基于高斯混合模型的几何不变鲁棒水印算法

基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征点和高斯混合模型(Gaussian mixture model)的几何不变鲁棒水印算法,对旋转、缩放、平移、仿射变换等几何攻击具有几何不变性。首先,用基于高斯混合模型的聚类算法对图像的所有SIFT特征点进行聚类。然后,逐比特地将水印信息嵌入到聚类后含有多个特征点的每个聚类中。因为水印信息的每个比特被嵌入到一个聚类的多个SIFT特征点中,因此水印的鲁棒性不再像传统的基于特征点的水印算法那样仅仅依靠单个特征点。使用两轮投票的策略从每个聚类中逐比特地提取出水印信息。实验结果表明,算法在抵抗多类几何变换攻击(如旋转、缩放、仿射变换、剪切等)和一般图像处理攻击(如JPEG压缩、图像滤波等)方面的鲁棒性要高于同类算法。     

基于切比雪夫-傅立叶矩的抗几何攻击数字水印

利用图像的Chebyshev-Fourier矩幅度具有旋转、缩放、平移等不变的性质,提出一种抗几何攻击水印算法,首先计算原始图像的Chebyshev-Fourier矩,并将其作为原始矩,然后将水印图像在空域直接嵌入原始图像中,并计算嵌入区域的Chebyshev-Fourier矩,当图像未受攻击时,利用嵌入区域的矩与原始矩相减便可以提取水印图像;当图像受到攻击时,将原始图像做相应的攻击,利用上述方法同样可以提取水印图像,实验表明,抗几何攻击水印算法对于旋转、缩放、平移、噪声等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于支持向量机同步的自适应水印检测方法

提出了一种基于支持向量机(SVM)同步的自适应水印检测方法.该方法利用模糊聚类分析图像纹理、亮度和对比度掩蔽特性,在离散小波变换域自适应嵌入水印信号.为抵抗几何攻击,利用6个图像组合矩表示原始图像的几何特征,通过SVM学习图像旋转、缩放和平移的变换参数,同步后再进行水印的检测和提取.仿真实验表明,该算法在一定的视觉强度下可嵌入鲁棒性更强的水印,能有效抵抗噪声、JPEG压缩和几何攻击,水印检测无需原始图像,具有实用性.     

应用水印旋转角度加密的双水印算法

提出一种基于水印旋转角度加密的新型双水印算法.该算法首先分块载体图像,选取预定大小的载体图像子图像作为嵌入可见水印的载体.其次,使用图像旋转算法对待嵌入的可见水印进行微角度旋转处理,用该旋转角度作为其中一个密钥,以此作为验证该可见水印是否为水印信息的手段之一.最后,在除了用于嵌入可见水印的载体图像的其他子块中使用模糊归类的方法,嵌入不可见的鲁棒水印.实验结果证明:该算法嵌入双水印后图像没有明显的降质,合法去除可见水印之后,载体图像也不会出现明显的降质;被恶意篡改之后的可见水印恢复能力强,而鲁棒性水印抵抗JPEG压缩、剪切、高斯噪声、滤波、缩放等常见的信号处理攻击和几何攻击性能良好.     

抗大面积剪切的小波变换域图像水印算法

本文提出了一个基于小波变换抵抗大面积剪切攻击的图像水印算法.该算法具有如下特点：基于小波变换域的块操作,把一幅二值图像水印同时嵌入到小波变换域低频带的多个块中,在提取水印时,通过多方案提取,能抵抗大面积剪切攻击;在嵌入水印前把水印进行Arnold变换,把水印信息置乱,消除像素的空间相关性,同时提高了水印信息的安全性和抗剪切的鲁棒性;把旋转和缩放这两种几何攻击联合应用于水印的提取,使提取的水印信息质量有了显著提高,同时提出了一种检验水印图像是否遭受过这两种几何攻击的新算法.实验结果表明,该算法所隐藏的水印不但可以抵抗大面积剪切攻击,还可以抵抗一般的信号处理,旋转、缩放、平移（RST）等几何攻击.     

一种新的抗几何攻击的数字算法

在讨论最低有效位(LSB)算法特点及其抗几何攻击原理的基础上,提出一种新的抗几何攻击水印算法。首先对水印信息做适当的缩放以适应载体图像的大小,使水印和载体图像之间具有同步性;然后运用Logistic混沌系统对水印进行置乱,以增强算法的鲁棒性;最后从像素的低4位中随机选取嵌入位置通过逻辑运算嵌入水印。试验结果表明,算法能够很好地抵抗裁剪、旋转、缩放等几何攻击,对其他攻击同样具有一定的抵抗能力。     

基于改进遗传算法的自适应图像扩频水印

为了提高扩频水印算法的不可感知性和鲁棒性,提出了一种基于遗传算法的8×8 DCT域自适应图像扩频水印算法.通过修改Cox水印嵌入算法,保证了含水印图像的高保真度,又用改进的遗传算法自适应优化每组DCT系数,得到水印嵌入的AC系数组.仿真结果表明,低频系数是最重要的水印嵌入频段,算法能够根据不同图像的特点自适应搜索到最优或近似最优的嵌入频段,同时对滤波、JPEG压缩、噪声、缩放和旋转等常见攻击的顽健性和图像视觉效果明显优于Cox的扩频水印方法.     

