鲁棒水印

摘要： 以鲁棒可逆水印为研究对象,分别基于图像空域、整数小波域设计隐藏方案,利用图像分块技术划分圆心面和矩形子块,并嵌入鲁棒水印,保障在有损传输环境中水印的抗攻击能力;采用直方图平移技术嵌入脆弱信息,解决图像溢出等边信息问题,保证无损传输环境下图像的可逆性。试验结果表明,在同等可嵌入量的条件下,本方案在多类型图像攻击环境中,水印的鲁棒性、图像的视觉效果优于其他同类方案。

摘要： 针对现有基于深度学习框架的水印算法无法有效保护高维医学图像版权问题,提出一种基于多尺度知识学习的医学图像水印算法用于弥散加权图像的版权保护。首先,提出一个基于多尺度知识学习的水印嵌入网络来嵌入水印,并通过微调的预训练网络提取弥散加权图像的语义、纹理、边缘以及频域信息作为多尺度的知识特征;然后,结合多尺度的知识特征来重构弥散加权图像,并在该过程中冗余地嵌入水印,从而获得视觉上与原始图像高度相似的含水印的弥散加权图像;最后,提出一个基于金字塔特征学习的水印提取网络,并通过在含有水印的弥散加权图像的不同尺度的上下文中学习水印信号的分布相关性来提高算法的鲁棒性。实验结果表明,所提算法重构出的含水印图的平均峰值信噪比(PSNR)达到57.82 dB。由于弥散加权图像在转换为弥散张量图像时需满足一定的弥散性特征,所提算法仅8个像素点的主轴方向偏转角大于5°,且这8个像素点均不在图像的感兴趣区域。此外,该算法所得图像的各项异性(FA)以及平均弥散率(MD)都接近为0,完全满足临床诊断的要求;且面对裁剪强度小于0.7,旋转角度小于15°等常见的噪声攻击,该算法的水印正确率达到95%以上,能有效保护弥散加权图像的版权信息。

摘要： 针对视频的版权保护,提出了一种基于张量奇异值分解(T-SVD)的鲁棒视频水印算法.不同于图像,视频具有多维度的特点,能够被看作一个高阶张量,并通过张量奇异值分解以保留帧内和时域的相关性,从而提高水印鲁棒性.首先,对视频帧的亮度分量进行离散小波变换(DWT),计算得到低频子带(LL),并将每3帧的LL作为一个三阶张量;其次,将三阶张量分成不重叠块,并进行张量奇异值分解,计算得到对角张量;最后,利用包含强相关性的对角线张量的奇异值嵌入水印以增强鲁棒性.此外,还采用密钥随机提取视频帧,以加强算法的安全性.实验结果表明,提出的算法能够抵抗多种视频攻击,具有较强的鲁棒性.

摘要： 对基于奇异向量鲁棒性的水印方法做质量补偿可在一定程度上提升水印的不可视性,质量补偿效果取决于补偿参数.为了优化补偿参数,通过分析水印方法的嵌入原理,找出载体像素值变化与奇异向量变化之间的关系,研究质量补偿前后像素的改变规律,从而给出最优补偿参数值,并分析质量补偿与鲁棒性的关系及影响质量补偿效果的因素.实验部分验证了质量补偿效果,通过与同类方法的比较,表明该质量补偿方法可以提升水印方法的性能.

摘要： 基于同步水印嵌入区域的方法,提出一种抗仿射变换的鲁棒水印算法.该算法在载体图像上进行特征点提取及筛选,根据点集散布规律提出构建嵌入水印区域的算法.同步水印嵌入区域可以为受到仿射变换后发生微小偏移的图像提供准确的水印嵌入区域定位,为水印嵌入和提取提供依据.水印方法是对嵌入区域进行DWT-DCT变换,修改DCT系数来进行水印的嵌入.对该方法进行了验证,证明了同步嵌入区域的可靠性及水印对仿射变换的鲁棒性.

