基于深度残差网络的医学图像鲁棒可逆水印算法

医学图像作为医生诊断的重要依据,其版权保护一直是研究重点。在对医学图像进行版权保护时,必须保证图像修改后能无损恢复。但是,当前大多数应用于医学图像的可逆水印算法并未考虑鲁棒性。因此,本文针对具有一定鲁棒性的可逆水印算法进行研究,提出一种基于深度残差网络ResNet的鲁棒可逆医学图像水印算法。首先,算法利用深度残差模型提取医学图像的深度特征信息,自适应确定最优嵌入强度,均衡水印的不可见性和鲁棒性;此外,结合遗传算法和模糊C-均值的聚类算法对水印区域动态划分,根据聚类结果提取水印信息,有效克服信号攻击对含水印图像的影响,提高可逆水印算法的鲁棒性。实验结果表明:在嵌入水印后,含水印医学图像的PSNR值都可以达到36 d B以上,具有较好的图像质量;在提取水印后,算法可以完全无损恢复医学图像;在受到高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩等常见信号攻击后,算法仍然可以准确提取水印信息,表现出较强的鲁棒性。     

一种改进的回声隐藏算法

回声隐藏算法利用人类听觉系统的时域掩蔽效应来隐藏水印信息,其工作原理是人耳基本不能分辨强信号消失前嵌入的弱信号.针对回声隐藏算法中水印恢复准确率较低的问题,提出一种基于离散余弦变换和交织编码的隐藏算法.算法对水印图像进行离散余弦变换使其隐蔽效果更好,将变换后的信息进行交织编码以提高对常见攻击的免疫.实验证明,新算法的水印隐藏效果好、恢复率高,对常见的恶意攻击具有较好的免疫效果.     

基于分形调制阵列的数字水印算法

基于分形调制的良好性能，提出了一种新的使用分形调制阵列、基于HVS视觉掩盖的图像水印算法，该方法将水印信号进行分形调制得到含水印的分形信号嵌入到图像子块的DCT中频系数中去，然后进行视觉掩盖．通过大量实验仿真结果表明：该算法能够清晰地提取出隐藏的水印信息．在常见的信号失真和几何失真下，水印具有很好的鲁棒性．     

Hopfield网络与HVS相结合的小波域图像水印算法

为了实现图像水印作为一种数据认证和版权保护等功能,提出一种Hopfield网络与人类视觉系统相结合的小波域图像水印算法.该算法首先对水印进行存储,将其分成互不重叠的同样大小得子块,然后将子块由二维变换成一位序列,得到Hopfield网络的输入样本集Q,并对网络节点的权值进行初始化及修正,将其模式保存到网络中;然后对水印图像多次矩阵置乱处理,并对原始图像进行3级DWT分解;最后结合人眼视觉特性和Hopfield网络的记忆上限,保证低频部分只嵌入一次水印,高频部分重复嵌入水印.实验结果表明,该算法能抵抗JPEG压缩、加噪、剪切等多种攻击,显著提高了水印图像的质量,与直接提取水印的算法相比,性能有了很大的改善.     

一种可抗几何攻击的二值文本图像数字水印算法

针对二值文本图像纹理丰富,信息隐藏量少和取值形式为二值的特点,提出了一种可抗几何攻击的二值文本图像水印算法.该算法基于DCT,它将二值图像的DCT、图像的视觉特征向量和加密技术有机结合起来,在提取水印时不需要原始图像,是一种实用的盲水印算法,并且水印的嵌入不影响图像质量.最后对水印图像进行了常见的旋转、缩放、平移、扭曲等几何攻击试验,结果表明,该算法有理想的抗几何攻击能力和较强的鲁棒性.     

基于英文单词属性的文本零水印算法

提出了一种基于英文单词属性的文本零水印算法。通过提取文本中各单词字符数量的奇偶性作为文本特征,并与水印信息构建出文本零水印。仿真鲒果证明算法具较强的隐藏性和鲁棒性,并且能有效地抵制针对文本的编辑操作。     

基于Arnold置乱水印技术在医学图像中隐藏病历信息的研究

传统的医学图像需要另外标注记录在纸上的病历信息与之匹配,容易发生信息泄密和错乱等问题.数字化医 学图像水印技术提供了解决这一问题的途径:利用文本病历信息生成水印信号,以数字图像作为载体,取代了传统医学图像的标注方法,确保嵌入其中的记录与图像的本质联系;采用了Arnold置乱方法,保证了水印信息的安全性.实验证明,使用含水印的医学图像在保证识别系统正常工作的前提下,提高了隐藏病历信息的安全性,并且水印算法表现出良好的鲁棒性.     

