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基于Contourlet变换的抗几何攻击数字水印算法周书臣;王倩【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(35)16【摘要】For the limitation of the wavelet transform in expressing two-dimensional images, a digital watermarking algorithm against geometric attack is proposed. In this algorithm, the encryption for watermarking information is carried out with chaos series first, the original image is decomposed by Contourlet, and then the sub-blocks in a decomposed low-frequency sub-band image are calculated one by one. The sub-blocks with great energy are chosen to embed the encrypted watermarking information. At last, the watermarked image is obtained through the inversing transform of Contourlet. These results prove that the digital watermark embedded algorithm has a good robustness not only for processing the conventional images, but also for resisting the geometric attacks.%针对小波变换在表示二维图像时的局限性,提出了一种抗几何攻击的数字水印算法.该算法先用混沌系列对水印信息进行加密,再对原始图像进行Contourlet 变换,然后对分解后的子带进行分块计算,选择能量较大的分块并嵌入加密后的水印信息,最后经过Contourlet逆变换得到嵌入水印后的图像.实验结果证明:该算法不仅对常规图像处理具有很好的鲁棒性,同时对抵抗几何攻击也具有很好的鲁棒性.【总页数】4页(P62-65)【作者】周书臣;王倩【作者单位】黄淮学院国际学院,河南驻马店 463600;周口师范学院计算机科学与技术学院,河南周口 466001【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP309【相关文献】1.一种基于Pseudo-Zernike矩的抗几何攻击的数字水印算法 [J], 柯婷婷;陈青2.基于伪Zernike矩和Contourlet变换的抗几何攻击图像水印算法 [J], 朱丹丹;吕鲤志3.基于Daisy描述子的抗几何攻击图像数字水印算法 [J], 高凯凯4.基于Daisy描述子的抗几何攻击图像数字水印算法 [J], 高凯凯5.基于Harris角点的抗几何攻击数字水印算法研究 [J], 陈青;孙彦飞;郭功勋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Contourlet变换的抗旋转攻击零水印算法
何冰;王晅;赵杰;赵雪青;张小景
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2009(029)003
【摘要】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.
【总页数】4页(P801-804)
【作者】何冰;王晅;赵杰;赵雪青;张小景
【作者单位】陕西师范大学,物理学与信息技术学院,西安,710062;陕西师范大学,物理学与信息技术学院,西安,710062;陕西师范大学,物理学与信息技术学院,西
安,710062;陕西师范大学,物理学与信息技术学院,西安,710062;陕西师范大学,物理学与信息技术学院,西安,710062
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41;TP309.7
【相关文献】
1.基于LPM和双谱分析的抗旋转攻击零水印算法 [J], 何冰
2.基于二值图像的抗旋转攻击零水印算法 [J], 何冰;王晅;赵杰
3.基于Radon变换的抗旋转攻击零水印算法 [J], 何冰;王晅n;赵杰
4.基于分块DCT变换的抗旋转,缩放攻击零水印算法 [J], 何冰
5.利用非抽样Contourlet变换的抗旋转攻击水印算法 [J], 赵杰;杨滨峰;肖斌因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Contourlet变换的视频零水印算法作者：陈雪松卜广龙单位：东北石油大学摘要：提出了一种基于Contourlet变换的视频零水印算法，Contourlet变换已经被誉为能“真正”捕捉二维信号中的几何结构的工具，本算法先对原始视频中每帧图像进行Contourlet变换，然后取其低频系数，将系数进行筛选并运算来构建零水印，实验结果表明，本算法使得不可见性和鲁棒性得到了较好的折中，能有效地抵抗MPEG压缩以及其他常见视频攻击。
关键词：视频水印零水印 Contourlet变换1 引言传统的水印算法对原始数据都会有一定程度的破坏。
