基于傅里叶变换的自适应抗打印扫描水印算法

基于近似均匀对数极坐标变换以及傅里叶频域(discrete Fourier transform, DFT)感知通道分解,提出了一个兼顾鲁棒性和隐蔽性的盲水印算法,以抵抗普通打印扫描攻击.首先在频域分解得到中频嵌入环形区域,通过对数极坐标变换并结合局部频谱特性将水印自适应嵌入DFT中频区域,进而利用空间掩蔽对空间域图像进行失真补偿.理论分析和实验结果表明该算法具有良好的隐蔽性,对普通的打印扫描处理也获得了良好的鲁棒性.     

基于数字全息及失真校正的抗打印扫描数字图像水印

提出一种基于数字全息及失真校正的抗打印扫描数字图像水印方法,将水印以数字全息图的方式隐藏在载体图像离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT) 幅度谱中,由载体图像纹理控制的峰值信噪比设定阈值,自适应调节水印嵌入强度. 该方法利用了数字全息图的特点,采用基于DFT和边缘检测算法校正打印扫描图像的旋转失真,因而可从打印扫描图像中准确提取水印信号. 相比以往同类水印算法,所提方法具有优良的不可见性和鲁棒性,以及较大的水印嵌入量.     

抗打印扫描和屏幕拍摄的字形扰动研究进展

本文介绍了字形扰动的应用场景,系统梳理了抗打印扫描和屏幕拍摄的字形扰动相关工作,将其分为两类：传统字形扰动方法和深度学习字形扰动方法。根据字符的属性特征,传统字形扰动方法细分为：像素翻转、高度调整、间距调整、笔画调整、特征点调整和骨架轮廓调整。深度学习字形扰动方法通过微调字符的高维特征以嵌入额外的信息,根据生成数据的性质,将其分为生成扰动文本图像和矢量字体两类。从鲁棒性、嵌入容量、复杂性等方面对比分析现有字形扰动方法的特点,最后对字形扰动研究面临的挑战和发展方向进行总结和展望。     

文本数字水印算法研究

提出了基于字符编码的文本数字水印算法.通过对水印程序进行多方面的测试,水印算法具有较好的隐蔽性能和安全性能,能实现携带秘密信息、完整性效验以及作者身份验证等功能,该算法属于脆弱型水印,具有一定的使用价值.     

基于纠错编码的图像水印算法

本文提出了一个基于纠错编码的图像水印算法，在嵌入水印时先将水印信息进行纠错编码再嵌入到图像中，在提取水印时对恢复出的水印信息进行纠错解码，实验结果表明，该算法比未采用纠错编码的同一水印算法具有更好的稳健性能。     

局部统计特征的抗同步攻击音频水印

利用音频局部统计特征提出一种可同时抵抗时域拉伸和局部裁剪攻击的音频水印算法. 水印嵌入时先对音频信号进行鲁棒自适应分段,然后计算直方图和均值,参照均值修改直方图形状以完成信息隐藏. 理论分析和实验结果表明,该方法具有很好的抗时域拉伸性能,且抵抗局部裁剪攻击的性能有显著提高.     

抗几何攻击的RGB图像鲁棒水印

为了提高RGB彩色图像水印抗几何攻击的性能,通过对RGB图像的3个通道进行优化处理,提出了一种基于RGB图像的鲁棒水印算法.首先,提取RGB图像中的G通道和B通道的像素值并分别将其扩大2倍和3倍,通过高斯低通滤波后利用图像的均值和直方图嵌入水印.与G通道和B通道像素值未经扩大的RGB图像水印进行对比,测试表明G通道和B通道的像素值经扩大后的鲁棒性较好.其次,分别在RGB图像的3个通道R、G、B中嵌入相同数量比特的水印信息,结果表明水印图像中的3个通道R、G、B均能抵抗几何攻击,但每个通道的鲁棒性并不相同.基于100幅RGB图像的实验结果表明了所提出算法在抗几何攻击上的有效性.     

基于水印神经网络的可溯源DNN模型保护方法

针对深度神经网络（deep neural networks, DNN）模型安全与版权认证的问题,提出了一种多用户溯源的水印神经网络模型,通过密钥驱动生成水印图像,将其不可见地嵌入待保护目标模型的输出图像中,实现DNN模型的知识产权保护和版权追踪。在待保护的DNN模型中添加一种编解码器网络实现水印的嵌入,并使用双流篡改检测网络作为判别器,解决了模型的输出图像中可能出现的水印残留问题,提升了水印嵌入过程的不可感知性,减少了对DNN模型性能的影响,增强了安全性。此外,通过本文设计的双阶段训练法针对不同用户分发不同的含水印模型,当发生版权纠纷时,使用另一个残差网络可以从输出图像中提取水印图像。实验证明,本方法分发含水印的模型效率较高,并且即使对多个用户分发了嵌入相似水印图像的DNN模型,水印神经网络依然可以成功对模型进行溯源。     

基于通信分析理论和快速响应代码的数字图像水印算法

提出了一种利用通信分析理论和快速响应代码的数字水印算法.首先数字水印的问题被分别解释为一种含有水印数据表示法的信号通讯问题,嵌入水印和攻击检测作为一种信源编码、信道编码和衰减检测问题.然后,使用快速响应代码形式的数据表示法,使得任何形式的嵌入数据都能被使用,如商标或标签,扩展了可用性;最后,将含密代码嵌入到宿主图像一级DWT域的HH中,并使用一种独特的图像注册码来匹配检测恶意攻击,提升了攻击鲁棒性.从实验数据可以看出,该文算法在大多数情况下拥有最高的PSNR、SSIM和NCC值,且在隐藏性和抗攻击鲁棒性方面优于其他优秀算法.     

