数字高程模型数据的无损数字水印

针对数字高程模型数据(简称DEM数据)提出广义直方图的概念,以DEM数据作为信息承载对象,采用修改广义直方图的方法嵌入水印信息,提取水印时不需要原始数据,水印提取后可完全恢复DEM数据,具有较高的经济价值。此方法计算复杂度低,适宜处理浮点精度的DEM数据,在保证较高峰值性噪比(平均42 dB)的同时嵌入信息量大(≥48.8 KB),带水印的DEM数据能很好地保持地形形状和起伏特征。

基于Bandelet与自适应矩阵范数的全频率无损水印方法

数字水印技术是一种新型的数字图像版权认证和保护技术.传统的数字水印一般通过修改图像数据达到信息隐藏的目的,不适合用于保护不允许修改的图像数据,无损数字水印为这类数据的保护提供了一种有效的方法.提出了一种无需对图像数据做修改的全频率无损数字水印实现方法.首先对图像实施小波变换,变换后的中高频部分采用Bandelet跟踪图像几何流,将纹理和边缘作为图像的特征从而构造出图像高频无损水印参数.对于小波变换的低频部分,通过选取最优的矩阵范数,得到低频系数水印参数生成方案,达到提取图像统计和边缘特征,对图像实现全面保护的目的.实验证明该算法具有良好的抗攻击能力,能够广泛用于对不可修改数据的保护.

基于无损水印的医学图像篡改检测和高质量恢复

目的采用无损数字水印算法对医学图像进行篡改检测和恢复是一个重要的研究领域。针对现有方法在区域划分和块特征值选取上的不足,提出一种新的基于四叉树分解和线性加权插值技术的无损水印算法。方法首先对原始的医学图像进行四叉树分解,得到非固定尺寸且具有高同质性的图像块;然后利用线性加权插值方法计算每个图像块的特征值作为水印信息,最后采用基于混沌的简单可逆整数变换进行水印嵌入。结果在提取端当水印图像没有受到篡改时,原始的图像能被无损恢复;当受到篡改时,算法能精确定位篡改区域并能高质量恢复,采用本文算法恢复的图像质量较现有方法高出20 dB左右。另外,在水印图像遭到较大程度篡改时,本文算法的正检率和负检率均优于现有方法。结论实验结果表明,本文算法相比现有方法具有更高的嵌入容量、篡改检测精确性、恢复图像质量。算法适用于医学图像的完整性认证和篡改检测中。

基于Laplacian残差扩展的可逆嵌入算法

近年来国际上对无损数字水印的研究十分关注,嵌入了水印的数字图像在水印被提出以后可以无损地恢复出其原始图数据。提出了一种基于Laplacian残差扩展的无损数字水印算法,能够简单、高效地实现数字图像的可逆数据嵌入与提取。在嵌入容量和嵌入后的图像质量上得到了较为理想的结果,而且实现了数据嵌入的嵌入与数据的提取不对称,在不暴露图像的原始信息的情况下仍然能够正确地提取嵌入基中的数据,非常适用于一些保密性要求较强的环境。