基于DCT算法的半脆弱数字水印算法研究

提出一种基于DCT 变换的半脆弱数字水印算法研究。该算法将原始图像进行分割,通过DCT 变换生成水 印,基于密钥生成矩阵并嵌入到图像块中。利用被篡改的图像半色调图和提取水印的差异进行篡改定位。实验仿真结果表 明,该算法篡改定位精度较高。     

一种彩色图像可恢复半脆弱数字水印算法

提出了一种彩色图像可恢复半脆弱数字水印算法,该算法可准确地实现篡改图像的检测、定位及恢复。算法先将彩色图像从RGB空间转换到YCbCr空间,从各分量提取恢复信号,嵌入色度分量Cb、Cr的小波域中高频子带,然后将Y分量的L+1级小波系数调制成检测水印,嵌入到Y分量的最低频子带。认证时,从Y分量中提取检测水印,初步判断篡改位置,再从Cb、Cr分量中提取恢复信号,恢复篡改区域。仿真实验表明,该算法不仅能对彩色图像进行认证及恢复,并对常规信号处理操作具有较好的脆弱性。     

一种自适应半脆弱数字水印算法

结合人眼视觉特性及数字图像的自相关性,提出一种具有自适应性的半脆弱数字水印算法。该算法采用改进的低通滤波器,对于中低频图像信息,通过动态的自适应调节中间像素灰度,改变两端的灰度差分来实现水印的嵌入。实验表明该算法对所有等级的JPEG压缩均具有很好的鲁棒性,并且对图像擦除、加噪、挤压等恶意篡改具有脆弱性、敏感性以及准确的检测定位能力。     

一种用于图像认证的半脆弱数字水印算法

数字水印作为数字媒体版权保护的有效办法之一,近年来越来越为人们所重视.新型的基于CDMA调制可以进行图像认证的半脆弱数字水印算法.首先利用混沌序列生成的规格化序列将二值水印数据进行加密并扩频调制后嵌入到图像的DWT低频域,检测时利用规格化序列的特性不仅有效实现了盲检测,又实现了图像内容认证和图像的篡改定位.实验结果表明,算法对JPEG有损压缩、滤波和噪声等水印攻击显示出较强的鲁棒性.     

应用于JPEG XR的半脆弱数字水印技术

对JPEG XR的编解码过程、频率结构和码流结构进行分析和研究,提出一种半脆弱数字水印技术实现图像的鲁棒性认证和内容认证.提取频率模式码流的DC系数和低通系数构造基于图像的二值数字水印,置乱后嵌入到JPEG XR解码后的图像对应像素的Y分量的最低有效位中,然后再对含有水印的图像进行JPEG XR编码实现水印嵌入.对基于图像的二值信息和嵌入在图像的二值水印信息比较实现篡改定位.通过篡改定位实验及压缩、噪声、剪切等常见攻击方式实验,结果表明该半脆弱数字水印具有较好的鲁棒性和内容认证能力.     

面向图像内容认证的半脆弱数字水印算法

提出一种半脆弱数字水印算法,用于确认图像内容的真实性和完整性。算法首先将缩放图像的边缘作为特征信息,并对特征信息进行混沌调制和私钥加密得到水印信息;然后结合人类视觉系统将水印信息嵌入到载体图像的小波域中;最后用户利用公钥从水印图像中提取特征信息,并与重建的特征信息进行匹配来实现认证。实验结果表明：该算法对常规操作具有免疫性,对恶意处理能够实现准确认证和篡改定位。     

基于半脆弱数字水印的图像篡改定位与恢复

提出了一种新的基于DCT域半脆弱数字水印的图像篡改定位与恢复算法,其处理对象为彩色图像,对JPEG压缩、模糊和锐化有一定的抵抗力。测试表明,算法在保证隐蔽性的前提下,可以完全抵抗质量因子为85的JPEG压缩以及模糊、锐化。该算法定位恶意篡改的精度为8×8像素,并且可以提供被篡改区域的灰度图像恢复,嵌入的恢复图像PSNR在35dB以上,恢复质量很好。     

一种基于有限域运算的半脆弱数字水印算法

通过分析水印图像置乱加密对数字水印算法的脆弱性影响,提出了一种基于有限域运算的抗JPEG压缩半脆弱数字水印算法。实验证明该算法对固定系数的JPEG压缩有较好的鲁棒性,并对图像的恶意篡改有较好的脆弱性。     

一种新的半脆弱彩色图像数字水印算法

提出了一种基于内容的半脆弱彩色图像数字水印嵌入算法, 该算法可同时用于彩色图像的版权保护和内容认证．首先将彩色载体图像从 RGB 空间转换到 YCrCb 空间．然后对亮度 (Y) 进行 L+1 级小波分解, 并将分解后的小波近似系数用混沌序列进行调制从而生成基于图像内容的数字水印信号．最后对亮度 (Y) 及色差 (Cr 和 Cb) 进行 L 级小波分解, 并结合视觉感知特性及局部系数相关特性, 通过分块量化措施将水印信号嵌入到载体图像 (Y、Cr和Cb) 的小波域中．仿真实验表明, 本文算法不仅具有较好的透明性, 对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等常规图像处理操作具有较好的鲁棒性, 而且能够对剪切、替换等恶意图像篡改作出报警并确定被篡改位置．同时常规图像处理下其误检率与漏检率均比较低．     

