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。     

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。     

基于压缩感知的强鲁棒性彩色图像双水印算法

目的为了解决图像的鲁棒性和透明性之间的矛盾,依据压缩感知理论的计算保密性提出一种基于压缩感知的强鲁棒彩色图像双水印算法。方法首先将水印图像RGB分解后,对G,B分量分块压缩感知获得测量值,再对载体图像G,B分量NSCT分解,对低频分量非重叠分块后LU分解、奇异值分解,将每个分块的水印测量值按不同嵌入强度对应嵌入载体奇异值矩阵中,经过一系列逆变换得到含水印图像。最后用含水印图像R分量分块压缩感知测量值生成零水印,发往IPR中心注册保存。结果该算法在水印的嵌入和提取仿真实验结果中峰值信噪比大于40 d B,重建的水印图像与原图像相似度极高,且能抵抗剪切、高斯噪声、椒盐噪声、高斯低通滤波和JPEG压缩等类攻击。结论算法具有很强的鲁棒性和较好的透明性,实现较简单具有切实的可行性。     

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。     

一种强鲁棒性的彩色图像数字水印技术

目的提出了一种彩色图像数字水印技术,解决数字水印在大数据量水印、不可见性和鲁棒性之间的关系。方法该算法对彩色QR码水印和彩色载体图像分别进行RGB三通道分解,彩色水印单通图像进行混沌加密;对彩色载体单通道图像进行Contourlet变换;按对应通道将水印嵌入到载体图像低频经奇异值分解后的对角矩阵。结果该算法在水印嵌入和提取仿真实验结果为PSNR50 d B;鲁棒性仿真实验结果表明,该算法在抵抗任意旋转攻击和基本图像处理操作的攻击下,提取出来的彩色QR码颜色未失真,并且均能够成功解码和自动识别。结论该算法具有较强的鲁棒性和较好的不可见性,能够很好地将彩色水印嵌入彩色图像,可应用到实际的数字版权保护中。     

一种新的彩色图像变换域全息水印算法

提出了一种变换域中改善全息水印抗几何攻击和滤波攻击性能的彩色图像全息水印算法。 取彩色 RGB载体图像的蓝色通道,分块后做一级小波分解转换到变换域,取低频子带,然后进行奇异值分解嵌入数字全息水印。 实验结果表明:该算法水印隐蔽性好,重建的水印与原始水印相似度高;算法鲁棒性强,可以抵抗常见的各种攻击,尤其改善了全息水印的抗几何攻击和滤波攻击性能,满足了数字防伪、版权保护的需要。     

基于SIFT特征点匹配的抗几何攻击水印算法

目的为了有效抵抗几何攻击,实现水印图像的嵌入与检测的同步。方法将水印嵌入到图像小波分解后的奇异值中,然后利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点所具有的旋转、缩放和平移不变性进行宿主图像和受攻击图像的匹配,并估计受攻击图像的几何攻击参数,对可能失真的图像进行几何校正。结果图像经过几何失真、常规图像处理攻击或JPEG压缩后,嵌入的水印依然能被可靠地检测和提取。结论理论分析和大量实验结果表明,该算法校正精度高,具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于关系的提升小波变换域自适应水印方案

目的为了提高嵌入水印后图像的不可感知性和抵抗攻击的能力,提出一种新的基于关系的提升小波变换域自适应图像水印算法。方法先对水印信号进行预处理以增强水印信号的安全性,然后对载体图像进行互不重叠的分块并对每一分块进行二级提升小波变换,其次根据选定的阈值、每一分块选定的系数差值的绝对值及每一分块的亮度和纹理掩蔽特性,自适应地调整选定的一对系数的大小关系以嵌入水印信号,最后进行提升小波逆变换得到嵌入水印后的图像。提取水印时,不需要原始载体图像的参与。结果大量的仿真实验表明,该算法具有较好的不可感知性,对常规的信号处理和部分Adobe Photoshop CS6软件处理也具有较强的鲁棒性。与相似的水印技术相比,该算法具有更好的抗攻击性能。结论提出的算法能满足图像版权保护应用的需要。     

