RGB空间彩色零水印算法

针对现有零水印算法使用的版权标识大都为结构信息单一的二值图像,且对于几何攻击鲁棒性差等问题,提出一种RGB空间彩色零水印算法。首先将彩色载体图像和彩色水印转换成R、G、B颜色分量,其次对载体图像三个空间分量分别进行Arnold置乱和分块处理;然后计算每个颜色通道各个子块的均值,构成十进制均值矩阵,将均值矩阵转换成8位二进制矩阵,分别生成三个颜色通道的二进制特征矩阵;最后将置乱后的彩色水印分量转换成8位二进制水印信息,分别与载体图像的三个二进制特征矩阵异或生成三个零水印,将三个零水印通过逆编码技术生成彩色零水印。实验结果表明,算法能够有效地抵抗非几何攻击、几何攻击和组合攻击,与相似的零水印算法相比,鲁棒性更好,安全性更高。     

基于Curvelet-DSVD和视觉密码的强鲁棒零水印算法

为了更好的表现自然图像的曲线特性,进一步提高数字水印算法的鲁棒性,提出一种基于Curvelet-DSVD和视觉密码相结合的强鲁棒零水印算法。首先对原始图像进行Arnold置乱;其次进行Curvelet变换得到低频域信息,对低频域信息进行分块并对各个块进行双奇异值分解(DSVD),利用块最大奇异值与整体奇异值均值之间的关系构造特征矩阵,同时利用视觉密码将水印信息生成两个共享份;最后将其中一个共享份进行Arnold置乱后与特征矩阵进行异或运算生成零水印。实验结果表明,该算法能够有效地抵抗常规攻击,与现有的零水印算法相比,鲁棒性更强,安全性更高。     

基于分块FRIT-SVD的鲁棒零水印算法

针对水印图像轮廓特征的提取,使用小波变换并不是最佳方式,脊波变换较小波变换有着更好的逼近精度和稀疏性能。结合二维混沌系统、SVD和位平面技术共同构造零水印信息,提出了一种基于脊波变换域的鲁棒零水印算法。该算法首先对载体图像进行二维一级小波变换提取低频域,利用分块策略对其分块并进行有限脊波变换(FRIT),经SVD提取最大奇异值构造特征矩阵后,使用二维混沌系统对特征矩阵进行置乱加密,提取特征矩阵中的重要位平面与加密水印信号结合生成注册零水印信息,不仅提高了水印鲁棒性,双重加密后的水印安全性能也得到提升。实验表明,该算法具有较好的鲁棒性、安全性和易操作性,能够有效抵抗各类图像攻击。     

平衡多小波视觉密码零水印算法

传统零水印算法构造的水印通常是没有实际意义的二值序列,致使版权辨别不够直观快捷。借鉴视觉密码原理,结合平衡多小波、奇异值分解等技术,提出平衡多小波视觉密码零水印算法。将客户水印作为零水印嵌入到版权图像中,对版权图像进行平衡多小波变换得到实际载体;根据实际载体图像进行块奇异值分解并计算平衡因子得到差值矩阵,由差值矩阵生成过渡矩阵;将过渡矩阵结合2×2视觉秘密图份算法生成图像特征信息;结合图像特征信息和客户水印信息产生零水印。实验结果表明,该算法具有良好的安全性和鲁棒性,是一种可靠的图像版权认证零水印算法。     

Schur分解的快速零水印算法

为解决奇异值分解水印算法中所产生高虚警、鲁棒性不强以及安全性不高的问题,提出一种基于矩阵Schur分解的双重加密快速鲁棒零水印算法。该算法先将原始图像低频块进行矩阵Schur分解得到稳定值;提取Schur分解的块上三角矩阵对角线元素中含有最大能量元素的绝对值,并将其构造过渡矩阵;将该矩阵的平均值与每一个元素值进行比较生成感知哈希二值序列,构造特征矩阵;再将经过混沌映射加密的特征矩阵与斐波那契(Fibonacci)变换加密后的水印信息进行逻辑运算得到零水印;最后在第三方版权认证中心(intellectual property rights,IPR)完成注册。实验表明,在随机载体图像中所提取的水印NC值均在0.5以下,有效地解决高虚警问题;与基于整数小波变换的鲁棒零水印相比,抵抗噪声攻击的性能提高了2.43%;与时域水印算法相比,抵抗JPEG压缩攻击的性能提高了4.88%。     

