基于DWT的图像与水印技术结合方案

论述一个基于DWT(离散小波变换)的新型数字图形水印技术算法。该算法结合了DWT(离散小波变换)和DCT(离散余弦变换),以及空间定义域技术,把水印技术嵌入到图像中,然后对数字图像进行研究。试验结果证明组合后的算法取得了较大的成效。     

基于奇异值分解的双重变换域图像水印算法

提出了一种基于奇异值分解的离散小波和离散余弦双重变换域数字图像水印算法。仿真结果表明,该算法不仅具有较好的水印不可见性,而且对常规攻击和几何攻击都具有较好的鲁棒性,且该算法采用灰度图像作为水印,增加了嵌入的信息量,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

基于混沌的双重变换域数字图像扩频水印算法

提出了一种基于混沌的离散小波和离散余弦双重变换域数字图像扩频水印算法。算法采用二值图像作为水印,增加了嵌入的信息量。仿真结果表明,算法不仅具有较好的安全性、不可见性和鲁棒性,而且在水印的提取过程中不需要载体图像,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

一种基于多小波域与 DCT 的数字盲水印算法

研究一种新的数字图像盲水印算法.针对目前基于的离散小波变换算法和 DCT 变换算法中,对噪音和几何变形攻击抵抗力弱,需要原始水印的缺点,提出了一种利用多小波域和离散余弦变换相结合的数字盲水印算法.结合离散多小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换所固有的特征,首先对原灰度图像 DMWT 变换,而后对低频系数作分块 DCT 变换,再将经过 Arnold 预处理的二值图像水印信息分别嵌入到经过 DCT 变换的较好的块中.提取水印时不需要原始图像的参与,实现了盲水印提取.实验结果表明,嵌入算法容易实现,并增强了水印的稳健性和不可见性,算法对锐化、JPEG 压缩、剪切和噪声等常见的图像攻击有较好的鲁棒性.     

基于Radon变换和多级离散余弦变换的鲁棒性水印算法

将contourlet变换和多级离散小波变换的 "多级" 概念引入到离散余弦变换中,并针对当前传统的离散余弦变换域水印算法不能有效旋转几何攻效抵抗击行进了特性的分析和改进.在此基础上提出了一种基于Radon变换和多级离散余弦变换的鲁棒性水印算法,该算法首先从多级离散余弦变换系数中选择适当的位置嵌入水印信息;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息.实验结果表明本文算法的鲁棒性优于常规基于离散余弦变换的数字水印算法,并且它的实时性不受多级变换的影响.     

图像版权保护与认证的双水印算法

为了实现数字图像的版权保护与认证,设计了一种基于离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)的双数字水印算法,一个水印鲁棒性强,用于版权保护,另一个是脆弱水印,用于图像认证.水印同时嵌入,不需要考虑嵌入顺序,根据验证目的的不同水印可以同时或单独提取.通过将原始灰度图像像素矩阵经离散小波变换,在低频子图中嵌人鲁棒水印一,对水平细节子图再进行离散余弦变换,在中频系数中嵌人脆弱水印二.该算法实现简单,计算量小,隐蔽性好,可实现对恶意篡改的块定位.     

基于余弦变换和小波变换的数字水印算法

在互联网络技术和多媒体技术普及的今天,数字水印技术已经成为目前信息安全技术领域的一个重要方向。本文提出了一种基于离散余弦变换和离散小波变换的数字水印算法,以一个长度为n服从N(0,1)正态分布的随机数序列作为水印信号嵌入到图像最具感知意义的频率部分。实验结果表明,此算法具有良好的视觉效果和鲁棒性。     

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。     

基于多级离散余弦变换的鲁棒数字水印算法

将多级离散小波变换的"多级"思想引入到离散余弦变换中,并对多级离散余弦变换的特性进行了分析,在此基础上提出了一种基于多级离散余弦变换的数字水印算法,该算法从多级离散余弦变换系数中选择适当的位置嵌入水印信息.实验结果表明文中算法的鲁棒性优于常规基于离散余弦变换的数字水印算法,并且它的实时性不受多级变换的影响.此外,该文对多级离散余弦变换中变换系数和变换级数的选择进行了研究,实验结果表明合理选择变换系数进行二级变换可以获得最佳性能.     

一种基于DWT和SVD的数字图像水印算法

该文研究并提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法。为保证水印算法的安全性,首先对水印图像进行置乱变换预处理;然后对宿主图像进行二维离散小波变换,根据嵌入策略将预处理后水印图像的奇异值嵌入宿主图像二维小波分解得到的中频区域。最后利用Matlab对该算法及其对攻击的鲁棒性进行了仿真。     

基于变换域的数字水印技术

本文提出了两种不同的变换域方法：一种是基于DCT域的自适应水印算法；另一种是基于多分辨率分解(DWT)的水印算法。实验结果表明，这两种水印算法具有良好的性能，实现的水印具有不可见性，而且对于常见的图象处理具有很好的鲁棒性。     

一种多变换结合的图像水印加载技术研究

研究了图像中数字水印加载的问题;针对以往基于空间域或者频率域水印图像加载保密性差,对原始图像造成破坏等缺陷,提出了一种综合利用不同变换域的优势,从而实现水印加载与提取的算法;首先利用图像乱序算法对需要加载的水印进行乱序编码操作;然后将图像分别进行离散小波变换和离散余弦变换,变换时特别针对小波系数的中频区域进行;再将乱序后的水印图像通过两组随机数添加到小波系数之上,实现水印的加载;由于利用多种变换域内的不同频率特点,因此能较其他单一的变换域或者空间域水印加载方法提供更为稳定有效的加载结果;试验结果显示文章方法能在不影响原始图像的观感条件下实现水印的有效添加,并且所添加的水印图像能有效地防止噪声、缩放、压缩及截取等图像预处理操作所造成的影响。     

