自适应图像水印系统的设计与研究

围绕数字水印的不可见性与鲁棒性的均衡问题，采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)对载体图像进行二级小波分解，并对水印图像进行反色及Arnold置乱预处理，根据人类视觉系统的亮度掩蔽特性，对载体图像和水印图像进行亮度子块划分与分类，优化水印的嵌入位置及嵌入强度因子，实现对水印的嵌入强度、嵌入位置等随载体图像各部分特性的不同而自适应地嵌入。采用滤波、缩放、裁剪、噪声、旋转等攻击对该自适应水印系统进行了性能评价，实验结果表明，该水印系统具有良好的自适应性能，能较好地均衡系统的鲁棒性和不可见性。     

基于反攻击的数字图像水印方法

在实际应用中 ,加有水印的数字图像不可避免会遭到一些有意或无意的攻击 .针对一些常用的攻击方法 ,提出了一种反攻击方法和相应的水印算法 ;算法自适应地选择水印嵌入位置和确定水印序列长度 ;水印嵌入在 DWT域进行 ;根据人眼视觉掩蔽特性确定水印嵌入强度 .实验结果表明该方法具有较好的图像自适应性和水印不可见性 ;对JPEG压缩、图像加噪声和图像滤波等常见的攻击方法具有极强的鲁棒性     

基于特征子空间的数字水印技术

根据特五子空间的原理，提出了一种新颖的基于特征子空间的数字水印算法，水印可以嵌入到不同的子空间中从而可以发展为多水印算法，由于特征子空间之间的正交特性，不同子空间中的水印相互独立，其稳健性不随水印数目的增加而变化，水印强度参数根据视觉系统的照度掩蔽和纹理掩蔽特性适当地进行调整，从而同时保证二值水印图像的稳健性和不可见性，该文就单水印，双水印以及多水印情形进行了仿真并进行JPEG压缩，图像缩放，剪切等失真测试，实验结果表明该算法具有很好的感知质量和稳健性并验证了以上分析。     

一种基于变长位平面的自适应视频水印算法研究*

针对视频水印嵌入强度在平衡水印系统的鲁棒性和不可见性时存在的问题,提出了一种变长位平面分解的视频水印算法。该算法根据8位灰度水印图像在位平面分解后各位平面在重构水印图像时的权值不同,将不同的位平面嵌入在不同数量的DCT中低频系数中,并利用HVS和Watson视觉模型的亮度掩蔽特性自适应的调整水印嵌入的强度从而实现了自适应地嵌入水印。实验表明,该视频水印系统在满足鲁棒性的同时具有高度的透明性。     

基于小波变换和FCM分析的盲水印算法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和图像的局部相关特性,提出一种结合小波变换和模糊聚类分析的水印嵌入算法。在图像B通道下的小波域系数中,根据HVS的掩蔽性进行模糊聚类分析以选择适合嵌入水印的区域,结合图像的局部相关性和隶属度自适应地嵌入水印。算法在提取水印时无需原始载体图像的辅助。实验表明,该算法具有较好的透明性,而且对诸如JPEG压缩、图像锐化、几何裁剪、叠加噪声和平滑滤波等攻击均具有较好的鲁棒性。     

一种基于模糊聚类和奇异值分解的水印算法

提出一种新的基于模糊聚类和奇异值分解的水印算法.利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应,在载体图像空域进行模糊聚类(FCM)寻找图像纹理复杂的子区域来作为嵌入水印的位置,再用奇异值分解(SVD)实现水印的嵌入.实验表明,该算法有效地平衡了水印的鲁棒性和视觉上的不可见性之间的矛盾.     

一种基于DCT数字水印新算法

为了克服高复杂度算法同时能使数字水印具有较好的鲁棒性与掩蔽性,该文借助图像在DCT域实现的算法复杂度低且能很好的与人类视觉特性相结合,提出了一种基于DCT域自适应数字图像水印新算法,该算法采用随机性较强的高斯序列作为嵌入水印,并且利用图像子块特征分类结果对水印嵌入强度进行自适应调节,从而在确保水印不可见的同时有效地增强...     

基于DCT域边缘检测的水印算法

针对水印提取时的失真和安全性问题,提出一种基于DCT域边缘检测的数字水印算法.该算法用密钥序列置乱水印图像加密,把载体图像分块,根据边缘检测算子得到原始图像的边缘图像,用两种不同的嵌入方法将水印信息根据不同的嵌入强度嵌入到原始载体图像的DC(直流)分量中.实验结果表明,该算法对缩放、压缩、裁剪等攻击具有良好的鲁棒性和不可见性.     

图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法

目的 为协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高水印算法抵抗几何攻击的能力,提出一种图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法。方法 将宿主图像分成互不重叠的图像块,利用人类视觉系统的掩蔽特性对每个图像块的纹理特征和边缘特征进行分析,选择掩蔽性好的图像块作为嵌入子块。对嵌入子块作2级离散小波变换,将其低频子带进行奇异值分解,通过修改U矩阵第1列元素间的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息。在水印提取前,对几何失真含水印图像利用图像尺度不变特征变换（SIFT）特征点的坐标关系和尺度特征进行几何校正,恢复水印的同步性。结果 对标准灰度图像进行实验,含水印图像的峰值信噪比都可以达到44 dB以上。对含水印图像进行常规攻击和几何攻击,提取出的水印图像与原始水印图像的归一化互相关系数大部分都能达到0.99以上,说明该算法不仅具有良好的不可见性,对常见攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。结论 选择掩蔽性好的图像块作为水印嵌入位置能够充分保证水印算法的不可见性,特别是水印提取前利用SIFT特征点具有旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像实现有效校正,提高了含水印图像抵抗几何攻击的能力,较好地协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

