基于图像置乱和小波变换的数字水印技术

本文研究了一种基于图像置乱和小波变换的信息隐藏技术.该算法先将嵌入的水印信息置乱加密,然后嵌入到进行了离散小波变换的宿主灰度图像中.通过实验验证,该算法在对嵌入水印后的图像进行有损压缩、剪切、旋转、添加各种噪声等处理后,提取出的水印表现出了较好的鲁棒性.     

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。     

基于LDPC码与置乱变换的数字水印算法设计

提出了一种新的数字水印算法,该算法将LDPC码和图像置乱变换相结合,能实现水印盲提取.实验表明,该算法提高了数字水印算法的稳健性.此外图像置乱实现了对水印图像和载体图像的加密.     

脆弱水印在电子病历中的应用

基于数字水印技术提出了一种能识别电子病历中的图像是否被攻击或者篡改的脆弱水印算法。算法思想是首先将灰度图像最低2bit置0和图像分块置乱,生成子块图像摘要,将摘要与Logistic混沌映射序列进行异或运算生成子块水印,然后将水印加密后嵌入到对应子块图像的2bit最低有效位LSB(LeastSignificantBit),最后将子块图像整合为一个整体。实验结果表明,该算法可有效鉴别图像的完整性。     

一种基于小波提升的彩色图像水印算法

提出一种基于小波提升的水印算法,将载体图像的亮度分量进行一级提升小波分解,分解之后再对其部分DCT系数进行一定的量化调制,将水印信息通过量化过程嵌入到载体图像中.由于对水印图像进行了置乱变换,消除了像素间的空间相关性,进一步提高了水印算法的安全性和抗攻击能力.     

基于混沌调制的图像双置乱算法

图像置乱变换是信息隐藏和图像加密的常用方法。但传统的图像置乱都具有一定的规律性,再加上置乱具有周期性,很容易被攻击者击破。本文是在混沌调制的基础上再进行双重置乱,取得了良好的置乱效果,且增强了可靠性和保密性,仿真结果和试验表明：密文加密效果好,恢复图像与原图像一致。此算法对密钥敏感,具有很好的抗干扰能力,同时在数字水印的预处理中对水印的置乱有着一定的应用潜力。     

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.     

一种随机选取嵌入位置的DWT域盲水印

提出了一种基于离散小波变换域的盲水印算法．水印嵌入前,利用随机的状态对水印图像进行置乱．对载体图像进行离散小波变换后,利用随机状态在分解后的低频子带中量化系数的思想随机地嵌入水印信息．由于置乱和选取的位置具有随机性,所以该算法有效地增加了攻击者提取水印的难度,提高了算法的安全性．仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,可以抵抗诸如噪声、压缩、几何裁剪以及中值滤波等常见的图像攻击．     

基于Arnold置乱的图像数字水印算法研究

为了保护互联网多媒体数字作品的版权问题,提出了一种基于Arnold置乱的数字水印算法。先选择一幅具有实际意义的图像进行Arnold置乱作为水印信息,置乱后的水印信息分布均匀,结合小波变换,使得算法具有很好的鲁棒性。     

基于置乱与融合的盲水印算法

盲水印的检测只需要密钥,不需要原式数据。文中提出了一种基于置乱与融合的盲水印算法,在提取过程中不需要原始图像,就可以提取出水印。论文的实验证明了该算法隐藏性好,提取水印精度高,实验还表明本算法对于通常的图像处理具有较强的鲁棒性。