基于Contourlet和SVD的鲁棒双水印算法

提出了一种Contourlet域的基于奇异值分解的鲁棒水印算法。综合Contourlet变换和奇异值的优点,选择宿主图像Contourlet变换后的低频子带和能量最大的高频子带作为水印嵌入子带,分别嵌入水印信息。水印提取时,从两个子带水印中选择NC值较大的作为最终提取的水印。实验结果表明,该算法在保证了不可见性的同时,对常规攻击和几何攻击均具有较强鲁棒性。     

一种基于Contourlet域的块均值关系的盲水印算法

从Contourlet变换的特点出发,提出一种基于分块均值关系的Contourlet域水印算法。首先将水印图像利用Arnold混沌映射进行置乱,之后对载体图像进行2级的Contourlet变换,选择能量最大的低频子带作为嵌入区域,通过修改选定位置的系数数值嵌入水印,在水印提取时不需要原始图像,实现了水印的盲提取。实验表明所提的算法在抵抗JPEG、椒盐噪声等攻击时有较好的鲁棒性。     

视频水印技术研究综述

文章对视频水印技术作了较为全面的介绍。概括了视频水印的背景知识、定义、应用以及详细的算法分类情况。比较了几种有代表性的实用视频水印算法。然后介绍了对视频水印攻击的分类,并对未来视频水印技术发展的走势进行了展望。     

基于LDPC-OFDM技术的块均值视频水印算法

根据视频水印系统和通信系统的相似性,提出一种基于LDPC-OFDM的块均值视频水印算法。实验结果表明,该算法对视频质量影响小,可以很好地保证视频质量,实现水印的盲提取,且对高斯低通滤波、剪切攻击、高斯白噪声、椒盐噪声攻击及MPEG-2压缩、视频帧同步攻击具有较强的鲁棒性,是一种性能良好的盲视频水印算法。     

一种基于H.264的鲁棒视频水印算法

由于H.264标准视频的流行,对数字视频水的版权保护和认证的需求在不断增加。本文提出了一种基于H.264视频编解码标准的鲁棒视频水印算法。水印经过了增加帧同步信息,扩频编码和纠错编码的预处理后有着很强的鲁棒性。在嵌入过程中,选择了残差的DCT系数与参考块像素的DCT系数和作为嵌入载体,而不是通常的残差DCT系数,该处理可以很好的提高水印算法对视频攻击,如帧率攻击和码率攻击的鲁棒性,同时在嵌入的过程中,通过应用一个针对4*4的DCT的人类视觉系统来控制嵌入强度,使得水印算法对视频的视觉质量的影响降到最小。实验结果表明:本算法对多种攻击,如分辨率攻击、帧率攻击、码率攻击和重编码都有很好的鲁棒性,同时能保持很高的视觉质量。     

神经网络的Contourlet域水印研究

为了更好地保证数字水印的鲁棒性和安全性,提出了一种基于Contourlet变换分解和ANFIS网络结合的数字水印算法.宿主图像先进行Contourlet分解,将置乱后的水印嵌入到Contourlet分解的低频系数中.根据ANFIS网络能够很好的模拟出输入输出之间关系的特点,训练好逼近宿主图像和水印图像之间的关系的ANFIS网络.在接收端用训练好的ANFIS网络盲提取水印,实现了在Contourlet域中采用神经网络盲提取的水印算法.实验结果表明,该水印算法安全性较高,经过噪声干扰、滤波、压缩等攻击具有很好的鲁棒性.     

