基于图像校正的抗几何变换全息水印算法

目的提出了一种基于图像校正的抗几何变换全息水印算法。方法在水印嵌入时,将原始二值水印图像,利用共轭对称延拓傅里叶计算全息方法生成全息水印,并嵌入在原始图像小波变换的对角线高频系数中,逆变换得到含水印图像。在含水印图像的DFT域中嵌入模版信息,在水印提取时,首先利用模版信息对图像进行校正,然后提取水印信息。结果该算法保留了全息水印的优良特性,结合了模版匹配校正技术,可以有效抵抗滤波、噪声、裁切、JPEG压缩、旋转、等比例缩放及其组合攻击。结论该算法在实际应用中能有效抵抗几何攻击,可以应用于数字图像的版权保护中。     

几何变换攻击下数字水印的同步检测方法

对数字水印系统在几何变换攻击下的同步方案进行了分析,提出了一种新的同步检测方法——同步水印追踪方法(SWTM)。与传统方法相比,该方法无需对几何攻击后的载体图像进行二次处理,因此减少了水印信息的进一步丢失;而通过对剩余水印信息进行追踪,可最大限度地提取剩余的水印信息。仿真实验结果表明,该方法能够有效提高几何变换攻击下水印检测的有效性。     

打印/扫描过程中数字水印图像的失真及还原

数字水印图像的鲁棒性和稳定性与打印/扫描过程中的失真密切相关。打印是数字图像向半色调图像转换的过程,会对水印图像造成低通滤波攻击、半色调攻击和几何攻击;扫描是打印的逆过程,是半色调图像向数字图像转换的过程,会对水印图像引入低通滤波攻击和几何攻击。低通滤波攻击和半色调攻击会对数字水印图像造成非线性像素值失真,几何攻击则会引起几何失真。非线性像素值失真的校正对策有:对打印机或扫描仪的分辨率进行最优化设置,对gamma值进行校正,使用空间低通滤波去除高斯噪声等;几何失真的校正对策有:通过周期性的冗余嵌入克服几何异步攻击,进行模版嵌入设计实现同步等。     

一种新的SIFT几何校正的抗几何攻击水印算法

目的为了提高抗几何攻击水印算法的鲁棒性,提出一种新的SIFT几何校正的抗几何攻击水印算法。方法利用尺度不变特征变换算法分别提取原始图像和受几何攻击图像的特征点,在水印提取前,将原始图像和受几何攻击图像进行特征点匹配,按照匹配的特征点对受几何的攻击图像进行几何校正。在水印嵌入过程中,结合奇异值分解(SVD)特征值的稳定性和非负矩阵分解(NMF)线性无关性来增强水印图像的鲁棒性。结果文中算法在剪切、JPEG、噪声等攻击下具有很好的鲁棒性,提取出来的水印图像NC值均大于0.98,在RST攻击下水印图像的NC值也能达到0.97以上。结论提出的抗几何攻击算法能有效的抵抗各类几何攻击,具有很好的鲁棒性。     

基于方向金字塔分解与稳定几何失真校正的鲁棒图像水印算法

目的为了提高水印算法的抗几何攻击能力,并兼顾较高的鲁棒性与不可感知性,设计一种基于方向金字塔分解与稳定几何失真校正的鲁棒图像水印算法。方法首先,引入方向金子塔,对载体图像完成分解,输出对应的低通与高通子带;将低通子带分割为一系列的非重叠块;根据载体的亮度、纹理与边缘掩码,计算水印嵌入强度,最大程度地平衡水印图像的不可感知性与鲁棒性;设计水印嵌入方法,将经过Arnold映射加密后的水印嵌入到非重叠子块中,通过修改载体的方向金子塔分解系数,获取水印图像;将不同的攻击类型作用于水印图像,建立训练样本;再利用方向金子塔分解训练样本,计算高通子带的高斯-厄米矩能量,将其视为特征矢量;再利用特征矢量对模糊支持向量机完成训练,以预测几何失真参数,准确校正受攻击的水印图像;设计水印检测机制,从水印图像中复原水印。结果实验数据表明,与当前图像水印方案相比,所提算法具有更高的抗几何变换能力,以及较好的不可感知性与鲁棒性,其提取的水印失真度最小,对应峰值信噪比保持在40dB以上。结论所提水印算法具有较高的鲁棒性和视觉隐秘性,在版权保护、信息防伪等领域具有一定的参考价值。     

基于SIFT特征点匹配的抗几何攻击水印算法

目的为了有效抵抗几何攻击,实现水印图像的嵌入与检测的同步。方法将水印嵌入到图像小波分解后的奇异值中,然后利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点所具有的旋转、缩放和平移不变性进行宿主图像和受攻击图像的匹配,并估计受攻击图像的几何攻击参数,对可能失真的图像进行几何校正。结果图像经过几何失真、常规图像处理攻击或JPEG压缩后,嵌入的水印依然能被可靠地检测和提取。结论理论分析和大量实验结果表明,该算法校正精度高,具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于SIFT变换和DWT-SVD的自适应图像水印算法

