图像信息隐藏不可感知性指标研究

分析目前衡量信息隐藏算法不可感知性指标的不足之处,根据人类视觉特性,提出一种新的有原始载体图像作对照时的视觉不可感知性评价指标,该指标综合考虑了载体图像的背景照度、背景纹理复杂性、空间位置及其方向性对视觉掩蔽效应的影响,试验证明该指标能比峰值信噪比及加权峰值信噪比更好地衡量隐藏信息的不可感知性.它不但能评价灰度图像,而且能评价二值图像,解决了灰度图像与二值图像不能使用同一评价指标的问题.

基于HVS的彩色图像水印视觉不可感知性评价方法

水印的视觉不可感知性反映了水印化图像的保真程度。分析了人类视觉对频率、亮度、纹理以及色彩的掩蔽,以Watson的灰度图像DCT域JND(just noticeable differences)值计算模型为基础,再结合色彩对视觉的掩蔽,给出彩色图像JNCD(just noticeable color differences)值计算方法,计算出图像中不同成份的视觉掩蔽权值,给出一个基于这些权值的彩色图像水印不可感知性评价模型,即CPSNR(color image peak signal to noise ratio)。实验证明,CPSNR的判定结果与人眼的视觉感知结果一致,可用于对水印算法进行不可感知性性能评价。

DCT域音频水印:水印算法和不可感知性测度

针对音频信号,提出了一种水印算法,该算法利用DCT频谱中的DC直流系数数据正负性不易改变的特性来嵌入水印信息,通过实验结果说明该水印算法可以在鲁棒性与不可感知性之间达到平衡.另外,提出了一种结合心理声学模型的客观评价含水印信号失真度的方法,通过实验结果和理论上的分析都说明这种不可感知性的测度可以体现人类听觉的主观特性,是一种比较合适的客观评价方法.

基于DWT的彩色图像水印不可感知性评价

水印的不可感知性是评价水印算法性能优劣的重要指标之一,传统图像质量评价模型PSNR不能很好地评价水印化图像的质量。本文通过分析彩色图像中背景亮度、纹理、频率以及颜色对人类视觉的掩蔽,提出了一个基于DWT的彩色图像视觉掩蔽强度计算方法,并据此为彩色图像中各像素设置视觉质量掩蔽权值,得到了一个彩色图像水印不可感知性评价模型。实验结果表明新模型优于传统模型PSNR,其评价结果更接近人的视觉感觉。

基于构造相似性的不可感知性评价指标

为了评价信息隐藏技术,建立正确、全面的不可感知性指标,在研究主观评价及人眼视觉特性基础上,分析传统图像质量评价指标峰值信噪比(PSNR)的缺陷和不足,并首次引入构造相似性函数(SSF)作为不可感知性评价指标.实验结果表明,该指标在频率特性、色感特性、方向特性上皆能正确评价隐写后图像视觉效果,其精确性、单调性优于现有指标.采用SSF函数作为信息隐藏中不可感知性指标,能弥补PSNR评价方法的局限性,更符合人眼主观视觉特性,具有实际应用价值.

基于视觉掩蔽的隐写不可感知性评价方法

传统的信息隐藏不可感知性评价方法不能全面反映人眼主观感受,以致无法准确衡量隐藏算法的性能。为此,利用人眼感知质量与图像自身均方误差呈线性关系的特点,同时考虑人眼对亮度和纹理的敏感特性,提出一种基于视觉掩蔽的评价方法。给出图像感知质量与图像均方误差之间的线性表达式,根据亮度表达式和梯度分别计算亮度权重系数和纹理权重系数,运用计算所得的权重系数对线性表达式进行线性加权,得到隐写不可感知性评价值。实验结果表明,与峰值信噪比方法相比,该方法得出的评价结果能更准确地反映主观感知质量。

基于残差学习的新型不可感知水印攻击方法

传统的水印攻击方法虽然能够干扰水印信息的正确提取,但同时会对含水印图像的视觉质量造成较大损失,为此提出了一种基于残差学习的新型不可感知水印攻击方法.首先,通过构建基于卷积神经网络的水印攻击模型,在含水印图像和无水印图像之间进行端到端非线性学习,完成含水印图像映射到无水印图像的任务,达到水印攻击的目的;其次,根据水印信息的嵌入区域选择合适数目的特征提取块以提取含水印信息的特征图.鉴于含水印图像和无水印图像之间的差异过小,水印攻击模型在训练过程中的可学习性受到限制,导致模型很难收敛.引入残差学习机制来提升水印攻击模型的收敛速度和学习能力,通过减少残差图像(含水印图像和提取的特征图像做差)与无水印图像之间的差异来提升被攻击图像的不可感知性.此外,还根据DIV2K2017超分辨率数据集以及所攻击的基于四元数指数矩的鲁棒彩色图像水印算法构建了训练水印攻击模型的数据集.实验结果表明该水印攻击模型能够在不破坏含水印图像视觉质量的前提下以高误码率实现对鲁棒水印算法的攻击.

