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一种基于Contourlet变换的图像内容认证算法秦娜;张贵仓;杨军彦【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)008【摘要】提出了一种基于Contourlet变换的图像内容认证算法。
介绍了Contourlet变换并分析了其特点,详细描述了水印的嵌入与提取过程,采用形态学算子提高了检测率。
仿真实验表明,本算法在保证水印的不可见性的前提下,对常见的非恶意操作鲁棒而对恶意操作脆弱。
%In this paper,an algorithm used for image content authentication is proposed.In the beginning,Contourlet transform and its characteristics are introduced.Then,the process of embedding and extracting watermarking is depicted.In theend,morphological operator is adopted in the algorithm,and the capacity is improved.The experiment results demonstrate that the proposed algorithm is invisible,robust to non-malicious operation and fragile to malicious operation.【总页数】3页(P32-34)【作者】秦娜;张贵仓;杨军彦【作者单位】西北师范大学数学与信息科学学院,甘肃兰州730070;西北师范大学数学与信息科学学院,甘肃兰州730070;西北师范大学数学与信息科学学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于人眼视觉特征的图像内容认证算法 [J], 曹守斌;唐向宏;林军海;陈宏炳2.一种新颖的用于图像内容认证、定位和恢复的半脆弱数字水印算法研究 [J], 段贵多;赵希;李建平;廖建明3.一种面向图像内容认证的半脆弱数字水印算法 [J], 王蓓蓓;王希常;刘江4.一种基于JPEG 2000的数字图像内容认证算法 [J], 王美华;范科峰;王占武5.一种基于图像内容的半易损水印认证算法 [J], 徐德海因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Contourlet域能量和交换系数的图像水印算法王丽丽【摘要】充分利用Contourlet变换特性,根据图像分解后的能量大小选择嵌入水印的方向图,并通过交换系数的嵌入算法,将水印信息嵌入载体图像.在数字水印的嵌入过程中使用了Contourlet分解载体图像的层数、每层分解的方向数和嵌入水印信息选择的子带3个密匙,具有较高的安全性.实验结果表明,该算法能够抵抗多种常见图像处理和几何变换的攻击,攻击后的图像中,均能够提取出较为完整的水印信息.【期刊名称】《微型电脑应用》【年(卷),期】2014(030)004【总页数】5页(P43-47)【关键词】Contourlet变换;图像水印;算法【作者】王丽丽【作者单位】宝鸡职业技术学院电子信息工程系,宝鸡,721013【正文语种】中文【中图分类】TP3110 引言目前数字水印的研究重点包括水印的预处理和水印的嵌入算法两方面。
常用的算法分为空间域法和变换域法。
典型的空间域法有最低有效位算法、两分法、Patchwork方法等[1]。
典型的变换域算法有离散余弦变换[2]、离散小波变换[3]等算法。
变换域算法对于空域算法来说，具有更强的鲁棒性，能够更好的抵抗常见图像处理和几何变换的攻击。
嵌入图像数字水印面临的两个问题：（1）嵌入水印图像的鲁棒性和水印信息不可见性的平衡。
一般来说，嵌入水印强度越大，载体图像的鲁棒性越强，但同时影响到载体图像质量，使水印图像不可见性降低；要使水印信息能较好的隐藏在载体图像中，嵌入的水印强度必然会降低，但会影响图像的不可见性。
图像遭到攻击后，提取出的水印会无法识别。
因此算法对于鲁棒性和不可见性的平衡，在水印嵌入过程中要综合考虑。
（2）水印算法的安全性问题，即攻击者获取嵌入信息的能力。
Contourlet变换[4]具有多方向特性，能够较好的描述图像的轮廓和方向性纹理信息，克服了小波变换后图像仅有三个方向的缺点，将图像更多的细节信息通过多方向特性表现出来。
一种基于非采样Contourlet变换的图像水印算法熊顺清;周卫红【摘要】基于非采样Contourlet变换(NSCT)具有多尺度性、多方向性和平移不变性的优点,本文提出一种基于非采样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.实验结果表明,算法对旋转、JPEG压缩和噪声等攻击具有很好的抵抗能力,与基于DWT和基于SVD以及基于相同的算法框架下的DWT结合SVD和Contourlet结合SVD的水印算法相比,NSCT结合SVD的算法鲁棒性显著提高.【期刊名称】《广西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(029)002【总页数】5页(P195-199)【关键词】数字水印;非采样Contourlet变换;奇异值分解;鲁捧性【作者】熊顺清;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;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】TP391.40 引言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。
