基于Contourlet变换的抗几何攻击数字水印算法

提出一种新的基于Contourlet变换的抗几何攻击水印算法。利用图像Contourlet系数在不同分辨率下的父子关系提出“空间方向重要树”（SDST）的概念,进而确定重要系数并嵌入水印信息;利用新的仿归一化方法,通过计算并比较原始图像（水印已嵌入）与接收图像（受到攻击后）的特征量校正图像,达到抵抗几何攻击的目的。结果...     

基于Contourlet变换的数字版权保护水印技术

提出了一种融合Contourlet变换和SVD分解的数字版权保护水印算法。利用图像Contourlet变换系数的稀疏特性和SVD的稳定性特点进行数字水印嵌入和检测。实验证明了该技术在多种攻击下具有很好的鲁棒性。     

一种新的基于混合域的数字音频水印

在数字水印的基础上,提出了一种基于DCT和DWT混合域的音频水印的算法。首先对原始的音频信号进行离散小波变换,得到音频信号的精细分量和近似分量,然后对这两种系数进行离散余弦变换,最后将两种不同的水印嵌入到两种系数。提取水印信息时,不管音频信号的长度如何,均采用相同的方法进行变换。实验证明,此方法可以实现不丢失音频信号的频率信息,在考虑嵌入的两种不同水印的顺序的原则下,实现嵌入和提取信息的同步。     

基于NSCT和DFRFT的数字水印算法研究

为了有效地克服外界攻击对数字水印的破坏性,增强数字水印的鲁棒性,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsample Contourlet Transform,NSCT)与离散分数阶傅里叶变换(Discrete Fractional Fourier Transform,DFRFT)相结合的数字水印算法.首先,通过Logistic置乱处理水印信号,增强水印的安全性;然后,对宿主图像进行NSCT分解,对其中的低频分量进行DFRFT分解;最后,将置乱的水印图像嵌入到DFRFT分解系数中,从而进一步加强水印的不可见性和鲁棒性.实验结果表明,该算法不仅具有较好的鲁棒性,还可以有效地抵抗外界攻击.     

SIFT特征区域Contourlet域遥感图像水印算法

针对现有遥感图像数字水印算法多为基于图像全局的水印算法,抵抗旋转、缩放、行列剪切以及联合几何攻击能力较差的问题,提出一种基于SIFT特征区域的Contourlet域遥感图像数字水印新方法。算法选取二值数字图像作为水印图像,将二值水印图像置乱预处理后,对其进行行扫描形成一维向量作为待嵌入的水印信息;然后,在宿主遥感图像中提取SIFT特征点,筛选特征点,并依据特征点确定水印嵌入的特征区域;最后,规范所选特征区域,对其进行归一化后实施Contourlet变换,利用奇偶量化方法将水印信息嵌入所选的变换系数内。实验结果表明算法对JEPG压缩、噪声以及滤波等常规信号处理具有较好的鲁棒性,同时能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击。      

基于图像小波变换低频系数的数字水印算法

提出一种基于小波变换且具有图像自适应性的数字水印算法.通过小波变换将图像分解成不同空间与频率的系数,这些系数之间存在一种树结构关系,利用树结构关系对最低频系数进行分类,对不同类采用不同的嵌入对策,将水印信号嵌入在最低层逼近系数中,而现有基于小波变换的算法将水印嵌入在各个方向的中频或高频系数中.实验结果表明,该算法具有不可见性,对于通常的图像失真具有较好的鲁棒性,说明最低频成分并不是水印的禁区.     

一种曲波域鲁棒数字图像水印算法

提出了一种数字图像水印算法基于特殊选择的傅里叶采样卷绕的快速离散曲波变换.利用Arnold变换对水印信号进行置乱加密,将置乱后的信号进行多次重复来增加冗余度.按照曲波系数分布的特点,选择合适的尺度和系数对水印信号进行嵌入.实验结果表明,该算法对JPEG、加噪、滤波等图像处理具有好的鲁棒性,同时具有好的不可见性.     

基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪

提出了一种基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪新方法.含噪图像经抗混Contourlet多尺度变换,得到一个低频逼近子图和一系列不同尺度、不同方向的高频细节子图,充分利用变换域同层同方向子带内信号系数相关性强、噪声系数无相关性的特点,采用强局部化零均值高斯分布模型对高频细节子图进行降噪处理.实验结果表明,该方法计算效率高,能克服Contourlet变换中的频谱混叠,避免了重构图像出现"划痕"现象.无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的去噪性能均好于Contourlet去噪、Contourlet域HMT去噪和基于抗混叠Contourlet变换的硬阈值去噪,在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力.     

