基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法

兼顾水印容量以及篡改图像的恢复效果,提出一种基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法。根据电子发票的特性将图像块分为重要块、印章块、格式块和空白块4类。对图像块类型和非空白块二值化信息分别利用RS（1,3）和RS（2,3）进行编码生成恢复水印。根据恢复水印信息的大小,基于密钥将生成的恢复水印随机、依次嵌入印章块、格式块和空白块中。为尽可能降低水印容量,无需添加认证水印数据,利用类型码和非空白块恢复水印,同时完成对图像的篡改检测以及篡改恢复。与现有的用于自然图像的自恢复水印算法相比,在相同水印容量下能得到较好的恢复效果;对于同样的恢复效果,水印容量较小。在一般篡改和拼贴攻击下具有较好的认证和恢复能力。     

基于多码本矢量量化的图像篡改恢复

提出一种用于数字图像篡改检测与内容恢复的自嵌入脆弱图像水印算法.对原始图像每个不重叠分块进行基于边缘复杂度的内容分析,选择不同大小的矢量量化码本进行分块压缩,可获得相应的标识符和表示图像分块主要内容的索引值以构成压缩码.将其复制多份后作为参考比特,通过密钥嵌入至其他多个分块中.用于篡改定位的认证比特则被嵌入每个分块本身.由于在多码本矢量量化协同下生成的参考比特具有较高的内容表示效率,该算法在篡改率相同的条件下可取得更理想的内容恢复性能,这一结论得到了实验结果的验证.     

一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法

提出一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法.该算法对原始医学图像进行分块整数小波变换,在每个分块的低频和高频分别提取4个系数,取其最低有效位与文本水印的对应位相异或,得到2个密钥作为零水印,认证时使用这2个密钥恢复水印信息.算法复杂性低安全性高,不改变原始医学图像.结果表明,该算法能够实现对医学图像的真伪性认证,具有较好的篡改定位能力.     

基于块重构的加密域可逆信息隐藏

提出了一种基于块重构的加密域可逆信息隐藏方法。首先使用一种特定的加密方法对原始图像块进行加密,其中包括置乱和块重构,该方法能够有效地将冗余从最高有效位转移到最低有效位;其次将位平面划分为不重叠的均匀块和非均匀块,通过标签图对这两种类型的图像块进行区分及记录;最后在可嵌入信息的均匀块中嵌入相关辅助数据,并将秘密信息嵌入到剩余的可用块中。基于加密密钥和数据隐藏密钥的可用性,接收端能够可分离地实现准确提取所嵌入的数据以及无损地恢复原始图像。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了信息嵌入量和直接解密图像的解密质量。     

基于显著性分类的数字图像自嵌入方法

数字图像自嵌入与恢复是在图像中嵌入与自身相关的信息,用于接收端判断图像是否被篡改并恢复被篡改区域的内容. 提出一种基于显著性分类的数字图像自嵌入方法,根据图像自身的特点对图像进行分类,动态决定每个区域的参考数据量和嵌入容量,采用喷泉码对参考数据进行编码,并将其嵌入到原图像的不同区域中. 与传统方法相比,所提出的方法主要有以下两点优势：在生成参考数据方面,所提出的方法可根据内容分类确定编码长度,在保证整体恢复质量的同时,能重点保护显著性区域;在数据嵌入方面,选择在不同区域中嵌入不等的数据量,可避免传统均匀嵌入法导致图像伪轮廓等缺陷,保证含密图像具有良好的质量.     

抗打印扫描攻击的大容量文本水印

DOI: 摘要： 在分析现有文本水印算法的基础上,提出一种大容量且抗打印扫描攻击的文本水印算法. 该算法首先对文本图像进行字符切分,以字符复杂度为标准选择嵌入字符和调整字符,然后以打印扫描不变量为基础,通过建立量化函数翻转单个字符像素以嵌入多位水印信息. 该方法能降低整体的字符翻转量,减小文本图像的失真程度. 实验表明,文中方法可有效提升水印嵌入容量,并能抵抗打印扫描攻击,达到在纸质文本中嵌入水印的目的.     

