基于相关检测的空间域盲数字水印算法

在数字图像水印的通信模型的基础上,对水印图像置乱以提高水印图像的抗干扰能力.再使用m序列扩频码调制水印,将水印嵌入到数字图像相应的空间域.水印的检测通过wiener滤波对原图像进行估计,求得估计图像与水印图像的差值,再与原扩频码进行相关检测,从而不需要原始图像.实验结果表明,新的算法在保证水印的不可见性的同时,实现了盲检测,同时对亮度N对比度等图像增强及噪声干扰等攻击也具有较好的稳健性.     

一种基于有限脊波变换的数字图像水印算法

提出了一种基于有限脊波变换域实现图像水印的方法。其优点是良好的稳健性和层次性的检测方法。这种算法充分利用有限脊波变换的特点,把原始图像和水印分解成多频段的图像来嵌入水印。检测时,把加了水印的图像分解,通过计算处理每一层取得所有的有关信息。     

基于双重水印的图像篡改检测算法研究

双重水印嵌入算法是在当前数字水印技术和信息隐藏技术研究成果的基础上,结合变换域和空间域方面的技术理论,对需要保护的图像进行双重水印嵌入。该算法充分发挥变换域算法水印鲁棒性好、抗攻击能力强和空间域算法水印嵌入量大的优势。采用图像分块检测算法,可降低篡改检测的虚警率,提升检测的精确度和水印的抗攻击性能。基于双重水印的图像篡改检测算法可以很好地对数字图像的真实性和完整性进行验证。     

基于混沌映射的小波域可读水印

提出了一种基于混沌映射的小波域公开水印算法,该算法中水印是一幅有意义的二值图像,水印嵌入前利用混沌序列进行混沌调制.在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统模型的基础上,在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息,并且检测时不需要原始图像和原始水印.实验结果表明,此方法是一种行之有效的图像版权保护方法.     

基于小波压缩的彩色图像半脆弱水印认证

提出了一种彩色图像半脆弱水印认证方案,该方案彩色图像转换成灰度图像,并进行了小波压缩后,获得水印图像;在水印嵌入时,首先将彩色图像从RGB空间转换到HSV空间中,对饱和度S分量进行了DCT变换后,获取低频分量,作为水印嵌入的位置,然后将水印图像进行基于奇异值分解算法,从而嵌入水印;在生成认证码阶段,首先对嵌入水印后的图像矩阵中的元素的低位置零,将嵌入水印后的图像进行了HASH运算,生成认证码,并进行了基于LSB运算实现认证码隐藏;为检测该方案的鲁棒性和脆弱性,进行了实验。结果表明,该方案对JPEG、叠加噪声攻击能体现出较好的鲁棒性,对篡改攻击能准确检测和确定篡改的位置,符合半脆弱水印认证的要求。     

基于模运算的数字水印算法研究

介绍了数字水印的分类，提出了一种基于模运算的数字水印算法。该算法具有很好的性能：水印隐藏的效果好，凭借人类的视觉系统无法看出与原图像的差别；可以有效地抵抗JPEG等压缩编码的破坏；可以依靠部分图像检测水印，在图像受到损坏的情况下，仍可以检测到水印信息；检测水印时受到口令的限制，不知道口令的人无法正确恢复水印；检到水印时不需要原始图像。     

基于小波包分解的自适应盲脆弱水印算法

提出了基于图像内容自嵌入功能的脆弱水印算法．算法的新颖之处在于能区分图像内容、水印还是两者同时被篡改,由原图像高7位的一级小波低频系数量化得压缩图像,转换成二进制作为水印,混沌置乱加密后嵌入到原图像的LSB．认证时,由认证图像高7位制作的水印与提取水印的差值来确定图像是否遭到窜改,可定位篡改位置．实验结果表明：与Y-M算法相比峰值信噪比提高了5个dB,与WONG算法相比峰值信噪比提高了3个dB,实现了盲检测,而且该算法能够检测常见的攻击如噪声、几何剪切、滤波等．     

基于DCT频域数字图像水印算法研究

DCT变换域数字水印算法是目前研究最多的一种数字水印,它具备鲁棒性强、隐蔽性好的特点。基于DCT频域数字图像提出了一种新的水印算法,通过在图像时空域设定水印标志区,标定嵌入水印的位置,在进行水印检测时,利用特定的"与"操作、图像矩阵贴补,重新标定出原矩阵,然后,便可进行水印相关检测。可以很好地解决多数频域水印算法所欠缺的剪切鲁棒性等问题。     

一种基于脊波变换域的有意义图像盲水印算法

提出了一种将一幅二值图像信息嵌入到脊波变换域的盲水印算法。根据文[1]，水印被自适应嵌入到选定的脊波频带系数中。水印检测利用相关检测器，且不需原图像，实现了盲检测。通过实验证明了该算法的隐蔽性和鲁棒性。     

一种基于Radon变换的图像零水印算法

提出一种基于Radon变换的抗旋转和缩放攻击的零水印算法,检测时可利用Radon变换完成几何校正。该算法利用原始图像低频子图和置乱后水印图像得到提取矩阵,并生成密钥图像。提取时可根据密钥图像来提取水印,增强了水印的安全性。实验仿真结果表明,此方法有较强的鲁棒性,而且透明性很好。     

混沌系统盲水印模型

为了解决目前水印加密系统中存在的单一混沌加密算法安全性能差,而高维混沌加密又公式复杂、计算量大的问题,提出了一种复合混沌加密算法.算法首先将彩色载体图像由RGB空间转换到YCbCr空间,通过在图像的y分量上实施3级小波分解后,提取小波变换的低频分量作为水印的嵌入区域;然后利用Cat映射、Logistic映射和扰动作为复合混沌发生器,用以将水印图像加密,再将加密后的水印图像嵌入到小波变换的低频区域;在水印检测过程中利用已知的密钥对水印进行重构.实验结果证明,设计实现的加密和水印嵌入算法具有计算量小,可以抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等攻击,具有良好的数字水印特性.     