针对这种弊端零水印逐渐被广大学者所认可，零水印的概念由温泉[1]等人提出，其思想是利用原始数据的重要特征来构建水印，不改变原数据的任何信息，不存在质量下降或者水印量受限等问题。
小波变换已被广泛的运用到水印技术中，它是以点奇异来逼近目标，是一维信号的最优基，但其方向选择性差，不能有效地捕捉到轮廓信息[2]。
Contourlet变换是在2002年由M.N.Do 和M.Vetterli 提出，它可以在任意尺度实现任意方向的分解，几乎是临界采样，对于描述图像的轮廓和纹理信息有很大的优势。
而在2003年末Contourlet变换引起了国内学者的注意，2004年被邓承志等人引用到图像去噪的领域，2006年被李海峰等人加入到数字水印的领域[3]，接下来几年内在图像水印、音频水印等领域取得了相当可观的成绩。
2008年首次被引入到视频水印中，而至今为止在Contourlet视频水印领域吴一全等人取得了很好的成绩。
本文在总结前人成果的基础上提出了一种新的算法，利用Contourlet变换低频系数进行运算构建零水印。
2 Contourlet变换简介Contourlet变换是一种新的图像表示方法，是小波变换的新拓展。
小波变换是以尺度大小相同的正方形作为二维空间张成的支撑区间，而针对相同的曲线，以大尺度的正方形去逼近，会产生很大的冗余，且精度也较差。
基于Contourlet变换和增强位平面的零水印算法赵杰【期刊名称】《系统仿真技术》【年(卷),期】2012(008)001【摘要】An image zero-watermarking algorithm based on enhanced bit-planes and Contourlet transform is proposed in this paper. The Contourlet transform is used to the original image and the constructed image is obtained by a certain calculation using the enhanced bit-planes of low-frequency sub component and the scrambled watermark image,at the same time,the secret image is generated. Secondly, the watermark image can be extracted from the secret image. The proposed algorithm is compared with the binary bitmap based algorithm in this paper. Extensive experimental results show that the proposed algorithm is simple, invisible and robust, to against some image processing attacks, such as additive Gaussian noise, median filtering Joint photographic experts group (JPEG) compression and so on.%提出一种基于Contourlet变换和增强位平面的数字图像零水印算法.对原始载体图像进行Contourlet变换,利用其低频逼近子图的增强位平面和置乱后的水印图像进行一定运算得到构造图像,再加密成密钥图像.密钥图像被用来提取水印.最后给出了实验仿真结果,并和一般图像二值化零水印算法进行了比较.结果表明,该算法比较简单,不可觉察性很好,并对附加高斯噪声、中值滤波、联合图像专家组( JPEG)压缩等图像处理攻击有较强的鲁棒性.【总页数】5页(P27-31)【作者】赵杰【作者单位】商洛学院物理与电子信息工程系,陕西商洛726000【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种新的基于 Contourlet变换的数字图像零水印算法 [J], 王云晓;王成儒2.基于Contourlet变换和DCT量化的零水印算法 [J], 赵杰3.一种基于整数小波和位平面的零水印算法 [J], 赵杰4.基于位平面理论和奇异值分解的鲁棒零水印算法 [J], 曲长波;王东峰5.基于Contourlet变换的抗旋转攻击零水印算法 [J], 何冰;王晅;赵杰;赵雪青;张小景因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Arnold置乱及SVD的Contourlet数字水印算法陈立全;孙晓燕;卢苗;邵辰
【期刊名称】《东南大学学报（英文版）》
【年(卷),期】2012(028)004
【摘要】为了提高数字水印的鲁棒性和抗攻击能力,提出了一种基于Contourlet 变换的新型数字水印算法.该方法从水印预处理和嵌入方式2个方面入手,用Arnold置乱来预处理水印数据,通过对载体图像进行奇异值分-(SVD)处理来寻找最合适的嵌入位置.载体图像经过Contourlet变换后,对中频子带进行SVD分解以得到SVD数值,将Arnold置乱后的水印分散嵌入到中频子带的SVD参数中,再经过Contourlet反变换得到嵌入水印后的载体图像.在提取端,Contourlet水印的提取采用半盲检测提取方法.仿真结果表明,与传统Contourlet算法和结合SVD的Contourlet算法相比,所提出的算法具有更好的隐藏性能和鲁棒性.同时,在保证安全性能的基础上,当嵌入的水印受到高斯噪声、椒盐噪声、图像扩展、图像剪裁等攻击时,所提算法具有良好的鲁棒性能.
