基于边缘特征的动画零水印算法

为了更有效地提取动画的边缘轮廓特征,提出一种基于边缘特征的动画零水印算法.首先,选取动画中的关键帧并且将关键帧分组,并采用二维离散余弦变换提取低频系数;在变换域的处理上,采用具有良好的多尺度、多方向分析特性的轮廓波变换以提高水印算法的鲁棒性.然后,利用奇异值分解技术得到二值序列并进行保存,在处理水印图像时采用视觉密码技术和混沌置乱技术以增强算法的安全性.最后,将二值序列与处理后的水印图像进行逻辑运算,构造"零水印"密钥.实验结果表明,本文算法在抵抗高斯噪声、裁剪攻击、压缩攻击时都具有很强的鲁棒性,同时能够抵抗一定程度的帧丢失攻击.     

基于QR码的遥感影像数字水印算法

针对遥感影像数据,提出一种基于快速响应矩阵(QR)码的抗剪切与噪声攻击的强鲁棒性盲水印算法. 首先,利用版权认证信息生成QR码水印图像;然后对QR码水印图像执行Arnold置乱并引入纠错编码机制对水印图像进行预处理;最后结合遥感影像的数据特点选择合适的嵌入强度和嵌入位置进行水印嵌入. 水印检测是水印嵌入的逆过程,可采用多数原则进行水印信息位的提取和自纠错. QR码的引入有效提升了水印信息容量,同时也增强了整个水印系统的鲁棒性. 嵌入的水印信息在保持遥感影像精度和统计特性的前提下具备良好的不可见性,且能抵抗高强度的剪切攻击和噪声攻击.     

基于Contourlet变换的彩色图像双水印算法

针对一些用于标识和篡改定位的双水印在抗几何攻击方面表现不好的问题,提出了一种基于Contourlet变换的彩色图像双水印算法。该算法首先在红绿蓝(red green blue,RGB)颜色空间,对G分量进行Contourlet变换和QR分解后嵌入鲁棒水印;其次,提取R、G、B三个通道的特征信息,构成可对该图像进行篡改定位的脆弱水印,在B分量上嵌入该脆弱水印,得到含双水印的彩色图像;最后,采用盲提取水印算法提取脆弱水印和鲁棒水印。选取不同刑侦图像进行实验,实验结果表明,脆弱水印能够准确检测篡改位置;鲁棒水印在抵抗剪切、旋转、缩放、随机打马赛克、噪声等几何攻击方面鲁棒性较好。     

基于小波变换的零水印算法研究

针对数字水印不可见性和鲁棒性之间的矛盾,提出一种改进的基于小波变换的零水印方法。该算法首先基于混沌序列从原始图像小波系数的低频域提取特征水印,然后把得到的特征水印注册到IPR中。实验结果表明,此算法不直接修改载体图像数据,嵌入的水印具有良好的不可见性,对常见的JPEG压缩、噪声、剪切等各种图像攻击具有较强的鲁棒性,而且在不知道密钥的情况下,不可能成功的提取出水印信息,具有良好的安全性。     

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.     

结合编码交织的频数质心零水印算法

针对传统数字水印算法的透明性随嵌入强度的增加而下降,且存在鲁棒性和稳定性差的问题,提出了一种基于极化码与二维交织算法相结合的频数质心零水印算法.该算法依次对水印信息进行极化码编码,二维交织构造出交织矩阵,然后对载体图像进行非下采样轮廓波变换获得其低频系数,再通过分块非负矩阵分解得到一维基矩阵;根据频数分布特征计算局部频数质心以构造出特征矩阵,最后将含有水印信息的交织方阵和特征矩阵进行异或操作生成零水印.大量实验表明,该零水印算法可以有效地抵抗常规的信号处理攻击、几何攻击以及组合攻击,水印提取的归一化系数值在0.88以上,具有较强的鲁棒性和稳定性,且具有良好的实用价值.     

基于非方阵图像DWT-SVD的盲水印算法研究与仿真

为了解决水印算法仅对方阵图像研究的局限性,以及提取的水印信息在剪切攻击方面的不足,提出了一种在离散小波变换域内能够对任意尺寸图像进行变换,并结合矩阵奇异值分解的盲水印算法.通过对载体图像的规范化处理,使得图像可以进行任意级的小波分解,之后利用在奇异值中嵌入双重水印的思想解决了剪切攻击方面的问题.实验结果表明,该算法能够实现水印信息的盲提取,面对多种类型的攻击表现出较强的鲁棒性,并且在剪切攻击方面提取的水印信息比同类算法表现出更好的性能.     

基于时空二维混沌的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于时空混沌的离散余弦变换域(DCT域)自适应彩色图像水印算法.算法采用时空混沌模型生成混沌序列对二值水印进行置乱加密,同时结合改进的人类视觉模型(HVS)图像块分类方法和彩色图像RGB分量特点确定水印嵌入强度,最后,水印被重复嵌入到彩色图像RGB各个分量DCT中频变换系数中.实验结果表明,该算法对于抵抗各种噪声、滤波和压缩等攻击具有非常好的鲁棒性,在分别遭受压缩比为30%、剪切掉25%的攻击时,仍能提取出相似度为0.914和0.869的水印.     

基于Hopfield的DWT数字图像水印新算法

为了保证数字图像水印的鲁棒性和安全性,结合Hopfield神经网络的联想记忆功能,本文提出了一种基于Hopfield神经网络的离散小波变换域数字图像水印新算法。该算法首先对数字图像进行二尺度的离散小波变换,然后再使用Hopfield神经网络对提取的水印进行多级处理和恢复,从而明显地提高了水印图像提取的质量,增强了水印算法的鲁棒性。仿真实验表明:该算法能很好地抵抗噪声污染J、PEG压缩和剪切等攻击。     

基于图像归一化与扩频技术的DCT零水印算法

提出了一种基于图像归一化技术和扩频技术的离散余弦变化零水印方案.首先,分别采用Arnold置乱技术和扩频技术对零水印图像进行处理,以提高水印图像的安全性和鲁棒性;其次,使用图像归一化技术对载体图像进行处理,将处理后的载体图像分成若干块,并对每个小块进行DCT变换;最后,把由每个小块的第一个DCT系数所组成的系数矩阵作为零水印嵌入位置.实验表明,本文提出的算法对仿射变换、JPEG压缩、噪声和图像亮度变化等攻击具有很好的鲁棒性.