基于矢量量化的数字图像水印技术研究

基于矢量量化的数字水印是数字水印技术一个新的研究领域。主要研究基于矢量量化的数字图像水印技术的原理和性能。在简要介绍水印技术和矢量量化技术后阐述了基于矢量量化的数字水印算法的基本原理。通过分析几种典型的矢量量化水印算法,总结出基于矢量量化水印算法的特点是其在嵌入容量和算法易行性方面有绝对优势,并且对于VQ压缩攻击有很好的鲁棒性,但水印图像的质量对于版权保护来说还有待提高。指出进一步研究的方向是结合DCT、DWT、HVS来改善。     

一种新的图像地址矢量量化编码算法

提出一种新的图像矢量量化编码算法。该算法结合相关矢量量化编码算法与地址矢量量化编码算法,首先根据相邻块状态进行编码地址的相关预测,对相关预测失败的图像块采用地址码匹配编码,并采用自适应算术编码进行。测试结果表明,相对于无记忆矢量量化编码算法,比特率约下降３８％－６８％,相对于安平提出的矢量量化地址编码算法以及王卫等提出的相关矢量量化编码算法,比特率约下降２５％以上。     

一种格矢量量化半易损水印算法

在抵抗JPEG压缩的同时保持较好的篡改检测能力是用于图像内容认证的半易损水印的关键问题.提出一种基于格的半易损水印算法,将图像的DCT变换系数分组量化为高维空间中的格点,通过比较格点坐标与DCT系数之间的关系自适应地在格点中嵌入水印信息.实验结果表明,与同类算法相比该算法具有较好的性能,含水印图像的峰值信噪比超过49dB,在抵抗质量因子为50的JPEG压缩的情况下仍具有较好的篡改检测和定位能力.     

一种新的矢量量化编码算法

矢量量化是低位率图像压缩非常有效的一种方法 ,矢量量化基本方法的一个关键问题是需要较长的编码时间 ,尤其对于高维矢量或大的码书 .提出了一种基于 1/ 2 L2 -范数金字塔数据结构的快速编码算法 ,明显加快了编码过程 ,减少了实际对存储器的需求 ,特别对高维矢量和大的码书效果更显著 ,同时保持与全搜索方法相同的编码质量     

一个基于矢量量化的数字水印算法

文章提出了一个新的基于矢量量化的数字水印算法,与基于DCT(DiscreteCosineTransform)、DFT(DiscreteFourierTransform)及DWT(DiscreteWaveletTransform)等的传统水印算法不同,该算法利用码书分割方法和矢量量化索引的特点,在矢量量化的不同阶段分别嵌入水印来保护原始图像的版权,水印检测不需要原始图像。实验结果表明,该方法实现的水印具有良好的不可见性,并对JPEG压缩、矢量量化压缩、旋转以及剪切等空域操作也具有较好的稳健性。     

一种新的基于图像内容的量化盲水印算法

在小波域利用人类视觉系统(HVS)自适应量化小波系数,再依据小波系数自身特点自适应调整来完成水印的嵌入,利用高斯序列增加水印的安全性,提取水印不需要原图,能同时进行版权保护和内容真实性认证.仿真实验表明,该算法对JPEG压缩、叠加噪声等常规图像处理具有较好的鲁棒性,对剪切、替换等恶意图像篡改能准确定位出篡改区域.     

基于自适应量化步长的盲水印算法

提出一种自适应量化步长的盲水印算法,并给出其对称检测方法.该算法充分考虑人类视觉模型,根据图像块纹理复杂度的不同,嵌入不同强度的水印信息.实验结果表明,该算法对多种图像处理有很好的鲁棒性;在受到严重攻击时,通过对称检测能够检测出有效水印.     

一种鲁棒性的2D矢量图形水印算法

为了解决空间信息网络传输和空间信息共享的版权保护问题,提出了一种具有鲁棒性的2D矢量图形的水印算法。在GIS中,矢量图形是其最基本的表达方式,常需针对2D矢量图形的大数据集进行水印嵌入处理,本方法先将空间矢量图层按照自身所含的多边形特征进行分解;对分解后的矢量多边形进行分析,选择合适的多边形的线段,在其顶点处嵌入水印;而提取水印的过程,则是对原矢量图形和水印图形进行分析,根据嵌入水印顶点的位置或坐标值得到水印信息的序列。实验结果证明,该方法对于空间信息的常规图形操作,如矢量图层的坐标变换、平移、旋转、缩放,以及图形的剪切,点的添加删除等,均具有较强的鲁棒性。     

一种基于时变信道的自适应矢量量化方法

提出了一种信道自适应加权矢量量化（CAWVQ）算法。采用对处于两种不同状态的典型码书进行加权的算法,获得与信道状态相匹配的码书,并且只使用较少的存储空间。将该算法应用于噪声信道中,能够有效的提高矢量量化器的性能。仿真实验表明该算法能够比其他算法得到更高的信噪比。     

一种自适应的奇偶量化水印算法

数字水印是数字媒体版权保护的一种有效方法。提出了一种自适应的奇偶量化水印算法,其量化步长由Watson模型和JPEG量化表共同确定,并通过二者自适应地调节量化步长。水印在DCT的中频系数中嵌入,由于采用奇偶量化,水印提取方法简单。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性,算法简单,并能抵抗常规的图像处理和噪声攻击,具有很强的鲁棒性。     