【总页数】6页(P386-391)
【作者】陈立全;孙晓燕;卢苗;邵辰
【作者单位】东南大学信息科学与工程学院,南京210096;东南大学信息科学与工程学院,南京210096;东南大学信息科学与工程学院,南京210096;东南大学信息科学与工程学院,南京210096
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.2
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基于contourlet变换域的数字视频零水印方案
周支元;杨高波;全同贵;王志明
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2010(026)035
【摘要】针时传统的数字水印技术在视频中嵌入水印信息会导致视频图像在一定程度上的失真,且视频受到各种攻击后难以提取出水印,尤其不能抵抗H.264的高性能压缩编码的问题,提出了一种利用contourlet变换的零水印算法.该方法利用contourlel变换的低频系数分量来构造水印密钥,不改变原始信号的感知质量,仿真试验表明,该方法能有效的对抗H.264的三种压缩模式,能抵抗大部分水印算法难以抵抗的旋转攻击,满足水印的透明性、鲁棒性和视频高压缩率、丢帧等的多重要求.【总页数】3页(P82-84)
【作者】周支元;杨高波;全同贵;王志明
【作者单位】418000,湖南怀化,怀化医学高等专科学校;410083,湖南长沙,湖南大学计算机与通信学院;418000,湖南怀化,怀化医学高等专科学校;523808,广东东莞,东莞职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种Contourlet变换域彩色图像数字水印算法 [J], 何冰
2.结合空域不变量的变换域零水印二次检测方案 [J], 季称利;杨晓元;张祟;韩益亮;
魏立线
3.基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法 [J], 谢静;吴一全
4.基于混合变换域和奇异值分解的零水印算法 [J], 刘培利;谭月辉;胡祖治
5.基于极坐标的变换域零水印算法 [J], 罗丹妮
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基于Contourlet和SVD的鲁棒双水印算法陈宁;马会杰【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(029)007【摘要】This paper presented a robust watermarking algorithm based on Contourlet transform and SVD. By the advantages of Conlourlet transform and SVD.it selected the low frequency subband and the high frequency subband which has the maximum energy as the embedding positions to embed the watermarking information respectively. By comparing the two extracted water-marking images, it chose the one which had larger NC value as the final watermarking. The experimental results show that the algorithm has strong robustness to conventional attacks,as well as geometric-attacks.%提出了一种Contourlet域的基于奇异值分解的鲁棒水印算法.综合Contourlet变换和奇异值的优点,选择宿主图像Contourlet变换后的低频子带和能量最大的高频子带作为水印嵌入子带,分别嵌入水印信息.水印提取时,从两个子带水印中选择NC值较大的作为最终提取的水印.实验结果表明,该算法在保证了不可见性的同时,对常规攻击和几何攻击均具有较强鲁棒性.