图像的可逆水印算法研究
基于深度学习的图像去水印算法研究
基于深度学习的图像去水印算法研究一、绪论随着数字水印技术的广泛应用，水印去除成为了数字图像处理领域的一个重要研究方向。
图像去水印的目标是去除图片中加入的水印信息，即将水印区域覆盖或修复成原始图像。
随着深度学习技术的不断提升，基于深度学习的图像去水印算法已经成为研究热门。
本文将介绍基于深度学习的图像去水印算法的研究现状、方法以及未来发展方向。
二、基于深度学习的图像去水印算法研究现状在图像去水印方面，传统方法主要包括基于纹理的方法、基于形态学的方法、基于频域的方法等。
这些传统方法对具体的水印类型和数据集比较敏感，去除效果不稳定。
而深度学习技术则可以通过数据自主学习并提取高阶抽象特征，从而得到较为稳健和鲁棒的去印结果。
深度学习算法主要有卷积神经网络、自编码器、生成对抗网络等。
其中，基于卷积神经网络的水印去除方法是目前主要研究方向之一。
这类算法通常采用类似于超分辨率重建的思路，使用深度学习网络去学习两对数据（带水印图像和对应的原始图像），并通过反卷积操作对输入的带水印图像进行重建，从而去掉水印。
网络的输入通常是一个低分辨率的带水印图像，输出为与去水印图像分辨率相同的无水印图像。
三、基于深度学习的图像去水印算法方法1. 常见的数据集和网络结构a. 数据集准确的数据集对深度学习算法至关重要。
水印去除算法中常用的数据集有：CC2014、VIS4、NC2016 等。
这些数据集通常包含两个文件夹：一个是带水印的图像，另一个是对应的无水印图像。
b. 网络结构卷积神经网络通常由若干个卷积层、池化层、全连接层构成。
在图像去水印方面，卷积神经网络的架构一般包含编码器和解码器两部分。
编码器将输入图片进行特征提取和压缩，解码器将经过编码器处理的低分辨率的带水印图像进行重建，还原为与原始图像分辨率相同的无水印图像。
此外，还可以在编解码器之间添加一些中间层，如混合层、池化层等。
2. 基于深度学习的图像去水印算法实现a. 训练网络模型通过制定好训练集和测试集，创建目标网络模型并把训练数据导入网络进行训练，最终可以获得训练好的模型。
基于SURF的ROI区域的可逆水印算法
基于SURF的ROI区域的可逆水印算法SURF（Speeded Up Robust Features）是一种广泛应用于计算机视觉领域的特征提取算法，其特点是具有较高的速度和鲁棒性。
本文将基于SURF算法设计一种在ROI（Region of Interest，感兴趣区域）上可逆实施水印算法。
我们需要对原始图像进行SURF特征提取。
这一步骤将通过检测图像的尺度不变特征点，提取出图像的关键点和对应的特征向量。
SURF算法是一种基于图像的局部灰度变化信息进行特征点提取和匹配的方法，通过寻找能够在不同尺度上稳定的局部特征点，从而实现对图像的描述和匹配。
接下来，在ROI区域上实施可逆水印嵌入。
根据ROI的位置信息，将ROI从图像中提取出来。
然后，对ROI区域进行嵌入水印操作。
在嵌入水印的过程中，我们使用LSB（Least Significant Bit）替换算法。
具体步骤如下：将水印图像按照一定的算法进行二值化处理，获得水印二值图像。
然后，将水印二值图像的像素值按照从左到右、从上到下的顺序与ROI区域中的像素值进行LSB替换操作。
在此过程中，将水印的信息嵌入到ROI区域的像素中，从而实现水印的可逆嵌入。
完成水印嵌入后，进行特征点的匹配和校验。