基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法

提出了一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法.首先,对图像作Contourlet变换,得到一个低频子带和一系列高频方向子带.其次,对低频子带系数采用基于边缘的规则来融合,而对于高频方向子带系数,采用基于一种基于Contonrlet局部系数相关性的规则来进行融合.最后,对融合系数进行非子采样Contourlet逆变换,得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法对可见光、红外图像融合十分有效,能较好地提取原始图像中的边缘方向信息和几何特征.     

基于Contourlet变换域统计模型的路面图像去噪算法

提出了一种基于Contourlet变换域统计模型的图像去噪算法,用于复杂背景下的路面病害图像,可以获得较为清晰的裂纹病害信息。利用χ2统计假设检验方法得出Contourlet变换系数近似服从拉普拉斯分布,进而应用最大后验贝叶斯估计推导出对含噪图像Contourlet系数的萎缩公式。实验结果表明,该算法能较好地实现噪声抑制和信号保留间的平衡,与小波去噪算法比较,其去噪后图像的信噪比提高4 dB。     

基于Baker映射与时空混沌相结合的CT-QR域双彩色鲁棒盲水印算法

针对彩色水印图像的盲提取算法抗几何攻击鲁棒性不强的问题,提出一种Baker映射与时空混沌相结合的轮廓波变换(Contourlet transform,CT)和QR分解双彩色强鲁棒盲水印算法。首先将彩色水印分离成RGB分量,对三个分量分别进行Baker映射与时空混沌相结合的预处理操作,然后对载体图像的RGB分量分别进行Contourlet变换,分块QR分解得到酉矩阵,最后根据嵌入规则将加密后的水印分通道的嵌入到酉矩阵中。水印提取时利用Radon变换对图像进行几何校正可提高其几何攻击的鲁棒性。仿真结果表明,该算法不仅使嵌入水印后的图像具有良好的不可见性,而且能有效抵抗加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、平移、旋转、马赛克、篡改等攻击,NC值均在0.9以上,对组合攻击也有较强的鲁棒性。      

基于Contourlet域虚拟树结构和FOA-SVR的自适应鲁棒数字水印算法

为了更好地在Contourlet域里自适应地选择水印的嵌入位置和嵌入强度,克服Contourlet变换最后一层低频子带没有被划分的缺陷,给出了一种Contourlet域虚拟树结构的具体构造方法.基于该构造方法,结合混沌序列,利用果蝇算法(FOA)优化支持向量回归机(SVR)的参数,提出一种自适应的鲁棒数字水印算法,实验结果表明该算法在有较强的鲁棒性和安全性的同时,也具有很好的保真度.     

Blob-Harris特征区域结合CT-SVD的鲁棒图像水印算法

为了提高水印图像对几何攻击的鲁棒性,提出了一种Blob-Harris特征区域结合轮廓波变换(Contourlet transform, CT)和奇异值分解(singular value decomposition, SVD)的鲁棒图像水印算法。首先在原始图像经过Contourlet变换后的低频分量中提取斑点(Blob)块区域并利用Harris角点检测进行特征点提取,然后根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,选择适中的互不重叠的特征区域,将其四周补零后进行归一化操作,最后将经过小波变换提取的低频水印图像进行奇异值分解,并重复嵌入到每一个归一化圆形特征区域的内接正四边形当中。仿真实验结果表明,本文算法除了对常规攻击有很好的抵抗力之外,对几何攻击也有相对较强的鲁棒性,特别是缩放、平移、剪切以及其组合攻击,NC值均达到0.94以上。      

基于Contourlet-DCT混合变换的零水印算法

为提高水印图像的安全性,并解决水印嵌入时鲁棒性与不可见性之间的矛盾,提出了一种基于Contourlet-DCT混合变换的零水印算法.首先,利用二值水印图像自身不同的像素值对两个混沌序列进行调制加密,并将调制后的结果作为加密的水印图像.接下来对载体图像依次进行Contourlet与DCT变换从中提取能量特征,再对提取的特征进行奇异值分解,选取其中最大的奇异值重组特征矩阵,最后把特征矩阵与加密后的水印图像结合生成注册水印.为验证算法的有效性,将该算法与传统的小波域零水印算法进行了比较,结果表明,混合域零水印算法在多项攻击测试中的鲁棒性均优于后者.     