【总页数】3页(P2700-2702)【作者】陈宁;马会杰【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,长沙410083;中南大学信息科学与工程学院,长沙410083【正文语种】中文【中图分类】TP309【相关文献】1.基于Contourlet域虚拟树结构和FOA-SVR的自适应鲁棒数字水印算法 [J], 鲁荣波;陈留洋;丁雷;李建锋;曾琳玲2.基于Contourlet奇异值分解的强鲁棒数字水印算法 [J], 肖振久;李南;王永滨;姜正涛;陈虹3.基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法 [J], 刘海;陈军4.基于DCT-SVD和标记矩阵的鲁棒可逆数字水印算法 [J], 阮涛;张学波5.基于IWT-SVD和BRISK的鲁棒图像水印算法 [J], 陈青;高贺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
开题报告电子信息科学与技术基于Contourlet—SVD的数字图像盲水印算法一、选题的背景与意义1.1 研究的背景随着Internet的迅猛发展，通信技术的迅速发展和计算机网络的普遍运用，使人们可以通过互联网收发信息，可以随时上传自己创作的数字图象、音乐、视频等作品，可以进行学术交流。
然而，也正是因为网络的这种便捷性、传播迅速的优点使其很容易被非法拷贝，导致数字产品的版权、完整性、有效性得不到保证，严重损害了创作者的利益。
而一些具有特殊意义的数字信息，如涉及司法诉讼、政府机要等信息，更是遭到了不法分子地恶意攻击和随意篡改等，这一系列问题给当今科学家带来了巨大挑战。
为了解决上述各类问题，提出了数字水印技术。
它是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。
目前，数字水印在音频、视频、图像等的应用迅速得到广泛的研究和发展。
1.2数字水印研究现状数字水印技术的研究现状主要分为两大类：1) 空间域数字水印研究最初提出的数字水印嵌入方法是在空间域上实现的。
1995年，Btuyndoncky等提出了一个基于空域分块的方法，通过改变均值来嵌入水印。
1996年，Patchwork等人提出了一种算法（Patchwork算法），该算法随机选取图像的N对像素点，通过增加其中一个点的亮度值而相应降低另一个点的亮度来隐藏信息。
1998年，Darmstaedter等人提出了一种新的空域水印算法，该算法是基于图像的8×8块的空间域分解进行的。
不过上述的一些空域法普遍存在着可嵌入水印能量不好控制、鲁棒性差等缺点，现在已经很少有人使用，人们逐渐将水印的嵌入和检测转到频域上进行。
2) 频域数字水印研究频域法大体有三类：DFT域、DCT域和DWT域。
Ruanaidh和Pun利用傅立叶域对全局性的旋转，平移和缩放变换具有不变性的特点，将水印嵌入到傅立叶域来达到对这些攻击的鲁棒性。
基于非采样Contourlet变换和SVD的数字水印算法研究马婷;黄剑华;赵勇;周卫红【摘要】非采样Contourlet变换具有多尺度性、多方向性和平移不变性的优点.提出了一种基于非采样Contourlet变换和SVD结合的数字水印算法,首先对图像进行非采样Contourlet变换得到低频子带,并对该子带系数进行SVD分解,然后将水印信息嵌入到奇异值中.实验表明,该算法在满足不可见性的同时,对常见的攻击有很好的鲁棒性,且提高了对抗JPEG压缩、中值滤波、高斯滤波和旋转攻击的能力.【期刊名称】《云南民族大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(020)004【总页数】5页(P305-309)【关键词】非采样Contourlet变换;奇异值分解;Arnold变换【作者】马婷;黄剑华;赵勇;周卫红【作者单位】云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明650031;广西工学院信息与计算科学系,广西柳州545006;云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明650031;云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明650031【正文语种】中文【中图分类】TP391.41数字水印技术是将版权信息嵌入到原始数字媒体产品中，起到版权保护的作用．数字水印算法主要分为空间域算法和变换域算法两大类，其中变换域算法比空间域算法具有更好的鲁棒性，常见的变换域算法有DFT、DCT和DWT，DCT是JPEG 压缩标准的核心算法，DWT为JPEG2000压缩标准的核心算法，然而这些算法都难以抵抗几何攻击．