基于自适应直方图修改的网格可逆信息隐藏

可逆信息隐藏是一种特殊的信息隐藏技术, 在医学、军事和法律等领域具有重要的应用价值.本文提出一种基于自适应直方图修改的网格可逆信息隐藏算法. 首先, 利用模型形状的局部相似性, 预测顶点位置以获得预测误差序列, 构造陡峭的预测误差直方图. 然后, 根据直方图的分布特点, 直接使用嵌入区域内两组指定的预测误差来嵌入秘密信息,减少了辅助信息的传输. 最后, 为减少模型失真, 根据载荷大小自适应地选取合适的嵌入区域, 有效避免对预测误差过多移动. 实验结果表明, 本文提出的算法在小容量嵌入时能保持较高的视觉质量, 适用于高保真的网格可逆信息隐藏.     

基于二次预测误差和像素排序的可逆图像水印

为了提高可逆图像水印算法的性能,提出一种二次预测误差与像素排序相结合的可逆图像水印算法;该算法首先对像素进行二次误差预测;并利用相邻像素的误差值来确定其余像素的预测误差;然后采用局部复杂度对像素进行排序,以使具有较小误差值的像素被优先处理并进行数据嵌入;最后通过平移差值直方图生成零点间隙,利用冗余的零点间隙嵌入水印信息。实验结果表明,利用二次预测误差与像素排序技术,可以有效地提高像素的预测精度并降低图像失真;在相同的嵌入容量下,该算法嵌入水印后图像的PSNR比相关算法提高了1 dB左右,具有更好的不可感知性。     

Reversible watermarking in JPEG images based on modified RZL codes and histogram shift

Reversible watermarking has extensive applications in fields such as medical data management and forensic enforcement. In this article, we propose a modified reverse zero-run length (RZL) coding method for reversible watermarking, which introduces fewer modifications to cover than previous ones under the same embedding rate. By combining the coding method with histogram shift and quantization table modification strategy, we propose a novel reversible data hiding algorithm for JPEG images. Compared with previous art, when embedding the same payload, our method has an improvement of at least 2 dB in stego image’s quality, which proves the effectiveness and advantage of our algorithm.     

基于离散余弦变换与Hessenberg分解的图像水印算法

为了增强水印系统的视觉隐秘性与抗几何攻击能力,设计了基于离散小波变换与Hessenberg分解的图像水印算法。将宿主图像实施分割,形成一系列的8×8的非重叠子块;随后,联合信息熵与边缘熵值,构建嵌入区域选择方法,从这些子块中确定出合适嵌入水印的子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform),对选择的子块进行分解,输出对应的低频与高频系数,将每个子块的低频系数组合成相应的矩阵;随后,利用Hessenberg分解方法处理这些低频系数矩阵,输出对应的上Hessenberg矩阵;根据结构相似度与位正确率,构建粒子群算法的适应度函数,通过对其迭代,获取最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度,设计水印嵌入机制,将水印信息隐藏到上Hessenberg矩阵中,形成水印图像;最后,构建水印检测方法,从水印图像中提取水印。实验数据表明:较当前鲁棒水印方案而言,所提技术具有理想的视觉不可感知性与鲁棒性。     

基于预测差值的医学图像可逆信息隐藏

针对目前医学图像需要对图像中特殊区域进行划分以及在应用于医学图像时效果不稳定、嵌入容量小等问题,结合医学图像的特点,提出一种基于预测差值的可逆信息隐藏算法。首先采用中值边缘预测算法计算预测差值,再根据预测差值的分类进行信息嵌入和像素平移;在形成载密图像的过程中,为防止像素值溢出,对原始图像进行多次预嵌入来标记所有可能发生溢出的像素点位置,且标记过的像素点不再修改。实验结果表明,本文算法能在保证图像质量的同时获得较高的嵌入量。     

用于头戴式虚拟现实眼镜的视频水印

头戴式虚拟现实眼镜可以将人对外界的视觉封闭,使观看者产生沉浸于虚拟环境中的感觉。为了实现这一效果,头戴式虚拟现实眼镜会将广角镜片放置在使用者的眼睛前,使得视频画面聚焦。由于广角镜片的使用会对画面产生枕形畸变,从而影响观看的效果;因此播放的视频画面要先经过桶形变换以抵消广角镜片的影响。此时使用者可以拷贝经过桶形变换的视频,从而盗版该视频。在这种情况下,视频的版权信息不仅需要在原始视频中验证,还需要在经过桶形变换后的视频中验证。提出了一种用于头戴式虚拟现实眼镜的视频水印方案;该方案使用基于扩频的水印嵌入方法,将数字水印模板嵌入到视频帧的中频中。对于遭受了桶形变换的视频帧而言,首先提出了一种桶形变换参数估计方法;然后对遭受了桶形变换的视频进行枕形变换以期恢复出桶形变换,前的画面;最后,对恢复的视频帧和水印模板进行相关性计算,以检测该视频中是否含有水印。实验结果表明,可以正确地从遭受桶形变换的视频帧中检测出已嵌入的水印,说明可以用于头戴式虚拟现实眼镜中的视频的版权保护。     

