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。     

基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法

针对目前图像水印算法存在的水印可见性与抗攻击鲁棒性的矛盾, 为获得理想的图像水印效果, 设计一种基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法. 首先对原始载体图像进行尺度不变特征变换, 选择水印嵌入的区域, 并将水印嵌入区域划为多个子块; 然后采用奇异值分解算法对子块进行处理, 建立奇异值矩阵, 并对水印和水印嵌入区域子块进行融合生成水印矩阵; 最后采用粒子群优化算法确定水印嵌入的强度. 图像水印仿真实验结果表明, 该算法可得到理想的水印嵌入效果, 水印的不可见性较好, 人眼不能感觉出水印嵌入的影响, 水印对各种攻击具有较强的鲁棒性, 且该水印算法的整体性能明显优于当前其他图像水印算法.     

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.     

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.     

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.     

基于DCT域改进的自适应数字水印算法

针对DCT变换特点,提出一种改进的自适应水印算法.选取3个DCT中频系数,求均值及DCT矩阵主对角线均值,比较嵌入位与它们的关系,调整嵌入位的大小实现水印自适应嵌入.水印信息经过Arnold置乱后嵌入到原始图像.实验表明,该算法隐蔽性良好,水印提取效果较好,对旋转、剪切、滤波、JPEG、修改等攻击具有较好的鲁棒性和稳健性.     

基于SIFT特征点的三维医学图像零水印算法

为了在三维医学图像中隐藏病人的个人信息,并对该三维医学图像进行认证,提出了一种基于SIFT特征点的三维医学图像零水印算法,该算法既不会对原始的三维医学图像造成影响,又可以嵌入大容量的水印内容。首先,对三维医学图像进行切片并投影成二维图像;其次,对投影后的图像进行提升小波变换;再次,从小波低频系数中寻找SIFT特征点;最后选择纹理强的区域的SIFT特征点来生成特征向量,用于水印的嵌入。试验表明,该算法可以抵抗常规攻击和几何攻击,具有较强的鲁棒性。     

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。     

一种空域的数字图像盲水印方案

提出了一种鲁棒的空域数字图像讯水印方案，先将要嵌入的二组图像伪随机重排列成新的水印图像，再利用量化策略将它嵌入到原始图像中对比度较大的区域，本方案对各种纹理的图像具有适应性，在水印提取的过程中不需要原始图像，实验结果表明水印是不可察觉的，经过JPEG有损压缩、低通与中值滤波、剪切等图像处理操作后仍是鲁棒的。     

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。     

一种公开数字图象块相关自适应随机水印算法

提出了一种新颖的公开数字图象块相关自适应随机水印算法，该算法以一幅彩色图象作为水印信息使得隐藏的水印信息量大，优于通常把文本、字符作为水印的方法；在水印嵌入时根据原始图象自身的特性，自适应地调节嵌入深度来保证水印的不可见性；分块随机嵌入提高了水印嵌入的顽健性；利用块相关技术使得水印提取过程不需要使用原始图象和其他参数，实现了有真正实用价值的公开水印图象算法．通过实验验证，效果良好。     

一种新的图像自适应水印算法

数字水印是数字媒体版权保护的一种有效方法.提出了一种新的基于DCT(Discrete Cosine Transform)域的盲图像自适应数字水印算法.该算法利用视觉系统HVS(Human Visual System)特性和图像的局部特点,自适应地选择量化步长对图像各个分块的直流分量通过量化来嵌入水印,同时为了弥补在感知容量小的分块直流分量上水印嵌入强度的不足,利用照度掩蔽特性对该分块的部分低频系数也自适应地嵌入同一水印信号,从而使水印的稳健性和不可见性之间达到很好的平衡.水印的提取不需要原始图像.实验结果表明该算法实现的水印具有良好的不可见性,并对常见的几种图像处理和噪声干扰也具有很好的稳健性,其性能优于其它文献上的相近算法.     

一种采用图像融合的鲁棒水印算法

为了提高数字水印技术的鲁棒性和改善嵌入水印信息的视觉特征,提出了一种采用图像融合的水印算法。该水印算法嵌入的水印信息采用作者的肖像,在水印的嵌入和提取过程中采用小波变换和图像融合技术。实验结果表明该水印算法具有以下优点：水印直观;有较好的抗噪声、抗压缩鲁棒性;算法简单。     

一种基于DCT域的自适应可见水印算法

分析人类视觉系统的亮度和对比度特性,提出了一种DCT域自适应可见水印算法。根据原始图像的亮度特征,修改原始水印图像像素的取值,使较暗的原始图像嵌入的水印较亮,较亮的原始图像嵌入的水印较暗,并且根据原始图像的局部亮度特点,在DCT域中嵌入不同强度的水印,取得了良好的视觉效果。实验表明,水印半透明的分布在载体图像的重要区域中,很好的保持了图像的细节,在不损坏图像使用质量的前提下,水印很难被去除。     

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.     

基于极性的立体图像盲数字水印算法

针对平面图像水印算法不能很好地适用于立体图像的问题,在平面图像版权保护算法的基础上,提出一种新的立体图像盲数字水印算法,并进行了仿真研究.首先将立体图像分块并定义图像块的极性,然后基于左右图像块的极性与水印信息之间的关系嵌入水印:如果水印信息是零,则需要通过改变对应图像块的极性,使得两极性相反;反之则使两极性相同.在水印提取过程中,只要判断左右图像块极性的关系即可提取水印信息,实现了水印的盲提取.攻击实验结果表明该算法是可行的、有效的.