基于多码本矢量量化的图像篡改恢复

提出一种用于数字图像篡改检测与内容恢复的自嵌入脆弱图像水印算法.对原始图像每个不重叠分块进行基于边缘复杂度的内容分析,选择不同大小的矢量量化码本进行分块压缩,可获得相应的标识符和表示图像分块主要内容的索引值以构成压缩码.将其复制多份后作为参考比特,通过密钥嵌入至其他多个分块中.用于篡改定位的认证比特则被嵌入每个分块本身.由于在多码本矢量量化协同下生成的参考比特具有较高的内容表示效率,该算法在篡改率相同的条件下可取得更理想的内容恢复性能,这一结论得到了实验结果的验证.     

基于恢复信息共享机制的最优自嵌入算法

提出一种动态的基于恢复信息共享机制的自嵌入算法,可用于实现图像篡改检测和内容恢复. 图像中每个分块产生的水印包括恢复信息和认证信息,其中恢复信息由原图的若干最高有效位生成,认证信息由生成的恢复信息结合最高有效位数据得到. 水印嵌入分为重叠模式和非重叠模式,选取的最高有效位数据层数和生成恢复信息的比特数是动态变化的. 该算法可根据篡改面积选取最优嵌入方式,有效保证了含水印图像的质量和图像篡改恢复效果.实验结果表明：与已有算法相比,该算法可取得更好的篡改恢复性能.     

特征增强的平滑区域篡改检测算法

针对移除图像平滑区域目标的篡改行为,提出一种基于轮廓特征增强的检测算法.首先对待检测图像进行滑窗式分块,逐块进行二值化轮廓特征提取,然后对提取的轮廓序列进行字典排序,最后通过对轮廓序列的匹配实现篡改区域的正确标注.实验表明该算法能有效解决平滑区域篡改痕迹检测的问题,且篡改图像经较低品质JPEG压缩后仍有较强的匹配能力.     

基于能量比的数字水印算法

本文提出了一个基于能量比的自适应数字水印算法，核算法首先把原图像分块并进行DCT变换，再利用能量比确定各个子块的拉伸因子α，最后水印分量以不同的能量分别嵌入列各个子块的三个DCT低频系数中．实验结果表明该算法具有良好的性能．     

一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法

提出一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法.该算法对原始医学图像进行分块整数小波变换,在每个分块的低频和高频分别提取4个系数,取其最低有效位与文本水印的对应位相异或,得到2个密钥作为零水印,认证时使用这2个密钥恢复水印信息.算法复杂性低安全性高,不改变原始医学图像.结果表明,该算法能够实现对医学图像的真伪性认证,具有较好的篡改定位能力.     

一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法

提出了一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法.将原始图像分块并利用人类视觉系统的掩蔽效应将图像块分类,选择变换域中幅值较大的系数自适应地修正嵌入强度,以嵌入二值水印图像.实验结粜表明该算法能有效地保持图像的质量,并且对常见的图像处理如噪声叠加、JPFG压缩、均值滤波、图像缩放和图像裁剪等比余弦变换域中修改低频系数的水印算法具有更强的鲁棒性.     

基于混沌和分块的三维模型脆弱水印算法

由于三维模型的顶点坐标是不成比例的,这导致了三维模型的分块比二维图像难的多.然而水印分块是很容易的.因此本文提出一种新的三维网格模型分块算法,通过插入特殊的字符来将水印信息分块.然后用具有高安全性的混沌映射来加密分块的水印信息.试验结果显示,本文提出的算法能够检测出模型的任何篡改并且能够定为篡改区域.该算法简单、有效、具有高安全性.     

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

结合保角变换和Zernike矩的稳健图像Hash

提出一种用于图像认证和篡改检测的稳健图像Hash方法. 根据密钥对图像进行伪随机分块,将图像块规格化为大小相等的正方形并进行保角变换,使各图像块映射为单位圆. 对各圆形图像区域计算修正的Zernike矩,连接所有Zernike矩的幅度和相位,基于密钥置乱得到所要求的图像Hash. 与直接对正方形内切圆计算Zernike矩 的方法相比,保角变换使图像块四角纳入Hash所表征的图像内容,因而有效改进了篡改检测性能. 图像分块使Hash具备篡改定位的能力. 实验表明该方法具有很低的碰撞概率和良好的感知稳健性,与其他方法相比,碰撞率和检错率较低.     

基于QR分解的NSCT域指纹图像脆弱水印算法

为保证指纹信息在网络传输中的安全性,提出一种基于QR分解的非下采样contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)域指纹图像脆弱水印算法.首先用Arnold变换和Logistic置乱对指纹水印进行双重加密待用.将宿主图像进行两层NSCT分解,提取出低频分量进行分块处理,对所有分块都进行QR分解,得到多个上三角矩阵.由于图像QR分解后大部分信息集中于上三角矩阵的首行元素,具有较好的信息保真能力,因此将加密后的指纹水印嵌入上三角矩阵.实验结果表明,该算法在保证不可感知性的前提下,对于常规图像处理和一般几何攻击都具有很好的脆弱性,并且能够精确地定位出篡改区域.     

利用通道间相关性的CFA图像盲取证

数码相机大多采用单传感器通过颜色滤波阵列（color filter array, CFA）插值获取彩色图像. 为此, 利用通道间CFA 插值引入的频谱相关性鉴别图像真实性. 分析插值图像与自然图像的频谱差异,基于绿-红分量频谱差的高频区域提取取证特征;对待鉴定图像重新插值,根据重插值前后的取证特征变化检测图像篡改. 实验结果表明,该方法可以定位图像篡改且对JPEG 压缩有较强的鲁棒性.     

