基于广义猫映射与神经网络的图像空域水印算法*

提出了基于广义Arnold变换和神经网络模型的图像空域水印算法。二值水印嵌入位置通过广义猫映射随机产生,训练一个神经网络记忆每个图像块中像素之间的关系,并采用水印嵌入增强处理技术,加强了水印的嵌入强度。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能有效地抵抗剪切攻击、LSB攻击和椒盐噪声攻击等。     

基于HVS和分形自相似的数字水印算法

在传统分形图像编码的基础上,借用人类视觉系统(HVS)的掩蔽特性,对分形域上的水印方法进行了研究.在空间域上对原始图像进行预处理,使原始图像的纹理区得到了突出,对纹理区图像进行分形压缩编码的同时,实现了水印的嵌入和提取操作.水印提取时运用概率统计知识,提高了水印检测的准确度和水印抵抗攻击的鲁棒性.实验结果表明,该算法对剪切、噪声、滤波、JPEG等图像处理方法具有较好的鲁棒性.     

基于小波视觉模型的乘性水印算法

虽然小波域加性水印算法具有较好的不可感知性,但其鲁棒性较弱。因此,结合小波域视觉模型,提出了一种基于小波视觉模型的乘性图像水印算法。在水印嵌入过程中,为平衡水印的不可感知性和鲁棒性,以中频子带作为水印嵌入空间,并根据图像的频域敏感度、亮度敏感度、纹理复杂度确定水印的嵌入强度。在水印检测过程中,采用广义高斯分布(GGD)对小波系数的统计特性进行刻画,并通过奈曼-皮尔逊(NP)准则确定水印系统的检测阈值,给出了水印系统的虚警概率和检测概率之间的接收者操作特征(ROC)曲线关系。最后通过实验测试了该算法在抗压缩、叠加噪声、缩放和剪切等攻击时的鲁棒性能。仿真结果表明：该算法具有较好的检测性能以及在抗攻击时具有较强的鲁棒性。     

二次广义cat映射的混合混沌图像加密算法

针对混沌图像加密的特点,为了提高加密的效果,提出了一种二次广义猫映射的混合混沌加密算法。该方法首先利用广义cat映射对像素点进行多次迭代,然后再利用广义cat映射进行多次置乱,并且置乱的次数与图像本身的像素值密切相关。再用广义Henon映射产生的混沌序列与置乱后图像进行扩散加密运算。实验和仿真结果表明该算法克服了以往算法不能抵抗选择明（密）文攻击的缺陷,并且有效解决了混沌系统随机性差、熵攻击、控制参数少等问题。同时具有密钥空间大,加密算法简单,能够较好地抵抗差分攻击、统计特性分析的优势,安全性高,加密效果好。     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

基于提升方案小波和混沌映射的盲水印算法

数字水印技术是多媒体信息安全领域的一个重要研究课题.在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上,提出一种利用提升方案小波对载体图像进行多个金字塔分解,结合纹理块的确定方法选取小波系数,提高水印信息的嵌入量,结合新的混沌方法对水印信息进行映射加密嵌入.嵌入水印时,先对水印信息进行扩频,然后利用新的量化运算方法嵌入水印.实验结果表明,该算法简单高效,增强了水印信息的安全性,在抗JPEG压缩、锐化、扭曲变形、各种剪切等攻击上有很好鲁棒性,同时具有较好的透明性.     

基于混沌映射和小波变换的彩色图像水印算法*

为了实现对多媒体数据版权的有效保护,提出了一种基于离散混沌映射和二维离散小波变换的图像水印新算法。该算法利用切延迟椭圆反射腔离散混沌系统（TDERCS）产生的混沌序列,将其二值化后加密水印图像,并采用小波变换将加密后的水印图像嵌入到宿主图像的蓝色分量的最深层的四个子带中,嵌入位置则由广义猫映射确定。仿真实验和性能分析表明,该算法具有很好的隐蔽性、鲁棒性和安全性。     

一种鲁棒的自适应空间域隐藏算法

提出了一种新的图像空域信息隐藏算法,算法利用广义Arnold猫映射,将待隐藏的二进制比特序列的每一个比特的嵌入位置,随机置乱到整个载体图像的像素空间,再用Logistic混沌映射并结合像素点最高非0位,采用自适应策略,将待嵌入的比特随机嵌入到像素点的某一个不会明显影响视觉感知效果的比特位,提取水印只需要密钥,且密钥空间大。算法采用了纠错码进行纠错来抵御噪声攻击,还采用最小像素改变量的优化策略减少视觉感知上的变化。实验结果表明,本算法信息隐藏量大,视觉不可感知性好,对剪切攻击和椒盐噪声攻击有很好的鲁棒性。     

结合纹理复杂度与 BEMD 的灰度水印图像算法

本文提出并实现了一种结合纹理复杂度和二维经验模态分解(BEMD)的灰度水印图像算法。该算法首先对 Arnold 变换的水印图像进行 BEMD 分解,得到不同尺度的内蕴模态函数及余量信息。其次,对宿主图像分块进行纹理复杂度的计算,选择纹理复杂度高的区域作为嵌入位置;为了使水印图像的内蕴模态函数能与宿主图像更好地融合,对宿主图像进行了与水印图像相同筛分条件的 BEMD 分解。最后,将水印信息重复地嵌入到宿主图像预先选好的位置中,再对嵌入水印信息后的内蕴模态函数及余量重建得到嵌入水印后的图像。水印提取则为水印嵌入的逆过程。通过对不同纹理程度的宿主图像进行实验,得到嵌入水印后图像的峰值信噪比均在 40 dB 以上,面对 8 种常见攻击时提取水印的 NC 值均在 0.95 以上。与现有算法进行对比,该算法在大比例剪切、噪声攻击、图像滤波和 JPEG 压缩攻击上表现出色,且结果整体优于对比算法。     

