一种具有高攻击类型判别能力的图像空域半脆弱水印算法

在考虑图像对比度特性的基础上,提出了一种图像空域半脆弱水印算法。算法由图像对比度敏感性确定各像素水印嵌入比特位,通过LSB(Least Significant Bit)替换方法自适应嵌入水印,从理论上推导出用于图像认证的篡改检测阈值。对图像对比度特性的充分考虑,可确保算法具有较好的透明性。实验表明,算法对可接受的偶然攻击操作具有一定的鲁棒性,同时对恶意攻击较为脆弱,并且能准确定位图像篡改区域。此外,算法能正确区分偶然攻击与恶意攻击,显示出比同类算法更好的攻击类型判别能力。     

一种基于图像内容的半脆弱数字水印算法

本文提出了一种新的基于混沌系统的半脆弱数字水印算法,该算法将图像分成两个大小相等的部分,其中一部分用来提取基于图像特征的水印,另外一部分则用来嵌入提取的特征水印,水印嵌入在小波变换的逼近子带中。水印提取算法不需要原始图像,而且通过比较原始水印和水印图像中的特征水印与提取的水印的两个相似度,能够区分图像受到攻击的种类,算法对恶意的篡改攻击能够较好地进行定位。实验结果表明,该算法在保持对常见的JPEG压缩稳健的同时,能有效地区分偶然失真与恶意篡改。     

基于整数小波变换的医学图像易碎水印方法

为了对医学图像进行快速鲁棒的认证提出了一种基于整数小波变换的易碎水印算法.该算法首先利用小波分解后的四叉树结构结合树节点上的统计信息和密钥来选择嵌入水印的位置,然后对确定嵌入水印的位置只嵌入1bit的水印信息.该算法具有以下特点：（1）图像嵌入水印后具有较高的信噪比,适用于医学图像的认证;（2）结合小波系数的统计信息来选择嵌入水印的位置,可保证水印的易碎性;（3）小波分解在空频域的特性使得算法对篡改有很强的定位能力;（4）可利用密钥对本算法进行保护,即使算法公开,也能抵挡恶意攻击.实验结果表明,该算法适用于医学图像的认证,并且复杂度较低,实用性较强.     

基于回归型支持向量机的医学图像可视可逆水印算法

随着医学影像技术的发展,医学图像成为医生诊断患者病情的主要依据,为了给患者提供更为准确的诊断和最佳的治疗方案,医学图像共享和专家远程诊断成为重要的诊疗手段。未被保护的医学图像在传输过程中易受到攻击或恶意篡改,为有效保护医学图像信息的完整性并限制未授权用户的使用,提出了一种基于回归型支持向量机的医学图像可视可逆水印算法。该算法首先将可视水印嵌入医学图像中;其次利用回归型支持向量机对水印图像的像素值进行预测,并计算出预测误差,利用纹理度等级自适应确定合适的亮度调节阈值,根据阈值生成一幅全局定位图,将全局定位图加入到原始图像中,以增强算法的鲁棒性;最后利用全局定位图和预测误差之间的相互关系生成一个可视可逆的水印,从而对医学图像进行加密保护。实验结果表明,所提可视可逆算法不仅可应用于传统医学图像,还首次应用于弥散加权图像,且该算法具有较好的鲁棒性和可逆性,能有效避免像素点溢出问题,实现可逆水印的正确提取,提取水印后的图像与原始图像没有任何差异。在水印信息未知的情况下,可视可逆水印去除困难,该特性可有效保护患者信息的完整性和医学图像的权威性。     

基于图像指纹的数字图像水印检测方法

数字水印是近年来出现的一种新的数字媒体产品版权保护技术，然而在实际应用情况下，带有水印的图像不可避免地会受到一些如图像滤波、图像增强、图像锐化和图像压缩等无意攻击及合谋攻击、混淆攻击、削去攻击等恶意攻击。数字图像水印的仿射变换攻击破坏水印检测器与水印信号的同步达到攻击的目的，是一种有效的水印攻击方法。利用图像指纹恢复经仿射变换的水印图像，使水印检测器与水印同步以达到有效检测水印的目的。实验表明，使用该方法能较好地恢复图像，有效地同步水印检测器与水印信号，从而使水印对仿射变换攻击具有鲁棒性。     

基于模糊聚类的DWT域图像半脆弱水印算法

提出了一种基于小波变换和模糊聚类的新颖的半脆弱水印算法,该算法将噪声可视函数作为模糊聚类的一个特征,根据聚类结果确定半脆弱水印的嵌入位置和取值.仿真实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性和水印嵌入位置自适应性,对常规图像处理操作具有较好的鲁棒性,而且能时拼贴攻击、替换部分图像等恶意图像篡改进行检测和定位.     

