基于图像归一化的DFT域数字水印嵌入算法

抗几何攻击的鲁棒图像水印算法研究是一项富有挑战性的工作.本文以图像归一化理论为基础,提出了一种可有效抵抗几何攻击的DFT域数字图像水印方案.该方案首先利用基于矩的图像归一化技术将原始载体映射到几何不变空间内,并结合不变质心理论提取出归一化图像的重要区域;然后对重要区域实施分块离散傅立叶变换(DFT);最后结合幅值谱信息自适应确定水印嵌入位置,并利用量化调制策略将数字水印嵌入到重要区域的相位和幅值内.仿真实验结果表明,该数字图像水印方案不仅具有良好的不可感知性,而且具有较强的抵抗常规信号处理及几何攻击的能力.     

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。     

一种抗同步攻击的视频水印新方案

文章提出一种新颖的基于纠错和同步编码的视频水印方案,在嵌入水印时先将水印信息进行纠错编码后,和同步码作数据封装,然后嵌入到视频数据中。在检测水印时,先检测同步码,然后对得到的信息码进行纠错译码,还原出水印信息。此外,为了抵抗几何攻击,算法利用Zernike矩来确定水印嵌入的位置。实验表明,该水印方案具有低复杂性,能够有效抵抗帧丢失、帧插入等时间域的同步攻击与几何攻击。     

基于DWT的图像水印算法研究

提出了一种基于离散小波变换的水印算法。水印采用文本图像水印,将原始图像和水印分别进行3级小波变换,为了保证水印的安全性,将水印变换域各子图分别进行置乱或加密处理。将水印经处理后的各级变换系数重复嵌入原始图像各级变换系数的不同位置。在检测时,提出采用多方案水印提取算法以适应不同的攻击。实验表明对缩放、剪切、JPEG或JPEG2000压缩等图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性。     

基于双域信息融合的鲁棒二值文本图像水印

该文提出了一种适用于二值文本图像的双域水印方案.该方案生成水印模板作为离散余弦变换域信号,然后将其与要嵌入的信息进行调制.在水印嵌入之前,调制后的信号被变换到空间域中,并调整局部嵌入强度使得水印信号适合人类视觉系统的特征.水印提取采用相关检测器,可在变换域内或空间域内操作,而且,从理论上分析了感知整形过程与翻转像素点个数对水印提取的影响.为了抵抗水印同步信息损失,将提出的双域水印方案与一个图像归一化方案相结合.此归一化方案采用了文本倾斜检测与字符分割技术,适合于文本图像的特点.实验表明,提出的方案对常见的图像处理操作、几何攻击和打印-扫描过程具有良好的鲁棒性.     

基于特征点模板的Contourlet域抗几何攻击水印算法研究

抵抗几何攻击的数字水印是目前水印算法研究的热点与难点之一,一个微弱不可察觉的几何攻击就可能使绝大多数水印算法失效.文中对图像的Contourlet变换特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种以特征点为模板的基于Contourlet的抗几何攻击水印算法,包括:(1)在Contourlet变换域最高阶方向子带的相同带内坐标中搜索纹理最丰富的位置作为嵌入位置,这样水印在被嵌入到图像重要区域的同时也保证其被嵌到纹理丰富的区域中;(2)根据嵌入点在低频对应位置的能量和高尺度同方向子带对应位置的纹理信息,确定了一种自适应的水印嵌入强度的策略,使得水印在嵌入位置和嵌入强度的选择上都保证了嵌入的水印具有很好的透明性和极大的鲁棒性;(3)改进了Harris-Laplace算子,利用该算子从含有水印的图像中提取出具有几何形变鲁棒性的特征点作为模板;(4)水印检测时,先利用特征点模板对应点之间的变换关系实现水印重同步,然后通过统计图像的相关性来验证水印的存在.仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理和几何攻击具有很好的鲁棒性.     

基于图像自适应的降噪预处理水印新模式

本文提出一种全新的针对几何攻击的强水印模式方案。该方案利用视觉感知模型对水印模版进行基于原图像内容的视觉掩蔽处理,然后引入低通滤波提升水印模版的抗噪和抗压缩能力。实验显示该方案具有较高的抗几何攻击能力,在应对JPEG压缩也表现出了令人满意的鲁棒性。该方案适用图像的多比特信息的嵌入,也适用于二进制黑白图像的水印嵌入与检测。     

基于Zernike矩和NSCT-SVD的数字水印算法研究

以非下采样Contourlet变换、奇异值分解以及Zernike 矩知识为基础,结合图像不变质心在几何攻击前后相对位置不变的特性和Zernike 矩对旋转、缩放攻击的不变性以及对噪声不敏感的特性,提出了一种利用 Zernike 矩对图像几何校正的 NSCT-SVD几何鲁棒盲水印算法。该方案中宿主图像通过非下采样 Contourlet变换分解提取出低频区域,通过量化每块奇异值矩阵的欧氏范数来嵌入水印。水印检测时,先利用Zernike 矩和不变质心等几何参数对被检测图像进行几何攻击校正,恢复水印的同步信息后再提取水印。实验结果表明,该算法对噪声、滤波、压缩以及各类几何攻击具有较好的鲁棒性。     

