介绍了基于特征点模板的contourlet域中抗几何攻击的数字水印算法

为了提高变换域零水印算法抵抗图像旋转攻击的能力,提出了一种基于Contourlet变换的抗旋转攻击零 水印算法。对于旋转造成的几何攻击,可以通过对数极坐标系将笛卡尔坐标系中的旋转变换转换为循环平移的性 质;对于循环平移后的图像,在水印检测时可以使用穷举遍历的方法来检测测试图像是否包含水印信息。实验结果 证明,该方法可以获得良好的图像视觉效果,同时对于加噪、滤波、JPEG压缩、剪切攻击也有很好的鲁棒性。

针对现阶段水印算法抗几何攻击性能差的特点,给出了一种基于Contourlet变换和几何归一化的数字水印方案。该方案首先利用图像归一化技术将原始载体映射到几何不变空间内,并提取出归一化图像的重要区域,然后对重要区域实施Contourlet变换,最后将水印信息嵌入到Contourlet域低频子带内。仿真实验结果表明,该数字图像水印方案不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抵抗常规信号处理及几何攻击的能力。

为了提高水印算法的抗几何攻击性和自适应性,提出了一种基于混沌的Contourlet域抗几何攻击的自适应图像水印算法。首先对载体图像进行Contourlet变换,并对低频子带进行分块奇异值分解,然后根据HVS原理自适应地将混沌加密后的水印信息嵌入到每块的最大奇异值中;最后使用改进的Harris-Laplace算子提取含水印图像的特征点。水印提取时利用受攻击前后图像的特征点矫正图像的几何变形。实验表明,该算法对JPEG压缩、滤波、加噪、旋转、缩放和平移等常规的图像处理和几何攻击具有很强的鲁棒性。