彩色图像DWT变换下的块SVD零水印

为了提高水印技术的鲁棒性,提出了彩色图像离散小波变换(DWT)下的块奇异值分解(SVD)的零水印.首先对原始载体图像进行离散小波变换,然后选择低频子带进行分块,且对每一块进行奇异值分解,水印则由分解得到的最大前m个奇异值产生.实验结果表明,算法对各种攻击有较强的鲁棒性.     

一种基于彩色图像的双重水印算法

针对传统水印算法功能单一,抗几何攻击能力较弱的问题,提出了一种基于离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)、离散余弦变换(DCT)和HSV空间模型的彩色图像双重水印算法.该算法基本思想是在彩色载体图像中先后嵌入可见水印和不可见水印.根据HSV 空间模型和DCT变换实现二值可见水印自适应嵌入,用来标识版权;通过DWT和SVD变换实现不可见彩色水印的嵌入,用于加强版权保护,利用Zernike矩进行旋转校正.实验结果表明,该算法在保证图像质量的前提下,可见水印具有较好的视觉可见性,不可见水印的抗几何攻击能力得到了提升.双重水印相互作用,功能互补提高了水印的版权保护功能.     

一种基于数字版权保护的数字盲水印算法研究

文章针对各种数字多媒体版权容易被窃取修改盗用,提出一种改进的基于SVD和DWT变换多子带嵌入的数字盲水印算法。新算法首先对原始载体图像进行分块,运用SVD分解出奇异值和奇异值向量,然后运用DWT变换分成4个子带,将置乱后的水印运用特殊算法嵌入到除了低频子带外的其他3个子带中,最后直接运用阈值的方法将水印提取出来。实验结果表明,与传统的DWT水印算法相比,新算法具有良好的不可见性和鲁棒性,不仅能抵抗裁剪,旋转等几何攻击,而且能有效抵抗噪声、图像灰度值变化等攻击。     

基于DWT-DFT和SVD域的盲水印算法

提出了一种基于离散小波变换、离散傅里叶变换和奇异值分解相结合的盲水印算法。该算法对原始图像进行一级离散小波变换后选择低频子带图像作分块离散傅里叶变换,然后对分块离散傅里叶变换的幅度谱进行奇异值分解,选择最大奇异值并采用量化嵌入方法实现水印的嵌入和盲提取。为了提高算法对旋转攻击的鲁棒性,采用基于Radon变换的检测算法对待检测图像进行旋转校正。实验结果表明,该算法对一些常规攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。     

基于奇异值分解的小波域水印算法

结合奇异值分解（SVD）和离散小渡变换（DWT）的特点,提出一种基于SVD的小波域数字图像水印算法。该算法将二值水印图像经过取反置乱后嵌入到原始图像小波中频子带的奇异值中,具有较高的抗攻击能力。仿真实验证明,该算法不仅具有良好的透明性,而且对常见攻击,如：叠加噪声、JPEG压缩、滤波及几何攻击具有较好的鲁棒性。     

一种改进的鲁棒性水印算法

为增强嵌入水印方法的抵抗攻击能力,以及进一步提高数字图像水印的安全性,提出了一种基于DWT(离散小波变换)、DCT(离散余弦变换)和SVD(矩阵奇异值分解)的改进的水印算法。该算法首先对载体图像进行偏低频的3次DWT变换得到一个低频子图与三个高频子图,同时对加密置乱后的水印图像进行1次小波分解得到一个低频子图与高频子图;然后再对8个子图进行DCT变换,对DCT变换后的子图再进行互不重叠的大小为8×8的分块,分别对各个分块进行SVD(奇异值分解)变换,最后把水印的各个分块根据嵌入准则分别嵌入到相应子图的分块中。实验表明,该算法能够更好地抵抗JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、剪切等常见的攻击。     