基于三维混沌猫映射的数字图像加密算法

提出了一种新的基于3维混沌猫映射的图像加密方法。该方法采用改进的3维混沌猫映射来提高加密的置乱程度，并把耦合映像格子模型（Coupled map lattice，CML）映射引入加密的扩散过程，明显提高了加密系统的初始敏感性和安全性。仿真结果表明，该方法具有足够大的密钥空间和足够高的安全性，不仅能抵抗差分攻击、选择明文攻击、统计攻击等，而且取得了复杂度和速度的良好折中。     

基于纹理谱的二值文档图像零水印算法

针对二值文档图像的版权保护问题,提出了一种二值文档图像零水印算法。该算法使用文档图像的局部二值模式(LBP)构造纹理谱图像,然后使用该纹理谱图像的直方图构造零水印信息。相比其他文档图像水印算法,该算法具有更好的隐蔽性,而且不会改变原始图像的信息。水印攻击包括图像剪切、加噪声和图像旋转操作,实验分析结果表明这些攻击操作对零水印信息的影响不大,最低标准相关系数在0.85以上,具有很好的稳定性。     

应用整数提升小波的图像变容量恢复水印方案

传统的可恢复水印算法往往是通过增加嵌入水印容量来提高篡改图像恢复质量,这将导致嵌入水印后图像质量的下降。针对这一问题,提出使用整数提升小波构建变容量恢复水印算法。该算法根据2×2图像块的纹理特征,使用小波系数生成长度可变的恢复水印,加密后嵌入其他映射图像块低位。使用恢复水印,结合相邻块特征进行篡改图像的检测与恢复。实验结果表明新算法能很好地满足水印不可见性要求,能有效抵抗剪切、拼贴及涂鸦等攻击,能更好地实现篡改图像的恢复。     

用于图像认证的变容量恢复水印算法

兼顾水印嵌入容量和安全性,提出一种水印容量可变的数字图像可恢复水印算法.该算法提取2×2图像块特征生成变容量恢复水印——平滑块6比特,纹理块12比特.图像块的恢复水印基于密钥随机嵌入在其它图像块的低有效位,通过比较图像块特征与相应恢复水印重构的块特征并结合邻域特征判定图像块的真实性,变容量恢复水印用尽可能少的比特数保存足够的图像块信息,仅被嵌入一次且同时用于篡改检测与恢复,不仅有效降低了水印嵌入容量,而且提高了算法抵抗恒均值攻击的能力.实验仿真结果表明,该算法得到的含水印图像和恢复图像的质量好,且能有效抵抗拼贴攻击、恒均值攻击等已知伪造攻击.     

小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。     

Secure variable-capacity self-recovery watermarking scheme

Since existing watermarking schemes usually cannot recover the tampered position, a secure variable-capacity self-recovery watermarking scheme is proposed. Both watermark embedding capacity and security are taken into account. The original image is divided into texture blocks and smooth blocks, and the texture blocks not only save traditional information, and save the “details” information. The so-called “details” information refers to the texture information, which not only can effectively resist mean attack, but also help to improve the quality of the recovered image to meet the needs of practical work. And then according to the characteristics of different blocks, the different length compound watermarks are produced. The so-called “compound watermarks” include the authentication watermarks and information watermarks. Authentication watermarks are used to detect the tampered region, and the information watermarks which include basic watermark and additional watermark are used to recover image. Then the compound watermarks are inserted into the other blocks based on the new proposed scheme called three level secret-key embedding scheme (TLSES). And then detect the tamper blocks and recover them by the three level tamper detection scheme (TLTDS). The experimental results show that the paper can not only accurately detect the tamper region and recover image, but also can effectively resist mean attack and collage attack.

     

抗几何攻击的空间域图像数字水印算法

当前已有的水印算法多数无法抵抗几何攻击, 而现有抗几何攻击的水印算法大多数只能抵抗一定程度内的几何攻击. 本文提出了一个新的抗几何攻击的图像数字水印算法. 该算法在水印嵌入时, 先对原始图像进行分块, 然后对各个子块图像根据量化策略重复嵌入相应的 1bit 水印信息; 在水印提取时, 先将含水印图像进行分块, 然后对从各个子块图像中提取出的水印信息根据多数原则判定相应子块图像所含的 1bit 水印信息. 该算法简单、快速, 所能嵌入的水印信息量大, 并且在提取水印时无需原始图像. 实验结果表明, 该算法能够有效地抵抗很大程度的几何攻击及其组合攻击, 对常规的图像处理攻击也具有很强的稳健性.     

基于Bandelet与自适应矩阵范数的全频率无损水印方法

数字水印技术是一种新型的数字图像版权认证和保护技术.传统的数字水印一般通过修改图像数据达到信息隐藏的目的,不适合用于保护不允许修改的图像数据,无损数字水印为这类数据的保护提供了一种有效的方法.提出了一种无需对图像数据做修改的全频率无损数字水印实现方法.首先对图像实施小波变换,变换后的中高频部分采用Bandelet跟踪图像几何流,将纹理和边缘作为图像的特征从而构造出图像高频无损水印参数.对于小波变换的低频部分,通过选取最优的矩阵范数,得到低频系数水印参数生成方案,达到提取图像统计和边缘特征,对图像实现全面保护的目的.实验证明该算法具有良好的抗攻击能力,能够广泛用于对不可修改数据的保护.