基本图像特征用于文本图像文种识别

为了解决现有方法在运算速度和识别效果上的矛盾,该文将基本图像特征用于文本图像文种识别. 按照纹理分析结构方法的观点,将纹理基元划分为7 种类型,提取描述文本图像纹理基元构成以及其空间位置关系的特征,采用支持向量机对所提特征进行训练和分类,实现文字种类识别. 实验选用有质量退化的中、英、俄、日、韩、阿拉伯等10 种不同语言文字的文本图像,结果表明该算法运算速度快,有较高的识别准确率,并对图像质量退化有较好的鲁棒性.     

小波变换视域下CDMA图像盲水印算法研究

该文提出了一种盲扩展谱水印算法,在小波分解的多层图像中通过嵌入的方式将水印信息放置于其系数中,再将图像小波变换的结构进行客观的分析,把信息同构拓展谱加入到HL与LH的子带中,在水印的鲁棒性与透明性中,通过将噪声视觉函数进行加入,从而进行了平衡,提高了信息隐藏的安全性.并运用CDMA理论对于水印忙提取进行了有效的实现.在研究分析中发现,该方法用于普通的图像处理有着非常好的效果,特别是在JPEG图像的压缩中和噪声的多重攻击中鲁邦效果非常好.     

利用插件嵌入水印防范电子文档泄密

随着信息化的发展,大量机密文件以电子形式存储在计算机上,而互联网的普及使各种内部机密很容易泄漏出去,据调查高达90%的企业面临数据丢失的风险. 本文提出在机密文件中嵌入数字水印的方案,用以防止网络环境下因过失而造成电子文件泄密的意外事件. 该方案用Word插件实现水印嵌入,在局域网的网关上安装软件或部署专用设备检测水印,从而截获流出的机密文档.     

基于奇异值分解的DWT域数字水印算法

本文提出了一种基于奇异值分解的DWT域数字水印算法。首先用Aronld算法对水印图像进行置乱;然后对原始载体图像进行小波变换,同时对低频系数进行奇异值分解;最后将加密后水印宽、高放大到合适尺寸,并嵌入载体图像DWT域的低频子带的奇异值中,完成了水印嵌入。仿真结果表明,本算法嵌入的水印不仅能保证较高的可见性,同时能够很好地抵抗多种攻击,有较好的鲁棒性。     

基于小波包分解变换的图像数字水印嵌入算法研究

介绍了一种改进的基于小波包分解的自适应数字水印算法.该算法首先对水印图像作预处理置乱,然后对宿主图像进行3层小波包分解变换.在水印嵌入算法中,提出一种基于人类视觉特性(HVS)和小波包基的自适应水印嵌入算法.该算法引入人类视觉特性和基于小波包基的多分辨率嵌入技术,以达到更好的抗攻击鲁棒特性和视觉效果.     

一种支持向量回归机的音频水印算法

为了同时保证算法的不可感知性与鲁棒性,提出了一种新的支持向量回归机音频水印算法．该算法首先对音频进行小波变换,然后选取稳定的低频系数的相邻均值向量、左邻域斜率向量、右邻城斜率向量作为支持向量回归机训练模型,利用支持向量回归机训练模型嵌入和提取水印信息．仿真实验表明,算法对常规的信号处理及攻击均具有较好的鲁棒性,与经典的基于小波变换的量化算法相比,具有很好的不可感知性,另外,在水印检测时不需要原始音频,实现了水印的盲检测．     

基于归一化图像的小波域水印算法

提出了一种基于小波变换的抗几何攻击数字图像盲水印算法.首先本算法以基于矩的图像归一化技术和不变质心理论为基础,获得嵌入水印的兴趣区域.其次,将得到的兴趣区域分成4块,分别对其进行小波变换后将其中3个低频子带嵌入水印,而将另一个低频子带计算量化步长.然后,将水印利用量化调制方式自适应地嵌入到小波域的低频系数.实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对几何攻击和常规信号处理都具有较好的稳健性.     

基于小波与延拓矩阵范数的无损数字水印方法研究

利用延拓矩阵范数的理论与性质,并结合矩阵范数与图像小波变换低频分量稳健性的特点,提出了一种低复杂度的无损水印方案.仿真结果证明,该方法具有计算简单,对于各种攻击均表现出很强的鲁棒性与安全性,并且不破坏图像数据等特点,是一种有效的版权保护方法.