基于ASIFT和Contourlet变换的抗几何攻击视频双重水印算法

"该研究提出了一种基于仿射尺度不变特征变换(ASIFT)和轮廓变换的视频双重水印算法，旨在抵抗几何攻击。通过深入研究视频序列中的三维运动的人眼视觉掩蔽模型，确定了利用不同运动特性时的最大嵌入强度作为水印的视觉掩蔽阈值。接着，通过轮廓变换获取轮廓域的高低频子带系数。混沌水印序列被嵌入到高频子带中，以提高水印的抗攻击性和不可感知性。此外，低频子带则用于嵌入辅助信息，以增强水印的稳健性。" 在当前的研究中，主要关注的是视频水印技术的增强，特别是在抵御几何攻击方面的性能。视频双重水印算法是解决这一问题的关键，它结合了两种强大的图像处理工具：ASIFT和轮廓变换。 1. 仿射尺度不变特征变换(ASIFT)：ASIFT是一种扩展了尺度不变特征变换(SIFT)的方法，使其对仿射变换具有鲁棒性。在视频水印中，ASIFT能够帮助检测和校正由于几何变换（如旋转、缩放和剪切）引起的图像变化。这使得水印能够在各种几何失真的情况下保持稳定。 2. 轮廓变换：轮廓变换是一种多分辨率分析工具，它结合了小波变换的方向敏感性和多尺度分析以及离散余弦变换的空间局部性。在视频水印中，它将视频分解为不同频率的子带，使得水印可以分别在高频和低频部分嵌入，从而实现更好的视觉隐藏和对信号质量的影响最小化。 3. 人类视觉系统(HVS)掩蔽模型：研究者考虑了人眼对视觉信息处理的特点，建立了3D运动的视觉掩蔽模型。通过这个模型，他们能确定在不影响视觉体验的前提下，可以嵌入的最大水印强度。 4. 混沌水印序列：使用混沌理论生成的水印序列具有高度的随机性和复杂性，这使得水印更难被检测和去除，增强了其安全性。 5. 双重水印策略：在高频子带嵌入主水印，提供抗攻击能力；在低频子带嵌入辅助信息，增加了水印的稳健性。这种策略确保即使一部分水印受损，仍能通过辅助信息恢复原始信息。 该研究通过综合应用ASIFT和轮廓变换，结合对人类视觉系统的理解，提出了一种有效的双重水印算法，提高了视频水印的抗几何攻击能力，并在保持视频质量的同时，保证了水印的隐藏性和恢复性。这对于数字版权保护、内容认证和原始视频源的追踪具有重要意义。