一种新的抗剪切的数字图像加密算法

提出一种将图像的重要信息嵌入自身,再进行加密的算法。该算法将图像8×8块的重要信息嵌入到由Lorenz混沌系统决定的另一图像块中,再对嵌入自身信息后的图像采用Lorenz混沌系统进行像素加密。通过对实验结果分析,证明该算法具有较好的安全性和较强的抗剪切攻击能力。     

基于奇异值分解的自嵌入图像认证水印算法

提出了一种新颖的用于图像认证的自嵌入水印算法，在图像奇异值分解(SVD)域的U分量中提取图像特征信息生成水印，水印嵌入在SVD域的D分量中，水印的生成和嵌入都在图像本身中进行，图像认证时不需要原始图像和任何有关水印的附加信息，从而提高了水印的安全性和保密性。实验结果表明，该算法能很好地将对图像内容的恶意篡改和常规的图像处理区分开，并给出内容篡改的位置。     

一种验证JPEG图象内容完整性的自恢复水印技术

自嵌入水印技术是将图象本身作为水印嵌入到图象中的水印技术,不但具有检测篡改的能力,而且能够对被篡改区域进行修复。现在的自嵌入水印技术大多比较脆弱,特别是在抗JPEG压缩方面显得过于脆弱,因此在实用性方面受到一定限制。提出了一种直接对JPEG图象进行自嵌入的数字水印算法,实验结果表明该方法的有效性与实用性。     

DWT-SVD域全盲自嵌入鲁棒量化水印算法

引入自嵌入技术提出一种DWT-SVD域全盲鲁棒量化水印算法,只需借助攻击图像进行版权认证。对原始图像先进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行SVD,通过对比相邻两个子块最大奇异值的大小关系产生特征水印序列,然后将选定的自嵌入特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入原始图像小波低频子带每个子块的最大奇异值,最后进行SVD合成和IDWT产生含水印图像。算法具有良好的不可见性和安全性,并且通过结合自嵌入特征水印序列和盲提取认证水印序列达到全盲检测。实验结果表明,算法具有较强的抵抗添加高斯噪声、添加椒盐噪声、高斯低通滤波、中值滤波、剪切、JPEG压缩和混合攻击的鲁棒性。     

一种变容量的自嵌入图像易碎水印算法

为了减小图像自嵌入水印的长度,降低水印对载体图像质量的影响,同时为消除基于分块的图像认证算法中图像块之间的独立性,提出了一种变容量的自嵌入易碎水印算法:首先对图像进行2×2的分块,根据各分块灰度均值生成原始图像的均值图像;根据均值图像各像素之间的相关性进行游程编码;将编码信息作为水印嵌入在图像像素的最低两位中;篡改检测时首先使用字符串匹配的思想进行图像块和水印之间的匹配,对于未匹配成功的块,使用分组的方式进行再次匹配,以完成认证和恢复.该算法进行一次的水印嵌入,同时用于篡改检测与恢复,水印长度依赖于均值图像相邻像素之间的相关性,可有效缩短水印长度,减小对载体图像质量的影响.理论分析和实验仿真表明,算法在不可见性、篡改定位和恢复、抗拼贴攻击、漏检率等方面具有较好的效果.     