Minh N.Do和Martin 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，所以基于Contourlet变换的水印算法对抗常规的几何攻击比基于小波变换的水印算法具有更好的鲁棒性。
由于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，Do和Cunha[3-4]提出了非采样Contourlet变换弥补了Contourlet变换的不足。
基于奇异值分解的Contourlet域稳健性数字水印算法张飞艳;全桓立;林立宇;秦前清【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(29)4【摘要】To protect the copyright of digital media, this paper proposed a digital watermark algorithm in Contourlet domain. The original image was decomposed with Contourlet transformation{ CT) , the scrambled watermark image was decomposed with singular valuedecompositino( SVD) , then, the singular values of watermark image were used to modulate the chosen Contourlet coefficient matrixs. After inverse transformation, obtained a watermarked image. In watermark detection, only the SVD vector of the original image was needed, which meant the blind detection was nearly achieved. Finally, applied a series attacks, the results show that compared with traditional watermark algorithm in wavelet domain, the proposed method achieves great impovement in both invisibility and robustness.%提出了一种基于奇异值分解的Contourlet域数字水印算法.对置乱后的水印图像进行奇异值分解,在Contourlet域中选取合适的方向子带,利用得到的奇异值来调制系数矩阵,然后通过逆变换获取嵌入水印后的图像.在水印提取中只需要保存原始图像的奇异值,实现了水印的近似盲提取.最后,进行了一系列的攻击实验,证明了与传统小波域水印算法相比,该算法的不可见性和鲁棒性都有了较大的提高.【总页数】4页(P1402-1404,1408)【作者】张飞艳;全桓立;林立宇;秦前清【作者单位】武汉大学电子信息学院,武汉430079;武汉大学电子信息学院,武汉430079;武汉大学计算机学院“空天信息安全与可信计算”教育部重点实验室(B 类),武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于奇异值分解的Contourlet域三维彩码鲁棒水印算法 [J], 刘丽丽;谭延琪;马小虎2.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3.基于奇异值分解的Contourlet域图像水印算法 [J], 朱萌;陈青4.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5.基于奇异值分解的Contourlet域水印算法 [J], 余勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Contourlet变换的稳健性图像水印算法
李海峰;宋巍巍;王树勋
【期刊名称】《通信学报》
【年(卷),期】2006(27)4
【摘要】提出了基于Contourlet变换的数字图像水印算法.与小波变换不同的是,Contourlet变换采用类似于线段(contour segment)的基得到一种多分辨、局部化、方向性的图像表示.水印信号通过基于内容的乘性方案加载到Contourlet变换系数.在采用零均值广义高斯分布拟合Contourlet变换系数的基础上,提出采用极大似然估计实现水印的盲检测.依据Neyman-Pearson准则,在给定虚警率的情况下对判决准则进行了优化.实验结果表明在保证水印隐蔽性的前提下,水印对常见的信号处理手段以及几何变换具有很好的稳健性.
