一种新的盲图像小印检测算法

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段,DCT变换域盲图像水印算法是数字水印研究的主流之一。该文通过分析盲水印检测与私有水印检测在理论模型上的本质区别,认为在水印研究中已被广泛使用的线性相关算法在盲水印检测中不再具有普遍适用的理论依据。进出根据DCT交流系数的拉普拉斯分布模型,提出了一种新的盲图像水印检测算法－－符号相关算法。通过计算渐进相对效率证明了该检测算法的高效性,针对典型攻击的实际结果表明该算法具有很好的鲁棒性。     

基于DCT的数字图像水印技术研究

DCT是水印技术研究中目前使用最多最广的一种变换,也是最为广泛的一种水印策略应用,对DCT图像数字水印的研究具有实际意义。详细阐述了数字水印基本原理,分析DCT域数字水印算法,提出基于DCT域的数字图像盲水印算法。首先对水印图像预处理进行Arnold置乱变换,增强水印信息的安全性;其次,采用分块DCT域变换,选择中频系数嵌入水印信息,仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对压缩、加噪、剪切等攻击具有较好的鲁棒性,获得性能较好的水印算法。     

基于DCT域的两种盲水印算法的应用与比较

利用Arnold置乱理论以及混沌序列加密的方法对水印图像进行加密预处理,水印信息嵌入时,提出两种基于DCT变换域的数字水印算法。分别通过修改特定系数关系和中频系数替换的方法实现水印信息的嵌入。对两种水印算法的仿真实验结果进行比较与分析,得出两种水印算法在图像的不可见性方面都表现出良好的性能,在水印检测时,实现了完全盲提取;但在抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等攻击方面基于中频系数替换的水印算法表现出更强的鲁棒性。     

Shearlet变换域内容自适应图像水印算法

提出了一种Shearlet变换域嵌入强度因子能随图像内容自适应的水印算法。算法首先利用Shearlet变换对图像内容稀疏表示选择性,找出符合人眼视觉特性要求的水印嵌入位置,然后依据图像内容自适应地计算出水印嵌入强度因子,较好地解决了鲁棒性与可见性之间的矛盾。实验结果表明,该算法能够抵抗各种攻击,具有强鲁棒性。     

基于混合变换域的盲数字水印算法

针对商品包装图像在水印检测过程中图像会发生变形的问题展开研究,提出一种基于混合变换域的盲数字水印算法.算法基于第二代数字水印思想,采用了量化技术,将水印信息嵌入到代表图像内容的重要特征值上,解决了水印图像随商品外形发生变形后水印的检测问题.实验结果表明,新的算法在保证水印不可见性的同时,实现了盲检测,且提取效果好,对于常见的图像旋转,平移、剪切和扭曲等攻击具有鲁棒性.     

基于几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法

为了解决当前图像水印技术难以抵御几何失真,使其鲁棒性较低与误检率较高的问题,提出了几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法.首先,引入Cat映射,对水印信息图像进行置乱;随后,借助非下采样Shearlet变换机制,对载体图像进行处理,获取低通子带和高通子带,并将低通子带分割为尺寸相同的小块;通过修改低通子带的Shearlet系数,建立水印嵌入机制,将水印信息植入到载体图像中,获取水印密文;构建几何失真图像训练样本,基于极谐变换,计算水印图像的极谐变换系数模,充分描述其鲁棒特征;基于模糊支持向量机,预测几何失真参数,对水印图像进行几何校正;最后,再次利用非下采样Shearlet变换处理校正水印图像,获取低通子带小块,设计水印提取方法,复原其水印信息.实验结果显示：与当前图像水印算法相比,所提算法具有更高的不可感知能力与鲁棒性,对于各种几何攻击,所提取技术的复原水印与初始水印的相关系数均要高于0.95.     

基于整数提升小波的彩色图像盲水印算法

针对以彩色图像为载体的水印的盲提取,提出一种基于整数提升小波变换的盲数字水印算法,把经过置乱处理后的水印利用子带替换法嵌入到整数提升小波域的中频系数上。该算法水印的提取不需要原始图像和标准水印,实现了水印的盲提取,生成的水印不可见性较好,并且对JPEG压缩攻击、中值滤波、SS攻击等具有较好的鲁棒性。     

基于系数关系的DCT域数字图像水印

提出了一种DCT域的数字图像盲水印算法,该算法将图像进行8*8分块后对各块图像进行DCT变换。之后将水印信息嵌入到选取的中频系数之间的关系中;提取水印时不需要原始图像,实现了盲检测;而且水印嵌入位置可由密码控制,增强了算法的保密性和灵活性;不可感知性和鲁棒性可调。仿真实验结果表明该算法在保证水印不可感知性的情况下,对一些常见的恶意攻击具有良好的鲁棒性。     

基于Tchebichef矩的几何攻击不变性第二代水印算法

提出了一种基于原始图像的Tchebichef矩实现的几何攻击不变性第二代盲水印算法,利用原始图像的Tchebichef矩估计图像可能经历的几何攻击的参数来还原图像,其中,原始图像的Tchebichef矩可作为水印检测器的密钥.水印嵌入过程结合人类视觉系统的特性,且可在任何图像变换域中实现,给出了小波域的一种实现方法.水印检测过程采用独立分量分析技术不仅可以检测到水印而且可以提取水印,实现了真正意义上的盲检测.实验结果表明,该水印算法对于通用水印测试软件Stirmark提供的各种攻击具有很好的鲁棒性.     

小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法

提出了一种小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法,利用图像经离散小波变换后细各细节子带系数均值近似为零的特点,根据细节子带系数的局部方差,自适应地修改图像小波分解后某些细节分量的局部均值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷。同时,在不借助原图像的前提下,实现水印的盲检测。水印信息是一幅有实际意义的二值图像。实验结果和攻击测试表明,提出的算法对常见的滤波、JPEG压缩、添加噪声、剪切等多种攻击有较强的鲁棒性。