基于重同步的高容量鲁棒图像水印算法

如何有效地抵抗组合几何攻击,并且提高水印的嵌入容量,一直是数字水印领域一个具有挑战性的课题.针对此种状况,本文提出了一种抗组合几何攻击,且嵌入容量较大的水印算法.首先利用SURF算法从受攻击的图像提取特征点,并与原图像中的少量鲁棒性较强的特征点匹配,根据特征点对间的坐标关系准确估计出仿射矩阵;然后根据仿射矩阵对失真的图像进行几何校正,恢复水印的重同步.由于几何攻击与还原过程中的像素插值仍会导致变换域水印的位置发生细微的误差,本文在空间域嵌入一层定位水印以便精准地同步;最后,考虑到LT码具有良好的纠删性能,因而先将变换域水印信息进行LT码编码,以尽量提高算法的抗剪切性能.实验结果表明,该算法不仅实现了较高容量的嵌入,而且对于剪切、组合几何攻击具有较好的鲁棒性.

基于几何校正和LT码的鲁棒图像水印

针对目前多数鲁棒水印算法抗剪切、组合几何攻击性能较差,且嵌入容量小的状况,提出一种抗组合几何攻击的鲁棒图像水印算法。利用尺度不变特征变换(SIFT)算法从受攻击的图像提取特征点,与少量鲁棒性较强的原始特征点匹配,用RANSAC算法挑选匹配点对,根据特征点对间的坐标关系,用最小二乘法拟合仿射矩阵;根据仿射矩阵对图像进行几何校正;为提高算法的抗剪切性能,将水印信息先进行LT码编码,充分利用LT码的纠删性能抵抗剪切。实验结果表明,该算法有较大的嵌入容量,能够抵抗较多种类的几何攻击。

基于特征点和BCH码的大容量水印嵌入方案

针对目前大部分水印算法嵌入容量小、抗剪切等几何攻击性能差的缺点,提出一种利用特征点对匹配关系进行图像矫正,并通过BCH码进行纠错的大容量水印嵌入方案。本方案利用SURF算法从原始图像和受攻击图像中分别提取特征点,结合向量匹配法及RANSAC算法进行误匹配特征点对排除,根据特征点对间的坐标关系,用最小二乘法拟合出仿射矩阵进行图像矫正。实验结果表明,本算法具有水印嵌入容量大、鲁棒性强、透明性好等特点。