抗几何攻击的量化鲁棒视频水印技术研究

能有效抵抗信号处理又能抵抗几何攻击是当今数字水印研究的热点和难点之一,提出一种能够抵抗信号处理、旋转、缩放和平移的鲁棒视频水印.嵌入方案中,提出几何不变量--基于圆区域内的统计特征不变性;再依据离散余弦变换域(DCT)系数特性,自适应地在DCT域量化嵌入有意义的水印.提取方案中,利用同步信息定位,若发生几何形变则先矫正形变,然后在DCT域中盲提取水印.结果表明,该方案具有较好的透明性,同时具有较强的抗几何形变能力,对MPEG压缩和去帧等攻击具有很强的鲁棒性.     

提升方案小波和DCT下的图像盲水印算法

在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上，提出一种基于提升方案小波和DCT的彩色图像盲水印算法．首先将宿主图像亮度分量进行基于提升方案的小波分解，然后对其较低频子带进行基于分块的DCT分解，最后将二值图像的水印信息嵌人到各分块DCT域的中频系数中．文中算法结合HVS的掩蔽特性，使得水印信息的嵌人能量具有自适应的特性，从而保证了所嵌人的水印在不可见性的前提下，对常见的一些图像处理操作具有很强的鲁棒性．实验结果验证了文中算法的有效性．     

基于特征点模板的Contourlet域抗几何攻击水印算法研究

抵抗几何攻击的数字水印是目前水印算法研究的热点与难点之一,一个微弱不可察觉的几何攻击就可能使绝大多数水印算法失效.文中对图像的Contourlet变换特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种以特征点为模板的基于Contourlet的抗几何攻击水印算法,包括:(1)在Contourlet变换域最高阶方向子带的相同带内坐标中搜索纹理最丰富的位置作为嵌入位置,这样水印在被嵌入到图像重要区域的同时也保证其被嵌到纹理丰富的区域中;(2)根据嵌入点在低频对应位置的能量和高尺度同方向子带对应位置的纹理信息,确定了一种自适应的水印嵌入强度的策略,使得水印在嵌入位置和嵌入强度的选择上都保证了嵌入的水印具有很好的透明性和极大的鲁棒性;(3)改进了Harris-Laplace算子,利用该算子从含有水印的图像中提取出具有几何形变鲁棒性的特征点作为模板;(4)水印检测时,先利用特征点模板对应点之间的变换关系实现水印重同步,然后通过统计图像的相关性来验证水印的存在.仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理和几何攻击具有很好的鲁棒性.     

基于Contourlet变换和神经网络的视频水印算法

针对数字水印技术在视频版权保护和抵抗攻击时存在的一系列问题。首先将原始水印图像使用Arnold变换和Hilbert曲线进行置乱处理,再对MPEG原始视频的I帧进行Contourlet变换嵌入数字水印,最后在提取时利用确定的神经网络实现水印的盲提取。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于改进遗传算法的船舶管路布局设计

针对船舶管路布局设计中的路径规划问题提出一种改进型遗传算法求解方法。建立船舶管路布局设计问题的模型空间、约束条件和优化目标;提出一种基于连接点网格的定长编码方法,结合该编码方法设计了适合改进遗传算法应用的适应度函数和交叉、变异算子,定长编码可降低遗传算子设计复杂度和非法个体修补代价;提出在进化流程中嵌入以“去折弯”和“改模式”两种改善型变异方法构建的爬山操作,以提升算法收敛性和寻优能力。通过仿真实验验证所提算法具有可行性和先进性。     

DWT域抗几何攻击水印算法研究

鲁棒水印面临的最大问题就是几何攻击.小波变换域不具有几何不变性,一个微弱不可察觉的几何攻击就能使小波域水印算法失效.提出了一种新的以特征点作为模板、有效抵抗几何攻击的图像水印算法.它包括:(1)根据小波变换空间各子带呈树形结构的特性,选择每棵小波树中纹理最强的方向子树的树根作为水印嵌入点;(2)根据嵌入点在低频对应位置的能量和该方向子树高频叶子结点的纹理信息确定一种自适应嵌入水印策略;(3)利用Harris-Laplace算子从含有水印的图像中提取出具有几何形变鲁棒性的特征点,将其作为模板;(4)水印检测时,先利用特征点模板通过线性变换恢复几何形变的图像.然后通过统计图像的相关性来验证水印的存在,无需原始图像.仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理和几何变换具有很好的鲁棒性.     

