一种基于小波变换与奇异分解的图像水印算法

提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的数字水印算法。该算法将原始图像的小波子图进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold变换以及扰乱加密,再进行分块离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT),将变换后的系数分类嵌入到相应的奇异值中。实验仿真表明,这种方法能抗大多数图像处理攻击,具有良好的鲁棒性。     

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SVR的混合域鲁棒音频水印算法

对于常见的基于离散小波变换-奇异值分解的水印算法应对常见的攻击鲁棒性较差的情况,提出一种基于奇异值比(Singular Value Ratio,SVR)的混合域音频水印算法.先将音频分帧,利用音频特性选择适合水印嵌入的帧,然后对水印嵌入帧进行离散小波变换和离散余弦变换,将离散余弦变换系数分为4段,选取中频系数进行奇异值...     

基于量化和关系的图像水印算法

提出了一种基于量化和关系的奇异值分解水印算法。算法先对载体图像进行互不重叠的8×8分块;其次对选取的分块进行1级离散小波变换和分别对生成的低频子带和高频子带进行奇异值分解;最后对低频和高频子带奇异值分解后的最大奇异值分别采用量化和关系的嵌入方法嵌入预处理后的水印。实验表明,该算法具有较好的透明性和鲁棒性。与其他算法相比,对于大多数的攻击,该算法具有更好的性能。     

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.     

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DWT-SVD鲁棒盲水印算法研究

本文通过对小波变换与奇异值分解的研究,实现一种基于离散小波变换和奇异值分解(DWT-SVD)的奇偶量化嵌入水印算法,可实现水印盲提取.为解决水印安全性问题,使用Arnold变换对水印进行加密;在传统离散小波变换基础上,进行奇异值分解,利用图像的奇异值良好的稳定性,提高图像的鲁棒性;在图像奇异值基础上,进行奇偶量化嵌入和...     

一种基于时域混合的DWT-SVD盲数字水印算法

提出了一种基于时域混合的盲数字水印新算法。该算法一改传统水印的嵌入过程,首先对载体图像进行分块,利用最佳信号与载体图像进行时域混合以改变图像信息的分布,之后通过离散小波变换结合奇异值分解完成水印嵌入,再进行时域混合恢复得到嵌入水印的图像。进行各种攻击测试,并与传统DWT-SVD数字水印算法进行比较。实验结果表明,时域混合算法具有很好的隐蔽性和鲁棒性。     

一种新的小波域彩色图像水印算法

针对数字产品的版权保护问题,以离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）为基础,提出了一种新的小波域彩色图像数字水印算法。该算法主要是将水印图像的DCT系数以新的方法嵌入到载体图像中低频小波系数分块奇异值分解的奇异值中。实验结果表明了算法的可行性和有效性,并对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切等常见的攻击有良好的鲁棒性,具有较好的实用价值。     

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.     

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     

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.     

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。     

CT scan contrast enhancement using singular value decomposition and adaptive gamma correction

We propose in this paper a new enhancement algorithm dedicated to dark computed tomography (CT) scan based on discrete wavelet transform with singular value decomposition (DWT–SVD) followed by adaptive gamma correction (AGC). Discrete wavelet transform (DWT) is considered to decompose the input dark CT image in four sub-bands. Singular value decomposition (SVD) is used in order to compute the corresponding singular value matrix of low–low (LL) sub-band image. The enhanced LL sub-band is determined by scaling the singular value matrix of original LL sub-band by an adequate correction factor, followed by inverse SVD. For a further contrast improvement, the new enhanced LL sub-band image is processed using an AGC algorithm. Finally, the obtained LL sub-band image undergoes inverse DWT together with the unprocessed sub-bands to generate the final enhanced image. This proposed method has the advantage of being fully automatic and could be applied for dark input images with either low or moderate contrast. Different dark CT images are considered to compare the performance of our proposed method to three other enhancement techniques using both objective and subjective assessments. Simulation results show that our proposed algorithm consistently produces good contrast enhancement, with best brightness and edges details conservation and with minimum added distortions to the enhanced CT images.     

基于DWT-SVD的大容量音频水印算法

在音频水印领域,嵌入大量水印而不影响宿主音 频的听觉质量,同时具有良好的鲁棒 性,仍然是一项具有挑战的工作。针对这一问题,本文提出了一种大容量,透明,鲁棒的音 频水印算法。首先对音频应用2级离散小波变换(DWT),并选取低频分量作奇异值分解(SV D),然后将水印嵌入在奇异值矩阵的非对角线元素中,可同时提高算法的透明性和嵌入容 量。另外,利用汉明码编码提升水印的鲁棒性和安全性。仿真实验结果表明,所提算法在平 均信噪比37.75 dB的情况下,可以达到5512 bps 的嵌入容量,对噪声添加、滤波、剪切、压缩等各种信号处理攻击具有良好的鲁棒性。     

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。