一种基于量化改动的二值图像水印改进方法

在基于单位块内黑白像素比率的二值图像水印算法的基础上。提出了一种改进的量化水印方案。算法在以合适的量化步长保证水印嵌入的稳健性，并大大提高了可嵌入水印的有效块数，同时使得水印改动的像素个数在一个量化步长以内，从而使得水印系统的容量、稳健性以及视觉失真等指标达到一个有效的折中。另外执行算法时无须记录水印嵌入的位置信息，保证了盲提取的要求。实验结果证明了这种用于二值图像水印算法的有效性和改进性。     

一种鲁棒的矢量地图数字水印算法

通过仔细分析MQUAD算法的缺陷,提出一种双重嵌入的鲁棒矢量地图数字水印算法．该算法按地图内所含对象特征把矢量地图分为两层,对不同的图层采用不同算法调制水印信息到各顶点;分别计算两个图层中代表水印信息的位移量,在阈值的控制下,选择有效的顶点并计算顶点坐标平均值即得到水印信息位序列．实验结果表明,文中算法对随机噪声、扭曲变形和各种剪切具有很强的鲁棒性．     

矢量地图水印归一化相关检测的可行性分析与改进

为了使矢量地图水印检测算法具有鲁棒性和运算简单，首先分析了矢量地图归一化相关检测算法的可行性：鉴于矢量地图图形的可嵌入水印长度较短，而且其DFT系数的幅度不能较好地满足高斯分布等原因，对不同图形的水印，采用归一化相关检测方法无法确定检测阈值，因此是不可行的，同时还分析了图形简化对水印检测的影响。为使水印算法抗简化，对几何失真鲁棒及减小运算量，提出了以图形的特征点的DFT系数幅度和相位作为水印嵌人域的方法，并提出了一种以提取水印与原始水印的相关系数作为检测值的实用的检测算法。实验结果表明，该算法是鲁棒的和可行的。     

一种分区域曲线分割的矢量地图水印算法

为了解决矢量地图在资源共享中的版权问题,提出一种分区域曲线分割的矢量地图水印算法.矢量地图是GIS中最基本的表达方式之一,需经常对大数据量的矢量地图进行水印信息的嵌入,该算法先将矢量地图按一定长度分成一定数量的小区域,依据各区域内坐标点的数量将各区域分成不同等级,不同等级区按不同的分割长度对曲线进行分割,根据割点的分布特性得到动态的旋转角度,按此角度进行旋转即可得到水印嵌入点.分割长度与旋转角度的可变性使水印作品在受到裁剪、缩放、旋转和压缩等攻击下,也具有较强的鲁棒性,有效的解决了传统水印算法稳健性和不可感知性之间的矛盾.     

一种采用曲线分割的矢量图水印算法

针对矢量图形既需具有鲁棒性又要保证图形几何精度的问题,提出了一种针对矢量图形水印嵌入、提取和检测方法。水印的嵌入算法是将一幅矢量图形视为曲线的集合,按设定阈值进行曲线分割;再在容差范围内,使每条曲线对应一个水印位,且对曲线中每个结点嵌入一个含有用户证书信息的水印点。水印提取算法则对原图和含水印图进行对应的分割;按嵌入算法的逆过程逐曲线提取出水印信息;再通过计算原水印信息和所提取水印信息的相似度检测水印存在与否和符合程度。实验结果表明,该方法在无攻击和几何变形操作攻击下的水印检测相似度均接近100;且水印图即使在剪裁了的2/3后,仍能保证大于09的相似度;同时,方法具有抗D-P压缩能力,并可借助所给出的相似度阈值经验曲线,控制水印点的偏离角度,或在水印信息检测的自动化处理流程中设定参数,起到既能保证矢量图形的精度,又具有较好的鲁棒性的作用。     

基于图像特征的数字水印算法研究

为了使数字水印具有更鲁棒的抗攻击能力，提出了一种基于图像特征的数字水印新算法。该算法首先利用Harris—Laplace算子提取载体图像特征点；然后结合特征尺度白适应确定局部特征区域；最后，采纳DFT中频幅值比较策略将数字水印信息重复嵌入到多个不相交的局部特征区域中。检测时，根据模糊模式识别的最大隶属度原则检测水印信息。仿真实验结果表明，该新算法不仅具有较好的透明性，而且对常规信号处理（中值滤波、边缘锐化、叠加噪声和JPEG压缩等）和去同步攻击（旋转、平移、缩放、行列去除、剪切和局部随机弯曲等）均具有较好的鲁棒性。     

一种新的大容量数字音频水印嵌入算法

提出了一种新的大容量数字音频水印嵌入算法．该算法具有以下特点：（1）以整型小波变换为基础，不仅降低了舍入误差，而且提高了音频水印的嵌入与检测速度；（2）采纳分段变换及整体修改策略，增强了数字水印嵌入的稳定性；（3）以灰度图像作为数字水印，不仅数据容量大，而且更具层次感和多样性；（4）以保证不可感知性和鲁棒性的良好平衡为前提，实现了数字水印的盲检测．仿真实验表明：所提出的算法不仅具有较好的不可感知性，而且对诸如重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩、叠加噪声等攻击均具有较好的鲁棒性．     

一种强抗压缩的矢量地图数据盲水印算法

针对矢量地图水印强鲁棒性、数据精度和盲检测等要求,提出一种强抗压缩能力的盲水印算法。首先对地图数据进行道格拉斯-普克算法压缩,然后通过改变相邻特征点所组成的三角形的形状嵌入水印。该算法在检测水印时无需原始地图,且对平移、旋转、缩放、随机增加顶点、裁剪和压缩等攻击具有非常强的抵抗能力。实验结果表明,该水印算法具有强鲁棒性、数据精度高以及实用性的优势。