抗JPEG压缩的半脆弱水印算法

基于JPEG压缩过程的特性,提出了一种能抵抗JPEG压缩的半脆弱盲检水印算法,并给出了理论论证.该算法利用不重叠图像块的DCT变换系数之间的大小关系,选择图像特征作为水印信息进行嵌入.理论分析和实验结果表明,该算法的水印具有很好的抵抗JPEG压缩的能力,并且对剪切、篡改等恶意攻击有很好的篡改定位能力.     

基于（t,n）门限的关系型数据库水印算法

用水印实现数据库版权保护,是数据库安全领域新的研究热点,而提高水印算法的鲁棒性则是其中的一个研究重点.提出基于(t,n)门限的数据库水印算法,在水印图像嵌入时,利用门限算法对水印图像进行分存,得到水印影子,将这些影子与数据库数据混合并嵌入到数据库中,使得对数据库的恶意攻击不会直接破坏水印本身;在提取水印过程中,用若干水印影子的组合还原水印图像,减少了水印被破坏的程度.实验分析表明,该水印算法是有效的,并且具有很好的鲁棒性.     

基于最大意义位(MSB)的图像篡改认证算法

提出一种用于图像认证的半脆弱水印算法,该算法能够区分出恶意攻击和一般的图像处理.实验表明该算法能准确确定篡改的具体位置,同时对JPEG压缩等常规的图像操作具有较好的鲁棒性.这种算法以16×16个像素点为分块单位对图像进行分块认证,通过小波变换并采用SHA-256产生认证信息,再通过颜色量化的方法,把认证水印信息嵌入到图像的最大意义位,在水印的嵌入过程中,以块为单位对认证信息进行置乱后再进行嵌入,保证了认证的可靠性和水印的鲁棒性,有一定的抗攻击能力.     

基于数字水印和数字签名的图像篡改认证算法

提出了一种用于图像认证的半脆弱水印算法, 能够区分出恶意攻击和一般的图像处理.实验表明,该算法能准确确定篡改的具体位置,同时对JPEG压缩等常规的图像操作具有较好的鲁棒性.这种算法以16×16个像素点为分块单位对图像进行分块认证,通过小波变换并采用SHA-256产生认证信息,再通过颜色量化的方法,把认证水印信息嵌入到图像的最大意义位.在水印的嵌入过程中,以块为单位对认证信息进行置乱后再进行嵌入,保证了认证的可靠性和水印的鲁棒性,有较强的抗攻击能力.     

医学图像数字水印的非线性方法

医学图像在存储和传输过程中,不允许做有损压缩等变换。医院给出图像必须是要负责任的,所以医学图像不允许别人改动,特别是在病灶区不能改动。为了确保达到这一目的,一种新的采用符号动力学方法的数字水印被提出。根据这一方法,在嵌入水印的时候,可以使得图像中的关键部分不需要修改。一旦有人改动图像,马上可以从水印检查中发现,可以确保图像不被别人改动。     

基于Laplacian金字塔和小波变换的医学CT图像增强算法

对医学图像进行增强可提高信息的利用率。传统的图像增强方法应用于医学图像时处理效果一般,存在诸多问题,如在增强图像的同时使图像的细节丢失,减弱了图像中目标的边缘信息,降低了图像的对比度。针对上述问题,提出一种基于小波变换和Laplacian金字塔分解的图像增强算法。首先,对原医学图像进行小波变换分解,得到处理结果;然后,对原医学图像进行Laplacian金字塔分解,得到医学图像的高频信息;最后,利用小波变换的结果和Laplacian金字塔分解的结果进行重构,得到增强后的图像。实验结果表明,该方法的增强效果明显优于传统的图像增强算法,对医学图像具有较好的增强效果,同时能更好地抵抗噪声。     

利用改进整数变换实现图像无损信息隐藏

为了在图像中实现无损信息隐藏,并提高数据嵌入容量和隐蔽性,给出一种基于改进整数变换的无损信息隐藏方法。首先对图像块采用改进算法进行整数变换,使得变换前后图像块引入失真较少,然后自适应选择整数变换后引入失真较小的可修改图像块进行整数变换,并嵌入较大数据量的机密信息,在公共信道进行传输后接收端能正确提取机密信息,并无损恢复原宿主图像。实验结果表明,该方法具有较大的数据嵌入容量和较好的隐蔽性,可用于医学图像中隐藏病历信息及遥感、军事图像的无损隐秘传输等领域。     

一种用MATLAB实现的基于小波变换的图象水印技术

论文给出了一种在小波变换域中对静态图像加水印的方案。方案利用了小波分析的优良性质,对小波变换后的载体图像系数块,按水印图像小波变换后的系数块大小进行分块,将分得的系数子块按不同层次不同方向重复嵌入相应的水印系数块。通过与原始载体图像进行比较实现水印的提取。最后与嵌入的水印进行相关性检测来检测提取出的水印是否有效。实验结果表明这个方案取得了良好的效果。     