基于RLE编码定位的数字水印算法

提出了一种二值水印嵌入方案。对水印图像进行游程编码,对载体图像进行离散小波变换,选择最高级细节子带中最大系数为嵌入目标,由密钥K1将水印图像的游程编码拆分成两部分,密钥K2和水印图像的RLE码值共同确定嵌入位置。检测时,根据游程码值和小波系数变化幅度两个原则检测水印信息。实验结果表明：该方案不仅具有很好的不可感知性,而且对常规图像处理和几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

一种改进的抗几何攻击彩色图像水印算法

提出一种基于加速鲁棒性特征算法（Speed-Up Robust Features,SURF）的抗几何攻击彩色图像水印算法。首先,在彩色图像中的红色分量中检测SURF特征点,并且生成SURF特征描述算子。然后,利用二级离散小波变换（Discrete Wave-let Transform,DWT）得到图像蓝色以及绿色分量的低频信息,并对其进行奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）。最后将经过一级小波变换后的水印图像对应嵌入彩色图像蓝色分量和绿色分量的低频区域之中。实验结果表明,嵌入水印后的图像在经过几何攻击后,其提取的水印与原水印仍具有较高的相似度,该算法具有较好的鲁棒性。     

图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法

目的 为协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高水印算法抵抗几何攻击的能力,提出一种图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法。方法 将宿主图像分成互不重叠的图像块,利用人类视觉系统的掩蔽特性对每个图像块的纹理特征和边缘特征进行分析,选择掩蔽性好的图像块作为嵌入子块。对嵌入子块作2级离散小波变换,将其低频子带进行奇异值分解,通过修改U矩阵第1列元素间的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息。在水印提取前,对几何失真含水印图像利用图像尺度不变特征变换（SIFT）特征点的坐标关系和尺度特征进行几何校正,恢复水印的同步性。结果 对标准灰度图像进行实验,含水印图像的峰值信噪比都可以达到44 dB以上。对含水印图像进行常规攻击和几何攻击,提取出的水印图像与原始水印图像的归一化互相关系数大部分都能达到0.99以上,说明该算法不仅具有良好的不可见性,对常见攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。结论 选择掩蔽性好的图像块作为水印嵌入位置能够充分保证水印算法的不可见性,特别是水印提取前利用SIFT特征点具有旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像实现有效校正,提高了含水印图像抵抗几何攻击的能力,较好地协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

一种有效的数字图像水印盲检算法

提出了一种新的鲁棒性高的数字图像水印算法。通过观察得知,图像的两个相邻分块的亮度值的均差具有一定的分布规律,即大多数值落在某个下限和上限之间。由此,结合二值水印的值构造一个偏差公式,再用此公式去修改分块的值以嵌入二值水印图像。在水印提取时,计算分块的新的均差值并与所设门限进行比较,从而检测嵌入的原始水印值。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、各种噪声和滤波等攻击具有较强的鲁棒性。该水印检测算法没有参考原始图像或原始水印图像,有效实现了原始水印的盲检测。     

基于离散小波变换域图象水印技术的研究与应用

本文提出了一种子离散小波变换域实现图象水印的方法，其优点是良好的稳健性和层次性的检测方法。这种算法充分利用小波变换的特点，把原始图象和水印分解成多频段的图象来嵌入水印中，检测时，把加了水印的图象塔式分解，通过计算处理每一层取得所有的有关信息。     

基于Fisher判别分析的彩色图像水印算法

提出了一种在彩色图像的红绿蓝三基色分量中隐入数字水印的改进思路，该算法的水印嵌入模块简单，而且在水印复原阶段用Fisher判别法能准确地抽取水印信号，实现水印盲复原．实验结果也表明，用该方法实现的水印具有较强的隐健性．     

彩色数字图像的脆弱数字水印

针对彩色数字图像局部区域内容保护和认证,研究了彩色数字图像的脆弱数字水印.为了保证水印的安全性,利用三维二值混沌序列对原始二值水印图像进行加密,对提取的加密二值水印图像进行解密.嵌入载体图像的水印和从嵌入水印的图像中提取的水印均是加密水印.将彩色数字图像中被保护区域的三个分量的小波变换域分别嵌入加密水印,以保护其内容的完整性和不可篡改性.采用模运算实现水印的嵌入和盲提取.理论分析和实验结果表明,该脆弱水印算法对彩色数字图像保护区域内的任何篡改,都能够正确地检测和定位.     

