利用图像特征点及自相似性的鲁棒数字水印方案

利用图像潜在的自相似性并结合特征点提出了一个新的数字水印方案。首先提取图像最高3位位平面的重心确定特征三角形；然后，根据水印比特位的不同确定不同的寻找范围，对特征三角形寻找与其最相似的块，最后用最佳相似块来替换特征三角形，从而完成水印嵌入。在检测时用同样的方法提取特征三角形，并对特征三角形在整个图像范围内进行最佳相似块的寻找，根据相似块所在的区域来提取水印。实验表明，该方案对RST(旋转、放缩以及平移)、剪切等几何攻击具有很高的鲁棒性，对压缩、滤波和加噪声等常见的图像处理也取得了很好的效果。     

基于小波系数块相似鲁棒育水印水印技术

在充分考虑图像相关性的基础上,提出一种基于欧氏距离和DWT域的鲁棒公开水印技术算法.首先对原始图像做三级小波变换, 然后将三级小波变换低频系数子带分为N个2×2子块,利用欧几里德距离作为相似性度量,建立最相似环模型,最后根据环中相邻两块的信息熵的大小关系,控制低频子带系数嵌入水印信号的强度,并通过修改块间的相似度,来嵌入水印信息.算法以环模型中块顺序作为密钥无须借助原图像实现对水印的正确提取.实验结果表明,该算法是有效的,较好地解决了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾,对通常的图像处理操作和裁剪、挤压、像素移位等几何攻击有较强的鲁棒性.     

基于果蝇优化算法和DWT-SVD的数字水印方法

针对嵌入水印强度的不确定性,提出了一种利用果蝇优化算法并结合小波变换与奇异值分解的数字图像水印嵌入算法。首先,利用小波变换对载体图像进行二级小波分解,然后对LL2子带进行4×4分块并进行奇异值分解以提高嵌入水印的稳定性,最终将水印信息以一定的强度嵌入到分解的最大奇异值中。果蝇优化算法综合考虑水印嵌入算法的鲁棒性与不可见性之间的矛盾,并结合水印嵌入方案确定最佳嵌入强度,首先根据影响水印性能的指标定义适应度函数,并对该函数的参数进行优化,确定了最佳的适应度函数,然后再应用果蝇优化算法寻找嵌入水印强度的最优解。最后通过仿真实验对该水印方案的性能进行测试与分析,实验结果表明,当嵌入水印图像的峰值信噪比达到40 dB时,提取水印的平均NC值能达到0.98以上。     

一种自适应可变容量的可逆水印算法

为了提高可逆水印的嵌入容量及水印图像质量,提出一种自适应可变容量的可逆水印算法.该算法对载体图像进行分块,每块整数变换后根据图像的特征生成可变容量可逆水印:平滑块8比特,嵌入在图像像素的低2位,纹理块12比特嵌入在图像像素的低3位.实验结果表明,与同类算法相比,该算法在保证水印图像质量的基础上提高了可逆水印的嵌入容量,所嵌的版权信息及原始载体图像均能无失真提取与恢复.     

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.      

一种压缩域低灰度平滑块数字水印方案

针对数字水印信息嵌入位置问题,提出一种在低灰度平滑块中嵌入水印信息的方案.该方案首先对图像做8X8离散余弦变换(DCT),得到量化取整后的DCT块,然后分别按照每个DCT块DC系数的大小,以及AC系数的方差大小对DCT块进行排序,由两个排序序列确定出一定数量的低灰度平滑块,通过修改这些平滑块低频系数的相位来嵌入水印信息,根据这些平滑块的低频系数均值的正负来提取水印信息,实验结果表明,该方案不仅具有较好的不可感知性,而且对于滤波、压缩、噪声具有较强的鲁棒性,对裁减、缩放和直方图均衡等也具有一定的抗攻击性.     

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。     

用于彩信业务版权保护的图像水印

为了解决目前彩信业务中移动数字内容的版权保护、使用控制及计费管理,提出了基于数字水印的版权保护与管理系统方案WDRM(watermark based digital rights management).设计了一种鲁棒的数字图像水印算法,以两个独立的水印,分别代表图片提供商信息和网络运营商信息;以待嵌入的信息为种子,产生具有良好自相关特性的随机序列作为水印信号,并根据人类视觉系统HVS(human vision system)的特性,对原始图像块进行分类,根据分类的结果将水印信号以不同的强度嵌入到图像块的DCT中频系数上;通过计算相关值来提取水印.实验结果表明,该水印算法能抵抗典型的图像处理,如加噪、滤波、压缩、增删线条或字等,基本满足当前彩信业务的要求.     

基于可逆数字水印的图像认证新方法

针对传统算法不能在提取水印后完全地对原始图像进行复原的问题,提出了一种基于可逆数字水印技术的图像认证新方法.该算法将图像分成2个部分,其中一部分用来提取图像特征,而另外一部分则用基于差数扩展的可逆水印算法,将自身块和其他各块的特征嵌入其中.仿真实验结果表明,所提出的水印算法能够完全精确恢复图像,而且在图像信息受到攻击时,该算法可以实现对图像信息恶意攻击的精确定位.     

基于图像内容水平线的水印算法

给出了一种把图像自身特征--水平线作为水印嵌入到图像的内容认证算法.该算法从宿主图像中提取出水平线,并对此水平线作Arnold变换得到最终嵌入水印序列,将宿主图像分成互不干扰的子块.对每个子块作一阶小波变换,同时考虑了HVS的掩蔽特性,并计算出每个子块的可见噪声门限JND值,实现水印的自适应嵌入.实验证明该算法在水印透明性与鲁棒性方面具有较好的性能,并实现水印的盲提取.