基于提升小波变换的医学图像融合

目的 将不同模态的医学图像(如CT/MRI图像)进行科学融合,可以有效地丰富图像的信息,提高信息的利用效能,这对于医学临床诊断具有重要的理论研究意义和应用价值。方法 基于提升小波变换的特性,对多模态医学图像的融合算法进行研究。首先,对已配准的源图像进行多尺度分解,得到低频子带和多层高频子带;进而,根据低频子带的特点和各层高频子带的噪声含量不同,提出了低频子带系数采用基于区域平均能量的加权融合规则;对噪声含量较低的低层高频子带采用基于计盒分维法获取分维数,而对噪声含量较高的高层高频子带提出了基于区域梯度能量加权融合规则。结果 分别对灰度图像和彩色图像进行了大量融合实验,并分别在主观视觉特性及客观评价指标下对不同融合算法产生的融合图像的质量进行了分析对比,表明本文算法具有较好的边缘保持度。结论 实验结果表明,较现有算法产生的融合图像,应用本文融合算法得到的图像具有更丰富的信息,更能使图像灰度级分散,具有更良好的视觉特性和评价指标。     

基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的医学 X 射线图像对比度增强算法

医学 X 射线图像是临床上应用最广泛的影像之一。由于需要采用低剂量的 X 射线进行成像,而 X 射线 图像存在一个本质的缺陷,就是低对比度。所以,在临床应用中,往往需要对图像对比度进行增强处理。根据 X 射线图像特性,文章提出了基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的 X 射线图像对比度增强算法。首 先,采用拉普拉斯高斯金字塔变换把图像分解成高频和低频的不同尺度子波段图像;然后对每塔层高频子图像应 用对比度带限的自适应直方图均衡进行处理,相应的各塔层低通子图像使用数学形态学进行增强处理;最后,各 塔层经过增强处理的高频和低频系数,通过拉普拉斯高斯金字塔的逆变换重构出对比度增强的图像。增强图像再 经全局非线性算子进行对比度的增益调整,获得自然的视觉效果。实验结果表明该算法有效地增强了医学 X 射线 图像的对比度,并通过图像对比度评价标准和对比度改进索引度量算法来分析及对比了算法的性能。     

Digital watermarking: Applicability for developing trust in medical imaging workflows state of the art review

Medical images can be intentionally or unintentionally manipulated both within the secure medical system environment and outside, as images are viewed, extracted and transmitted. Many organisations have invested heavily in Picture Archiving and Communication Systems (PACS), which are intended to facilitate data security. However, it is common for images, and records, to be extracted from these for a wide range of accepted practices, such as external second opinion, transmission to another care provider, patient data request, etc. Therefore, confirming trust within medical imaging workflows has become essential. Digital watermarking has been recognised as a promising approach for ensuring the authenticity and integrity of medical images. Authenticity refers to the ability to identify the information origin and prove that the data relates to the right patient. Integrity means the capacity to ensure that the information has not been altered without authorisation.This paper presents a survey of medical images watermarking and offers an evident scene for concerned researchers by analysing the robustness and limitations of various existing approaches. This includes studying the security levels of medical images within PACS system, clarifying the requirements of medical images watermarking and defining the purposes of watermarking approaches when applied to medical images.     

Robust reversible watermarking scheme using Slantlet transform matrix

The need for a robust reversible watermarking method has recently attracted more attention. This paper presents a novel robust reversible watermarking scheme based on using the Slantlet transform matrix to transform small blocks of the original image and hiding the watermark bits by modifying the mean values of the carrier subbands. The problem of overflow/underflow has been avoided by using histogram modification process. Extensive experimental tests based on 100 general images and 100 medical images demonstrate the efficiency of the proposed scheme. The proposed scheme has robustness against different kinds of attacks and the results prove that it is completely reversible with improved capacity, robustness, and invisibility in comparison with the previous methods.     

一种自适应的DFT域数字水印算法

论文提出一种用于数字图像版权保护的DFT域水印算法。该算法对图像分块进行傅立叶变换,利用图像的统计特性和人眼对图像变化的敏感性、自适应地选取相应的图像块及图像块中幅度谱系数的重要性来嵌入水印。该算法在提取水印时不需要原始图像。实验证明,此算法简单易行,具有很好的不觉察性,而且对JPEG压缩、图像的尺度变换、旋转攻击、中值滤波以及噪声干扰等都具有很强的鲁棒性。     

High capacity data hiding schemes for medical images based on difference expansion

Since the difference expansion (DE) technique was proposed, many researchers tried to, improve its performance in terms of hiding capacity and visual quality. In this paper, a new scheme, based on DE is proposed in order to increase the hiding capacity for medical images. One of the characteristics of medical images, among the other types of images, is the large smooth regions. Taking advantage of this characteristic, our scheme divides the image into two regions; smooth region and non-smooth region. For the smooth region, a high embedding capacity scheme is applied, while the original DE method is applied to the non-smooth region. Sixteen DICOM images of different modalities were used for testing the proposed schemes. The results showed that the proposed scheme has higher hiding capacity compared to the original schemes.