基于Blob-Harris特征区域和NSCT-Zernike的鲁棒水印算法

为了有效抵抗水印图像的几何攻击,该文提出了一种基于Blob-Harris特征区域和非下采样轮廓波变换(NSCT)和伪Zernike矩的鲁棒水印算法。首先原始图像进行两层非下采样Contourlet变换后提取其低频图像,然后利用Blob-Harris检测算子对低频图像进行特征点提取,根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,优化筛选出稳定且互不重叠的特征区域并将其四周补零,得到稳定的互不重叠的方形特征区域作为水印嵌入区域,最后计算每一个方形特征区域的Zernike矩,将水印信息嵌入在量化调制正则化Zernike矩的幅值当中。实验结果表明,Lena图峰值信噪比达到40 dB以上时,本文算法对常规图像处理以及缩放、旋转、剪切等几何攻击和组合攻击都有相对较强的鲁棒性。     

Blob-Harris特征区域结合CT-SVD的鲁棒图像水印算法

为了提高水印图像对几何攻击的鲁棒性,提出了一种Blob-Harris特征区域结合轮廓波变换(Contourlet transform, CT)和奇异值分解(singular value decomposition, SVD)的鲁棒图像水印算法。首先在原始图像经过Contourlet变换后的低频分量中提取斑点(Blob)块区域并利用Harris角点检测进行特征点提取,然后根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,选择适中的互不重叠的特征区域,将其四周补零后进行归一化操作,最后将经过小波变换提取的低频水印图像进行奇异值分解,并重复嵌入到每一个归一化圆形特征区域的内接正四边形当中。仿真实验结果表明,本文算法除了对常规攻击有很好的抵抗力之外,对几何攻击也有相对较强的鲁棒性,特别是缩放、平移、剪切以及其组合攻击,NC值均达到0.94以上。      

基于Blob-Harris特征区域和NSCT-Zernike的鲁棒水印算法

针对优化水印算法中未最大化水印鲁棒性以及抗几何攻击较差的问题,本文提出了一种结合离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）和离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）,并融合加速鲁棒特征（Speeded-Up Robust Features,SURF）与粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）的鲁棒水印算法。首先对宿主图像进行DWT以获得其低频图像,接着对低频图像进行分块DCT操作,最后每个DCT块选取两个系数嵌入一位水印。其中,嵌入位置与嵌入强度由PSO优化算法结合多种组合攻击选取。为了避免几何校正中使用原图像,本文利用SURF算法检测嵌入水印后图像的特征信息,并将其用于几何校正。实验表明,本文算法在峰值信噪比达到40 dB以上的情况下,在面临常规信号攻击和几何攻击时均有较好的鲁棒性。

     

基于Baker映射与时空混沌相结合的CT-QR域双彩色鲁棒盲水印算法

针对大多数水印算法抵抗几何攻击（旋转、平移、缩放和剪切）不佳,本文提出了一种非下采样轮廓波变换（Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT）-图变换（Graph-Based Transform,GBT）-奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）结合（多尺度多方向结构张量-模糊C均值聚类）特征区域的鲁棒水印算法。首先利用NSCT变换得到低频区域,接着建立多尺度多方向结构张量寻找稳定的特征点,并用模糊C均值聚类将特征点划分为三簇,构造每个簇中稳定且不重叠的特征区域。然后利用图像局部归一化操作构造水印嵌入区域,将水印嵌入区域分块并对分块区域进行GBT得到稳定的系数矩阵。最后,利用SVD将水印信息相加嵌入到系数矩阵中。仿真实验表明,本文算法在峰值信噪比高于44 dB的情况下,对常规信号攻击和几何攻击均有很好的鲁棒性,特别是在面对旋转、平移、剪切、缩放以及两两组合的几何攻击时,提取的水印归一化相关系数均在0.94以上。     

基于Harris特征点和伪Zernike矩的鲁棒水印算法

抵抗几何攻击的鲁棒性是目前数字水印技术中的热点亦是难点。文中以Harris检测算子和伪Zernike矩为理论基础,提出一种有效抵抗几何攻击的鲁棒水印算法。通过提取归一化图像的Harris特征点,选取部分稳定特征点确定圆形区域并计算伪Zernike矩,并量化调制伪Zernike矩的幅值来嵌入水印信息。实验结果表明,本算法对于抗几何攻击具有较好的鲁棒性,同时也能抵抗常规的信号处理攻击。     

