基于分块形态Haar小波变换的盲水印算法

提出了一种基于形态Haar小波变换的数字水印算法。该算法对载体图像按分块进行形态Haar小波变换,水印的嵌入和提取在子块的形态小波域中完成,每个子块嵌入水印的一个像素信息。该算法能实现水印的快速盲提取。实验证明,与分块DCT法和分块DWT法相比,算法不仅简单快速,而且大大提高了水印的不可觉察性和鲁棒性,在抵抗噪声攻击方面更有优势。     

可视密码学的Contourlet域图像水印

将可视密码学引入到水印的预处理中,提出了一种Contourlet域的安全性较高的图像水印算法。该算法首先根据可视密码理论将水印信息隐藏到一定数目的图片中,选取其中任一图片作为水印,然后对载体图像进行分块,通过聚类找出适合嵌入水印的块,并进行Contourlet变换,在变换系数的最大奇异值上嵌入水印。水印提取时只需用特定数目的图片对提取出的信息进行叠加,其过程无需大量计算和密码学知识。实验表明,该算法还具有抵抗噪声、滤波、JPEG压缩等常规攻击和抗剪裁等功能。     

基于视觉特性的灰度水印自适应嵌入与提取算法

为了设计更加鲁棒的数字水印算法，在对水印的嵌入过程、提取过程及其抗攻击性能进行分析的基础上，提出了一种图像灰度水印自适应嵌入与自适应提取新方案。该方案基于小波变换的多分辨率特性，利用人眼的亮度感觉及对比灵敏度阈值等人类视觉系统特性，并结合图像各个局部小波子块的亮度与纹理特征，在嵌入的过程中，通过动态地计算各个局部块的自适应嵌入强度因子来嵌入水印。提取时，则根据从不同区域提取出的水印信息自适应计算最佳的水印提取结果，这就从提取的角度大大改善了水印系统的性能。实验结果表明，该算法对多种攻击具有较强的鲁棒性，尤其对平滑、滤波、JPEG压缩、JPEG2000压缩以及位平面去除等攻击，其鲁棒性更明显。     

基于块自适应调节因子的水印算法

提出了一种基于块自适应调节因子的水印算法。该因子以量化基础上的中低频系数的个数和直流系数为参数。并且按照统计的中低频系数的个数在非盲提取算法中将离散余弦变换（DCT）块分成两类并将水印以不同的强度嵌入。在盲提取算法中将水印嵌入低频系数中。实验汪明本算法对JPEG压缩等攻击有强的鲁棒性。     

基于系数关系的DCT域数字图像水印

提出了一种DCT域的数字图像盲水印算法,该算法将图像进行8*8分块后对各块图像进行DCT变换。之后将水印信息嵌入到选取的中频系数之间的关系中;提取水印时不需要原始图像,实现了盲检测;而且水印嵌入位置可由密码控制,增强了算法的保密性和灵活性;不可感知性和鲁棒性可调。仿真实验结果表明该算法在保证水印不可感知性的情况下,对一些常见的恶意攻击具有良好的鲁棒性。     

基于DCT变换的彩色图像水印盲提取算法

为利用Q R码的快速识别、高容量和高容错等特性,实现彩色图像的水印盲提取,提出基于DC T变换的彩色图像水印嵌入和提取算法。对彩色图像的3个通道进行8%8分块,取DC系数中M SB位作为水印嵌入地址,通过余数调整的方法实现水印的嵌入。提取水印时,通过对水印嵌入位的余数判定,对3个通道的结果进行投票处理,提取出水印信息,提取过程不需要原图像和原水印图像,是一种盲提取算法。通过实验验证了该方法的鲁棒性和透明性,计算复杂度较低,相对于很多变换域水印算法有明显优势。     

基于子块分割的自适应式全盲图像水印算法

为了提高水印的鲁棒性,文中提出了一种基于子块分割的自适应全盲水印算法ABWASS。在嵌入水印时,该算法根据宿主特征矩阵嵌入自适应调整后的水印图像,并使用改进的两阶段DWT方法在LH2子带中融入水印图像的关键信息,从而得到含双重水印的图像;提取水印时,首先分离水印分块方式等关键信息,并通过DCT变换获得特征矩阵,进而提取水印图像。由于该方法在获得含有水印的图像时,根据宿主图像对水印进行了微调,并嵌入了原始水印尺寸,因此在提取过程可以实现全盲。实验结果表明,较已有方法,所提算法能够很好地抵抗多数常规攻击和几何攻击,并且在抵抗混合攻击上其性能均得到了提高,最大提升了2.7%;同时,其还具备较好的水印隐蔽性和实用性。     