【总页数】8页(P87-94)
【作者】李海峰;宋巍巍;王树勋
【作者单位】吉林大学,通信与工程学院,吉林,长春,130022;吉林大学,通信与工程学院,吉林,长春,130022;吉林大学,通信与工程学院,吉林,长春,130022
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.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
2.基于Contourlet变换与CS的彩色图像双重水印算法 [J], 吴军;孙像君;李慧慧
3.基于Contourlet变换的彩色图像双水印算法 [J], 苗鑫梅;朱婷鸽;刘颖;来毅;刘卫华;;;;;;;;;;;;;
4.基于Contourlet变换的彩色图像双水印算法 [J],
5.一种基于Contourlet变换的彩色图像全息水印算法 [J], 孙刘杰;徐卓
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基于Contourlet 变换的稳健性图像水印算法摘要：提出了基于Contourlet 变换的数字图像水印算法。
与小波变换不同的是，Contourlet 变换采用类似于线段（contour segment）的基得到一种多分辨、局部化、方向性的图像表示。
水印信号通过基于内容的乘性方案加载到Contourlet 变换系数。
在采用零均值广义高斯分布拟合Contourlet 变换系数的基础上，提出采用极大似然估计实现水印的盲检测。
依据Neyman-Pearson 准则，在给定虚警率的情况下对判决准则进行了优化。
实验结果表明在保证水印隐蔽性的前提下，水印对常见的信号处理手段以及几何变换具有很好的稳健性。
关键词：数字水印；Contourlet 变换；广义高斯分布；极大似然检测；Neyman-Pearson 准则Robust image watermarking algorithmbased on contourlet transformAbstract: A novel robust watermarking algorithm in Contourlet domain was proposed. The Contourlet transform wasadopted by virtual of its advantages over the wavelet transform. A flexible multiresolution, local, and directional imageexpansion was obtained using contour segments. The watermark was inserted through content-adaptive multiplicativeembedding. The Contourlet coefficients were modeled as generalized Gaussian distribution (GGD) with zero mean. Thenthe maximum likelihood watermark detection method was developed. Under the Neyman-Pearson criterion, the decisionrule was optimized by minimizing the probability of missing the watermark for a given false detection rate. Experimentalresults demonstrate that the proposed algorithm is invisible, and robust to signal processing.Key words: digital watermarking; Contourlet transform; generalized Gaussian distribution; maximum-likelihood detection;Neyman-Pearson criterion1 引言数字水印技术是近年来信号处理和信息安全领域的研究热点之一，其核心是在不影响数据可用性的前提下把不可移除的水印信号嵌入在待保护的原始信号中。
水印信号可以完整地、正确地提取或检测出来，以解决所有权纠纷、盗版跟踪等问题。
常见的图像水印算法将水印信号镶嵌在图像变换（DCT、DFT 和DWT 等）后的系数中，利用相关检测判断水印存在与否[1,2]。
基本原理阐述如下：计算可疑作品与水印信号之间的相关系数，通过事先设定的阈值T 判断可疑作品中是否存在相应的水印。
一个典型的水印相关检测器由两部分构成：相关系数的计算和判决阈值的确定，如图 1 所示。
可疑作品ˆI 与原始水印W 之间的相关系数的计算公式如式(1)图1 数字水印相关检测器可以证明，当嵌入水印的变换系数服从高斯分布时，基于相关的检测方法是最优的，能够最小化错误概率。
但是，当变换系数不服从高斯分布时，基于相关的水印检测器是次优的。
大量的实验数据表明几乎所有数字图像的概率分布都是非高斯的。
文献[3]提出了采用Laplacian 分布描述小波系数的概率分布，构造了一种新的水印解码方案；研究成果表明，非线性接收机非常适于检测淹没在呈重尾分布噪声中的微弱信号，Briassouli 和Striintzis[4]使用局部优化柯西（Cauchy）非线性检测基于DCT变换的图像水印。
本文提出了一种新的基于Contourlet 变换的图像水印算法。
以往的变换方法，如DCT、DWT等，一般是最初在连续域进行构造，然后当应用于数字信号时再对变换自身进行离散化。