基于DWT SVD域的彩色图像水印算法

针对数字产品的版权保护问题,提出了一种结合整数小波变换（DWT）和矩阵奇异值分解（SVD）的彩色图像非盲水印算法。该算法首先对待处理图像的蓝色分量进行整数小波分解,再将得到的低频子带的小波系数矩阵进行奇异值分解,然后对水印灰度图像进行奇异值分解,水印图像的奇异值被嵌入到由源图像小波系数分解得到的奇异值中。经过奇异值分解逆变换及整数小波逆变换得到含水印图像。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。     

基于奇异值分解的多小波域灰度图像水印算法

提出了一种基于奇异值分解(SVD)和离散多小波变换(DMWT)的灰度级图像水印算法.该算法先用Arnold变换对灰度级水印进行置乱,再将置乱后的水印分块地嵌入到图像3层多小波变换后的不同中频区域中,嵌入强度由水印块和中频区域的性质共同决定.仿真结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声、滤波、剪切、放缩和旋转等攻击均具有较好的稳健性.     

基于非抽样小波变换的彩色图像水印算法

图像水印技术已成为维护版权、抵制盗版和非法复制的重要手段,本文提出一种基于非抽样小波变换的彩色图像水印算法。非抽样小波变换不需进行下抽样操作,可获得与源信号同等长度的分解结果,具有信息冗余性和平移不变性的特点,提高了水印算法的鲁棒性和水印嵌入容量,算法同时结合奇异值分解,实现水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。实验表明,该算法相对于基于离散小波变换的图像水印算法,能更好地抵抗噪声、压缩、剪切、旋转、平移等攻击。     

基于离散小波变换和奇异值分解的彩色图像水印算法

为提高图像水印算法的鲁棒性,提出了一种彩色图像鲁棒水印算法。算法使用离散小波变换和奇异值分解的频域算法,主要通过提取原始彩色图像RGB三个通道的低频部分和加密后的水印图像奇异值,使它们分别在一定嵌入强度下进行叠加,从而获得修改后的奇异值,来完成水印的嵌入。实验结果表明,嵌入水印后的彩色图像不可见性良好。在经受高斯噪声、旋转、直方图均衡化等攻击时,仍能提取到有效的水印图像。该方法能够有效地满足数字化彩色藏毯的版权保护需求。     

一种新的自适应数字水印算法

为了提高数字水印抗击各种图像攻击的性能和保持图像的稳健性和不可见性,提出了一种基于离散小波变换(DWT),SVD(singular value decomposition)奇异值分解水印图像和原始载体图像的离散余弦变换(DCT)的自适应水印嵌入算法,主要是将水印图像的两次小波变换后的低频分量潜入到原始图像分块经过SVD分解的S分量矩阵中,同时根据图像的JPEG压缩比的不同计算各个图像块的水印调节因子。实验证明该算法在抗击JPEG压缩、中值滤波、加噪等均具有很好的鲁棒性,嵌入后的图像的PSNR达到38,具有良好的视觉掩蔽性     

Block-based SVD image watermarking in spatial and transform domains

The idea of this paper is to implement an efficient block-by-block singular value (SV) decomposition digital image watermarking algorithm, which is implemented in both the spatial and transforms domains. The discrete wavelet transform (DWT), the discrete cosine transform and the discrete Fourier transform are exploited for this purpose. The original image or one of its transforms is segmented into non-overlapping blocks, and consequently the image to be inserted as a watermark is embedded in the SVs of these blocks. Embedding the watermark on a block-by-block manner ensures security and robustness to attacks such like Gaussian noise, cropping and compression. The proposed algorithm can also be used for colour image watermarking. A comparison study between the proposed block-based watermarking algorithm and the method of Liu is performed for watermarking in all domains. Simulation results ensure that the proposed algorithm is more effective than the traditional method of Liu, especially when the watermarking is performed in the DWT domain.     