摘要： 奇异值鲁棒性分解的嵌入灰度图水印方法具有嵌入量大、不可视性强、鲁棒性高等优点,但虚警问题影响了该类方法的实用性.针对虚警问题,MAKBOL等人提出一种可靠的鲁棒水印方案,但其并未完全解决虚警问题.为此,通过对MAKBOL方案的嵌入和提取过程进行分析,并利用其边信息与水印强相关的特性,提出一种针对该方法的基于伪边信息构造的攻击手段,通过伪造边信息从MAKBOL方案的提取过程中提取出虚假水印.实验结果表明,该攻击手段不仅适用于未嵌入水印的载体,且对已嵌入水印的载体同样有效.

摘要： 针对视频水印算法的视频信息质量和抗攻击能力较差的问题, 提出一种视频双水印算法.基于选择分块整体均值和分块均值的稳健性构造鲁棒水印.应用压缩感知构造的脆弱水印定位篡改位置, 并对篡改进行适当修复.实验结果表明, 该算法具有良好的可视质量和鲁棒性.与多功能双水印算法相比, 其峰值信噪比提高12.8％.与自适应视频算法相比, 其对于多数几何攻击和信号攻击均表现出较好的抗攻击能力.与传统变换域脆弱水印算法相比, 该算法将脆弱水印应用于视频, 可增强视频数据的安全性.%In order to improve the information quality and anti-attack ability of video watermarking algorithm, a video dual watermarking algorithm is proposed.Robust watermark is constructed by robustness of selecting block global mean and block mean.Based on Compressive Sensing (CS), a fragile watermarking algorithm is constructed, which can locate the tamper position effectively and restore the tamper appropriately.Experiment results show that the watermarking algorithm has excellent visual quality and robustness.Compared with multifunctional dual watermarking algorithms, the peak signal to noise ratio is improved about 12.8％.For most geometric and signal attacks, the proposed algorithm shows great anti-attack capability comparing with the adaptive video algorithm.Comparing with the traditional transform domain fragile watermarking algorithm, this algorithm applies the fragile watermark to video data, it can enhance the security of the video data.

摘要： In this paper,a robust watermarking algorithm based on RGB image is proposed for anti-geometric attacks by optimizing R,G and B channels.Firstly,the pixels in G and B channels of an image are expanded twice and three times,respectively.After that,the image is filtered by a Gaussian low-pass filter so that its mean and histogram can be used for watermark embedding.Comparing with the watermarking algorithm without pixel expanding in G and B channels,the proposed pixel-expanded algorithm shows stronger robustness.Furthermore,we embed the same number of bits into R,G and B channels for robustness testing,and the experimental results with 100 RGB images show that the strategy to expand the pixels in G and B channels is beneficial to improve the robustness of histogram-based watermarking for anti-geometric attacks.%为了提高RGB彩色图像水印抗几何攻击的性能,通过对RGB图像的3个通道进行优化处理,提出了一种基于RGB图像的鲁棒水印算法.首先,提取RGB图像中的G通道和B通道的像素值并分别将其扩大2倍和3倍,通过高斯低通滤波后利用图像的均值和直方图嵌入水印.与G通道和B通道像素值未经扩大的RGB图像水印进行对比,测试表明G通道和B通道的像素值经扩大后的鲁棒性较好.其次,分别在RGB图像的3个通道R、G、B中嵌入相同数量比特的水印信息,结果表明水印图像中的3个通道R、G、B均能抵抗几何攻击,但每个通道的鲁棒性并不相同.基于100幅RGB图像的实验结果表明了所提出算法在抗几何攻击上的有效性.

摘要： A blind robust watermarking algorithm based on Logistic chaotic mapping and integer wavelet transform (IWT)-singular value decomposition(SVD)quantization is proposed in order to enhance robustness and position security of the embedded watermark. Binary watermarking image scrambling is carried out using Arnold transform. The original host image is divided into 8 ×8 blocks,and the image blocks to be embedded with watermark bits are selected by using Logistic chaotic sequence,which can enhance the position security of the embedded watermark. The selected image blocks are transformed by IWT,and the coefficients of two-level low-frequency subbands are decomposed with SVD. The scrambling watermark information is embedded into those coefficients. During the watermark extraction,the algorithm does not require original host image,which realizes blind extraction of watermark,which makes the algorithm more practical. Simulation results show that the proposed algorithm is robust in conventional image processing operations,compression attacks and shear attacks.%为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入.算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性.仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性.

