基于原始图像矩的仿射不变性水印算法

现有水印技术大都难以抵抗几何变换类攻击,如旋转、平移和尺度变换等,即使微小幅度的图像旋转或尺度变换都可能导致水印检测过程失败．作者提出一种基于原始图像矩的仿射不变性水印算法．在水印检测前利用原始图像一个或多个几何矩估计水印图像所经过的几何变换,根据估计的参数对水印图像进行相应校正和水印检测,该方法可在任意作用域中实现．给出一种在DCT域中的实现方法,该几何攻击由通用的水印攻击软件Stirmark产生,水印检测过程不需要原始图像．实验结果表明,该方法对于几何攻击具有很好的鲁棒性．     

基于内容的小波域抗几何攻击图像水印算法

为了提高水印的鲁棒性及抗几何攻击能力,提出了一种基于图像内容的小波域抗几何攻击图像水印算法。该算法嵌入的水印是基于原始图像内容产生的,在水印嵌入前,结合图像置乱和纠错编码技术对水印进行置乱与编码,以增强其鲁棒性,水印的嵌入位由随机序列控制;在水印检测前,利用原始图像矩信息估计水印图像所经过的旋转、平移和尺度变换等参数,根据估计参数对水印图像进行相应恢复及水印提取,检测过程不需要原始图像。     

基于伪Zernike矩的图像自适应RST不变水印

针对旋转、缩放和平移等几何攻击能够破坏水印检测的同步性，容易使常规水印算法检测失败的问题，利用图像伪Zernike矩的幅度具有旋转不变的性质，结合奇偶量化，提出了一种图像自适应旋转、缩放和平移不变水印算法．首先计算图像的伪Zernike矩，选取适宜于生成水印的矩，再对所选的矩幅度进行奇偶量化生成自适应水印序列．检测时，利用归一化汉明函数判断水印的相似度．实验结果表明不变水印算法可以抵抗任意角度旋转攻击和缩放攻击．对JPEG压缩，噪声，滤波等常规攻击，提取水印的相似度均在0.95以上。     

基于小波域数据块局部线性嵌入的数字水印

传统的数字水印对压缩攻击具有较好的鲁棒性,但对几何攻击仅仅在一定程度上具有稳定性,本文针对传统方法的不足提出了基于小波域数据块线性嵌入的数字水印。利用局部线性嵌入算法具有平移、旋转和缩放不变性,将水印信息序列嵌入到图像小波域数据块线性嵌入的重构系数中,而不将水印序列嵌入在图像像素值或变换系数中。因此本算法对裁剪攻击具有较强的鲁棒性,同时水印嵌入位置和嵌入强度均由原始图像信息分布决定。实验结果表明,本算法不增加嵌入水印序列信息量,降低了对原始图像的要求,提高旋转、平移、缩放和裁剪攻击的鲁棒性。     

不变矩及其在基于形状特征图像检索中的应用

提出一种快速有效推导不变矩的方法--三角函数生成法,并在此基础上描述了一种基于Hu形状不变矩的图像全局形状特征提取方法和算法.实验结果表明,使用这种算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变化的不变性,适合于进行图像形状的检索.     

小波域内JND数字水印算法的改进

提出了一种鲁棒型盲数字水印算法.在修改基于人类视觉模型的JND阈值基础上,利用契比雪夫多项式迭代所产生的混沌序列作为图像的数字水印,提出了一个新颖的盲水印嵌入与检测算法.实验结果表明,该算法对于常见的图像变换,例如中值滤波、旋转、平移、剪切、JPEG压缩、加噪等都具有较强的鲁棒性,特别是对含有水印的图像在所有角度上的旋转、任意的平移及剪切时,仍能够检测到图像中的水印.     

一种图像纹理特征检索算法

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法,对原始图像进行坐标系的旋转校正,确定方向归一化的图像,再对方向归一化后的图像进行Radon变换．根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性．采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此进行图像检索．基于纹理特征的试验结果表明,该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与RIM算法相比平均检索率提高了3.8％．     

一种基于SIFI的DWT域抗几何攻击水印算法

针对基于小波变换的图像水印算法抗几何攻击问题,提出一种改进的水印算法。该算法先对图像进行三级离散小波变换,利用奇偶量化规则将水印嵌入到低频系数的最大奇异值上。通过尺度不变特征变换特征点估算出几何失真参数,再校正图像并提取水印,达到抵抗几何攻击的目的。实验结果表明,该算法不仅能抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等常规信号处理攻击,也能较好地抵抗旋转、缩放、平移等几何攻击。     

小波和仿射不变矩的目标特征提取方法研究

不变矩是目标识别中重要而有效的特征提取方法。利用小波矩具有的多尺度、平移和旋转不变性进行特征提取,有较高的识别率。但当拍摄角度不同,图像发生形变,识别效果降低。针对这一问题,提出了一种将小波矩和仿射不变矩相结合用于目标特征新的提取方法,并验证本方法的鲁棒性更高,识别效果更好。     

基于视觉掩蔽的二维数字水印算法

提出一种基于视觉掩蔽的小波域二维数字水印新算法.该算法先将水印和图像进行多尺度分解,将分解的水印低频系数嵌入到具有相同尺寸的图像的低频系数中,重构得到水印图像,而水印分解中的高频系数将被保留,在水印检测过程中作为密钥使用.为了实现视觉掩蔽,在嵌入过程中,利用图像小波分解人眼的视觉系统特性,使得水印在不可见和鲁棒性都得到提高.检测水印时需要原始的未加水印的图像.实验结果表明,算法对压缩、加噪、线性滤波、剪裁等具有较高的鲁棒性.     