基于统计模型和方向小波的图像认证水印算法

设计了一种基于统计模型和方向小波的图像认证水印算法.提出了用方向小波变换生成图像方向流的算法,应用图像的方向流来刻画图像特征.并应用高斯分布统计模型构造出了水印修改的噪声可见强度.通过噪声可见强度筛选出含纹理信息较多的图像分块隐藏图像方向流.用户利用提取出的隐藏方向流信息和用方向小波生成的方向流作相关性检测,实现对图像的认证.该算法有较强的抗JPEG和噪声攻击能力,保证了水印图像的视觉质量和鲁棒性,并实现了盲检测,隐蔽性和安全性好.     

抗数字图像区域攻击的自适应盲水印算法

为在保证含水印图像质量的同时有效提升算法抵抗数字图像区域攻击的能力,提出了一种安全、自适应的鲁棒性数字盲水印算法. 引入随机四元组的概念,从宿主图像每个随机四元组中选取3个8×8大小像素块隐藏原始冗余水印,并使用剩余小块隐藏认证水印. 根据块亮度-纹理值自适应地确定冗余水印嵌入量化步长及认证水印的隐藏位置. 为改善提取水印图像的视觉质量,对提取水印进行去噪处理. 实验表明,算法实现了水印信息盲提取,具有安全性高、水印透明性好的特点,在抵抗图像常规区域攻击及联合攻击方面显示了较高的鲁棒性.      

印刷图像中隐藏水印的菲涅耳变换方法

在研究数字全息技术、双随机相位加密技术和数字印刷技术的基础上,提出了一种新的菲涅耳全息术水印隐藏方法．该方法将待隐藏水印信息经过菲涅耳加密面进行随机相位加密,并离轴记录其像全息图像,将离轴记录的菲涅耳变换加密面像全息图像,以适当的强度叠加隐藏在载体数字图像中,通过正确密钥可从含水印图像中恢复水印信息．通过打印或数字印刷技术可以将含水印图像印制在证件等印刷品中;印刷品中的含水印载体数字图像通过扫描输入生成数字图像,就可以从中提取所隐藏信息．理论分析和仿真实验证明,该方法具有安全性、鲁棒性和不可见性．该方法在解密时通过解密模板紧贴解密,且只需进行一次逆菲涅耳变换就可提取隐藏水印信息,若使用光学系统解密,调整简单,有利于提高恢复隐藏信息的质量．     

基于自嵌入水印算法的彩色图像篡改恢复

提出了一种用于实现彩色图像篡改后图像检测和恢复的自嵌入水印算法。图像信息生成认证比特和恢复比特作为水印被嵌入原图像。认证比特通过提取图像块经过哈希变换后的特征值生成;恢复比特通过提取图像块的压缩编码得到。通过比较图像块中提取的哈希值和被嵌入水印中的认证比特,可以判断图像是否被篡改,如果图像块被篡改则可以通过提取水印中的恢复比特用于图像块的恢复。实验结果表明该算法有效性高,具有检测彩色图像是否被篡改的能力,并实现篡改图像的恢复。     

基于压缩感知的图像水印信息生成算法

针对图像水印信息冗余性高、安全性和鲁棒性低的问题,提出了一种基于压缩感知的水印信息生成方法.首先对二值图像进行提升小波变换并进行分块处理,各分块使用部分哈达玛测量矩阵进行非线性测量,对测量结果进行二值化,作为水印信息进行水印的嵌入;当水印提取时,使用正交匹配追踪法进行重构,恢复出原始水印图像.对提出的算法进行了实验研究,结果表明:提出的算法能够保证水印信息的安全性,提升水印信息容量,并有效去除图像水印的冗余部分,提高了水印算法对裁剪、拼接、噪声等攻击的鲁棒性.     

抗大面积剪切的小波变换域图像水印算法

本文提出了一个基于小波变换抵抗大面积剪切攻击的图像水印算法.该算法具有如下特点：基于小波变换域的块操作,把一幅二值图像水印同时嵌入到小波变换域低频带的多个块中,在提取水印时,通过多方案提取,能抵抗大面积剪切攻击;在嵌入水印前把水印进行Arnold变换,把水印信息置乱,消除像素的空间相关性,同时提高了水印信息的安全性和抗剪切的鲁棒性;把旋转和缩放这两种几何攻击联合应用于水印的提取,使提取的水印信息质量有了显著提高,同时提出了一种检验水印图像是否遭受过这两种几何攻击的新算法.实验结果表明,该算法所隐藏的水印不但可以抵抗大面积剪切攻击,还可以抵抗一般的信号处理,旋转、缩放、平移（RST）等几何攻击.     

