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。     

用于图像认证的半脆弱数字水印的设计与实现

为了更好地实现半脆弱水印,避免对图像变换造成的舍入误差,采用整数提升小波变换技术对图像进行小波变换。并根据人眼视觉特性设计量化步长,自适应的嵌入水印以提高水印的不可见性和相应的鲁棒性。并设计了半脆弱水印的篡改认证和定位的方案。实验结果表明水印具有良好的不可见性,能较好的实现图像认证。     

基于混沌映射的半脆弱图像水印算法

水印的安全性、抗常规图像处理的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度等是现有基于半脆弱水印技术的图像认证算法需克服的主要问题.提出了一种基于混沌映射的自适应半脆弱水印算法,选取图像小波变换的低频信息作为图像特征并利用混沌映射对初值的敏感性产生两种水印,采用块均值量化调制小波系数的方法完成水印信息的嵌入.实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,可将JPEG压缩等常规信号处理与恶意篡改相区分,并能准确定位篡改区域.     

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。     

基于混沌映射的半脆弱图像水印算法

水印的安全性、抗常规图像处理的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度等是现有基于半脆弱水印技术的图像认证算法需克服的主要问题。提出了一种基于混沌映射的自适应半脆弱水印算法,选取图像小波变换的低频信息作为图像特征并利用混沌映射对初值的敏感性产生两种水印,采用块均值量化调制小波系数的方法完成水印信息的嵌入。实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,可将JPEG压缩等常规信号处理与恶意篡改相区分,并能准确定位篡改区域。     

一种基于多小波变换和SPIHT编码的可恢复半脆弱数字水印算法

提出一种基于多小波变换和SPIHT编码的可恢复半脆弱数字水印算法.为实现篡改恢复,算法将原始图像的高压缩比SPIHT编码添加伪随机序列后置乱、分块生成水印,而后嵌入图像多小波变换的低频分量中,实现自嵌入.利用图像半色调化后的半脆弱性进行篡改定位;通过提取并解压出的自嵌入图像来实现篡改区的近似恢复.仿真实验表明,算法对于篡改定位精度较高,并可实现篡改区的近似恢复.同时,由于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,使算法有较强的实用性.     

基于整数提升小波变换的多功能数字水印

针对大多数水印算法只具有单一的功能,提出了一种新的多功能数字水印算法。首先将图像进行整数提升小波变换,根据不同的嵌入算法调整自适应量化公式分别量化低频系数和水平方向的高频系数。然后将鲁棒水印嵌入到量化后的低频系数,用于版权保护,该水印嵌入方法并没有改变原图像内容,因此不影响第二个水印的嵌入和提取。采用系数抖动调制的方法将半脆弱水印嵌入到自适应量化后的水平方向的高频系数,用于内容认证。实验结果表明该算法能够很好地实现数字图像版权保护、篡改检测和定位。     

彩色数字图像的脆弱数字水印

针对彩色数字图像局部区域内容保护和认证,研究了彩色数字图像的脆弱数字水印.为了保证水印的安全性,利用三维二值混沌序列对原始二值水印图像进行加密,对提取的加密二值水印图像进行解密.嵌入载体图像的水印和从嵌入水印的图像中提取的水印均是加密水印.将彩色数字图像中被保护区域的三个分量的小波变换域分别嵌入加密水印,以保护其内容的完整性和不可篡改性.采用模运算实现水印的嵌入和盲提取.理论分析和实验结果表明,该脆弱水印算法对彩色数字图像保护区域内的任何篡改,都能够正确地检测和定位.     

一种基于哈达玛变换与混沌理论的脆弱水印算法

传统的水印算法,通常使用小波变换对原始图像进行变换。对于复杂图像被篡改,直接的小波变换很难识别。为了准确地定位被篡改的复杂图像,提出一种基于哈达玛变换与混沌理论的脆弱水印算法。该算法首先对图像进行4x4分块,计算每一块的标准差,利用标准差小数部分和水印密钥合成为Logistic混沌映射初值生成脆弱水印。然后将脆弱水印嵌入到哈达玛变换域的直流分量中。图像认证时,不需要原始图像。实验结果表明。对于复杂图像该算法能够检测恶意篡改并进行篡改定位,是一种行之有效的图像鉴别方法。     

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.     

一种基于整数小波变换的医学图像半脆弱水印算法

提出一种应用于医学图像的半脆弱水印算法.首先时RGB图像进行可逆颜色转换,再对亮度分量进行一维整数harr小波变换,然后通过自适应地修改高频系数以嵌入水印.实验表明,该算法具有较高的透明性,对非恶意攻击具有一定鲁棒性,同时能较好地对恶意攻击进行检测与定位,能方便地应用于医学图像管理与保护.     