基于图变换和DWT-SVD的鲁棒图像水印算法北大核心CSCD

针对图像水印算法在攻击强度较大时鲁棒性差的问题,提出了一种基于图变换(graph-based transform,GBT)、离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的鲁棒图像水印算法。首先对载体图像进行不重叠分块处理,挑选出像素方差值较高的子块进行DWT得到其低频系数矩阵,然后对低频系数矩阵依次进行GBT和SVD得到奇异值矩阵,最后将水印信息嵌入到奇异值矩阵的最大奇异值中。实验结果表明,Pirate图像结构相似度(structural similarity,SSIM)达到0.97以上时,本文算法能有效抵抗噪声、滤波、JPEG压缩、剪切和交换行列等攻击,归一化互相关系数(normalization coefficient,NC)值均在0.9以上。     

基于Baker映射与时空混沌相结合的CT-QR域双彩色鲁棒盲水印算法

针对彩色水印图像的盲提取算法抗几何攻击鲁棒性不强的问题,提出一种Baker映射与时空混沌相结合的轮廓波变换(Contourlet transform,CT)和QR分解双彩色强鲁棒盲水印算法。首先将彩色水印分离成RGB分量,对三个分量分别进行Baker映射与时空混沌相结合的预处理操作,然后对载体图像的RGB分量分别进行Contourlet变换,分块QR分解得到酉矩阵,最后根据嵌入规则将加密后的水印分通道的嵌入到酉矩阵中。水印提取时利用Radon变换对图像进行几何校正可提高其几何攻击的鲁棒性。仿真结果表明,该算法不仅使嵌入水印后的图像具有良好的不可见性,而且能有效抵抗加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、平移、旋转、马赛克、篡改等攻击,NC值均在0.9以上,对组合攻击也有较强的鲁棒性。      

一种基于DWT与SVD的数字图像水印算法

利用小波变换和矩阵奇异值的固有特性,提出了一种基于小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法.算法对原始载体图像进行小波变换和奇异值分解;对水印图像进行Arnold变换和奇异值分解;把分解后的水印信息嵌入到分解后的原始载体图像中,再进行相应的变换处理,得到嵌有水印的图像.实验结果表明,该算法具有良好的安全性和鲁棒性.     

基于QR分解的强鲁棒性双彩色盲水印算法

提出了一种将彩色快速识别(QR)码作为水印嵌入彩色宿主图像的强鲁棒性盲水印算法。首先 对彩色宿主图像分通道进行离散小波 变换(DWT)和分块QR分解得到非重叠的酉矩阵,然后将QR码分通道置乱加密归一化后嵌入到 宿主图像对应通道 酉矩阵的系数差中。仿真实验结果表明,本算法在满足不可见性的同时具有较强的鲁棒性; 相比现有算法, 本算法不仅能够抵抗旋转和裁切攻击,在JPEG压缩和噪声滤波攻击方面的抵抗能力也有较 大提升;而且本算法属于盲水印技术,具有较大的实际应用价值。     

离散小波变换和奇异值分解相融合的彩色图像水印算法

为加强数字多媒体的版权保护,提出了一种结合离散小波变换和奇异值分解相融合的彩色图像水印算法(DWT-SVD).首先对彩色数字载体图像进行小波分解,并对其小波系数进行奇异值分解;然后对水印信息采用Arnold进行置乱,并进行奇异值分解;最后将水印信息的奇异值嵌入到彩色图像的小波系数奇异值中,并对水印嵌入强度进行调节.仿真结果表明,DWT-SVD可以检测到完整的水印信息,具有良好的不可见性,对各种攻击具有较强的鲁棒性.     

基于离散小波变换和混沌加密的图像水印算法

文中提出了一种基于离散小波变换和混沌加密的数字水印新算法,采用二维混沌变换对水印图像加密;对载体图像进行多分辨离散小波变换,应用小波系数判断载体图像的纹理复创杂程度后,依据人眼的视觉系统（HVS）特性,将水印信号嵌入到图像的低频部分,对图像的不同分解层分别选取不同的纹理阈值和水印嵌入强度,将数字水印嵌入到相同分辨层的原始图像中,提高了水印算法的鲁棒性.在检测和提取水印时,通过水印相似度（NC）和峰值信噪比（PNSR）评价水印质量,实验结果表明提出的算法可以抵抗剪裁、JPEG压缩、滤波等几何攻击,算法简单,计算复杂度小,兼顾了水印的不可见性和鲁棒性.