基于离散小波变换和奇异值分解的盲水印算法

数字水印技术是解决多媒体数字产品版权保护与信息完整性的有效方法。提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的盲数字水印算法,算法利用小波变换和矩阵奇异值本身的特性,将Arnold变换后的水印信息量化地嵌入到原始图像小波低频子带分块奇异值分解后的向量中。实验表明,该算法具有较好的透明性和鲁棒性。     

基于Randon与Ridgelet变换的图像水印算法

提出一种数字水印算法,能够有效抵抗图像的几何攻击。为了提升水印抵抗旋转变换攻击的能力,利用原始图像的O°Randon变换为参照向量来判断出载体图像经受的旋转变换攻击并进行校正,使水印恢复同步。水印嵌入时先将原始图像进行小波分解,再将分解后的低频子带进行分块,对每一个块图像进行有限脊波变换。水印嵌入前先将水印进行置乱以提高安全性,再将二值水印一维化之后的每一位分别嵌入到脊波最大能量方向上。仿真实验结果表明,算法能有效抵抗噪声、滤波、压缩、旋转、剪切、缩放等图像攻击方法,抵抗各类攻击的能力较强。     

一种基于置乱和奇异值分解的鲁棒水印算法

本文针对数字水印的抗攻击性问题,提出了一种新的基于置乱和奇异值分解的算法.算法首先将水印和载体图像同时进行置乱加密,再将置乱后的图像进行分块,然后对每块进行量化奇异值分解,在特征域嵌入水印.将双置乱技术引入分块量化奇异值分解方法中,进一步提高了奇异值分解算法的鲁棒性.其中,采用分块和置化特征矩阵的方法不用计算整个图像的SVD,大大缩短了水印嵌入和提取的时间.     

彩色数字图像的版权保护

针对彩色数字图像的版权保护问题,提出了基于奇异值分解和离散的小波变换的彩色图像数字水印算法。算法将CIE-RGB色彩模式下的彩色图像转换到CIE-LAB色彩模式,然后将置乱后的水印嵌入到LAB色彩空间的L分量分块的小波分解低频系数的奇异值中。实验证明,该算法能够抵抗剪贴、拼贴、高斯噪声、JPEG压缩缩放、旋转等常用的图像处理的攻击,并且具有良好的不可见性和安全性。     

基于DWT和SVD的水印盲提取

为进一步提高盲水印算法的抗攻击性,提出了基于离散小波变换和奇异值分解的盲水印算法。首先对原始图像进行分块处理,再对分块后的图像进行二维离散小波变换并对低频子带进行奇异值分解,将混沌加密后的水印信息自适应地嵌入到分块矩阵的最大奇异值中,平衡了水印的鲁棒性和不可见性,同时实现了水印的盲提取,实验结果表明该算法具有很好的不可见性,且能有效地抵御JPEG压缩、噪声、剪切等各种攻击。     

一种高效的基于离散小波变换和最低有效位的数字水印技术

为了进一步提高数字水印技术的抗几何攻击的能力,提出一种基于离散小波变换域和最低有效位的盲水印算法。首先,对数字水印预处理和二值化处理之后,再把载体图像进行离散小波变换,将水印图像嵌入到一层离散小波变换低频系数的最低有效位。实验证明本文的算法水印的不可见性较好,在抵抗常见攻击和几何攻击具有较好的鲁棒性。     

一种改进的基于奇异值分解的水印算法

提出了一种改进二值图像数字水印算法。该方法是基于对灰度原始图像做三层小波变换,根据HVS特性选择适当的小波系数,使用SVD方法嵌入二值水印,提取时利用小波逆变换。经过数字试验结果证明,水印图像具有良好的透明性和鲁棒性。     

一种抗几何攻击的数字水印算法

针对水印同步问题设计了一种抗几何攻击数字水印算法。首先采用奇异值分解（SVD）的方法嵌入水印,然后利用SIFT算法提取已嵌入水印图像的特征点。在水印检测过程中,将可能遭受几何攻击的含水印图像与原含水印图像进行特征点匹配,找出任意三组匹配特征点,根据特征点尺度及位置关系估计图像可能遭受到的旋转、缩放及平移变换参数,将图像还原,实现水印重同步。实验结果表明,算法在兼顾水印嵌入的不可见性同时,具有较好的鲁棒性,能抵抗常见的几何攻击。     

基于DWT域自适应均值量化的彩色图像盲水印算法

本文以二维离散小波变换为基础,提出了一种新的盲水印算法.该算法采用均值量化的方式,在低频子带中分段嵌入二值水印信息,并且将该方法延伸到处理彩色图像水印的嵌入.除水印载体图像以外,水印的提取不需要任何其他附加信息.实验结果证明,该算法具有透明性好、嵌入信息量大的特点,并且能够较好地抵抗常见的数字水印攻击,如:JPEG压缩、图像剪切、椒盐噪声、高斯噪声等.该算法已经应用于电子印章产品中.     