块截断编码的图像自嵌入半脆弱水印算法

目的 数字图像自嵌入水印技术是解决图像篡改检测和恢复问题的主要技术手段之一,现有的自嵌入水印技术存在着认证粒度不高、嵌入水印后的图像失真较大,且无法抵抗滤波等操作。为提高图像自嵌入水印的认证粒度以及抵抗滤波等处理操作的能力,提出了一种基于块截断编码的图像自嵌入半脆弱水印算法。方法 水印生成与嵌入：首先,将图像进行块级别的二级划分,分别生成粒度为4×4和2×2的图像块;然后,利用块截断编码对每个4×4图像块进行压缩编码,生成2×2图像块的恢复水印,并对恢复水印进行哈希生成2×2图像块的认证水印;最后,将恢复水印和认证水印级联构成自嵌入水印,嵌入到映射块中。篡改认证与恢复：首先,将某个4×4图像块提取的水印与该块生成的水印比较,判别该图像块的2×2子块是否通过认证;最后,依据认证结果对2×2图像块实施恢复。结果 该算法产生的水印图像的峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）均高于44 dB,在50%的篡改率下,恢复后的图像质量可达到32.7 dB。该算法生成水印并在图像上嵌入大约需要3.15 s,恢复图像大约需要3.6 s。结论 算法利用块截断编码,有效缩短了生成的水印长度,保证嵌入水印后图像的质量。此外,通过引入的可容忍修改阈值,使得水印能够对滤波等图像处理操作具有一定的鲁棒性,同时保证对图像的恶意篡改具有敏感性。最后通过与最近典型方法的对比实验,验证了算法在嵌入水印后图像质量、恢复图像质量等方面的优势。     

自嵌入水印算法的安全性分析

指出自嵌入水印算法中由于偏移值密钥空间较小使算法存在安全隐患,为进一步说明偏移值密钥在自嵌入水印算法的重要性,提出一种同步伪造攻击算法并对最近提出的自嵌入水印算法成功实施了攻击,仿真结果表明偏移值已知会严重破坏自嵌入水印算法的可信性.最后给出一种随机生成偏移值的方法,实现简单且具有大的密钥空间,有效提高了自嵌入水印算法抵抗同步伪造攻击的能力.     

一种结合SPIHT编码的自嵌入水印算法

针对当前基于DCT(离散余弦变换）的自嵌入水印算法对恢复图像细节能力不足的问题,提出了一种基于小波域内嵌编码的自嵌入水印算法。小波变换克服了DCT在图像压缩中的局限性,SPIHT编码则利用了小波变换系数的特性,提高了压缩性能,在同等的嵌入容量时,使水印含有更多图像信息,从而在保证水印透明性的前提下,较传统方法提高了图像恢复质量。同时,鉴于SPIHT算法为内嵌编码,可根据需要调节水印大小从而改变嵌入强度,这也是传统方法所不具备的。Logistic和Cat双重混沌映射的应用,提高了水印安全性和水印检测的能力。最后,进行了算法性能测试实验,验证了本文算法的有效性。     

对水印信息篡改鲁棒的自嵌入水印算法

为提高自嵌入水印算法在任意篡改条件下的篡改恢复质量,提出一种对水印信息篡改鲁棒性的空域自嵌入水印算法,分析了算法中阈值选取的合理性和检测篡改的可靠性.该算法首先基于密钥将原始图像的最低位和1/4次低位置零,通过对图像内容的小波低频系数实施均匀标量量化生成低频特征图像,将低频特征图像置乱加密后生成的二值编码嵌入原始图像的置零位;认证时通过设定的阈值识别图像内容被恶意篡改的图像块,从而提高自嵌入水印算法对水印信息篡改和信道噪声的鲁棒性.理论分析和仿真结果表明,无论水印信息被随机篡改还是区域篡改,算法均能根据阈值区分不同篡改并选用不同的方法对其进行篡改恢复,有效地提高了自嵌入算法在部分水印信息篡改时的恢复质量.     

基于语义内容的双重认证视频水印方案

首先阐述了视频认证水印方案设计需要考虑的基本问题．随后，在基于图像内容的边缘认证水印技术的基础上，进一步根据MPEG视频压缩原理，提出了对运动对象的局部认证概念；阐述了一种基于图像组语义内容(边缘和运动对象)的监视视频录像的双重认证方案．实验结果表明，该方案对于噪声干扰、滤波以及MPEG压缩具有良好的鲁棒性，但同时对于视频内容的恶意篡改不失敏感性，完全符合语义认证的要求．另外，除能检测出改动的图像组的位置，该方案还能够在一定程度上恢复改动前的基本视频内容．