基于Contourlet变换和神经网络的视频水印算法

针对数字水印技术在视频版权保护和抵抗攻击时存在的一系列问题。首先将原始水印图像使用Arnold变换和Hilbert曲线进行置乱处理,再对MPEG原始视频的I帧进行Contourlet变换嵌入数字水印,最后在提取时利用确定的神经网络实现水印的盲提取。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于非下采样Contourlet变换和伪Zernike矩的水印算法

针对水印嵌入伪Zernike矩信息量小的不足,设计一种基于非下采样Contourlet变换和伪Zernike矩的水印算法.算法首先将水印信息量化调制嵌入原始图像的非下采样Contourlet变换域低频区域,然后计算伪Zernike矩进行几何校正.实验结果表明,该算法在具有较大的水印嵌入量的同时,对常见图像处理和几何攻击具有较好的鲁棒性.     

一种基于Contourlet域的块均值关系的盲水印算法

从Contourlet变换的特点出发,提出一种基于分块均值关系的Contourlet域水印算法。首先将水印图像利用Arnold混沌映射进行置乱,之后对载体图像进行2级的Contourlet变换,选择能量最大的低频子带作为嵌入区域,通过修改选定位置的系数数值嵌入水印,在水印提取时不需要原始图像,实现了水印的盲提取。实验表明所提的算法在抵抗JPEG、椒盐噪声等攻击时有较好的鲁棒性。     

基于视觉特性和骑士巡游的变换域视频水印算法

为了对数字视频进行版权保护,结合人眼视觉特性和骑士巡游相关原理,提出一种在视频I帧亮度分量的DWT-SVD域嵌入水印的算法。先根据视觉特性计算嵌入强度,然后对I帧做离散小波变换和分块奇异值分解,再按骑士巡游路径将水印嵌入到分块奇异值分解后的U矩阵中。提取水印时不需要原始视频的参与。实验结果表明算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

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。     

结合提升小波和QR码的盲水印实现

提出了一种结合提升小波和QR码的盲水印实现。嵌入水印时,首先对需要版权保护的图像进行提升小波变换,然后对水印图像进行QR码编码处理,再对得到的QR码图像进行混沌处理以提高算法的安全性,最后将经过QR码编码、混沌处理的水印信息通过元胞自动机处理嵌入到原始图像的提升小波逼近子图中。水印提取时,对经过上述处理后的图像应用元胞自动机、混沌系统、QR码解码得到原始水印信息。仿真结果表明,该实现方法具有较高的鲁棒性,能够抵抗剪切、修改、噪声等攻击。该实现方法能够广泛应用于版权保护领域,具有一定的实用价值。     

基于混沌映射的视频数字水印算法

为了更好地保护视频数据的版权,提出了一种基于混沌映射的视频水印算法.在该算法中,原始视频数据被分割成等帧数的视频组,利用MPEG-7的轮廓编码计算每个视频帧的主要物体轮廓坐标点集合;然后通过傅立叶变换得到该帧轮廓点形状不变量,利用哈希的方法计算水印信号和这些不变量的有效值作为密钥之一;再对整个视频组的轮廓点进行傅立叶变换,得到其时间轴上的有效不变域,并将水印信号嵌入在这个不变域的中频部分,采用混沌技术,提高了水印的嵌入量和算法的鲁棒性.在水印提取阶段,通过对水印的多重校验,确保水印信号的可靠性.实验结果表明,该算法对大部分的视频攻击都具有良好的鲁棒性.     

