基于QR码和DWT-SVD分解的双水印算法

目的为了进一步提高水印的鲁棒性和保护性,文中提出一种基于QR码和DWT-SVD分解的双重水印方案。方法将次级水印的奇异值嵌入主水印经一级离散小波变换后低频系数的奇异值中,再将含有次级水印信息的主水印奇异值嵌入主图像的二级小波变换后低频系数的奇异值中。结果经仿真实验发现,文中算法的主水印和次级水印PSNR值可达66 dB和60 dB,并对于高斯噪声、JPEG压缩、JPEG2000压缩、旋转攻击、对比度增强以及缩放攻击有一定的鲁棒性,攻击后提取的水印相关系数接近于1。结论算法属于非盲水印,在多种攻击情况下都能检测到次要水印,但有时候主水印会严重失真。     

基于QR码的自适应抗打印扫描水印算法

目的提出一种基于QR码的自适应抗打印扫描盲水印算法。方法首先对载体QR码进行三级小波变换,并对低频部分进行4×4分块Schur分解,然后利用子块酉矩阵的系数差值的稳定性,将二值水印信息自适应嵌入到载体QR码中,最后对含水印QR码打印扫描并提取出水印信息。同时,算法实现了盲提取。结果算法能较好抵抗打印扫描攻击,并对高斯噪声、椒盐噪声、斑纹噪声、泊松噪声、JPEG压缩等攻击具有较强的鲁棒性。结论算法具有较强的抗打印扫描性能,可以广泛应用于数字产品的版权保护。     

基于Hough变换旋转校正的QR码全息水印算法

目的为了解决QR码图像不易隐藏水印的难题,提出一种针对QR码载体图像的强鲁棒性频率域数字水印算法。方法利用经双随机相位调制的傅里叶全息技术对水印进行加密,同时对QR码载体图像进行包含高斯模糊以及去除视觉敏感区域的预处理,将全息加密水印的奇异值矩阵加权嵌入到经过二级小波分解的QR码的中频系数后进行还原。Hough变换通过坐标系转换检测QR码图像同方向边缘的直线,后进行旋转校正,以提取水印。结果在合适的嵌入强度下,水印保持了良好的不可见性(PSNR=32.3)。经过二值化攻击、信号处理(滤波、噪声、压缩)、几何变换(平移、旋转、缩放)以及打印扫描处理等一系列攻击,提取出的水印依旧清晰可见。结论提出的算法针对各类攻击有较强的鲁棒性,可抵御任意角度旋转攻击,同时兼顾水印的不可见性,针对QR码的防伪技术具有一定的应用价值。     

基于 DWT-SVD 和 QR 码的抗几何攻击数字水印技术

目的为了抵御QR码数字水印图像的几何攻击,提出一种基于奇异值分解和离散小波变换的数字水印技术。方法利用QR码编码规则,将文本信息编码生成宿主图像;将宿主图像进行对数极坐标变换,然后进行一级小波分解,利用奇异值分解原理在其低频分块中嵌入置乱后的水印图像,形成含水印的QR码图像。结果实验结果表明,该算法可以使QR码水印图像抵抗旋转、缩放、平移(RST)等几何攻击。结论算法有良好的鲁棒性和不可见性,能够作为一个可行的版权保护和认证的工具。     

基于QR码的DWT-SVD数字水印算法

目的 结合奇异值和小波变换的优点, 针对彩色载体图像进行水印的嵌入和提取, 提高水印的鲁棒性和安全性。方法 根据基于DWT-SVD的数字水印算法, 对彩色载体图像进行RGB到Lab颜色空间的转换, 对L分量作二级离散小波变换, 选择低频子带并对其进行奇异值分解, 同时对原始QR码水印进行奇异值分解。最后根据人眼视觉系统 （HVS） 特性, 选择合适的嵌入强度因子嵌入水印。结果 文中算法对于高斯噪声、 椒盐噪声、 斑纹噪声和泊松噪声、 JPEG压缩、 小角度的旋转攻击、 缩放攻击以及对比度增强有一定的鲁棒性。结论 该算法能够抵抗常见的水印攻击, 满足数字防伪以及版权保护的需要。     

基于QR码和DWT-SVD技术的双彩色盲水印算法

目的为了进一步提高盲水印算法的嵌入能力和鲁棒性,提出一种基于QR码和SVD分解的强鲁棒性双彩色盲水印算法。方法基于Arnold变换对水印彩色QR码分通道置乱加密并归一化;将彩色载体图像分通道进行小波变换,并对三级低频子带进行4×4分块SVD分解;通过调节每一子块酉矩阵(2,1)和(3,1)坐标系数的差值将水印信息嵌入到载体图像对应通道中。结果实验结果表明算法具有较高的鲁棒性,对裁切、旋转、JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、高斯滤波、中值滤波、对比度增强等攻击具有较强的鲁棒性。结论由于算法在提取过程中不需要任何原载体图像相关信息,属于盲水印算法,因此文中提出的双彩色盲水印算法在数字产品版权保护中具有较大的实用价值。     

一种抗打印扫描的双彩色QR码水印算法

目的为了提高QR码的抗打印扫描能力,提出一种抗打印扫描的双彩色QR码水印算法。方法将彩色载体QR码分通道,并对各通道进行三级小波变换和SVD分解,将置乱后彩色水印图像分通道嵌入到对应载体图像特征矩阵中,利用DWT-Schur分解嵌入标记矩阵的方法解决SVD分解带来的虚警率问题。结果实验表明,该算法在100%识别的情况下,具有较好的抗打印扫描能力。结论该算法不仅具有较好的抗打印扫描能力,且解决了SVD分解带来的虚警率问题,同时对裁切、旋转和JPEG压缩等攻击具有较好的鲁棒性。     

