非线性尺度空间自适应均衡水印算法

针对线性尺度空间水印算法嵌入水印位置定位不够精确,嵌入强度参数选取随机,提出一种非线性尺度空间自适应均衡水印算法。利用KAZE算法提取并筛选出非线性尺度空间稳定性强的特征点,构建嵌入水印区域;将水印图像奇异值分解,构造新矩阵作为待嵌入水印载体,通过调整果蝇优化算法的适应度函数计算嵌入强度,结合DWT-SVD算法自适应完成嵌入水印过程。对受到攻击的水印图像提取特征点,合成特征区域矩阵,使用嵌入水印的逆过程,提取水印。实验结果表明,PSNR值均达到44 dB以上,平均◢NC◣值高达0.99,有效均衡了水印算法的不可见性和鲁棒性。     

基于改进曲率尺度空间技术的图像水印算法

提出一种新的鲁棒性水印算法,利用改进的曲率尺度空间技术,提取图像的少量较顽强角点,用于重建受几何攻击的图像。选取2个chirp信号作为水印信息,将其嵌入图像的分数傅里叶变换（FRFT）域,选用变换阶次和水印嵌入位置矩阵作为算法密钥,根据chirp信号在FRFT域呈现的冲激特征检测水印信号。仿真实验结果表明,该算法具有较高不可见性、安全性和鲁棒性。     

图像块的自适应均衡水印算法

目的 针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法 利用尺度不变特征变换（SIFT）提取原始图像中鲁棒性强的特征点作为水印嵌入区域,将提取的嵌入区域分成4个大小相等且互不重叠的图像块,并对各图像块进行奇异值分解（SVD）,得到与各块相应的奇异值矩阵,各块与水印做一级离散小波变换后产生的各子带相叠加,生成嵌入加密水印块,重组得到水印矩阵,降维后将特征点还原到原始图像。根据果蝇优化算法（FOA）中适应度函数迭代确定加密水印强度参数,构造水印图像的自适应嵌入,来均衡水印的不可见性和鲁棒性,水印检测可直接作用在受攻击后的图像上,无需校正恢复。结果 对标准灰度图像进行多组实验,得到含水印图像峰值信噪比均达到43dB以上;对水印载体图像分别进行噪声、压缩、剪切、旋转仿真攻击实验,提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数都达到0.94以上。结论 SIFT算法实现图像块局部嵌入,提取特征点稳定性强,结合SVD算法使水印嵌入性能良好,利用FOA算法自适应确定最优参数,使水印图像嵌入效果达到最佳状态,最终均衡了水印的不可见性和鲁棒性。     

基于SIFT和非采样Contourlet变换的鲁棒水印算法

针对常见抗几何攻击水印算法存在的不足,设计一种基于SIFT和非采样Contourlet(NSCT)变换的鲁棒水印算法。算法首先利用尺度不变特征变换在载体图像的尺度空间上提取特征点并形成矩形特征区域,然后水印信息自适应量化嵌入特征区域的NSCT低频变换系数中,最后保存若干个稳定特征点用于几何校正。实验结果表明,该算法不仅具有很好的透明性,同时对常见图像处理攻击和几何攻击均具有很强的鲁棒性。     

基于特征点的图像水印嵌入方案

提出一种新的图像水印嵌入算法,用Harris算子提取宿主图像的多个特征点,以选定的个别特征点为中心,形成互不重叠方形区域,并进行小波变换。将水印信息分别嵌入到特征点对应区域的小波低频系数中。实验结果表明,该算法的水印不可感知性较好,且可抵抗多种水印攻击,其中对JPEG压缩、几何剪切等攻击的鲁棒性较突出,可应用于图像的版权保护。     

一种模板和图像特征相结合的数字水印算法

针对目前基于图像特征的数字水印对非等比例缩放攻击鲁棒性不足的现状,提出了一种模板和图像特征相结合的水印算法。该算法首先利用模板信息纠正非等比例缩放的攻击,再用Harris Laplacian检测算子从载体图像中提取出稳定的特征点,然后根据特征尺度自适应确定局部特征区域,并采用圆环量化的方法将水印信息嵌入到局部特征区域中。实验表明,新算法可以保证水印的不可见性,而且对常规信号处理和几何攻击尤其是非等比例缩放具有较好的鲁棒性。     

