基于立体视觉掩蔽的自恢复非对称立体图像水印

为了认证立体图像的完整性,提出了一种基于立体视觉掩蔽的非对称立体图像水印方法。首先,根据立体视觉特性,建立立体视觉掩蔽计算模型,设计了立体图像左右视点嵌入不同容量的非对称水印;其次,使用小波变换系数计算不同类型的恢复水印,将其分别嵌入2个或3个不同映射块,从而提高篡改恢复质量。仿真实验结果证明,该方法能够有效检测和恢复、拼接、粘贴等不同类型的篡改,并且恢复质量高于现有以及扩展的单图像水印方法。

基于BJND的立体图像篡改定位及恢复水印方法

针对立体图像内容的真实性认证和完整性保护等问题,提出一种基于双目恰可觉察失真(BJND)的立体图像篡改定位及恢复水印方法。首先,利用奇异值的稳定特性,设计左右图像的定位水印;然后,根据BJND强度将左右图像的定位水印嵌入到左图像中;最后,利用离散余弦变换(DCT)和JPEG量化压缩生成恢复信息,并将右图像和左图像遮挡暴露区域的恢复信息分别嵌入到右图像和左图像中。实验结果表明,本文方法所构造的水印对JPEG压缩、椒盐噪声、高斯白噪声等偶然攻击比较鲁棒,而对剪切、拼接、旋转等恶意攻击较为脆弱,同时对左右图像的恶意篡改区域检测率大于98%。由于充分利用了左右图像的匹配特性,恢复的被篡改立体图像其左右图像PSNR达36.02dB～41.29dB。

基于视点间关系预测的立体图像可逆水印

针对特殊应用领域的立体图像安全性问题,提出了基于视点间关系预测的立体图像可逆水印,能够无损地恢复原始立体图像。根据左右视点匹配像素具有较强相关性的特征,能够较准确地预测立体图像的像素,并建立峰值点较高的预测误差直方图。通过直方图峰值点的平移,并采用多层水印嵌入,从而达到较高的水印容量。此外,根据水印嵌入代价率,为峰值寻找最优零点,从而减少了非水印嵌入的数据平移量,提高了含水印立体图像的质量。实验结果表明,相比现有预测算法,提出的基于视点间的预测算法更加精确;在相同水印容量的情况下,本文方法的图像质量高于现有扩展的立体图像可逆水印方法,在较大水印容量时,峰值信噪比(PSNR)的提高尤其明显。