基于分数阶傅里叶变换和扩展变换抖动调制的鲁棒数字水印算法

针对现有分数阶傅里叶变换水印算法在透明性和鲁棒性等方面的不足,提出了一种基于分数阶傅里叶变换和扩展变换抖动调制的鲁棒数字水印算法。首先对载体图像进行提升小波分解,将低频子带均匀分割,并对各子块进行分数阶傅里叶变换。然后,从频率角度构造载体向量,选择幅值系数的中低频系数构成每个子块的载体向量。在水印嵌入时,先对载体向量进行投影变换,再根据水印信息对投影后所得数据进行抖动调制。水印的提取过程采用了最小距离检测,实现了水印的盲检测。实验结果表明,该算法不仅具有很好的透明性,而且对JPEG压缩、滤波、噪声、剪切等常见的图像攻击具有良好的鲁棒性。此外,所提算法水印的安全性和实用性也优于常见算法。

基于扩展变换的自适应量化指纹算法

在数字指纹中,将视觉模型应用于抖动调制(DM)量化算法能够有效改善指纹图像的视觉失真,但指纹检测器并不能准确提取指纹。结合改进的视觉模型和扩展变换抖动调制方法(STDM),提出基于扩展变换的自适应量化指纹算法,以提高指纹系统的整体性能。实验结果表明,与采用视觉模型的抖动调制算法相比,基于提出算法的指纹系统具有更好的抗共谋性能和视觉保真度。

基于STDM与粒子群优化的音频水印算法

为了研究音频数字水印的不可感知性和鲁棒性,将粒子群优化算法引入到扩展变换抖动调制算法中.通过扩展变换抖动调制算法实现音频数字水印的嵌入与盲提取.对载体音频进行三级离散小波变换,再对低频分量进行离散余弦变换,在混合域进行水印嵌入,并根据嵌入信息量自适应选择嵌入位置.通过粒子群优化算法对扩展变换抖动调制算法的量化步长和投影元素数进行最优选择.以SNR和NC的组合构建适应度函数,权衡不可感知性和鲁棒性之间的矛盾.实验结果表明算法有很好不可感知性,总体来看有良好的鲁棒性.

零视差点重组在三维图像数字水印中的应用

在基于深度图像渲染(DIBR)水印方案中,利用深度图像和中央彩色图像通过像素平移渲染出左眼视图和右眼视图,嵌入到中央图像的水印信息会受到严重破坏,无法在左眼视图和右眼视图中正确提取水印信息。本文提出一种DIBR中零视差点的三维图像数字水印方法,利用深度值确定视差值,标定视差为零的点,重新组合成新的载体图像,进行水印嵌入。由于视差为零的像素点在生成左右眼视图时没有发生水平移动,所以此方法克服了DIBR过程中的像素平移带来的攻击。实验证明此方法能得到和二维水印一致的效果并且对于高斯噪声和JPEG压缩都具有良好的鲁棒性。