基于NSCT和压缩感知的数字图像水印算法

目的依据压缩感知理论具有很好的计算保密性,提出一种基于NSCT和压缩感知的数字图像水印算法,以解决图像的鲁棒性、不可感知性及保密性之间矛盾。方法首先将水印图像分块压缩感知获得测量值,然后再将载体图像NSCT分解,对低频分量Fibonacci置乱后非重叠分块,对每块进行LU分解、奇异值分解,将每个分块的水印测量值按不同的嵌入强度对应嵌入载体奇异值矩阵中,经过一系列逆变换得到含水印图像。结果该算法在水印的嵌入和提取仿真实验结果中峰值信噪比大于40 d B,重建的水印图像与原图像相似度极高,且能抵抗剪切、高斯噪声、椒盐噪声、高斯低通滤波和JPEG压缩等类的攻击。结论该算法既具有很好的鲁棒性又兼有较强的不可见性,具有切实的可行性。     

基于QR码和DWT-SVD技术的双彩色盲水印算法

目的为了进一步提高盲水印算法的嵌入能力和鲁棒性,提出一种基于QR码和SVD分解的强鲁棒性双彩色盲水印算法。方法基于Arnold变换对水印彩色QR码分通道置乱加密并归一化;将彩色载体图像分通道进行小波变换,并对三级低频子带进行4×4分块SVD分解;通过调节每一子块酉矩阵(2,1)和(3,1)坐标系数的差值将水印信息嵌入到载体图像对应通道中。结果实验结果表明算法具有较高的鲁棒性,对裁切、旋转、JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、高斯滤波、中值滤波、对比度增强等攻击具有较强的鲁棒性。结论由于算法在提取过程中不需要任何原载体图像相关信息,属于盲水印算法,因此文中提出的双彩色盲水印算法在数字产品版权保护中具有较大的实用价值。     

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。     

基于SIFT的NSCT域抗几何攻击水印算法

目的针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的抗几何攻击图像水印算法在图像匹配时容易产生误匹配,影响提取水印的鲁棒性,提出一种改进的SIFT图像水印算法。方法先对载体图像进行两级非下采样Contourlet变换(NSCT),利用中间值量化算法把水印信息嵌入低频系数的方向子带中。图像匹配时利用广义霍夫变换删除误匹配特征点对,提高匹配精度。根据筛选后的特征点匹配对估算几何失真参数,对含水印的载体图像进行几何校正并提取水印,从而实现水印的抗几何攻击。结果实验数据表明对原始特征点匹配对进行筛选后,至少提高了6.8%的匹配精度,提取水印的NC值平均达到0.9以上。结论文中提出的改进算法不仅对几何攻击和常规信号攻击均具有较好的鲁棒性,还能保证水印的不可见性。     

基于像素评估与运动补偿预测误差扩展的视频水印算法

目的为了解决当前视频水印技术因忽略了视频像素特性与时间的相关性,从而出现嵌入失真和水印容量较低等不足,设计一种基于像素评估和运动补偿预测误差扩展的自适应视频水印算法。方法首先,引入运动补偿预测误差扩展方法,预估每个视频帧的像素灰度值,从而获取其对应的运动补偿预测误差。再依据预测误差,计算像素的运动补偿局部标准差,将整个视频分割为平滑和非平滑子块。依据运动补偿局部标准差,结合像素选择阈值,从平滑块中选择出合适的像素用于嵌入水印。依据评估的水印容量与选择的视频像素,针对不同的像素,设计不同的水印嵌入机制,将水印信息隐藏到视频特定的像素中,通过完成边信息的嵌入,从而输出水印视频。最后,构建水印提取方法,从水印图像中检测出初始水印。结果测试数据显示,与当前视频水印方法相比,所提算法具有更高的水印容量和更低的失真度,其最大水印容量为2 bits,提取水印信息的PSNR值在40 dB以上。结论所提算法具有良好的不可感知性与较低的失真,在版权保护、信息防伪等领域具有一定的应用价值。     

基于QR码与混沌加密的Contourlet域彩色图像盲水印算法

目的针对现行数字水印算法中抗几何攻击能力弱以及嵌入水印信息容量差的问题,提出一种Contourlet变换下QR码与混沌加密相结合的彩色图像水印算法。方法采用QR码作为水印图像,利用Logistic混沌序列对其进行加密,再将加密的水印图像嵌入到二级Contourlet变换的低通子带中,利用系数间的大小关系,修改系数完成水印嵌入与提取。结果通过实验结果可知,水印的嵌入对载体图像影响较小,PSNR值高达42.764,经过旋转、剪切及常规攻击后,提取出的水印均可正确解码。结论该算法具有良好的安全性、不可见性,对于各类攻击具有较优的鲁棒性。水印信息容量高于普通图像,水印提取方式为盲提取,能够更好地满足各类数字作品版权保护的实际需要。     