一种基于混合变换域的双重扩频盲水印算法

为权衡水印技术的鲁棒性和对篡改敏感性的冲突,本文提出了在载体图像中嵌入鲁棒水印和全脆弱水印的双重数字水印方案。首先对水印图像进行了置乱和加密,并对得到的加密水印进行了扩频处理。接着在混合变换域内实现了对加密扩频水印的嵌入:先对图像载体进行小波变换和离散余弦变换,通过修改各块的部分余弦系数的差值实现水印信息的嵌入。提取时实现了盲水印提取。实验结果表明,该算法具有很强的安全性和不可见性,对抗噪声和剪切攻击具有良好的鲁棒性。     

基于自适应调节因子的水印算法

提出一种基于自适应调节因子的水印算法。此因子以量化基础上的中低频系数的个数为参数。并且按照统计的中低频系数的个数在非盲提取算法中将离散余弦变换(DCT)块分成两类并将水印以不同的强度嵌入。在盲提取算法中将水印嵌入低频系数中。实验证明该算法对JPEG压缩等攻击有强的鲁棒性。     

基于DWT和DCT域的盲水印算法

结合小波变换和离散余弦变换的特性,在灰度图像中嵌入二值图像,采用Arnold变换对水印图像进行预处理,根据人眼视觉系统(HVS)的掩蔽特性选择合适的分块,将水印信息嵌入到较好块的中频系数中,提高水印的鲁棒性,实现了盲水印提取.实验结果证明,该算法对JPEG压缩、剪切、滤波和噪声等常见的处理操作有较好的鲁棒性.     

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.     

结合DCT与分形编码的自适应水印算法

提出并实现了一种结合DCT与分形编码的自适应水印算法.将宿主图像分成大小相同的不重叠方块,利用分形编码的拼贴误差对图像块进行分类,并构造原始宿主图像的二值特征标图,采用Arnold变换置乱二值特征标图和二值版权图标,再进行异或(XOR)运算得到隐秘水印.最后通过在子块DCT域中所选的三个中频系数的比较来完成隐秘水印的嵌入.实验表明,按该方法嵌入的水印具有良好的不可见性,也能较好抵抗高斯滤波、JPEG压缩、叠加噪声等处理.     

Secure semi-blind watermarking based on iteration mapping and image features

This paper presents a secure semi-blind watermarking technique based on iteration mapping and image features. An image (gray or color) is divided into blocks of fixed size that are analyzed using fractal dimension to determine their properties. The feature blocks containing edges and textures are used to form a feature label. The watermark is the fusion of image feature label and a binary copyright symbol. Arnold iteration transform is employed for constructing the watermark to increase the security. The secure image adaptive watermark is then embedded in the feature blocks by modifying DCT middle-frequency coefficients. The detection and extraction procedure is a semi-blind, i.e., it does not need the original image. Only those who have the original watermark and the key can detect and extract the right watermark, which makes the approach have high security level. Experimental results demonstrate that this algorithm can achieve good perceptual invisibility, adaptability and security. It is also robust against spatial attacks including discarding, scribbling, luminance and contrast changing, and other attacks including low or high-pass filtering, adding noise and JPEG processing.     

基于DCT与分形理论的遥感影像鲁棒水印算法

提出一种基于DCT和分形理论的遥感影像数字水印算法.首先利用分形技术确定自相似块作为水印嵌入区域;然后对水印图像进行Arnold置乱预处理,并将其扫描为一维序列;最后,对所选自相似块进行DCT变换,并将水印嵌入其中频系数.实验证明本文算法易于计算和实现,算法实现盲检测且有效提高了水印的不可见性,对JEPG压缩、滤波和叠...     

