基于QR码的遥感影像数字水印算法

针对遥感影像数据,提出一种基于快速响应矩阵(QR)码的抗剪切与噪声攻击的强鲁棒性盲水印算法. 首先,利用版权认证信息生成QR码水印图像;然后对QR码水印图像执行Arnold置乱并引入纠错编码机制对水印图像进行预处理;最后结合遥感影像的数据特点选择合适的嵌入强度和嵌入位置进行水印嵌入. 水印检测是水印嵌入的逆过程,可采用多数原则进行水印信息位的提取和自纠错. QR码的引入有效提升了水印信息容量,同时也增强了整个水印系统的鲁棒性. 嵌入的水印信息在保持遥感影像精度和统计特性的前提下具备良好的不可见性,且能抵抗高强度的剪切攻击和噪声攻击.     

基于小波变换⁃海森伯格矩阵⁃奇异值分解的图像水印算法

为提高水印图像的不可见性和算法鲁棒性,通过小波变换?海森伯格矩阵?奇异值分解的方法研究了彩色图像水印算法。首先,对宿主图像和水印图像进行了彩色空间变换;然后,对载体图像进行了小波变换;最后,对低频系数进行了海森伯格矩阵?奇异值分解后嵌入水印图像。结果表明,该算法对多种攻击方式有较强的鲁棒性,嵌入水印后宿主图像不可见性好,嵌入信息能力强,具有一定的应用价值。     

抵抗图像区域攻击的鲁棒性水印算法

为提升算法抵抗数字图像区域攻击能力,提出了一种安全的强鲁棒性数字水印算法。引入随机四元组的概念,使用宿主图像每个随机四元组中的每个8×8小块同时隐藏原始冗余水印及该块的均值信息。水印嵌入前先使用混沌序列对原始水印进行加密,接着结合新的算法性能评价函数寻找最优水印嵌入量化步长上下限;水印嵌入过程中根据图像块内容特性自适应选取最优嵌入量化步长。对比实验表明,随机四元组策略安全性高;算法水印透明性好,在抵抗图像常规区域攻击及其他类型攻击方面显示了较高的鲁棒性。     

一种新的Contourlet域鲁棒水印算法

为提高水印算法的鲁棒性和效率,提出了一种基于图像纹理特征的自适应鲁棒水印算法．选定灰度共生矩阵的能量、熵、对比度3种纹理特征量,通过Mean Shift聚类算法快速准确地提取图像强纹理区域,在图像强纹理的Contourlet变换域大系数中添加水印,通过纹理聚类结果自适应选择水印嵌入位置,控制嵌入强度．实验表明,这种算法对多种攻击(高斯低通滤波、维纳滤波、中值滤波、椒盐加噪、高斯加噪、JPEG攻击、剪切攻击)表现出强的鲁棒性,收敛速度明显优于基于FCM聚类以及K均值聚类的水印算法．     

一种基于零树小波的盲图像水印算法

提出了一种基于零树小波的盲图像水印算法．作为版权标志的水印信息是一幅二值图像,它用一个随机矩阵将水印图像置乱预处理,嵌入的水印数据根据宿主图像的特点自适应地扩频得到,水印嵌入到宿主图像的小波零树上,每一棵小波零树的水印信息对应于水印图像的一个像素点．水印置乱矩阵和扩频水印矩阵是文中的两个密钥,前者保证了图像水印的安全性,后者确保了图像水印的鲁棒性．在没有原始图像的前提下,实验验证了该水印算法在多种攻击下都具有可靠性．     

基于DCT-SVD和预处理的图像水印算法

为提高数字水印的鲁棒性和安全性,提出了基于DCT-SVD混合算法的图像数字水印方案。利用Ar-nold置乱方法对嵌入前的水印进行置乱预处理以降低各种攻击对水印的影响;并采用伪随机序列对Arnold置乱后的水印进行排序预处理,伪随机序列的初始位置可作为密钥,以提高水印的安全性。该算法将宿主图像分块并对各分块作DCT变换,取变换后矩阵的首个元素组成新矩阵,对这个矩阵作SVD变换,将预处理后的水印叠加到奇异值矩阵。结果表明所设计的数字水印算法对Stirmark提供的各种攻击具有较好的鲁棒性。     

一种DWT和DCT相结合的数字图像水印算法

提出一种DWT变换和DCT变换相结合的灰度图像数字水印算法。对二值水印图像进行置乱和混沌加密处理,将水印图像序列调制成正负序列。在水印的嵌入过程中,对载体图像进行小波变换,提取出其低频系数矩阵,将低频系数矩阵划分成4×4大小的子块,针对各子块进行DCT变换,采用正负量化的方法进行水印的嵌入。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击,具有良好的抵抗能力,鲁棒性较好。     