基于内容认证的三维网格模型半脆弱水印算法

提出一种新的基于内容认证的半脆弱水印算法。在对三维网格模型进行主元分析校准处理后,以模型顶点几何数据构造生成球面坐标映射方阵实现二维参数化。嵌入的半脆弱水印为一幅二值图像,将其嵌入到方阵的系数得到三维网格模型的修改系数方阵,可通过检测可疑模型提取出的半脆弱水印的完整性来判断其是否经历过非法篡改。实验结果表明,算法嵌入的半脆弱水印可容忍多种类型的网格正常数据处理,例如网格平移、旋转、各向一致缩放处理,以及低强度的顶点坐标量化处理和顶点随机噪声等,对于恶意攻击(例如较高强度的顶点随机噪声)则表现敏感。     

基于梯度熵的Otsu图像分割算法

当目标和背景的类内方差差距较大时,传统图像分割算法Otsu会将类内方差较大的类中部分像素划分到类内方差较小的类,造成错误分割,针对这种情况,提出一种基于梯度熵的O tsu算法。利用梯度值分析求出目标和背景的分界点;针对目标和背景分别进行有选择性的线性拉伸,使目标和背景满足类内方差差距小的条件;对处理后的图像采用Otsu算法进行分割。实验结果表明,该算法能有效避免传统Otsu阈值偏向方差大的一类的情况发生,从客观和主观角度进行图像分割质量评价,效果良好。     

抗JPEG压缩的半脆弱水印算法

基于JPEG压缩过程的特性,提出了一种能抵抗JPEG压缩的半脆弱盲检水印算法,并给出了理论论证.该算法利用不重叠图像块的DCT变换系数之间的大小关系,选择图像特征作为水印信息进行嵌入.理论分析和实验结果表明,该算法的水印具有很好的抵抗JPEG压缩的能力,并且对剪切、篡改等恶意攻击有很好的篡改定位能力.     

基于音频特征的半脆弱水印方案

提出了一个基于语音特征和均值量化的DWT域半脆弱音频数字水印方案.该方案对语音特征进行提取得到梅勒频率倒谱系数(MFCC),对其进行turbo纠错编码,通过均值量化把该编码作为水印嵌入到载体语音中.实验分析结果表明,该方案既对音频的一般操作有较强的鲁棒性,又对篡改音频操作有很强的敏感性,同时水印提取不需要额外的水印信号,准确度高.     

一种双重变换域图像半脆弱水印算法

提出了一种DCT域和DWT域相结合的双重变换域半脆弱图像数字水印算法。充分利用了DWT变换提取图像特征方面的优势和DCT变换与JPEG压缩过程结合紧密的特点,使用自行设计的篡改估计函数,有效地实现了篡改检测和篡改定位,而且检测时不需要原始图像。使用密钥控制生成的混沌序列对水印进行加密处理,保证了系统的安全性。实验结果表明,该算法对于JPEG压缩等常规图像处理具有较强的鲁棒性,对于恶意篡改具有高度的敏感性,并且能够准确定位篡改发生的位置。     

基于熵编码的JPEG压缩域脆弱图像水印算法

为了解决JPEG图像水印算法在嵌入容量、不可感知性、实时性和窜改定位的问题,提出了一种基于熵编码的JPEG压缩域脆弱图像水印算法。首先选择JPEG熵编码阶段进行水印嵌入,这样就可避免正向和逆向的DCT和量化运算,保证算法在嵌入阶段对图像的改变量较小且具有较好的实时性;接着根据熵编码过程中某些比特不会参与哈夫曼编码这一原则,在其中选择符合条件的系数嵌入水印,将水印信息嵌入到这些系数的最低有效位中,以规避修改哈夫曼编码系数后带来的编码误差,进一步加强了算法的透明性。实验表明,该算法不仅具有较大的嵌入容量和很好的不可感知性,而且脆弱性较高且能够对恶意窜改进行准确定位。     

结合局部线性嵌入与种子信息流的交互式图像分割算法

交互式图像分割是指在分割过程中引入少量的用户指引分割出目标对象,是图像处理最基本的任务之一。现有方法通常需要构建非二次能量函数,并且普遍存在缺乏唯一解、分割精度低等问题。为进一步提高分割质量,提出一种结合局部线性嵌入和种子信息的交互式图像分割算法（seed information combined with local linear embedding,SILLE）。该算法考虑像素点的局部信息以及先验信息,将标记种子点的信息融入到新构建的能量函数中,以一种有效且快速的最小化方案得到能量函数的唯一且最优解,从而获得更加准确的分割结果。最后在不同数据集上,与不同方法进行多种指标的对比,验证了算法的有效性和可行性。     

基于形态学梯度的分水岭彩色图像分割

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤之一。在改进了基于地形学距离的分水岭算法的基础上,提出了一种结合图像信息熵、形态学梯度与区域合并的图像分割方法。该算法首先利用信息熵在RGB颜色空间中对彩色图像求其形态学梯度,然后对彩色梯度图进行分水岭分割,最后对分水岭产生的过分割现象进行区域合并。通过Matlab对图像进行实验,结果证明该算法不仅能够减少分水岭算法的过分割现象,而且还提高了图像分割的精确性,同时在图像分割时具有很好的鲁棒性和适应性。     

一种新的颜色信息熵图像检索方法*

提出了一种新的相似性图像检索方法.首先分割图像,把一幅图像划分为若干子区域,抽取图像的分块颜色信息;再利用信息熵计算图像之间的颜色互信息.用这种方法对不同类型图像进行试验,结果表明,与其他颜色特征描述方法相比,该方法具有较好的效果.