小波域视觉密码零水印算法

目的传统零水印算法需要构造包含图像特征的水印数据,这样构造的水印往往是无意义的。在已有视觉密码鲁棒水印算法基础上,结合零水印思想,提出小波域视觉密码零水印算法。方法零水印不仅仅是由载体图像生成的,而是其与水印信息共同制造的视觉秘密图份。算法产生2幅图份:主图份(图像特征信息)和所有权图份(零水印)。首先,将载体图像通过合理置乱,去除像素相关性;其次,对置乱后的图像做小波变换,再将小波低频子带分块并对各块做奇异值分解,通过比较块特征值与块特征值均值生成过渡矩阵;然后,将生成的过渡矩阵结合2×2视觉秘密图份算法生成主图份;最后,结合主图份和秘密水印信息产生所有权图份,同时将其保存到认证中心。结果针对零水印信息不够直观,在不对载体进行任何改动的情况下,将有意义二值图像作为零水印嵌入到载体图像中去。即使在很强的鲁棒干扰环境中,本文方法仍然比传统的零水印算法表现出色。结论提出了一种可靠的图像版权认证零水印算法。实验结果表明,算法具有良好的安全性,同时对多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

基于Curvelet-DSVD和视觉密码的强鲁棒零水印算法

为了更好的表现自然图像的曲线特性,进一步提高数字水印算法的鲁棒性,提出一种基于Curvelet-DSVD和视觉密码相结合的强鲁棒零水印算法。首先对原始图像进行Arnold置乱;其次进行Curvelet变换得到低频域信息,对低频域信息进行分块并对各个块进行双奇异值分解(DSVD),利用块最大奇异值与整体奇异值均值之间的关系构造特征矩阵,同时利用视觉密码将水印信息生成两个共享份;最后将其中一个共享份进行Arnold置乱后与特征矩阵进行异或运算生成零水印。实验结果表明,该算法能够有效地抵抗常规攻击,与现有的零水印算法相比,鲁棒性更强,安全性更高。     

Schur分解的快速零水印算法

为解决奇异值分解水印算法中所产生高虚警、鲁棒性不强以及安全性不高的问题,提出一种基于矩阵Schur分解的双重加密快速鲁棒零水印算法。该算法先将原始图像低频块进行矩阵Schur分解得到稳定值;提取Schur分解的块上三角矩阵对角线元素中含有最大能量元素的绝对值,并将其构造过渡矩阵;将该矩阵的平均值与每一个元素值进行比较生成感知哈希二值序列,构造特征矩阵;再将经过混沌映射加密的特征矩阵与斐波那契(Fibonacci)变换加密后的水印信息进行逻辑运算得到零水印;最后在第三方版权认证中心(intellectual property rights,IPR)完成注册。实验表明,在随机载体图像中所提取的水印NC值均在0.5以下,有效地解决高虚警问题;与基于整数小波变换的鲁棒零水印相比,抵抗噪声攻击的性能提高了2.43%;与时域水印算法相比,抵抗JPEG压缩攻击的性能提高了4.88%。     

基于视觉密码和边缘检测的零水印算法

在版权认证领域,传统的水印算法往往是在载体图像中嵌入二值图像。这种算法有两个缺点:一是水印的嵌入改变了载体图像,而在医学和侦查等领域需要保留原始数据;二是图像受到篡改攻击后,很难判断攻击的类型和位置。针对以上两个问题,提出一种基于视觉密码和边缘检测的零水印算法。首先,对载体图像进行置乱和奇异值分解等操作提取特征矩阵;然后,将特征矩阵按照算法生成公有图和私有图;最后,将私有图和零水印存至认证中心。另外,应用游程编码对图像边缘进行无损压缩生成密钥,用来进行篡改检测。实验表明,该算法具有非常好的鲁棒性和安全性,尤其是抵御噪声攻击;在篡改检测方面也具有很好的效果。     