基于RGB通道和混沌系统的脆弱性多重水印算法设计与实现

根据脆弱性水印图像认证系统的要求,提出了一种基于RGB通道和混沌系统的脆弱性多重水印算法.利用通道将RGB彩色图像分解为3幅灰度图像,在图像的R,G,B通道上进行水印的处理,在不同的通道上可以嵌入多个水印,嵌入的水印数据量相对较大,而且多个水印可以起到多重保险的作用.通过密钥和阈值计算得到二值混沌序列,使得水印的嵌入不容易被篡改、攻击,其方法简单,容易实施,取得了较好的隐藏效果.     

基于纠错编码的图像水印算法

本文提出了一个基于纠错编码的图像水印算法，在嵌入水印时先将水印信息进行纠错编码再嵌入到图像中，在提取水印时对恢复出的水印信息进行纠错解码，实验结果表明，该算法比未采用纠错编码的同一水印算法具有更好的稳健性能。     

基于DWT和PNN的数字图像水印算法

针对数字信息在存储或传输过程中可能受到复制、攻击或修改的问题,提出一种基于DWT和PNN的数字图像水印算法.该算法在基于块的小波系数中选择最佳位置嵌入水印图像,采用PNN记录水印与对应图像之间的关系,在不需要原始图像和水印图像的情况下,从嵌入水印的图像中恢复水印.使用PSNR和NCC对算法进行不可见性和鲁棒性测试.实验结果表明,本文算法提取的水印图像具有优秀的不可见性和鲁棒性,能够有效应对不同类型的攻击.     

基于RS码的图像半脆弱水印

利用RS码的编码冗余和图像特定域的数据特性实现了基于RS码的图像半脆弱水印.将图像小波域多层次分解与RS码信息隐藏技术相结合,用小波分解所得到的图像鲁棒性数据与认证密钥一起作RS纠错码的编码数据,将编码产生的可携带版权信息的校验数据嵌入图像的不同小波区域,实现图像半脆弱水印功能.分析显示,基于RS码的认证密钥图像半脆弱水印具有很好的完整性认证和鲁棒性认证功能.     

基于块分类的密文域多重嵌入可逆信息隐藏算法

针对现有密文域可逆信息隐藏方法中图像块利用不充分,使得嵌入秘密信息量不高的问题,提出了一种基于块分类的多重嵌入可逆信息隐藏算法。首先将原始图像用流密码加密,加密图像被分成若干个不重叠的块。然后,用最高有效位（most significant bit, MSB）自适应预测算法对块内的第1个像素和其他像素进行预测,将每一个块标记为可用块或非可用块。进一步对可用块进行重构嵌入,同时用中值边缘检测器（median-edge detector, MED）预测算法对非可用块进行二次嵌入,最终实现秘密信息的嵌入。当接收方接收到含密图像时,通过嵌入密钥实现秘密信息的正确提取,同时利用加密密钥恢复原始图像。实验证明,该文提出的方法在相同图像恢复质量的情况下能够显著提升秘密信息的嵌入量,在嵌入容量和图像恢复质量上均优于已有的方法。     

利用自适应像素对匹配的图像纹理区隐写

图像纹理区结构随机性较强,因此在纹理丰富区域嵌入隐蔽信息比在平坦区域嵌入的安全性更高。提出一种基于自适应像素对匹配法（adaptive pixel pairmatching,APPM）的纹理区隐写算法,优先在复杂纹理区嵌入密信。定义了图像纹理区域判别准则,由此根据待嵌入秘密信息的长度调整阈值,实现自适应隐写。在嵌入过程中可能出现嵌密块纹理复杂度小于阈值的异常情况,为解决这一问题,算法包含了基于最小失真的像素值局部调整策略。实验结果表明,该算法的嵌入效率高于原始APPM算法,而且KL距离较小,抵抗几种常用隐写分析算法的能力也比其他几种代表性算法LSB和APPM更强。     