数字水印算法的鲁棒性和不可见性研究

研究用于数字图像版权保护的数字水印算法。由于数字图像的直观可见性,嵌入其中并对其进行版权保护的数字水印需要隐藏在图像内,但传统的数字水印算法不能兼顾实现鲁棒性和不可见性,造成水印的抗攻击能力不强。为了解决上述难题,提出了一种基于邻域均值的水印算法,首先对原数字图像进行多尺度Contourlet域变换,将图像分解为多个子带,便于增强嵌入水印的鲁棒性,然后对水印图像进行Arnold变换并加密,根据邻域均值量化算法选取图像中重要区域嵌入水印,保证嵌入水印的不可见性,最终实现水印的有效嵌入。实验证明,这种方法能够兼顾数字水印的鲁棒性和不可见性,提高了水印的抗攻击能力,取得了满意的结果。     

基于码分多址的视频水印

应用通信领域的码分多址技术对视频水印方案进行一次探讨,将待嵌入的水印信息使用循环码编码以后,使用码分多址技术对视频每一帧中Blue分量进行水印嵌入操作。通过相关检测提取水印,不需要原始视频文件,嵌入和提取算法简单易懂。通过仿真实验,使用该方法嵌入水印信息不影响视频流的完整性和一致性,人的感官系统不能分辨出嵌入水印以后的视频和原始视频之间的区别。该水印系统可以应用在视频版权保护和监视特定视频是否播放的场合。     

联合非下采样Contourlet变换与奇异值分解的多水印算法

为解决最近报道的Contourlet变换域基于奇异值分解的水印算法存在的高虚警率问题, 提出一种多水印算法。对Arnold置乱后的水印图像进行奇异值分解, 将其中一个正交矩阵嵌入原始图像非下采样Contourlet域的两个高频方向子带中, 并利用奇异值来调整原始图像非下采样Contourlet域剩余子带的系数矩阵, 通过逆变换得到含水印图像。抽取水印时首先计算从待检测图像抽出的正交矩阵和真实水印正交矩阵的相似度, 与阈值进行比较, 以决定抽取过程是否进行。由于非下采样Contourlet变换的高冗余性, 最终可抽取出多个水印图像。实验表明, 算法较好地克服了高虚警率问题。一系列的攻击实验证明算法具有较好的鲁棒性。     

基于三维小波低频域的彩色视频盲水印算法

视频水印技术是保护数字视频版权的一种有效方法。提出一种基于3D DWT的彩色视频水印算法,按场景以16帧划分视频,在各子段YCbCr颜色空间上对Y分量进行二级三维小波变换,利用三维小波低频帧间系数相近而不相同的特性进行水印嵌入,并实现了水印的盲提取。实验结果表明,该算法在保证含水印视频图像质量的同时具备良好的鲁棒性,对各种视频几何攻击及MPEG压缩均具有较强的抵抗能力。     

基于伪Zernike矩和Contourlet变换的抗几何攻击图像水印算法

在研究Contourlet变换和伪Zernike矩理论的基础上,提出了一种新颖的抗几何攻击数字图像水印算法。该算法首先 用Contourlet变换处理 原始图像,提取出图像的低频区域;然后依据人眼的视觉特性以及嵌入水印前、后系数的相关性,采取量化调制伪Zernike矩的幅值将数字水印信息嵌入图像的低频区域中。其无须借助于原始图像,就能进行水印提取,实现真正的盲检测。实验结果表明,该算法对平移变换的抵抗力最强,对旋转和缩放也有很好的抵抗力,而且经过JPEG压缩之后,数字水印也不会失真。     

基于双重加密和Contourlet变换的数字图像盲水印算法

提出了一种演化密文与规则的加密方法,以细胞自动机的初态和规则作为演化对象,寻找满足经过迭代后能得到原文的细胞自动机的初态和规则。由于某些原文只在某些特殊规则下才存在满足完全匹配的密文,而且匹配度越高搜索越耗时,所以引入了校验信息,以最大演化代数作为演化计算的终止条件,寻找迭代后与原文最接近的密文,再通过校验获得完整的原文。通过实验得出：此种加密方法具有较大的密钥空间和良好的置乱效果,而且细胞自动机的邻居半径越大,演化计算的表现越稳定。     

