能量检测及特征值全盲检测的改进算法

为解决能量检测算法既需要噪声功率的先验信息且在低干噪比下检测性能较差的问题,本文通过构建错误概率函数对能量检测算法做出改进;同时为克服噪声功率不确定性带来的影响,在基于特征值的全盲检测算法中,提出加权融合算法,明显提高检测性能。仿真结果表明:在低干噪比时,改进的能量检测算法检测概率提高了约0.4;在缺乏先验条件时,基于特征值检测的加权融合检测算法在保证恒虚警概率的同时检测概率提高了约0.15。

基于QR分解的彩色图像自嵌入全盲水印算法

针对彩色图像的版权保护问题,基于QR矩阵分解提出了一种自嵌入全盲水印算法。先将原始图像的G通道分量进行非下采样剪切波变换,再对得到的低频分量分块QR分解,通过判断各子块R矩阵中第一行元素向量的l1范数与所有子块R矩阵第一行元素l1范数均值之间的大小关系生成特征水印。然后对B通道分量DWT变换后的低频分量进行分块QR分解,并通过修改该子块QR分解后R矩阵中第一行最后一列元素来嵌入特征水印。特征水印的生成和嵌入在两个通道内独立完成,水印检测无需原始载体图像,算法无需借助外加水印信息即可完成对图像版权的鉴别。实验结果表明,该算法在经历添加噪声、JPEG压缩、缩放、剪切和行偏移等常见攻击时,具有很强的鲁棒性。

基于子块区域分割和自嵌入技术的全盲多功能图像水印算法

利用子块区域分割思想和自嵌入技术提出了一种只利用攻击图像就能进行版权鉴别和内容认证的全盲多功能图像水印算法。将原始图像分割成不重叠的子块,对每个子块进行离散余弦变换,将每个子块离散余弦变换矩阵分成为区域1和区域2两部分,然后对区域1进行奇异值分解,通过判断奇异值均值的最高位数字奇偶性产生特征水印,然后通过调整区域2的2个离散余弦变换交流系数大小自嵌入特征水印,最后对每个子块进行逆离散余弦变换得到含水印图像。算法通过结合将区域1产生的特征水印自嵌入区域2和在区域2盲提取认证水印实现全盲检测和多功能。实验结果表明,算法既能实现版权保护又能实现内容认证,而且还具有区分恶意篡改和无意篡改的能力。

版权保护和内容认证的全盲双功能数字水印算法

针对现有大部分水印算法功能单一且无法实现完全盲检测的局限性,提出一种同时进行版权保护和内容认证的全盲双功能数字水印算法。算法采取子块区域分割的思想,水印产生和嵌入分别利用同一个子块的不同区域。通过判别两个最大奇异值均值的最高位奇偶性产生特征水印,然后自适应地调整相邻区域相同位置的两个离散余弦变换交流系数的大小,实现水印的嵌入。检测端通过产生的特征水印和盲提取的认证水印实现全盲的版权鉴别和内容认证。相比于已报道的一些水印方案,本文提出的水印算法对于常见的攻击具有更好的顽健性,可以实现版权保护功能,同时对于恶意的图像篡改又有较好的敏感性,可以准确定位篡改的区域。

自嵌入全盲鲁棒水印量化算法

为了提高图像水印的实用性,提出了一种自嵌入全盲鲁棒水印算法。首先,对原始图像进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行DCT,通过比较各个子块的直流系数与所有子块直流系数的均值之间的大小关系来产生特征水印序列,利用分段Logistic混沌序列对特征水印进行加密;然后,将加密后的特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入到原始图像小波低频子带每个子块的DCT低频系数中;最后,进行IDCT合成和IDWT产生含水印图像。该算法通过结合自嵌入加密的特征水印序列和盲提取认证水印序列达到全盲检测。实验结果表明,该算法对抵抗添加噪声、JPEG压缩及高斯低通滤波等常见的图像处理攻击均具有很强的鲁棒性。