摘要： 对水印信号进行预处理，是数字水印处理过程的第一步关键步骤。使用置乱技术可以提高水印信息的保密性和安全性，Arnold置乱算法简单可行，混沌置乱可提高了水印的抗干扰能力。文中详细介绍了使用Arnold置乱和混沌置乱对鲁棒水印和脆弱水印的预处理过程。

摘要： 提出了一种小波域中嵌入基于分形技术产生的自相似数字水印信息的鲁棒水印算法,即将汉字信息通过IFS迭代变换为自相似水印分形图,利用小波域中频位平面分解的方法将自相似水印信息同时嵌入小波域中频系数组位平面中.实验结果证明该算法具有很好的鲁棒性,同时保证了水印的不可见性。

摘要： 本文提出了一种新的图像双水印方案,它利用不同的量化程度,在载体数据的同一位置上加入两种水印——鲁棒水印和参考水印.由于参考水印可测量出鲁棒水印所遭受的破坏程度,因此最终提取出的水印具有较强的可靠性.仿真结果表明该水印算法对图像平滑、JPEG压缩、加噪等常用图像处理技术具有较好的抵抗性.

摘要： 该文研究了易损水印和鲁棒水印的差别，以及多个水印同时嵌入的问题，提出了一种基于整形小波变换的图象数字水印算法。此算法同时嵌入鲁棒水印和易损水印，并且两类水印都是公开水印，提取水印时都不需要知道原始图象；在水印的提取上，该文还提出了“可信比特”提取的方法，加强了鲁棒水印的鲁棒性；鲁棒水印对JPEG压缩、噪声、中值滤波和裁剪有较好的抵抗能力，同时，易损水印除了能鉴别图象是否被篡改外，还能报告图象在空间域和频率域的失真情况。

摘要： 本文研究了易损水印和鲁棒水印的差别,以及多个水印同时嵌入的问题,提出了一种基于整形小波变换的图像数字水印算法.此算法同时嵌入鲁棒水印和易损水印,并且两类水印都是公开水印,提取水印时都不需要知道原始图像;在水印的提取上,本文还提出了“可信比特”提取的方法,加强了鲁棒水印的鲁棒性;鲁棒水印对JPEG压缩、噪声、中值滤波和裁剪有较好的低抗能力,同时,易损水印除了能鉴别图像是否被篡改外,还能报告图像在空间域和频率域的失真情况.

摘要： 几何攻击会给数字水印带来同步误差和插值误差，现有的多数水印方法都集中关注于同步误差，对插值误差的研究甚少。本文介绍了插值误差的产生机理，利用逐像素点甄选法，设计了一种改进QIM(quantization index modulation)水印算法。对10幅标准测试图像的仿真结果表明，本算法的鲁棒性优于原始的QIM算法。

摘要： 几何攻击会给数字水印带来同步误差和插值误差，现有的多数水印方法都集中关注于同步误差，对插值误差的研究甚少。本文介绍了插值误差的产生机理，利用逐像素点甄选法，设计了一种改进QIM(quantization index modulation)水印算法。对10幅标准测试图像的仿真结果表明，本算法的鲁棒性优于原始的QIM算法。

摘要： 几何攻击会给数字水印带来同步误差和插值误差，现有的多数水印方法都集中关注于同步误差，对插值误差的研究甚少。本文介绍了插值误差的产生机理，利用逐像素点甄选法，设计了一种改进QIM(quantization index modulation)水印算法。对10幅标准测试图像的仿真结果表明，本算法的鲁棒性优于原始的QIM算法。

摘要： 几何攻击会给数字水印带来同步误差和插值误差，现有的多数水印方法都集中关注于同步误差，对插值误差的研究甚少。本文介绍了插值误差的产生机理，利用逐像素点甄选法，设计了一种改进QIM(quantization index modulation)水印算法。对10幅标准测试图像的仿真结果表明，本算法的鲁棒性优于原始的QIM算法。