Double expanding robust image watermarking based on Spread Spectrum technique and BCH coding

This paper presents a new algorithm for blind image watermarking which has a high robustness against common image processing attacks such as noise addition (Gaussian noise, Salt & Pepper noise, Speckle noise and etc.), JPEG and JPEG2000 compressions, Histogram Equalization, Average and Gaussian filters, Scaling and Cropping. According to this fact that a watermark with about 70 bits is enough for copyright protection, consequently in this paper a small watermark (64 bits) have been double expanded into multi larger meaningful bits with applying BCH error correction code and Spread Spectrum technique in order to reduce errors in extraction phase. Approximation subband of two levels DWT transform is divided into non-overlapping blocks and high frequency coefficients of DCT transform of each block is used for embedding the watermark. Embedding technique, which is used in this paper, is Spread Spectrum. Correlation between some coefficients of each embedded block and two predefined groups of random bits is used for watermark extraction, so this method is blind and does not need to the original image or additional information in extraction phase. Another idea, which is used in this paper, is calculating different gain factors for each block of approximation subband according to the texture of each block. Consequently this method allocates smaller gain factors to smooth blocks and larger gain factors to texture and rough blocks. So, manipulating in image will be more robust and imperceptible.     

一个分形图像水印算法的改进

改进了一个分形水印算法,它把二值版权图标嵌入到分形压缩的图像文件中。具体说,把宿主图像分成大小相同的不重叠的子块,对这些子块进行分形编码（采用正交分形编码方法）。这些子块按拼贴误差的大小进行降序排列,并根据宿主图像内容分成三个子列。按照新的量化嵌入公式,经Arnold变换置乱后的水印被强度不同地嵌入三个子列的子块的量化均值中,通过分形解码得到含水印图像。实验表明,该算法隐蔽性强,并对剪切、涂抹、加噪、滤波以及JPEG压缩等具有较强的鲁棒性。     

双正交提升小波和奇异值分解的彩色水印算法研究

在现有彩色图像水印提取技术基础上, 提出一种结合9/7双正交提升小波和图像矩阵奇异值分解的彩色图像水印加密算法。首先将彩色原始图像和彩色水印图像R、G、B分离, 将图像相应分量进行提升小波三级分解得到低频部分, 并将该低频信息进行奇异值分解, 把水印信息视做扰动矩阵按一定的量加在低频信息的对角阵上, 其中彩色水印图像预处理结合了骑士巡游变换和Arnold置乱算法。实验结果表明算法在确保水印不可见性的基础上有效地增强了水印的强度和鲁棒性, 实现了水印图像的盲检验。     

基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法

针对现有可逆图像水印算法中嵌入量与图像视觉质量之间的矛盾,提出了一种基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法。首先,对原始图像进行多尺度分解,将其分解为同质块和非同质块;其次,通过对同质块进行预测误差扩展来嵌入水印信息;最后,通过计算非同质块信息熵,根据嵌入水印信息量选择合适的非同质块,通过对选取的非同质块进行整数小波变换,在中高频中嵌入剩余水印信息。实验结果表明,该算法易于实现且完全可逆,能有效提高水印嵌入量,具有较高的视觉质量。     

基于分形和HVS的小波域数字图像水印算法

针对数字图像版权的保护,本文提出了一种基于分形的小波域数字图像水印算法。首先将载体图像进行Haar 小波变换,将小波系数树分为同方向小波树,并在同方向小波树中构造域子树和值子树,通过分形匹配将域子树分为嵌入域子 树和非嵌入域子树,然后在嵌入域子树中加入水印。在水印嵌入时,只嵌入部分水印信息来减少水印的嵌入量,同时运用人类 视觉系统HVS 模型控制水印嵌入的强度,保证其不可见的同时最大限度增强了其鲁棒性并实现了水印的盲提取。     

一种基于熵理论的自适应水印嵌入算法

为了提高数字图像嵌入水印时的不可感知性与鲁棒性,提出一种利用图像信息熵与边缘熵理论并结合果蝇优化算法的水印嵌入方案。首先对载体图像进行分块,并计算每个分块的信息熵与边缘熵,将每个分块的2个熵值相加并排序。然后根据嵌入水印的容量选择熵值较高的分块,并将每一位水印信息嵌入到经过小波变换与奇异值分解的分块中。最后为了进一步平衡嵌入水印不可感知性与鲁棒性之间的矛盾,利用果蝇算法对嵌入水印的强度进行自适应优化。实验结果表明该方法具有更好的不可感知性,在面对多种类型、多种强度的模拟攻击时比同类算法表现出更强的鲁棒性。