Contourlet变换与生命游戏置乱相结合的视频零水印

为了达到版权保护的目的,提出一种Contourlet变换与生命游戏置乱相结合的视频零水印,Contourlet被誉为处理二维信号的最优解,算法利用其优势对关键帧处理得到低频系数,再经过核心算法处理,最后结合生命游戏规则生成特征图像,并运用加密算法对水印进行预处理以加强安全性。实验结果表明本算法较好地折中了数字水印的不可见性和鲁棒性,并能有效地抵抗常见的几何攻击和视频攻击。     

基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法

提出了一种基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法。原始指纹图像经过Contourlet变换后，分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像，选择在低频子带中嵌入经过二维Arnold置乱加密后的水印。嵌入水印时，采用奇偶量化算法修改低频子带的系数。水印提取时，不需要原始图像，实现了盲提取。实验结果表明，提出的指纹图像水印算法能够较好地抵抗JPEG有损压缩、叠加噪声、剪裁等攻击，具有较好的不可见性和鲁棒性，提高了指纹识别的可靠性。     

A robust rotation resilient video watermarking scheme based on the SIFT

This paper proposes a blind and robust video watermarking algorithm for copyright protection of the video in the wavelet transform. The watermark bit is embedded by modifying two random high frequency coefficients in the first level discrete wavelet transform of the frames of the video. The watermark is encrypted before embedding by using the cat map for better security. During the watermark extraction phase, it is verified whether the video is attacked by rotation attack. Frame restoration against rotation attack is done based on matching at least two feature points each generated by the scale invariant feature transform in the original video frame and the watermarked one. The angle between the two lines formed by joining these feature points is used to restore the video frames to the original position. Experimental results show the imperceptibility and robustness of the proposed method against variety of attacks. It is especially robust against rotation attack in comparison with other popular watermarking methods. Normalized Correlation, Structural Similarity Index and Peak Signal-to-Noise-Ratio are nearly 100%, 1, above 48 dB respectively against the various attacks.     

一种基于Chebyshev混沌神经网络的视频水印算法

针对视频版权的保护,提出一种基于Chebyshev混沌神经网络的视频水印算法。首先选取二值图像作为图像水印,利用Chebyshev混沌神经网络对图像进行加密;然后对宿主视频进行分帧处理,通过Henon映射产生混沌序列提取关键帧,同时提取关键帧亮度分量的低频系数,将处理后的图像水印自适应地嵌入小波变换后亮度分量的低频系数中。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性,且针对噪声、高斯滤波、旋转、帧丢失等攻击具有良好的鲁棒性。      

基于纹理特征定位的数字图像水印算法

提出一种基于图像纹理特征锁定水印嵌入位置的水印算法。利用Canny算子在非采样Contourlet变换最高阶方向子带内筛选图像的纹理特征,将强纹理特征的位置作为水印嵌入的索引点。对非采样Contourlet变换的低频子带进行一级小波分解,在小波细节子带上分割N个圆环(N为水印信息长度)区域,根据索引位置在每个圆环区域内自适应地重复嵌入水印。仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对图像处理和几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

自适应二维数字水印系统

随着因特网和数字技术的发展,数字媒体已成为人们获取知识的主要手段,但这也带来了一系列问题如作品侵权、非法复制和传播等.为了解决这些问题,数字水印技术作为版权保护的重要手段,已得到广泛的研究和应用.为实现水印图象的叠加,提出了一种以灰度图象为水印的空域二维自适应数字水印算法,该方法首先将水印图象进行8×8分块,并进行DCT变换,然后对每块的DCT系数进行量化和调整,最后,取出每块的部分DCT系数来构成水印信号.同时为了实现自适应,还将载体图象按8×8分块,并利用视觉掩蔽特性对载体图象象素进行分类,再根据块分类结果,将水印信号以不同强度嵌入到载体图象中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性.最后还对该技术今后的研究指出了一些可能的方向.     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。