一种脊波域数字水印算法

针对静止的自然图像,提出了一种基于有限脊波变换-Finite Ridgelet Transform(FRIT)域的水印算法．该算法利用二进小波提取原图像的模值图像之后,再对它进行分块,并分别对各个子块进行FRIT,最后把经过扩展谱技术处理得到的水印嵌入到每个子块能量最高的脊波系数中。水印的检测利用了相关函数法,且实现了水印的盲检测。实验证明该算法具有较强的鲁棒性。     

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。     

基于神经网络和多小波变换的数字水印算法

基于图像多小波域低频系数子块的相似性,利用神经网络的学习特性,提出了新的盲数字水印算法.将宿主图像变化为多小波域,把水印加入到宿主图像多小波变化后的低频系数中.通过后向传播算法的神经网络训练出宿主图像与嵌入的水印信号之间的关系特征,利用神经网络具有学习和自适应的特性,训练后的神经网络能够完全恢复嵌入到宿主图像中的水印信息.仿真实验表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性,特别是在水印检测时不需要原始图像.     

一种新的图像认证水印MATLAB程序实现

图像认证水印的应用要解决的基本问题有两个:一是鉴别数字图像的真伪,即图像的真实性和完整性问题;二是篡改定位,即被篡改的区域的定位,并推断图像被篡改的程度和感兴趣的区域。提出一种新的认证水印算法,利用Matlab工具软件,在Matlab环境下仿真实现水印的生成、嵌入、提取和检测,分析算法的性能,具有较好的现实意义。     

基于视频压缩编码的动态图像水印方案

提出了一种新的基于视频压缩编码的动态图像水印方案。在嵌入水印时,充分考虑动态图像压缩编码的特性,对帧内编码帧(I帧),将水印信息嵌入到DCT低频系数中;而对帧间编码帧(P,B帧),结合动态补偿/离散余弦变换(MC/DCT)混介编码,把水印信息嵌入到运动补偿后的残差图像的自流成分中。同时,在水印嵌入时,采用扩频技术与多维水印相结合的方法,并通过相关检测的方法判断水印的存在。由于水印的检测是对视频码流直接实施的,不需要对压缩数据进行完全解码,从而大大降低了计算量,提高了视频数据水印的适用性。     

基于计算机生成全息图及DWT-DCT的数字水印算法

提出了一个基于离散小波变换和离散余弦变换组合的并应用计算机生成全息图作为水印图像的水印新方案.应用离散余弦变换消除小波系数的相关性,在载体图像的小波域嵌入全息水印图像.实验结果表明,该水印方案对JPEG压缩、滤波、噪声、剪切等攻击具有很好的鲁棒性,全息水印图像能够被正确提取及再现.     

基于Arnold置乱及SVD的Contourlet数字水印算法(英文)

为了提高数字水印的鲁棒性和抗攻击能力,提出了一种基于Contourlet变换的新型数字水印算法.该方法从水印预处理和嵌入方式2个方面入手,用Arnold置乱来预处理水印数据,通过对载体图像进行奇异值分解(SVD)处理来寻找最合适的嵌入位置. 载体图像经过Contourlet变换后,对中频子带进行SVD分解以得到SVD数值,将Arnold置乱后的水印分散嵌入到中频子带的SVD参数中,再经过Contourlet反变换得到嵌入水印后的载体图像. 在提取端,Contourlet水印的提取采用半盲检测提取方法. 仿真结果表明,与传统Contourlet算法和结合SVD的Contourlet算法相比,所提出的算法具有更好的隐藏性能和鲁棒性. 同时,在保证安全性能的基础上,当嵌入的水印受到高斯噪声、椒盐噪声、图像扩展、图像剪裁等攻击时,所提算法具有良好的鲁棒性能.     

可逆数字图像水印的典型算法及评价标准

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DCT系数和直方图修改的可逆水印算法、基于DCT系数量化的可逆水印算法,给出了可逆数字图像水印的嵌入容量评估、视觉质量评估和完整性评价等评价方法.     

一种基于DNA与QR分解的双彩色图像水印算法

为提高数字水印的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于QR分解和DNA序列的双彩色图像盲水印算法。首先利用DNA编码和耦合映射格子CML对彩色水印图像进行加密;然后将彩色宿主图像分割为4×4非重叠像素块,对每个像素块进行QR分解;最后通过改变矩阵R中第一行各数值关系,将DNA序列加密水印嵌入到宿主图像中。根据水印信息嵌入过程,设计相应的水印提取方案,在不依靠宿主图像和原始水印数据信息的情况下,从嵌入水印后的图像中提取水印图像。实验结果表明,该水印方案不仅透明度高,而且有较好的鲁棒性。