图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法

目的 为协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高水印算法抵抗几何攻击的能力,提出一种图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法。方法 将宿主图像分成互不重叠的图像块,利用人类视觉系统的掩蔽特性对每个图像块的纹理特征和边缘特征进行分析,选择掩蔽性好的图像块作为嵌入子块。对嵌入子块作2级离散小波变换,将其低频子带进行奇异值分解,通过修改U矩阵第1列元素间的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息。在水印提取前,对几何失真含水印图像利用图像尺度不变特征变换（SIFT）特征点的坐标关系和尺度特征进行几何校正,恢复水印的同步性。结果 对标准灰度图像进行实验,含水印图像的峰值信噪比都可以达到44 dB以上。对含水印图像进行常规攻击和几何攻击,提取出的水印图像与原始水印图像的归一化互相关系数大部分都能达到0.99以上,说明该算法不仅具有良好的不可见性,对常见攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。结论 选择掩蔽性好的图像块作为水印嵌入位置能够充分保证水印算法的不可见性,特别是水印提取前利用SIFT特征点具有旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像实现有效校正,提高了含水印图像抵抗几何攻击的能力,较好地协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

基于支持向量机的鲁棒盲水印算法

提出了一种基于支持向量机的鲁棒盲水印算法.该算法首先用多尺度Harris-Laplace检测算子从载体图像中提取出稳定的特征点,然后根据特征自适应确定局部特征区域,在特征区域选择一些点作为嵌入水印的点,结合图像的邻域相关性,根据灰度图像特点,选取特征向量作为SVR训练模型,进而利用SVR进行预测,调节嵌入点的像素值进行水印的嵌入和提取.实验结果表明,用该技术嵌入水印后的图像具有很好的图像感知质量,时常规信号处理乖去同步攻击特别是JPEG压缩具有较强的鲁棒性.     

基于图像特征的鲁棒性数字水印算法

为了同时实现图像版权保护和图像内容的真伪性鉴定,提出了一种基于数字图像特征的鲁棒性数字水印算法。先利用Hessian变换提取宿主图像的特征区域,并根据每个特征区域内各个像素点的局部方向,将用于版权保护的水印信息嵌入到这些特征区域中。同时,向图像中除特征区域之外的区域嵌入用于图像内容真伪鉴定的脆弱性水印。水印提取过程是水印嵌入的逆过程,在不需要原始图像的情况下实现了版权水印和内容鉴定水印的提取。实验表明,该算法能抵杭大多数的移除攻击等几何篡改,对篡改发生的位置定位效果良好。     

基于DWT-DCT和Zernike矩的灰度级鲁棒性水印算法

鲁棒性是数字水印极为重要的指标.目前大多数文献中的鲁棒性水印方案对常规信号处理攻击均具有良好的鲁棒性,但抗几何攻击的鲁棒性相对较弱.提出了一种新的灰度级鲁棒性水印算法,对常规信号处理攻击和几何攻击均具有良好的鲁棒性.水印算法的鲁棒性由以下3方面获得:1)选择载体图像的内切圆盘作为Zernike矩的计算域,选择内切圆盘的内接正方形作为水印的嵌入区域.2)在载体图像嵌入区域的层叠DWT-DCT域嵌入水印,获得对常规信号处理攻击的强鲁棒性.3)保存原始含水印图像的2个Zernike矩作为校正几何攻击的参数,获得抗几何攻击能力.实验结果表明,该水印算法嵌入容量大,不仅对大角度旋转和大尺度缩放等几何攻击具有很好的鲁棒性,而且可以有效地抵抗有损压缩和常规信号处理攻击.     

小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。     

改进的拼凑算法实现水印嵌入和盲检测

提出一种改进的拼凑算法,用来在空间域实现水印的嵌入和盲检测,算法在不影响原始图像视觉效果的基础上,对常见的图像攻击具有较好的鲁棒性.水印检测不需要原始图像的参与,有效实现了盲检测.     

一种基于超混沌的图像零水印算法

针对已有的零水印算法鲁棒性差、安全性低的问题进行了研究,提出了一种基于超混沌的图像零水印算法,首先利用Chen三维超混沌系统对水印信息进行加密预处理,通过解析各个位平面在分解后对图像的影响,将载体图像中的最低有效位初始化为零;采用块均值二值量化的方法进行特性提取;最后通过对加密水印与Anorld置乱后的特征矩阵进行异或处理得到零水印。仿真攻击实验及与以往零水印算法对比表明,该算法在保持鲁棒性良好的同时,能够抵御噪声、滤波、压缩、剪切等多种攻击。     

