水印技术中相似度公式的一种改进算法

目前国内外在评价数字水印技术中水印的相似程度主要采用的是归一化相关值（Normalized Correlation值）,尽管常见的几种归一化相关值公式可以客观的表示原始水印与提取水印的相似程度,但如果要从人类视觉的主观角度出发,这些传统的归一化相关值公式在表示提取出的水印和原始水印反面相似时会存在很大不足。为此,提出了一种基于图像像素均值的数字水印相似程度的评价公式,文章称之为均值相关值。使用均值相关值公式可以有效的继承传统的归一化相关值,并克服了这些传统评价相似度的不足。通过仿真实验证明文章构建的均值相关值公式具有很好的科学性、合理性和有效性。     

利用综合特征提取的数字图像版权保护算法

为了有效地保护和验证数字媒体作品的版权信息,提出一种区别于传统嵌入式鲁棒水印的数字水印算法.算法中所提取的特征是由区域亮度和纹理特性所组成的综合特征,其中亮度特征的提取利用了扩展盒中脑神经网络(gBSB)的聚类功能,对于区域的纹理特征,则是通过分析其直方图统计矩来提取的.仿真结果表明,该水印方案对于常规的信号处理及几何变换攻击具有良好的鲁棒性,是一种实用的、有效的数字图像版权保护水印算法.     

基于奇偶量化的彩色图像盲水印算法

提出一种基于奇偶量化的彩色图像小波域的数字水印算法。首先对水印图像进行置乱处理,然后对图像进行翻转,最后利用混沌系统产生的混沌序列对水印进行加密。水印嵌入时,采用小波变换并利用奇偶量化规则将加密后的水印嵌入到载体图像蓝色分量最深层的四个子带中。水印提取时,不需要原始图像的参与,实现了盲提取。仿真实验和性能分析表明,该算法有很好的不可见性和鲁棒性,可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切等攻击。     

Fidelity-guaranteed robustness enhancement of blind-detection watermarking schemes

Watermarking performance enhancement has always been a difficult task since the performance metrics of watermarking systems, i.e., fidelity, robustness, and payload size, inherently conflict with each other. Nowadays, most watermarking schemes hide payloads according to predefined rules or empirical perceptual models. Therefore, the performance of digital watermarking schemes can be determined only passively. In this study, a genetic algorithm-based framework for watermarking performance enhancement is proposed. Watermarked results having better robustness, guaranteed fidelity, and fixed payload size can be obtained. Existing blind-detection watermarking schemes can be improved significantly by incorporating the proposed framework. In addition, the proposed framework has many desirable advantages such as asymmetric embedding/detection overhead, easy integration with existing data-hiding schemes, and direct control over fidelity and robustness.     

基于离散分数傅里叶变换的SVG数字水印技术

提出了一种基于离散分数傅里叶变换(DFRFT)的SVG图形水印算法,用于SVG的版权保护.将水印嵌入到SVG图形控制点坐标构造的复数信号的离散分数傅里叶变换频谱中.经实验结果验证,该算法具有较强的透明性,对于通常的图形几何变换以及局部修改攻击,均有令人满意的鲁棒性.     

基于图像块等级模型的多重认证水印算法

提出了一种新的用于灵活图像认证的多重水印嵌入算法.不同于传统的块独立水印算法中每个图像块只嵌入一个水印信息,算法对每个图像块嵌入多重水印信息.提出了两个通用的图像块等级模型,形成图像块内部的等级结构,对每个图像块以及图像块内部的各等级子块进行独立的水印生成和嵌入.将图像特征值映射为混沌系统的初值,并将图像块的编号映射为混沌系统的迭代次数,经过混沌迭代生成图像块水印,再将水印信号替代图像块中选定像素点的最低有效位,完成水印的嵌入.实验结果表明,该算法可对图像进行多重认证,对篡改区域进行精确的检测与定位,并能选择不同的定位精度.     

基于改进曲率尺度空间技术的图像水印算法

提出一种新的鲁棒性水印算法,利用改进的曲率尺度空间技术,提取图像的少量较顽强角点,用于重建受几何攻击的图像。选取2个chirp信号作为水印信息,将其嵌入图像的分数傅里叶变换（FRFT）域,选用变换阶次和水印嵌入位置矩阵作为算法密钥,根据chirp信号在FRFT域呈现的冲激特征检测水印信号。仿真实验结果表明,该算法具有较高不可见性、安全性和鲁棒性。     

一种脆弱的图像自适应置乱算法

证明在离散余弦变换和小波变换中,图像经空域置乱前后在频域内不变的系数规律,根据构造的复合混沌迭代动力系统,提出2个利用不变频域变换系数规律的构造函数,生成复合混沌迭代动力系统需要的初始值,给出脆弱的图像自适应置乱算法以及相似度和抗攻击半径的置乱算法评价概念。实验表明,算法无需任何附加信息即可提取出原始图像,对各种攻击十分敏感,平均抗攻击半径高于一般算法,适用于法庭、医学等要求极其严格的场合。     

基于Zernike矩和DCT变换的数字水印算法

提出一种基于Zernike矩和DCT变换的鲁棒数字水印算法,对图像的旋转角度进行估计,以提高其抵抗旋转攻击的能力,将基于图像内容的具有正交特性的Zemike多项式作为水印信号,并在Watson视觉感知模型的控制下嵌入图像低频系数中,同时采用相关检测方法确定水印的存在,实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性、不可见性及可检测性。     

一种新的基于伪Zernike矩的图像盲水印算法

抵抗几何攻击的鲁棒性是目前数字水印技术中的热点也是难点。提出一种新的基于伪Zernike矩的图像盲水印算法,首先计算图像归一化后的伪Zernike矩,然后选取部分合适的矩通过量化调制嵌入水印信息。水印提取时,利用伪Zernike矩的相位信息估计旋转角度进行几何校正,以提高矩的几何不变性。实验结果表明,本算法对于抗几何攻击尤其是旋转攻击具有很好的鲁棒性,同时也能抵抗常规的信号处理攻击。