目的由于传统的自适应水印技术无法实现水印嵌入区域依据图像自身的特征而改变,且抵抗几何攻击的能力较弱,提出一种基于SIFT特征提取,结合DWT-SVD的水印嵌入方法。方法首先对图像进行SIFT特征提取,然后利用RANSAC算法选取出鲁棒性较好的特征点,通过特征点选取合适大小的水印区域,最后结合DWT-SVD算法将水印嵌入原始图像中。结果采用SIFT变换结合DWT-SVD算法嵌入的水印,含水印图像的视觉效果较好。含水印图像在没有受到攻击时,可以无损地提取出水印;在受到攻击时,提取出的水印品质较好,NC值均高于0.96,且算法的时间复杂度和空间复杂度均较小。结论实验证明,此方案在面对任意角度的旋转攻击,以及常规图像处理攻击有很好的鲁棒性,可以达到保护数字产品的目的。     

基于Tchebichef矩的抗几何攻击图像水印

针对几何攻击容易使常规水印算法检测失败的问题,利用Tchebichef矩出色的重构性能,结合图像归一化,提出一种基于Tchebichef矩的抗几何攻击图像水印算法GWTM.该算法在水印嵌入和提取之前对图像进行几何失真的归一化,根据Tchebichef矩系数的特点,进行矩幅度修改量测试,筛选出最优矩集合.根据水印比特自适应地修改集合中的矩,并对修改后的矩进行Tchebichef重构,实现水印的嵌入.水印提取时,以最优矩集合为密钥,通过与原始图像的Tchebichef矩幅度比较提取水印.实验证明,GWTM算法能够抵抗任意角度的旋转攻击、缩放攻击及常规的信号处理攻击.     

抗几何攻击的强鲁棒性全息水印研究

目的寻找一种能够抵抗常见几何攻击的安全的水印算法。方法通过分析常见的水印算法,发现傅里叶-梅林变换域水印能够较好地满足抵抗常见几何攻击的需求。对水印图像进行双随机相位全息加密,通过密钥保障水印的安全性,通过把加密的水印嵌入到傅里叶-梅林变换域的方法,设计对比试验,研究含有水印的图像在平移、缩放、旋转、中值滤波、高斯噪声、椒盐噪声、压缩、打印扫描、打印拍摄攻击下提取水印质量的影响。结果水印能够抵抗常见的几何攻击,特别对平移、缩放、旋转组合几何攻击、打印扫描和打印拍摄有很好的效果。结论基于傅里叶-梅林变换的全息水印算法具有很好的鲁棒性,能够抵抗常见的几何攻击;具有很好的安全性,没有密钥不能对水印进行检测和去除。     

基于IWT-SVD和BRISK的鲁棒图像水印算法

目的 针对数字图像水印中传统奇异值分解算法存在的提取水印对角线失真和目前的特征点匹配算法速度慢引起抗组合几何攻击性能弱问题,提出基于IWT-SVD和BRISK的鲁棒图像水印算法。方法 该方案是将Logistics混沌映射置乱的水印嵌入宿主图像IWT变换后进行SVD分解的矩阵中,然后运用BRISK算法完成失真图像的几何校正,最后根据提取的水印图像特性,用邻域平均法进行对角线元素修正。结果 嵌入水印后PSNR高于42 dB,在各种常规信号处理和组合几何攻击下,NC平均值在0.95以上,提取出的水印对角线失真问题得到明显改善。结论 实验结果表明,该方案能提高图像特征点的匹配速度,性能得到增强,水印不可见性较好,进一步提升了图像的鲁棒性。     

Robust image watermarking scheme against geometric attacks using a computer-generated hologram

Robustness against geometric attacks is one of the most important issues in digital watermarking. A novel geometric robust watermarking scheme that uses computer-generated holograms as the watermark is presented. To maintain imperceptibility and robustness, a quantization embedding algorithm is adopted to embed the mark hologram into the low-frequency subband of the wavelet-transformed host image. In the detection process, the geometric distorted watermarked images are recovered first by the proposed improved geometric correction method, which is based on the scale invariant feature transform, the invariant centroid, and the pulse coupled neural network. Then the mark holograms are extracted from the recovered images. In comparison with the traditional geometric estimation method, the suggested improved geometric correction method can estimate the geometric distortion parameters more accurately and needs less auxiliary information. Compared with other watermark schemes using digital holograms, the proposed method has the distinct advantage of robustness to geometric attacks. The experimental results demonstrate that the proposed method has good robustness to resist geometric attacks and common attacks including rotation, scaling, translation, image flipping, combined attacks, filtering, occlusion, cropping, and JPEG compression.     