基于矩阵Schur分解的彩色图像盲水印算法

针对目前大多数彩色图像数字水印算法中嵌入的水印是二值灰度图像且为提取水印时需要原始宿主图像或原始水印的现状,本文提出了一种将彩色水印嵌入到彩色宿主图像中的盲水印算法。该算法分析了矩阵Schur分解的基本特征,通过修改其上三角矩阵对角线上的最大能量元素来嵌入水印,水印提取过程达到盲提取的目的。实验结果表明,该水印方案不但嵌入和提取的速度快,而且具有较好的水印不可见性(峰值信噪比达到40dB以上)和较强的鲁棒性。     

FastICA图像水印改进算法

FastICA工具可以用于直接叠加或提取的图像水印方案,文章采用了定量分析法选取嵌入矩阵,对水印嵌入不可见性有很大提高,PSNR达到68．55dB,且具有很好的鲁棒性。该图像水印算法进一步提出Inv（A）使提取算法用于直接叠加或提取的图像水印方案中,不仅成功解决了FastICA用于直接叠加或提取图像方案提取水印的两种不确定性问题,而且在一定程度上增强了鲁棒性。     

新式灰度图像盲检测数字水印算法

将冗余离散小波(RDWT)与矩阵Schur分解结合,提出了一种新式灰度图像盲检测数字水印算法。该算法将载体图像进行二级RDWT变换提取其逼近子图低频部分,并将分块后的每个块低频系数进行Schur分解,通过修改Schur分解后的上三角矩阵对角线上的最大能量元素完成对经Fibonacci变换加密后的水印图像的嵌入,水印的提取过程实现了盲提取。实验结果表明,该水印算法水印嵌入的时间仅为0.97s,平均提取水印时间为0.211s,与类似盲水印算法相比,不可见性的PSNR值提高了14.12%,抵抗高斯噪声攻击、椒盐噪声攻击和剪切几何攻击的能力也分别提高了21.32%、17.31%和27.83%。     

平衡多小波视觉密码零水印算法

传统零水印算法构造的水印通常是没有实际意义的二值序列,致使版权辨别不够直观快捷。借鉴视觉密码原理,结合平衡多小波、奇异值分解等技术,提出平衡多小波视觉密码零水印算法。将客户水印作为零水印嵌入到版权图像中,对版权图像进行平衡多小波变换得到实际载体;根据实际载体图像进行块奇异值分解并计算平衡因子得到差值矩阵,由差值矩阵生成过渡矩阵;将过渡矩阵结合2×2视觉秘密图份算法生成图像特征信息;结合图像特征信息和客户水印信息产生零水印。实验结果表明,该算法具有良好的安全性和鲁棒性,是一种可靠的图像版权认证零水印算法。     

基于DWT-DCT和Zernike矩的鲁棒视频水印算法

为了提供数字视频版权的有效保护,提出一种基于DWT-DCT和Zernike矩的鲁棒视频水印算法。在水印嵌入阶段,先将视频帧从RGB空间转换到YCbCr颜色空间;从YCbCr图像帧的亮度分量中选择出嵌入区并进行分块,通过伪随机法选择出多个子块;执行DWT-DCT获得前n个交流分量,并将水印嵌入到这些分量中;执行DWT-DCT反变换获得水印图像,并计算Zernike矩作为校正几何攻击的参数。在水印提取过程中,通过水印嵌入阶段的伪随机密钥来确定嵌入位置,以此进一步提高水印安全性。实验结果表明,该算法具有较高的水印隐蔽性和鲁棒性。     

人眼视觉特性与SIFT相结合的视频双水印算法

针对视频水印容易遭受几何攻击以及水印的鲁棒性与透明性的平衡问题,提出一种基于人眼视觉特性与尺度不变特征变换（SIFT）相结合的抗几何攻击视频双水印算法。首先获取视频序列中人眼视觉掩蔽阈值作为水印的最大嵌入强度。其次,将视频帧进行离散小波变换（DWT）,对中高频子带系数提出基于视频运动信息的自适应水印算法;针对低频子带,提出基于小波低频系数统计特性的抗几何攻击视频水印算法。最后,以SIFT作为触发器判断视频帧是否遭受几何攻击,对遭受几何攻击的视频帧利用SIFT的尺度与方向不变性进行校正,并对校正后的视频帧提取水印信号;针对非几何攻击的视频帧,直接利用中高频提取算法。所提算法与实时性视频水印算法——基于小波域直方图的视频水印（VW-HDWT）算法比较,峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%;与基于特征区域的水印算法相比,水印嵌入容量提高约10倍。实验结果表明,在保证水印透明度较好的情况下,所提算法对常规几何攻击具有较强的鲁棒性。