一种抗几何旋转攻击零水印算法

为了解决零水印算法存在抗几何攻击能力弱的问题,提出了一种抗几何旋转攻击的零水印算法。首先根据尺度不变特征变换（SIFT）旋转校正后图像像素失真情况,在中心地带确定像素近似无损的安全区域;其次将该区域进行二级冗余离散小波变换提取低频区域,对该低频区域进行分块并提取每个块的最大奇异值,同时利用每块最大奇异值构建过渡矩阵;然后通过比较过渡矩阵的每个元素值与其均值关系构造特征矩阵;最后将加密后的水印图像与特征矩阵共同构建零水印。实验结果表明,与仅利用SIFT校正算法相比,抗旋转攻击鲁棒性平均提高了13.26%,与GH旋转矩和伪Zernike正交矩算法相比,抗旋转攻击鲁棒性分别提高了1.1%和0.94%;对常规攻击、缩放攻击和循环平移以及小范围的剪切攻击均具有较强鲁棒性。     

一种基于超混沌的图像零水印算法

针对已有的零水印算法鲁棒性差、安全性低的问题进行了研究,提出了一种基于超混沌的图像零水印算法,首先利用Chen三维超混沌系统对水印信息进行加密预处理,通过解析各个位平面在分解后对图像的影响,将载体图像中的最低有效位初始化为零;采用块均值二值量化的方法进行特性提取;最后通过对加密水印与Anorld置乱后的特征矩阵进行异或处理得到零水印。仿真攻击实验及与以往零水印算法对比表明,该算法在保持鲁棒性良好的同时,能够抵御噪声、滤波、压缩、剪切等多种攻击。     

基于低频奇异值均值的强鲁棒零水印算法

为增强水印算法的鲁棒性并兼顾其虚警率和透明性,提出一种基于低频奇异值均值的零水印算法。利用离散小波变换获得载体图像的稳定低频区域,采用离散剪切波变换提取其中较优尺度的低频分量,从而构造稳定特征区域。对该区域做分块离散余弦变换并计算奇异值矩阵,通过比较分块与整体的奇异值均值大小构建特征矩阵,并将其与水印图像进行异或运算构造零水印。构造水印时采用Arnold加密提高水印图像安全性,提取水印前则利用Radon变换校正载体图像加强算法鲁棒性。对不同纹理图像进行压缩、噪声、滤波和几何攻击,实验结果表明,在保证低虚警率和良好透明性的基础上,该算法具有较强的鲁棒性,所得到的归一化互相关函数值均高于0.98,部分可达到1.00。     

小波域视觉密码零水印算法

目的传统零水印算法需要构造包含图像特征的水印数据,这样构造的水印往往是无意义的。在已有视觉密码鲁棒水印算法基础上,结合零水印思想,提出小波域视觉密码零水印算法。方法零水印不仅仅是由载体图像生成的,而是其与水印信息共同制造的视觉秘密图份。算法产生2幅图份:主图份(图像特征信息)和所有权图份(零水印)。首先,将载体图像通过合理置乱,去除像素相关性;其次,对置乱后的图像做小波变换,再将小波低频子带分块并对各块做奇异值分解,通过比较块特征值与块特征值均值生成过渡矩阵;然后,将生成的过渡矩阵结合2×2视觉秘密图份算法生成主图份;最后,结合主图份和秘密水印信息产生所有权图份,同时将其保存到认证中心。结果针对零水印信息不够直观,在不对载体进行任何改动的情况下,将有意义二值图像作为零水印嵌入到载体图像中去。即使在很强的鲁棒干扰环境中,本文方法仍然比传统的零水印算法表现出色。结论提出了一种可靠的图像版权认证零水印算法。实验结果表明,算法具有良好的安全性,同时对多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