2002年，Do和Vetterli［1－2］提出的Contourlet变换不仅具有小波变换的多分辨率和时频局部性还具有多方向性和各向异性，能很好地捕捉图像的几何特征，而小波变换只能捕捉水平、垂直和对角线方向的信息，但由于Contourlet变换的拉普拉斯塔式分解和方向滤波器组存在下采样过程，使得Contourlet变换不具有平移不变性，而且采样可引起低频频谱泄露，变换后使得低频部分与高频部分存在频谱混淆的现象，也易丢失子带的方向信息．2005年，Do和Cunha［3－4］提出的非采样Contourlet变换不但具有Cont-ourlet变换的特性，弥补了Contourlet变换的不足，而且更能准确地提取和表示图像的几何特性，计算也更加准确，同时非采样Contourlet变换又是高冗余度的Contourlet变换，所以基于非采样Contourlet变换的水印算法嵌入的信息量更大．文献［5］对图像进行了Contourlet变换后，对低频子带进行分块奇异值分解，通过图像的重要特征构造水印信息，该算法选择在变换后的低频嵌入水印，低频子带能够满足人们视觉质量的要求，所以在低频子带上嵌入水印本身可满足水印的不可见性，若对图像进行信号处理后对低频子带的影响也较小，但该算法采用零水印算法，算法计算量较大，且对大的图像可行性不大．文献［6］同样首先对图像进行Contourlet变换，选择在中频嵌入水印，该算法选择中频系数嵌入水印，虽然中频部分含图像的纹理等细节信息，但在中频嵌入水印不能起到很好的不可见性，图像信息丢失，所以中频不宜嵌入水印，而且该算法对嵌入强度有一定的限制．本文提出了一种非采样Contourlet变换与SVD结合的数字水印算法，先对图像进行非采样Contourlet变换，然后对变换后的低频子带进行奇异值分解．因为大部分的能量集中到低频子带上，若对图像进行信号处理，对低频子带的影响较小，而且低频子带能够满足人们视觉质量的要求，所以在低频子带上嵌入水印可满足水印的不可见性．为了更安全起见，将水印进行置乱预处理后嵌入到奇异值中，利用奇异值的稳定性，确保了算法的鲁棒性，通过实验证明该算法不但对常见的攻击有很好的鲁棒性，同时提高了抗几何攻击能力．1 非采样Contourlet变换1．1 非采样Contourlet变换非采样Contourlet变换具有Contourlet变换没有的平移不变性．同Contourlet 变换相似，非采样Contourlet变换先用非采样塔式滤波器组(Nonsubsampled Pyramid Filter Bank)来进行多尺度分解，将图像分解为低频和高频，再用非采样方向滤波器组(Nonsubsampled Directional Filter Bank)对高频子带进行多方向分解，把同方向上的奇异值汇集为一个系数，但非采样塔式滤波器组与Contourlet变换中的拉普拉斯金字塔，非采样方向滤波器组与Contourlet变换中的方向滤波器组均不同，它们都不存在下采样的过程，满足平移不变性．图1为非采样Contourlet变换和Contourlet变换分解框架示意图．在非采样Contourlet变换中，可以将图像分解为与原图像相同大小的子带图像，而在Contourlet变换中则不同，子带图像大小与分解的层数和方向数有关，且非采样Contourlet变换避免了频谱泄露和丢失方向子带的位置信息．1．2 奇异值分解(SVD)在水印算法中的应用SVD是线性代数的重要工具之一，表征的是图像内部的性质，矩阵奇异值的定义为：设Am×n是m × n 的矩阵，则存在酉矩阵Um×n和Vm×n，使得：其中，D=diag(d1，d2，…，dr)，且d1≥d2≥…≥dr≥0，di(i=1，2，…，r)称为矩阵 A 的奇异值，r为 D 的秩．奇异值分解(SVD)在数字信号处理等领域有广泛的应用前景，在数字水印算法中主要应用是：1)奇异值具有一定的稳定性，即在奇异值上嵌入水印后若对其进行微小的操作处理则不会有很大的改变［3］．2)奇异值具有几何不变性［7］，则几何变形有：旋转、转置、镜像等．①旋转：图像A与任意角度旋转后的图像Ar有相同的非零奇异值，即水印具有旋转不变性．②转置：图像A与它的转置AT有相同的非零奇异值，即水印对转置变形是稳定的．③镜像：图像A与它的行镜像Arn和列镜像Acn有相同的非零奇异值，即水印对镜像变形是稳定的．2 水印的嵌入及提取2．