可分离加密域可逆数据隐藏方案

利用图像测试,提出了一种可分离加密域可逆数据隐藏算法,能获得质量较高的直接解密图像.加密方在图像流加密之前进行图像测试并生成位置图,嵌入方根据位置图将秘密信息嵌在选中像素的高位,接收方在相邻像素相关性基础上通过一种自适应差值算法实现可逆性.若全部嵌在选中像素的第8位,得到的直接解密图像质量较差;若全部嵌在选中像素的第7位,则无法实现无失真恢复.针对这两个缺点,该文在保证无失真恢复同时获得了质量较高的直接解密图像.实验表明所提出的算法有效,且性能优良.     

应用二值图像信息隐藏技术实现彩色图像中的安全隐写

该文提出一种以彩色图像为载体的安全隐写方法,应用二值图像信息嵌入技术,将隐蔽信息隐藏在颜色分量的较高层位面中,可实现优良的隐蔽性和较大的嵌入量.所使用的二值图像数据隐藏方案包括一组完备的规则,能够准确判断边缘像素是否可承载嵌入数据,保证嵌入数据的无差错盲提取,并可引入密钥以增强安全性.实验表明,在彩色图像中数据嵌入量达到每像素1.5 bits时视觉不可察觉,峰值信噪比保持在40 dB以上,直方图无异常,并能抵御多种有效的隐写分析算法,兼顾了隐蔽信息容量和安全性.     

应用空域局部高斯混合模型的LSB匹配隐写分析

考虑到图像是一个局部平稳信源,提出一种局部内容自适应的LSB(least significant bit)匹配隐写分析方法. 该方法将LSB匹配隐写建模为加性高斯噪声,将图像空域细节分量建模为高斯混合模型. 在局部区域内用期望最大化算法估计模型参数,取最小方差值为局部隐写噪声方差的估计. 然后提取局部方差直方图的加权和特征,以反映图像不同复杂度区域隐写前后的变化. 将原始特征和校准特征相结合,作为分类特征. 对未压缩图像库的实验表明,该方法较现有方法具有更好的检测性能,在嵌入率低至25%时仍有较可靠的检测性能.     

基于纹理特征分类与合成的鲁棒无载体信息隐藏

针对图像无载体信息隐藏算法嵌入容量与鲁棒性无法很好兼顾的问题,提出了一种基于纹理特征分类与合成的鲁棒无载体信息隐藏算法,使用空间金字塔算法提取纹理图像特征,通过监督式分类训练得到分类模型,同一类别下的不同图像块,利用位置信息进行区分,根据图像块分类和位置信息的不同构建映射字典,传递秘密信息;发送方依据秘密信息选择图像块并根据公共密钥将所有图像块组合为一幅大尺寸图像,通过可逆形变生成复杂的纹理图像并发送给接收方;接收方根据密钥将纹理图像恢复为图像块,利用分类模型识别图像块所属分类并确定位置信息,对照映射字典提取秘密信息.实验和分析表明该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声等攻击具有较好的鲁棒性,同时嵌入容量可随图像类别的增加得到提高.     

基于新的失真代价函数的自适应JPEG隐写

为了提高隐写的安全性,提出了基于一种新失真代价函数的自适应JPEG 隐写算
法. 考虑到纹理区域更有利于信息嵌入,本算法通过非零量化DCT 系数的绝对值加权和来
度量DCT 子块的纹理程度,并引入均匀嵌入思想,设计出了一种新的失真代价度量函数;同
时利用STC（syndrome trellis codes）编码将嵌入修改均匀地分散在任意数量级的非零量化
DCT 系数上,实现了秘密信息自适应地嵌入到载体的纹理区域中. 实验结果表明,在同等低
嵌入率下,该方法的安全性优于同类隐写算法.