一种基于双重变换域的公钥水印方案

提出了一种基于双重变换域的公钥水印方案．针对WWW上的知识产权(IPR)保护，该方案引入了公开水印和私有水印，并根据小波系数特点以及树结构关系，利用主成份分析(PCA)将两种水印混合编码后加栽在同一幅图像中，不仅实现了水印的不可见性和高度鲁棒性．而且允许任何人验证IPR权威机构为图像生成的公开水印，同时保证作者能提取自己的私有水印作为版权证据，为数字产品版权保护开辟了一条新的思维途径．实验表明：使用该方法嵌入的数字水印对常规的图像处理方法具有较强的鲁棒性．     

基于视觉密码和边缘检测的零水印算法

在版权认证领域,传统的水印算法往往是在载体图像中嵌入二值图像。这种算法有两个缺点:一是水印的嵌入改变了载体图像,而在医学和侦查等领域需要保留原始数据;二是图像受到篡改攻击后,很难判断攻击的类型和位置。针对以上两个问题,提出一种基于视觉密码和边缘检测的零水印算法。首先,对载体图像进行置乱和奇异值分解等操作提取特征矩阵;然后,将特征矩阵按照算法生成公有图和私有图;最后,将私有图和零水印存至认证中心。另外,应用游程编码对图像边缘进行无损压缩生成密钥,用来进行篡改检测。实验表明,该算法具有非常好的鲁棒性和安全性,尤其是抵御噪声攻击;在篡改检测方面也具有很好的效果。     

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BCH纠错码的数字水印算法

提出一种将BCH纠错码用于水印生成的数字水印算法。该算法利用了BCH纠错码的纠错特性增强了水印的鲁棒性;之后对水印的BCH纠错码进行交织,一方面可以利用交织提高纠正突发错误的能力,进一步提高水印的鲁棒性,另一方面可以利用预设的交织参数对水印进行加密。针对编码后数据量增大的问题,采用了可以嵌入较多数据的LSB算法嵌入水印。并利用图像的边缘检测信息选取水印嵌入的位置．既加强了LSB嵌入算法的鲁棒性,又使嵌入的水印不可见性更好。     

一种归一化图像的分形零水印算法

为了提高水印的稳定性和抗几何攻击能力,提出了一种结合图像归一化技术和分形理论的零水印算法。该算法首先利用归一化技术将原始图像映射到几何不变空间中,再以几何中心为中点提取归一化图像的重要区域;然后对该区域进行分形编码,由拼贴误差获得重要区域的边缘信息,即图像特征信息。最后用该信息与水印做相应的处理后即可得到提取水印的密钥矩阵。仿真实验结果表明,算法对常规图像处理和几何攻击具有较强的鲁棒性。     

对水印信息篡改鲁棒的自嵌入水印算法

为提高自嵌入水印算法在任意篡改条件下的篡改恢复质量,提出一种对水印信息篡改鲁棒性的空域自嵌入水印算法,分析了算法中阈值选取的合理性和检测篡改的可靠性.该算法首先基于密钥将原始图像的最低位和1/4次低位置零,通过对图像内容的小波低频系数实施均匀标量量化生成低频特征图像,将低频特征图像置乱加密后生成的二值编码嵌入原始图像的置零位;认证时通过设定的阈值识别图像内容被恶意篡改的图像块,从而提高自嵌入水印算法对水印信息篡改和信道噪声的鲁棒性.理论分析和仿真结果表明,无论水印信息被随机篡改还是区域篡改,算法均能根据阈值区分不同篡改并选用不同的方法对其进行篡改恢复,有效地提高了自嵌入算法在部分水印信息篡改时的恢复质量.     

基于JND视觉模型的自适应数字水印算法

为了实现水印的版权保护功能,要求水印具有良好的鲁棒性,同时又不降低原始载体的视觉特性,这就要求所生成的水印对原始载体具有自适应能力。该文使用由原始图像自身生成的二值图像作为水印信息,利用视觉特性推出的JND模型对图像的小波系数进行自适应量化嵌入,经实验验证,该算法对于压缩、裁剪、以及调整图象大小等都具有较好的鲁棒性,而且水印提取无需原始图像。     