针对彩色图像的新型零水印算法

为了在不破坏图像质量的前提下对图像进行版权保护,提出一种针对彩色图像的零水印算法。算法利用原始图像小波变换后的特征信息与有意义的版权信息结合构造出零水印,加密之后再注册到IPR信息数据库里。版权信息预处理中应用Arnold变换,算法还利用了图像奇异值稳定性良好的特点。实验结果表明,这种算法对常见的图像攻击具有很强的鲁棒性,有效解决了水印鲁棒性与不可感知性之间的矛盾,同时克服了传统零水印算法中只能依靠检测零水印之间的相似度来判定图像版权归属的缺陷。     

基于马尔可夫链蒙特卡罗采样的双密钥盲水印算法

为了更好地提高水印算法的安全性,提出了一种基于两种形式密钥的强鲁棒盲水印算法。首先对水印加密,然后将每块载体的第一个奇异值组成矩阵Q再分块离散小波变换(DWT)获得四个子带,通过对四个子带进行马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)采样决定第k个水印位量化嵌入到矩阵Q的第k块低频、水平、垂直和高频子带中的一个并记录当前嵌入子带的密钥位,这样做不仅使水印位随机分配,而且提高了水印算法的安全性。实验结果表明,所提算法在满足不可见性的条件下,不仅对常规的图像攻击具备较强的鲁棒性,而且在水印嵌入过程中通过MCMC采样实现了用不同的密钥嵌入,提高了水印算法的安全性。     

基于SVD的灰度水印单色通道嵌入算法

为了更有效地进行多媒体数据的版权保护,提出了一种在真彩色宿主图像中利用奇异值分解实现的灰度水印嵌入的鲁棒算法。该算法首先利用奇异值的特征来对灰度水印图像进行编码预处理,编码后的水印信息存储为二值数字序列,并选择视觉掩蔽性高的宿主图像区域进行隐藏。为了保证水印的不可察觉性,该水印算法先提取宿主图像RGB彩色空间中的蓝色通道分量,然后选择其中具有高活动因子的图像分块作为水印的嵌入区域。用该算法对灰度水印图像进行处理,不仅实现了水印的盲提取,而且在保证隐藏灰度水印大容量生动信息的同时,对宿主图像的视觉效果影响很小。实验结果表明,该水印算法不仅较传统方法有更高的鲁棒性,而且灰度水印图像的提取结果受常见的图像处理攻击操作的影响非常小。     

基于混沌映射和矩阵奇异分解的公开数字水印技术

该文提出了一种基于混沌映射和矩阵奇异分解的公开数字水印技术．利用混沌映射将水印进行预处理,并按水印的大小把原始图像分成若干个子块,每个子块对应于水印的一比特,利用矩阵的奇异分解方法分解每个子块,将水印比特嵌入到子块的某一奇异值位置。修改该奇异值,然后利用矩阵的奇异分解反向变换得到嵌入水印的图像．利用混沌映射结合矩阵奇异分解,将水印信息分散在原始图像的不同位置,提高了水印的视觉效果,保证了水印的安全性。实验结果表明,本方法具有较好的不可见性以及对一般图像处理具有一定程度的鲁棒性。     

增强奇异值分解和细胞神经网络的零水印

目的 针对奇异值分解算法存在的对角线失真、虚警错误等问题,引入一个寻找最抗攻击缩放比例的参数,提出基于增强奇异值分解的零水印算法。方法 首先将离散小波变换作用于原始图像,对分离出的低频逼近子图进行不重叠分块,对分块后的低频逼近子图作离散余弦变换得到低频系数矩阵,再分别对每个块矩阵进行增强奇异值分解,将得到的最大奇异值与最大奇异值均值作比较构成特征向量;然后对水印图像进行Arnold变换和Logistic映射得到置乱加密后的水印图像;最后将特征向量和置乱加密后的水印图像分别作为细胞神经网络的起始值和控制输入值,通过设定细胞神经网络的反馈模板、控制模板以及阈值来确定具体的可逆逻辑运算。经过可逆逻辑运算处理后的细胞神经网络输出图像即为零水印的注册图像。将注册图像保存到认证中心以证明对图像作品的版权。结果 在JPEG压缩、噪声、滤波、旋转以及剪切等各种攻击下,提取的水印和原始水印的归一化相关值都在96%以上,算法平均运行时间为2.389 s,性能较高。结论 通过利用参数对奇异值矩阵进行调整的方法,不仅增强了算法的鲁棒性,而且解决了奇异值分解（SVD）出现的对角线失真和虚警错误问题。同时通过结合零水印的思想,解决了传统水印算法需在载体图像中嵌入水印而导致的水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

