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Contourlet-DCT混合变换的零水印算法

为提高水印图像的安全性,并解决水印嵌入时鲁棒性与不可见性之间的矛盾,提出了一种基于Contourlet-DCT混合变换的零水印算法.首先,利用二值水印图像自身不同的像素值对两个混沌序列进行调制加密,并将调制后的结果作为加密的水印图像.接下来对载体图像依次进行Contourlet与DCT变换从中提取能量特征,再对提取的特征进行奇异值分解,选取其中最大的奇异值重组特征矩阵,最后把特征矩阵与加密后的水印图像结合生成注册水印.为验证算法的有效性,将该算法与传统的小波域零水印算法进行了比较,结果表明,混合域零水印算法在多项攻击测试中的鲁棒性均优于后者.     

面向医学图像的篡改检测双重水印算法

针对医学图像中嵌入水印信息造成的鲁棒性与透明性的不平衡问题，提出了一种面向医学图像的篡改检测双重水印算法。首先，采用Sine-Cubic混沌映射加密算法将Sine映射与Cubic映射进行线性耦合，利用得到的混沌序列对版权图像进行加密。其次，对载体图像进行小波变换，并对低频子带进行安全区域划分，根据安全区域内子块熵值将医学图像划分为感兴趣区域（ROI）和非感兴趣区域（NROI）。同时，通过提取ROI的稳定特征与加密的版权构造鲁棒的零水印。最后，将零水印嵌入医学图像NROI子块Schur分解的上三角矩阵最大系数中，同时记录嵌入水印后的最大系数用于篡改检测。实验结果表明：所提水印算法具有不可感知性、鲁棒性和安全性，同时可以准确地定位被篡改的含水印区域；与其他水印算法相比，所提双重水印算法在鲁棒性和算法效率上均有很大的提升。     

基于Logistic混沌加密的NSCT-DWT-SVD彩色水印算法

提出基于Logistic混沌映射加密与NSCT-DWT-SVD结合的关于YUV复合数字水印算法。首先将RGB载体图像转换成YUV彩色模型图像,提取Y分量进行非采样Contourlet变换(NSCT)。将产生的低频子带进行小波变换,并对小波变换的低频系数进行奇异值分解(SVD),然后对水印信息进行Logistic混沌映射加密,确定嵌入强度,将加密的水印信息叠加到彩色图像的奇异值上。仿真实验表明,该算法在保证水印嵌入信息量的前提下,满足水印信息的隐蔽性,同时该算法对常规攻击的稳健性较强,尤其是抵抗旋转攻击和JPEG压缩攻击时,仍能提取出较清晰的水印图像。     

基于NSCT及QR分解的零水印算法

为有效对抗几何攻击,提出了一种利用图像几何校正的非抽样Contourlet变换(NSCT)及QR分解的数字图像零水印技术.该算法对图像进行NSCT变换,并在低频系数子图中提取稳定的SIFT特征点,根据特征点的变化求出几何变换参数.在对几何失真图像进行校正后,进行分块QR分解.取各块中R矩阵行向量2-范数组成序列,二值量化后变换为矩阵并与水印结合生成零水印.仿真实验结果表明,该算法能有效抵抗几何攻击,校正精度好,鲁棒性强,且能够避免水印鲁棒性与不可见性之间的矛盾.     

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

针对彩色水印图像的盲提取算法抗几何攻击鲁棒性不强的问题,提出一种Baker映射与时空混沌相结合的轮廓波变换(Contourlet transform,CT)和QR分解双彩色强鲁棒盲水印算法。首先将彩色水印分离成RGB分量,对三个分量分别进行Baker映射与时空混沌相结合的预处理操作,然后对载体图像的RGB分量分别进行Contourlet变换,分块QR分解得到酉矩阵,最后根据嵌入规则将加密后的水印分通道的嵌入到酉矩阵中。水印提取时利用Radon变换对图像进行几何校正可提高其几何攻击的鲁棒性。仿真结果表明,该算法不仅使嵌入水印后的图像具有良好的不可见性,而且能有效抵抗加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、平移、旋转、马赛克、篡改等攻击,NC值均在0.9以上,对组合攻击也有较强的鲁棒性。      

基于SIFT特征点匹配校正的抗几何攻击水印算法

嵌入水印的数字产品在传播过程中可能遭受到各种攻击,其中几何攻击破坏了水印和图像空间坐标的同步性,很容易使得水印算法失效。因此,抗几何攻击的水印算法成为了数字水印技术研究的热点和难点。本文利用图像尺度不变特征变换(SIFT)特征点所具有的旋转、缩放和平移不变性,提出了一种几何校正方法,该方法根据SIFT特征点的尺度特征和坐标关系实现带水印图像的几何校正。水印嵌入时首先对宿主图像Contourlet变换的低频子带进行分块奇异值分解,然后通过对各块奇异值向量的欧式范数的量化,改变所有奇异值实现水印信息的嵌入。水印提取时先对图像进行相应的几何校正,使得水印信息在受攻击后也能得到同步,从而提高了水印图像的抗攻击能力。仿真结果表明,该算法不可见性良好,水印容量较大,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

基于DWT-PCA和感知哈希的鲁棒零水印算法*

针对数字图像水印容易受到攻击,提出一种基于DWT-PCA和感知哈希的鲁棒零水印算法.首先对原始图像进行多级小波分解,得到小波逼近子图;然后对小波逼近子图进行主成分分析(PCA),取小波逼近子图的第一主成分;通过比较第一主成分中各系数与系数均值的大小关系生成二值序列,即为原始图像的感知哈希序列.结合零水印的概念,水印并未真正嵌入到图像中,而是与图像的感知哈希序列相关联生成密钥,在水印提取过程中使用.实验结果表明,该算法能抵抗较强的常规攻击和一定的几何攻击.     

抗仿射变换的扩频图像水印算法

稳健性是数字水印算法的重要性能指标之一.本文提出了一个抗仿射变换攻击的图像水印盲检测算法.该算法从影响水印稳健性的因素-嵌入策略、水印结构和水印检测的同步三个方面(特别是水印检测同步)来提高水印的稳健性.有意义的水印经过直接序列扩频调制后与一个训练序列一起嵌入于图像DWT域的低频子带.在图像DFT域的中频我们嵌入一个匹配模板.检测时,先检测匹配模板,得到图像所受几何攻击的参数并作几何校正,然后在DWT域根据训练序列作平移同步后检测水印信息.应用所提出的算法,我们把一个由44个字符构成的水印(264 bits)嵌入到一幅512×512×8的图像中,实验结果表明所提出算法在隐藏数据量、对抗常规信号处理和线性几何变换的稳健性方面大大优于已报道的算法.     

基于压缩感知的交互支持双水印算法

 针对一般水印算法功能单一,而双水印算法中两种水印互相干扰的问题,提出了一种交互支持双水印算法.首先将鲁棒水印嵌入图像中,然后从鲁棒水印的密钥中抽取出一部分形成观测矩阵,使用该观测矩阵对图像进行分块压缩感知(Compressive Sensing,CS),观测值即为半脆弱水印,将半脆弱水印作为零水印注册保存.零水印的使用减少了双水印对原始图像视觉效果的影响,可以有效避免两种水印之间的干扰.压缩感知理论的引入实现了两种水印之间的交互支持,一方面,鲁棒水印为半脆弱水印的生成提供观测矩阵及保密支持,另一方面半脆弱水印可以增强鲁棒水印的性能并验证其密钥的真实性.