基于Contourlet域重要系数特性的自适应图像水印算法

对图像Contourlet变换的特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种基于Contourlet域重要系数特性的自适应的水印算法,包括:(1)根据Contourlet变换域各阶方向子带的对应关系,利用低频和高频子带的树形结构确定出低频方向子带中的重要系数,以此系数作为水印嵌入位置的索引,把水印嵌入这些重要系数按树形结构映射到中频方向子带中;(2)根据嵌入点对应低频方向子带的能量和高尺度对应子带区域的纹理信息确定了一种自适应地调整嵌入水印强度的策略,使水印在嵌入位置和嵌入强度的选择上都保证使嵌入的水印具有很好的透明性和极大鲁棒性;(3)水印检测无需原始图像,通过统计图像的相关性即可验证水印的存在.仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理具有很好的鲁棒性.     

抗几何攻击的量化鲁棒水印技术研究

提出了一种能够有效抵抗旋转、平移、缩放等基本几何攻击的鲁棒图像水印方案,在其嵌入方案中,提出一种几何不变量——基于图像圆区域内的统计特征不变性。利用该不变性,可以较好地矫正几何形变。在嵌入方案中,实现了在一个嵌入点上嵌入2比特水印信息量,并且利用HVS特性,把水印自适应地嵌入在视觉不敏感区域的纹理方向上。在水印提取方案中,利用特征圆形区域矫正形变,然后在DCT变换域中盲提取水印。实验结果表明,该水印方案具有很好的透明性,同时具有较强的抵抗基本几何形变能力,并且对于一般的图像处理、JPEG压缩等攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于PSNR的迭加量化公开水印算法

图像有好的视觉质量又要有高的鲁棒性是当今数字水印研究的热点与难点之一。提出了一种在确定图像质量的前提下具有高鲁棒性的公开水印算法,在其嵌入算法中,首先确定嵌入水印图像的质量——通过控制图像的峰值信噪比(PSNR)来实现,再根据图像所要达到的峰值信噪比来设计水印嵌入步长;另外,水印信号是通过权平均的方式迭加量化到图像DCT域的多个低中频系数上,根据人眼视觉系统(human visual system)的特性,按图像内容自适应量化嵌入,很好地解决了不可见性和鲁棒性之间的矛盾。实验结果表明,该水印算法能保证图像具有很高的视觉质量,同时对于常见的图像处理和攻击具有很好的鲁棒性。     

基于Contourlet域特征点的抗几何攻击水印方法

有效抵抗几何攻击的水印算法是目前水印技术研究的难点之一,很小的几何变形就可能使大多数水印算法失效.对图像Contourlet变换和Harris-Affine算子的特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种以仿射不变特征点的基于Contourlet的抗几何攻击水印算法.首先,用Contourlet变换提取出多尺度、多方向的纹理信息;再用Harris-Affine检测算子从变换域的中、低频方向子带中提取出仿射不变特征点,结合自适应局部结构的特征尺度确定特征区域,并用U变换对其归一化处理,水印就自适应地嵌入到归一化后的区域中;水印嵌入采纳矢量量化的策略,将水印信息重复嵌入到不同方向子带、多个不相交的局部仿射不变特征区域.检测时,利用特征点实现水印的重同步,采用多数原则来提取水印的位信息,无需求助于原始图像.仿真结果表明,算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和去仿射攻击均具有较好的鲁棒性