基于Krawtchouk矩和小波变换的数字水印算法

提出了一种基于Krawtchouk矩和小波变换的抵抗几何攻击的内容认证水印算法。该方法首先对图像进行一次小波分解,然后计算其低频成分的Krawtchouk低阶矩不变量来构建水印。水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个低阶Krawtchouk矩不变量。文中给出了实验结果,并与Alghoniemy提出的基于几何矩不变量的数字水印算法进行了比较。结果表明,该方法简单、有效,对旋转、缩放、剪切、组合攻击等几何攻击以及JPEG压缩攻击具有更高的稳健性。     

基于Krawtchouk不变矩和SVD-LWT的双重水印研究

为提高数字图像水印的鲁棒性和透明性,提出了一种基于Krawtchouk不变矩、奇异值分解(SVD)和提升小波变换(LWT)的彩色图像双水印算法。该算法首先从载体RGB图像中提取绿色分量进行两级提升小波变换,利用Krawtchouk不变矩对平移、旋转和缩放的不变性以及Krawtchouk矩良好的局部特性和重构性,计算其低频分量的Krawtchouk低阶矩不变量构造水印系统;然后对其变换后的中频分量奇异值进行分解,嵌入混沌置乱后的水印图像的奇异值作为另一水印系统。仿真实验结果表明,该算法不仅有良好的不可见性,而且对常见攻击和几何攻击都具有很好的鲁棒性,并具有一定的应用价值。     

基于Krawtchouk矩的运动目标分类

针对视频监控系统,为了实现对运动目标的有效分类,提高其分类准确率,提出一种基于Krawtchouk矩不变量特征的运动目标分类技术.提取目标图像的低阶Krawtchouk矩不变量来描述目标,确保目标在平移、缩放、旋转条件下的不变性,选用K-means均值聚类算法进行数据聚类,达到准确分类的效果.通过实验验证了该方法的有效性,与应用Hu矩不变量进行分类的结果进行比较,表明了该方法具有较好的分类效果.     

基于Krawtchouk矩和NSCT变换的鲁棒零水印算法

为了解决现有数字水印中鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,设计一种基于Krawtchouk矩和NSCT(Non-subsampled Contourlet Transform)变换的鲁棒零水印算法。算法首先对图像进行NSCT分解,其次计算其低频成分的Krawtchouk低阶矩不变量来构建特征向量,最后通过特征向量和水印的运算得到原始图像的版权信息。实验结果表明该方案对常见信号处理具有很强的鲁棒性,同时密钥的使用保障了算法的安全性。     

基于两变量Krawtchouk矩的图像重建

传统的离散正交Krawtchouk矩的基函数由两个单变量的Krawtchouk多项式乘积构成,它割裂平面两个方向之间的联系。提出了一种新的、以两变量Krawtchouk正交多项式为基函数的图像矩,并推导了正则化后两变量多项式的简单的计算方法。重建实验结果表明,相对于同系数的单变量的离散正交矩,两变量离散正交矩的重建误差更小。     

基于Radon变换不变矩和小波提升的水印算法

提出了一种基于Radon变换不变矩和提升小波的抗几何攻击水印算法。该方法首先对图像进行一次提升小波分解,然后计算其低频成分的Radon变换不变矩来构建水印系统。水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个Radon变换不变矩不变量。文章给出了实验结果,并与基于几何矩不变量的算法进行了比较。经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的加噪,滤波,JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

Krawtchouk矩的误差传递分析及算法改进

提出了Krawtchouk矩的误差传递模型,分析了其误差传递的机理,提出一种基于GMP大数库的分段迭代算法来精确计算Krawtchouk多项式,且此方法对参数p取任意值均有效。该方法的原理为：根据经典Krawtchouk矩的传递误差累积趋势,将其迭代过程分为若干段,每段迭代的初值均由GMP库计算得到,通过保证初值的精确性和控制迭代的次数来降低多项式计算的误差,提高高阶矩计算的精度。实验证明该方法确实能有效抑制且在一定程度上控制高阶Krawtchouk矩的累积误差,消除重构图像的劣化。     

Krawtchouk矩旋转不变性的分析

矩是基于区域的形状描述子,相对于基于轮廓的描述子例如傅立叶、链码描述子等,对于不连通的图像形状描述和对噪声的鲁棒性等方面有着更良好的性能.正交矩又可分为连续正交矩和离散正交矩,Krawtchouk矩是离散正交矩中的一种,和连续正交矩不同,基于离散正交矩本身的离散特性,更适合于对数字图像的处理.但同其他离散矩一样,Krawtchou矩并不具备天然的几何不变性(旋转、缩放和平移),这也从一定程度上限制了Krawtchouk矩的应用.为使Krawtchouk矩得到更广泛的应用,对Krawtchouk旋转不变矩的构造进行详细分析和实验,比较出更适合用于浮游植物的Krawtchouk旋转不变矩.     

