变换域加密全息水印算法

提出了一种基于DCT-DWT的彩色图像全息水印算法。为了保证水印信息的安全性,该算法首先对水印信息进行双随机相位调制,并生成水印全息图;其次,将载体图像在Lab空间内的L分量进行4×4分块,对每一分块进行DCT变换,抽取每个矩阵的中低频系数,组成一个新的矩阵,并对之进行小波分解,将水印全息图嵌入到它的中低频小波系数上。实验结果表明,基于DCT-DWT变换的水印算法具有较好的不可见性,对常见的攻击具有强鲁棒性。     

基于二值离散运算的自适应数字图像水印算法

论文提出了一种在小波变换域内基于二值离散运算的自适应数字图像水印算法.算法利用人眼视觉掩盖特性,根据要嵌入的伪随机数水印长度自适应地选择原始图像小波逼近子图中纹理信息丰富的图像子块,通过对这些图像子块系数的二值离散修改实现水印的嵌入,水印检测无需原始图像.由于水印的嵌入与检测是基于二值离散运算,所嵌入的水印具有很理想的鲁棒性,能免疫于常规图像处理方法的有限攻击.同时,嵌入的水印具有理想的隐蔽效果,完全满足水印不可觉察性要求.     

基于改进零树小波的红外图像盲水印算法

提出了一种小波域自适应盲水印算法,采用（7,4）汉明码技术进行纠错编码。基于整数小波变换,在中高频区采用不重复零树小波编码,自适应的量化小波系数,将水印嵌入到重要系数上。水印提取过程不需要原始图像的参与。实验结果表明,算法自适应性强,实现速度快,具有较好的不可见性,对常见的JPEG压缩、滤波、加噪、剪切等攻击具有较强的鲁棒性。     

基于视觉内容分析和遗传算法优化的鲁棒图像水印算法

目的为了兼顾水印图像的不可感知性与鲁棒性,利用DCT(Discrete Cosine Transform)变换域,设计载体视觉内容分析耦合遗传算法优化的鲁棒图像水印技术。方法首先,将载体图像分割为一系列的非重叠子块,并引入奇异值分解机制,定义视觉内容分析方法,获取每个子块的活性因子,活性因子值较大的子块为水印嵌入位置;利用DCT机制处理活性因子值较大的子块得到相应的直流系数;联合结构相似度SSIM、峰值信噪比PSNR以及归一化相关系数NC,并基于权重因子设计适应度函数,通过执行遗传算法寻找最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度构建水印嵌入方法,将二值水印隐藏到这些直流系数中,通过逆DCT变换输出水印图像;设计水印检测方法,从水印图像中提取二值水印。结果实验数据显示,与当前基于变换域的水印技术相比,所提算法具有更高的视觉不可感知性与抗几何攻击能力,面对多种几何攻击,所提算法的PSNR与NC值分别保持在45 dB,0.96以上。结论所提算法能够较好地将水印信息隐藏在载体中,具有较高的视觉不可感知性与抗几何攻击能力,在版权保护、信息防伪等领域具有较好的参考价值。     

一种基于NSCT与小波变换的全频域双水印算法

目的为了提高彩色图像的抗几何攻击能力,提出一种基于NSCT与离散小波变换的全频域彩色图像双水印算法。方法基于Fibonacci变换对水印图像进行分块置乱加密,自适应地选择嵌入的强度因子,将彩色载体图像的y分量先分块,再进行NSCT分解,然后进行DWT变换,随机选择生成的嵌入数组,通过调节嵌入数组各块的奇异值将水印循环嵌入到载体图像中。对含水印图像提取其各分块最大奇异值二维量化生成零水印。结果该算法的透明性良好,且能有效抵抗剪切、滤波、缩放、高斯噪声等常见的几何攻击。结论算法解决了单水印功能单一双水印算法2种水印互相干扰的问题,可以对数字产品同时进行版权保护和内容认证,算法具有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于YCoCg-R颜色空间与离散余弦变换的自适应彩色图像水印算法

目的为了解决当前彩色图像水印技术的水印容量和不可感知性不佳等问题,设计基于YC_oC_g-R颜色空间和离散余弦变换的自适应图像水印算法。方法首先,将载体图像从RGB空间转换到YC_oC_g-R空间,计算Y,C_o,C_g这3个颜色分量;随后,引入离散余弦变换DCT对Y分量进行处理,获取相应的DCT系数;引入模糊聚类分析,将DCT低频系数视为局部特征,利用SVM机制对DCT低频系数进行训练分类,确定出适合嵌入水印的DCT系数;设计水印嵌入机制,将水印数据隐藏到合适的DCT低频系数中;借助可逆DCT方法,将Y分量从频域变换到空域;联合初始的C_o与C_g分量,将其变换到RGB空间,输出水印图像;最后,通过相应的水印提取方法,复原初始水印信息。结果测试数据表明,与当前水印方法相比,所提技术具有更高的不可感知性与水印容量,其水印图像的PSNR值为43.67 dB,且其允许的水印容量可超过1 bits,在多种攻击下,复原水印的质量更高,相关系数NC均超过了0.92。结论所提技术能够较好地将水印信息隐藏在载体图像中,具有较高的鲁棒性和安全性。     