通过SURF算法提取出嵌入水印后的图像的特征向量，然后与原始图像的特征向量进行匹配。
对于每个匹配的特征点对，计算其特征向量的差异程度，从而判断图像是否经过水印嵌入。
如果差异程度很大，则可以认定图像经过了水印嵌入操作。
在水印提取过程中，首先进行特征点的匹配。
根据匹配结果，获得特征点对应的ROI区域，并提取出ROI区域的像素值。
然后，对提取的像素值进行逆LSB替换操作，从而得到嵌入的水印图像。
通过比较嵌入的水印图像和提取的水印图像，判断水印是否成功提取。
如果两者相同，则说明水印提取成功；如果两者不同，则说明水印提取失败。
本文基于SURF算法设计了一种在ROI区域上可逆实施水印算法。
基于SURF的ROI区域的可逆水印算法
基于SURF的ROI区域的可逆水印算法
基于SURF的ROI区域的可逆水印算法是一种基于尺度不变特征(Scale Invariant Feature Transform，SURF)的图像水印算法，它可以对ROI区域进行可逆的隐蔽嵌入和提取。
ROI(Region of Interest)区域指的是图像中具有特殊意义和重要性的区域，如人脸、商标等。
该算法的主要步骤如下：
1. 特征提取：使用SURF算法提取图像的特征点和特征描述子。
SURF算法是一种快速且具有尺度不变性的特征提取算法，可以有效地提取图像的关键特征。
2. ROI区域选择：根据应用需求和图像内容，选择ROI区域。
可以手动选择或使用目标检测算法自动选择ROI区域。
3. ROI区域特征点匹配：将水印图像与原始图像的ROI区域进行特征点匹配，以找到ROI区域在原始图像中的位置。
4. 水印嵌入：将水印信息通过一定的算法嵌入到ROI区域的特征描述子中。
为了保证可逆性，嵌入的水印信息应该具有一定的冗余性和容错性。
5. 水印提取：根据嵌入算法，从ROI区域的特征描述子中提取水印信息。
通过以上步骤，基于SURF的ROI区域的可逆水印算法可以实现对图像中ROI区域的隐蔽嵌入和提取，而不会对图像的其他部分产生明显的影响。
这种算法不仅能够保护图像的版权安全，还可以对ROI区域进行验证和认证。
可逆水印算法
可逆水印算法是一种在数字图像或视频中嵌入水印信息，并能够完全恢复原始图像或视频 的算法。与传统的不可逆水印算法不同，可逆水印算法允许在保护数据完整性的同时，实现 信息的完全可恢复性。
以下是一种常见的可逆水印算法的简要步骤： 1. 水印嵌入：选择一种合适的嵌入策略，将水印信息嵌入到原始图像或视频中。嵌入过程 通常包括对原始数据的变换、嵌入水印信息和反变换等步骤。嵌入时需要考虑到水印的鲁棒 性（抗攻击能力）和容量（嵌入的信息量）之间的平衡。
可逆水印算法
2. 水印提取：根据嵌入时的算法和密钥，从带有水印的图像或视频中提取出水印信息。提 取过程通常包括对带水印数据的变换、提取水印信息和反变换等步骤。提取时需要确保提取 的水印信息与嵌入时的水印信息一致。
3. 恢复原始数据：根据提取到的水印信息和原始数据，进行逆向处理，恢复出原始的图像 或视频数据。恢复过程通常包括对提取到的数据的反变换和修复等步骤。
可逆水印算法的设计需要考虑到嵌入容量、鲁棒性、可逆性和安全性等因素。不同的可逆 水印算法可能采用不同的景。
可逆水印算法
需要注意的是，可逆水印算法的实现和具体细节可能因算法的专利、商业保密或学术研究 等原因而受到限制。在实际应用中，建议参考相关的学术文献、专利或商业解决方案，以获 取更详细和准确的可逆水印算法信息。
