一种DDWT域编码的自嵌入脆弱水印算法

针对目前变换域脆弱水印算法对于篡改恢复能力的不足以及所用变换本身的局限性,提出了一种基于双树小波变换的图像编码自嵌入水印算法。算法的篡改定位和图像恢复分别对应着认证水印和恢复水印。算法以原始载体图像的DDWT域SPIHT编码压缩图像为恢复水印, 将其嵌入到图像的小波分解低频系数上,以增强水印鲁棒性;以嵌入恢复水印的载体图像的低频系数大小特征为认证水印,将其嵌入在图像分块的最低有效位上。实验结果表明,本算法能准确定位非法的篡改操作并具有良好的自我恢复能力。     

多小波域可恢复半脆弱数字水印算法

提出一种多小波域可恢复半脆弱数字水印算法。将缩小的原图像半色调图置乱后作为水印,采用分块自适应量化索引调制将水印嵌入到图像多小波域的低频系数中;利用被篡改的图像半色调图和提取水印的差异进行篡改定位;通过提取水印的逆半色调图实现篡改区域的近似恢复。仿真实验结果表明,该算法有效,且篡改定位精度较高。     

基于斜变换的半脆弱彩色图像水印算法

提出一种基于斜变换的半脆弱彩色图像水印算法。该算法可以嵌入认证和恢复2种水印,实现图像的归属认证和篡改区域的恢复。把认证水印嵌入在经斜变换后的绿色分量中,将压缩图像的斜变换系数作为恢复水印嵌入在各个分量的最末位。在图像遭受篡改时,通过提取各分量的最末位实现图像的自恢复。理论分析和实验结果表明,该算法不仅能检测篡改区域还能近似恢复被篡改的图像,在保证透明性的前提下具有较好的鲁棒性。     

小波与DCT双重域的主动式数字图像内容鉴别方法

提出一种主动式数字图像内容鉴别方法.该方法嵌入鉴别水印和恢复水印,鉴别水印由伪随机数产生器生成,嵌入的鉴别水印与图像篡改位置存在本质联系,实现了对图像的篡改定位.同时利用图像小波变换的近似子带的DCT量化系数作为图像内容特征生成恢复水印信息,并隐藏在DWT系数之中,实现了对图像的篡改恢复.鉴别时引入对角扩展和去除孤立点技术来辅助篡改定位和恢复.实验证明,使用基于小波与DCT双重域的水印算法能较好地将对图像内容的恶意篡改和偶然失真区分开来,可以给出内容篡改的位置,并近似恢复出图像原始内容.     

一种结合SPIHT编码的自嵌入水印算法

针对当前基于DCT(离散余弦变换）的自嵌入水印算法对恢复图像细节能力不足的问题,提出了一种基于小波域内嵌编码的自嵌入水印算法。小波变换克服了DCT在图像压缩中的局限性,SPIHT编码则利用了小波变换系数的特性,提高了压缩性能,在同等的嵌入容量时,使水印含有更多图像信息,从而在保证水印透明性的前提下,较传统方法提高了图像恢复质量。同时,鉴于SPIHT算法为内嵌编码,可根据需要调节水印大小从而改变嵌入强度,这也是传统方法所不具备的。Logistic和Cat双重混沌映射的应用,提高了水印安全性和水印检测的能力。最后,进行了算法性能测试实验,验证了本文算法的有效性。     

用于图像认证的可恢复半脆弱数字水印

为了提高图像认证的可靠性,提出了一种用于图像内容认证的可恢复半脆弱数字水印方案,该方案不仅能鉴别数字图像内容的真实性,还可近似恢复图像中被篡改的区域。该方案基于半色调处理技术,首先将图像半色调处理后生成的二值水印图像经JBIG2压缩后作为嵌入水印,然后经量化索引调制嵌入小波域。用该方案嵌入水印后的图像,在检测时,不但可以定位图像中被篡改的区域,还可以对提取的恢复水印进行解压,并可通过逆半色调处理来重建原图像,用它的对应部分替换被篡改区域来实现对被篡改图像的篡改恢复。此外,由于该算法采用密钥来控制水印的嵌入位置,从而保证了水印的安全性;仿真实验是采用一般性操作和篡改操作相结合的方法,实验结果表明,该算法在保护数字图像内容真实性方面是可行的。     

基于小波变换的用于医学图像的半脆弱水印算法

针对医学图像的特殊性,提出了一种应用于医学的半脆弱水印算法.原始图像的次低位和最低位分别嵌入恢复水印和认证水印.原始图像的高6位进行小波变换,低频系数经量化和混沌置乱后生成恢复水印,将其嵌入到图像的次低位.小容量信息嵌入到原始图像的最低位,生成认证水印.实验结果表明该算法可以准确定位原始图像被篡改的位置,并能对内容被篡改的区域进行恢复.算法中的认证水印能够对医学图像进行有效地认证.该算法能够较好地满足医学图像特殊性的要求.     

一种混合的自嵌入双水印算法

提出了一种基于小波变换的自嵌入的双水印算法。原始图像的次低位和最低位分别嵌入恢复水印和脆弱水印。原始图像的高6位进行小波变换,低频系数生成恢复水印,将其嵌入到图像的次低位。小容量信息嵌入到图像块本身的最低位,生成脆弱水印。本算法可以准确定位原始图像被篡改的位置,并能对内容被篡改的区域进行恢复。     

用于图像认证的小波域量化盲水印算法

提出了一种用于图像内容认证的半脆弱水印算法。该算法利用小波变换模极大值提取图像边缘特征,并结合经混沌映射后的小波低频域特征信息生成两个水印。一个主要用于篡改定位,另一个主要用于检测图像的内容篡改。水印嵌入在小波变换的中频域中。水印提取和认证不需要原始水印信息,提高了水印安全性。实验表明,该算法能有效区分偶然失真和恶意篡改,并能定位出篡改发生的位置。     

基于提升方案小波的半脆弱水印图像认证算法

在小波变换域内,将水印嵌入在特定的小波系数中,对图像带来的失真影响很小,同时可以准确地检测和篡改定位,因此目前实现认证的脆弱水印和半脆弱水印大多在小波域内.提出了一种使用提升小波变换的半脆弱水印方法.在原始宿主图像经过提升小波变换之后的低频子带,根据水印和小波系数的特征自适应地修改小波系数,嵌入过程实现了很好的不可见性和鲁棒性,实现了盲提取,并能准确地实现篡改的检测和定位.