基于奇异值分解的灰度水印算法

提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度水印算法.首先在嵌入前对水印做Arnold置乱处理,然后对置乱后的水印图像及其原图像进行离散小波变换分解,同时保留小波分解后水印的高频系数,并在水印检测过程中作为密钥使用.最后对原图像小波变换后的中低频系数进行奇异值分解(SVD),并把相应的水印嵌入其中.实验结果表明,上述算法能够经受住剪切、噪声、滤波、压缩等处理,具有很强的鲁棒性.     

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.     

一种与JPEG图像压缩编码结合的细胞自动机域盲水印算法

该文结合JPEG图像压缩编码和细胞自动机,提出一种用于JPEG压缩图像的数字盲水印算法。该算法先用Moore型细胞自动机对水印图像进行置乱;随后用2维正交细胞自动机变换将原始灰度图像进行分解,并在分解后得到的低频细胞自动机域系数中嵌入置乱后的水印信息。最后将嵌入了水印的图像按JPEG图像压缩标准进行编码。水印的提取是在解码过程中进行的。实验结果表明,该水印算法有较好的隐藏性;对常见的攻击如JPEG压缩、滤波、剪切、旋转以及加性噪声攻击等有较好的鲁棒性。     

基于最优小波包变换和离散余弦变换的灰度图像水印算法

本文提出了一种基于最优小波包变换和离散余弦变换的灰度图像水印算法,利用Arnold变换和Baker映射对水印图像进行置乱,并将置乱结果进行分块,对宿主图像进行最优小波包分解,然后修改低频子带系数来嵌入水印信息.嵌入前,利用离散余弦变换去除低频子带相邻系数的相关性后嵌入经过同样处理的置乱水印子块.实验表明该算法在抵抗噪声、滤波、旋转剪切等攻击下有比较好的鲁棒性.     

基于NSCT和DFRFT的数字水印算法研究

为了有效地克服外界攻击对数字水印的破坏性,增强数字水印的鲁棒性,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsample Contourlet Transform,NSCT)与离散分数阶傅里叶变换(Discrete Fractional Fourier Transform,DFRFT)相结合的数字水印算法.首先,通过Logistic置乱处理水印信号,增强水印的安全性;然后,对宿主图像进行NSCT分解,对其中的低频分量进行DFRFT分解;最后,将置乱的水印图像嵌入到DFRFT分解系数中,从而进一步加强水印的不可见性和鲁棒性.实验结果表明,该算法不仅具有较好的鲁棒性,还可以有效地抵抗外界攻击.     

一种基于小波变换的数字水印方法

结合Arnold变换,提出了一种基于小波变换的数字水印安全算法。首先将水印图像置乱;其次对原始图像进行三级小波分解,并对其小波分解后分量,依据其系数的大小进行排序分组,选择适当的嵌入系数,进行水印分解子图的嵌入。实验结果表明,该水印算法能抵抗常见的各种攻击,提高了水印的不可见性和鲁棒性。     

基于混沌置乱的DCT域灰度级盲水印算法

文章首先运用混沌序列对灰度的图像水印进行置乱预处理,置乱后的每个水印图像像素进行位分解后依照系数量化的规则嵌入载体图像的8×8DCT块系数中的8个最低频系数中,同时实现了水印的盲提取。实验结果表明,该算法对JPEG有损压缩、图像剪切等常见的图像处理操作有较强的鲁棒性,具有一定的实用价值。     

基于奇异值分解与安全Hash函数的图像认证方法

为了提高图像认证系统的安全性和不确定性,有效抵抗合谋攻击,提出了一种基于奇异值分解的半易碎水印算法。该算法利用基于信息-摘要算法5(MD5)的哈希函数对水印图像进行置乱加密。实验结果表明该算法对图像篡改具有较强的敏感性,对中值滤波、JPEG压缩等图像处理也有一定的抵抗能力,认证过程需要密钥才能完成,提高了安全性。     

基于Contourlet和哈达玛变换的图像零水印算法

为了改善图像水印的鲁棒性和不可见性,提出一种零水印方案。首先将原始载体图像进行Contourlet分解,对其低频子图进行分块哈达玛变换,利用哈达玛变换后系数的均值来生成构造图像,再将其与置乱后的水印一起输入细胞神经网络(CNN),得到注册图像。实验结果表明该方法具有较好的鲁棒性;而且算法复杂度较低,便于实时处理。     

一种采用异或运算和图像融合的盲视频水印

针对文献[1]的非盲水印算法问题,提出了一种将图像融合和异或运算相结合的盲视频水印方案。该方法首先将水印图像置乱并用矩阵A表示;其次将视频关键帧进行Arnold置乱,并进行二级小波分解,低频分量LL2表示为矩阵B;然后将矩阵A与矩阵B的对应位进行异或运算,产生矩阵C;最后对矩阵C与小波分量LH2、HL2和HH2进行异或运算,这样就将水印图像嵌加在了三个不同的地方。提取水印时由三个水印矩阵得到三个水印图像,然后将这三个水印图像融合成一个水印图像,提取水印时不需要原始视频。实验表明该方案对剪切和噪声攻击具有良好的鲁棒性。     

