基于小波包分解的数字图像水印算法研究

通过Shannon熵算法采用自下向上的搜索方法选取最优小波包基,分别对原始图像和水印图像进行小波包分解,把水印数据嵌入选定的原始图像小波包基中。经攻击实验表明,应用本算法所实现的水印不可见,较好地保持了图像的质量,同时显示了较强的鲁棒性。     

一种优化的图像水印技术

有效的图像水印应满足可认证性、隐蔽性、鲁棒性和安全性。水印是通过二维混沌加密算法加密有意义图像生成。水印嵌入过程中,结合峰值信噪声比和归一化互相关系数,精心设计适应度函数,运用遗传算法寻找最佳嵌入强度,将水印嵌入到原始图像的DCT系数,提高了水印的隐蔽性和鲁棒性。实验结果证明了所提优化图像水印的有效性。     

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。     

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。     

一种考虑水印特征隐藏三维数字图像保护方法

针对传统三维数字图像嵌入水印算法保留的水印特征信息过多,易被攻击的弊端,提出了一种考虑水印特征隐藏的三维数字图像保护方法,对于待加入水印的三维数字图像,引入分块DCT算法对原始图像进行水印特征隐藏处理并得到水印特征隐藏图元矩阵,再将水印图像通过BCH编码进行特征隐藏降噪压缩。根据设定的特征隐藏系数随机分配图元位置并插入原始图像中,得到包含特征隐藏水印的数据图像。仿真结果表明,该方法嵌入的特征隐藏水印不仅可抵抗多种不同类型攻击,比传统算法抗噪声攻击性提高了约25%,抗剪切攻击性提高了15%左右。     

基于图像小波域的自适应水印算法

提出了一种基于图像小波域的自适应水印算法。该算法利用图像的多分辨率分解技术,根据不同分层小波系数之间的相关性来构造水印,同时选取水印所要嵌入的子带并将所选取的子带划分成4×4大小的块,最后利用人类视觉模型将水印嵌入到所选取的图像分块系数均值上。实验结果表明,该算法能实现水印的盲检测,在保证水印不可见性的基础上最大限度地保证水印的鲁棒性。     

一种基于小波零树的图像盲水印算法

提出了一种基于小波零树结构的图像盲水印算法,算法在嵌入水印时通过JND门限控制水印嵌入强度,在保持水印不可见的同时提高了水印嵌入量,实验证明该算法具有良好的鲁棒性。     

数字水印提取的迭代学习辨识方法

针对结合混沌映射和多重混合的数字图像水印嵌入及提取问题,提出利用迭代学习辨识算法提取水印图像的方案。该方案将水印掩盖于混沌系统的参数中,以迭代学习算法重建原始水印图像。实验表明,运用所提出的迭代学习辨识算法能够从含水印图像中提取出完整的水印图像,给出的测试结果验证了学习算法抵抗常见几何攻击的能力。     

基于混沌细胞自动机的DWT域数字图像水印算法

主要提出了基于混沌细胞自动机的小波域数字图像水印算法。首先由混合光学双稳模型产生序列,其次产生的序列通过细胞自动机产生要嵌入的数字水印,同时将原始数字图像通过小波表变换,提取出其低频系数,并将水印信号嵌入其中。本文在嵌入过程中引入了尺度参数,实验表明随着参数的增大水印的不可见性减弱。     

一种基于小波域的数字水印算法

分析了一种小波域数字水印算法,利用人类视觉模型对算法进行了改进。选取一幅有实际意义的二值图像作为水印,在对原始图像进行多级小波分解后,通过修改中频系数来进行水印嵌入。实验证明嵌入水印后的图像具有更好的隐蔽性,并且对JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波等图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

基于混沌和分维的盲水印算法

把分形维数理论应用到数字水印中,提出了基于Chebysher混沌置乱和分形维数的自适应数字图像水印算法。首先将载体图像分块,计算每个小块的分形维数。然后将载体图像进行分块DCT变换,使用改进的邻域平均法,将经过混沌置乱后的水印信息嵌入到图像的DCT域中,并根据该小块的分形维数调节嵌入强度,实现了水印信息的自适应嵌入。提取水印时,实现了完全盲提取。MATLAB仿真结果表明,该算法具有较好的不可见性,对常见的图像处理攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于DCT的数字水印策略

提出了一种基于DCT变换的数字图像水印算法,将二值水印转化为一维序列,对水印序列进行一定的置乱,再对载体图像进行DCT变换,选择合适的位置将水印嵌入。算法不仅增强了水印信号的不可见性,而且具有较好的鲁棒性。     

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。     

基于分数傅立叶变换的图像数字水印算法研究

以静止图像为研究对象,文章提出了一种离散分数傅立叶变换（DFRFT）域的图像数字水印算法,该算法通过对载体图像进行某个级次的分数傅立叶变换,将加密水印嵌入到载体图像的分数傅立叶谱中,从而得到含水印的图像。实验结果表明,该算法实现了水印图像的不可见性,同时对常见的图像攻击具有较好的鲁棒性。     

一种自适应空间域图像数字水印算法

为解决空间域水印算法鲁棒性较差,水印提取复杂等问题,提出了一种自适应空域数字水印算法。建立了BP神经网络模型,通过学习、训练记忆每个图像块中像素之间的关系,可以实现嵌入强度的自适应调整以及水印盲提取。详细论述了水印嵌入和提取算法,对水印图像进行伪随机置乱,可以减少对宿主图像像素点的破坏,提高了提取水印与原始水印的相关度;利用对比度函数确定水印嵌入位置,并得到密钥信息用于水印提取。实验验证,峰值信噪比(PSNR)可以达到57;在JPEG压缩、噪声、剪切和旋转等常见的图像攻击下,归一化相似度(NC)均大于0.9。表明了所述算法的不可感知性和抗攻击性能。     

一种基于DWT与HVS的图像数字水印技术

本文基于数字水印对于版权保护的作用,从数字水印嵌入原理,嵌入水印信息要求出发,综合DWT(离散小波变换)对图像分解的特点,以及数字水印的鲁棒性与不可见性要求,提出一种基于DWT和HVS(人类视觉系统)的图像数字水印技术。这种数字水印方法在保证数字水印不可见性的同时,确保数字水印在对加水印图像进行JPEG压缩、加噪、中值滤波等处理具有较强的鲁棒性。     

一种直接在半色调图像上嵌入可见水印的算法

提出了一种直接在半色调图像上嵌入可见水印的算法,该方法适用范围广。它的优点是无需原始连续色调图像参与,而且不依赖于任何半色调化技术,适合于原始连续色调图像不可获得的情况下使用。由于码字搜索这一步要耗费大量的计算时间,所以速度较慢,但可以借鉴现有的矢量量化加速技术来提高处理速度,实验结果验证了该方法的有效性。