浅谈用于图像认证的可逆数字水印
浅谈用于图像认证的可逆数字水印摘要:采用数字水印对医学图像、军事图像进行认证时,由于这类图像对图像完整性要求极其严格,故在图像通过认证后,其中所嵌入的水印信息必须被完全清除,此时必须采用可逆数字水印方案。
本文介绍了实现可逆数字水印的方法原理,在此基础上,叙述了两种分别用于图像完全脆弱认证和半脆弱认证的可逆水印算法。
关键词:图像认证可逆数字水印引言在互联网日益普及的今天,数字图像的发布及传播更为便捷及迅速,不过随之而来的是一系列十分严峻的问题:通过数字图像处理软件,人们可轻而易举地对数字图像进行肆意的修改,此时眼见不再为实。
另外,数字图像的易复制特性使得它们可被人们随意地拷贝使用,这就有可能会引发图像版权的归属纠纷。
为了解决这些涉及数字图像信息安全的问题,一种称之为数字水印的技术出现了。
图像数字水印技术是指将特定的数字、文字等信息(统称为水印)嵌入到图像中,最终生成含水印的图像,通过对含水印图像中的水印进行提取并根据一定的规则进行判断,就可以获悉数字图像的版权所有者或者图像本身是否已遭受更改,从而达到版权保护、图像真伪认证的目的。
目前用于图像认证的水印称之为脆弱水印,根据是否能容忍一些正常的信号处理操作,这种水印还可进一步细分为完全脆弱水印和半脆弱水印,相较而言,半脆弱水印因其对一定程度的正常信号处理操作(对图像而言,尤指JPEG压缩)鲁棒,故更具有实际应用意义。
传统脆弱水印算法的嵌入策略是不可逆的,故采用这些算法实现的水印图像,在图像通过验证之后,其中所含的水印信息无法彻底地从水印图像中清除。
事实上,数字图像任何细微的变化在医学方面有可能会导致医生对病人病情的误诊,而在军事应用领域则可能造成对敌情的误判,从而制定出错误的作战策略,故对于这类图像的认证,一个最基本的要求就是水印图像在被证实为真实无误后,应该能够将嵌入其中的水印信息全部抹除,从而完全地恢复为原始图像。
显然采用常规的嵌入算法无法达到这一要求,此时必须使用可逆水印算法。
数字图像水印算法研究与实现
数字图像水印算法研究与实现随着数字化的普及，网络媒体的迅猛发展，信息的传播越来越容易，而原创者的作品权益反而受到了侵犯。
在这种情况下，数字图像水印成为了保护版权的有效手段。
数字图像水印就是将一些特殊的信息嵌入到数字图像中的一种技术。
这篇文章主要介绍数字图像水印算法的研究与实现。
一、数字图像水印的分类数字图像水印主要分为可见水印与不可见水印两种。
在可见水印中，信息直接嵌入到图像中，可以被人类肉眼直接通过观察看到。
而不可见水印则是将信息隐秘地嵌入到图像中，对于人类眼睛来说看不出来。
因为可见水印的安全性不高，通常不会使用在保护版权这种敏感的领域，而不可见水印则更容易被广泛应用。
二、数字图像水印的嵌入过程数字图像水印的主要过程分为嵌入和提取两个过程。
在嵌入过程中，需要选定一些位置作为水印的嵌入点，然后将水印信息嵌入到这些点中。
具体的嵌入过程包括以下几个步骤：1. 对图像进行预处理：将图像转换成灰度图像或二值图像，以便更好地进行处理。
2. 选择嵌入点：选择一些图像中的像素点用来嵌入水印信息。
通常选择的像素点要符合一些特定的规则，比如保证水印信息容易提取，嵌入点分布均匀等。
3. 生成水印信息：生成需要嵌入的水印信息。
水印信息可以是一些文字、数字、图片或者其他的信息。
4. 对水印信息进行转换和编码：将水印信息转化成数字信号，然后进行编码。
常用的编码方式有Huffman编码、压缩编码等。