基于小波变换的鲁棒型数字图像水印算法

提出一种基于小波变换的数字图像水印算法.通过对宿主图像、经过Amold变换加密后的水印图像分别进行多分辨率小波分解,达到自适应嵌入水印信息的目的.实验采用在彩色宿主图像中分别嵌入灰度水印图像及彩色水印图像,表明该算法简便易实现,攻击实验表明该算法能够较好的保证图像质量并能经受一定的攻击,同时由于对原始水印图像进行加密处理,该算法达到了即隐藏信息的存在,又隐藏信息的内容的双重安全效果.     

一种基于harris角点的抗几何攻击的数字水印算法

以在小波变换域提取出的harris角点为中心,提出了一种不依赖于同步性的抗几何攻击的水印算法。通过对水印模式结构进行精心设计,利用几个按照特定模式提取要求判别出的最大值点代表模式信号,嵌入水印信息;通过对依照模式结构提取出的最大值点进行判别,提取水印信息。该算法从根本上消除了对同步性的依赖,也不需要对图像进行区域剖分和规范化,大大节省了计算消耗。实验结果表明,该算法对抗平移、缩放、旋转等几何攻击,具有很好的鲁棒性。     

基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法

针对目前大多数彩色图像数字水印算法中嵌入的水印仍是二值图像或灰度图像,并且水印提取过程只实现了水印图像的提取而不能恢复原始宿主图像的问题,提出了一种将彩色水印嵌入到彩色宿主图像中的盲水印算法.水印提取过程无需原始宿主图像和原始水印图像,仅利用嵌有水印的图像就能同时恢复原始水印图像和原始宿主图像.该算法对彩色水印的R、G...     

基于可逆信息隐藏的的无损鲁棒数字水印模型的研究

提出一种新的无损鲁棒数字水印的框架模型,该框架模型中通过鲁棒数字水印算法把水印嵌入进去,然后将可恢复原载体图像的信息再经可逆信息隐藏方法嵌入到该水印图像中,该模型在提取水印和恢复载体图像过程中都不需要原载体图像。基于该框架模型,本文提出一种基于混沌和JPEG压缩格式的无损鲁棒数字水印的算法,实验证明该算法不仅可以使载体图像无损重构,而且能有效的抵抗JPEG压缩、噪声干扰、低通滤波、剪切、旋转等几种典型的攻击,具有较强的鲁棒性,验证了本文所提出无损鲁棒数字水印框架模型的有效性。     

同步数字音频盲水印

提出了一种基于离散小波变换的同步数字音频盲水印算法。该算法利用同步信号定位水印的嵌入位置,以提高水印提取的正确率,同时将分段信息加入水印,采用冗余编码,增强了纠错能力。水印嵌入时采用基于模运算的量化方法,以满足水印的盲检测。同步信号嵌入时域,以提高搜索效率,水印隐藏在离散小波变换域的低频系数中,以达到较好的鲁棒性。检测水印时不需要原始音频,水印数据在嵌入之前先加密,没有正确的密钥,无法正确恢复水印。     

基于环形自同构的半脆弱图像水印认证算法

提出一种基于环形自同构的半脆弱数字图像水印认证算法,依据环形自同构结合图像DCT系数和图像版权信息生成水印,嵌入原始图像,水印的嵌入位置也由环形自同构决定。认证端从接收的图像中提取水印并恢复版权信息,同时生成新的水印,比较提取的水印和新的水印定位篡改区域。实验结果表明,该方法能够容忍一定程度有损压缩处理并检测定位对图像内容的恶意篡改,同时可恢复图像版权信息。     

基于小波变换的鲁棒型数字图像水印算法

提出一种基于小波变换的数字图像水印算法．通过对宿主图像、经过Amold变换加密后的水印图像分别进行多分辨率小波分解，达到自适应嵌入水印信息的目的．实验采用在彩色宿主图像中分别嵌入灰度水印图像及彩色水印图像，表明该算法简便易实现，攻击实验表明该算法能够较好的保证图像质量并能经受一定的攻击，同时由于对原始水印图像进行加密处理，该算法达到了即隐藏信息的存在，又隐藏信息的内容的双重安全效果．