采用几何校正优化的轮廓波水印算法

针对目前的图像水印难以同时抵抗常规攻击和几 何攻击的不足,提出一种新的轮廓波 水印算法。水印嵌入阶段,该方法将宿主图像进行离散小波变换和非下采样轮廓波变换,并 将水印嵌入到熵值最大的高频子带,解决了将水印嵌入低频无法抵抗几何攻击及高频不能 很好抵抗滤波等常规攻击的问题。在水印嵌入前对嵌入区域进行加密处理,提高算法的安全 性。水印提取阶段,利用Zernike矩对含水印图像进行几何校正再进行提取,进一步提高了 算法的抗几何攻击能力。最后利用峰值信噪比和归一化系数对算法进行评价,验证算法的不 可感知性和鲁棒性。仿真实验结果表明,算法在不同的宿主图像和水印图像上均表现良好。 该算法在具有较好不可见性的基础上,除了对常规攻击具有很好的抵抗力,对几何攻击也具 有强鲁棒性,归一化系数(normalization coefficient,NC)均达到了0.99     

基于非下采样剪切波变换和QR分解的鲁棒零水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST,non-subsam-pled shearlet transform)和QR分解的零水印算法。首先,采用NSST对宿主图像进行分解;然后利用Logistic混沌系统从分解后的低频逼近分量中随机抽取出一幅子图,并将其分割成互不重叠的子块;最后对每一个子块进行QR分解,通过判断各个子块R矩阵中第1行元素向量的l1范数和所有子块R矩阵第1行元素向量l1范数的均值之间的大小关系构造零水印。实验结果表明,本文算法对添加噪声、滤波、JPEG压缩和剪切具有很强的鲁棒性,同时还能抵抗一定程度的旋转、缩放和平移(RST)几何攻击。     

基于鲁棒特征的光流研究

光流是动态景象分析的重要步骤,光流是指图像亮度模式的视在运动.多数光流算法依赖于亮度恒定原则,然而由于传感器噪声和不一致的亮度条件,常常不满足亮度恒定要求,为此,提出一种基于鲁棒亮度特征的伪Zernike矩的光流算法,鲁棒亮度特征比亮度更能保持恒定,伪Zernike矩反映局部图像亮度分布,作为光流方程的不变特征.实验结果表明算法性能优于其他经典算法.     

基于特征匹配校正的Contourlet域鲁棒水印算法

几何攻击破坏了水印系统中水印信息和图像之间的同步性,容易导致检测失败,因此抗几何攻击的数字图像水印算法成为研究的热点和难点。文章提出了一种基于特征匹配的Contourlet域鲁棒数字图像水印方法。该算法通过匹配特征点之间的几何关系,计算几何变换参数,校正攻击后的水印图像;通过量化将水印信息嵌入到图像Contourlet域中。实验结果表明,文章提出的算法具有良好的不可见性和抵抗多种攻击的鲁棒性。     

基于区域方向的NSCT与PCNN图像融合算法

针对NSCT移不变形、多尺度性和多方向性等特点,结合脉冲耦合神经网络,量融合规则,高频系数则采用PCNN融合规则。最终对融合后的系数经NSCT 逆变换得到了融合图像。实验结果表明,该方法更好地保留了原图像中的有用信息,并提高了融合图像质量。     

基于分块能量模量化的鲁棒水印算法

论文提出了一种鲁棒水印算法,在DCT域中对包括直流分量在内的分块能量进行模量化,将水印信息调制到量化所得到的余数上。通过研究DCT分块嵌入系数的选择及降低块效应的对策,得出了对DCT直流分量进行模量化嵌入可以有效降低或者避免块效应的结论。实验显示本算法在对抗Jpeg压缩、加噪及剪切等攻击时具有较好的鲁棒性,是有效可行的。     

基于关键点信息的鲁棒参考水印算法

鲁棒参考水印(RRW)算法是基于小波多分辨分析的用于静态图像的数字水印算法,在分析了RRW算法在图像小波分解系数的平均值较小时的缺陷的基础上,根据人眼视觉原理,提出了利用水印的关键点信息来改进RRW算法的思想.与常规RRW算法不同,算法使用关键点信息,在对小波系数进行特征量化时,对关键点取较小的Q值,对非关键点取较大的Q值.在水印检测中,对关键点和非关键点赋予不同的权值,并深入分析了该方法的正向错误概率和负向错误概率的计算公式.实验结果表明,改进算法不但其性能优于原算法,而且还在一定程度上缓解了水印的不可见性和健壮性之间的矛盾.     

