一种几何攻击下的数字图像水印检测方法

几何攻击是数字图像水印众多攻击的一种，它不试图破坏图像中的水印信号，而是使水印检测器与水印信号失去同步，致使水印检测器检测不到水印信号，是一种有效的水印攻击方法。该文介绍了一种基于标准化的互相关NCC(normalized-cross correlation)图像固有特征提取及特征点匹配方法，进而利用图像固有特征恢复经几何变换的水印图像，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。     

基于奇异值分解和小波变换的抗几何失真数字水印新方法

目前,大多数鲁棒图像水印所面临的最大问题就是几何攻击,而现有水印技术大都难以抵抗几何变换类攻击,如旋转、尺度变换等,由于几何攻击破坏了水印分量的同步,即使微小幅度的图像旋转或尺度变换都可能导致水印检测过程失败.提出了一种基于奇异值分解和小波变换的方法来盲提取受到几何攻击后的图像中的水印,即利用了奇异值对几何失真的稳健性,又利用了小波变换对一般攻击的稳健性.实验证明,提出的方法对几何攻击具有很好的鲁棒性.     

一种基于DWT抗几何攻击数字水印鲁棒算法

针对大部分数字水印算法抗几何攻击能力差这一难题,提出了一种基于小波变换可抗击几何攻击算法.在水印嵌入部分:首先对宿主图像进行小波分解、嵌入水印,再通过余弦变换求得该水印图像的一个特征向量,利用该特征向量和水印信息通过HASH函数生成一个二值逻辑系列,将该序列作为密钥;水印提取部分为:对待测的图像进行小波变换,再通过余弦变换求得待测图像的一个特征向量,利用该特征向量和密钥通过HASH函数提取出水印.文章最后对水印图像进行了旋转、缩放和扭曲等几何攻击试验.试验表明,该算法有理想的抗几何攻击能力.旋转攻击的旋转角度可达40°,缩放攻击的缩放比例可达0.2,旋转扭曲攻击的扭曲角度可达100°.     

基于移动Agent的数字水印跟踪系统的设计和实现

本文设计了一种基于移动代理的数字水印跟踪系统,它利用移动代理的特性,能够有效地降低互联网中多媒体数字水印检测给服务器和网络带来的沉重负荷,使得多媒体作品的版权保护技术——数字水印能够应用于实践中。     

数字水印:数字产品所有权保护的有力武器

本文是对水印技术的一个简单介绍,它是一种保护数字产品所有权的有效途径。本文分为四个部分：数字水印的概念、原理、一些典型水印算法和研究现状。     

一种基于图像特征的彩色图像水印算法

为了提高水印算法的抗几何攻击能力,提出一种基于图像特征的彩色图像水印算法。首先利用加速鲁棒性特征SURF(Speed-Up Robust Features)算法提取出图像中稳定的特征点,并为其构造SURF特征描述算子,使提取出的特征点具有尺度不变性;然后根据特征尺度的自适应性获得局部特征区域并对其进行归一化处理;之后对局部特征区域进行斜变换,并获得其中频系数;最后结合奇异值分解SVD(Singular Value Decomposition)算法完成水印的嵌入。实验结果表明,嵌入水印后的图像在经过噪声以及几何攻击后,其提取的水印与原水印仍具有较高的相似度,该算法具有较好的鲁棒性。     

基于混沌序列的抗剪切变换攻击数字图像隐藏新算法

研究混沌序列在数字图像隐藏中的应用。由于混沌序列具有易生成性、对初始条件强敏感性、可完全重现性等特点,从而保证了图像隐藏算法的安全性。算法同时采用两种不同的混沌序列,实现对数字图像的快速隐藏。实验证明,该算法具有较高的效率、较好的隐藏与恢复效果和很好的抗剪切功能。     

数字图象离散线性变换的点辖域方法

数字图象的线性变换在计算机视觉图象处理，模式识别和计算机图形学等领域有着广泛的应用。在实数域中这种变换可以提供连续的一一映射。然而，由于图象象素是离散的，常导致变换结果出现不如意的孔洞，破坏了变换图象的质量，给进一步的处理和识别过程带来困难。     

一种提高DCT域水印稳健性的算法

提出了一种能提高水印稳健性的策略和算法,将水印图像先进行处理,分成两部分后分别嵌入到载体图像中,有效地提高了水印的质量。实验结果表明,此种算法具有良好的鲁棒性。     

基于整数DCT变换的新水印算法

鲁棒性及掩蔽性是衡量数字水印算法性能的重要指标。为了用较低算法复杂度使数字水印具有较好的鲁棒性与掩蔽性,提出了一种基于整数DCT变换的新的鲁棒水印算法。该算法利用DCT变换的整数特点,首先对频域嵌入系数进行定量分析,找出适合嵌入的系数与嵌入阈值的大小关系,接着提取每个图像块的DC系数组成一幅新图,选择新图中具有复杂纹理的图像块再次进行整数DCT变换,最后将水印信号嵌入到这些图像块域的系数中。仿真实验结果表明,新算法既保证了水印的掩蔽性,又同时具有很好的鲁棒性,对JPEG压缩、噪声、滤波等攻击都具有很好的免疫能力,即使是在马赛克攻击下也能提取出水印图像。     

自然环境下果实的自动识别技术

利用计算机视觉技术可以识别自然环境下植株上的果实,为自动化采摘提供可能。常用的果实识别方法都具有一定的局限性。以番茄为研究对象,提出基于区域特征的果实自动识别方法,该方法克服了常规方法的局限性,具有一定的通用性和实用价值。