图像块的自适应均衡水印算法

目的 针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法 利用尺度不变特征变换（SIFT）提取原始图像中鲁棒性强的特征点作为水印嵌入区域,将提取的嵌入区域分成4个大小相等且互不重叠的图像块,并对各图像块进行奇异值分解（SVD）,得到与各块相应的奇异值矩阵,各块与水印做一级离散小波变换后产生的各子带相叠加,生成嵌入加密水印块,重组得到水印矩阵,降维后将特征点还原到原始图像。根据果蝇优化算法（FOA）中适应度函数迭代确定加密水印强度参数,构造水印图像的自适应嵌入,来均衡水印的不可见性和鲁棒性,水印检测可直接作用在受攻击后的图像上,无需校正恢复。结果 对标准灰度图像进行多组实验,得到含水印图像峰值信噪比均达到43dB以上;对水印载体图像分别进行噪声、压缩、剪切、旋转仿真攻击实验,提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数都达到0.94以上。结论 SIFT算法实现图像块局部嵌入,提取特征点稳定性强,结合SVD算法使水印嵌入性能良好,利用FOA算法自适应确定最优参数,使水印图像嵌入效果达到最佳状态,最终均衡了水印的不可见性和鲁棒性。     

基于线性空间隐藏模型的可逆图像水印算法

提出一种基于线性空间隐藏模型的可逆图像水印算法.通 过对原始图像载体互不重叠的划分形成图像块序列,对其进行整数小波变换,获取待嵌水印子带.根据0/1水印序列和线性空间隐藏模型,将水印不可感知地嵌入到图像的小波域中,提高水印鲁棒性和不可见性. 只需判断奇偶性提取水印,并且通过简单逆向平移恢复原始.线性空间隐藏模型的提出实现了水印间相互独立,从而 使该算法能扩展到多著作权的无损水印领域.投票原则的使用又进一步提高水印的 鲁棒性和降低了误检率.在无外界干扰的条件下,拥有密 钥和其他秘密参数的用户能够无损恢复原始图像.仿真实验表明,与相关工作比较该算 法能应对一定程度的有损压缩和高斯噪声攻击,表现出 较高的鲁棒性、安全性和不可见性.     

一种新的基于伪Zernike矩的图像盲水印算法

抵抗几何攻击的鲁棒性是目前数字水印技术中的热点也是难点。提出一种新的基于伪Zernike矩的图像盲水印算法,首先计算图像归一化后的伪Zernike矩,然后选取部分合适的矩通过量化调制嵌入水印信息。水印提取时,利用伪Zernike矩的相位信息估计旋转角度进行几何校正,以提高矩的几何不变性。实验结果表明,本算法对于抗几何攻击尤其是旋转攻击具有很好的鲁棒性,同时也能抵抗常规的信号处理攻击。     

基于子块分割的自适应式全盲图像水印算法

为了提高水印的鲁棒性,文中提出了一种基于子块分割的自适应全盲水印算法ABWASS。在嵌入水印时,该算法根据宿主特征矩阵嵌入自适应调整后的水印图像,并使用改进的两阶段DWT方法在LH2子带中融入水印图像的关键信息,从而得到含双重水印的图像;提取水印时,首先分离水印分块方式等关键信息,并通过DCT变换获得特征矩阵,进而提取水印图像。由于该方法在获得含有水印的图像时,根据宿主图像对水印进行了微调,并嵌入了原始水印尺寸,因此在提取过程可以实现全盲。实验结果表明,较已有方法,所提算法能够很好地抵抗多数常规攻击和几何攻击,并且在抵抗混合攻击上其性能均得到了提高,最大提升了2.7%;同时,其还具备较好的水印隐蔽性和实用性。     

结合汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印

目的 随着互联网技术的飞速发展,彩色数字图像带来极大便利的同时,也产生了一些篡改、剽窃等侵权行为;同时,几何处理对含水印载体的破坏使水印盲检测的难度增加,因此,本文提出一种基于汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印方法,旨在解决当前图像版权保护的难点问题。方法 嵌入水印时,使用仿射变换加密彩色水印,并将已加密的信息编为汉明码,然后利用特征值分解计算出像素块的全部特征值,并通过对特征值绝对值的和进行量化来完成水印的嵌入;提取水印时,利用图像的几何属性对多种几何攻击后的图像进行判断、矫正,并借助量化技术提取水印。结果 基于彩色图像标准数据库,将本文方法与7种相关方法进行了对比实验：在不可见性方面,与LU分解的水印方法相比,本文算法峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）提高了4 dB;在常规攻击鲁棒性方面,与Schur分解的最新方法相比,本文算法平均归一化互相关（normalized cross-correlation,NC）的值稍有提高;在几何攻击鲁棒性方面,本文算法NC值具有一定的优势;同时,本文算法的水印容量达到了0.25 bit/像素,密钥空间达到了2⁴³²,运行时间仅需3 s左右。结论 所提方法不仅具有较好的水印不可见性和较强的鲁棒性,而且具有较大的水印容量、较高的安全性和实时性。