基于内容的小波域抗几何攻击图像水印算法

为了提高水印的鲁棒性及抗几何攻击能力,提出了一种基于图像内容的小波域抗几何攻击图像水印算法。该算法嵌入的水印是基于原始图像内容产生的,在水印嵌入前,结合图像置乱和纠错编码技术对水印进行置乱与编码,以增强其鲁棒性,水印的嵌入位由随机序列控制;在水印检测前,利用原始图像矩信息估计水印图像所经过的旋转、平移和尺度变换等参数,根据估计参数对水印图像进行相应恢复及水印提取,检测过程不需要原始图像。     

抗几何攻击的图像水印算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的抗几何攻击的自适应鲁棒水印算法.首先利用SIFT算法从载体图像中提取稳定的特征点;然后根据特征尺度和方向自适应来确定每个局部特征区域大小和方向;最后从中选择具有较大特征尺度互不重叠的特征区域,并利用量化小波系数的方法将水印嵌入到每个局部特征区域内.仿真实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抵抗常规信号处理和几何攻击的能力.     

利用图像局部特征区域的抗几何攻击水印算法

提出了一种新的抗几何攻击的数字水印算法．该算法利用仿射不变点检测器提取特征点,根据特征点构造仿射不变区域作为水印嵌入区域; 嵌入时采用了一种新的模糊推理机制自适应调整嵌入强度．大量的攻击实验证明了所提算法的有效性,实验结果表明该算法对一般信号处理、旋转、缩放、剪切和其他仿射变换具有显著的鲁棒性．     

抗几何攻击的多通道数字图像水印

文中提出一种多通道空间域抵抗几何攻击的数字水印方法,该方法首先将图像分解为多个通道图像,然后适当修改某通道图像数据并由其生成满足某种分布规律的水印模板,最后将该模板嵌入到图像的其它通道图像中.当图像遭受几何攻击时,由于生成水印的图像通道和埋植有水印的图像通道遭受同样的几何变换,因此算法实现了被埋植的水印和水印图像的自同步,回避了被嵌入水印和水印图像同步困难问题,从而具有较好的抵抗几何攻击能力.文中通过实验,验证了算法不但可以抵抗仿射变换攻击,而且可以抵抗多种几何变形攻击.     

基于原始图像矩的仿射不变性水印算法

现有水印技术大都难以抵抗几何变换类攻击,如旋转、平移和尺度变换等,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．作者提出一种基于原始图像矩的仿射不变性水印算法．在水印检测前利用原始图像一个或多个几何矩估计水印图像所经过的几何变换,根据估计的参数对水印图像进行相应校正和水印检测,该方法可在任意作用域中实现．给出一种在DCT域中的实现方法,该几何攻击由通用的水印攻击软件Stirmark产生,水印检测过程不需要原始图像．实验结果表明,该方法对于几何攻击具有很好的鲁棒性．     

一种基于SIFI的DWT域抗几何攻击水印算法

针对基于小波变换的图像水印算法抗几何攻击问题,提出一种改进的水印算法。该算法先对图像进行三级离散小波变换,利用奇偶量化规则将水印嵌入到低频系数的最大奇异值上。通过尺度不变特征变换特征点估算出几何失真参数,再校正图像并提取水印,达到抵抗几何攻击的目的。实验结果表明,该算法不仅能抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等常规信号处理攻击,也能较好地抵抗旋转、缩放、平移等几何攻击。     

基于不变矩和神经网络的三维物体识别

为了提高三维物体识别系统的识别率,研究了将三维物体的不变矩作为物体特征,结合改进的BP神经网络应用于三维物体分类识别。理论分析和仿真实验表明,利用三维物体的不变矩特征能够有效地进行识别,对不变矩特征进行主成分分析可以进一步提高识别性能,达到100%的识别率,并降低神经网络结构复杂性和减少训练时间。     

基于模板匹配的抗几何攻击图像数字水印

数字水印技术是解决数字化时代数字作品版权保护的一个重要手段，衡量数字水印技术先进可靠的标准是能否抵抗各种水印攻击，图像水印的抗几何攻击一直是图像数字水印技术的研究热点，并且远没有达到实际应用的要求，本文提出了基于模板匹配抗几何攻击图像数字水印技术，该技术向图像中嵌入两种水印：模板水印和鲁棒水印，模板水印用来检测图像所经历的几何变换；鲁棒水印用来标识作品的著作权，以作为版权纠纷的证据，对于有版权纠纷的作品，先进行模板水印搜索，测量出图像所经历的几何变换，之后再提取鲁棒水印，区域水印嵌入方法的提出，进一步提高了水印检测的准确性，试验表明该技术能够很好地抵抗诸如旋转、缩放、剪切和平移等几何攻击以及JPEG有损压缩。     

一种抗几何攻击的公钥水印算法

针对现有水印系统中的几何攻击和公开验证这两大问题,提出了一种具有几何攻击鲁棒性的公钥水印算法．利用归一化图像具有仿射攻击不变性,在归一化图像上进行水印的嵌入和检测．同时,利用私钥产生嵌入水印,利用公钥进行水印抽取．私钥经过随机相位偏移生成公钥,公钥与私钥具有特定的相关性．通过相关性判断,水印信息被逐比特地提取出来．Stirmark软件的评测结果显示,该算法具有很好的几何攻击鲁棒性．将公钥用于水印抽取,又实现了水印的公开验证．     