一种基于新的正交复数变换的鲁棒水印算法

本文提出了一种基于共轭对称列率复数哈达码变换(CS-SCHT)的鲁棒水印算法.在水印嵌入时,选择图像的CS-SCHT系数幅度作为水印载体,同时设计一种新的人眼视觉系统改善含水印图像的不可见性.检测时,运用Kolmogorov-Smirno方法估计系数幅度的近似分布.然后根据该分布构造局部最优检测器.实验表明该变换适合于水印领域,新检测器具有良好的鲁棒性,且人眼视觉系统能够改善含水印图像的视觉质量.     

Robust Audio Watermarking Algorithm Based on Empirical Mode Decomposition

A novel robust audio watermarking algorithm based on empirical mode decomposition is proposed.The intrinsic feature of the final residual decomposed from the audio frame is selected to embed watermark and the algorithm works by shifting each element of the final residual to make its sum greater or less than 0.The experimental results show that the proposed algorithm does not change the property of the final residual after embedding watermark and the watermark is robust against various kinds of attacks.Compared with existing classic algorithms based on Empirical mode decomposition (EMD),the proposed algorithm largely improves both the robustness and imperceptibility of watermarking.     

基于三维离散余弦变换的鲁棒彩色图像水印算法

针对常见的彩色图像水印算法仅在亮度分量或在每一分量嵌入水印,致透明性和鲁棒性不能达到权衡的问题,提出了一种新颖的基于三维离散余弦变换的RGB彩色图像水印算法。为增强水印的安全性,先对水印图像进行异或加密和Arnold置乱处理;其次对彩色图像进行互不重叠的分块处理,并对每一分块进行三维离散余弦变换;最后对每一分块三维离散余弦变换后的第一个系数采用量化的嵌入方法嵌入水印信号。实验表明,提出的算法具有较好的透明性和鲁棒性,对彩色图像的版权保护应用具有一定的应用价值。     

基于重同步的高容量鲁棒图像水印算法

如何有效地抵抗组合几何攻击,并且提高水印的嵌入容量,一直是数字水印领域一个具有挑战性的课题.针对此种状况,本文提出了一种抗组合几何攻击,且嵌入容量较大的水印算法.首先利用SURF算法从受攻击的图像提取特征点,并与原图像中的少量鲁棒性较强的特征点匹配,根据特征点对间的坐标关系准确估计出仿射矩阵;然后根据仿射矩阵对失真的图像进行几何校正,恢复水印的重同步.由于几何攻击与还原过程中的像素插值仍会导致变换域水印的位置发生细微的误差,本文在空间域嵌入一层定位水印以便精准地同步;最后,考虑到LT码具有良好的纠删性能,因而先将变换域水印信息进行LT码编码,以尽量提高算法的抗剪切性能.实验结果表明,该算法不仅实现了较高容量的嵌入,而且对于剪切、组合几何攻击具有较好的鲁棒性.     

基于SVR的混合域鲁棒音频水印算法

对于常见的基于离散小波变换-奇异值分解的水印算法应对常见的攻击鲁棒性较差的情况,提出一种基于奇异值比(Singular Value Ratio,SVR)的混合域音频水印算法.先将音频分帧,利用音频特性选择适合水印嵌入的帧,然后对水印嵌入帧进行离散小波变换和离散余弦变换,将离散余弦变换系数分为4段,选取中频系数进行奇异值...     

一种基于HVS的DCT域稳健视频水印算法

结合人类视觉系统特性及离散余弦变换理论,提出了一种基于原始视频的稳健性盲水印算法。该算法将置乱后的二值图像水印嵌入到原始视频帧绿色分量的离散余弦变换低频系数中,根据视频内容自适应地选择嵌入深度,较好地实现了水印在宿主视频中的嵌入及盲提取。实验结果表明,该视频水印算法在保证不可知性的同时对诸如Gaussian、帧剪切、Salt等攻击均具有良好的稳健性,即使在攻击强度较大的情况下仍然能够提取出较清晰的水印信号。