结合FCM的小波域自适应水印算法

提出一种基于FCM 的小波域自适应水印算法。该算法对宿主图像进行二层小波分解,根据人类视觉系统的掩蔽性对小波域的中频系数进行分类并结合FCM,自适应地将二值水印图像嵌入到图像的纹理子块中,能较好地实现水印的鲁棒性和隐蔽性;在嵌入前将水印置乱,增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、加噪、滤波等常规攻击具有较强的鲁棒性。     

小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。     

基于SVD的小波域自适应量化盲水印算法

提出了一种新的基于SVD的小波域自适应量化盲水印算法;对有意义的二值水印图像进行预处理置乱后,该算法结合人类视觉系统特性采用不同的嵌入策略把0/1水印值分别嵌入到图像三级小波分解后的中低频子带和高频子带系数中,并结合小波零树原理在中低频子带进行嵌入水印,而在高频细节子带则利用奇异值良好的稳定性能来进行水印的嵌入;仿真结果表明:与传统的算法相比,该方法在针对高低频的多种攻击下具有良好的鲁棒性。     

基于GHM和FCM的自适应图像水印算法

提出一种基于GHM多小波变换域上的模糊自适应水印算法。利用多小波系数块的能量、重要系数对小波块进行分类,结合图像自身的局部特性,在多小波系数中的两个相关的细节子图像中自适应地嵌入一幅二值水印图像;为了增强水印的鲁棒性,采用冗余嵌入方法;水印的提取不需要原始图像。实验结果证明,该算法对剪切、JPEG压缩、锐化等多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

一种能够提高水印容量的多比特嵌入算法

在分析图像数字水印不可见性、鲁棒性与水印容量三者之间制约关系的基础上,提出了一种可以有效增加水印容量的小波域自适应水印算法。该算法用噪声可见性函数对小波分解后的系数进行容噪能力分析,根据划定的阈值在容噪能力较强的系数上同时嵌入多个比特,并结合小波域视觉可见误差门限JND值,实现了水印强度的自适应调整。经对比实验证明,该算法能够较大幅度地提高水印的容量。     

基于小波域低频系数的自适应数字音频水印算法

水印嵌入强度是影响水印鲁棒性的重要因素。该文设计了一种基于小波域低频系数自适应数字音频水印算法,利用混沌序列对水印加密,再将原始音频信号分段,对每段音频信号进行小波变换,嵌入强度由每段低频系数与低频系数最大值的比值自适应的选取,最后将水印嵌入到各段的低频部分。实验结果表明,水印在抵抗各种通用的音频处理和攻击(如高斯噪声、MP3压缩、重采样等)方面具有良好的鲁棒性。     

基于混沌置乱的小波域数字水印算法研究

提出了一种基于混沌系统的离散小波域数字图像水印算法,首先采用混沌模型算法来生成混沌随机序列对水印图像进行加密,然后对原始图像进行小波分解,将置乱加密的水印嵌入在在原始图像小波分解的高频系数中,含水印图像和待检测图像经过小波分解在对应小波系数中即可得到加密的水印信息,通过逆置乱即可得到提取的水印。实验证明该算法对叠加噪声和剪切等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于小波变换和倒谱变换的音频水印技术

提出了一种基于小波变换和倒谱变换的数字音频水印算法。该算法将音频信号进行小波分解,选取低频系数。对低频系数进行倒谱变换,并根据统计均值思想,把水印嵌入到倒谱域中,实现了在音频信号中嵌入二值图像。实验结果表明该算法具有比较好的鲁棒性,能抵抗常见信号的攻击,如低通滤波、重采样、重量化、有损压缩、音量变化、添加白噪声等。     

一个基于DWT的自适应数字水印算法

本文提出了一个新的DWT域自适应数字水印算法。该算法利用小波域高、低频部分嵌入水印的优势互补特点,在载体图像的高频和低频子带分别嵌入相同水印来增强水印抵抗多种攻击的能力;水印的嵌入采用量化调制方式,其量化步长可根据人类视觉系统和载体图像的局部特点自适应地调整。此外,由于奇异值分解具有良好的性能,因而被用于高频部分水印的嵌入以提高其鲁棒性。实验结果表明水印具有良好的鲁棒性和不可见性,与相近算法相比,本文方法可以有效抵抗更多的攻击。     

基于小波变换和倒谱变换的音频水印技术

提出了一种基于小波变换和倒谱变换的数字音频水印算法。该算法将音频信号进行小波分解,选取低频系数。对低频系数进行倒谱变换,并根据统计均值思想,把水印嵌入到倒谱域中,实现了在音频信号中嵌入二值图像。实验结果表明该算法具有比较好的鲁棒性,能抵抗常见信号的攻击,如低通滤波、重采样、重量化、有损压缩、音量变化、添加白噪声等。     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

