一种能区分水印或内容篡改的脆弱水印算法

针对目前脆弱水印算法大多无法区分水印被篡改还是内容被篡改的问题,本文基于多重水印技术提出了一种能区分水印或内容篡改的脆弱水印算法.该算法由子块的主要DCT系数生成恢复水印,将其嵌入到偏移子块的次低位;待恢复水印嵌入后,将恢复水印作为子块内容的一部分生成认证水印,将其嵌入到子块的最低位.理论分析和实验结果表明:本文算法在抵抗量化攻击的同时,不仅能准确定位图像内容被篡改的位置,而且能区分是水印被篡改还是图像内容被篡改,并且在一定条件下可以对内容被篡改的区域进行恢复.     

基于混沌置乱的分块自嵌入水印算法

针对分块自嵌入水印算法的安全性和不能有效判断图像篡改块的问题,提出一种基于混沌置乱的分块自嵌入算法.该算法将由图像块生成的水印按空间位置生成二值水印图像,利用混沌序列对其置乱加密后嵌入到图像的最低位,认证时根据设定的阈值能有效定位图像内容被篡改的图像块.实验仿真和理论分析表明,该算法在保持原算法篡改恢复效果的基础上,无论是否有水印被改变,均能有效判断图像内容被篡改的图像块,且具有更高的安全性.     

能区分图像或水印篡改的脆弱水印方案

针对现有脆弱型水印方案不能区分是图像内容还是水印被篡改的问题,提出一种能区分图像或水印篡改的脆弱水印方案.该方案用原始图像高7位的小波低频系数非均匀量化后生成的低频压缩图像作为水印,并用混沌系统对水印进行置乱加密,将安全性得到增强的水印直接嵌入到图像的LSB位;认证时通过差值图像定位图像内容被篡改的位置并指出图像中的水印是否被篡改.理论分析和仿真实验表明:该算法不但能精确定位图像内容被篡改的位置,而且能区分是图像内容被篡改、水印被篡改还是两者同时被篡改.     

基于子块区域分割和自嵌入技术的全盲多功能图像水印算法

利用子块区域分割思想和自嵌入技术提出了一种只利用攻击图像就能进行版权鉴别和内容认证的全盲多功能图像水印算法。将原始图像分割成不重叠的子块,对每个子块进行离散余弦变换,将每个子块离散余弦变换矩阵分成为区域1和区域2两部分,然后对区域1进行奇异值分解,通过判断奇异值均值的最高位数字奇偶性产生特征水印,然后通过调整区域2的2个离散余弦变换交流系数大小自嵌入特征水印,最后对每个子块进行逆离散余弦变换得到含水印图像。算法通过结合将区域1产生的特征水印自嵌入区域2和在区域2盲提取认证水印实现全盲检测和多功能。实验结果表明,算法既能实现版权保护又能实现内容认证,而且还具有区分恶意篡改和无意篡改的能力。     

基于有限脊波变换的图像内容认证算法

在有限脊波变换(FRIT,finite ridgelet transform)域,提出了一种用于图像内容认证的半易损数字水印算法。提取图像在FRIT时产生的均值信息作为图像内容特征,并由它生成认证水印。利用Bayesian最小风险函数估计选择FRIT系数,把认证水印嵌入这些系数。实验结果表明,此算法简便高效,能很好地区分图像内容的恶意篡改和偶然修改,并能确切指出篡改的位置。     

基于纠错编码的彩色图像双水印算法研究

提出一种基于纠错编码的彩色图像双水印算法,用于版权保护和图像篡改定位与恢复。算法在图像的红色分量的频域中嵌入鲁棒水印,在绿色分量的空域中嵌入认证水印。其中,认证水印为从三个颜色分量的DCT系数中提取的二进制编码序列。为提高认证水印的安全性和定位能力．对认证水印进行纠错编码,并利用M序列对认证水印进行加密。仿真实验表明,认证水印能够检测篡改并进行恢复,版权保护水印具有较好的鲁棒性。     

多功能双水印算法

该文针对单水印算法往往存在功能单一的问题,利用奇异值的稳定性,提出一种多功能双水印算法。先在图像分块的奇异值上嵌入鲁棒水印,然后在含鲁棒水印图像的空域LSB嵌入脆弱水印,并设计了判别恶意篡改和无意篡改的准则。实验不仅考察鲁棒水印抵抗攻击的鲁棒性,而且还考察脆弱水印对鲁棒性的影响和篡改检测与定位的能力。实验结果表明:鲁棒水印具备很强的抗攻击鲁棒性;脆弱水印对篡改敏感,而且篡改定位精确。因此算法具备版权保护和内容认证双重功能。     