Image-Moment Based Affine Invariant Watermarking Scheme Utilizing Neural Networks

Watermarking,as a technique for copyright pro-tection,has drawn significant attention from manyresearchers and there has been intensive research inthis areainrecent years.Robustness of watermarkingstill remains one of the key issues for practical appli-cations.Aserious problemconstrainingsome practicalexplorations of watermarking technologyis the insuf-ficient robustness of existing watermarking algorithmsagainst geometric distortionsuch as rotation,scaling,and translation(RST),etc[1].Designi…     

An adaptive blind watermarking scheme utilizing neural network for synchronization

For recent ten years, as an effective means forcopyright protection and authority identification, digitalwatermarking technology has been one of the hottest is-sues with rapid development in the field of multimediainformation security. Currently, many goo…     

基于Zernike矩和BP网络的道路交通标志识别方法研究

道路交通标志的背景相当复杂,颜色失真严重并存在不同程度的几何失真现象。不变矩是图像的一种统计特征,具有平移不变性、旋转不变性和比例缩放不变性,被广泛的应用于图像识别中。在研究了Hu矩和Zerni—ke矩基础上,提出基于Zernike矩与BP网络相结合的道路交通标志识别方法。识别过程分别对图像进行了Hu矩和Zernike矩特征提取、BP网络训练与测试、对形变图像进行分类识别。结果表明：基于Zernike矩和BP网络的交通标志识别方法具有很强的抗图像平移、缩放和旋转识别能力,实现简单、训练速度快、识别率高等特点,且识别准确率优于Hu不变矩目标自动识别。     

一种抗几何攻击的数字图像零水印算法

为加强零水印抗几何攻击的能力,该文提出一种边缘检测与对数极坐标映射相结合的零水印算法。首先利用SUSAN边缘检测法获取图像的重要边缘信息,然后将边缘图进行对数极坐标映射,再与置乱水印异或获取密图。提取水印时只需密图和置乱密钥,无需原始图像。实验结果表明该算法对于旋转、剪贴、缩放等各类几何攻击具有较好的鲁棒性,同时对于加噪、滤波以及JPEG压缩等攻击也具有良好的鲁棒性。     

基于模板匹配的抗几何攻击图像数字水印

数字水印技术是解决数字化时代数字作品版权保护的一个重要手段，衡量数字水印技术先进可靠的标准是能否抵抗各种水印攻击，图像水印的抗几何攻击一直是图像数字水印技术的研究热点，并且远没有达到实际应用的要求，本文提出了基于模板匹配抗几何攻击图像数字水印技术，该技术向图像中嵌入两种水印：模板水印和鲁棒水印，模板水印用来检测图像所经历的几何变换；鲁棒水印用来标识作品的著作权，以作为版权纠纷的证据，对于有版权纠纷的作品，先进行模板水印搜索，测量出图像所经历的几何变换，之后再提取鲁棒水印，区域水印嵌入方法的提出，进一步提高了水印检测的准确性，试验表明该技术能够很好地抵抗诸如旋转、缩放、剪切和平移等几何攻击以及JPEG有损压缩。     

一种抗几何变换的图像盲水印算法

为解决在几何变换时水印无法检测的问题,提出了一种抗几何变换的图像盲水印算法.该算法基于傅立叶变换和对数极坐标变换,实现了可以提取有意义字符的抗几何变换的盲水印算法.在嵌入水印过程中,通过对原始图像进行傅立叶变换,并选择中频部分进行对数极坐标转换变换,然后进行傅立叶变换,将水印嵌入幅度谱矩阵中.在提取水印过程中,结合模板矫正来降低各种积累误差,进行相应的反变换,并用局部最大检测法来提取水印.实验表明,该算法具有较强的鲁棒性,对几何变换、裁剪、压缩、锐化和涂改等抵抗性较强.     

基于二重循环的数字水印算法

针对现有数字水印算法中存在的抵抗联合攻击能力差、水印提取准确率不高等问题,提出了一种基于分块快速傅里叶变换(FFT)的二重循环数字水印算法.先进行图像大小归一化,对其进行分块FFT变换,在每个图像块的FFT系数中通过大小关系调制嵌入若干比特水印,水印按照二重循环嵌入.提取时从任何一个包括所有水印的图像部分中,直接通过判断FFT系数的大小关系来提取水印.实验结果表明,该算法能抵抗滤波加噪等常规信号处理攻击,JPEG压缩等压缩攻击,旋转、缩放、平移等全局几何攻击和裁剪、拼贴等特殊攻击以及它们的联合攻击,并且误码率低,接近0.     

基于Contourlet域特征点的医学图像零水印算法

针对医学图像在传输过程中有可能泄露患者信息的问题,提出一种基于Contourlet域特征点的零水印算法.该算法首先对图像进行Contourlet分解,以此得到低通图像; 然后在低通图像中提取出SIFT特征点,并根据特征点的分布自动定位感兴趣区域(ROI); 最后筛选出一定数量的特征点,以生成特征向量用于水印嵌入.实验结果表明,该算法在抵抗高斯噪声、 JPEG压缩、旋转、缩放、剪切等攻击时具有很好的鲁棒性,可有效保护医学图像中的信息.