改进的基于压缩感知的鲁棒性水印算法

目的 为了提高水印算法的抗攻击能力,提出一种改进的基于压缩感知的鲁棒性水印算法。方法 为了确保嵌入的水印信息在载体中分布均匀,对彩色载体图像的R, G, B分量进行N×N不重复分块后得到Rij, Gij, Bij,按照下标值不同的原则,随机选择3个颜色分块构成嵌入块;为了提高水印的鲁棒性和检测的成功率,对水印信息采用循环嵌入的方式;详细论述水印的嵌入和提取流程,并通过仿真与其他3种算法进行实验结果对比。结果 水印提取不需要原始图像的参与,具有盲检测性,水印的循环嵌入策略极大地提高了水印鲁棒性和水印检测成功率。仿真实验结果表明,重建的水印图像具有较小的失真度,算法能够很好地抵抗一系列的几何攻击。结论 算法具有较好的鲁棒性和不可感知性,实现较简单,在版权保护及信息安全领域具有一定的参考价值。     

基于方向金字塔分解与稳定几何失真校正的鲁棒图像水印算法

目的为了提高水印算法的抗几何攻击能力,并兼顾较高的鲁棒性与不可感知性,设计一种基于方向金字塔分解与稳定几何失真校正的鲁棒图像水印算法。方法首先,引入方向金子塔,对载体图像完成分解,输出对应的低通与高通子带;将低通子带分割为一系列的非重叠块;根据载体的亮度、纹理与边缘掩码,计算水印嵌入强度,最大程度地平衡水印图像的不可感知性与鲁棒性;设计水印嵌入方法,将经过Arnold映射加密后的水印嵌入到非重叠子块中,通过修改载体的方向金子塔分解系数,获取水印图像;将不同的攻击类型作用于水印图像,建立训练样本;再利用方向金子塔分解训练样本,计算高通子带的高斯-厄米矩能量,将其视为特征矢量;再利用特征矢量对模糊支持向量机完成训练,以预测几何失真参数,准确校正受攻击的水印图像;设计水印检测机制,从水印图像中复原水印。结果实验数据表明,与当前图像水印方案相比,所提算法具有更高的抗几何变换能力,以及较好的不可感知性与鲁棒性,其提取的水印失真度最小,对应峰值信噪比保持在40dB以上。结论所提水印算法具有较高的鲁棒性和视觉隐秘性,在版权保护、信息防伪等领域具有一定的参考价值。     

基于QR码的自适应抗打印扫描水印算法

目的提出一种基于QR码的自适应抗打印扫描盲水印算法。方法首先对载体QR码进行三级小波变换,并对低频部分进行4×4分块Schur分解,然后利用子块酉矩阵的系数差值的稳定性,将二值水印信息自适应嵌入到载体QR码中,最后对含水印QR码打印扫描并提取出水印信息。同时,算法实现了盲提取。结果算法能较好抵抗打印扫描攻击,并对高斯噪声、椒盐噪声、斑纹噪声、泊松噪声、JPEG压缩等攻击具有较强的鲁棒性。结论算法具有较强的抗打印扫描性能,可以广泛应用于数字产品的版权保护。     

基于NSCT_SVD_DE的自适应大容量水印算法

目的针对NSCT_SVD水印算法水印容量较小的问题,提出一种基于视觉区域特性和菱形编码的自适应大容量水印算法。方法对图像进行NSCT变换,对NSCT域低频系数矩阵进行8×8分块,选取每一块中最大的奇异值。根据人眼对图像亮度、纹理及平滑的敏感程度不同,选择在不同的分块嵌入不同大小的水印信息。结果实验表明,在6幅标准512×512像素的灰度图像中嵌入水印后的PSNR保持在39左右,具有较好的不可感知性,水印容量比DWT_SVD水印算法提升了约41.41倍,比NSCT_SVD水印算法提升了约20.95倍。对常见的中值滤波、高斯滤波、椒盐噪声、旋转和JEPG压缩等攻击具有较好的鲁棒性。结论该水印算法在满足不可见性和鲁棒性的前提下,增加了水印容量,具有一定的实用价值。     

