变换域加密全息水印算法

提出了一种基于DCT-DWT的彩色图像全息水印算法。为了保证水印信息的安全性,该算法首先对水印信息进行双随机相位调制,并生成水印全息图;其次,将载体图像在Lab空间内的L分量进行4×4分块,对每一分块进行DCT变换,抽取每个矩阵的中低频系数,组成一个新的矩阵,并对之进行小波分解,将水印全息图嵌入到它的中低频小波系数上。实验结果表明,基于DCT-DWT变换的水印算法具有较好的不可见性,对常见的攻击具有强鲁棒性。     

一种基于Contourlet-DFT的加密全息水印技术

目的提出一种新的、适用性强的加密全息水印技术。方法首先将载体图像进行一级Contourlet变换,得到其低频子带图像;其次将其低频子带图像进行离散傅里叶变换,得到频域的幅度谱和相位;最后将加密全息水印嵌入到其高频部分的幅度谱中,并对中心对称块相同的嵌入。结果文中算法水印隐蔽性好,重建水印图像视觉有意义;算法鲁棒性强,可以抵抗均值滤波、中值滤波和高斯滤波,对噪声、JPEG压缩攻击和裁切攻击有很强的抵抗能力,同时可以有效抵抗打印-扫描攻击。提取水印时,不需要原始图像的参与,属于盲水印算法。结论该方法能够满足数字图像版权保护的需要。     

纹理特征自适应的全息水印算法

目的在保证算法鲁棒性的同时最大化实现水印的不可见性,自适应地选择水印的嵌入区域,并根据图像特征嵌入不同强度的水印信号。方法利用分块的思想,根据载体图像灰度共生矩阵二次统计量下的各特征参量选择纹理复杂度最高的区域,通过模糊C均值聚类实现对纹理特征的定义,再利用灰度直方图分析各分块的纹理强弱,将不同强度的光全息加密水印信号自适应嵌入至图像小波域的对角分量。结果水印的不可见性得到显著提高(PSNR=49),且图像在滤波、噪声、剪切和旋转等操作下提取的水印内容依旧可被清晰识别。结论文中算法在确保鲁棒性和安全性的同时,极大地提升水印的不可见性。     

基于归一化的全息水印技术

提出了一种结合了归一化技术和全息技术的数字水印技术。首先,利用归一化技术对图像作归一化运算,同时利用全息技术将水印二值图处理为全息图;其次,取归一化后图像分块离散余弦变换的中频系数,对中频系数所组成的矩阵作离散小波变换;最后将全息图嵌入到离散小波变换的低频分量中。由于图像归一化技术具有抗仿射变换的性能,同时全息技术具有很强的抗裁切的性能,所以此数字水印技术具有很强的抗仿射变换的性能,可以广泛的用于数字作品的版权保护。     

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。     

一种抗旋转的全息水印算法

为了找到一种能够抵抗旋转攻击的安全的水印算法,综合分析了常见的水印算法后,发现离散小波变换、离散余弦变换、奇异值分解的变换域水印能够较好地满足抗旋转攻击的需求。对水印图像进行了双随机相位全息加密,通过密钥保障水印的安全性,把加密的水印嵌入到变换域中。设计了试验,研究了含有水印的图像在平移、缩放、旋转、中值滤波、高斯噪声、椒盐噪声和压缩攻击下提取水印质量的影响。实验结果表明,水印能够抵抗常见的几何攻击,特别是旋转攻击,对常见的噪声压缩攻击同样有很好的效果。基于变换域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。     

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。     

基于离散余弦变换的三维点云模型全息盲水印

目的 为保护三维模型版权, 提出一种基于离散余弦变换的三维点云模型全息盲水印算法。方法 对三维点云模型进行仿射不变性处理, 将三维模型由直角坐标系转到球坐标系, 并对球坐标中的角度值进行升序排序; 将顶点到质心的距离按顺序存入64×64的数组中, 作为水印嵌入对象; 二值水印图像经全息水印技术生成全息水印, 并对全息水印进行分块离散余弦变换, 在该变换域的中频部分实现对水印的嵌入, 再经过离散余弦逆变换, 实现由频域到空间域的变换, 生成带有水印的三维模型。结果 提出的算法是一种盲水印算法, 对一些仿射攻击具有较好的鲁棒性。将水印嵌在变换域的中频部分, 水印的不可见性及稳定性增强。结论 提出算法可成功获得水印信息, 采用全息技术实现了三维模型版权保护。     