1 本文算法的设计思想本文将非采样Contourlet变换和SVD相结合，根据非采样Contourlet变换的特性和SVD在水印算法中应用到的特性，设计了对非采样Contourlet变换后的低频子带进行奇异值分解，在奇异值上嵌入水印信息，由于奇异值具有一定的稳定性，对水印来说，这保证了水印的鲁棒性，又因为奇异值具有旋转不变性、非采样Contourlet变换不仅具有多分辨率和时频性，而且具有多方向性、各向异性和平移不变性，因此本算法能较好地在保证不可见性和鲁棒性前提下，提高水印的抗几何攻击性，同时也避免频谱泄露、子带的方向信息丢失等问题．在本文算法中，采用Arnold变换置乱预处理变换确保水印信息的安全，进一步提高水印的不可见性和算法的鲁棒性．Arnold变换置乱的目的是把遭到损坏的原先集中在一起的图像像素分散开来，通过减小对人视觉的影响来提高数字水印的鲁棒性．Arnold变换具有周期性，即若继续对置乱后的图像进行迭代，将在后面的某一步将原始图像恢复．2．2 水印嵌入算法1)读取水印图像，对水印图像进行k次Arnold变换，k为密钥;2)读取原始图像，对图像进行3层非采样Contourlet变换，得到低频子带和一组高频子带;3)对低频子带矩阵A进行奇异值分解：A=USVT;4)将置乱的水印信息W迭加到S上得到S'：S'=S+aW;5)将嵌入水印的奇异值矩阵S'进行分解：S'=U1S1VT1，将S'恢复到子带中替代原来的S，与对应的酉矩阵重构低频子带;6)对低频子带与各带通子带进行非采样Contourlet变换反变换，得到嵌入水印后图像．2．3 水印提取算法1)对含水印的图像进行与上相同的3层非采样Contourlet变换，提取低频子带;2)对低频子带矩阵A'进行奇异值分解3)计算矩阵4)提取奇异值与嵌入水印前的奇异值相减得到水印信号：W'=(D'－S)/α;5)对水印信号进行T－k次Arnold变换，提取水印．3 仿真实验本文实验采用512×512像素的Lena灰度图像作为原始图像，64×64像素的“雨花校区”组成的二值图像作为原水印图像，在Matlab 7．0上进行仿真实验，使用相关系数NC来检测原始水印图像和恢复的水印图像之间的相似程度，见公式(2)，并将本文算法与基于DWT－SVD和Contourlet－SVD的同种嵌入规则的水印算法进行比较分析．3．1 算法实验结果与分析本文对水印图像进行置乱预处理后嵌入到图像中，使水印信息更安全，有更好的不可见性，如图2(d)经过5次Arnold置乱后的水印图像．从图2(b)可看出嵌入水印后的图像失真很小，从视觉上看没有任何变化，图像在微小变化后质量没有受到影响，而且恢复的水印图像与原始图像从视觉上无任何差别，提取的水印图像质量也很好，如图2(e)，其中NC=1．本算法由于采用非采样Contourlet变换，对嵌入强度几乎没有限制，在嵌入强度增加的情况下，仍能保证水印的不可见性，因此该算法很好地满足了水印的不可见性和鲁棒性．3．2 算法的攻击测试为了更好地说明本算法的鲁棒性，本文对图像进行各种攻击试验，如图3所示，嵌入水印后的图像受到椒盐噪声、高斯噪声、剪切、JPEG压缩及旋转和高斯滤波攻击后的图像．表1给出了本文算法抵抗各种常规攻击测试后的部分数据结果，从数据结果可以看出本文算法对常规的攻击具有很好的鲁棒性，而且更能有效地抵抗几何攻击，如旋转、剪切几何攻击等．表1 本文算法鲁棒性测试攻击类型椒盐噪声高斯噪声剪切剪切 JPEG JPEG 旋转旋转旋转中值滤波高斯滤波攻击强度 0．01 0．005 1/8 1/4 压缩10% 压缩8% 10° 45° 60° 3*3 NC 0．957 3 0．926 2 0．961 3 0．938 8 0．999 6 0．9984 0．916 7 0．849 6 0．835 9 1.000 0 0．999 6检测OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK3．3 算法的性能比较分析表2给出了本文算法与在相同嵌入规则下基于DWT－SVD水印算法和基于Contourlet－SVD水印算法的攻击测试比较表．表2 本文算法与DWT－SVD和Contourlet－SVD算法攻击测试比较表?从表1、2中的实验数据可看出对于常见的攻击，本文算法提取出的水印与原始水印图像相似程度最高．DWT－SVD算法受到JPEG压缩80%、中值滤波、高斯滤波攻击后提取出的水印质量较好;Contourlet－SVD算法受到椒盐噪声、高斯噪声和JPEG压缩攻击后提取出的水印质量较好，对抗常见攻击的鲁棒性比基于DWT －SVD算法的有所提高;DWT－SVD算法、Contourlet－SVD算法受到旋转几何攻击后提取出的水印质量明显下降，而非采样Contourlet－SVD算法仍能提取出很好的水印，且对抗JPEG压缩、中值滤波和高斯滤波攻击的鲁棒性也有所提高，由此可见，本文提出的算法进一步提高了对抗常见攻击的鲁棒性和抗旋转几何攻击的能力．