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Contourlet变换和奇异值分解的图像零水印算法

提出一种基于Contourlet变换和奇异值分解的数字图像零水印算法。原始图像经过Contourlet变换后,分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像,选择对低频子带进行分块奇异值分解,然后根据每块中第一个奇异值的大小特性“嵌入”和“提取”水印。实验结果表明,该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,具有较强的鲁棒性和不可见性,提高了水印识别的可靠性。     

基于邻域均值关系的Contourlet域量化水印算法

提出了一种基于邻域均值关系的Contourlet域量化水印算法。原始图像经过Contourlet变换,分解为一系列多尺度、局部性、多方向性的子带,对原始水印图像进行Arnold置乱加密,从分解的多方向高频子带中选择能量较大的子带作为嵌入区域,根据系数与邻域均值关系选择嵌入位置,用量化的方法修改嵌入位置的系数,达到嵌入水印的目的。水印的提取不需要原始图像,实现了盲提取。实验结果表明,该水印算法不仅具有较好的不可见性,而且对加噪、JPEG压缩、滤波、剪切等攻击具有较强的鲁棒性。     

基于Contourlet和SVD的鲁棒双水印算法

提出了一种Contourlet域的基于奇异值分解的鲁棒水印算法。综合Contourlet变换和奇异值的优点,选择宿主图像Contourlet变换后的低频子带和能量最大的高频子带作为水印嵌入子带,分别嵌入水印信息。水印提取时,从两个子带水印中选择NC值较大的作为最终提取的水印。实验结果表明,该算法在保证了不可见性的同时,对常规攻击和几何攻击均具有较强鲁棒性。     

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NMF和SVD相结合的Contourlet域鲁棒水印算法*

为了提高变换域数字水印技术的鲁棒性,提出了一种在Contourlet域将非负矩阵变换(NMF)与奇异值变换(SVD)相结合的鲁棒水印算法。宿主图像经过Contourlet变换后,对低频子带进行非负矩阵变换,然后对非负基向量组W进行奇异值分解,最后将经过Arnold置乱的水印图像嵌入到奇异值中。实验结果表明,该图像水印算法在获得良好视觉效果的同时,对于加噪声、滤波、剪切等图像攻击有较好的鲁棒性。     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

基于NSCT-DCT-DWT-SVD联合数字水印算法

针对现有已提出的相关数字水印算法在不同攻击下存在的问题,提出一种将非下采样Contourlet变换NSCT(Non-subsampled Contourlet Transform)和DCT-DWT-SVD联合的数字水印算法。该算法将原始的宿主图像进行非下采样Contourlet变换得到与原始图像大小相同的低频子带,将低频子带进行离散小波变换分解,并对小波分解的低频部分与Arnold变换后的水印进行离散余弦变换。将变换得到的新区域与变换后的水印信息图像进行奇异值分解,将两者分解得到的奇异值矩阵相结合,作为最终的水印嵌入主成分。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JEPG压缩﹑椒盐噪声﹑泊松噪声﹑滤波等不同类型的攻击,在确保水印不可见性的同时具有较高的原始图像保真性。     

基于Contourlet域特征点的抗几何攻击水印方法

有效抵抗几何攻击的水印算法是目前水印技术研究的难点之一,很小的几何变形就可能使大多数水印算法失效.对图像Contourlet变换和Harris-Affine算子的特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种以仿射不变特征点的基于Contourlet的抗几何攻击水印算法.首先,用Contourlet变换提取出多尺度、多方向的纹理信息;再用Harris-Affine检测算子从变换域的中、低频方向子带中提取出仿射不变特征点,结合自适应局部结构的特征尺度确定特征区域,并用U变换对其归一化处理,水印就自适应地嵌入到归一化后的区域中;水印嵌入采纳矢量量化的策略,将水印信息重复嵌入到不同方向子带、多个不相交的局部仿射不变特征区域.检测时,利用特征点实现水印的重同步,采用多数原则来提取水印的位信息,无需求助于原始图像.仿真结果表明,算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和去仿射攻击均具有较好的鲁棒性     

基于DWT-SVD的图像盲水印研究

提出了一种新的基于离散小渡变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法.该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块,对每一块进行奇异值分解后,选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入经过Arnold置乱后水印信息.水印的提取不需要原始图像,但受到密钥的限制,不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印.实验结果表明,该算法具有较好的不可感知性、鲁棒性和安全性.     

基于DWT的彩色图像鲁棒盲水印新算法

本文提出了一种基于小波域低频系数量化的彩色图像鲁棒盲水印新算法.首先将RGB彩色宿主图像转换为YCbCr颜色空间,然后对亮度分量Y进行三层小波分解,采用适当的量化间隔对低频逼近子带LL3进行均值量化,根据量化系数的奇偶特性再与二值图像置乱转化后的水印序列进行异或运算,从而把水印嵌入到亮度分量的逼近子带中.仿真实验结果表明,本文提出的算法对JPEG/JPEG2000压缩、添加噪声、滤波、剪切、像素移位等多种攻击有较强的鲁棒性,透明性好,并且能实现水印的盲提取.     

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。     

基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。     

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。     

基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法

为了提高数字水印产品的抗几何攻击能力,提出一种基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法。该算法首先对宿主图像Contourlet变换后的低频子带进行分块QR分解,通过轻微修改各子块Q矩阵第一列第二行元素和第三行元素的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息,并且利用R矩阵对各子块进行相应的视觉失真补偿操作。在水印提取前,利用尺度不变特征变换SIFT特征点具有的旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像进行几何校正,恢复水印的同步性,使算法具备抵抗几何攻击的能力。实验结果表明,该算法的不可见性良好,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

基于混沌的Contourlet域抗几何攻击图像水印算法

为了提高水印算法的抗几何攻击性和自适应性,提出了一种基于混沌的Contourlet域抗几何攻击的自适应图像水印算法。首先对载体图像进行Contourlet变换,并对低频子带进行分块奇异值分解,然后根据HVS原理自适应地将混沌加密后的水印信息嵌入到每块的最大奇异值中;最后使用改进的Harris-Laplace算子提取含水印图像的特征点。水印提取时利用受攻击前后图像的特征点矫正图像的几何变形。实验表明,该算法对JPEG压缩、滤波、加噪、旋转、缩放和平移等常规的图像处理和几何攻击具有很强的鲁棒性。     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

基于Contourlet变换的遥感影像数字水印方案

针对现有变换域遥感影像数字水印算法存在的问题,提出一种基于Contourlet变换的遥感影像数字水印方案。算法首先对宿主遥感影像进行图像归一化;然后,对水印图像进行Arnold置乱预处理,并将置乱后的水印图像利用行扫描形成一维向量,得到二值水印序列作为数字水印信息;最后对宿主遥感影像进行Contourlet变换,并通过奇偶量化将水印嵌入所选Contourlet变换系数中。实验证明该算法对JEPG压缩、滤波和噪声以及旋转、缩放、平移等几何攻击均具有较好的鲁棒性。