基于深度视觉注意机制的可逆水印及评价方法

As an effective way to protect copyright for digital image, reversible watermarking can losslessly recover the content of host image, and satisfies the requirement of content losslessness in the field of medical, remote sensing, and so on, showing wide application prospects. However, with the development of piracy techniques and skills, reversible watermarking is challenged to protect the sailent image content, improve the robustness and appropriately assess the 2D watermark. Therefore, this project exploits the visual attention characteristics of human eyes, and thus studies the reversible watermarking and assessment based on deep visual attention mechanism from three aspects which include region construction for watermark embedding, watermark embedding and extraction, and 2D watermark assessment. Specifically, a deep visual attention model is first used to construct the watermark embedding regions in the frequency domain. Secondly, the multi-scale feature points are optimally selected with a deep sailency constraint. Following this, a double effect zero-watermarking algorithm is designed via geometry invariant regions, which improves the robustness against the common image processing operations and geometric attacks. Finally, by combining the deep learning and support vector regression techniques, a similarity metric is developed for assessing 2D watermark, and thus provide copyright identification with appropriate evidence. This project will not only complete the theoretical framework of reversible watermarking, but also provide the theoretical basis and technical support for copyright protection of digital images.

作为数字图像版权保护的有效手段，可逆水印技术能够无损恢复宿主图像内容，最大限度地满足医学、遥感等领域对内容无损的要求，具有更为广泛的应用前景。然而，随着盗版技术与手段的发展，保护图像显著内容、增强水印鲁棒性及公正评价2D水印成为可逆水印亟待解决的难题。为此，本项目拟结合人眼的视觉注意特性，从水印嵌入区域构造、水印嵌入与提取以及水印评价等三个环节出发，研究基于深度视觉注意机制的可逆水印及评价方法。首先，利用深度视觉显著模型实现频域水印嵌入区域的构造；其次，基于深度显著性约束进行多尺度特征点的优化筛选，在此基础上，设计几何不变域的双效零水印以增强水印抵抗常规图像处理与几何攻击的鲁棒性；最后，结合深度学习与支撑向量回归设计2D水印相似性度量测度实现2D水印的评价，从而为版权鉴别提供公正合理的辨识依据。本项目的研究将进一步完善可逆水印的理论框架，为数字图像版权保护提供理论依据与技术支撑。

随着“数字化”与“网络化”进程的不断推进，数字媒体的版权保护与内容认证已迫在眉睫。针对这一问题，可逆水印技术应运而生，成为近年来备受关注的前沿研究领域。它首先利用人类感知及数字图像自身冗余，通过无损嵌入的方式将版权认证等信息作为水印隐藏到宿主图像中；然后，通过对水印的检测与分析，可以确定版权所有者、认证图像真实性以及跟踪侵权行为等。本项目结合人眼视觉注意的生理-心理特性，设计能抵抗常规图像处理与几何攻击的鲁棒可逆水印及评价方法，进而实现数字图像的版权鉴别，研究内容及成果包括：. 可逆水印生成方面：开展了基于虹膜特征的水印生成方法研究，在分析虹膜图像特征与现有方法缺陷的基础上，研究了基于主动轮廓模型与边界约束的虹膜分割方法，同时，设计了基于扇形采样的自适应虹膜水印生成方法，有效实现了基于生物敏感性的水印生成，克服了现有无意义水印的缺陷与弊端。.可逆水印嵌入与提取方面：鲁棒可逆水印嵌入方法的设计需要考虑两个因素：可逆性与鲁棒性。前者用于实现无攻击情况下水印与宿主图像的无失真恢复，而后者确保了水印抵抗常规图像处理与几何攻击的鲁棒性。针对目前可逆水印方法抵抗几何攻击等复杂攻击较弱、水印容量及含水印图像视觉质量有限的缺点，借鉴零水印的设计思想，利用多尺度空间特征点、非负矩阵分解等理论与技术，研究了基于特征区域几何优化的鲁棒可逆水印嵌入与检测方法，基于局部图像内容的鲁棒可逆水印方法、基于非负矩阵分解的频域鲁棒图像可逆水印方法、基于图像局部区域的脆弱可逆水印方法、基于特征区域零嵌入的鲁棒可逆水印方法等，满足了水印在实际应用中可逆性与鲁棒性的需求。. 可逆水印评价方面：在版权保护的应用中，Logo等版权标识会以2D水印的形式嵌入到宿主图像中，通过对水印的评价进行版权鉴别。在研究现有可逆水印算法的基础上，建立了一个完整的数字图像鲁棒无损信息隐藏综合评价系统，有效实现了不同可逆水印方法的评价。