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SVM的数字水印检测技术研究

在分析现有数字图像水印检测算法的优势和不足的基础上,提出了基于SVM的数字水印检测算法,提供了对图像特征向量进行归一化处理的方法,得到了特征向量约简的数据形式.实验结果表明,基于SVM的数字水印检测方法避免了相关检测算法中依赖于特定嵌入算法的缺点,可实现结构风险最小化,是有效判断图像中是否存在水印的通用检测方法.     

基于压缩感知的数字图像认证算法研究

基于压缩感知相关理论,提出一种新的算法.将图像分成许多小块,观测这些小块图像得到压缩感知观测值,然后引入消息认证码算法,利用观测值得到图像摘要,把图像摘要通过量化索引调制法作为水印进行图像小波区域的嵌入,之后对于水印进行提取,将图片恢复.利用压缩感知理论将图像进行随机投影,再把水印和图像摘要进行比较,这样就实现了图像的篡改检测与图像认证.根据实验研究证实,此算法对局部篡改的检测功能较强,算法的隐蔽性很好,图像在经过图像认证后,能够进行无损恢复.     

一种基于彩色图像绿色分量的数字水印嵌入方法

通过研究三基色抵抗JPEG压缩和加性噪声的鲁棒性 ,提出了一种在彩色图像嵌入水印的新方法 ,该方法是将水印直接嵌入在RGB图像的绿色分量中 .先对绿色分量 8× 8像素分块进行离散余弦变换 (DCT) ,然后利用人眼视觉模型选择要嵌入数字水印的DCT块的位置 ,并用密钥K2 确定隐藏数字水印的低频系数 .水印信号采用二值图像 ,利用密钥K1生成的混沌序列对水印加密后 ,嵌入到由密钥K2 选择的低频系数中 .实验结果显示 ,在绿色分量嵌入水印比在红色或蓝色分量嵌入水印能更好地抵抗有损压缩和加噪攻击 ,具有更好的鲁棒性 .当JPEG压缩比为 37 3∶1时 ,提取水印和原始水印的归一化相关值可达到 0 980 9.     

对打印和扫描具有鲁棒性的图像水印算法

提出了一种新的、对打印和扫描(几何失真和噪声较小)具有鲁棒性的图像水印算法.该数字水印是一种嵌入在傅里叶域并且被调制在高的载波频率的类方形噪声.文中还基于盲检测检验了几种不同的嵌入方法在不同失真上的鲁棒性,在载波频率实现了水印和傅里叶系数的归一化2D相关检验.     

基于压缩传感的图像哈希水印算法研究

现有基于图像内容的水印算法在鲁棒性和篡改检测方面存在不足,提出了一种基于压缩传感的图像哈希水印算法。该算法利用压缩传感对图像进行随机投影,得到的压缩测量值作为图像内容特征,通过HMAC(Hash-based Message Authentication Code,基于哈希的消息认证码)算法生成图像摘要,并以水印的方式嵌入到原始图像中;认证时,提取图像中的水印,并对认证图像进行压缩传感随机投影,得到原始图像和认证图像的摘要,通过摘要对比,实现图像认证和篡改检测。仿真实验表明,该方法不仅具有较强的鲁棒性和安全性,还具有较好的篡改检测能力。     

基于空间域和变换域的双水印算法的研究

归一化方差用来表示图像分解后各级子图受退化处理影响的程度,而且归一化方差越小其抵抗外来攻击的能力越强.用归一化方差来选择嵌入水印的位置,本文提出了一种基于空间域和变换域的双水印算法,实验验证了该算法的有效性.     

数字图像盲水印的投影寻踪方法

给出了一种数字图像水印的嵌入和提取的投影寻踪方法,利用优化的正交投影方向和数字图像块向量的余弦距离来嵌入和提取数字水印.实验结果表明该方法嵌入的水印具有较好的隐蔽性和鲁棒性.     

基于正交随机空间投影的数字音频扩谱水印

数字音频水印是在原始音频样本中嵌入加密的标志信息以实现音频内容的注释和版权保护．对于任何一种音频水印的算法，必须满足水印的透明性和鲁棒性两个基本要求．提出了一种新的基于正交随机空间投影的数字音频扩谱水印算法．它将音频样本的中频子带重新排列成MxN的矩阵形式，并投影到随机的正交子空间上，然后将扩谱后的水印序列嵌入到相应的投影系数中．为了避免产生听觉上失真，算法中利用心理声学模型控制水印产生的听觉噪声．水印的检测过程可以通过扩谱序列的相关进行盲检测．实验结果表明采用该算法能够很好地保证水印在听觉上的不可觉察性，与现有的数字音频水印算法相比，该算法对数字音频信号的压缩、滤波、加噪声和加入回波等处理具有更好的鲁棒性．     

一种基于混合域的彩色图像盲水印算法

采用混沌序列加密并定位,提出了一种基于混合域的二值水印嵌入方法,也可用于归一化灰度水印的嵌入. 该方法将图像分解为R,G,B三个分量,分别对每个分量进行离散小波变换,在小波变换的低频区进行离散余弦变换,在离散余弦变换域中利用混沌序列对水印信息嵌入位置定位,水印信息的嵌入采用频率系数比较的方法.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、人为恶意攻击及图像压缩条件下具有很好的鲁棒性. 应用混沌序列,在完成水印信息定位的同时增强了算法的安全性.     