摘要： 几何攻击会给数字水印带来同步误差和插值误差，现有的多数水印方法都集中关注于同步误差，对插值误差的研究甚少。本文介绍了插值误差的产生机理，利用逐像素点甄选法，设计了一种改进QIM(quantization index modulation)水印算法。对10幅标准测试图像的仿真结果表明，本算法的鲁棒性优于原始的QIM算法。

摘要： 本发明公开一种基于恒定水印的鲁棒数字音频水印嵌入系统。该方法包括：对经过截取处理和加窗处理的每个音频帧进行三级小波分解，得到每个音频帧的逼近小波系数；采用固定大小的二值图像作为水印，将二值图像进行处理得到二值序列；将二值序列，嵌入到每一个对应的原始音频帧中，与对应的逼近小波系数进行叠加处理，得到新的逼近小波系数；将新的逼近小波系数逆变换到时域，得到新的音频帧；合并新的音频帧，得到嵌入水印的时域音频信号。通过盲水印的检测方法得到误比特率。采用本发明的方法或系统，可以使数字音频在抵御各类攻击时具有更高的鲁棒性，提高数字音频的安全性，保证音频水印的快速准确检测。

摘要： 基于数字水印技术的证件防伪系统在证件制作端和证件鉴别端要对证件图像进行打印和扫描处理。打印-扫描处理是水印算法鲁棒性所面临的主要考验。本发明提出一种基于直流系数比较的抗二次打印-扫描鲁棒零水印算法的零水印产生和提取方法。对图像进行离散小波变换，将低频逼近子带分割成互不重叠的子块，对每个子块进行离散余弦变换，通过比较相邻两个子块的直流系数数值大小关系产生零水印序列。实验结果表明本发明具有较强的抵抗二次打印-扫描能力，而且能克服打印-扫描后的数字图像在传输过程中进一步遭受一些信号处理攻击的问题，可应用于证件防伪领域。

摘要： 本申请涉及一种基于视觉感知的鲁棒图像的水印嵌入方法、水印嵌入网络构建方法、系统及存储介质，解决了当下的水印嵌入提取方法无法较好的兼顾水印的鲁棒性和不可见性，其包括获取原始图像信息及原始水印信息；根据原始图像信息以提取浅层特征图像信息及深层特征图像信息；分析对应的特征图像信息形成视觉掩码信息；对原始水印信息处理形成预处理水印信息；修正预处理水印信息以形成待嵌入水印信息；将浅层特征图像信息、深层特征图像信息以及待嵌入水印信息进行融合形成融合图像信息；将原始图像信息及融合图像信息输入残差结构生成最终图像信息。本申请通过视觉掩码能够调控水印的嵌入，进而兼顾水印的鲁棒性和不可见性。

摘要： 本发明公开一种基于恒定水印的鲁棒数字音频水印嵌入系统。该方法包括：对经过截取处理和加窗处理的每个音频帧进行三级小波分解，得到每个音频帧的逼近小波系数；采用固定大小的二值图像作为水印，将二值图像进行处理得到二值序列；将二值序列，嵌入到每一个对应的原始音频帧中，与对应的逼近小波系数进行叠加处理，得到新的逼近小波系数；将新的逼近小波系数逆变换到时域，得到新的音频帧；合并新的音频帧，得到嵌入水印的时域音频信号。通过盲水印的检测方法得到误比特率。采用本发明的方法或系统，可以使数字音频在抵御各类攻击时具有更高的鲁棒性，提高数字音频的安全性，保证音频水印的快速准确检测。

摘要： 本发明公开了一种基于关键点检测和深度学习的高分辨率图像盲水印方法。首先在尺度归一化后的载体图像中确定若干个固定大小的嵌入区域，再将它们映射到原图像。水印被隐藏于每一个嵌入区域的内切圆的内接正方形内，从而使图像在经历几何变换后水印仍位于确定的嵌入区域内。水印用一种改进的ResNet进行嵌入和提取，网络去掉了ResNet中的所有池化层，在残差模块的残差连接中引入空洞卷积，并采用了多尺度融合的结构。训练时采用了多尺度交叉训练和课程学习的策略，在训练过程中对含水印图像施加攻击，攻击由少到多，由弱到强变化。该方法对常见的信号处理操作和几何变换攻击均有较理想的鲁棒性。