基于子块分割的自适应式全盲图像水印算法

为了提高水印的鲁棒性,文中提出了一种基于子块分割的自适应全盲水印算法ABWASS。在嵌入水印时,该算法根据宿主特征矩阵嵌入自适应调整后的水印图像,并使用改进的两阶段DWT方法在LH2子带中融入水印图像的关键信息,从而得到含双重水印的图像;提取水印时,首先分离水印分块方式等关键信息,并通过DCT变换获得特征矩阵,进而提取水印图像。由于该方法在获得含有水印的图像时,根据宿主图像对水印进行了微调,并嵌入了原始水印尺寸,因此在提取过程可以实现全盲。实验结果表明,较已有方法,所提算法能够很好地抵抗多数常规攻击和几何攻击,并且在抵抗混合攻击上其性能均得到了提高,最大提升了2.7%;同时,其还具备较好的水印隐蔽性和实用性。

基于自嵌入技术的全盲鲁棒图像水印算法

针对现有大部分水印算法无法实现全盲检测的局限性,本文提出了一种基于自嵌入技术的全盲鲁棒图像水印算法。算法通过自嵌入的特征水印和盲提取的认证水印来实现水印的完全盲检测。实验结果表明,提出的水印算法在满足水印不可觉察性的同时,对于一些常规的图像处理攻击具有比较理想的鲁棒性。

基于DWT和DCT的全盲鲁棒图像水印算法

为了提高数字水印的实用性和有效性,提出了一种基于DWT和DCT的全盲鲁棒图像水印算法。算法首先对图像进行子块划分,对每个子块进行离散小波变换(DWT)得到对应的低频子带,再对低频子带进行离散余弦变换(DCT),通过比较每个子块中两个低频余弦系数的大小关系产生特征水印;然后将特征水印通过奇偶量化原则调整每个子块中的一个低频余弦系数实现水印的自嵌入;最后通过逆离散余弦变换(IDCT)和逆离散小波变换(IDWT)得到含要求的水印图像。算法通过提取的特征水印和嵌入水印进行图像版权检测。实验结果表明,本文提出的水印算法能够很好的满足水印的不可见性和鲁棒性。

DWT-SVD域全盲自嵌入鲁棒量化水印算法

引入自嵌入技术提出一种DWT-SVD域全盲鲁棒量化水印算法,只需借助攻击图像进行版权认证。对原始图像先进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行SVD,通过对比相邻两个子块最大奇异值的大小关系产生特征水印序列,然后将选定的自嵌入特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入原始图像小波低频子带每个子块的最大奇异值,最后进行SVD合成和IDWT产生含水印图像。算法具有良好的不可见性和安全性,并且通过结合自嵌入特征水印序列和盲提取认证水印序列达到全盲检测。实验结果表明,算法具有较强的抵抗添加高斯噪声、添加椒盐噪声、高斯低通滤波、中值滤波、剪切、JPEG压缩和混合攻击的鲁棒性。

基于自嵌入鲁棒双水印的图像认证算法

通过构造鲁棒零水印并鲁棒的嵌入到图像自身来实现完全盲检测的鲁棒水印方案,从而完成数字图像的全盲版权认证。首先利用整数小波变换构造鲁棒零水印:将原始图像进行三级整数小波变换,并将变换后获取的第三级低频子带(LL3)系数二值化来构造鲁棒零水印。然后利用一种基于奇异值分解(SVD,singular value decomposition)的鲁棒水印方案,将构造的鲁棒零水印嵌入到图像小波变换域低频子带(LL1)的分块奇异值分解的U矩阵的系数中。利用超混沌系统设计了随机置乱和加密方案。在鲁棒嵌入之前,先将二值零水印进行置乱分散并加密,增强了方案的鲁棒性和构造水印安的全性。实验结果证明了所提出的方案的有效性。