“不可感知”:论德勒兹对存在的思考与现代性批判

“不可感知”是《千高原》重要的理论之一,德勒兹围绕它阐发了关于存在话题的丰富内容,并对现代语境下生命存在的各种境遇问题作出一定的思考与批判。从“解辖域化-再辖域化”的策略来看,它不仅以激进的生命潜能解构“控制社会”对主体感知的支配,而且寻求生命的再次联结,唤起了共同的生命感,以此塑造了理想的生命存在模式,与现实的“克分子”场域形成鲜明的对照。

信息隐藏不可感知性评价方法研究

在数字图象信息隐藏中,肯定会修改某些像素的像素值,使得隐藏有秘密信息的数字图象和原图像之间常存在着差别,如何衡量这种差别的不可感知程度,就需要对数字图象之间的差别建立一个客观的评价标准,即需要对隐藏操作引入的主观失真评价和客观质量下降定量评价建立合适的评价标准。

基于局部感知质量评价的自适应水印

为获得鲁棒性与不可感知性之间的最佳折中效果,将载体信号分成多个信号块,并为每个信号块规定一个独立的失真条件,称为局部质量评价。在检测值最大化的意义下,分别以信噪比和Watson视觉模型描述失真条件探讨了两种具体的水印实现方案,并且在给定的失真条件下推出了相应的检测值上限,然后对相关参数提供了一些实际而有效的调整策略。该方案中还引入了一种改进的线性相关检测器。它利用了载体信号的边带信息提升检测值,并从理论上对其性能进行了分析。大量实验结果表明,该方案在水印不可感知性和鲁棒性两方面均获得了非常显著的提升。

面向电子航海图分发服务的多级可逆水印算法

针对电子航海图(ENC)分发过程中存在的版权归属不清、泄露责任难以认定的问题,在顾及ENC对数据扰动敏感、精度要求高特点的基础上,以高隐蔽性ENC数据多级分发版权保护为目标,提出了一种面向ENC分发服务的多级可逆水印算法。首先通过精度移位创造独立水印信息嵌入空间确保算法的可逆,其次通过控制水印信息嵌入的坐标位置减小对数据精度的干扰,然后利用极坐标转换的方式隐藏水印信息,最后基于水印信息的提取与再嵌入实现动态多级分发。实验结果表明:该算法具有较好的不可感知性和充足的水印容量,能有效实现ENC多级分发过程中的版权溯源,预防数据盗版。

一种抗屏摄攻击的DCT域深度水印方法

数字水印技术在多媒体保护方面发挥着巨大的作用,实际应用需求的变更推动了数字水印技术的发展。目前,基于深度学习的水印技术在鲁棒性上有了较大的提升,但水印的嵌入基本在空域进行,载体图像的失真仍然比较明显。此外,现有方法在面对摄屏攻击时效果不佳。为解决上述问题,提出了一种抗屏摄攻击的DCT域深度水印方法。该模型由DCT层、编码器、解码器和屏摄模拟层组成。DCT层将图像的Y分量转换为DCT域,然后编码器通过端到端训练修改DCT系数,将秘密消息嵌入到图像中。这种频域嵌入方法使得水印信息能够分布到图像的整个空间,从而减少了失真效应。此外,还提出了一个噪声层,用于模拟屏摄过程中特殊的摩尔纹和反光效果。训练过程分为两个阶段:在第一阶段,编码器和解码器进行端到端的训练;而在第二阶段,屏摄模拟层和传统的失真攻击被用来增强水印图像,然后使用失真水印图像来进一步优化解码器。大量的实验结果表明,该模型具有较高的透明度和鲁棒性,并且在屏摄鲁棒性方面优于其他方法。