基于小波变换多分辨特性的数字图像水印算法

文章利用小波变换的多尺度分析的特性,对载体图像进行小波变换,把其分解成多频段的子带图像;为了增强水印的安全性,采用置乱技术对原始水印图像进行加密,然后进行单尺度小波分解,提取其低频系数和高频系数,嵌入到载体图像的中频系数上。试验结果表明该算法在保证不可感知性的同时具有良好的稳健性和安全性,在多种恶意攻击和无意攻击下,仍然可以检测出完整的水印信息。     

一种新的改进Patchwork算法的彩色数字水印研究

本文提出了一种将彩色数字水印嵌入到彩色载体图像的新算法,利用改进的Patchwork方法将一级小波分解的水印图像的低频部分分别四次嵌入到经过离散余弦变换和离散小波变换后的载体图像的RGB分量中,提取的时候,将四次嵌入的低频分量取出并求平均值,用来作为水印的最终低频分量。经过实验验证,该算法对很多攻击具有很好的鲁棒性。     

基于混沌加密和HVS在数字水印算法中的应用

针对混沌系统和人类视觉特性改进一种鲁棒性数字水印算法。原始图像经过离散小波变换提取子带系数,二值灰度数字水印图像信号在嵌入时经过Logistic混沌映射预处理,结合人眼视觉特性,水印图像嵌入到重要的子带系数中,实验证明该方案对常见的图像处理如噪声、剪切、旋转等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于小波变换的数字图像水印算法的研究

提出一种猫脸（Arnold）置乱方法进行加密,以增强水印系统的安全性,再将载体图像进行小波多分辨率分解,由于嵌入低频子带的水印容易被提取,高频子带水印的鲁棒性不好,所以提出在宿主图像小波域的中频子带的适当系数嵌入水印信息,以达到优势互补。水印的嵌入采取量化调制的方式,使水印实现盲提取。     

基于压缩感知理论的图像水印算法

水印技术是保障图像安全的一项重要技术,为了克服当前图像水印算法存在水印信息嵌入量小、抗攻击鲁棒性差的缺陷,设计了基于压缩感知理论的图像水印算法。首先采用小波变换对原始图像进行预处理,分解为不同频率的子图像,并采用压缩感知算法对高频子图像进行压缩处理,提高图像传输效率;然后采用混沌系统对水印信息进行处理,产生水印序列,并将水印序列嵌入到低频子图像中,最后采用小波变换对嵌入水印的低频子图像和压缩后的高频子图像进行融合,得到嵌放水印的载体图像,并可以采用压缩感知理论的重构算法提取水印信息。与数字图像水印算法进行了对比测试,结果明,本文算法大幅度改善了水印信息的嵌入量,嵌入水印合的载体具有良好的透明性,而且对各种攻击具有较好的鲁棒性,具有十分显著的优势。     

基于图像置乱的DWT数字水印算法

研究了一种结合Arnold变换的DWT数字水印算法,该算法先将嵌入的水印置乱加密,然后嵌入到进行了离散小波变换的宿主灰度图像中。通过仿真实验证明,该算法置乱效果好,对嵌入水印后的图像进行压缩、剪切、旋转、添加各种噪声均表现出较好的鲁棒性。     

基于DWT的自适应水印算法研究

文章介绍了一种基于小波变换的自适应水印算法,该算法首先将二值水印图像置乱后经过降维操作转换成为一维序列,并用m序列作同步信号与水印序列一起组成嵌入序列,嵌入到音频信号的小波变换域低频系数中。实验表明,该算法具有较好的鲁棒性。     

基于MATLAB的数字水印嵌入系统

文章利用MATLAB语言及其小波工具箱,采用小波变换算法,开发数字水印嵌入系统,通过时原始静态图像和二值图像水印进行小波多分辨率分解。组合对应方向上的小波细节子图数据。从而实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印。     

一种基于DCT中频与图像置乱的数字水印技术

在本文中,结合Amold变换,提出了一种基于图像置乱变换和DCT中频的数字水印算法。首先对被隐藏图像进行Amold置乱,再利用算法把待隐藏信息嵌入到载体图像的中频系数。算法研究结果表明水印具有较好的不可见性及健壮性。对嵌入水印后的图像进行了攻击实验,实验表明该算法对于JPEG压缩具有较好的鲁棒性。     

基于HVS和DWT数字图像水印算法的研究

文章采用了一种基于离散小波(DWT)多分辨率分解的数字水印技术,研究了水印算法,将图像进行三级小波分解,产生三个高频带系列子图和一个低频带子图。由于人眼对高频信息的敏感度低于对低频信息的敏感度,因此,采用了把水印嵌入到小波图像中的高频系数中。通过MATLAB仿真实验实现了将水印信息嵌入到原始图像中的技术,再对含水印图像加椒盐噪声、高斯低通滤波和缩小50%再放大200%进行攻击以及JPEG压缩实验仿真,结果表明所提算法具有很好的视觉效果和鲁棒性。     

基于块奇异值分解的水印算法研究

奇异值分解是一种特殊的矩阵变换，并具有良好的性质。本文充分利用奇异值分解的特性，提出了一种新的基于块奇异值分解的量化水印算法和一种新的基于块奇异值分解的扩频水印算法。这两个算法都是通过对各个数据块的最大奇异值进行修改来嵌入水印，都可以根据待嵌入的水印信息量来调整分块的大小，算法的复杂度较低。其中的量化水印算法是含边信息的嵌入方法，可以实现盲检测。实验结果证明，基于块奇异值分解的水印算法对常规的图像处理攻击具有很好的鲁棒性，尤其是其中的量化水印算法。