基于SVD-DWT的音频盲水印

提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换的音频盲水印方法,将原始音频数据进行小波变换,提取低频分量分块奇异值分解后,利用置乱加密处理的水印图像,量化选取的奇异值,实现水印的嵌入过程.利用图像置乱和奇异值分解方法,提高了水印的不可感知性.另外在水印的检测与提取过程中不再需要原始载体数据,更加利于实际中的应用.通过MATLAB仿真实验表明,水印隐藏效果好,而且对多种攻击具有较好的鲁棒性.     

基于图像编码的数字水印技术研究

随着网络技术的飞速发展,数字水印技术在数字产品知识产权保护方面的应用已引起了极大的关注.数字水印技术试图在图像中加入视觉感知不重要的信息,因此,压缩成了一种最为普通的水印攻击方式.目前,基于小波图像编码技术迅速发展,本文在前人研究成果的基础上,提出了一种基于小波压缩编码的水印算法.     

基于颜色特征的同源视频复制-粘贴篡改检测

本文针对同源视频的复制-粘贴篡改方式,提出了一种基于颜色特征的视频篡改检测方法,能够定位篡改位置并修复原视频.首先,计算各帧的颜色直方图,提取颜色特征并字典排序,计算邻近帧的帧间相似度获得匹配帧对;其次,针对全局颜色直方图不能表示颜色的空间分布信息,提取匹配帧对的彩色边缘特征进行复检;最后利用SIFT特征点的匹配精确定位篡改位置,并恢复原视频.实验表明,本文提供的方法在SULFA数据库视频检测上具有100%的准确率和召回率.     

联合压缩感知和颜色向量角的彩色图像哈希方法

提出一种联合压缩感知和颜色向量角的彩色图像哈希方法.该方法先对输入图像进行预处理,并计算其颜色向量角矩阵,然后对矩阵进行非重叠分块,再将每一块进行压缩感知测量,用测量向量的均值构成哈希值.实验表明,该方法对常见数字操作稳健并有良好的唯一性,分类性能优于3种现有方法.     

基于两级奇异值分解的鲁棒水印算法

为了平衡水印系统的不可见性和鲁棒性，提出一种新的基于旋转稳定区域和两级奇异值分解（singular value decomposition，SVD）分解的水印算法.在嵌入水印过程中，先选取像素近似无损的稳定区域，并对该区域进行冗余离散小波变换提取低频部分，进而进行分块处理；接着对各分块进行SVD分解，提取第1行第1列的奇异值构建特征矩阵，对特征矩阵进行第2次SVD分解；最后，选取合适的嵌入强度，将水印奇异值嵌入载体奇异值.在水印提取时，先对含水印信息的载体图像进行Radon旋转校正，再提取出水印信息.实验结果表明，该水印算法的峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio，PSNR）可达到45 dB，在抵抗旋转攻击时，提取的水印归一化相关系数（normalized correlation，NC）值能达到0.90以上.该文所提的水印算法保证了水印的嵌入容量，且具有良好的不可见性和较高的鲁棒性，在数字版权保护中具有较高的实际应用价值.     

JPEG图像认证水印算法的安全性解析

<正>一、图像认证水印算法的安全性分析早期的JPEG图像认证水印算法为了保证水印的不可见性,只在几个选定的DCT系数上嵌入了水印,而大部分的DCT系数并未得到保护,导致这类的图像认证水印算法存在严重的安全隐患。因此,为了增强其安全性,Walton提出了一种全新的脆弱     

基于CFA插值特性不一致的图像真伪鉴别

单传感器数码相机一般通过颜色滤波阵列(color filter array, CFA)插值得到彩色图像.利用CFA插值特性检测图像篡改,根据插值图像与理想全色图像的频谱差异分块提取频谱变化和色度失真特征以反映CFA插值特性,计算重插值前后的插值特性变化作为取证特征;使用支持向量机(support vector machine, SVM)分类并根据相邻块间取证特征的不一致来鉴别图像真伪.实验结果表明:该方法可以有效辨别篡改图像,且对JPEG压缩有较好的鲁棒性.     

基于奇异值分解的DWT域数字水印算法

本文提出了一种基于奇异值分解的DWT域数字水印算法。首先用Aronld算法对水印图像进行置乱;然后对原始载体图像进行小波变换,同时对低频系数进行奇异值分解;最后将加密后水印宽、高放大到合适尺寸,并嵌入载体图像DWT域的低频子带的奇异值中,完成了水印嵌入。仿真结果表明,本算法嵌入的水印不仅能保证较高的可见性,同时能够很好地抵抗多种攻击,有较好的鲁棒性。     

基于对立色与显著区域的紧凑图像哈希算法

为了有效利用图像的颜色与局部信息提高算法识别能力,提出了一种基于颜色信息与显著区域的紧凑图像哈希算法.首先对输入图像进行预处理,然后提取图像的颜色对立色与亮度分量,并从颜色对立色中获取颜色特征,进而对亮度分量按照视觉注意力权重矩阵提取图像显著区域的稳健特征,最后将所有特征联合起来并扰乱得到最终的哈希序列.实验结果表明,所提算法与已有的哈希算法对比具有更好的图像分类性能、较短的哈希长度和较少的运算时间.同时,在篡改检测上具有较好的识别能力.