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《基于仿射協(xié)變區(qū)域的抗幾何攻擊圖像水印算法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第XX卷第X期自動化學(xué)報Vol.XX,No.X200X年X月ACTAAUTOMATICASINICAMonth,200X基于仿射協(xié)變區(qū)域的抗幾何攻擊圖像水印算法鄧成1李潔1高新波1摘要提出了一種基于仿射協(xié)變區(qū)域的抗幾何攻擊數(shù)字圖像水印算法.首先利用仿射不變點檢測算子提取圖像特征點,并通過基于最小生成樹聚類算法的選擇策略獲得一組穩(wěn)定且彼此獨立的仿射協(xié)變特征區(qū)域.然后基于特征區(qū)域,利用圖像歸一化和主梯度方向?qū)R得到具有縮放和旋轉(zhuǎn)不變性的圓形區(qū)域.最后將水印在空域直接嵌入到圓形區(qū)域中.大量的實驗結(jié)果表明本文方法是有效的,對常規(guī)圖像處理、幾何攻擊以及組合攻擊均具有較好的魯棒性.關(guān)鍵詞
2、圖像水印,幾何攻擊,仿射協(xié)變區(qū)域,圖像歸一化,主梯度方向中圖分類號TP391.4GeometricAttacksResistantImageWatermarkinginA±neCovariantRegions111DENGChengLIJieGAOXin-BoAbstractArobustimagewatermarkingina±necovariantregionsisproposed.First,thea±ne-invariantpointdetectorisusedtoextractfeaturepointsofagivenhostimage.Asetofstablean
3、dnon-overlappeda±necovariantregionsarethenchosenviaselectioncriterionbasedonminimumspanningtreeclusteringalgorithm.Secondly,imagenormalizationanddominantgradientorientationalignmentareperformedonthesefeatureregionstoachievescalingandrotationinvariance.Finally,watermarksaredirectlyembeddedin
4、thesefeatureregions.Extensiveexperimentalresultsdemonstratethattheproposedschemeisrobustagainstcommonimageprocessingoperations,geometricattacks,andcombinedattacks.KeywordsImagewatermarking,geometricattack,a±necovariantregion,imagenormalization,dominantgradientorientation作為解決數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護(hù)問題的有效手段,
5、水印,其主要特點是利用穩(wěn)定的圖像特征點進(jìn)行水印同印技術(shù)引起了越來越廣泛的關(guān)注[1].已有的大多數(shù)步,因而具有更好的魯棒性.Bas等利用Harris檢測圖像水印算法[2?3]能夠抵抗諸如加噪、濾波和壓縮算子提取圖像特征點并基于特征點對圖像進(jìn)行三角等常規(guī)圖像處理,而對幾何攻擊,尤其是裁剪、行列移剖分,在三角形中實現(xiàn)水印嵌入和提取[7].Qi等利用除、局部彎曲和縱橫比改變等仍然缺乏魯棒性.幾圖像紋理自適應(yīng)的Harris檢測算子提取特征點,以圖何攻擊破壞了載體和水印之間的同步性,雖然載體中像子塊中特征點的個數(shù)作為判斷紋理豐富的依據(jù),水仍然含有水印,但是由此產(chǎn)生的同步誤差使得檢測器印嵌
6、入在紋理豐富子塊的DFT域中[8].李雷達(dá)等通無法正確提取水印[4].因此,研究抵抗幾何攻擊的圖過局部最穩(wěn)定Harris特征點和尺度歸一化技術(shù)獲得像水印算法是一項極具挑戰(zhàn)性的課題.具有幾何不變性的圓形區(qū)域,并直接在空域嵌入和目前抗幾何攻擊的圖像水印算法大致分為3類：提取水印[9].由于Harris特征點穩(wěn)定性較差且對圖基于幾何不變域的方法[5]、基于同步模板的方法[6]和像縮放十分敏感,因而這類算法對幾何攻擊的抵抗基于圖像特征的方法[7?12].基于幾何不變域的水印力比較有限.Tang等提出了一種結(jié)合圖像特征提取算法不能抵抗剪切攻擊,并且在進(jìn)行對數(shù)-極坐標(biāo)映和歸一化的方法,該
7、方法利用墨西哥帽小波尺度交互射和對數(shù)-極坐標(biāo)逆映射時,由于插值會導(dǎo)致圖像質(zhì)提取特征點,然后以特征點為中心構(gòu)造圓形區(qū)域并進(jìn)量急劇下降.基于同步模板的水印算法除了嵌入水行歸一化,在DFT域嵌入水印[10].該方法的不足之印信息之外,還需要嵌入同步模板,因此會降低圖像處在于圓形區(qū)域尺寸固定,不具有協(xié)變特性,因而不質(zhì)量和水印容量,并且易于遭受共謀攻擊和模板去除能抵抗旋轉(zhuǎn)、縮放及組合攻擊等.Seo等采用Harris-攻擊.基于圖像特征的水印算法屬于第二代數(shù)字水Laplace檢測算子提取圖像特征點,并以特征點為中心
