一种基于DWT抗几何攻击数字水印鲁棒算法

针对大部分数字水印算法抗几何攻击能力差这一难题,提出了一种基于小波变换可抗击几何攻击算法.在水印嵌入部分:首先对宿主图像进行小波分解、嵌入水印,再通过余弦变换求得该水印图像的一个特征向量,利用该特征向量和水印信息通过HASH函数生成一个二值逻辑系列,将该序列作为密钥;水印提取部分为:对待测的图像进行小波变换,再通过余弦变换求得待测图像的一个特征向量,利用该特征向量和密钥通过HASH函数提取出水印.文章最后对水印图像进行了旋转、缩放和扭曲等几何攻击试验.试验表明,该算法有理想的抗几何攻击能力.旋转攻击的旋转角度可达40°,缩放攻击的缩放比例可达0.2,旋转扭曲攻击的扭曲角度可达100°.     

硬C-means聚类和DT-CWT变换的数字图像水印算法

为了提高数字水印图像的鲁棒性,提出一种基于硬C均值聚类和双树复小波变换域的图像水印算法。该算法对载体图像进行一层双树复小波变换分解,利用人类视觉特性对其2个低频子带进行硬C均值聚类划分,确定可嵌入信息区域。将二值水印图像信号经过Hilbert曲线置乱和降维,形成一维信号序列。利用图像自身局部相关性,调节水印嵌入强度并修改小波系数值,实现将水印嵌入到可嵌入信息区域。实验表明,该算法具有良好的透明性且对压缩、剪切、噪声和滤波等几何攻击具有高鲁棒性。     

基于DWT及方向可控金字塔变换的抗几何攻击水印

几何攻击会使水印嵌入与检测失去同步,影响水印的检测。为解决几何攻击造成的水印同步问题,基于方向可控金字塔变换域特征实现了水印图像旋转失真的检测,结合归一化小波树熵掩码及小波域人眼对比敏感度掩码完成了小波超树的自适应调制,实现了水印信息的嵌入,基于小波超树算法的抗缩放攻击能力以及采用方向可控金字塔变换设计,算法能够抵抗缩放攻击和旋转攻击。仿真结果表明,算法对几何攻击具有较强的鲁棒性。     

基于DD-DT CWT 和SIFT 的体数据数字水印算法

为了确保三维体数据数字模型信息在网络传输过程中的安全性、完整性,对体数 据数字水印算法进行研究。提出基于双密度双树复小波变换的体数据数字水印嵌入算法,算法 提高了水印的嵌入容量,在兼顾水印不可见性的同时提高了水印抵抗压缩、噪声等攻击的能力; 提出基于尺度不变特征变换的体数据数字水印提取算法,实现了水印嵌入和提取时的同步性, 提高了水印抵抗旋转、缩放等几何攻击的能力。实验证明：算法不可见性好,实现速度快,在 盲检测下能够抵抗压缩、滤波、噪声、平移、旋转、缩放、剪切等攻击,具有较好的鲁棒性。     

基于SIFT特征点的抗几何失真数字水印算法

提出了一种基于图像不变特征的鲁棒数字水印算法。该方法在图像的小波域中嵌入水印;在水印检测之前,利用图像中稳定的SIFT(尺度不变特征变换)特征点估计几何失真参数,对可能失真的水印图像进行校正,从而可以准确的提取水印信息。实验结果表明,该算法对剪裁、旋转、缩放等各类几何攻击具有很好的鲁棒性。     

基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法

文中提出了一种基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法。算法嵌入的水印信息是一幅二值图像,每位水印信息被连续多次嵌入宿主图像小波分解的低频子带。利用提取含水印图像小波分解的低频子图的特征点坐标集估计水印图像遭受的几何失真,根据估计的几何失真参数对受到几何攻击的水印图像进行校正,最后利用神经网络很好的非线性映射和自适应学习功能实现水印信息的盲提取。实验表明,算法对常见的图像处理和几何攻击具有很好的鲁棒性。     

基于改进的不变质心和小波域的鲁棒数字图像水印方法

利用图像不变质心在图像中的相对位置对平移、旋转和缩放的不变性,提出了一种抗几何攻击的图像盲水印算法。算法首先根据水印比特的长度自适应地对原始图像进行特定级的小波分解,并修改某些相对稳定的最低一级的低频子图的小波系数,通过将修改后的系数进行小波重构来嵌入水印接下来以含水印图像的基于改进的不变质心的不变特征矩阵为基础,与Rijndacl加密技术相结合,生成相关的二值逻辑表作为密钥向第三方认证,达到版权保护的目的。该算法在提取水印时不需要原始载体图像和原始水印。实验结果表明,该算法时间复杂度低,能有效抵抗JPEG压缩、裁剪、噪声等常规攻击以及平移、旋转、缩放等几何攻击.     

基于密钥特征点的抗几何攻击图像水印算法

运用满足函数关系的特征点方法建立源图像的坐标系.源图像移入标准坐标系后,基于小波系数块的统计特性,数字水印自适应地嵌入到小波域,然后嵌入特征点.水印检测时,先检测特征点,重新建立已嵌入水印图像的坐标系作为校准系统.无论源图像遭受旋转、缩放或者平移,已嵌人水印的图像变换到标准坐标系后,将消除所遭受的几何攻击.水印检测是盲检测.仿真实验结果表明所提出方法稳健地抵抗一般攻击和几何攻击.特别是特征点满足依赖于密钥的函数关系,有效抵抗了篡改攻击,解决了特征点不依赖密钥的问题.     

一种抗几何失真的彩色图像数字水印算法*

提出了一种基于SIFT(尺度特征变换)特征点校正几何参数的小波域彩色图像水印算法.该算法利用RGB彩色图像中蓝色与绿色分量的小波系数之间的关系,在蓝色水平细节和垂直细节中嵌入相同的水印;水印检测前,利用红色分量中的SIFT特征点估计几何参数,校正失真水印图像,从而可以无失真地提取水印.实验结果表明,该算法对压缩、噪声、剪裁、旋转、缩放等各类几何攻击具有很好的鲁棒性.     

基于小波树调制及方向可控金字塔域特征的抗几何攻击水印

基于小波变换的抗几何攻击水印是当前数字水印研究的难点之一.基于方向可控金字塔变换域能量主方向特征及子带交叉相关特征实现了水印图像旋转失真的检测与恢复,采用基于人眼视觉特性的小波树自适应调制方法在小渡树中完成水印的嵌入,水印的提取基于小波超树的能量对比关系实现.仿真结果表明,该算法可较好地抵抗旋转、缩放和剪切等几何攻击.