结合奇异值分解的小波包图像隐藏

图像隐藏技术的发展为军事隐蔽通信提供了新的实施途径。提出基于奇异值分解和小波包变换的图像隐藏算法,利用小波包变换低频子带抗干扰性强和图像矩阵奇异值的稳定性,对秘密图像做位平面分解并对载体图像做小波包分解,将包含重要信息的位平面隐藏在小波包分解低频系数矩阵的奇异值矩阵中,将包含次要信息的位平面隐藏在熵能量较大的其他剩余子带图像系数矩阵中,次要位平面的隐藏位置根据载体图像的内容自适应确定。实验表明,该算法可实现图像信息的安全隐藏,不仅具有较强的抗几何攻击的能力,且对高斯、剪切和滤波等攻击的鲁棒性也较好,同时具有较好的不可见性,隐藏容量大。     

一种新的彩色图像盲水印算法*

在探讨了四元数及四元数矩阵奇异值分解性质的基础上,用四元数矩阵来表示彩色图像,彩色图像的每个像素用一个四元数来表示,从而实现了将彩色图像的各个分量作为一个整体进行运算的思想;对彩色图像的四元数矩阵奇异值分解后的性质进行了研究,得出将四元数矩阵分解的方法用于彩色图像水印的嵌入和提取的可行性,并提出一种基于四元数矩阵奇异值分解、旋转和共轭运算的彩色图像盲水印算法进行验证。通过实验和对比表明,该算法具有良好的性能,能较好地抵抗常见的攻击。     

实离散分数Krawtchouk变换及其在数字图像水印中的应用

目的传统Krawtchouk变换处理图像时存在变换域信息表示单一、不可调节等问题,传统分数阶Krawtchouk变换处理实信号表示有冗余等问题。为了构造更加灵活的图像变换域表示,提出了实离散分数阶Krawtchouk变换,并应用于数字图像水印。方法利用对传统Krawtchouk变换矩阵特征值分解的方式,通过对分解后的特征值矩阵的实矩阵分数化构造得到了实离散分数阶Krawtchouk变换的变换矩阵,从而构造出实离散分数阶Krawtchouk变换。然后,利用所提变换从实数域变换到实数域这一特性,提出了在实离散分数阶Krawtchouk变换嵌入水印信息的图像水印算法。算法采用了图像分块处理的方式,对每个图像块的实离散分数Krawtchouk变换系数进行奇异值分解,将水印信息嵌入奇异值分解矩阵中,然后进行逆向实离散分数阶Krawtchouk变换得到嵌入水印后的图像。结果通过比较所提实离散分数阶Krawtchouk变换域水印算法和传统Krawtchouk变换域水印算法,提取水印的平均错误率在中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放攻击下,分别降低了12.39%、10.04%、18.50%...     

基于离散小波—奇异值分解的多水印嵌入算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性, 解决数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题, 提出一种新的以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字图像水印算法. 不同于常见的基于小波变换的数字水印技术, 该方案在原始图像离散小波变换的低频近似区域和高频对角区域中嵌入水印, 在图像的保真度和鲁棒性之间取得较好的折衷. 水印检测时, 将从低频近似区域和高频对角区域中提取出的水印进行比较, 选择效果较好的水印作为最终检测水印. 实验结果表明, 提出的多水印算法对于各种攻击具有较强的鲁棒性.     

A semi-blind digital watermarking scheme based on singular value decomposition

This paper presents a robust watermarking approach for hiding grayscale watermarks into digital images. Plugging the codebook concept into the singular value decomposition (SVD), the proposed method embeds the singular values (SVs) of the original image into the watermark one to attain the lossless objective. The experimental results show that the proposed scheme guarantees the extracted watermark on an average and the worst PSNR values of 24.91 and 19.96 dB, respectively. In addition to the guarantee of the quality of extracted watermark image, the security of the referenced watermark is further strengthened by applying chaos permutation on it in advance. The proposed scheme leads to satisfactory robustness to various attacks and is compared to other well-known grayscale watermarking methods to reveal its efficiency for practical applications.