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。     

基于Contourlet变换的抗几何攻击数字水印算法

针对小波变换在表示二维图像时的局限性,提出了一种抗几何攻击的数字水印算法。该算法先用混沌系列对水印信息进行加密,再对原始图像进行Contourlet变换,然后对分解后的子带进行分块计算,选择能量较大的分块并嵌入加密后的水印信息,最后经过Contourlet逆变换得到嵌入水印后的图像。实验结果证明：该算法不仅对常规图像处理具有很好的鲁棒性,同时对抵抗几何攻击也具有很好的鲁棒性。     

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Contourlet变换和QR分解的鲁棒性盲数字水印算法

针对平衡数字水印技术中的鲁棒性和不可感知性进 而解决图像的版权保护问题,提出了一种基于Contourlet变换和QR分解的鲁 棒性盲水印算法。选用有意义的二值图像作为待嵌入的水印,首先对原始图像进行Contourlet变换得到低频子带,接着对低频子带进行分块,然后对得到的子块进行QR分解;最后二值水印采用量化索引调制(QIM)方法重复嵌入到R 矩阵的第1行中。实验结果表明,本文 算法能有效抵抗常规信号处理操作的攻击,如对裁剪、高斯噪声、椒盐噪声、 乘性噪声、均值滤波、高斯滤波和JPEG/JPEG 2000压缩 攻击具有很强的鲁棒性, 并且用到的为QR分解,所以在计算复杂度方面远低于基于SVD分 解的水印算 法。水印的提取过程中没有借助原始图像的任何信息,属于盲水印算法。因此, 本文提出的数字水印方法可在数字产品版权保护和多媒体信息传输方面推广。     

基于QR码的Contourlet域数字水印算法

针对目前数字水印技术无法有效抵抗几何攻击的问题,本文提出了一种基于QR码的Contourlet域数字水印算法。将文字信息进行QR码编码作为水印信息。首先,将载体图像进行Contourlet变换;然后,将得到的低频逼近图像进行分块;最后,将每一位QR码水印信息以量化的方式对应嵌入到每一个子块中。实验结果表明,本算法可以抵抗任意角度旋转和任意等比例缩放攻击,同时对高斯噪声、Speckle噪声、均值滤波、高斯滤波和JPEG压缩攻击具有很强的鲁棒性,并且算法复杂度低;水印提取时不需要借助原始图像,属于盲水印。因此,本文提出的数字水印技术可以广泛应用在数字产品的版权保护中。     

基于NSCT及QR分解的零水印算法

为有效对抗几何攻击,提出了一种利用图像几何校正的非抽样Contourlet变换(NSCT)及QR分解的数字图像零水印技术.该算法对图像进行NSCT变换,并在低频系数子图中提取稳定的SIFT特征点,根据特征点的变化求出几何变换参数.在对几何失真图像进行校正后,进行分块QR分解.取各块中R矩阵行向量2-范数组成序列,二值量化后变换为矩阵并与水印结合生成零水印.仿真实验结果表明,该算法能有效抵抗几何攻击,校正精度好,鲁棒性强,且能够避免水印鲁棒性与不可见性之间的矛盾.     

Blob-Harris特征区域结合CT-SVD的鲁棒图像水印算法

为了提高水印图像对几何攻击的鲁棒性,提出了一种Blob-Harris特征区域结合轮廓波变换(Contourlet transform, CT)和奇异值分解(singular value decomposition, SVD)的鲁棒图像水印算法。首先在原始图像经过Contourlet变换后的低频分量中提取斑点(Blob)块区域并利用Harris角点检测进行特征点提取,然后根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,选择适中的互不重叠的特征区域,将其四周补零后进行归一化操作,最后将经过小波变换提取的低频水印图像进行奇异值分解,并重复嵌入到每一个归一化圆形特征区域的内接正四边形当中。仿真实验结果表明,本文算法除了对常规攻击有很好的抵抗力之外,对几何攻击也有相对较强的鲁棒性,特别是缩放、平移、剪切以及其组合攻击,NC值均达到0.94以上。      