一种邻域像素差预测的可逆水印算法

针对现有高容量水印嵌入算法中载体图像失真问题,提出一种邻域差值预测的可逆水印算法,该算法通过计算相邻像素差值的绝对值来决定是否嵌入水印.为确保较高的图像质量,设置理想阈值,嵌入过程中如果绝对差值高于预设的阈值,则像素保持不变.结果表明,与同类算法相比,该算法具有较好的图像质量和高嵌入容量.     

一种基于图像特征的小波域水印算法

为了更好地解决度规失真问题,提出了一种基于图像内容特征的鲁棒水印算法。该算法利用小波变换提取图像的特征信息,通过特征系数的选取和自适应嵌入策略,使得每个图像的水印相互独立,检测时不需要原始水印的先验知识,传递的副信息少。实验结果表明,该算法对原图像的影响极小,并且对于各种通用的图像操作具有极好的鲁棒性,有较高的实际应用价值。     

基于多描述编码和小波变换的数字图像水印算法

为保证数字图像水印的鲁棒性、安全性以及嵌入容量,结合加密技术与图像压缩编码技术,提出了一种基于多描述编码和小波变换的加密数字水印技术.该技术采用密钥1对需要隐藏的水印图像进行多描述编码,并将编码转换为格雷码,然后将宿主图像色彩分量变换为差值图像,最后在频域内采用密钥2进行小波变换,以交互块跳频的方式完成水印信息的嵌入.理论分析和仿真实验均表明,这种数字水印技术有较大的嵌入容量,同时对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性,能够提高水印的安全性及抗剪裁攻击性能.     

感兴趣区图像数字水印认证方法

数字水印技术为保护多媒体作品提供了一种有效手段，该文结合JPEG2000中的ROI(region of interest)技术，提出一种用于认证感兴趣区图像的小波域水印算法，并利用背景区保护感兴趣区数据，实现感兴趣区图像水印的无损嵌入，实验结果表明，此算法的认证过程能够识别对感兴趣区的各种有意义的篡改，而且能以较高的精度定位篡改区域。     

多类水印的同时嵌入

研究了多类数字水印同时嵌入的问题,提出了一种同时嵌入两类水印的图像数字水印算法。此算法基于整形小波变换,两类水印的提取都不需要知道原始图像。还提出了水印的“可信比特”提取的方法,加强了水印的鲁棒性。算法对JPEG压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和裁剪有较好的抵抗能力,同时,易损水印除了能鉴别图像是否被篡改外,还能报告图像在空间域和频率域的失真情况。     

一种用于彩色图像认证的脆弱水印算法

提出了一种用于彩色图像认证的脆弱水印算法。这种算法是采用了均值量化的方法 ,把数字水印嵌入图像的离散小波域 ,可以检测在空间域和频率域的图像失真。利用脆弱数字水印算法提供的关于失真的估计信息 ,可以帮助用户判断图像内容的可靠程度。同时还采用了聚合篡改区域方法来完成失真检测 ,能够区分出恶意攻击和一般的图像处理。仿真结果证明 ,该方法可以提供图像修改的程度和修改区域的信息 ,其可信度比一般量化方法强。     

基于模糊聚类和Zernike矩的自适应水印算法

基于模糊聚类和Zernike矩技术,提出一种抗几何攻击鲁棒的自适应图像水印算法.首先根据人眼视觉系统的掩蔽特性,并利用模糊C-均值聚类算法自适应地选择适合嵌入数字水印的位置,然后通过奇异值分解将水印信息嵌入到宿主图像.实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且能有效地抵抗旋转、缩放、翻转和旋转-缩放组合等几何攻击,同时对JPEG压缩、滤波和图像增强等常见攻击也有较好的鲁棒性.     