基于投影权值归一化的立体图像质量评价方法

本文基于深度卷积神经网络和融合图像提出了一种引入投影权值归一化的立体图像质量评价方法.首先基于人眼双目竞争现象,提出对经过Gabor滤波后的左右视点图像进行彩色融合,从而得到单幅融合图像.卷积神经网络的输入即为预处理后的融合图像,通过卷积层自主对图像特征进行提取,采用池化层对特征信息降维,保留显著特征且减小网络计算复杂度;采用Re LU非线性激活函数缓解梯度消失,有效缓解了网络过拟合问题;网络引入数据批量归一化来规范各层输入数据的分布,引入投影权值归一化来保证权值参数的量级相同,有效地提升了算法的性能.本文在公开的立体图像库LIVE-Ⅰ和LIVE-Ⅱ上进行了实验.实验结果表明,本文方法在对称失真与非对称失真的立体图像质量评价上均具有较好的性能.     

基于空域和混沌映射的数字水印嵌入算法

提出一种LSB改进算法．利用混沌序列对水印预处理,而后利用固定归一化相关嵌入图像数据低位,从而改进了传统LSB算法稳健性差的缺点。实验结果表明,采用该算法的水印在无原始图像的情况下,通过密钥能够清晰地检测到水印的存在。对常见的图像处理有较好的鲁棒性。     

基于机器视觉的树脂镜片水印疵病检测

为实现对树脂镜片水印缺陷的自动检测,建立了点光源投影成像光学仿真模型,并对光源与被检镜片相对距离、成像光屏反射率、镜片物理特性以及成像距离等参数进行了探索,以此为据设计了一套基于机器视觉的水印疵病自动检测系统装置,可实现对镜片投影图像的采集与分析.采用区域生长、形态学运算和椭圆拟合等算法将镜片投影区域从背景中分割,结合Sobel边缘检测、阈值分割方法提取投影图像灰度突变区域,并以面积阈值为约束条件实现对水印缺陷的识别与定位.试验结果表明,该方法可对不同类型镜片具有自适应性,对水印缺陷镜片判别率为100%,图像采集与分析平均耗时872 ms.     

基于小波变换的图像水印算法

数字水印为数字媒体版权保护的有效方法,提出了一种在小波变换域中加入水印的算法,该算法利用小波变换的特性,选择在较低频于带的重要系数中加入水印。首先选择需要添加水印的子带,并确定一组门限,构成一组区间,通过改变幅值落在这些区间的小波系数来加载水印信息,水印为一伪随机序列,检测时通过计算原始随机序列与恢复出的随机序鲁的互相关来判断水印是否存在。实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对于常见图像处理有     

DCT水印算法在抗剪切攻击方面的研究

基于中频系数替换的水印算法在抵抗JEPG压缩攻击以及多种噪声攻击方面表现出较好的鲁棒性,但在抵抗剪切攻击方面表现不足.文章采用两组相同的水印,通过位置变换使得水印信息具有一定的互补性,通过重构,保证图像在水印信息的提取过程中的完整性.通过归一化值的测评,实验结果表现出了较好的性能.     

一种基于多检测水印的非对称水印系统

提出了一种基于多检测水印的非对称水印系统.该系统利用多个检测水印和一些秘密的二值序列构造嵌入水印,嵌入水印与每个检测水印具有固定的相关度.理论分析和仿真结果表明,该非对称水印系统能够提供可靠的非对称检测,系统鲁棒性高.     

多涡卷混沌系统在图像水印加密上的应用研究

提出了一种基于多涡卷混沌系统对含有版权信息的原始水印图像进行双重加密的方法.首先将混沌系统与DNA编码及DNA计算相结合设计了一种包含置乱操作的原始水印图像加密方案,分析其加密直方图、相邻像素相关性等统计特性.在离散小波变换结合奇异值分解算法(DWT-SVD)的基础上,把加密后的水印图像嵌入到载体图像中.通过实现水印信息的加密、嵌入和提取,对含有水印的载体图像的攻击以及对攻击后的水印进行峰值信噪比和归一化相似度的评价,整体实现了基于DWT和混沌加密的数字水印系统.     

校正几何失真和像素失真的印刷数字水印算法

针对印刷图像存在的几何失真和像素失真问题,提出一种数字水印算法.该算法采用Harris角点检测和Hausdorff距离来校正几何失真,采用非线性灰度变换来纠正像素失真.水印嵌入算法首先对图像进行一级离散小波变换后,再对低频子图进行奇异值分解;然后,在奇异值上嵌入水印序列,并在提取水印前校正失真.实验表明,该算法对打印扫...     

基于分类与选择机制的鲁棒水印算法

针对用均值滤波计算边缘信息的水印算法会引起图像某些边缘失真的问题,通过分析均值滤波和图像边缘的特性,提出了一个基于分类与选择机制的水印算法.先将图像的8×8像素块划分为边缘块或非边缘块,并根据每一分块选定的离散余弦变换(DCT)的中低频系数的均值挑选出边缘块中不适合嵌入水印信息的分块,再通过增加均值滤波窗函数的长度以尽量减少对DCT系数的改动,得到一个改进的水印嵌入规则.与利用均值滤波计算边缘信息的水印算法相比,基于分类与选择机制的水印算法可以达到更好的不可感知性,同时对多种攻击具有更好的鲁棒性.仿真实验表明,当JPEG压缩品质因子为20时,提取水印和原始水印的归一化相关值平均提高了0.205.     

基于小波变换的一种数字水印隐藏方法

提出用水印的象素去控制宿主图像小波变换后的系数的值,即用水印中的一个象素控制宿主图像小波变换后的其中四个数中的两个数,使其四个数的均值靠近其中的最小的或者是最大的数.提取水印时通过检测这四个数的平均值离最大数和最小数的距离来判断是1还是0.实验结果表明,这种方法嵌入的水印是不可见的,而且对椒盐和高斯噪声具有一定的鲁棒性.