基于Harris-Laplace特征点检测抗几何攻击的数字水印算法

针对数字水印容易遭受几何攻击的问题,提出了一种基于Harris-Laplace特征点检测的强韧性数字水印算法。首先,利用Harris-Laplace进行特征点侦测找出图像的特征点,以达到图像经过几何攻击时其缩放不变的效果。然后将所有的特征点以德劳内三角网络技术连接起来,形成一个个三角区块,最后再利用仿射转换(affine transformation)将各三角形进行微调动作,完成数字水印的嵌入。实验结果显示,该方法对于几何攻击和一般图像处理攻击都有较好的抵抗能力。     

不变小波域内基于DWT的图像数字水印

 面对各种几何攻击,现有数字水印算法露出各种缺陷,到目前为止还没有发现真正能抵抗各种攻击特别是几何攻击的算法.利用具有旋转、伸缩、平移不变性的RST不变小波变换设计了一种新颖的基于量化边通信模型的DWT盲数字水印算法.实验表明,这种新颖算法对于旋转、伸缩、平移等普通几何攻击以及滤波与噪声等多种攻击具有较好的鲁棒性,但该算法对局部几何攻击具有一定的敏感性.     

一种基于几何不变特征区域的数字水印算法

为了提高数字水印技术抗几何攻击的能力,提出了一种新的抗几何攻击的数字水印算法.该算法以稳定的特征点和方向选取能够应对几何攻击的不变特征区域,并对选中的区域进行离散余弦频域变换,最后在离散余弦变换的中频系数中嵌入水印信息.实验结果表明,该算法对于基于旋转、缩放、裁减、滤波、压缩等一般性几何攻击,以及它们的复合攻击都具有良...     

基于奇异值分解的DCT域数字图像水印算法

根据DCT和奇异值分解理论的原理、特点以及它们在数字水印领域中的应用优势,提出了一种新的基于DCT和奇异值分解的数字水印算法;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压缩以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

基于人眼视觉特性的自适应空域彩色图像数字水印算法

以静态图像压缩编码、彩色空间转换、人眼视觉特性(HVS)为基础，提出了一种将灰度图像(即数字水印)嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：(1)应用静态图像压缩编码技术，实现了以灰度图像作为水印信号的数字水印算法；(2)充分利用人眼视觉特性(HVS)，实现了数字水印图像的自适应嵌入，增强了算法的透明性和鲁棒性；(3)能够依据原始彩色载体图像内容，实现数字水印嵌入深度的智能调节，(4)检测水印信息时，不需要原始载体图像．同时实验结果也表明：该自适应空域彩色图像数字水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于归一化的抗几何攻击三维模型水印算法

为了提高三维网格水印抵抗几何攻击的能力，借用数字图像归一化的思想，提出了一种基于归一化的抗几何攻击三维模型数字水印算法，该算法在嵌入水印前将模型的几何中心移到坐标原点以实现对平移攻击的不变性；将模型由直角坐标转化为球坐标，以模型顶点到几何中心的距离这一全局几何特征为嵌入单元，通过修改归一化距离的离散余弦变换系数嵌入水印，以实现对缩放攻击的鲁棒性，仿真结果表明，基于归一化的三维网格模型水印算法复杂度较低，能够很好地解决模型针对缩放攻击需要重定位的问题，在经受平移、旋转、缩放、剪切、网格简化等常见攻击时也具有较好的鲁棒性。     

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.     

基于快速提升小波变换与人眼视觉特性的数字水印算法

提出了一种基于快速提升小波变换与人眼视觉特性的新数字水印算法，该算法以提升小波变换为基础，能够通过水印序列随机置换、视觉掩盖特性值计算、小波系数排序等措施，较迅速地将数字水印信息嵌入到小波图像高频子带的纹理区内的重要位置上，从而高效率地实现局部水印和全局水印的双重目标．实验结果表明，该文提出的数字水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于支持向量回归机的数字水印算法

本文提出了一种基于支持向量回归机的新颖的数字水印算法。利用支持向量回归机良好的学习能力来学习载体图像与水印之间的关系。在含有水印的图像受到常用的攻击后,利用这种关系能够较准确的将水印提取。仿真实验表明,本文算法对椒盐噪声、JPEG压缩、中值滤波和锐化等常规攻击以及扭曲、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性,同时实现了数字水印的盲检测,整体性能明显优于现有SVM图像水印方案。     

基于图像分块的多尺度Harris特征点检测算法

通过分析Harris特征点检测算法在应用中的不足,提出一种基于图像分块的多尺度Harris特征点检测算法,解决了特征点聚簇现象,检测出的特征点分布均匀.实验结果表明,该算法具有精确性、有效性和鲁棒性,为进一步图像特征点匹配工作提供了保证.     

基于PCA和DWT的强鲁棒数字水印算法

针对传统离散小波变换(DWT)数字水印算法抗几何攻击能力较弱的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和DWT的新的数字水印算法。新算法对载体图像进行一级小波分解,在低频子带上用主成分分析提取出既含有高频又含有低频成分的主成分系数,将水印嵌入到提取出的主成分系数中。实验结果表明,与传统DWT水印算法相比,该算法不仅明显提高了抗剪裁、旋转等抗几何攻击能力,对加噪、图像灰度值变化等攻击也表现出了很强的鲁棒性。     

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SVD和局部特征区域的鲁棒水印算法

为了实现数字多媒体产品的版权保护,提出一种基于图像局部特征区域的鲁棒水印方案。图像局部特征区域是利用Harris算子检测到的特征点构造得到的固定尺寸的纹理区域,具有很好的视觉掩蔽特性,同时图像特征点经过几何攻击后仍然可以保持,保证了水印隐藏位置检测的正确性。算法在每个局部特征区域利用奇异值分解操作得到的分量矩阵的特点实现水印信息的隐藏。实验结果表明,本算法能够在保证水印不可见性地同时,很好地抵抗如JPEG压缩、旋转等攻击。     

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DWT-SVD和Turbo码的彩色图像盲水印算法

为进一步提高数字水印系统的性能,提出一种离散小波变换域中基于奇异值分解和Turbo纠错码的彩色图像盲水印算法.首先对数字水印进行混沌加密预处理,然后进行Turbo编码,再把编码后的水印信息嵌入到彩色图像蓝色分量小波分解后低频子带的奇异值矩阵中.提取水印时不需原始载体图像的参与,更便于实际应用.仿真实验结果表明,该水印算法不可见性较好,且对常见攻击和几何攻击具有较好的稳健性.     

一种基于Bandelet变换的数字图像水印算法

提出一种基于第二代Bandelet变换的数字水印算法.该算法分别将原始图像和水印图像进行Bandelet变换,通过先对原始图像的Bandelet系数做预处理,按照水印嵌入加法准则,将水印信息的Bandelet系数嵌入到原始图像的重要系数上,达到对系数的改变以实现水印的嵌入.实验结果表明:该算法与基于小波变换的算法相比,经剪切、中值滤波、加噪和JPEG压缩等攻击后仍具有良好的鲁棒性.     

一种基于离散余弦变换和奇异值分解的数字水印算法

提出了一种新的基于离散余弦变换和奇异值分解的水印算法,其所嵌入的水印图像是灰度图像,增加了嵌入的信息量,能够满足数字水印系统的透明性和鲁棒性要求.在该方法中,置乱技术用于水印图像隐藏的预处理和后处理,更加保障了数据的安全性.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性,尤其对于几何攻击如旋转、剪切等具有很好的鲁棒性.     

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。     

—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。