基于特征点校正的几何鲁棒性水印算法

提出了一种基于SIFT特征点几何校正的抗几何攻击水印算法.该算法首先利用SIFT从原始图像中提取特征点集,并将其作为密钥保存;水印在检测前,再用SIFT从含水印图像中提取特征点集,根据特征点匹配算法(欧式距离)实现两个特征点集的匹配;然后利用匹配点对的几何特性校正几何攻击,恢复含水印图像的同步性.一个可标志的二值图像水印通过量化的方式自适应地嵌入到Coutourlet变换域的低频子带中;水印提取时不用原始图像,水印存在与否不仅可以通过阈值检测,也可以通过视觉直接判定.实验结果可验证,算法对常见的图像处理攻击、几何攻击和多种组合攻击均具有较强的抵抗能力.     

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SIFT和RGB特征的同图复制篡改检测算法

为了提高同图复制篡改检测的准确性,将RGB特征与SIFT算法结合来检测彩色篡改图像。在使用SIFT提取关键点后,在关键点的邻域内计算RGB 3个通道的色彩特征,通过增加特征向量维数来提高检测的准确性。并且根据关键点的位置,使用异常距离算法,即判断关键点的位置到正确匹配点集的位置的距离是否在所设定的阈值内,从而排出异常值。实验结果表明,和以往的SIFT算法相比较,该算法大大增强了检测的准确性和鲁棒性。将RGB特征和SIFT特征融合除了可提升篡改的彩色图像检测准确率外,也可鉴别非篡改彩色图像。     

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。     

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。     

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.     

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.     

利用图像特征点及自相似性的鲁棒数字水印方案

利用图像潜在的自相似性并结合特征点提出了一个新的数字水印方案。首先提取图像最高3位位平面的重心确定特征三角形；然后，根据水印比特位的不同确定不同的寻找范围，对特征三角形寻找与其最相似的块，最后用最佳相似块来替换特征三角形，从而完成水印嵌入。在检测时用同样的方法提取特征三角形，并对特征三角形在整个图像范围内进行最佳相似块的寻找，根据相似块所在的区域来提取水印。实验表明，该方案对RST(旋转、放缩以及平移)、剪切等几何攻击具有很高的鲁棒性，对压缩、滤波和加噪声等常见的图像处理也取得了很好的效果。