数字视频水印研究综述

最近数字水印技术已经从静止图像扩展到视频领域。因为视频水印存在巨大的商业利益,具有非常广阔的研究前景。详细阐述视频水印技术的特点,受到的攻击,应用和经典算法,讨论视频水印技术的新发展方向和结合视频特性的视频水印算法。     

基于人类视觉感知的下采样转码视频水印*

提出了一种抵抗下采样转码攻击的压缩域视频水印算法,算法对下采样频域空间的对应中低频系数进行分析来确定服从正态分布的水印序列的嵌入位置,根据Watson视觉感知模型的计算来控制嵌入水印时系数的修改幅度,从而满足图像感知失真限制要求。实验结果表明,该水印算法对一般的噪声攻击和转码过程中最普遍的下采样处理具有较好的鲁棒性,水印的提取采取相关检测原理,不需要原始视频信息。     

基于Contourlet变换的双重视频水印方案

提出一种基于Contourlet变换的双重视频水印方案。对MPEG系统中的I帧进行Contourlet变换,利用二维离散超混沌系统产生的超混沌序列对水印图像进行置乱和加密处理。在低频域重要系数嵌入破坏原始视频水印,使其失去应用价值,同时在高频域嵌入鲁棒水印,实现版权保护。实验结果表明,只有得到授权的用户才能获得高保真的视频信息,版权保护水印提取时不需要原始视频信号。     

以鲁棒性为目标的数字多水印研究

单个的数字水印算法或方案难以应付多种攻击方法的攻击,为此,文章对应用多水印方法提高水印抗攻击鲁棒性问题进行探讨,根据水印抵抗攻击的能力,给出了水印抗攻击鲁棒性的分类定义,同时根据这种能力提高的程度对多水印进行了分类,并由此引申出相关的命题．深入探讨了多水印带来的主要问题,并提出了解决多水印问题的多目标优化数学模型．以视频水印为例,对抗几何变换攻击和帧同步攻山的视频水印联合进行了实验,实验结果表明多目标优化模型能够有效解决多水印带来的问题,且多水印方法能够提高水印抵抗攻击的能力．     

基于Contourlet变换的遥感影像数字水印方案

针对现有变换域遥感影像数字水印算法存在的问题,提出一种基于Contourlet变换的遥感影像数字水印方案。算法首先对宿主遥感影像进行图像归一化;然后,对水印图像进行Arnold置乱预处理,并将置乱后的水印图像利用行扫描形成一维向量,得到二值水印序列作为数字水印信息;最后对宿主遥感影像进行Contourlet变换,并通过奇偶量化将水印嵌入所选Contourlet变换系数中。实验证明该算法对JEPG压缩、滤波和噪声以及旋转、缩放、平移等几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于混沌的Contourlet域抗几何攻击图像水印算法

为了提高水印算法的抗几何攻击性和自适应性,提出了一种基于混沌的Contourlet域抗几何攻击的自适应图像水印算法。首先对载体图像进行Contourlet变换,并对低频子带进行分块奇异值分解,然后根据HVS原理自适应地将混沌加密后的水印信息嵌入到每块的最大奇异值中;最后使用改进的Harris-Laplace算子提取含水印图像的特征点。水印提取时利用受攻击前后图像的特征点矫正图像的几何变形。实验表明,该算法对JPEG压缩、滤波、加噪、旋转、缩放和平移等常规的图像处理和几何攻击具有很强的鲁棒性。     

基于图像归一化的轮廓域数字水印算法研究

为了使Contourlet域数字水印能有效地抵抗几何攻击,提高数字水印的鲁棒性,以图像归一化理论为基础,提出了一种可有效抵抗几何攻击的Contourlet域数字图像水印方案。该方案利用基于矩的图像归一化技术和不变质心理论提取出归一化图像的重要区域,对该重要区域进行Contourlet变换,根据Contourlet变换后图像系数的特性,用奇偶量化的方法将水印信息嵌入到Contourlet变换后中频子带上。实验结果表明,该方案不仅具有很好的透明性,而且具有较强的抵抗常规信号处理及几何攻击的能力。     

