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A Robust Zero-Watermarking Based on SIFT-DCT for Medical Images in the Encrypted Domain 被引量:3
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作者 Jialing Liu Jingbing Li +4 位作者 Yenwei Chen Xiangxi Zou Jieren Cheng Yanlin Liu Uzair Aslam Bhatti 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2019年第7期363-378,共16页
Remote medical diagnosis can be realized by using the Internet,but when transmitting medical images of patients through the Internet,personal information of patients may be leaked.Aim at the security of medical inform... Remote medical diagnosis can be realized by using the Internet,but when transmitting medical images of patients through the Internet,personal information of patients may be leaked.Aim at the security of medical information system and the protection of medical images,a novel robust zero-watermarking based on SIFT-DCT(Scale Invariant Feature Transform-Discrete Cosine Transform)for medical images in the encrypted domain is proposed.Firstly,the original medical image is encrypted in transform domain based on Logistic chaotic sequence to enhance the concealment of original medical images.Then,the SIFT-DCT is used to extract the feature sequences of encrypted medical images.Next,zero-watermarking technology is used to ensure that the region of interest of medical images are not changed.Finally,the robust of the algorithm is evaluated by the correlation coefficient between the original watermark and the attacked watermark.A series of attack experiments are carried out on this method,and the results show that the algorithm is not only secure,but also robust to both traditional and geometric attacks,especially in clipping attacks. 展开更多
关键词 ROBUSTNESS CT Image ZERO-WATERMARKING sift-dct encrypted domain
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基于离散余弦变换的图像局部特征描述子 被引量:2
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作者 杨进 刘建波 赵静 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第14期173-176,共4页
针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子受光照变化影响较大的缺点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)的图像局部不变特征描述子。在DCT变换的基础上,忽略高频系数,使用少数中低频系数组成特征矩阵,以降低描述子的维数。利用DCT频率系数正负性... 针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子受光照变化影响较大的缺点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)的图像局部不变特征描述子。在DCT变换的基础上,忽略高频系数,使用少数中低频系数组成特征矩阵,以降低描述子的维数。利用DCT频率系数正负性对光照变化不敏感的特点,在计算描述子间距离时设置惩罚因子,以提高描述子的可区分性。测试结果表明,与SIFT描述子相比,该描述子具有较好的显著性,且查全率和查准率较高。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换 局部不变特征 离散余弦变换 图像描述子 图像匹配 惩罚因子
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基于SIFT的DCT域抗几何攻击水印算法
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作者 郝荣霞 彭玉忠 《微型机与应用》 2010年第14期49-52,55,共5页
针对几何攻击的特点,提出一种基于SIFT变换的鲁棒水印算法。嵌入过程中,在图像的兴趣区域寻找合适的关键点,利用交流系数关系在DCT域重复嵌入水印。提取过程充分利用SIFT关键点对旋转、尺度缩放等的不变性,对隐秘图像进行校正,找出水印... 针对几何攻击的特点,提出一种基于SIFT变换的鲁棒水印算法。嵌入过程中,在图像的兴趣区域寻找合适的关键点,利用交流系数关系在DCT域重复嵌入水印。提取过程充分利用SIFT关键点对旋转、尺度缩放等的不变性,对隐秘图像进行校正,找出水印嵌入位置,并提取水印,与原始水印进行相似度判定。实验结果表明,基于SIFT变换的水印算法对常见几何攻击有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 数字水印 几何攻击 尺度不变特征变换 离散余弦变换 关键点
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结合SIFT校正的视频对象鲁棒水印
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作者 张婷 吕皖丽 罗斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期137-139,143,共4页
提出一种结合尺度不变特征变换(SIFT)特征点校正和时空域视频对象分割的视频对象水印算法。该算法采用时域和空域结合的方法分割出视频对象,将水印嵌入在视频对象的离散余弦变换域中。在嵌入前提取并注册视频对象的SIFT特征点,在水印检... 提出一种结合尺度不变特征变换(SIFT)特征点校正和时空域视频对象分割的视频对象水印算法。该算法采用时域和空域结合的方法分割出视频对象,将水印嵌入在视频对象的离散余弦变换域中。在嵌入前提取并注册视频对象的SIFT特征点,在水印检测时,通过与注册机构中特征点集的匹配和计算对视频对象进行几何校正,提取出水印信息。实验结果表明,该算法能够较好地保护视频对象,对几何攻击和常见信号处理攻击具有鲁棒性。 展开更多
关键词 视频对象 尺度不变特征变换 视频分割 离散余弦变换 视频水印
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基于SIFT图像特征区域的全息水印技术 被引量:3
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作者 李毓彬 孙刘杰 包观笑 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期371-375,共5页
为了增强水印的不可见性和鲁棒性,提出了一种基于图像特征区域的水印算法。首先利用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法从载体图像蓝色B通道中提取图像特征点来进行优化和筛选,根据优化后的稳定特征点及其特征尺度确定图像的... 为了增强水印的不可见性和鲁棒性,提出了一种基于图像特征区域的水印算法。首先利用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法从载体图像蓝色B通道中提取图像特征点来进行优化和筛选,根据优化后的稳定特征点及其特征尺度确定图像的特征区域,再结合全息技术,对原始水印图像进行双随机相位加密,生成加密全息水印;然后对特征区域进行离散余弦变换(DCT);最后在其中频区域嵌入加密全息水印。在提取水印时无须借助原始图像,是盲水印技术。实验结果表明:该算法重建的水印图像与原始水印图像的NC值高达0.95;水印的嵌入对图像质量影响很小,PSNR值高达55.97,能够抵抗常规信号攻击及缩放、剪切、平移等几何攻击。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换(SIFT) 图像特征区域 DCT变换 全息水印
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自适应尺度还原的抗旋转全息水印技术 被引量:2
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作者 包观笑 孙刘杰 +3 位作者 刘玄玄 聂鹏 李毓彬 潘子兰 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1336-1341,共6页
针对旋转攻击与尺度变化攻击,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的可自适应还原尺度变化的抗旋转水印。首先,将水印图像进行离散余弦变换(DCT),与参考光生成全息水印图像;然后通过DCT嵌入载体图像Y通道;最后在提取水印时,通过SIFT自... 针对旋转攻击与尺度变化攻击,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的可自适应还原尺度变化的抗旋转水印。首先,将水印图像进行离散余弦变换(DCT),与参考光生成全息水印图像;然后通过DCT嵌入载体图像Y通道;最后在提取水印时,通过SIFT自适应还原尺度变化,结构相似性指数(SSIM)校正旋转角度后提取水印信息。实验表明,本算法在有效抵抗常见攻击的同时,有较强的水印数据信息保真能力,且在同样的旋转校正精度时,有高效的运算效率,解决了现阶段抗旋转攻击水印技术只适用于相同尺度下的角度矫正问题。水印提取时需要原图参与,属于明水印的一种,因此可以有效用于版权方的版权保护。 展开更多
关键词 全息水印 离散余弦变换(DCT) 尺度不变特征变换(SIFT)
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