一种基于SIFT特征的抗RST攻击水印方案

提出一种利用SIFT关键点实现对RST攻击校正的半盲水印方案，方案使用改进的HVS模型在小波域中嵌入乘性扩频水印，利用参考原始载体的关键特征点信息和RANSAC算法对图像进行攻击校正，RANSAC算法的使用提高了关键点的匹配精度并降低了计算复杂度，采用最优检测算法提高了水印检测的鲁棒性，实验结果表明：基于SIFT特征的抗RST攻击水印方案能够较好地抵抗RST攻击和一般的信号处理攻击。     

一种基于尺度不变特征变换SIFT的图像水印算法

为提高抗几何攻击性能,提出一种基于尺度不变特征变换SIFT的鲁棒数字图像水印算法,水印算法思想是利用尺度不变特征变换SIFT分析图像内容并提取特征点,并以多个特征点为中心嵌入多个经过极坐标变换的圆形水印图像,试验表明,该分布式多水印算法能有效抵抗各种几何攻击,包括局部非线性失真攻击.     

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.     

一种Gaussian-Hermite矩分块重构的抗几何攻击水印算法

针对目前抗几何攻击水印算法易在大尺度几何攻击下失效的问题,提出了一种基于几何校正和分块重构的局部区域水印算法,从而提高水印的鲁棒性和提取精度。该算法利用图像不变质心进行几何形变参数的估计,对图像进行几何校正以实现载体的同步;根据几何攻击对图像视觉质量影响的分析,筛选可嵌入分块;利用高斯-埃尔米特矩良好的图像重构能力,修改特定矩集,实现水印嵌入,获得含水印图像。为验证算法的抗几何攻击能力,对含水印载体图像遭受旋转、缩放、平移和其他常规性攻击后的性能进行了实验测试。实验结果表明,所提算法可抵抗多种几何攻击及常规图像攻击,能提取出较高精度的水印信息,相对于其他算法,水印的鲁棒性虽然相差无几但在保持较高视觉不可见性的前提下,嵌入容量有了一定程度的提高。     

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。     

抗几何变换的DWT-DCT域数字图像水印算法

利用不变质心点和离散余弦变换(DCT)的原理,提出了一种基于DWT-DCT域的抗几何攻击的数字水印算法.该算法对图像DWT域的高频子带进行DCT变换,嵌入水印信息,并提取三个不同搜索半径的不变质心点作为校正参数.通过攻击前后不变质心点的位置坐标,校正攻击图像,并在DWT-DCT域提取水印信息.实验结果表明:该算法对抗平移、缩放、旋转、剪切等几何攻击,具有很好的鲁棒性.     

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.     

数字水印检测过程中图像的几何校正

在数字水印技术中,针对含水印图像遭受几何攻击后的水印检测问题,提出了根据图像像素判断含水印图像遭受的几何攻击类型的方法。在水印检测时,先对遭受几何攻击的含水印图像进行校正。该方法可以快速校正经旋转、平移、缩放、剪切等几何攻击的图像,并且计算量小,为进一步检测水印提供了有力的保障。     

基于图像不变特征与三角剖分的水印算法

针对数字水印抗几何攻击问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)筛选特征点的算法,以增强提取特征点的鲁棒性.基于筛选的SIFT特征点,在载体图像中生成一凸多边形区域, 利用动态规划算法最优三角剖分该区域,通过密钥K对剖分得到的三角弦等间隔采样,获得更小的三角形.水印信息嵌入在以每个小三角形的质心为圆心的圆周区域内.实验结果表明,该方法对RST攻击具有鲁棒性.     

基于DWT和SIFT的鲁棒图像水印算法

为了提高数字图像水印的不可见性和鲁棒性,文章提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)和尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的数字图像水印算法。该算法首先利用DWT找出原始图像中纹理较复杂区域,再在所找出的纹理复杂区域中提取出不变特征点;通过自适应确定局部特征区域,并对特征区域进行一级DWT,取其低频部分进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD);最后对待嵌入水印图像进行Arnold置乱,把置乱后的一维水印信息进行SVD并通过加性准则嵌入到原始图像的奇异值中,以实现水印的嵌入。仿真结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常规攻击和一般的几何攻击有较高的鲁棒性。     

采用图像几何校正和分块压缩感知测量值奇异值分解的鲁棒水印技术

针对直接在图像压缩采样测量值上嵌入水印的方案对常规攻击和几何攻击鲁棒性差的问题,提出一种基于图像几何校正和分块压缩感知测量值奇异值分解(SVD)的鲁棒水印方案.对测量值的奇异值进行量化嵌入水印,并在水印检测前,用图像归一化技术对受到几何攻击的含水印图像进行几何校正,确保水印可以被正确提取.实验表明:该方法提高了水印对常规攻击和几何攻击的鲁棒性.     