强鲁棒性全息水印算法

提出了一种强鲁棒性变换域全息水印算法。首先将RGB模式彩色载体图像分离通道,分块后运用DCT转换到变换域,将奇异值分解与傅里叶全息技术结合起来,改善了传统全息水印抗滤波差及不可旋转的缺点。计算机仿真结果表明:该算法能够满足人眼对含水印图像的质量要求,重建的水印与原水印图像相似度高;该算法能够抵抗常见的多种攻击并兼顾了水印安全性与不可见性,在版权保护与信息隐藏的实际应用中具有重要意义。     

基于 QR 码的抗几何攻击数字水印

针对目前数字水印无法抵抗几何攻击的问题,提出了一种基于 QR 码的抗几何攻击数字水印算法。 将文字信息进行了 QR 码编码,所得 QR 码作为水印信息。 将载体图像进行一级离散小波变换,在变换后的低频子图中分块嵌入了水印信息。 实验结果表明,本方法可以抵抗常见的旋转、等比例和不等比列缩放攻击,同时对 JPEG 压缩也具有很好的鲁棒性,此数字水印技术能够广泛应用到数字作品的版权保护中。     

一种基于QR码的彩色图像数字水印

目的提出一种具有高度抗攻击能力的数字水印算法。方法将载体图像从RGB色空间转换到YCb Cr色空间,以其Y通道作为嵌水印通道;将文字信息编码为QR码作为数字水印,再对其Y通道进行离散余弦变换;最后在其中频区域嵌入数字水印。结果该算法重建的水印图像与原水印相似度极高,NC值达到0.99。同时,水印的嵌入对图像质量影响很小,PSNR值高达42.3115,且能抵抗多种噪声的攻击。结论该数字水印技术兼具了水印的安全性与鲁棒性,能够基本满足各类数字作品版权保护的需要。     

基于QR码的抗几何攻击数字全息水印

目的针对含水印QR码图像在扫描和解码过程中的几何攻击,提出一种基于数字全息和傅里叶-梅林变换的数字水印技术。方法以傅里叶-梅林变换构建几何不变域,并利用全息图的不可撕毁性,将水印以全息图的方式隐藏在QR码图像离散傅里叶变换中频幅度谱部分。结果通过对比实验表明,提出算法可以有效抵抗对含水印QR码图像进行的剪切、缩放和旋转等几何攻击,且算法简便,嵌入信息量大。结论在不影响QR码正确识别的基础上,提出算法的鲁棒性和不可见性之间能达到较好的平衡。     

基于QR码与混沌加密的Contourlet域彩色图像盲水印算法

目的针对现行数字水印算法中抗几何攻击能力弱以及嵌入水印信息容量差的问题,提出一种Contourlet变换下QR码与混沌加密相结合的彩色图像水印算法。方法采用QR码作为水印图像,利用Logistic混沌序列对其进行加密,再将加密的水印图像嵌入到二级Contourlet变换的低通子带中,利用系数间的大小关系,修改系数完成水印嵌入与提取。结果通过实验结果可知,水印的嵌入对载体图像影响较小,PSNR值高达42.764,经过旋转、剪切及常规攻击后,提取出的水印均可正确解码。结论该算法具有良好的安全性、不可见性,对于各类攻击具有较优的鲁棒性。水印信息容量高于普通图像,水印提取方式为盲提取,能够更好地满足各类数字作品版权保护的实际需要。     

基于k-Means算法的彩色QR码识别

为了降低彩色QR码解码过程中出现的混叠效应,提高彩色QR码解码的正确率,提出一种基于HSV颜色模型的k-Means聚类算法。为了选择适合彩色QR码的颜色空间模型,通过实验验证了在RGB,Lab,HSV 3个颜色模型下k-Means聚类算法的效果。在HSV颜色模型下,根据等欧氏距离的原则建立彩色编码模块的配色模型,最大程度地减小解码中颜色的混叠效应。彩色QR码解码预处理阶段,利用基于HSV颜色模型的光线补偿的k-Means聚类算法对彩色编码模块进行颜色分离,以提高解码的精度。研究结果表明:在HSV颜色模型下,k-Means聚类效果最好,图像区域分类效果最清晰;所建立的配色模型可以最优地为彩色编码模块配色;基于HSV颜色模型的光线补偿的k-Means聚类算法可以提高彩色QR码解码的正确率。因此,建立合理的配色模型进行彩色编码模块的颜色设置,同时采用基于HSV颜色模型的光线补偿的k-Means聚类算法进行颜色分割,可以大幅度地降低彩色QR码编码模块之间的混叠效应,从而显著提高彩色QR码解码的正确率。     

基于 SDAE 的受损 QR 码恢复算法

目的针对包装产品外壳上黑白QR码易受到污渍侵蚀损坏,长期磨损易模糊,以及图像采集过程易出现失焦模糊、运动模糊,导致无法完成识别需求,提出一种基于栈式降噪自编码器的受损QR码恢复的预处理方法,达到显著修复包装产品上受损的QR码图像并提高其识别率的目的。方法通过深度学习模型栈式降噪自编码器,可以将受到噪声干扰的像素点根据受损像素数据映射到以标准数据为参照的高概率数值点,实现整个受损QR码基于像素点的重构恢复,从而提高识别率。结果通过对实验QR码进行高斯模糊、随机污渍侵蚀等多种方式的损坏,能够将识别率较低或完全不能识别的测试图像集恢复出高质量的QR码图像,显著地提高了识别率,并且速度快、可重复性好。结论采用基于栈式降噪自编码器的受损QR码恢复的预处理方法,能够重建受损的QR码,并可以广泛应用于包装产品QR码识别前的预处理,以提高识别率。