Robust image watermarking scheme against geometric attacks using a computer-generated hologram

Robustness against geometric attacks is one of the most important issues in digital watermarking. A novel geometric robust watermarking scheme that uses computer-generated holograms as the watermark is presented. To maintain imperceptibility and robustness, a quantization embedding algorithm is adopted to embed the mark hologram into the low-frequency subband of the wavelet-transformed host image. In the detection process, the geometric distorted watermarked images are recovered first by the proposed improved geometric correction method, which is based on the scale invariant feature transform, the invariant centroid, and the pulse coupled neural network. Then the mark holograms are extracted from the recovered images. In comparison with the traditional geometric estimation method, the suggested improved geometric correction method can estimate the geometric distortion parameters more accurately and needs less auxiliary information. Compared with other watermark schemes using digital holograms, the proposed method has the distinct advantage of robustness to geometric attacks. The experimental results demonstrate that the proposed method has good robustness to resist geometric attacks and common attacks including rotation, scaling, translation, image flipping, combined attacks, filtering, occlusion, cropping, and JPEG compression.     

基于Hough变换旋转校正的QR码全息水印算法

目的为了解决QR码图像不易隐藏水印的难题,提出一种针对QR码载体图像的强鲁棒性频率域数字水印算法。方法利用经双随机相位调制的傅里叶全息技术对水印进行加密,同时对QR码载体图像进行包含高斯模糊以及去除视觉敏感区域的预处理,将全息加密水印的奇异值矩阵加权嵌入到经过二级小波分解的QR码的中频系数后进行还原。Hough变换通过坐标系转换检测QR码图像同方向边缘的直线,后进行旋转校正,以提取水印。结果在合适的嵌入强度下,水印保持了良好的不可见性(PSNR=32.3)。经过二值化攻击、信号处理(滤波、噪声、压缩)、几何变换(平移、旋转、缩放)以及打印扫描处理等一系列攻击,提取出的水印依旧清晰可见。结论提出的算法针对各类攻击有较强的鲁棒性,可抵御任意角度旋转攻击,同时兼顾水印的不可见性,针对QR码的防伪技术具有一定的应用价值。     

脊波变换域盲数字水印方案

鲁棒性是数字水印最基本的要求之一,水印嵌入的位置和强度直接影响到水印的鲁棒性.本文提出了一种新的基于离散脊波变换(DRT)的盲水印算法,利用脊波变换对线状奇异性的稀疏表示特性,找出图像中视觉重要信息,并将水印嵌入其中,提高了水印的鲁棒性.根据图像局域脊波系数来选取水印嵌入强度,保证了水印的不可见性.水印提取不借助于原始图像,能实现盲提取.在强烈攻击的情况下,实验结果表明,此方法对JPEG压缩、滤波、噪声、裁剪等攻击具有很好的鲁棒性.     

抗缩放攻击的高水印容量数字水印算法

目的 为了增加水印算法的可嵌入水印信息容量,解决抗高强度缩放攻击等问题,提出一种基于圆形角度模板的抗缩放攻击、高水印容量的数字水印算法。方法 首先将原始水印信息转换为QR码,根据QR码生成原理提取其数据编码,并进行分组,再将分组的编码转换为角度信息;随机生成具有方向性和周期性的基础圆形模板水印,根据角度信息对其进行旋转,生成待嵌入的圆形角度模板水印;通过修改图像的最小可察觉误差完成水印信息的嵌入;通过检测模板水印中的角度信息,提出水印信息。结果 实验结果表明,该算法不仅可有效抵抗高强度的缩放攻击,同时还可以抵抗色彩调整、旋转、压缩、噪声、滤波、模糊等攻击。此外,该算法可实现较高容量的水印信息嵌入和无损提取。结论 通过对水印信息预处理和圆形角度模板水印的应用,不仅使得该算法具备高水印容量,而且可有效抵抗高强度缩放攻击,在抵抗色彩调整、旋转等图像处理攻击方面同样具备较强的鲁棒性,能满足实际应用需求。