一种基于DWT_SVD的抗几何攻击彩色图像水印算法

针对传统离散小波变换(DWT)水印算法不能较好地抵抗几何攻击的缺点,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)相结合的彩色图像水印新算法。首先对原始彩色载体图像进行RGB三基色分解,然后进行离散小波变换,再选取四个子块的四分之一重构成新子块,并进行二次离散小波变换,最后对其低频部分进行奇异值分解嵌入水印信息,得到嵌入水印的彩色图像。实验结果表明,该算法能够较好地抵抗诸如高斯噪声、椒盐噪声、压缩等常规攻击,并对大角度旋转、任意角度旋转、剪切加旋转等几何攻击也表现出了较强的鲁棒性,其总体性能明显优于传统的DWT水印算法。     

基于Logistic混沌加密的NSCT-DWT-SVD彩色水印算法

提出基于Logistic混沌映射加密与NSCT-DWT-SVD结合的关于YUV复合数字水印算法。首先将RGB载体图像转换成YUV彩色模型图像,提取Y分量进行非采样Contourlet变换(NSCT)。将产生的低频子带进行小波变换,并对小波变换的低频系数进行奇异值分解(SVD),然后对水印信息进行Logistic混沌映射加密,确定嵌入强度,将加密的水印信息叠加到彩色图像的奇异值上。仿真实验表明,该算法在保证水印嵌入信息量的前提下,满足水印信息的隐蔽性,同时该算法对常规攻击的稳健性较强,尤其是抵抗旋转攻击和JPEG压缩攻击时,仍能提取出较清晰的水印图像。     

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.     

基于奇异值分解的Contourlet域图像水印算法

针对小波变换由于方向性缺乏而无法有效稀疏地表示图像本身几何结构的问题,结合Contourlet变换和奇异值分解的优点,提出了一种Contourlet变换域内基于奇异值分解的数字水印算法。宿主图像经过两层Contourlet分解后,生成一系列多尺度多方向的子带,选取第二层分解中能量最大的子带进行大小为4×4的互不重叠的分块,并进行奇异值分解,再将置乱后的原始二值水印信息嵌入到奇异值矩阵中。实验结果表明,该算法实现简单,透明性良好,对常规攻击和几何攻击具有较强的鲁棒性,且优于一般的小波域算法。     

基于Contourlet变换的抗几何攻击数字水印算法

提出一种新的基于Contourlet变换的抗几何攻击水印算法。利用图像Contourlet系数在不同分辨率下的父子关系提出“空间方向重要树”（SDST）的概念,进而确定重要系数并嵌入水印信息;利用新的仿归一化方法,通过计算并比较原始图像（水印已嵌入）与接收图像（受到攻击后）的特征量校正图像,达到抵抗几何攻击的目的。结果...     

Contourlet-SVD域的YIQ彩色图像全息水印算法

选取YIQ域的颜色空间将共轭对称扩展傅立叶数 字全息技术与Contourlet-SVD域 进行结合,提出一种基于YIQ和Contourlet-SVD域的彩色图像全息水印算法。由于在RGB 图像的任一分量嵌入水印对视觉影响较大,所以选择将RGB图像转换成YIQ域的颜色空间, 选取亮度分量Y进行2层Contourlet变换,在得到的细节子带中选取低频系数进行SVD奇 异值分解,将对水印图像进行共轭对称扩展傅立叶数字全息方法所生成得水印信息隐藏。 最后的实验结果表明,该算法可以保证水印嵌入足量的基础上,确保了水印信息的较强抵 抗能力。该算法对高斯噪声、JPEG压缩攻击的鲁棒性较强,NC值均达到0. 91     

基于DWT-SVD的彩色图像水印算法

本文根据奇异值分解理论把灰度水印嵌入到彩色图像的DWT分量中。为了既能保证算法的鲁棒性,又能够尽可能地提高不可见性,先将原图像分为RGB三个分量,将水印的信息添加到了RGB空间的B分量上,实验证明水印嵌入到蓝色分量比嵌入到其他颜色分量中可以更好地保持原始图像的感知质量。本文在提取水印时设定了阈值,如果奇异值分解对角线上的值低于这个阈值,就会用上面一行的值代替对角线上的值。实验证明,该方案对JPEG压缩和中值滤波等处理具有较好的鲁棒性。     

一种基于离散余弦变换与奇异值分解的数字图像水印算法

结合奇异值分解（SVD）和离散余弦变换（OCT）的特点,提出了一种基于离散余弦交换与奇异值分解的数字图像水印算法.该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾.算法中采用经过置乱变换的灰度图作为水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性.实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如：叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性.