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。     

块截断编码的图像自嵌入半脆弱水印算法

目的 数字图像自嵌入水印技术是解决图像篡改检测和恢复问题的主要技术手段之一,现有的自嵌入水印技术存在着认证粒度不高、嵌入水印后的图像失真较大,且无法抵抗滤波等操作。为提高图像自嵌入水印的认证粒度以及抵抗滤波等处理操作的能力,提出了一种基于块截断编码的图像自嵌入半脆弱水印算法。方法 水印生成与嵌入：首先,将图像进行块级别的二级划分,分别生成粒度为4×4和2×2的图像块;然后,利用块截断编码对每个4×4图像块进行压缩编码,生成2×2图像块的恢复水印,并对恢复水印进行哈希生成2×2图像块的认证水印;最后,将恢复水印和认证水印级联构成自嵌入水印,嵌入到映射块中。篡改认证与恢复：首先,将某个4×4图像块提取的水印与该块生成的水印比较,判别该图像块的2×2子块是否通过认证;最后,依据认证结果对2×2图像块实施恢复。结果 该算法产生的水印图像的峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）均高于44 dB,在50%的篡改率下,恢复后的图像质量可达到32.7 dB。该算法生成水印并在图像上嵌入大约需要3.15 s,恢复图像大约需要3.6 s。结论 算法利用块截断编码,有效缩短了生成的水印长度,保证嵌入水印后图像的质量。此外,通过引入的可容忍修改阈值,使得水印能够对滤波等图像处理操作具有一定的鲁棒性,同时保证对图像的恶意篡改具有敏感性。最后通过与最近典型方法的对比实验,验证了算法在嵌入水印后图像质量、恢复图像质量等方面的优势。     

面向图像内容认证的半脆弱数字水印算法

提出一种半脆弱数字水印算法,用于确认图像内容的真实性和完整性。算法首先将缩放图像的边缘作为特征信息,并对特征信息进行混沌调制和私钥加密得到水印信息;然后结合人类视觉系统将水印信息嵌入到载体图像的小波域中;最后用户利用公钥从水印图像中提取特征信息,并与重建的特征信息进行匹配来实现认证。实验结果表明：该算法对常规操作具有免疫性,对恶意处理能够实现准确认证和篡改定位。     

非抽样Contourlet变换的盲数字水印

根据非抽样Contourlet变换的特性,提出一种非抽样Contourlet变换域的盲水印算法,算法选择在具有最大能量的中高频子带中嵌入水印,在对水印进行加密后,利用密钥生成PN序列,根据水印值的不同PN序列嵌入宿主图像的方式也不同。提取水印不需要原始图像,利用NSCT变换系数与PN序列的相关性系数提取水印,实现盲提取。实验证明算法具有一定的不可见性和鲁棒性,具有很强的抗JPEG压缩的鲁棒性。     

An image copyright protection scheme by encrypting secret data with the host image

In this paper, a zero-watermarking based copyright protection scheme is proposed. The secret watermark image is not embedded in the host image rather it is encrypted with the host image. The proposed scheme is making use of discrete cosine transform and singular value decomposition to extract robust features of the host image. Further the selected robust features are used to encrypt the secret image. The secret image is encrypted with the host image by generating two shares namely master share and ownership share. The master share is generated by differential classification of features extracted. The ownership share is generated with the help of master share and the secret image. The two shares separately don’t give any clue of the secret image but when stacked together the encrypted secret image is revealed. Experimental study is conducted to evaluate the robustness of the algorithm against various signal processing and geometrical attacks.     

基于特征点的图像水印嵌入方案

提出一种新的图像水印嵌入算法,用Harris算子提取宿主图像的多个特征点,以选定的个别特征点为中心,形成互不重叠方形区域,并进行小波变换。将水印信息分别嵌入到特征点对应区域的小波低频系数中。实验结果表明,该算法的水印不可感知性较好,且可抵抗多种水印攻击,其中对JPEG压缩、几何剪切等攻击的鲁棒性较突出,可应用于图像的版权保护。     

一种有意义水印盲提取算法

提出了一种基于匹配滤波的有意义水印盲提取算法，通过构造基于特征子空间的正交水印信号集，水印的提取不需要原始图象，而且误码率可以控制在较低的水平，基于特征子空间分解特性，具有简单有效的特点，同时由于水印信号集由原始图象唯一生成，并具有一定的不可逆性，因此可以防止水印攻击者利用非法产生的水印集来伪造有意义的水印。实验结果证明了该算法具有较好的稳健性和不可见性，为了对提取字符的可靠性进行评价，还提出了一种置信度门限，利用置信度门限可以有效地评估单个字符及整体水印的可靠性，弥补了一些算法只提取有意义水印，而不加评估的缺点。     