基于Turbo码的信息隐藏技术

该文提出一种基于Turbo码的自适应水印算法。为了实现自适应嵌入水印,将原始图像分块并利用视觉掩蔽特性对图像块进行分类,根据分类的结果,将不同强度的水印分量嵌入到图像块的DCT低频系数中。实验结果表明,利用该算法实现的水印具有很好的视觉掩蔽效应和鲁棒性。     

一种NVF量化的小波域图像水印算法及实现

本文提出了一种基于噪声可见函数（NVF）量化的水印算法。该算法用噪声可见函数NVF最大化水印能量,在嵌入时使用多重嵌入技术,增加了水印的不可见性和鲁棒性,水印在提取和检测时不需要原图信息。     

基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印

提出了一种基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印算法。基于噪声可见函数实现了水印的自适应嵌入，利用Hopfield神经网络记忆宿主图像以及原始水印信息。在水印检测时，通过神经网络从嵌入水印的图像中联想出宿主图像和水印嵌入信息，再利用嵌水印图像和联想出的宿主图像提取出水印，实现了水印的盲检测。     

基于Baker变换的自适应正交多小波图像水印算法

提出了一种基于Baker变换加密技术的多小波域自适应图像水印算法,充分利用了多小波变换、混沌序列的优点和人眼的视觉特性,使嵌入的水印具有很好的鲁棒性和很强的隐蔽性。实验证明该算法具有很好的抗剪切、滤波、旋转和JPEG压缩等优良性能。较好地解决了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾。     

基于量化的数字水印算法安全性改进

目前,对数字水印鲁棒性的提高已有很多研究成果,但安全性的研究还有待加强。文中分析了基于DCT直流系数量化的数字水印算法存在的安全性漏洞,提出通过对载体图像随机分块,并保持嵌入水印前后图像平均亮度不变的方法,加强算法的安全性。实验结果表明,改进方法在提高水印安全性的同时,对水印的鲁棒性基本无影响。     

基于截断面包师变换的DCT域数字图像水印算法

结合混沌置乱中的截断面包师变换和HVS视觉掩盖特性，提出了一种基于面包师变换的DCT域数字图像公开水印算法。该方法采用截断面包师面变换对水印图像进行加密，利用DCT域的视觉掩盖特性，在图像的不同部分嵌入不同强度的经混沌置乱后的水印，且提取时无需原始图像。实验结果表明：在保证水印不可视的条件下，该方法提高了水印的鲁棒性，并对JPEG压缩、中值滤波等攻击具有很好的抵抗能力。     

基于DWT-SVD域的自适应独立分量分析数字图像水印

提出了一种DWT-SVD域的自适应ICA水印算法。首先对原始图像进行小波变换,分解出其逼近子图,对以低频信息为主的逼近子图再进行奇异值分解,然后根据逼近子图的噪声可视函数,用独立分量分析方法在不同区域嵌入不同强度的水印信息,达到自适应的目的。实验结果表明,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩下具有很好的鲁棒性,同时能满足水印的不可见性。     

FastICA图像水印改进算法

FastICA工具可以用于直接叠加或提取的图像水印方案,文章采用了定量分析法选取嵌入矩阵,对水印嵌入不可见性有很大提高,PSNR达到68．55dB,且具有很好的鲁棒性。该图像水印算法进一步提出Inv（A）使提取算法用于直接叠加或提取的图像水印方案中,不仅成功解决了FastICA用于直接叠加或提取图像方案提取水印的两种不确定性问题,而且在一定程度上增强了鲁棒性。     

一种基于水印DCT变换的数字图像水印算法

提出了一种有效的基于水印DCT的数字图像水印算法。该算法首先对水印图像进行离散余弦变换，再对变换后的水印图像进行加密，然后将加密后的水印图像嵌入到DCT变换后的原始图像中。实验证明在嵌入强度小于0．5，PSNR在大于32．4177dB时，该算法具有很好的鲁棒性和安全性，并能有效地抵抗JPEG压缩和较强的高斯白噪声。     

一种小波域自适应数字水印算法

本文提出了一种基于连续子带量化(SSQ)和人类视觉系统(HVS)的小波域自适应数字水印算法。该算法中,水印嵌入到图像的视觉重要系数(PSCs)上,PSCs是从小波变换后低频子带和高频子带中选出来的。其中,低频子带中的PSCs是根据系数的幅值来选出的,高频子带中的PSCs是通过子带量化选出。为了更好的嵌入水印,该算法中利用了HVS模型,(?)模型基于噪声可见性函数(NVF)的计算来决定水印嵌入强度,使水印更多的嵌入到图像的纹理和边缘区域。     

Comments on “A digital watermarking scheme based on singular value decomposition and tiny genetic algorithm”

In the recent paper entitled “A digital watermarking scheme based on singular value decomposition and tiny genetic algorithm” by C.-C. Lai (2011) [1], a robust digital image watermarking scheme based on singular value decomposition and a tiny genetic algorithm is proposed. This comment shows that this watermarking scheme is fundamentally flawed in that the extracted watermark is not the embedded watermark but determined by the reference watermark.