一种基于游程长度的高安全性图像信息隐藏算法

针对目前多数信息隐藏算法的安全性不高使其无法应用于隐蔽通信等领域的问题,提出了一种基于游程长度的隐藏算法,算法的基本思想是将图像分解成多个二值图像,通过对分解后的二值图像游程长度的奇偶性来隐藏信息,最多改变二值图像黑白交界处的一个像素值便可隐藏1bit的信息,隐藏信息可实现盲提取。算法未造成图像低位平面的0和1分布特性的明显改变,也未造成长游程的减少,因此可抵御许多针对LSB及其改进方法的隐写分析技术的检测。仿真试验结果显示,算法的安全性高,不可感知性好,并且嵌入容量大,可应用于隐藏通信等对隐藏容量和安全性有较高要求的场合。

DCT域下采样视频水印技术

根据DCT域Watson模型提出了一种抵抗下采样攻击的不可感知水印模型.用DCT域准卷积下采样方法得到图像的下采样版本,利用亮度特征和图像感知失真限制自适应确定被嵌入水印序列的区域、长度和强度,以使上采样水印图像具有良好的视觉效果和鲁棒性.实验结果表明该算法对噪声干扰及视频下采样具有较好的鲁棒性,而且不使用原始图像,就可进行水印的相关检测.

基于回归型支持向量机的数字图像水印新算法

以回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)理论为基础,提出一种数字图像水印新算法.该算法能够结合图像局部相关性,选取稳定的特征向量并获得SVR训练模型,进而利用SVR训练模型嵌入和提取数字水印信息.该算法以保证不可感知性和鲁棒性的良好平衡为前提,实现了数字水印的盲检测.仿真实验表明,本文算法不仅具有较好的不可感知性,而且对叠加噪声、JPEG压缩、锐化、平滑滤波、对比度增强等常规处理及扭曲、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性,其整体性能明显优于现有SVM图像水印方案.

萤火虫算法优化的小波域图像水印技术

针对水印不可感知性和鲁棒性难均衡的问题,提取一种萤火虫算法优化的小波域图像水印新方法.首先对原始载体图像进行2级Haar离散小波变换(DWT),分别对得到的第2级逼近子图LL2、垂直细节子图LH2、水平细节子图HL2运行奇异值分解(SVD),作为水印嵌入位置.然后对水印图像进行Arnold置乱加密和1级Haar DWT,分别对得到的逼近子图LL1、垂直细节子图LH1、水平细节子图HL1运行SVD,作为待嵌入信息.最后采用萤火虫算法(FA)得到水印嵌入的最优强度因子.实验表明,此算法可较好均衡图像水印的不可感知性和鲁棒性.

数字音频水印技术:回溯与展望

对数字音频水印技术的产生背景、发展现状和目前存在的问题做了一个综述,对数字音频水印技术的相关概念和现有各种算法进行了较为系统地描述与分析,并对数字音频水印技术的未来发展方向和前景进行了预测,以期推动我国在该领域的研究工作.

提升小波变换和混沌加密的数字声频水印

提出了一种提升小波变换和混沌加密的数字声频水印算法。先对声频信号进行提升小波变换,通过修改提升小波变换系数的统计平均值来实现同步码和水印信息的嵌入,利用听觉掩蔽阈值来自适应确定最佳嵌入强度,以保证嵌入隐藏信息对人耳的不可感知性;为了改善水印的安全性,采用改进logistic混沌映射产生密钥序列对隐藏信息进行加密。实验结果表明:与传统的傅里叶变换、余弦变换、小波变换的声频水印方案相比,本文方法具有更好的不可感知性和安全性,且能够更加有效地抵抗各种常见信号处理攻击。

基于离散小波变换的数字音频水印

该文根据小波变换的时频分析特性,提出了一种在数字音频信号中加入二值标志图像的水印嵌入方法。该方法结合人的听觉特性,将水印和原始音频数据分别进行小波变换,将变换后水印和音频小波系数更好地融合,使水印不可感知。实验结果表明,利用该方法嵌入的二值标志图像水印对一般的信号处理具有较好的不可感知性和鲁棒性。所提出的方法在数字音频的版权保护和身份验证方面具有特殊的保密性。

数字图像水印技术及其应用

介绍了数字图像水印的基本概念、基本思想和研究现状 ,重点给出了数字图像水印的几个典型技术、性能评价指标以及两个应用实例 ,最后讨论了几个重要的研究方向。