5. 嵌入水印：将编码后的水印信息嵌入到选择的像素点中。
嵌入方式通常分为直接覆盖、加法混沌、小波变换等方式。
三、数字图像水印的提取过程数字图像水印的提取过程是将嵌入的水印信息从图像中提取出来的过程。
提取的过程其实是嵌入过程的逆过程，包括以下几个步骤：1. 对图像进行预处理：和嵌入过程一样，需要将图像转换成灰度图像或二值图像，才能更好地进行处理。
2. 选择提取点：选择嵌入点对应的提取点。
3. 提取水印信息：从提取点中提取嵌入的水印信息。
浅谈用于图像认证的可逆数字水印
Ｓｃｉ ｅｎｃｅ ｅｎ Ｔｅ ｄ ｃｈｎ Ｏ Ｉ ｎｏｖａｔｏｎ ＯＩ ｇｙ ｎ ｉ Ｈｅｒ ｄ ａｌ
Ｔ 技 术
浅 谈 用 于 图像 认 证 的 可逆 数 字水 印 ①
吴 晓 云 （ 东商学 院信息学 院 广州 ５ ３ ０） 广 １ ２ ０ 摘 要： 采用数字 水印对 医学图像 、 事图像进行认证 时 ， 军 由于这 类 图像对 图像完 整性要求 极其严格 ， 故在 图像 通过认 证后 ， 其中所嵌入 的水 印信息必须被 完全清除 ， 此时必须采 用可逆 数字水 印方案 。 本文介 绍 了实现可逆数 字水 印的方法原理 ， 在此基础上 ， 叙述 了两种 分别 用于 图像完 全脆 弱认证 和半 脆 弱认 证 的可逆 水 印算 法 。 ・ 关键 词 ： 图像认证 可逆数 字水印 中图分类 号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ ０ ３ ８ 文献标 识 码 ： Ａ 文章编号 ： ４ ０ （ ０ １０ （ ） ０ Ｏ ０ １ － ９ Ｘ ２ １ ） １ａ－Ｏ － １ ０ ７ ８ ３
印算 法 。 目前 可 逆 水 印 的 研 究 已得 到 人 们
的广 泛 重 视 ， 多 可逆 水 印算 法 被 提 出 。 众 本 文 在 此 首 先 介 绍 两 类 实 现 可 逆 水 印 的 方法
图 １ 基 于 无 损 数据 压 缩 的 可逆 水 印 原 理
原 理 ： 基 于 无 损 数 据 压 缩 的 可 逆 水 印和 即 基 于 图 像 小 波 系 数 直 方 图 修 改 的 可 逆 水 印 ， 此基 础 上 ， 述 了 基 于这 两种 方 法 实 在 叙
目前 用 于 图像 认 证 的 水 印 称 之 为 脆 弱
涉及 数 字 图 像 信 息安 全 的 问 题 ， 种 称 之 一
可逆数字图像水印的典型算法及评价标准
基金项 目： 国家 自然科学基金 （ ６ １ １ ０ ０ ２ ３ ９ ） ； 陕西省 自 然科学基金 （ ２ Ｏ ｌ １ ｊ Ｑ ８ ０ ０ ９ ） ； 陕 西省科技新星计划项 目（ ２ ０ １ １ ｋ ｊ ｘ ｘ ｌ ７ ） 作者简 介： 邵利平 （ １ ９ ７ ８ 一） ， 男， 陕西师范大学计算机科学学 院副教授 、 博 士、 硕士研究 生导师 ， 中国计算机学会 、 电子学会 和图象 图形 学会会员 ， 主要研究方 向为信息隐藏 、 可视分存 、 图像加 密和稀疏表示等．
邵利 平 ， 王
摘
峰
（ １ ． 陕西 师范 大学 计算机科学学 院； ２ ． 西安华 为技术有 限公 司， 西安 ７ １ ０ ０ ７ ５ ）
要： 目前数字 图像水印研 究热点 中的可逆数 字图像 水印， 相对于传统 图像水 印， 不仅要 求水印可 以嵌入 到
载体 图像 中， 而且要 求待嵌入 的水印在提取之后 ， 原始 载体 图像 可完整恢 复． 可逆数 字图像水 印的这种特性 ， 使得