基于位平面理论和奇异值分解的鲁棒零水印算法

针对灰度图像空域算法中水印鲁棒性较差的问题,提出了一种快速、鲁棒性强的零水印算法,并将该算法用于以数字图像为载体的信息隐藏,以实现水印信息的提取和认证。首先利用位平面(BP)理论将图像解析为不同的位平面层次,构造无权值的位平面矩阵,结合各位平面非零值个数生成图像的特征矩阵;然后对特征矩阵分块操作,利用奇异值分解(SVD)生成块最大奇异值矩阵,并通过对生成矩阵二维混沌加密得到注册零水印信息。仿真实验表明,所提算法具有较强的鲁棒性,在同类算法中对抗椒盐噪声攻击的性能提高了6%,对抗常见混合攻击的性能提高了12%。     

RGB空间彩色零水印算法

针对现有零水印算法使用的版权标识大都为结构信息单一的二值图像,且对于几何攻击鲁棒性差等问题,提出一种RGB空间彩色零水印算法。首先将彩色载体图像和彩色水印转换成R、G、B颜色分量,其次对载体图像三个空间分量分别进行Arnold置乱和分块处理;然后计算每个颜色通道各个子块的均值,构成十进制均值矩阵,将均值矩阵转换成8位二进制矩阵,分别生成三个颜色通道的二进制特征矩阵;最后将置乱后的彩色水印分量转换成8位二进制水印信息,分别与载体图像的三个二进制特征矩阵异或生成三个零水印,将三个零水印通过逆编码技术生成彩色零水印。实验结果表明,算法能够有效地抵抗非几何攻击、几何攻击和组合攻击,与相似的零水印算法相比,鲁棒性更好,安全性更高。     

针对彩色图像的新型零水印算法

为了在不破坏图像质量的前提下对图像进行版权保护,提出一种针对彩色图像的零水印算法。算法利用原始图像小波变换后的特征信息与有意义的版权信息结合构造出零水印,加密之后再注册到IPR信息数据库里。版权信息预处理中应用Arnold变换,算法还利用了图像奇异值稳定性良好的特点。实验结果表明,这种算法对常见的图像攻击具有很强的鲁棒性,有效解决了水印鲁棒性与不可感知性之间的矛盾,同时克服了传统零水印算法中只能依靠检测零水印之间的相似度来判定图像版权归属的缺陷。     

增强奇异值分解和细胞神经网络的零水印

目的 针对奇异值分解算法存在的对角线失真、虚警错误等问题,引入一个寻找最抗攻击缩放比例的参数,提出基于增强奇异值分解的零水印算法。方法 首先将离散小波变换作用于原始图像,对分离出的低频逼近子图进行不重叠分块,对分块后的低频逼近子图作离散余弦变换得到低频系数矩阵,再分别对每个块矩阵进行增强奇异值分解,将得到的最大奇异值与最大奇异值均值作比较构成特征向量;然后对水印图像进行Arnold变换和Logistic映射得到置乱加密后的水印图像;最后将特征向量和置乱加密后的水印图像分别作为细胞神经网络的起始值和控制输入值,通过设定细胞神经网络的反馈模板、控制模板以及阈值来确定具体的可逆逻辑运算。经过可逆逻辑运算处理后的细胞神经网络输出图像即为零水印的注册图像。将注册图像保存到认证中心以证明对图像作品的版权。结果 在JPEG压缩、噪声、滤波、旋转以及剪切等各种攻击下,提取的水印和原始水印的归一化相关值都在96%以上,算法平均运行时间为2.389 s,性能较高。结论 通过利用参数对奇异值矩阵进行调整的方法,不仅增强了算法的鲁棒性,而且解决了奇异值分解（SVD）出现的对角线失真和虚警错误问题。同时通过结合零水印的思想,解决了传统水印算法需在载体图像中嵌入水印而导致的水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

基于DWT和SVD的自适应数字音频零水印算法

为了对数字音频的版权进行有效的保护,结合人类听觉系统和奇异值分解的重要特性,提出了一种小波域数字音频零水印算法。用混沌序列对水印图像进行加密,根据音频信号的时域局部特征选择最适合于构造零水印的音频段,对选取的音频段进行离散小波变换,提取小波域的低频分量作奇异值分解,利用低频系数的最大奇异值构造零水印,实现数字音频的版权保护。实验结果表明,水印的安全性和不可感知性很好;对于不同风格的音频信号,算法均具有良好的鲁棒性,能够有效抵抗高斯噪声、低通滤波、重采样、重量化、剪切以及压缩等攻击。     