本文算法的实验结果与文献［5－6］相比，提高了对抗JPEG压缩、中值滤波、高斯滤波和旋转攻击的能力，具有更好的鲁棒性．4 结语本文提出了一种基于非采样Contourlet变换和SVD结合的数字水印算法，对图像进行非采样Contourlet变换后，提取低频子带，对低频子带进行奇异值分解，利用SVD的稳定性在奇异值上嵌入水印，该算法的主要特点有：1)由于非采样Contourlet变换具有多分辨率、时频局部性及多方向性、各向异性和平移不变性，能够更准确地提取和捕捉图像几何特性，避免Contourlet变换的频谱泄露、子带的方向信息丢失等问题，又因为非采样Contourlet变换是高冗余度的Contourlet变换，所以基于非采样Contourlet变换的水印算法嵌入的信息量更大、嵌入点的选择范围大且具有更好的鲁棒性．2)水印嵌入到非采样Contourlet变换的低频，嵌入强度可比其他算法的嵌入强度高，且仍不影响算法的不可见性．通过实验结果表明，本文算法在满足不可见性的同时，对常见的攻击有很好的鲁棒性，且提高了对抗JPEG压缩、中值滤波、高斯滤波和旋转攻击的能力．参考文献：［1］ DO M N，VETTERLI M．Contourlet：a directional multiresolution image representation［C］//Conference Record of the Thirty－Sixth Asilomar Conference on Signals，Systems and Computers．Pacific Grove：IEEE，497 －501．［2］ DO M N，VETTERLI M．The contourlet transform：an efficient directional multiresolution image representation［J］．IEEE Trans on Image Processing，2005，14(12)：2 091 －2 106．［3］ ZHOU Jianping，CUNHA A L，DO M N．Nonsubsampled contourlet transform：construction and application in enhancement［C］//ICIP 2005．Genoa ：IEEE International Conference on Image Processing，469 －472．［4］ CUNHA A L，ZHOU Jianping，DO M N．The nonsubsampled contourlet transform：theory，design，and applications［J］．IEEE Trans Image Processing，2006，15(10)：3 089 －3 101．［5］曾凡娟，周安民．基于Contourlet变换和奇异值分解的图像零水印算法［J］．计算机应用，2008，28(8)：2 033－2 035．［6］顾国生，何元烈．一种Contourlet域图像鲁棒水印算法［J］．计算机工程与应用，2010，46(14)：179－211．［7］叶建兵．一类SVD水印算法的问题分析及Contourlet域的水印嵌入与检测算法［D］．南京：南京理工大学，2007．［8］王建平，吕述望．应用Contourlet的具有抗几何攻击能力的水印算法［J］．传感技术学报，2009，22(6)：883－886．［9］朱香卫，肖亮，吴慧中．Contourlet与小波域鲁棒性水印算法性能比较［J］．计算机工程与应用，2009，45(9)：120－145．［10］刘乃成，周枫．一种基于DWT和DCT的彩色图像半脆弱水印算法［J］．云南民族大学学报：自然科学版，2009，18(4)：368－371．［11］ XU C，PR J L．Snake，shapes，and gradient vector flow［J］．IEEE Transaction on Image Proccssing，1998，7(3)：359 －369．［12］刘晶，刘刚，李爱民，等．基于非采样Contourlet特征的水印算法［J］．计算机工程，2009，35(17)：142－145．。