Data compression techniques in Wireless Sensor Networks

The advancement in the wireless technologies and digital integrated circuits led to the development of Wireless Sensor Networks (WSN). WSN consists of various sensor nodes and relays capable of computing, sensing, and communicating wirelessly. Nodes in WSNs have very limited resources such as memory, energy and processing capabilities. Many image compression techniques have been proposed to address these limitations; however, most of them are not applicable on sensor nodes due to memory limitation, energy consumption and processing speed. To overcome this problem, we have selected Discrete Cosine Transform (DCT) and Discrete Wavelet Transform (DWT) image compression techniques as they can be implemented on sensor nodes. Both DCT and DWT allow an efficient trade-off between compression ratio and energy consumption. In this paper, both DCT and DWT are analyzed and implemented using TinyOS on TelosB hardware platform. The metrics used for performance evaluation are peak signal-to-noise ratio (PSNR), compression ratio (CR), throughput, end-to-end (ETE) delay and battery lifetime. Moreover, we also evaluated DCT and DWT in a single-hop and in multi-hop networks. Experimental results show that DWT outperforms DCT in terms of PSNR, throughput, ETE delay and battery lifetime. However, DCT provides better compression ratio than DWT. The average media access control layer (MAC) delay for both DCT and DWT is also calculated and experimentally demonstrated.     

基于矢量量化的数字图像水印技术研究

基于矢量量化的数字水印是数字水印技术一个新的研究领域。主要研究基于矢量量化的数字图像水印技术的原理和性能。在简要介绍水印技术和矢量量化技术后阐述了基于矢量量化的数字水印算法的基本原理。通过分析几种典型的矢量量化水印算法,总结出基于矢量量化水印算法的特点是其在嵌入容量和算法易行性方面有绝对优势,并且对于VQ压缩攻击有很好的鲁棒性,但水印图像的质量对于版权保护来说还有待提高。指出进一步研究的方向是结合DCT、DWT、HVS来改善。     

基于混合域的自适应扩频肓鲁棒水印算法

针对当前数字水印技术中基于单一变换域所存在的问题,提出了一种基于DWT与DCT相结合的自适应扩频肓检数字水印算法.在载体图像被转入YIQ空间后,首先对Y分量小波分解,再对中低频子带做分块DCT变换,从而有效地降低单一变换所带来的负面影响.算法在对水印图像进行Hamming编码与混沌调制后,根据人眼视觉特性对各系数子块分别计算水印自适应强度因子实现了水印的自适应嵌入.将仿真结果与基于单一变换域的算法进行比较,结果表明了该算法具有更好的鲁棒性.     

一种新的基于DWT、DCT和SVD的鲁棒水印算法

本文提出一种新的基于离散小波变换(DWT)、离散余弦变换(DCT)和矩阵奇异值分解(SVD)的鲁棒水印算法.首先按照本文提出的小波分解准则对载体图像进行四层小波分解,取第四层的低频子图与三个高频子图;同样对水印图像进行小波分解得到低频子图与三个高频子图.然后用DCT、SVD方法,结合本文提出的相互嵌入准则将水印图像的低...     

一种基于感知成型及矩傅立叶矩阵描述子的鲁棒性数字水印方案

提出了一种结合离散小波变换（DWT）,离散余弦变换（DCT）,感知模型（HVS）及矩傅立叶矩阵描述子（MFMD）的图像数字水印方案。该方法把原始图像进行二维DWT分解,保留其高频细节部分,然后对小波逼近子图进行二维DCT变换并结合HVS进行水印嵌入。水印的检测则采用了相关性与MFMD相结合的方法。实验结果表明该水印方案很好地实现了水印系统所要求的基本特性,诸如嵌入有效性,保真度,数据有效载荷及鲁棒性等等。     

基于混合变换域的奇异值分解水印算法

提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)及离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的混合变换域与奇异值分解(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分块DCT变换,抽取各块含图像大部分能量的部分合并,并对此矩阵进行奇异值分解再进行水印的嵌入。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。     

基于DWT和DCT域的二值图像数字水印算法

提出一种基于DWT和DCT域的有意义二值图像数字水印算法；利用Arnold变换对水印序列进行置乱，消除象素的空间相关性，增加水印的安全性；而结合小波变换和离散余弦变换的特性，将水印信息嵌入到图像变换域的低频和中频系数中，提高水印的鲁棒性和不可见性；实验证明该算法具有较好的抗压缩、抗噪音和抗剪切性。     

一种基于DWT与DCT相结合的彩色数字盲水印算法

随着计算机技术、网络技术的飞速发展,流通信息的版权保护问题越来越受到人们的重视。数字水印作为一种有效的版权保护方法已经得到了广泛的应用。提出了一种基于小波中频和DOT相结合的彩色盲水印算法,通过将原图像DWT中频系数作分块DOT变换,嵌入水印。实验结果表明,嵌入算法容易实现,且该水印算法具有很好的不可见性,并对剪切和JPEG压缩等图像操作都有很好的鲁棒性。