基于Watson感知模型的DCT变换数字水印算法

基于8×8DCT分块变换,根据Watson模型的灵敏度表将水印嵌入到DCT域的低频和中频部分．为了提高安全性,根据扩频技术对原始水印进行预处理．描述了所提出的算法实例,并进行了仿真实验,对嵌入水印的图像进行了一系列恶意攻击实验．结果表明。该算法能较好地抵抗剪切、模糊、噪声、锐化等图像处理操作,具有良好的鲁棒性和不可见性．     

视觉系统结合小波域的水印算法

为了提高嵌入水印抵抗JPEG压缩攻击、亮度更改攻击和大幅裁减攻击的能力,结合人类视觉系统与离散小波变换对数字图像水印算法加以改进:将水印信息嵌入载体图像前,先对水印图像进行置乱处理,然后对载体图片采取小波变换,再综合人类视觉系统特性选取调制参数,最后将水印嵌入到载体图像经小波变换后的低频部分。实验表明改进后的算法能有效提高水印信息抵抗恶意攻击的能力,健壮性良好,并能均衡水印的不可见性和鲁棒性。     

基于非方阵图像DWT-SVD的盲水印算法研究与仿真

为了解决水印算法仅对方阵图像研究的局限性,以及提取的水印信息在剪切攻击方面的不足,提出了一种在离散小波变换域内能够对任意尺寸图像进行变换,并结合矩阵奇异值分解的盲水印算法.通过对载体图像的规范化处理,使得图像可以进行任意级的小波分解,之后利用在奇异值中嵌入双重水印的思想解决了剪切攻击方面的问题.实验结果表明,该算法能够实现水印信息的盲提取,面对多种类型的攻击表现出较强的鲁棒性,并且在剪切攻击方面提取的水印信息比同类算法表现出更好的性能.     

基于小波变换域的数字图像嵌入和提取方法

针对数字图像水印的嵌入和提取问题,提出了一种基于小波变换域的数字图像水印的嵌入和提取算法.该算法结合了离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解.通过Arnold置乱变换对数字水印图像进行变换,对原始图像进行二次离散小波变换,之后分别对置乱后的水印图像和原始图像小波变换中的低频部分进行奇异值分解,对两者的奇异值矩阵进行加性操作实现水印的嵌入过程.结果表明:该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能;嵌入的水印具有良好的隐身性,人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化;算法具有较强的鲁棒性,经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后,都能较好地恢复水印信息.     

基于分块的小波域图像半脆弱水印认证算法

提出一种图像半脆弱水印认证算法,该算法将图像分成四块,从三级小波分解的低频系数中提取每部分图像的特征作为水印,嵌入到载体图像的各分块中,水印提取既不需要原始图像,也不需要原始水印信息.理论分析及实验结果表明,该算法可以对任意大小的载体图像进行水印嵌入,具有很好的透明性,不仅能抵御噪声、有损压缩等非恶意攻击,还能有效地检测定位剪切、替换等恶意攻击.     

基于图像纹理特性的数字水印算法

提出一种基于图像纹理特性的数字水印算法,该算法采用分形参数描述图像纹理特征,选取粗糙纹理块作为水印的嵌入块,水印嵌入利用图像小波分解系数的塔式特性进行不同级之间相似块的替代,检测算法无需原始图像,仅需保留块嵌入位置作为密钥.由于水印算法充分利用了图像自身特点,同时水印嵌入分块进行,有效地提高了水印信号的鲁棒性.实验结果表明该方法对一般的图像处理操作具有很好的鲁棒性.     

基于SVD-DWT的彩色图像水印算法

提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解相混合的水印嵌入方案,以彩色图像为载体,经过小波分解四个矩阵后,对每个矩阵应用奇异值分解,嵌入相同的灰度水印数据,实验表明该算法对多数类型的攻击有很好的鲁棒性.     

一种基于置乱的双彩色图像鲁棒水印算法

结合视觉特性和小波变换,提出了一种基于Fibonacci置乱变换的双彩色图像水印算法.该算法首先对彩色宿主图像进行三基色分离和小波变换,然后将Fibonacci置乱变换后的彩色水印图像数据嵌入到宿主图像对应基色的低频小波系数中,较好地实现了彩色水印的嵌入及提取.实验结果表明,该算法在保证透明性的同时对多种常规攻击具有较强的鲁棒性.     

一种改进的彩色图像多水印嵌入算法

针对彩色图像的版权认证问题,提出一种改进的多水印嵌入算法,采用量化索引调制(QIM)量化方法与提升小波变换结合,将水印分别嵌入到高频和低频系数矩阵,即将载体图像转换到YCbCr空间后,对三个分量分别进行提升小波变换,再用QIM量化方法在Cb和Cr分量的高频系数,以及Y分量的低频系数嵌入水印。实验结果表明,利用改进算法嵌入的水印具有较好的隐蔽和不可见性。抗攻击性测试结果显示,在高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩和1/4裁剪四种攻击方式下,改进算法比基于DCT的纹理特征嵌入算法的水印NC平均值分别提升6%、2%、46%、2%,具有更强的鲁棒性。