基于不变矩的机器视觉车辆类型识别技术

针对智能交通领域汽车类型识别的应用背景，利用单目视觉开发了基于计算机视觉车辆类型识别系统；论述了单目视觉原理及特征提取的关键技术，利用不变矩及不变矩矢量在图像平移、旋转及比例变换时保持不变的特性，以其作为主要特征实现车辆类型有效识别。试验结果表明，该技术可以实现车辆类型的自动、快速和准确分类。     

Robust Wavelet-Based Facial Image Watermarking Against Geometric Attacks Using Coordinate System Recovery

A coordinate system of the original image is established using a facial feature point localization technique. After the original image transformed into a new image with the standard coordinate system, a redundant watermark is adaptively embedded in the discrete wavelet transform(DWT) domain based on the statistical characteristics of the wavelet coefficient block. The coordinate system of watermarked image is reestablished as a calibration system. Regardless of the host image rotated, scaled, or translated(RST), all the geometric attacks are eliminated while the watermarked image is transformed into the standard coordinate system. The proposed watermark detection is a blind detection. Experimental results demonstrate the proposed scheme is robust against common and geometric image processing attacks, particularly its robustness against joint geometric attacks.     

Robust Wavelet-Based Facial Image Watermarking Against Geometric Attacks Using Coordinate System Recovery

A coordinate system of the original image is established using a facial feature point localization technique.After the original image transformed into a new image with the standard coordinate system,a redundant watermark is adaptively embedded in the discrete wavelet transform(DWT) domain based on the statistical characteristics of the wavelet coefficient block.The coordinate system of watermarked image is reestablished as a calibration system.Regardless of the host image rotated,scaled,or translated(RST),all the geometric attacks are eliminated while the watermarked image is transformed into the standard coordinate system.The proposed watermark detection is a blind detection.Experimental results demonstrate the proposed scheme is robust against common and geometric image processing attacks,particularly its robustness against joint geometric attacks.     

Image-Moment Based Affine Invariant Watermarking Scheme Utilizing Neural Networks

Watermarking,as a technique for copyright pro-tection,has drawn significant attention from manyresearchers and there has been intensive research inthis areainrecent years.Robustness of watermarkingstill remains one of the key issues for practical appli-cations.Aserious problemconstrainingsome practicalexplorations of watermarking technologyis the insuf-ficient robustness of existing watermarking algorithmsagainst geometric distortionsuch as rotation,scaling,and translation(RST),etc[1].Designi…     

一种强鲁棒性的图像数字水印算法的设计

针对当前图像水印的研究现状和存在的问题,提出了一种基于离散小波变换域的数字水印算法。该算法选择在原始图像小波变换的中、低频子带嵌入水印,提高了水印的容量和不可见性。并结合人类视觉系统模型,实现了水印的强鲁棒性。对所提出的算法进行了大量的实验及性能分析。实验结果表明,该算法对常见的图像攻击如JPEG压缩、加噪、剪切等具有较强的鲁棒性,同时也很好地保证了水印的不可见性。     

基于Contourlet变换和不变矩的图像检索方法

利用Contourlet变换具有良好的稀疏特性及其能准确捕获图像中边缘信息的特性,提出一种基于Contourlet变换和不变矩的图像检索方法.利用Contourlet变换分解得到高、低频子带,计算各高频子带的信息熵和低频子带的7个不变矩构成图像的特征向量,采用不同权值的欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,该方法具有较高的查准率,能够对纹理图像进行很好的分类和检索.     

An adaptive blind watermarking scheme utilizing neural network for synchronization

For recent ten years, as an effective means forcopyright protection and authority identification, digitalwatermarking technology has been one of the hottest is-sues with rapid development in the field of multimediainformation security. Currently, many goo…     

基于BP神经网络的战场网络攻击效能评估

战场网络攻击效能评估是网络攻击研究的重要内容.为了评估战场网络攻击效能,构建了战场网络攻击能力评估指标体系,提出了基于BP神经网络的评估方法,给出了构造样本的方法,并用构造的样本对BP神经网络进行训练,最后利用Matlab软件对该网络进行了仿真.通过与模糊综合评判法得出的评估结果相比较,验证了该方法的有效性.该方法减少了评估中人为因素的影响,使评估结果更可信.     

基于对象的抗几何攻击的视频水印算法

MPEG-4标准中基于对象的编码方法具有较好的交互性、可存取性,同时也带来了版权保护的问题.为此,提出一种基于对象的水印算法,该算法使得视频对象从一个视频序列被移动到另一个序列中,仍然能正确提取出水印.该算法通过Radon变换校正视频对象的旋转角度和缩放尺度,将水印嵌入到SA-DCT域中的部分系数中.实验结果表明,该算法能够和MPEG-4编码器有机整合、失真小,能抵抗旋转、缩放等几何攻击.