联合非下采样Contourlet变换与奇异值分解的多水印算法

为解决最近报道的Contourlet变换域基于奇异值分解的水印算法存在的高虚警率问题, 提出一种多水印算法。对Arnold置乱后的水印图像进行奇异值分解, 将其中一个正交矩阵嵌入原始图像非下采样Contourlet域的两个高频方向子带中, 并利用奇异值来调整原始图像非下采样Contourlet域剩余子带的系数矩阵, 通过逆变换得到含水印图像。抽取水印时首先计算从待检测图像抽出的正交矩阵和真实水印正交矩阵的相似度, 与阈值进行比较, 以决定抽取过程是否进行。由于非下采样Contourlet变换的高冗余性, 最终可抽取出多个水印图像。实验表明, 算法较好地克服了高虚警率问题。一系列的攻击实验证明算法具有较好的鲁棒性。     

基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法

为了提高数字水印产品的抗几何攻击能力,提出一种基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法。该算法首先对宿主图像Contourlet变换后的低频子带进行分块QR分解,通过轻微修改各子块Q矩阵第一列第二行元素和第三行元素的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息,并且利用R矩阵对各子块进行相应的视觉失真补偿操作。在水印提取前,利用尺度不变特征变换SIFT特征点具有的旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像进行几何校正,恢复水印的同步性,使算法具备抵抗几何攻击的能力。实验结果表明,该算法的不可见性良好,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

基于奇异值分解的Contourlet域稳健性数字水印算法*

提出了一种基于奇异值分解的Contourlet域数字水印算法。对置乱后的水印图像进行奇异值分解,在Contourlet域中选取合适的方向子带,利用得到的奇异值来调制系数矩阵,然后通过逆变换获取嵌入水印后的图像。在水印提取中只需要保存原始图像的奇异值,实现了水印的近似盲提取。最后,进行了一系列的攻击实验,证明了与传统小波域水印算法相比,该算法的不可见性和鲁棒性都有了较大的提高。     

基于时空相关性的视频隐写分析

视频中的扩频嵌入是一种典型的隐写方法,能够抵抗视频压缩、噪声添加等多种攻击。为了有效检测利用该方法嵌入的隐藏信息,将隐写过程建模为加性高斯噪声的叠加过程,分析了噪声叠加对视频序列的时间相关性和空间相关性的影响,提出了基于时空相关性的隐写分析算法。该算法利用视频序列中各帧的四方向差分直方图度量隐写对空间相关性的影响,同时利用相邻帧帧间差分的直方图度量隐写对时间相关性的影响。与现有算法相比,本文算法实现简单,实验结果表明本文算法具有更好的检测性能。     

基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法

提出了一种基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法。原始指纹图像经过Contourlet变换后，分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像，选择在低频子带中嵌入经过二维Arnold置乱加密后的水印。嵌入水印时，采用奇偶量化算法修改低频子带的系数。水印提取时，不需要原始图像，实现了盲提取。实验结果表明，提出的指纹图像水印算法能够较好地抵抗JPEG有损压缩、叠加噪声、剪裁等攻击，具有较好的不可见性和鲁棒性，提高了指纹识别的可靠性。     

基于特征点模板的Contourlet域抗几何攻击水印算法研究

抵抗几何攻击的数字水印是目前水印算法研究的热点与难点之一,一个微弱不可察觉的几何攻击就可能使绝大多数水印算法失效.文中对图像的Contourlet变换特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种以特征点为模板的基于Contourlet的抗几何攻击水印算法,包括:(1)在Contourlet变换域最高阶方向子带的相同带内坐标中搜索纹理最丰富的位置作为嵌入位置,这样水印在被嵌入到图像重要区域的同时也保证其被嵌到纹理丰富的区域中;(2)根据嵌入点在低频对应位置的能量和高尺度同方向子带对应位置的纹理信息,确定了一种自适应的水印嵌入强度的策略,使得水印在嵌入位置和嵌入强度的选择上都保证了嵌入的水印具有很好的透明性和极大的鲁棒性;(3)改进了Harris-Laplace算子,利用该算子从含有水印的图像中提取出具有几何形变鲁棒性的特征点作为模板;(4)水印检测时,先利用特征点模板对应点之间的变换关系实现水印重同步,然后通过统计图像的相关性来验证水印的存在.仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理和几何攻击具有很好的鲁棒性.