基于DWT-SVD域的彩色图像自适应水印算法

为了保护数字彩色图像版权,提出了一种结合离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像自适应水印算法。其主要设计思想是:先将原RGB彩色图像的各颜色分量进行小波分解;再将得到的中、低频带的小波系数与原水印图像分别进行奇异值分解,水印信息的奇异值重复嵌入到三通道中、低频带的小波系数奇异值中,且利用临界视觉阈值与奇异值之间的关系对水印嵌入强度作自适应调节,从而达到增强水印鲁棒性和确保水印透明性的目的。本算法适用于二值及灰度水印,在二值水印的提取过程中需设定一个提取阈值,以保证提取水印的完整性。仿真结果说明本算法对水印系统的透明性与鲁棒性作了较好的协调,是一种较稳健的算法。     

一种基于小波变换的零水印算法

在水印嵌入的时候,已有的大多数数字水印方法都是对原始图像数据信息作一定的运算修改,使得鲁棒性和安全性受到限制。而零水印不需要修改原始图像的任何信息,可以有更好的透明性。本文提出了一种基于图像置乱和小波变换的零水印算法:首先将水印图像进行置乱,然后利用载体图像一级小波分解后的低频子图和置乱后的水印图像得到提取矩阵,再对提取矩阵进行一定的打乱加密。利用提取矩阵来提取水印,增强了水印的透明性、鲁棒性和安全性。     

一种基于超混沌的图像零水印算法

针对已有的零水印算法鲁棒性差、安全性低的问题进行了研究,提出了一种基于超混沌的图像零水印算法,首先利用Chen三维超混沌系统对水印信息进行加密预处理,通过解析各个位平面在分解后对图像的影响,将载体图像中的最低有效位初始化为零;采用块均值二值量化的方法进行特性提取;最后通过对加密水印与Anorld置乱后的特征矩阵进行异或处理得到零水印。仿真攻击实验及与以往零水印算法对比表明,该算法在保持鲁棒性良好的同时,能够抵御噪声、滤波、压缩、剪切等多种攻击。     

结合视觉密码和离散小波变换的栅格地理数据双重水印

目的 在栅格地理数据的使用过程中,为防止数据被破坏或被篡改,需要加强对数据完整性的检验;为防止数据被恶意传播,需要加强对数据版权信息的保护。双重水印技术可以同时完成这两项任务。方法 利用基于异或的（2,2）-视觉密码方案VCS（visual cryptography scheme）和离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）,对数字栅格地理数据嵌入双重水印,使用半脆弱性水印作为第1重水印进行完整性检验,水印信息依据DWT变换后高频系数中水平分量之间的大小关系嵌入;使用零水印作为第2重水印进行版权保护,提取DWT变换后经低频子带奇异值分解的特征值生成特征份,利用基于异或的（2,2）-VCS,根据特征份和水印信息生成版权份。结果 为验证算法的有效性,对具体的栅格地理数据进行实验分析。结果表明,本文算法中第1重水印能够正确区分偶然攻击和恶意破坏,对含水印的栅格地理数据进行质量因子为90、80、70、60、50的JPEG压缩后,提取出完整性水印的归一化相关系数NC（normalized correlation）值分别是1、0.996、0.987、0.9513、0.949,在定位裁剪攻击时,能准确地定位到篡改的位置,对于定位替换攻击时,能定位到篡改的大致位置;第2重水印具有良好的视觉效果和较强的鲁棒性,对含水印的栅格地理数据进行滤波攻击、JPEG压缩、裁剪攻击、缩放攻击等性能测试,提取出版权水印的NC值优于其他方案。结论 论文基于异或的（2,2）-VCS和DWT提出的栅格地理数据双重水印算法,在实现数据完整性检验的同时达到了版权保护的目的。     