基于Krawtchouk不变矩和小波域的双重数字水印

文章提出一种双重数字水印算法,其利用Krawtchouk不变矩的不变性来对抗几何攻击。该算法首先根据水印比特的长度自适应地小波分解载体图像,嵌入水印通过修改最后一级低频逼近子图系数。其次用含水印图像的Krawtchouk不变矩构造另一重虚拟水印,并在两重水印间建立特定的映射关系,使得在水印受攻击时能得到有效恢复,达到保护版权的目的。实验结果表明,该算法在抵抗几何攻击和联合图像专家组（Joint Photographic Experts Group,JPEG）压缩、裁剪、噪声等常规攻击以及有很好的效果。     

一种基于Radon变换的图像水印算法

介绍一种基于几何不变域的图像水印算法.在对原始图像进行Radon变换后,再对Radon变换域中的值进行二维DFT变换,得到的量具有抗尺度变换攻击和旋转攻击的特性,即得到一种几何不变域.最后,按照一定的方法在此不变域中嵌入的水印.实验结果表明,该算法不仅能够抵抗尺度变换攻击和旋转攻击,而且对高斯噪声攻击也有鲁棒性.     

基于Krawtchouk不变矩的复制-粘贴篡改盲检测算法

针对数字图像检测中一类常见的复制-粘贴图像篡改,提出一种基于小波变换和径向Krawtchouk不变矩的盲检测算法。算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块提取径向Krawtchouk不变矩特征,这种特征描述方式对图像旋转后处理具有鲁棒性,然后将特征向量进行按字典排序,并结合数学形态学进行图像复制篡改区域的检测和定位。实验表明该算法能有效地定位出复制和粘贴的图像篡改区域,并对粘贴区域旋转操作具有很强的鲁棒性。     

基于SVD与几何矫正的水印算法

为提高水印算法的抗攻击性能,提出一种基于SVD和几何矫正的鲁棒水印算法。通过量化图像每个子块中的第1个奇异值嵌入水印,利用遗传算法搜索量化步长的最优解。在提取水印时,引入几何矩和DFT变换估计几何变换参数,从而矫正测试图像。实验结果表明,该算法在抵抗普通攻击与几何攻击方面均具有较好的鲁棒性。     

基于Tchebichef矩和小波提升的数字水印算法

提出一种基于Tchebichef矩和小波提升的抵抗几何攻击的内容认证水印算法,对图像进行一次小波提升分解,计算其低频成分的Tchebichef低阶矩不变量来构建水印系统。水印认证过程只须计算图像的几个低阶Tchebichef矩不变量。将该算法与基于几何矩不变量的算法进行比较。结果表明,该算法简单、有效,对旋转、缩放、剪切等几何攻击以及JPEG压缩等攻击具有较高的稳健性。     

基于Moment Normalization和M序列的二值水印算法

针对因特网上数字图像的版权保护、认证和完整性等问题,基于DCT变换、image moment normalization和m序列,提出了一种二值水印嵌入算法,实现了二值图像的嵌入和提取。根据m序列的伪随机性和抗干扰性能,使水印具有良好的隐蔽性和稳健性;使用了moment normalization能抵制各种几何攻击。实验表明该算法具有很好的鲁棒性、实用性和可操作性。     

基于圆谐-傅里叶矩的数字水印算法

针对几何攻击对数字水印的巨大破坏性,提出一种抗几何攻击水印算法,将水印信息隐藏于图像圆谐-傅里叶矩的幅度变化中。进行水印检测时只要比较受攻击图像的圆谐-傅里叶矩与密钥的差别,就能提取到水印序列。实验结果表明,该算法对旋转攻击、缩放、JPEG压缩和其他噪声攻击具有良好鲁棒性。     

一种基于水印DCT变换的数字图像水印算法

提出了一种有效的基于水印DCT的数字图像水印算法。该算法首先对水印图像进行离散余弦变换,再对变换后的水印图像进行加密,然后将加密后的水印图像嵌入到DCT变换后的原始图像中。实验证明在嵌入强度小于0．5,PSNR在大于32．4177dB时,该算法具有很好的鲁棒性和安全性,并能有效地抵抗JPEG压缩和较强的高斯白噪声。     

基于雅克比-傅里叶矩的数字图像水印方法

提出了一种新的基于雅克比-傅里叶矩（JFM）的数字图像水印算法。雅克比-傅里叶矩是一种定义在极坐标下,幅度具有旋转不变性的图像特征提取方法。对JFM的性质进行了研究,并将二值水印序列通过量化的方法嵌入到JFM矩的幅度中。水印信号可以直接从受攻击图像的JFM矩幅度中进行提取。实验结果表明提出的算法能有效抵抗几何变换和常规的信号处理变换,如旋转、缩放、翻转、JPEG压缩、中值滤波等。