其在 医疗、 军事、 司法等对 图像 完整性和真 实性要求特别 高的领域具有广泛的 实际应 用价值 ． 本 文剖 析 了基 于像 素 对的差值扩展算 法、 基于矢量的差值扩展 算法、 基 于预测误差调节的可逆水印算法 、 基 于直方 图移位 的可逆 水印算
法共 ４种 空域典型 可逆水 印算 法和 ２种典型的频域可逆水印算法 ： 基 于整型 Ｄ Ｃ Ｔ系数 和直方图修 改的可逆 水印算
空 域可 逆水 印计算 复 杂度低 ， 但 由于对 空域像 素值 直接 修改 ， 容易 影 响含水 印 图像 的视 觉质量 ．
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图 １ 作为一个例子来展示． ２．１．２ 使用二进制秘密信息每一位的信息替换为相应的矢 量数据最低有效位， 假设能够嵌入秘密信息的二进制序列 ［０１１０００１００］，替换过程如图 ２ 显示了．
在嵌入过程中，我们需要考虑如何把水印序列 Ｗ 嵌入 到载体图像 （Ｉ ｉ，ｊ）中．为了解决这个问题，首先，我们需要通 过平移把 Ｄ（ｉ，ｊ）差分图像函数在点±（ｐｌ＋１）和点±（ｐｈ＋１） 的直方值清空． 如果 ｐｈ 的值小于或者等于差分图像函数在 某一点的像素值，我们就要把原始载体图像中所有奇数列 所对应的像素值加上 ２．如果 － ｐｈ 大于或者等于差分图像函 数在某一点的像素值，就要把原始载体图像中所有对应的 奇数列对应的像素值减去 ２．最后，把修改后的差分图像函 数记为 Ｊ（ｉ，ｊ）．
数字水印技术的基本思路是在现今流行的数字技术产 品（数字视频、数字图像和数字音频等）中嵌入不可见或者微 小的信息，用来证明数字产品的一些版权问题归属和拥有 权等，信息隐藏技术包含了数字水印技术，在实际应用中， 数字水印技术常被用来标注和证明产品的真实可靠性，证 明是否盗版行为或者为客户提供一些附加的产品信息 ［１］．经 通过将近 ２０ 年的研究，数字水印技术已渐渐发展成熟．在目 前，大多数研究者们的目光主要集中在数字图像水印研究 方面，对音频水印的研究的关注就相对于来说比较少了． 1 可逆水印算法的优点
现代科学技术的不断发展，水印技术也在不断前进，可 逆水印算法是在数字水印算法的基础上形成的，但是它可 以更好的填补传统数字水印算法的缺陷．可逆水印算法为分 析信号提供了更加精确的方法，它首先是把信号频带进行 划分，一般都是划分为多个层次，然后进一步分解数字转换 没有细分的高频信号，并提取信号特征自适应选择相应的 频带，匹配信号谱，这样可以改善的时频分辨率．可逆水印算 法可以在保持大小不改变的情况下，进行冗余的传递，是因 为它保证了表示这些信息能量所需要的系数的个数的不改 变，这也就是说数字水印中的信息并不是在数字图像的分 解系数组中平均分布的，同时这些系数之间又是存在着相 互制约的关系的，这是一个很好的混合操作，使得传统的攻 击— ——基于数理统计方法创建没有效果． 2 图像可逆水印算法研究 ２．１ 图像的 ＬＳＢ 算法
图２ 将包含机密信息的二进制数据转换成十进制像素值，从 而获得包含机密信息的图像，如图 ３ 显示．
图３ ＬＳＢ 算法提取水印步骤如下： 将隐藏秘密信息十进制像素转换成二进制数据，如图 ４ 显示．
图４ 将二进制数据的最低有效位提取出来，即为秘密信息 序列［ ０１１０００１００ ］．如图 ５ 所示．
图１
第 ２８ 卷 第 １２ 期（上） ２０１２ 年 １２ 月