与之不同的是，Contourlet 变换在离散域采用滤波器组进行构建，然后通过多分辨分析框架得到连续形式的展开。
Contourlet 变换已经发展成为一种“真正”的能够捕捉几何结构的二维信号表示[5]。
通过采用不可分离的滤波器组对图像进行多尺度、多方向展开，就可得到灵活的多尺度、局部化和方向性的图像表示[6]。
在选取的某尺度子带内，选择最显著的方向子带作为水印的嵌入位置。
在采用零均值广义高斯分布拟合Contourlet 变换系数的基础上，提出采用极大似然估计实现水印的盲检测。
依据Neyman-Pearson 准则，在给定虚警率的情况下对判决准则进行了优化。
实验结果证明了本文水印算法的有效性、隐蔽性和稳健性。
2 Contourlet 变换小波理论的兴起，得益于对信号的时、频局部分析能力、对一维有界变差函数类的最优逼近性能，以及多分辨分析概念的引入。
对于含奇异曲线的二维分片光滑函数，其非线性逼近误差εn (M) = f . fM 2的衰减速度，傅立叶变换、小波变换和Contourlet 变换分别为O(M.1 2 )、O(M.1)和O((logM)3M.2 ) [7]。
由于二维小波是由一维小波张成的可分离小波只具有有限的方向，即水平、垂直、对角，方向性的缺乏使得小波变换不能充分利用图像本身的几何正则性。
图2 刻画了Wavelet 与Contourlet 的不同。
图2 Wavelet 与Contourlet 的对比文献[8]提出的Contourlet 变换是一种基于图像的几何性变换，能有效地表示contour 和纹理丰富的图像。
通过采用不可分离的滤波器组对图像进行多尺度、多方向展开，就可得到灵活的多尺度、局部化和方向性的图像表示。
对于N 个像素的图像而言，离散Contourlet 变换的快速迭代滤波器组算法需进行N 阶操作。
Contourlet 变换与二维Gabor 小波变换、方向性金字塔（the steerablepyramid）的主要不同之处是后两者无法在达到近似严格采样的前提下，每个尺度下进行不同个数方向的分解。
图3 给出了Contourlet 变换的流程图。
图3 Contourlet 变换的基本流程Contourlet 变换将多尺度分析和方向分析分开进行，首先用拉普拉斯金字塔（LP，laplacianpyramid）变换进行多尺度分析捕获点奇异性，接着使用方向性滤波器组（DFB，directional filter bank）将分布在同一方向上的奇异点合成为一个系数，捕获高频分量（即方向性）。
由于方向性滤波器本身不适合处理图像的低频部分，因此LP 的另外一个作用就是避免低频分量的“泄漏”（leaking）。
LP和DFB 二者的结合，就构成了Contourlet 变换的核心，“塔式方向滤波器组”（PDFB，pyramidal di第4 期李海峰等：基于Contourlet 变换的稳健性图像水印算法·89·rectional filter bank）。
图4 给出了Contourlet 变换一个可能的频率分解。
由于LP 和DFB 具备完全重构特性，因此其组合PDFB 也必然能实现完全重构。
由于LP 的冗余性，Contourlet 变换具有4 3的冗余度[9]。
图4 一个Contourlet 变换可能的频率分解的示例令I0表示输入图像，IJ 和Bj ( j =1,2,..J )分别表示低通子图像和LP 变换后的第j 个带通子图像。
第j 阶LP 将子图像j 1 I . 分解为一个低通子图像J I和一个带通子图像j B 。
每个带通子图像j B 被第j l阶DFB 进一步地分解为2l j 个带通方向性子图像( ),l jj k d ，0,1, 2l j 1 k = .. . 。
3 Contourlet 系数的数学统计模型建立准确的Contourlet 系数数学统计模型是设计最优的水印检测器的基础。
图5 绘出了采用 2 级LP 和最精细子带8 方向的Peppers 图像的Contourlet 变换以及精细子带Contourlet 系数的直方图。
由图可以看出，Contourlet系数的概率分布在零点处具有非常尖锐的峰并且在峰的两侧有重重的拖尾。
信号处理中，通常采用峰起（kurtosis）衡量信号的高斯性。
零均值随机变量x 的峰起定义为Kurt(x) = E{x4}. 3(E{x2})2 (2)其中，E{} . 表示数学期望。
对于高斯信号而言，峰起值为3。
Peppers 图像Conturlet 变换的第二级子带的各个子图像的峰起分别为31.7633、17.3588、25.3124 和28.3997。
显然，Contourlet 变换系数的边缘概率分布是明显的非高斯分布，使用高斯分布拟合Contourlet 变换系数是不合理的。
(b) 第二级LP 各方向子带系数的统计直方图图5 Contourlet 变换及其系数直方图提出采用零均值广义高斯分布（GGD, generalizedGaussian distribution）描述Contourlet 变换系数的概率分布，其概率分布函数为( ) exp( ) cX f x = A . β x (3)其中,2Γ(1 )A ccβ= , 1 Γ(3 )Γ(1 )ccβζ= , 10Γ(z) e tt z dt = ∫∞. . ,( z > 0 )。
ζ表示标准差，正实数c为形状参数。
当c =1和c = 2时，GGD 分别称之为拉普拉斯分布和高斯分布。
为了设计有效的水印检测器，必须准确的估计形状参数c 和标准差ζ。
文献[9]评价了传统的估计理论在估计大抽样和小抽样样本的GGD 模型时的准确性，结果表明ML 估计子非常适于拖尾分布。
因此，本文采用极大似然估计法估计广义高斯分布参数。