基于SURF的NSCT域抗几何攻击水印算法

目的针对常规图像水印算法抗几何攻击能力差的问题,提出一种基于SURF特征点和Schur分解的图像水印算法。方法将置乱后的水印嵌入到图像NSCT变换后进行Schur分解得到的上三角矩阵中,然后运用加速鲁棒性特征(Speed-Up Robust Features)算法提取图像低频子带中稳定的特征点和特征点描述符,利用特征点匹配对估计、校正含水印图像的几何攻击参数;利用RANSAC算法对特征点匹配对进行筛选,删除误匹配对,提高匹配精度,完成失真图像的几何校正。结果实验数据表明文中算法对几何攻击和常规信号攻击均有较好的鲁棒性,NC值平均达到0.9以上。结论文中的图像水印算法对几何攻击和常规信号攻击均具有较好的鲁棒性和不可见性,且提高了匹配精度。     

一种基于 Contourlet 变换的彩色图像全息水印算法

提出了一种结合了全息水印加密技术和 Contourlet 变换技术的彩色图像水印算法。 算法首先将 RGB 模式的水印载体图像转换至 YCrCb 颜色空间,选取亮度分量作为水印载体通道,对其进行多层 Contourlet 分解,得到细节子带图像;而后对二值水印图像进行傅里叶全息加密,将加密后的图像嵌入至载体图像的 Contourlet变换系数中。 仿真实验结果表明,该水印算法具有良好的不可见性,对于常见的几何变换及多种攻击具有良好的鲁棒性。     

Image hiding in Fourier domain by use of joint transform correlator architecture and holographic technique

Based on joint transform correlator (JTC) architecture and holographic techniques, a new method for image hiding is presented. A hidden image encrypted by JTC architecture is embedded in the Fourier hologram of the host image. Inverse Fourier transform can be used to obtain the watermarked image, and JTC architecture is used to decode the hidden image from the watermarked hologram. Unlike other watermarking techniques, by prechoosing information, the noise added to the recovered hidden image by the host can be reduced. Unlike other watermarking systems based on double random-phase encoding, no conjugate key is used to recover the hidden image. Theoretical analyses have shown the system's feasibility. Computer simulations are presented to verify the system's validity and efficiency. Numerical simulations also show that the proposed system is robust enough to resist attacks, such as occlusion, noise, and filtering.     

小波变换域互补鲁棒性视频多水印算法

数字水印是解决数字视频版权保护问题的一种有效技术手段.为了能同时抵抗几何攻击和时间域去同步攻击,本文提出了一种新的互补视频水印方案.根据视频序列的特点,沿时间轴嵌入第一个鲁棒水印,用以抵抗各种几何攻击;第二个鲁棒水印是借助静止图像水印技术在每一帧中嵌入,用以抵抗时间域去同步攻击.整个水印系统能互补地抵抗各种攻击形式,从而增强了算法的整体鲁棒性.水印的提取不需要原始视频信号.实验结果表明,该水印算法对帧丢失、帧插入等时间域去同步攻击以及几何攻击具有良好的鲁棒性.     

基于关系的提升小波变换域自适应水印方案

目的为了提高嵌入水印后图像的不可感知性和抵抗攻击的能力,提出一种新的基于关系的提升小波变换域自适应图像水印算法。方法先对水印信号进行预处理以增强水印信号的安全性,然后对载体图像进行互不重叠的分块并对每一分块进行二级提升小波变换,其次根据选定的阈值、每一分块选定的系数差值的绝对值及每一分块的亮度和纹理掩蔽特性,自适应地调整选定的一对系数的大小关系以嵌入水印信号,最后进行提升小波逆变换得到嵌入水印后的图像。提取水印时,不需要原始载体图像的参与。结果大量的仿真实验表明,该算法具有较好的不可感知性,对常规的信号处理和部分Adobe Photoshop CS6软件处理也具有较强的鲁棒性。与相似的水印技术相比,该算法具有更好的抗攻击性能。结论提出的算法能满足图像版权保护应用的需要。     

Dual watermarking technique with multiple biometric watermarks

In order to improve the robustness of the watermarking algorithm, a dual watermarking method is proposed to prove copyright ownership. Visible watermarking is important for protecting online resources from unauthorized reproduction. However robust, visible watermarks are vulnerable to illegal removal and other common signal processing and geometric attacks. Multiple invisible watermarks can enhance the protection of the visibly watermarked image. When the ownership of tampered image is in question, the invisible watermark can be extracted to provide appropriate ownership information. We have proposed dual watermarking scheme with multiple biometric watermarks in which it embeds speech and face biometric traits of owner invisibly and lastly offline signature is overlaid translucently on image. Before embedding, speech is compressed using Linear Predictive Coding (LPC) and Gabor face is created from face biometric trait. All three watermarks Gabor face, LPC coefficients and offline signature are the biometric characteristics of the owner and hence they are highly related with copyright holder. The proposed scheme is robust enough, Gabor face and LPC coefficients can be extracted from the signature marked image or even from the tampered image from which signature is removed illegally or legally. As multiple watermarks are embedded at least one watermark survives under different attacks. It can find application for joint ownership or to address single ownership multiple times.