用于图像认证的小波域半易损水印算法

提出了一种新颖的用于图像认证的半易损水印算法,该算法提取图像在小波低频域的特征信息生成两个水印,一个水印主要用于篡改定位,另一个水印主要用于区分图像所经历的偶然修改和恶意篡改,从而提供了一种有效的图像选择认证机制.此外,该算法的水印生成和嵌入都在图像本身中进行,图像认证时不需要原始图像和任何有关水印的附加信息,从而提高了水印的安全性和保密性.实验结果表明,此算法能很好地将对图像内容的恶意篡改和偶然修改区分开来,并可以给出内容篡改的位置.     

基于JPEG压缩不变量和数字水印的图像认证方法

提出一种抗JPEG压缩的图像认证算法。根据图像不同块中位置相同的DCT系数之间的大小关系在JPEG压缩之后几乎没有发生变化这一性质,对图像进行分析生成特征编码,并将特征编码加密后以水印方式嵌入图像。认证时只需将待测图像的特征编码与从中抽取出的解密水印进行比较,利用篡改矩阵鉴别是否有内容被篡改,并给出具体的篡改位置。实验结果表明,该算法有很好的抗JPEG压缩性能,并可有效地检测出恶意篡改及其发生的位置。     

一种基于半脆弱水印的图像内容认证算法

本文提出了一种新的基于半脆弱水印的图像认证算法。利用JPEG压缩算法的不变属性,将原始图像先经过预定质量因子的压缩,并通过一种无损数据隐藏算法将基于图像内容特征的水印信息嵌入。认证过程中,将提取出的水印信息与计算出的图像特征信息比特的匹配百分比与设定的阈值比较,决定是否通过认证。实验结果表明:算法对高于预定质量因子的JPEG压缩具有良好的鲁棒性,拒绝恶意篡改并精确定位篡改位置,同时有效地挫败共谋攻击。     

一种基于DWT-DCT变换域的全息水印技术

在研究傅里叶全息技术基础上,提出了一种结合离 散小波变换和离散波变换(DWT-DCT)变换的彩色图像数字水印算法,使得水印 拥有强鲁棒性和不可见性。首先,对水印信息进行傅里叶变换,并生成全息水印图; 其次,将载体图 像在RGB空间内的蓝色B分量进行小波分解,对其低频部分进行DCT;最后, 将水印全息图嵌入其高频系数 中。实验结果发现,以k=0.05的强度嵌入水印后,含水印图像的峰值 信噪比(PSNR)达到47,能有效抵抗 信号处理和裁切攻击,同时提取出的水印和原始水印的相似性(NC值)能保持在0. 75以上,说明本文水印 算法有较强的鲁棒性和不可见性。本文算法能够抵抗裁切、滤波、噪声和JPEG压缩攻击,可 用于数字图像版权保护方面。     

图像高逼真度的自适应盲水印算法

随着计算机和网络技术的飞速发展,数字图像、音频和视频产品越来越需要一种有效的版权保护方法,所谓数字水印就是一种嵌入到图像、视频或音频数据中的不可见标志,可以用于多媒体数据的版权保护、认证和标注等。该文提出了一个有效的自适应育水印算法,在水印检测过程中不需要原始图像。原始图像经小波变换后,选择内嵌水印所需要的子带,水印根据邻居特征平均值法和奇偶判决法内嵌到频域中所选择的子带上。实验结论和攻击测试表明,该文所提议的算法能得到高逼真度的加水印图像,对如 JPEG有损压缩、中值滤波、附加噪声、伸缩、裁剪等各种图像处理的攻击有较强的稳健性。     

基于图像块分类的篡改定位和恢复水印算法

针对现有方法所提取的特征值不能灵活适应图像 的纹理变化导致被篡改图像恢复质量不高的问题, 提出一种根据图像块纹理特征进行块类型划分的篡改定位和恢复水印算法。首先把宿主图像 分3×3大小的 子块,再利用方差和Canny边缘检测算子将图像子块划分为简单块、复杂块和边缘块;然后 根据图像子块 类型,自适应地生成水印信息;最后采用Torus自同构映射方式找到水印嵌入位置,并且对 篡改区域进行恢 复时根据图像子块类型自适应的恢复。当图像遭到篡改时,采用本文算法恢复图像的平均峰 值信噪比(PSNR)较现有方 法提5.60%左右。实验表明,本文算法能够对图像纹理复杂区 域生成更精确的 恢复信息,有效提高了图像篡 改区域的恢复质量,同时降低含水印图像失真。算法适用于医学、军事和卫星等领域。     

