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。     

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。     

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。     

一种抗几何攻击的小波域水印算法

目的针对小波变换域数字水印算法抗几何攻击能力差的问题,提出一种基于SIFT特征点匹配的DWT数字水印算法。方法将SIFT算法提取匹配特征点所具有的旋转、缩放和平移不变性的特性与DWT水印算法相结合,根据SIFT特征点的尺度特征和坐标关系,实现带水印图像的几何攻击参数估计和校正。结果仿真结果表明:提出的水印算法在受到系列旋转、缩放和平移攻击及组合攻击后,提取水印的NC值均大于0.8394,说明了算法的可行性。尤其是对于抗旋转攻击,优于其他同类或相关算法。结论提出的算法对旋转、缩放、平移等3种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

基于Radon变换与Schur分解的彩色图像水印算法

目的 针对彩色图像盲水印算法较为复杂且抗旋转能力差等问题,结合矩阵Schur分解和Radon变换提出一种抗旋转攻击的彩色图像盲水印算法。方法 该算法首先提取彩色宿主图像的U通道图像,其次对U通道图像经NSCT变换后的低频分量进行分块处理,将每个像素块分解为对称矩阵和反对称矩阵,最后对每块对称矩阵进行Schur分解,将二值水印嵌入至分解后上三角矩阵的最大特征值中。提取水印信息时,利用Randon变换对含水印图像进行几何校正后再进行水印提取操作。结果 文中算法提取水印相似度较高,其NC值达到0.9414;结构相似性较高,其SSIM值达到0.9183。结论 该水印算法在常规信号处理攻击、抗旋转攻击下均具有极强的鲁棒性。     

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。     

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.     

一种NSCT域多聚焦图像融合新方法

针对多聚焦图像融合存在的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）的多聚焦图像融合新方法。首先,采用NSCT对多聚焦图像进行分解;然后,对低频系数采用基于改进拉普拉斯能量和（SML）的视觉特征对比度进行融合,对高频系数采用基于二维Log-Gabor能量进行融合;最后,对得到的融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,无论是运用视觉的主观评价,还是基于互信息、边缘信息保留值等客观评价标准,该文所提方法都优于传统的离散小波变换、平移不变离散小波变换、NSCT等融合方法。     

非下采样Contourlet变换域统计模型红外图像去噪

对红外图像进行非下采样Contourlet变换,分析其系数的统计特征,采用广义高斯分布来模拟系数的概率分布。根据非下采样Contourlet变换的带通子带各方向能量不同的特点,提出修正的贝叶斯阈值公式,为了克服软、硬阈值函数的缺点,又提出一种具有可调节自适应性的新阈值函数,最后利用新阈值函数估计出不含噪声的变换系数,并通过非下采样Contourlet逆变换得到去噪后的红外图像。仿真实验表明,文中方法在峰值信噪比及视觉效果上均优于经典的小波阈值去噪算法。     

基于BSVD分解和Radon变换的NSCT域鲁棒水印算法

目的 为了提高水印算法的不可见性及抗旋转攻击的能力,提出一种基于BSVD分解和Radon变换的NSCT域鲁棒水印算法。方法 首先对水印图像进行Arnold变换,然后对载体图像进行NSCT变换,接着对低频子带进行不重叠分块,最后对各子块进行BSVD分解,选择合适的缩放因子,将水印嵌入奇异矩阵的最大奇异值中。提取水印时,先用Radon变换对含水印信息的载体图像进行校正,再提取出水印信息。结果 实验显示,文中算法具有很好的不可见性,PSNR值均在60 dB之上,并且能够抵抗常规信号的攻击,NC值均大于0.95。结论 该水印算法具有良好的不可见性和鲁棒性,抵抗旋转攻击的能力较强。     

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NSCT-DWT-SVD的强鲁棒多重数字水印算法

目的提出基于NSCT-DWT-SVD结合的复合数字水印算法,实现水印信息的隐蔽嵌入,提高水印的鲁棒性。方法首先对水印信息进行Arnold置乱,对载体图像进行NSCT变换,将产生的与原载体图像大小相同的低频子带进行小波变换,后对小波变换的低频部分进行SVD分解,确定嵌入强度后将水印信息叠加到奇异值矩阵中,实现水印的嵌入。结果经仿真实验发现,该算法在保证水印嵌入信息量的前提下,满足了水印信息的隐蔽性,PSNR值达到30 d B以上,NC值达到了1,同时该算法对压缩、滤波、剪切攻击的鲁棒性较强,NC值均达到0.92以上,抵抗旋转攻击时仍能提取出较清晰的水印图像。结论该算法满足了数字水印技术要求的隐蔽性和稳健性,并且可以对数字产品起到版权保护的作用。     

基于Harris角点的抗几何攻击数字水印算法研究

目的针对第2代数字水印算法具有良好的抗几何攻击能力,提出一种基于Harris提取特征区域并结合标志区的新算法,可有效抵抗几何攻击。方法首先对载体图像进行预处理,得到标准图Harris,提取并筛选特征点,要求特征点稳定集中,再根据水印大小确定嵌入水印的特征区域,筛选特征区域并进行小波分解;最后根据变换后子带的系数均值及调制因子调整小波系数,水印信息被分块后依次嵌入特征区域分解后的子带。结果实验显示文中算法的不可见性好,提取水印的相似度高,PSNR值均在65 dB之上,NC值均大于0.8。结论该算法水印的提取不需原图的参与,具极强的鲁棒性,可有效抵抗常见信号处理攻击。