基于CMYK颜色空间的光全息水印算法研究

在印刷CMYK颜色空间、傅里叶全息加密和数字水印理论的基础上,提出了基于CMYK颜色空间的光全息水印算法。该算法不用转换颜色空间,避免了未印刷就人为导致水印信息的丢失,提高了重建水印的相似度;解密时,由于傅里叶变换的特性,重建水印的共轭图像与原水印图像互相叠加,增强了重建水印的清晰度。实验结果表明,该算法有较好的不可见性和较强鲁棒性,可以抵抗一般图像处理等操作。     

基于小波与DCT域易损水印算法研究

易损水印是数字媒体内容完整性保护重要技术手段。文中用离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)相结合算法实现对图像内容完整性保护。通过MATLAB仿真实验表明该算法有较强嵌入检测能力。     

基于DCT图像水印系统的研究

针对计算机网络不断发展中多媒体版权难以保护问题,研究了基于DCT域图像水印算法,分析了该算法的特点,提出了基于DCT域的图像数字水印方案。该方案将水印嵌入到DCT域感觉容量最重要的系数DC分量上。实验结果验证了该算法的有效性、可靠性、抗攻击性、鲁棒性和不可见性,能够为媒体信息在防伪、防篡改、认证、保障数据安全和完整性等方面提供有效的技术保障。     

傅里叶变换全息加密数字水印解密实验研究

在理论分析傅里叶变换加密全息水印技术的基础上,通过MATLAB软件对加密全息水印的生成和提取进行了模拟仿真,验证了加密全息水印技术的安全性。通过搭建的光学解密再现系统,对经过计算机滤波处理后的含水印载体图像进行了光学解密再现,结果表明,无需原始载体图像的参与,通过正确的密匙就可以提取出原始水印图像,验证了加密全息水印技术的抗攻击性。对不同嵌入强度、位压缩、剪切、嵌入白噪声的载体图像进行了解密实验,计算其PSNR,得到了PSNR>20,即加密全息水印具有较强的抗低通滤波、噪声、剪切性能,具有较强的鲁棒性。傅里叶变换加密全息水印解密光学系统相对于计算机仿真系统,具有高并行性、高处理速度、高信息维度、便捷性等优点,可用于进行版权保护。     

基于量子核聚类算法的图像边缘特征提取研究

为了提高图像边缘特征提取质量,采取了量子核聚类算法。首先把像素映射量子编码,在码元建立域内对像素块进行随机采样;然后通过聚类距离计算数据点和每一个聚类核心的距离,把数据向量分配到距离最小的核心向量中,核函数确定有效影响范围;最后对像素聚类相异性分析,给出了算法流程。实验仿真显示这种算法对图像边缘特征提取轮廓清晰,连贯性好,评价指标MS和聚类准确率较好,算法收敛快。     

一种新的彩色图像变换域全息水印算法

提出了一种变换域中改善全息水印抗几何攻击和滤波攻击性能的彩色图像全息水印算法。 取彩色 RGB载体图像的蓝色通道,分块后做一级小波分解转换到变换域,取低频子带,然后进行奇异值分解嵌入数字全息水印。 实验结果表明:该算法水印隐蔽性好,重建的水印与原始水印相似度高;算法鲁棒性强,可以抵抗常见的各种攻击,尤其改善了全息水印的抗几何攻击和滤波攻击性能,满足了数字防伪、版权保护的需要。     

基于全息水印印刷防伪的半色调算法

分析了数字全息水印技术和数字图像半色调技术中的调幅半色调、调频半色调和AM/FM混合半色调3类主要技术的优势。探讨了将数字全息水印和数字图像半色调化技术紧密结合起来的数字全息水印防伪技术,并介绍了其原理、特点及应用。     

Multi-Index Image Retrieval Hash Algorithm Based on Multi-View Feature Coding

In recent years, with the massive growth of image data, how to match the image required by users quickly and efficiently becomes a challenge. Compared with single-view feature, multi-view feature is more accurate to describe image information. The advantages of hash method in reducing data storage and improving efficiency also make us study how to effectively apply to large-scale image retrieval. In this paper, a hash algorithm of multi-index image retrieval based on multi-view feature coding is proposed. By learning the data correlation between different views, this algorithm uses multi-view data with deeper level image semantics to achieve better retrieval results. This algorithm uses a quantitative hash method to generate binary sequences, and uses the hash code generated by the association features to construct database inverted index files, so as to reduce the memory burden and promote the efficient matching. In order to reduce the matching error of hash code and ensure the retrieval accuracy, this algorithm uses inverted multi-index structure instead of single-index structure. Compared with other advanced image retrieval method, this method has better retrieval performance.