摘要： 本发明公开一种基于帧内差的空域鲁棒视频水印嵌入与提取方法，使用抵抗几何攻击和压缩攻击的图像水印在每一帧内嵌入1bit数据；对不同区域的像素值根据其邻域的复杂度，选择不同的嵌入强度，同一时间段内的所有帧重复嵌入相同的水印信息。基于像素邻域复杂度为每一个像素选择不同的嵌入强度，显著的降低了嵌入失真。本发明通过对每一帧内两类像素的值作出不同的修改进行水印嵌入，利用了随机两组像素均值在统计学上相等的特性，能够较好的抵抗各种压缩攻击。同时在嵌入之前对视频进行分段并在每一个时间段内的所有帧嵌入相同的水印信息，使该算法能较好地抵抗各种帧攻击。

摘要： 本发明公开了基于量子随机游走和离散小波变换的鲁棒图像水印方法，为了提高鲁棒性，选择在频域嵌入水印。离散小波变换的优势是其拥有较好的离散性与空间局部性；离散余弦变换将图像中的重要信息压缩，并集中分步在系数矩阵的左上方。SVD系数提供了高鲁棒性、视觉质量和数据有效载荷。将二级离散小波变换应用到载体图像上，在其高频系数HH2中完成的水印嵌入，以确保水印的鲁棒性并保持载体图像更好的视觉质量。在对载体图像进行2‑DWT后，对其进行分块，对每一个块作DCT操作，进一步将图像的主要能量进行了提取。为了尽可能的不影响视觉质量，本发明在交流系数中进行了水印的嵌入，是通过对其进行奇异值分解嵌入到该区块的奇异值中实现。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的零水印鲁棒算法，具体包括如下步骤：步骤1，在知识版权保护中心注册时间以得到时间戳；步骤2，将宿主图像H和带有时间戳的水印图像B一起输入VGG‑19网络中，VGG‑19网络输出一个带有时间戳的图像O，将图像O进行加密，并将加密后的图像O在知识版权保护中心注册为零水印图像；步骤3，采用步骤2所得的图像制作数据集，并将数据集输入到训练完成的RCNN卷积神经网络中，网络输出结果是带有时间戳的水印图像，完成零水印的提取验证过程。本发明解决了目前零水印技术中普遍存在鲁棒性差的问题。

摘要： 本发明针对现有技术的局限性，提出了一种结合深度鲁棒水印和模板同步的抗拍摄监控视频水印方法，巧妙地利用了监控视频中通常有部分背景内容基本不变的特点，选取部分背景图像作为水印载体；其使用的深度鲁棒水印网络能够往水印载体图像中嵌入肉眼不可见且抗拍摄的鲁棒水印；同时通过加大纹理简单区域的水印嵌入代价，引导网络尽量将水印信息嵌入在纹理复杂区域，改进了StegaStamp嵌入痕迹在图像平滑区域较明显的缺点，显著提升了水印的视觉质量。

摘要： 本发明公开了一种基于ShuffleNet的医学图像鲁棒水印方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是：首先利用LogisticMap的性质对水印进行置乱加密；然后把原始医学图像输入到预训练好的ShuffleNet深度网络中，并提取网络的全连接层输出值，对输出值进行DCT，得到医学图像的特征向量来进行水印的嵌入，将特征向量与二值水印进行逻辑异或操作得到一个二值逻辑序列，并将该二值序列存于第三方；再通过对待测医学图像进行和原始医学图像一样的操作来提取待测医学图像的特征向量，并与存于第三方的二值序列相关联来进行水印的提取。本发明是基于ShuffleNet深度网络的医学图像数字水印技术，有较好的鲁棒性，针对旋转、缩放、平移、剪切等几何攻击尤为突出，水印的嵌入不改变原始加密体数据的内容，是一种零水印技术。