基于局部特征区域的抗RST图像水印算法

本文提出了一种新的基于特征点的抵抗RST攻击的图像水印算法.该算法利用Harris-Laplace检测器从原始图像中提取不变特征点,并结合特征尺度自适应确定用于水印嵌入的局部特征区域.为了达到旋转不变性,通过极坐标变换形成与特征区域相适应的圆环水印,并将水印重复嵌入到多个互不重叠的特征区域中.利用特征点来标识水印的嵌入位置,检测时不需要原始图像.仿真结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和旋转、尺度等几何攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于SVD和ICA的全息水印算法

基于奇异值分解和独立分量分析,提出一种新的数字全息水印算法.该算法利用全息图的特点,采用数字全息图代替普通的二值图像作为水印图像,提高了水印算法的安全性.奇异值分解被应用于水印的嵌入过程中以提高水印算法抗几何攻击能力,并借助于独立分量分析实现全息水印图像的盲提取.实验结果表明,该算法能有效地抵抗JPEG压缩、加噪、声滤波和对比度增强等常规攻击,同时,对旋转、平移、翻转和缩放等几何攻击也具有一定的鲁棒性.     

一种可抗几何攻击的二值文本图像数字水印算法

针对二值文本图像纹理丰富,信息隐藏量少和取值形式为二值的特点,提出了一种可抗几何攻击的二值文本图像水印算法.该算法基于DCT,它将二值图像的DCT、图像的视觉特征向量和加密技术有机结合起来,在提取水印时不需要原始图像,是一种实用的盲水印算法,并且水印的嵌入不影响图像质量.最后对水印图像进行了常见的旋转、缩放、平移、扭曲等几何攻击试验,结果表明,该算法有理想的抗几何攻击能力和较强的鲁棒性.     

Rotation, Scaling and Translation Invariant Blind Image Watermarking Scheme Utilizing Zernike Moments

A novel adaptive blind image watermarking scheme resistant to Rotation, scaling and translation （RST） attacks is proposed in this paper. Based on fuzzy clustering theory and Human visual system （HVS） model, the spread spectrum watermark is adaptively embedded in Discrete wavelet transform （DWT） domain. In order to register RST transform parameters, a hierarchical neural network is utilized to learn image geometric pattern represented by low order Zernike moments. Watermark extraction is carried out after watermarked image has been synchronized without original image. It only needs a trained neural network. Experiments show that it can embed more robust watermark under certain visual distance, effectively resist Joint photographic experts group （JPEG） compression, noise and RST attacks.     

模糊聚类分析在数字水印算法设计中的应用

基于人眼的视觉系统(HVS),将模糊聚类分析的的基本思想应用于静态图像数字水印算法设计。该算法根据模糊聚类分析思想,结合人眼特性将图像中的像素点进行分类,自适应的确定水印的嵌入位置。并可根据实际用途要求,确定分类数,按不同要求对图像像素进行分类选择,在现有技术条件下即可实现一种乃至多种水印的嵌入,更具广泛应用性。     

一种基于特征点和伪Zernike矩的数字图像水印算法

利用墨西哥帽小波尺度交互的方法提取了图像的特征点,并以特征点为圆心的圆盘中选取部分伪Zernike矩嵌入水印.仿真试验证明,这种基于图像特征点和伪Zernike矩的第二代水印算法.可以抵御剪切攻击和旋转攻击,对频域操作也具有一定鲁棒性.     

基于混沌置乱的土家织锦图像数字水印算法

利用混沌序列所特有的不可预测性,将混沌理论引入数字水印的创建中,给出了混沌置乱的土家织锦图像数字水印嵌入算法,实现了利用Logistic映射产生的混沌序列有序的嵌入数字水印的方法,实验证明该算法具有很好的密钥唯一性、不可见性和鲁棒性.     

Robust Image Watermarking Using Local Invariant Features and Independent Component Analysis

This paper proposes a novel robust image watermarking scheme for digital images using local invariant features and Independent Component Analysis （ICA）. Most present watermarking algorithms are unable to resist geometric distortions that desynchronize the location. The method we propose here is robust to geometric attacks. In order to resist geometric distortions, we use a local invariant feature of the image called the scale invariant feature transform, which is invariant to translation and scaling distortions. The watermark is inserted into the circular patches generated by scale-invariant key point extractor. Rotation invariance is achieved using the translation property of the polar-mapped circular patches. Our method belongs to the blind watermark category, because we use Independent Component Analysis for detection that does not need the original image during detection. Experimental results show that our method is robust against geometric distortion attacks as well as signal-processing attacks.     

一种DCT与SVD相结合的数字图像水印算法

文章结合奇异值分解(SVD)和离散余弦变换(DCT)的特点,提出了一种基于DCT与SVD分解的数字图像水印算法。该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾。算法中采用经过置乱变换的灰度图作为水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如:叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

一种压缩感知下的NSCT-Zernike的鲁棒数字水印方案

为了达到水印抗几何攻击鲁棒性高的要求,提出一种在压缩感知下的非下采样轮廓波变换结合伪Zernike矩的鲁棒数字水印方案. 利用非下采样轮廓波变换对载体图像进行三层分解提取其低频分量,通过一维离散小波变换对低频分量进行稀疏化以获取稀疏基,构造稀疏基的测量矩阵,并对其进行压缩感知处理得到新的低频分量,计算其Zernike矩,通过量化调制正则化伪Zernike矩幅值的方式将水印信息嵌入. 利用正则化正交匹配追踪算法进行图像压缩感知的重构. 仿真与实验分析表明,当峰值信噪比达到40 dB以上时,本文算法提取水印的NC值和误码率较为理想.      

—种DCT与SVD相结合的数字图像水印算法

文章结合奇异值分解（SVD）和离散余弦变换（DCT）的特点,提出了一种基于DCT与SVD分解的数字图像水印算法。该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾。算法中采用经过置乱变换的灰度图作为水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如：叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。