赤 峰 学 院 学 报（ 自 然 科 学 版 ） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｆｅｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ）
印算法研究
杨超
（烟台职业学院，山东 烟台 ２６４６７０）
摘 要：本文研究了当前数字水印领域的可逆水印这个热点问题，介绍了可逆水印算法的优势、探讨了图像的可逆水 印算法，对维护完整的图片、图片所有权的归属和图片的保密作了研究．
关键词：图像；可逆水印算法；研究 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３－ ２６０Ｘ（２０１２）１２－ ００２６－ ０２
在对差分图像函数进行修改后，就需要通过修改后的 差分图像函数的直方图间接的修改原始的载体图像，在其 中嵌入进水印序列．首先，逐个点逐个点的查询修改后的差 分图像 Ｊ（ｉ，ｊ），在查询的过程中，如果遇到某一点的像素值 为±（ｐｈ＋２）或者±ｐｌ，在此需要考察准备被嵌入的水印序列 位．如果水印序列位为 １，那么 Ｊ（ｉ，ｊ）在这一点的值就要被修 改：如果水印序列位为 － ｐｌ，那么 Ｊ（ｉ，ｊ）在这一点的值就要减 去 １ 最终变为 －（ｐｌ＋１），就是把初始载体图像中的奇数列所 对应的像素点减 １；如果水印序列位为 ｐｌ，那么 Ｊ（ｉ，ｊ）在这 一点的值就要加上 １ 变为 ｐｌ＋１，就是把初始载体图像中的 奇数列所对应的像素点加 １；如果水印序列位为 ｐｈ＋２，那么 Ｊ（ｉ，ｊ）在这一点的值就要减去 １ 变为 ｐｈ＋１，就是把初始载体 图像中的奇数列所对应的像素点减 １；如果水印序列位为 － （ｐｈ＋２），那么 Ｊ （ｉ，ｊ） 在这一点的 值 就 要 加 上 １ 变 为 － （ｐｈ＋１），就是把初始载体图像中的奇数列所对应的像素点 加 １．而如果水印序列位为 ０，那么 Ｊ（ｉ，ｊ）在这一点的值就不 需要做任何修改．接着查询，一直持续到 Ｊ（ｉ，ｊ）中第二次出 现像素值±ｐｈ 或±ｐｌ 为止，接着依然根据水印序列位的值， 进行新一轮的循环修改中．循环修改结束后，被嵌入水印后 的载体图像的奇数列 Ｉｗ（ｉ，２ｊ＋１）是可以有下面的推导得出
图５
－ ２６ －
２．２ 基于差分图像的可逆水印算法 在差分图像的基础上建立的可逆水印算法可以实现通
过预处理过程和嵌入过程， 提取和恢复过程中等等来实 现［３－ ４］． ２．２．１ 预处理过程
对于已经得到的差分图像函数 Ｄ（ｉ，ｊ），可以求出其直 方图的最高值点 ｐｍ，那么 ｐｍ 和 － ｐｍ 是在差分图像像素图 形之中出现的最大数，我们可以把这个最大数记为 ｍｐｍ．接 下来，我们就要考察 ｐｍ 点在直方图上的上下相邻近的点 （即为 ｐｍ－ １、ｐｍ＋１）．把 ｐｍ－ １、ｐｍ＋１ 对应的直方值找出来，取 其中较大者，可记为 ｍｐｍｎ，相应的像素值（ｐｍ－ １ 或 ｐｍ＋１）可 记为 ｐｍｎ． 这样我们就可以直接地比较 ｐｍ 和 ｐｍｎ 的大小， 其中较大者要记为 ｐｈ，对应的直方值要记为 ｍｐｈ，相对较小 者要记为 ｐ（ｌ ｐｈ＝ｐｌ＋１），较小者的直方值要记为 ｍｐｌ．接下来 我们就要考虑嵌入水印的问题，这里我们是通过移动 ＰＳＮＲ、ｐｈ（＝ｐｌ＋１）和 ｐｈ＋１，以及 ｐｈ＋２ 这四点的直方值来实 现的．这样一来，我们知道的嵌入容量就为 ｍｐｈ＋ｍｐｌ． ２．２．２ 嵌入过程