基于二值约束和相位恢复算法的计算全息水印

为了提高全息水印图的对比度,增强水印鲁棒性,基于信息光学理论提出一种新的计算全息水印方法。首先将计算全息图进行再现,去除相位并保留振幅信息;然后利用相位恢复的方法,用二值约束条件的相位信息对保留的振幅进行调制,经过反复迭代最终得到相位恢复的灰度全息图。通过仿真实验证明了该方法在JPEG压缩、剪切、滤波、加噪等几种常规攻击下有很好的鲁棒性。上述方法不仅提高了全息图的抗干扰性能,也比对计算全息图二值化丢失的信息量更少,大大提高了再现像的质量。可以有效地运用于一些数字产品的版权保护中。     

Watermarking digital images for copyright protection

A watermark is an invisible mark placed on an image that is designed to identify both the source of an image as well as its intended recipient. The authors present an overview of watermarking techniques and demonstrate a solution to one of the key problems in image watermarking, namely how to hide robust invisible labels inside grey scale or colour digital images     

基于小波变换的硬拷贝全息水印

提出一种基于离散小波变换的硬拷贝数字全息水印方法。首先利用共轭对称延拓傅里叶计算全息生成水印全息图;然后对其进行小波分解,将包含全部水印信息的高频分量嵌入到载体图像小波分解的中频区域以实现信息隐藏。由于全息图的频谱可控性和不可撕毁性,本文全息水印方法具有很好的不可见性,可以实现水印盲提取,不仅能够抵抗剪切、噪声、滤波和...     

一种DCT域中基于SVD分解的数字水印技术

数字水印(Digital Watermarking)是进行知识产权保护和认证的一种有效方法.在DCT域中基于SVD分解的数字图像水印嵌入-提取算法,通过在原始图像DCT变换的左上角系数嵌入水印信号的主分量信息,保留了原始图像的中低频信息,获得好的水印嵌入不可感知性;同时,该算法对于常见的图像攻击具有强的鲁棒性,很好地实现了数字信息的版权保护.计算机仿真结果表明所提出的算法是有效可行的.     

Hiding digital watermarks using multiresolution wavelet transform

In this paper, an image accreditation technique by embedding digital watermarks in images is proposed. The proposed method for the digital watermarking is based on the wavelet transform. This is unlike most previous work, which used a random number of a sequence of bits as a watermark and where the watermark can only be detected by comparing an experimental threshold value to determine whether a sequence of random signals is the watermark. The proposed approach embeds a watermark with visual recognizable patterns, such as binary, gray, or color image in images by modifying the frequency part of the images. In the proposed approach, an original image is decomposed into wavelet coefficients. Then, multi-energy watermarking scheme based on the qualified significant wavelet tree (QSWT) is used to achieve the robustness of the watermarking. Unlike other watermarking techniques that use a single casting energy, QSWT adopts adaptive casting energy in different resolutions. The performance of the proposed watermarking is robust to a variety of signal distortions, such as JPEG, image cropping, sharpening, median filtering, and incorporating attacks     

基于视觉特性和纹理特征的图像水印算法研究

利用人眼对比敏感度视觉特性和图像的纹理特征,提出了一种彩色图像的水印算法。算法首先依据图像的纹理特征,将图像进行分割;再将水印嵌入到图像纹理复杂的部分,并利用人眼对比敏感阈值控制水印的嵌入量,从而实现水印的嵌入;最后利用逆过程实现水印的提取。同时对3幅不同复杂纹理的图像进行仿真实验,并对3幅含水印图进行5种方式的攻击测试,且与近些年国内外报道的8种水印算法进行对比分析。结果表明,在中间剪切1/4区域、质量因子为20%的压缩和旋转90°较强的攻击下,提取水印的NC值和含水印图的SSIM值均仍能达到0.8以上,且比8种水印算法具有更好的鲁棒性。综合结果表明,在水印嵌入过程中,提出的算法能够有效解决水印容量与视觉透明性、鲁棒性之间的平衡,是一种行之有效的图像水印算法。