基于NSCT与改进SIFT特征点的GF-2影像水印算法

现有基于SIFT特征点的水印算法因特征区域重叠导致算法鲁棒性较差,不能满足GF-2影像版权保护的需求。该文采用Mean Shift对SIFT特征点进行优化和改进,提出一种基于NSCT与改进SIFT特征点的GF-2影像数字水印算法。首先,提取GF-2影像的SIFT特征点,采用Mean Shift对其进行聚类处理,将所有聚类中心作为影像的关键点,并计算关键点的平均SIFT描述符,以保证所生成的影像关键点具有与SIFT特征点相同的特征属性;其次,根据关键点构建影像的特征区域,并对其进行几何归一化处理;最后,对特征区域进行NSCT分解,选择低频子带进行奇异值分解,根据加性规则将水印信息的奇异值嵌入低频子带的奇异值中,并通过相应的逆变换得到含水印影像。与其他算法对比验证结果表明,该算法既具有良好的不可见性,又对常规攻击以及旋转、裁剪、缩放等几何攻击具有较好的鲁棒性,且能有效减轻特征区域的重叠现象,适用于GF-2影像的版权保护。

一种基于MSER的遥感影像盲水印算法

实用的遥感影像水印算法对多项指标要求较高,在平衡多项要求的前提下,提出了一种实用的抗几何攻击遥感影像盲水印算法。首先,提取影像中分布均匀且互不重叠的最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MS⁃ER),并将不规则的MSER拟合为最小矩形区域;以矩形区域的不变质心为圆心,构造不超过该矩形的圆形区域作为特征区域;然后,对特征区域进行基于矩的归一化处理,并对归一化特征区域实施离散小波变换(discrete wavelet trans⁃form,DWT),运用量化嵌入规则将水印嵌入小波变换后的低频系数;最后,依次进行逆小波变换、水印嵌入前后的差值图像反归一化,将反归一化差值图像加性嵌入圆形特征区域,完成水印的嵌入。实验结果表明,水印具有良好的不可感知性;在对含水印的遥感影像进行不同程度的旋转攻击后,提取的水印与原水印相关系数均高于0.85;在平移、缩放、裁剪、加噪、滤波等常规水印攻击实验与组合攻击实验中,提取的水印与原水印相关系数均高于0.9;水印提取过程无需原始影像参与,属于盲水印算法。

结合ASIFT和归一化的抗仿射变换遥感影像盲水印算法

针对遥感影像使用过程中,含水印影像经过仿射变换后水印与影像的同步性被破坏,导致水印无法正常检测的问题,本文提出了一种适用于遥感影像的抗仿射变换盲水印算法。首先通过ASIFT算法提取影像具有仿射不变性的特征点,根据特征尺度的大小与特征点间的欧式距离筛选适量特征点,构造对应的正方形特征区域;然后通过计算特征区域的仿射不变矩得出归一化变换函数的参数,对特征区域进行归一化处理,并以归一化特征区域的不变质心为中心提取子区域作为水印嵌入区域,对该区域进行二级离散小波变换,得到水印嵌入区域的低频信息;运用量化嵌入规则将水印嵌入到低频信息中,依次进行低频信息逆小波变换,水印嵌入前后特征区域差值图像反归一化,最后将反归一化差值图像叠加在原始影像特征区域上,完成水印的嵌入。实验选用了3000像素×3000像素的高分二号遥感影像作为载体影像,含版权信息的二值图像作为水印,实验表明:含水印的遥感影像经过旋转、平移、缩放在内的仿射变换后,仍能准确提取水印信息;算法可有效抵抗加噪、滤波、裁剪等常规水印攻击,攻击后影像提取的水印与原水印相关系数均高于0.9;水印具有良好不可感知性;在水印提取时无需原始遥感影像,属于盲水印算法。

运用奇异值分解的矢量地理数据零水印算法

针对现有的矢量地理数据零水印算法难以同时满足点、线、面数据的版权保护问题,该文提出了一种运用奇异值分解的矢量地理数据零水印算法。首先,将矢量地理数据进行均匀分块,并利用归一化消除分块内X和Y坐标值的大小差异;其次,利用奇异值分解对矩阵扰动的稳定性,将归一化后的坐标值进行奇异值分解;最终,通过比较奇异值的大小构造特征矩阵,并与置乱后水印图像进行异或运算生成零水印图像。由于该算法利用坐标值构建特征矩阵,因此适用于点、线、面数据。实验结果表明:该算法对平移、缩放、顶点增删、裁剪、精度约减和格式转换攻击具有良好的鲁棒性,同时满足点、线、面数据的版权保护需求。算法实用性更强。