基于LWT-QR分解和Laplacian Pyramid的水印算法

目的为了提高数字水印的鲁棒性和不可见性,提出一种基于Laplacian Pyramid和LWT-QR分解的水印算法。方法首先对宿主图像进行2层Laplacian Pyramid分解,取其第2层Laplacian残差图像进行一层LWT分解,取其低频子带进行大小为4×4的无重叠分块处理。然后,基于提升小波系数的相关属性,再对每个选中的低频子块进行QR分解,取分解后R矩阵的第1行为目标进行水印的嵌入,同时对水印进行Arnold置乱,置乱后的水印图像嵌入到R矩阵的第1行元素中。结果嵌入水印后图像的PSNR能够达到45 d B,而且该方案对常见的信号处理攻击有较好的鲁棒性,NC均值在0.9以上。结论理论分析和大量的实验数据表明,该方案能够很好地改善图像操作过程中的鲁棒性和不可见性。     

基于SURF的NSCT域抗几何攻击水印算法

目的针对常规图像水印算法抗几何攻击能力差的问题,提出一种基于SURF特征点和Schur分解的图像水印算法。方法将置乱后的水印嵌入到图像NSCT变换后进行Schur分解得到的上三角矩阵中,然后运用加速鲁棒性特征(Speed-Up Robust Features)算法提取图像低频子带中稳定的特征点和特征点描述符,利用特征点匹配对估计、校正含水印图像的几何攻击参数;利用RANSAC算法对特征点匹配对进行筛选,删除误匹配对,提高匹配精度,完成失真图像的几何校正。结果实验数据表明文中算法对几何攻击和常规信号攻击均有较好的鲁棒性,NC值平均达到0.9以上。结论文中的图像水印算法对几何攻击和常规信号攻击均具有较好的鲁棒性和不可见性,且提高了匹配精度。     

基于BSVD分解和Radon变换的NSCT域鲁棒水印算法

目的 为了提高水印算法的不可见性及抗旋转攻击的能力,提出一种基于BSVD分解和Radon变换的NSCT域鲁棒水印算法。方法 首先对水印图像进行Arnold变换,然后对载体图像进行NSCT变换,接着对低频子带进行不重叠分块,最后对各子块进行BSVD分解,选择合适的缩放因子,将水印嵌入奇异矩阵的最大奇异值中。提取水印时,先用Radon变换对含水印信息的载体图像进行校正,再提取出水印信息。结果 实验显示,文中算法具有很好的不可见性,PSNR值均在60 dB之上,并且能够抵抗常规信号的攻击,NC值均大于0.95。结论 该水印算法具有良好的不可见性和鲁棒性,抵抗旋转攻击的能力较强。     

SVD-based digital image watermarking using adaptive generated watermark

In this paper, an evolutionary-based algorithm for digital image watermarking is proposed. Robustness and imperceptibility are two important properties of digital image watermarking which conflict with each other. A singular value decomposition (SVD)-based intelligent algorithm is applied to make a trade-off between robustness and imperceptibility. In the proposed algorithm, first, the original image is divided into 8×8 blocks. Then some special blocks are transformed into discrete cosine transform (DCT) domain. SVD decomposition of DCT coefficients of special blocks is the next stage of the method. Finally, a binary watermark image is embedded into the singular values by a quantisation method. The major property of the proposed method is the generation of a binary watermark image using genetic algorithm to solve the optimisation problem between robustness and imperceptibility. So the watermark could be variable and image adaptive. The simulation results show improvement in robustness of the proposed method against several attacks such as noise contamination, filtering, joint photographic experts group (JPEG) compression and some geometrical attacks like cropping, rotation and rescaling in comparison with a recently similar existing work.     

抗偏移行攻击盲鲁棒图像水印算法

利用区域点设计抗偏移行攻击修正方法估算偏移行数,把偏移行攻击转化成剪切攻击,从而提出一种抗偏移行攻击盲鲁棒图像水印算法。嵌入端将原始图像分割成互不重叠的子块,通过调整每个子块四列像素数值大小嵌入水印。检测端先对攻击后的含水印图像进行抗偏移行攻击修正,然后通过像素值大小比较和多数判决原则提取水印。算法具有良好的不可见性,而且实现了盲提取。算法采用抗偏移行攻击修正,在抵抗偏移行攻击上表现出较强的鲁棒性。实验结果还表明,算法在抵抗高斯低通滤波、剪切、添加椒盐噪声、添加高斯噪声常规信号处理上也表现出较强的鲁棒性。     

基于奇异值分解的Contourlet域水印算法

目的提高数字水印算法抗信号处理攻击能力,提升水印鲁棒性。方法提出一种基于Contourlet变换和奇异值分解(SVD)相结合的水印算法。对水印图像进行多次Arnold置乱处理,实现置乱加密;选择Contourlet域变换系数的方向子带作为水印嵌入区域;在Contourlet系数构建矩阵中进行SVD分解,并结合人类视觉系统进行嵌入强度的自适应选择。结果实验结果得出图像的峰值信噪比为54.1279 d B,表明所述算法具有很好的透明性、隐蔽性。结论所述图像数字水印算法具有很好的鲁棒性、不可见性以及抵抗各种攻击的能力,对数字产品的版权保护具有促进作用。