波变换的数字水印算法

提出了一种基于Krawtchouk矩和小波变换的抵抗几何攻击的内容认证水印算法。该方法首先对图像进行一次小波分解，然后计算其低频成分的Krawtchouk低阶矩不变量来构建水印。水印提取过程简单，只需计算所得图像的几个低阶Krawtchouk矩不变量。文中给出了实验结果，并与Alghoniemy提出的基于几何矩不变量的数字水印算法进行了比较。结果表明，该方法简单、有效，对旋转、缩放、剪切、组合攻击等几何攻击以及JPEG压缩攻击具有更高的稳健性。     

抗旋转攻击的小波域数字水印算法

为了提高基于小波变换的数字水印算法抵抗图像旋转攻击的能力,文章提出一种抗旋转攻击的小波域数字水印算法。对于旋转造成的几何攻击,我们可通过Radon变换计算原始图像水印在角度为0°的一组投影参照向量R0和待检测图像在0°～359°之间的投影参照向量R,然后对R的每一组投影参照向量与R0作相关系数计算。找到其相关系数最大的投影参照向量所对应的角度θ。在水印检测前先利用角度θ对图像进行几何校正,然后进行水印的提取。通过仿真实验结果证明,该方法可以获得良好的图像视觉效果,对于旋转几何攻击具有很强的鲁棒性,同时对于加噪、滤波、JPEG压缩、剪切攻击也具有很好的鲁棒性。     

基于可变形多尺度变换的几何不变鲁棒图像水印算法

尽管过去十多年鲁棒数字水印取得了长足的进展,然而如何有效地抵抗几何变换仍然是鲁棒数字水印的关键问题之一. 本文通过设计具有平移不变性、可旋转和可缩放特性的可变形多尺度变换(Deformable multi-scale transform, DMST)来抵抗全局几何攻击. 基于此变换,本文从理论上推导几何同步机制,然后进一步利用它并辅助于模板来设计能有效估计几何攻击参数的算法. 此外,将常规(双)正交小波域隐马尔科夫模型进一步推广到可旋转小波域,以提高水印的检测性能. 实验结果表明本文算法对于常见信号处理攻击、全局几何攻击及其联合攻击具有很好的鲁棒性.     

基于奇异值分解和小波变换的抗几何失真数字水印新方法

目前,大多数鲁棒图像水印所面临的最大问题就是几何攻击,而现有水印技术大都难以抵抗几何变换类攻击,如旋转、尺度变换等,由于几何攻击破坏了水印分量的同步,即使微小幅度的图像旋转或尺度变换都可能导致水印检测过程失败.提出了一种基于奇异值分解和小波变换的方法来盲提取受到几何攻击后的图像中的水印,即利用了奇异值对几何失真的稳健性,又利用了小波变换对一般攻击的稳健性.实验证明,提出的方法对几何攻击具有很好的鲁棒性.     

基于Tchebichef矩的几何攻击不变性第二代水印算法

提出了一种基于原始图像的Tchebichef矩实现的几何攻击不变性第二代盲水印算法,利用原始图像的Tchebichef矩估计图像可能经历的几何攻击的参数来还原图像,其中,原始图像的Tchebichef矩可作为水印检测器的密钥.水印嵌入过程结合人类视觉系统的特性,且可在任何图像变换域中实现,给出了小波域的一种实现方法.水印检测过程采用独立分量分析技术不仅可以检测到水印而且可以提取水印,实现了真正意义上的盲检测.实验结果表明,该水印算法对于通用水印测试软件Stirmark提供的各种攻击具有很好的鲁棒性.     

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.     

直方图不变矩在零水印中的应用

本文提出了一种使用直方图不变矩抗几何攻击零水印算法。该方法首先对图像直方图进行分析,然后计算该图像的直方图不变矩,最后使用直方图不变矩来构建水印系统。水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个直方图不变量。文中给出了实验结果,并与基于几何矩不变量的算法进行了比较。经过仿真实验证明,该方法对于旋转、缩放等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的滤波、JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

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。     

Geometrically invariant image watermarking using SVR correction in NSCT domain

Based on the support vector regression (SVR) geometric distortions correction, we propose a robust image watermarking algorithm in nonsubsampled contourlet transform (NSCT) domain with good visual quality and reasonable resistance toward geometric attacks in this paper. Firstly, the NSCT is performed on original host image, and corresponding low-pass subband is selected for embedding watermark. Then, the selected low-pass subband is divided into small blocks. Finally, the digital watermark is embedded into host image by modulating the NSCT coefficients in small blocks. In digital watermark detecting procedure, the SVR geometrical distortions correction is utilized. Experimental results show that the proposed image watermarking is invisible, and robust against common image processing and some geometrical attacks.     

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CDMA扩频技术的图象水印算法

为了增强水印的稳健性和提高运算速度,提出了一种应用直接序列扩频的码分多址通信技术(DS-CDMA)的图象离散小波变换域水印算法.该算法先采用m序列优选对来生成正交的Gold序列集,然后将改进后的Gold序列对水印信息进行扩频,并形成互相叠加的.CDMA编码,最后将其嵌入到原始图象的DWT变换域.在水印提取时,则利用正交码的自相关函数特性来检测出扩频到Gold码的水印信息,从而实现了隐藏信息的盲检测.与已报道的同类算法的性能比较表明,应用该算法隐藏的水印信息量较大,且水印稳健性好.