图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法

目的 为协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高水印算法抵抗几何攻击的能力,提出一种图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法。方法 将宿主图像分成互不重叠的图像块,利用人类视觉系统的掩蔽特性对每个图像块的纹理特征和边缘特征进行分析,选择掩蔽性好的图像块作为嵌入子块。对嵌入子块作2级离散小波变换,将其低频子带进行奇异值分解,通过修改U矩阵第1列元素间的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息。在水印提取前,对几何失真含水印图像利用图像尺度不变特征变换（SIFT）特征点的坐标关系和尺度特征进行几何校正,恢复水印的同步性。结果 对标准灰度图像进行实验,含水印图像的峰值信噪比都可以达到44 dB以上。对含水印图像进行常规攻击和几何攻击,提取出的水印图像与原始水印图像的归一化互相关系数大部分都能达到0.99以上,说明该算法不仅具有良好的不可见性,对常见攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。结论 选择掩蔽性好的图像块作为水印嵌入位置能够充分保证水印算法的不可见性,特别是水印提取前利用SIFT特征点具有旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像实现有效校正,提高了含水印图像抵抗几何攻击的能力,较好地协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

Rightful ownership through image adaptive DWT-SVD watermarking algorithm and perceptual tweaking

In this paper, a tailored blended image adaptive watermarking scheme has been presented, which is based on DWT and SVD. Through this paper an attempt has been made to solve the problem of false positive while maintaining the robustness and imperceptibility with the help of principal component and perceptual tuning of the image. Perceptual tuning is a non-blind technique and based on the objective quality of image. The embedding strength is made dependent on watermark features as well as of host in wavelet domain by using tuning parameter which is user specific. The idea of embedding the principal component of intermediate frequency sub-bands of watermark image into singular values of perceptually tuned intermediate frequency sub-bands of host image have been exploited. The proposed algorithm is providing the adaptive behavior towards the image content for perceptual transparency and at the same time avoiding the possibility of false watermark extraction well supported by a private key, which is necessary at the time of extraction. Thus the proposed watermarking algorithm is a kind of non-blind, image adaptive and suitable for rightful ownership. Various comparative results make the algorithm superior in terms of intentional and non-intentional attacks. Also the algorithm is strong against the print and scan attack.     

图像块的自适应均衡水印算法

目的 针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法 利用尺度不变特征变换（SIFT）提取原始图像中鲁棒性强的特征点作为水印嵌入区域,将提取的嵌入区域分成4个大小相等且互不重叠的图像块,并对各图像块进行奇异值分解（SVD）,得到与各块相应的奇异值矩阵,各块与水印做一级离散小波变换后产生的各子带相叠加,生成嵌入加密水印块,重组得到水印矩阵,降维后将特征点还原到原始图像。根据果蝇优化算法（FOA）中适应度函数迭代确定加密水印强度参数,构造水印图像的自适应嵌入,来均衡水印的不可见性和鲁棒性,水印检测可直接作用在受攻击后的图像上,无需校正恢复。结果 对标准灰度图像进行多组实验,得到含水印图像峰值信噪比均达到43dB以上;对水印载体图像分别进行噪声、压缩、剪切、旋转仿真攻击实验,提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数都达到0.94以上。结论 SIFT算法实现图像块局部嵌入,提取特征点稳定性强,结合SVD算法使水印嵌入性能良好,利用FOA算法自适应确定最优参数,使水印图像嵌入效果达到最佳状态,最终均衡了水印的不可见性和鲁棒性。     

基于提升方案的harr小波变换图像水印算法

提出一种基于提升方案的harr小波变换的图像水印算法。该算法将水印图像通过m序列实现图像的置乱,与经过小波变换后的载体图像的低频系数值按位进行异或得到需要的密钥,原始图像由小波反变换得到。实验结果证明,该图像水印算法对图像的旋转、压缩、噪声、滤波、剪切等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于Logistic混沌映射和IWT-SVD量化的盲鲁棒水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入.算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性.仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性.