基于特征点密度的DCT域盲检测数字水印算法

针对数字水印图像遭受几何攻击问题,提出了一种融合图像不变特征和频域稳定特性的强鲁棒数字水印盲检测算法。通过构造自适应尺度不变特征变换(SIFT)算法和Harris角点补位法,利用在不同尺度空间获取的特征点的密度自适应地调整水印信息嵌入到离散余弦变换(DCT)域的强度;将图像子块的特征向量集进行Arnold置乱,生成密钥文件,与隐秘图像的特征向量做双向特征匹配,获得几何失真参数并进行图像恢复性校正,以盲检测的形式提取IDCT反变换域水印信息。从实验结果来看,该算法比使用离散小波变换(DWT)和离散傅里叶变换(DFT)的峰值信噪提高13%,水印相似度提高11%,说明该文算法在获得较好的不可见性的同时,对几何攻击和常规信号处理均具有良好的鲁棒性。     

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。     

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SIFT特征点的抗几何失真数字水印算法

提出了一种基于图像不变特征的鲁棒数字水印算法。该方法在图像的小波域中嵌入水印;在水印检测之前,利用图像中稳定的SIFT(尺度不变特征变换)特征点估计几何失真参数,对可能失真的水印图像进行校正,从而可以准确的提取水印信息。实验结果表明,该算法对剪裁、旋转、缩放等各类几何攻击具有很好的鲁棒性。     

基于SIFT的抗几何攻击局部化图像水印

基于尺度不变特征变换(SIFT)实现一种抗几何攻击数字水印.对SIFT进行图像特征点的检测,选择合适的特征点生成载体图像中的圆形区域,将圆形区域划分为扇形区域,然后采用空域奇偶量化方法进行水印信息的嵌入.为抵抗几何攻击,检测前基于SIFT稳定特征点实现图像缩放和旋转角度的估计,并就估计结果进行图像缩放和旋转恢复,对恢复后的图像进行数字水印的检测.实验证明,该方法对几何攻击具有较强的鲁棒性.     

一种尺度空间特征区域的强鲁棒性水印算法

针对数字水印算法中特征区域选取不足以反映图像重要信息,导致鲁棒性减弱的问题,提出一种尺度空间特征区域的强鲁棒性水印算法。通过尺度空间特征点检测,提取靠近载体图像重心且互不重叠的特征区域,合成特征区域矩阵,用变换域水印算法嵌入水印,对可能受到攻击的含水印图像提取特征区域,合成其特征区域矩阵,用嵌入水印算法逆过程提取水印。实验表明,该算法不仅对常规攻击和噪声攻击都具有强鲁棒性,且不可见性良好。     

基于SIFT和非采样Contourlet变换的鲁棒水印算法

针对常见抗几何攻击水印算法存在的不足,设计一种基于SIFT和非采样Contourlet(NSCT)变换的鲁棒水印算法。算法首先利用尺度不变特征变换在载体图像的尺度空间上提取特征点并形成矩形特征区域,然后水印信息自适应量化嵌入特征区域的NSCT低频变换系数中,最后保存若干个稳定特征点用于几何校正。实验结果表明,该算法不仅具有很好的透明性,同时对常见图像处理攻击和几何攻击均具有很强的鲁棒性。     

一种模板和图像特征相结合的数字水印算法

针对目前基于图像特征的数字水印对非等比例缩放攻击鲁棒性不足的现状,提出了一种模板和图像特征相结合的水印算法。该算法首先利用模板信息纠正非等比例缩放的攻击,再用Harris Laplacian检测算子从载体图像中提取出稳定的特征点,然后根据特征尺度自适应确定局部特征区域,并采用圆环量化的方法将水印信息嵌入到局部特征区域中。实验表明,新算法可以保证水印的不可见性,而且对常规信号处理和几何攻击尤其是非等比例缩放具有较好的鲁棒性。     

基于SIFT特征点的抗几何攻击水印算法

提出一种利用尺度不变特征变换（SIFT）特征点实现对抗几何攻击的水印方案。基于特征点构造Delavnay三角网,依靠SIFT特征点的抗几何变换性实现图像三角形区域的抗几何攻击。在提取部分图像内容的基础上,按照多对一的原则,使用改进的加性方法嵌入水印信息。实验表明,该算法能够较好地抵抗几何攻击和一般的信号处理攻击。     

基于SIFT特征的公钥水印算法

针对现有公钥水印算法抗几何攻击能力弱的问题,提出一种利用SIFT特征实现抗RST攻击的公钥水印算法,采用SIFT算法对原始图像的特征点进行提取,构造局部特征区域,并在其DCT域中嵌入水印信息,使嵌入水印后的图像能够更好抵御RST攻击,从而满足公钥水印可公开检测的要求。实验结果表明,该算法能够有效抵抗RST攻击和一般信号处理的攻击。     