基于小波域两向二维主分量分析的SAR目标识别

针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题,提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的SAR图像目标特征提取与识别方法。该方法首先引入二维离散小波变换将预处理后的SAR图像变换到小波域,得到可充分表征目标特征信息的低频成分。然后提取低频子图像的两向二维主分量分析低维特征作为训练样本和测试样本的目标特征,最后由概率神经网络分类器完成目标识别。MSTAR数据实验结果表明,在特征矩阵维数低至6×3(原始图像128×128)的情况下平均识别率高达99.32%,且最高可达99.83%,该方法不但能够有效压缩目标特征维数和提高识别率,还对目标的方位信息具有很强的鲁棒性,可有效应用于SAR图像目标特征提取和识别。     

能区分图像或水印篡改的脆弱水印方案

针对现有脆弱型水印方案不能区分是图像内容还是水印被篡改的问题,提出一种能区分图像或水印篡改的脆弱水印方案.该方案用原始图像高7位的小波低频系数非均匀量化后生成的低频压缩图像作为水印,并用混沌系统对水印进行置乱加密,将安全性得到增强的水印直接嵌入到图像的LSB位;认证时通过差值图像定位图像内容被篡改的位置并指出图像中的水印是否被篡改.理论分析和仿真实验表明:该算法不但能精确定位图像内容被篡改的位置,而且能区分是图像内容被篡改、水印被篡改还是两者同时被篡改.     

基于非下采样剪切波变换和QR分解的鲁棒零水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST,non-subsam-pled shearlet transform)和QR分解的零水印算法。首先,采用NSST对宿主图像进行分解;然后利用Logistic混沌系统从分解后的低频逼近分量中随机抽取出一幅子图,并将其分割成互不重叠的子块;最后对每一个子块进行QR分解,通过判断各个子块R矩阵中第1行元素向量的l1范数和所有子块R矩阵第1行元素向量l1范数的均值之间的大小关系构造零水印。实验结果表明,本文算法对添加噪声、滤波、JPEG压缩和剪切具有很强的鲁棒性,同时还能抵抗一定程度的旋转、缩放和平移(RST)几何攻击。     

基于改进遗传算法的下采样图像水印算法研究

提出了一种基于遗传算法(GA)的下采样图像盲水印算法.首先对宿主图像下采样,然后用改进的GA全局搜索最优的子图水印嵌入序列,按顺序把符合标准正态分布的水印分量依次嵌入1对子图的离散余弦变换(DCT)系数中.提出的交叉算子和变异算子改进了GA的自适应性和搜索能力,提高了水印算法的综合顽健性.仿真结果表明,该算法添加水印后的图像在保持高保真度的同时,对低通、高通和压缩等攻击的顽健性有明显提升.     

基于DWT域图像数字水印技术

提出了一种基于DWT域的自适应盲检测数字水印算法,将二值水印图像自适应地嵌入到经小波变换后的原始图像的逼近子图上。实验结果显示,不论是视觉主观还是客观计算上,此算法得到的水印图像都具有很好的不可见性,对常见图像攻击和处理后的水印检测情况证明此算法所得的水印图像具有很强的鲁棒性。     

基于离散运算的鲁棒数字图像双水印算法研究

为了使水印具有更好的鲁棒性和更广泛的应用性,提出了一种在数字图像内嵌入字符和伪随机数的双水印算法。算法利用人眼视觉掩盖特性,根据要嵌入的水印大小自适应地选择原始图像小波逼近子图中纹理信息丰富的图像子块,通过对这些图像子块小波系数的二值离散修改同时实现字符和伪随机数水印的嵌入,避免了现有双水印方案中2个水印先后嵌入或嵌入在不同图像区域内对宿主图像视觉质量的严重影响。实验结果表明,嵌入的水印不仅具有很好的不可觉察性,而且又有比较理想的鲁棒性,能免疫于加噪、滤波、JPEG压缩和裁剪等常规图像处理方法的有限攻击。     

基于压缩感知的交互支持双水印算法

 针对一般水印算法功能单一,而双水印算法中两种水印互相干扰的问题,提出了一种交互支持双水印算法.首先将鲁棒水印嵌入图像中,然后从鲁棒水印的密钥中抽取出一部分形成观测矩阵,使用该观测矩阵对图像进行分块压缩感知(Compressive Sensing,CS),观测值即为半脆弱水印,将半脆弱水印作为零水印注册保存.零水印的使用减少了双水印对原始图像视觉效果的影响,可以有效避免两种水印之间的干扰.压缩感知理论的引入实现了两种水印之间的交互支持,一方面,鲁棒水印为半脆弱水印的生成提供观测矩阵及保密支持,另一方面半脆弱水印可以增强鲁棒水印的性能并验证其密钥的真实性.     

基于Contourlet变换和Susan算子的边缘检测方法

现存的基于空间域的图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘。针对这一问题,根据Contourlet变换子带的各方向子带代表的方向信息及其梯度方向,提出了一种基于Contourlet变换和Susan算子的边缘检测算法。边缘检测算法首先对源图像进行Contourlet变换,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取,最后通过一定的融合规则进行融合,得到边缘图。实验结果表明,这种边缘检测方法具有有效地抑制噪声、边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法。     

一种基于DWT和HVS的数字水印算法

分析了基于离散小波变换的图像水印嵌入方法.运用人眼视觉掩蔽模型(HVS)增强了数字水印的安全性和隐蔽性,把水印嵌入到感觉重要的小波变换系数中,提高了水印的稳健性.实验结果表明,该算法复杂度低,实用性较强,对JPEG压缩、滤波、加噪等图像处理操作有较强的鲁棒性.