基于Contourlet直方图的目标跟踪算法

提出一种基于Contourlet直方图的目标跟踪算法。对图像先进行Contourlet变换,并利用变换后的Contourlet系数建立Contourlet直方图,将其作为meanshift算法的迭代参数来实现目标跟踪。实验结果表明,本算法具有较好的鲁棒性,能够在遮挡、小目标等情况下实现快速准确的跟踪。     

基于奇异值分解的Contourlet域图像水印算法

针对小波变换由于方向性缺乏而无法有效稀疏地表示图像本身几何结构的问题,结合Contourlet变换和奇异值分解的优点,提出了一种Contourlet变换域内基于奇异值分解的数字水印算法。宿主图像经过两层Contourlet分解后,生成一系列多尺度多方向的子带,选取第二层分解中能量最大的子带进行大小为4×4的互不重叠的分块,并进行奇异值分解,再将置乱后的原始二值水印信息嵌入到奇异值矩阵中。实验结果表明,该算法实现简单,透明性良好,对常规攻击和几何攻击具有较强的鲁棒性,且优于一般的小波域算法。     

基于Contourlet变换的抗几何攻击数字水印算法

针对小波变换在表示二维图像时的局限性,提出了一种抗几何攻击的数字水印算法。该算法先用混沌系列对水印信息进行加密,再对原始图像进行Contourlet变换,然后对分解后的子带进行分块计算,选择能量较大的分块并嵌入加密后的水印信息,最后经过Contourlet逆变换得到嵌入水印后的图像。实验结果证明：该算法不仅对常规图像处理具有很好的鲁棒性,同时对抵抗几何攻击也具有很好的鲁棒性。     

A robust spread spectrum based image watermarking in ridgelet domain

A new robust method of spread spectrum based image watermarking is proposed in this article. Spread spectrum technique and scrambling are used for increasing robustness and invisibility of the algorithm. Our suggested method is carried out using ridgelet transform as an efficient transform for representing images with line singularities. In embedding part, the host image is partitioned into non-overlapping blocks and ridgelet transform is applied to each single block. In this way, a curved edge is divided into some straight edges so that ridgelet transform shows optimal performance even for complicated images with curve edges. To embed the watermark bits, the best directions of ridgelet coefficients are selected with respect to their variance intensity. In extraction part, a computationally efficient detection method is used for detecting watermark logo blindly from distorted watermarked image. To achieve more robust algorithm firstly, we find the best place to insert the watermark bits and secondly, we encode the scrambled watermark bits by pseudo random sequences with an authentication key. Robustness of our proposed method is tested against different kinds of attacks. According to the experimental results, proposed method shows much improved performance in comparison to other published works.     

Discrete Multiwavelet–Based Video Watermarking Scheme Using SURF

This paper proposes a robust, imperceptible block‐based digital video watermarking algorithm that makes use of the Speeded Up Robust Feature (SURF) technique. The SURF technique is used to extract the most important features of a video. A discrete multiwavelet transform (DMWT) domain in conjunction with a discrete cosine transform is used for embedding a watermark into feature blocks. The watermark used is a binary image. The proposed algorithm is further improved for robustness by an error‐correction code to protect the watermark against bit errors. The same watermark is embedded temporally for every set of frames of an input video to improve the decoded watermark correlation. Extensive experimental results demonstrate that the proposed DMWT domain video watermarking using SURF features is robust against common image processing attacks, motion JPEG2000 compression, frame averaging, and frame swapping attacks. The quality of a watermarked video under the proposed algorithm is high, demonstrating the imperceptibility of an embedded watermark.     

基于QR码的Contourlet域数字水印算法

针对目前数字水印技术无法有效抵抗几何攻击的问题,本文提出了一种基于QR码的Contourlet域数字水印算法。将文字信息进行QR码编码作为水印信息。首先,将载体图像进行Contourlet变换;然后,将得到的低频逼近图像进行分块;最后,将每一位QR码水印信息以量化的方式对应嵌入到每一个子块中。实验结果表明,本算法可以抵抗任意角度旋转和任意等比例缩放攻击,同时对高斯噪声、Speckle噪声、均值滤波、高斯滤波和JPEG压缩攻击具有很强的鲁棒性,并且算法复杂度低;水印提取时不需要借助原始图像,属于盲水印。因此,本文提出的数字水印技术可以广泛应用在数字产品的版权保护中。