基于无人机航拍图像拼接算法的优化

目的为了提高无人机航拍图像拼接的精度,深入研究了航拍图像拼接中提取特征点的算法,并对原算法加以优化.方法在图像特征点提取的SIFT算法中,设计了一种将Harris角点检测算子融入SIFT特征点提取的优化算法,优化后可以突显获取到的特征点的独特性.结果利用优化算法获取图像特征角点,可以降低实验过程中所消耗的检测时间,有效地改善了SIFT算法中匹配数据量大及过程繁琐的弱点,同时优化算法简化了图像特征点匹配的计算过程,降低了计算量,提高了实验效率.结论优化算法可以去除大量的类匹配点,使图像特征点的独特性更加明显;也提高了图像的配准精度,增强了关键点的稳定性,在关键点的匹配速度和准确率上有积极的影响.     

基于CNN和NSCT的零水印算法

提出一种基于细胞神经网络(CNN)和非抽样Contourlet变换(NSCT)的零水印算法。首先对原始载体图像进行非抽样Contourlet变换,获得其图像的低频逼近子带;然后对水印信息进行置乱,将其与图像的低频逼近子带一起输入CNN网络,得到注册图像。水印检测时可以利用尺度不变特征变换(SIFT)进行几何校正。实验结果表明,该方法可以获得较好的检测精度;同时对于加噪、滤波、JPEG压缩、剪切攻击也具有很好的鲁棒性。由于细胞神经网络对图像处理的并行性与可由硬件实现的特点,该算法可应用于实时性要求较高的场合。     

一种快速有效的水印图像几何失真校正算法

为解决水印图像在受到几何攻击后水印无法被有效检测的问题,利用图像的空域不变信息实现对水印图像几何失真的校正,提出一种快速有效的水印图像重同步算法,算法能够有效校正水印图像的旋转失真和放缩失真.实验证明,算法性能良好.     

Radon域虹膜图像数字水印研究

提出了Radon域特征嵌入的虹膜图像数字水印算法.算法提取小波变换的过零表达系数,用于描述虹膜纹理特征,将其编码后作为水印信息嵌入原始虹膜图像.证明了虹膜图像Radon变换的幅频域是一个旋转、平移和缩放的不变域,水印的嵌入选择在这个不变域内进行.水印的检测过程不需要原始图像,是一种盲检测水印算法.实验结果表明,提出的虹膜水印算法对虹膜纹理具有敏感性,可以有效地保护虹膜图像纹理区域不受篡改.同时实验还表明,水印对一般的图像处理和几何失真攻击具有鲁棒性.     

一种基于仿射矩阵校正的抗几何攻击水印算法

随着水印技术的发展,大多数字水印算法都能有效抵抗一般攻击,但如何在保持较大水印嵌入量的同时,又能有效抵抗几何攻击和组合几何攻击是当前研究的一个难题.因而,提出了一种有效抵抗几何攻击与组合攻击的数字水印方法.首先,水印被嵌入图像具有较强鲁棒性的QR域中的R矩阵中;然后,提取受攻击图像小波域上的特征参数,并利用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)对图像攻击参数初步识别;最后,通过模板水印对攻击参数的精细识别,进而实现对受攻击图像的几何校正与水印的提取.同时,为了降低水印的误码率,引入BCH编码技术.经过理论分析与实验表明,该方法对一般的几何攻击和组合攻击具有较好的鲁棒性,且水印的嵌入容量大.     

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.     

基于SIFT特征点匹配的印刷品图像检测方法

提出了一种印刷品图像在线检测方法.首先,利用在图像特征点提取领域中运用最为广泛的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法提取图像稳定特征点,生成特征向量描述符;然后根据向量最近邻(NN)和次近邻(SCN)的距离之比,对匹配点进行初步筛选;最后运用M-estimators法估计特征点对间的几何约束模型,利用该模型进一步精选特征点,确定真正的匹配点对个数,将精选后得到的特征点数与初步筛选得到的特征点数的比值作为判断印刷品是否合格的标准.实验结果表明:该方法能够准确地提取出图像特征点,并通过精选特征点能够在很大程度上改善误匹配问题,从而快速有效地检测出错误的印刷品,得到了良好的检测效果.     

基于图像锐化的SIFT图像复制粘贴篡改检测

SIFT算法提取图像的特征点多为图像目标的边缘点,对于较模糊图像而言,直接使用SIFT算法提取特征点后进行特征点匹配,会降低特征点的匹配数量和匹配正确率,甚至对于复制粘贴篡改图像不能做出正确的判断。所以,提出先对被检测图像利用梯度法进行锐化,使图像目标边缘变得清晰,再用SIFT算法提取特征点及后续操作,以提高匹配的正确率。实验表明,改进算法性能有明显提升。