基于改进SIFT的抗几何攻击的数字水印

通过改进的SIFT（尺度不变特征变换）算法提出了一种可有效抵抗几何攻击的鲁棒数字水印算法。此算法利用改进的SIFT进行水印信号的同步;水印嵌入采用圆环的嵌入模式,在空域以奇偶量化形式嵌入;通过奇偶检测器提取水印。实验结果表明,改进的SIFT大大降低特征点匹配的维数,提高匹配速率,同时该算法能获得很好的图像质量,能有效抵抗几何攻击和常规的信号处理攻击。     

基于图像特征点的数字水印算法

几何攻击作用在加载有水印的图像上,水印同步信息被破坏,导致水印检测失败。为了恢复已失去的同步信息,提出一种基于筛选尺度不变特征估计几何攻击参数的数字水印算法。首先提取图像的尺度不变特征,利用像素差的平方和筛选尺度不变特征,去除易受几何攻击影响的尺度不变特征,保证最小二乘法迭代运算快速收敛,迭代一次就能得到基本准确的几何变换参量;水印信息进行游程编码,在其码值对应的载体图像的DCT块内嵌入。实验结果表明,该算法能获得很好的图像质量,且能十分有效地抵抗各种几何攻击。     

人眼视觉特性与SIFT相结合的视频双水印算法

针对视频水印容易遭受几何攻击以及水印的鲁棒性与透明性的平衡问题,提出一种基于人眼视觉特性与尺度不变特征变换（SIFT）相结合的抗几何攻击视频双水印算法。首先获取视频序列中人眼视觉掩蔽阈值作为水印的最大嵌入强度。其次,将视频帧进行离散小波变换（DWT）,对中高频子带系数提出基于视频运动信息的自适应水印算法;针对低频子带,提出基于小波低频系数统计特性的抗几何攻击视频水印算法。最后,以SIFT作为触发器判断视频帧是否遭受几何攻击,对遭受几何攻击的视频帧利用SIFT的尺度与方向不变性进行校正,并对校正后的视频帧提取水印信号;针对非几何攻击的视频帧,直接利用中高频提取算法。所提算法与实时性视频水印算法——基于小波域直方图的视频水印（VW-HDWT）算法比较,峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%;与基于特征区域的水印算法相比,水印嵌入容量提高约10倍。实验结果表明,在保证水印透明度较好的情况下,所提算法对常规几何攻击具有较强的鲁棒性。     

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。     

A robust content based image watermarking using local invariant histogram

Desynchronization attack is known as one of the most difficult attacks to resist, which can desynchronize the location of the watermark and hence causes incorrect watermark detection. Based on multi-scale SIFT (Scale Invariant Feature Transform) detector and local image histogram shape invariance, we propose a new content based image watermarking algorithm with good visual quality and reasonable resistance toward desynchronization attacks in this paper. Firstly, the stable image feature points are extracted from the original host by using multi-scale SIFT detector, and the local feature regions (LFRs) are constructed adaptively according to the feature scale theory. Then, the discrete Fourier transform (DFT) is performed on the LFR, and the local image histogram is extracted from a selected DFT amplitude range. Finally, the bins of the histogram are divided into many groups, and the digital watermark is embedded into LFR by reassigning the number of DFT amplitudes in bin groups. By binding the watermark with the geometrically invariant image features, the watermark detection can be done without synchronization error. Experimental results show that the proposed image watermarking is not only invisible and robust against common image processing operations such as sharpening, noise adding, and JPEG compression, but also robust against the desynchronization attacks such as rotation, translation, scaling, row or column removal, and cropping.     

基于DWT最优多子图和SIFT几何校正的鲁棒水印算法

为提高水印系统鲁棒性,提出一种基于PSO算法优化的DWT多子图水印算法。算法选择DWT变换后的多个子图作DCT变换,然后利用PSO算法寻找最优的多子图组合权重,利用扩展变换QIM原理嵌入和提取水印。为提高算法抵抗几何攻击的性能,提出基于改进SIFT的水印图像抗几何攻击方法,采用一种基于圆的特征点描述方法改进SIFT,然后在水印提取前通过SIFT特征点匹配进行几何校正预处理。实验仿真结果表明,在保证水印不可察觉的基础上,基于PSO算法优化的DWT多子图水印算法的鲁棒性优于基于DWT单一子图的水印算法;加入改进SIFT算法的水印系统抵抗几何攻击的能力明显提高。