基于Hilbert扫描和SVD的小波域图像水印算法

为了提高水印的安全性、鲁棒性和不可见性,提出了一种基于Hilbert扫描和SVD（Singular Value Decomposition,奇异值分解）的小波域图像水印技术。算法以一幅有意义的二值水印图像为水印信号。首先对原始图像进行一层小波变换,对低频分量进行图像分块,并对每一个图像块进行SVD。利用了SVD的单向非对称性和正交矩阵的性质,给出了一种自适应水印方案。同时,利用了Hilbert扫描能很好地保持图像空间局部连接性的特点。然后,利用图像的局部统计特征自适应地修改阈值,利用两个阈值严格控制系数的修改程度,使算法达到不可见性和鲁棒性之间的最优平衡。水印的提取无需原始图像的参与,达到了真正的盲水印。实验结果表明,该算法是有效的,对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

基于小波包分析的数字音频双水印算法

针对以往双水印算法鲁棒性不高和定位不准确的问题,提出一种基于小波包分析的数字音频双水印算法。算法对原始音频信号进行小波包分解,在得到的低频系数和中低频系数中嵌入零水印和半脆弱水印。改进的零水印算法鲁棒性有了很大的提高,能更好地完成音频信号的版权保护;对中低频系数采用量化的方法嵌入二值水印图像,有别于以往算法需将二维图像转换为一维序列,不会对零水印的提取产生影响。该方法对一系列常规处理和幅度缩放都有较好的鲁棒性,不但能确定水印图像遭恶意篡改的位置,而且能够定位原始载体音频的篡改位置,真正实现了对音频信号的内容认证。     

小波、混沌和图像迭代在数字水印中的应用研究

论文提出了一种基于混沌和图像迭代混合的小波变换数字水印算法,该算法首先把原始图像进行多级小波分解,得到其低频平滑子图作为水印载体,然后把这个载体子图与水印进行迭代混合,最后把这个混合子图与小波分解的其它子图进行小波重构,得到一个嵌入了水印的图像。混沌系统的初值敏感性保证了水印信息的安全性。同时,把水印迭代在原始图像的低频部分又确保了水印信息的鲁棒性。最后,实验结果也证明了该方法的合理性。     

基于混沌序列的整数小波域鲁棒水印算法

首先对图像的蓝色通道进行整数小波分解,然后将二值化后的混沌序列经扩频处理作为水印信息,将此水印信息叠加在中频系数上,最后进行整数小波逆变换重构蓝色通道,合并三通道得到水印图像。由于混沌序列对初值具有极强的敏感性,攻击者很难从一段有限长的序列推断出混沌系统的相关参数,确保水印信息的安全性。整数小波变换的优良特性使图像在嵌入适量水印信息后拥有较低的细节损失率,实现了对彩色图像的高保真水印嵌入。实验结果表明,水印信息具有很好的透明性,对有损压缩、噪声干扰等常见的水印攻击具有较强的鲁棒性。     

基于分块奇异值分解的小波域水印算法

对于一般有意义灰度水印,如何在不可见性下增大水印嵌入容量,增强鲁棒性仍是水印研究学者研究的重要内容.根据奇异值分解的特性,结合小波变换与人类视觉系统的某些特性接近的良好特点,提出了一种基于分块奇异值分解的小波域鲁棒水印算法.算法首先将灰度水印信息分为重要信息和次要信息两部分,然后在小波域对宿主图像小波分解后的高频和低频系数分别进行分块奇异值分解,再把经过置乱变换的重要信息部分和次要信息部分分块DCT变换,将变换后的水印信息分别嵌入低频和高频系数分块奇异值分解的奇异值中.实验结果与分析表明:水印算法能嵌入大容量水印,且能抵抗大多数图像攻击,是一种可行的算法.     

基于小波的图像数字水印方案

根据小波变换与人眼视觉特性相适应,提出的数字水印算法在图像的小波域进行,在嵌入水印前先对原始图像作小波变换,在小波变换的中低频系数上嵌入水印,然后再进行小波反变换,得到一幅加水印图像。在水印检测时先作小波变换,再在小波域中进行检测。实验结果表明改进算法具有较为理想的效果。     

基于Logistic混沌映射和IWT-SVD量化的盲鲁棒水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入.算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性.仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性.     

非抽样Contourlet变换的低频数字水印

非抽样Contourlet变换（NSCT）是一个平移不变、多尺度、多方向的变换,在图像处理中具有一定的优越性,提出一种基于非抽样Contourlet变换的数字水印算法,低频系数集中了图像的大部分能量,在低频嵌入水印可以提高鲁棒性,为了满足不可见性,对低频系数进行8×8的分块,根据每一块的能量以及人类视觉特性进行自适应的嵌入水印,实验结果表明算法具有很好的鲁棒性和不可见性,能够有效地抵抗JPEG、噪声等攻击。