基于图像归一化的彩色图像空域零水印算法

为了有效实现对数字彩色图像的版权保护,本文提出了一种可有效抵抗几何攻击的数字图像空域零水印算法。首先利用基于矩的图像归一化技术将原始图像的绿色分量映射到几何不变空间内;然后以几何中心提取出归一化图像的重要区域;最后随机从重要区域提取特征像素与水印像素按位异或运算构造零水印。理论分析和实验结果表明,本文算法比以图像不变质心提取出归一化图像的重要区域的水印算法的性能更稳定,比基于离散小波同类零水印算法具有更强的抗剪切、几何变换、图像处理和常规信号处理攻击的能力。     

基于空域的水印图像几何校正和零水印算法

为了有效实现对数字图像的版权保护,提出一种通用的水印图像几何校正和零水印算法。,用两个稳定而又相距最远的图像SIFT特征点的变化估计图像所经历的旋转和缩放参数,校正之后,再用一个稳定的SIFT特征点的变化校正图像的平移变换。根据零水印特点,随机从载体图像提取特征像素与水印像素按位异或运算构造零水印。理论分析和实验结果表明,图像几何校正算法能有效恢复水印同步,使水印算法能够正确检测水印;零水印算法具有较好的安全性,比基于DWT的同类零水印算法具有更强的抗剪切、几何变换、图像处理和常规信号处理攻击的能力。     

一种基于DWT域的数字图像零水印算法

提出了一种新的基于DWT和SVD变换技术的数字图像零水印算法。该方案利用载体图像变换后的特征信息与水印信息构造出版权信息,最后经加密再注册到IPR中;而检测水印时,需要版权信息与载体图像的特征信息;此外,算法还应用了图像置乱与混沌加密的方法,提高了鲁棒性和安全性。实验证明,此水印方案不改变载体图像的任何数据,而对常见的图像处理及几何变换攻击却有很强的鲁棒性,有效地解决了水印的鲁棒性与不可感知性之间的矛盾。     

载体独立的深度光照水印算法

随着多媒体技术的发展与完善，数字产品的版权保护需求逐步增大。数字水印是一种保护数字产品版权的有效手段，它一般是通过在数字载体（如文本、图像等）中添加重要标识信息（即数字水印），使载体带有标识信息，但又不影响载体的正常使用。常见的数字水印嵌入方案是通过采用特定算法对载体进行修改来嵌入水印信息的。而在实际的应用场景中，有很多待保护的图像或物件（如艺术画作等）是不允许修改的。基于此背景，提出了一种新的载体独立的深度光照水印算法，在嵌入端通过可见光调制的方法来表达水印信息，从而实现在不对原始载体进行修改的前提下进行水印信息嵌入，并达到版权保护的目的。通过对人眼视觉系统进行分析，提出了基于交替式投影的水印模板图案来嵌入水印信息，使嵌入过程既不需要对原始载体进行修改，也不会影响人眼的视觉感官。而在提取端，设计了基于残差连接的水印提取网络，对采集的水印图像经透视变换后送入该网络来进行水印信息提取。实验在多种条件下进行，并与3种基准算法进行了对比。实验结果表明，所提算法生成的水印图像具有较小的视觉失真，且对“投影-拍摄”过程具有很强的鲁棒性。在不同距离、角度、光照等条件下，水印提取网络具有很高的水印信息提取准确率，且相比其他通用网络具有一定的优越性。     

基于祖冲之交换加密水印算法的研究

可交换加密数字水印(CEW)是一种密码和数字水印相结合的技术,用于多媒体信息安全和版权方面的保护.为了保证载体数据的安全性,提出了基于祖冲之(ZUC)的交换加密水印算法.算法采用ZUC序列密码产生密钥,对载体信息进行模运算加密,水印嵌入操作与数据加密操作的先后顺序,不影响含水印密文数据的产生;在提取水印时,可以实现密码和水印操作的交换.实验表明,密文域提取的水印与明文域提取水印一致,含水印图像的质量高,加解密和水印嵌入提取效率更高,且算法具有一定的鲁棒性.