一种基于图像内容的半脆弱数字水印算法

本文提出了一种新的基于混沌系统的半脆弱数字水印算法,该算法将图像分成两个大小相等的部分,其中一部分用来提取基于图像特征的水印,另外一部分则用来嵌入提取的特征水印,水印嵌入在小波变换的逼近子带中。水印提取算法不需要原始图像,而且通过比较原始水印和水印图像中的特征水印与提取的水印的两个相似度,能够区分图像受到攻击的种类,算法对恶意的篡改攻击能够较好地进行定位。实验结果表明,该算法在保持对常见的JPEG压缩稳健的同时,能有效地区分偶然失真与恶意篡改。     

Digital image authentication and recovery: Employing integer transform based information embedding and extraction

Recently, several semi-fragile watermarking approaches with the additional capability of image recovery have been proposed. However, the security, robustness, and image recovery aspect of these approaches have certain shortcomings. In this paper, a novel semi-fragile watermarking framework using integer transform based information embedding and extraction is proposed, which allows accurate authentication and recovery of the image. It is based on integer wavelet transform with improved security against collage attack, enhanced robustness, and capability of producing better quality recovered image. Security is enhanced by correlating the to-be-embedded watermark with the approximation subband of wavelet transform. Similarly, no unprotected area is left for attacks on the image, either in spatial or transform domain. Robustness is enhanced by using the idea of embedding in largest coefficient inside a group and correlating it with the quantized version of the mean of the group. In particular, the recovery approach is improved by introducing lossless compression and BCH coding of the integer DCT based low-pass version of the cover image itself. Alteration sensitivity is improved compared to traditional block-based approaches and thus the proposed approach can concisely determine the regions where the integrity verification fails. Experimental comparisons with existing approaches validate the usefulness of the proposed multiple semi-fragile watermarking approach.     

基于混沌序列的数字水印图像认证算法

本文在研究离散小波分解和混沌序列特点的基础上,提出了一种新的基于DWT域半脆弱水印算法。该算法以小波系数之间的关系作为水印信息,利用混沌映射产生一个密钥来加密水印信息,并分别嵌入到图像块深层小波域的低频子图中。水印的检测不需要原始图像。大量仿真结果证明,该算法嵌入的数字水印既具有很好的隐蔽性,又具有很理想的鲁棒性。     

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。     

一种基于自适应量化的半脆弱图像水印算法

提出了一种基于自适应量化的半脆弱图像水印嵌入方案，能够在不参考原始载体的情况下对数字图像同时进行版权保护和内容认证．该半脆弱水印嵌入方案具有以下特点：（1）抽取并利用了原数字水印的特征信息（作为辅助水印）；（2）采纳了基于人眼视觉特性的自适应量化策略；（3）数字水印信息的提取不需要原始载体图像；（4）采用整型提升小波变换，克服了小波域水印算法普遍存在的舍入误差问题；（5）能够同时进行版权保护与内容认证，并可确定篡改发生区域．仿真实验表明：该小波域水印嵌入方案不仅对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等常规图像处理具有较好鲁棒性。而且能够对替换等恶意图像篡改做出报警反应，同时其误检率与漏检率等关键技术指标均优于现有半脆弱水印嵌入算法．     

基于小波包分析的数字音频双水印算法

针对以往双水印算法鲁棒性不高和定位不准确的问题,提出一种基于小波包分析的数字音频双水印算法。算法对原始音频信号进行小波包分解,在得到的低频系数和中低频系数中嵌入零水印和半脆弱水印。改进的零水印算法鲁棒性有了很大的提高,能更好地完成音频信号的版权保护;对中低频系数采用量化的方法嵌入二值水印图像,有别于以往算法需将二维图像转换为一维序列,不会对零水印的提取产生影响。该方法对一系列常规处理和幅度缩放都有较好的鲁棒性,不但能确定水印图像遭恶意篡改的位置,而且能够定位原始载体音频的篡改位置,真正实现了对音频信号的内容认证。     

结合Zernike 矩和水印的半脆弱图像认证

水印安全性、抗JPEG 的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度是现有基于数字水印的半脆弱图像认证算法需要克服的主要问题. 本文提出一种结合Zernike 矩和水印的图像认证算法. 利用图像小波变换低频子带的Zernike 矩幅值的半脆弱特性区分恶意攻击和偶然攻击. 结合基于HVS (人类视觉系统) 的水印后，可判断图像是否受到伪认证攻击，提高了水印安全性. 通过采用基于提升格式的整数小波变换，有效降低了算法计算复杂性. 实验结果表明，算法对较低质量因子的JPEG有损压缩鲁棒，对剪切、替换等恶意修改敏感且可准确定位篡改位置.     

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。     

一种彩色图像可恢复半脆弱数字水印算法

提出了一种彩色图像可恢复半脆弱数字水印算法,该算法可准确地实现篡改图像的检测、定位及恢复。算法先将彩色图像从RGB空间转换到YCbCr空间,从各分量提取恢复信号,嵌入色度分量Cb、Cr的小波域中高频子带,然后将Y分量的L+1级小波系数调制成检测水印,嵌入到Y分量的最低频子带。认证时,从Y分量中提取检测水印,初步判断篡改位置,再从Cb、Cr分量中提取恢复信号,恢复篡改区域。仿真实验表明,该算法不仅能对彩色图像进行认证及恢复,并对常规信号处理操作具有较好的脆弱性。