一种无失真数据隐藏算法

数字水印和数据隐藏技术有着重要的学术价值和应用前景。但目前现有的绝大多数数据隐藏算法，都会对原始图像造成不可避免的失真。这在医学应用中是绝对不允许的的，因为引入的失真将可能引起医生对图像的误解。针对数据隐藏在医影象中的应用，提出了一种无失真的数据隐藏算法。该算法利用实用的医学图像中存在的冗余，能够隐藏大量的信息，而且从嵌入原理上保证了嵌入信息不会对图像的视觉效果有任何损伤。     

采用深度帧内跳过模式的3D-HEVC视频水印算法

考虑到目前针对3维高效视频编码标准的视频水印算法缺乏的问题,提出一种基于深度帧内跳过模式的视频水印算法.首先,分析深度帧内跳过模式的编码过程,并将该模式的4种预测类型分为垂直、水平两大类;其次,进一步分析帧内误差传播问题,对深度帧内跳过模式的预测类型与水印值不匹配的嵌入单元进行选择,以消除传播误差.最后,根据水印嵌入前、后的率失真代价变化来决定是否修改其预测类型.结果表明:在不同的量化参数下,平均每帧嵌入容量分别为649.567,340.155,173.286和58.130 bit,平均比特率变化分别为0.043%,0.046%,0.460%和0.018%.算法对比结果还表明:文中所提算法具有更大的嵌入容量,对比特率的影响更小,在对比特率影响小的同时具有一定的抗重编码攻击性能.     

一种基于小波变换的图像数字水印

提出一种在图像小波变换域的低频分量上自适应地嵌入二值水印的算法,其特点是充分利用人类视觉特性实现数字水印嵌入强度的自适应调节,同时,水印图像在嵌入前进行置乱加密以提高算法的安全性。在检测时采用盲检测技术。实验结果表明,该水印算法能够抵抗常规图像处理的攻击,具有较好的不可见性和稳健性,能够有效地保护数字图像。     

一种基于提升小波和证据理论的视频水印算法

对宿主视频序列中每一帧的亮度通道经过提升小波处理后,选择相邻图像方块的中高频小波细节子带,根据人类视觉屏蔽特性嵌入水印,并且应用水印公式构造特殊的水印嵌入后条件,判断提取的水印可信度,然后结合水印证据之间的支持度,根据证据理论对其数据进行融合获得鲁棒水印,实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,能有效抵抗帧裁剪、添加噪声、帧平均、帧交换、MPEG压缩和格式转换等攻击.     

基于超复数傅里叶变换的彩色图像水印算法

提出了一种基于四元数傅里叶变换(QFFT)和改进的量化索引调制(QIM)算法的彩色图像数字水印嵌入算法,对载体图像进行QFFT变换,对水印图像进行压缩及量化编码,从而嵌入到经过QFFT变换的载体图像的分量中,实现了水印的嵌入以及盲提取. 实验结果表明,基于带失真补偿的QIM算法的水印算法对比传统QIM,实现了不可见性和鲁棒性的较好折衷,对高斯、椒盐噪声、JPEG压缩、遮挡、滤波以及图像增强攻击有更好的鲁棒性.      

基于3D-DCT的RGB图像双水印设计与实现

传统基于量化的水印方法抗JPEG压缩性能较好,但是抗噪声的性能较差,而基于关系的水印方法对噪声等攻击具有较好的性能。因此,为了进一步提高嵌入水印信号的鲁棒性能,提出一种新的基于三维离散余弦变换的RGB图像双水印方案。首先,为了提高嵌入二值水印图像的安全性,设计了一种基于混沌的加密算法对选择的水印信号进行加密处理;其次对载体图像进行互不重叠的分块并随机选择分块进行三维离散余弦变换;最后分别采用关系和量化方法嵌入加密后的水印信号。提取水印时,分别采用关系和量化方法提取出两个水印信号并选择与原始水印相似性较好的信号作为最终提取的水印信号。开发了一个数字水印仿真系统对本文算法进行测试,结果表明本文算法具有较好的不可感知性和抵抗多种攻击的能力。将本文算法与同类算法相比较,对大多数的攻击本文算法具有更优越的性能。     

基于混沌映射和POB编码的密文域可逆信息隐藏

为了解决运用预测误差扩展算法进行信息嵌入时会造成溢出问题以及加密后图像分块内仍存在一定的相关性问题,提出了基于混沌映射和置换有序二进制(permutation ordered binary,POB)编码的密文域可逆信息隐藏.首先,图像拥有者运用混沌映射系统对原始图像进行加密.然后,数据隐藏者对加密图像中的参考像素点与其相邻像素点做差值计算后,再运用POB编码进行秘密信息的嵌入.最后,接收方不仅能正确提取秘密信息,还能无损地恢复原始图像.实验结果表明,与预测误差扩展算法相比,运用POB编码进行信息嵌入时不仅能够避免移位时造成的溢出,而且会进一步破坏分块内的相关性,使得加密图像的安全性提高.因此,该算法具有更广阔的应用场景.