基于QR码的Contourlet-SVD域全息水印算法

为了解决水印算法中存在水印隐藏程度和鲁棒性的失衡问题,在Contourlet-SVD域将QR(quick response)码与全息技术相联合,提出一种基于QR码的Contourlet-SVD域数字全息水印算法。首先,选择不同的载体图像执行3层Contourlet变换,鉴于低频系数的优势,对低频进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD)联合变换;其次,选择“飞行学院”图像经过QR编码生成的QR码作为原始水印图像,对其进行共轭对称扩展傅里叶数字全息,得到QR码全息水印;再次,将全息水印叠加到SVD分解得到的奇异值中,完成水印信息的嵌入。通过仿真实验验证,该算法嵌入水印信息后的图像清晰度较好,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)超过了31 dB,相似性系数NC(normalized correlation)值达到了0.989 0。将图像进行抵抗测试,提取的水印信息可以较清晰地辨别,尤其是椒盐噪声、高斯噪声和中通滤波攻击,NC值均达到0.90以上。     

基于Logistic混沌加密的NSCT-DWT-SVD彩色水印算法

提出基于Logistic混沌映射加密与NSCT-DWT-SVD结合的关于YUV复合数字水印算法。首先将RGB载体图像转换成YUV彩色模型图像,提取Y分量进行非采样Contourlet变换(NSCT)。将产生的低频子带进行小波变换,并对小波变换的低频系数进行奇异值分解(SVD),然后对水印信息进行Logistic混沌映射加密,确定嵌入强度,将加密的水印信息叠加到彩色图像的奇异值上。仿真实验表明,该算法在保证水印嵌入信息量的前提下,满足水印信息的隐蔽性,同时该算法对常规攻击的稳健性较强,尤其是抵抗旋转攻击和JPEG压缩攻击时,仍能提取出较清晰的水印图像。     

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。     

一种彩色QR码嵌入彩色图像的数字水印技术

为了更好地保护数字版权,提出了一种将彩色QR(quick response)码嵌入彩色载体图像的数字 水印算法。算法通过Arnold置乱技术对水印信息进行加密与Contourlet-离散余弦变换和奇 异值分解(Contourlet-DCT-SVD)水印技术完成对水印的嵌 入和提取。通过实验验证,本文算法对JPEG压缩攻击、剪切攻击、高斯噪声和椒盐噪声攻击 具有较强的抵抗 能力,对上述攻击后提取的彩色QR码均能正确识别;对任意旋转攻击后提取出的彩色QR码水 印也具有 较高的识别率,具有较好的不可见性和鲁棒性。     

基于QR分解的强鲁棒性双彩色盲水印算法

提出了一种将彩色快速识别(QR)码作为水印嵌入彩色宿主图像的强鲁棒性盲水印算法。首先 对彩色宿主图像分通道进行离散小波 变换(DWT)和分块QR分解得到非重叠的酉矩阵,然后将QR码分通道置乱加密归一化后嵌入到 宿主图像对应通道 酉矩阵的系数差中。仿真实验结果表明,本算法在满足不可见性的同时具有较强的鲁棒性; 相比现有算法, 本算法不仅能够抵抗旋转和裁切攻击,在JPEG压缩和噪声滤波攻击方面的抵抗能力也有较 大提升;而且本算法属于盲水印技术,具有较大的实际应用价值。     

基于QR码的Contourlet域数字水印算法

针对目前数字水印技术无法有效抵抗几何攻击的问题,本文提出了一种基于QR码的Contourlet域数字水印算法。将文字信息进行QR码编码作为水印信息。首先,将载体图像进行Contourlet变换;然后,将得到的低频逼近图像进行分块;最后,将每一位QR码水印信息以量化的方式对应嵌入到每一个子块中。实验结果表明,本算法可以抵抗任意角度旋转和任意等比例缩放攻击,同时对高斯噪声、Speckle噪声、均值滤波、高斯滤波和JPEG压缩攻击具有很强的鲁棒性,并且算法复杂度低;水印提取时不需要借助原始图像,属于盲水印。因此,本文提出的数字水印技术可以广泛应用在数字产品的版权保护中。     

一种基于QR分解的DWT域水印算法

提出一种基于QR分解的小波域图像水印算法,是将水印信息矩阵做QR分解并嵌入到做离散小波变换后的载体图像的两个特殊的区域.首先将原始图像进行归一化处理后做离散小波变换,并计算出嵌入区域的嵌入强度;再将水印按照密钥进行置乱;然后再对置乱后的信息做正交分解,得到两个正交矩阵;分别将这两个正交矩阵使用加性规则自适应地嵌入到小波变换域的低频和对角方向上;最后小波逆变换得到含水印的图像.实验结果证明,本算法具有较好的鲁棒性、安全性和不可见性,特别是抗几何攻击效果尤其明显.     

基于DWT SVD域的彩色图像水印算法

针对数字产品的版权保护问题,提出了一种结合整数小波变换（DWT）和矩阵奇异值分解（SVD）的彩色图像非盲水印算法。该算法首先对待处理图像的蓝色分量进行整数小波分解,再将得到的低频子带的小波系数矩阵进行奇异值分解,然后对水印灰度图像进行奇异值分解,水印图像的奇异值被嵌入到由源图像小波系数分解得到的奇异值中。经过奇异值分解逆变换及整数小波逆变换得到含水印图像。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。     

基于QR码和SVD的矢量图形数字水印算法

鉴于二维码的纠错能力,文章基于SVD并结合QR码提出了一种面向数据鲁棒性的矢量图形数字水印算法。算法首先将原始logo转换为二维QR码并进行logistic加密;而后提取工程图形顶点信息并进行预处理;奇异值分解后,通过奇偶量化的方式将混沌调制的水印信息嵌入奇异值中。实验分析显示该算法拥有较好的透明性,并对平移、旋转、缩放等几何攻击和图形添加编辑具有一定的鲁棒性。     

基于NSCT和DFRFT的数字水印算法研究

为了有效地克服外界攻击对数字水印的破坏性,增强数字水印的鲁棒性,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsample Contourlet Transform,NSCT)与离散分数阶傅里叶变换(Discrete Fractional Fourier Transform,DFRFT)相结合的数字水印算法.首先,通过Logistic置乱处理水印信号,增强水印的安全性;然后,对宿主图像进行NSCT分解,对其中的低频分量进行DFRFT分解;最后,将置乱的水印图像嵌入到DFRFT分解系数中,从而进一步加强水印的不可见性和鲁棒性.实验结果表明,该算法不仅具有较好的鲁棒性,还可以有效地抵抗外界攻击.     

一种改进的鲁棒性水印算法

为增强嵌入水印方法的抵抗攻击能力,以及进一步提高数字图像水印的安全性,提出了一种基于DWT(离散小波变换)、DCT(离散余弦变换)和SVD(矩阵奇异值分解)的改进的水印算法。该算法首先对载体图像进行偏低频的3次DWT变换得到一个低频子图与三个高频子图,同时对加密置乱后的水印图像进行1次小波分解得到一个低频子图与高频子图;然后再对8个子图进行DCT变换,对DCT变换后的子图再进行互不重叠的大小为8×8的分块,分别对各个分块进行SVD(奇异值分解)变换,最后把水印的各个分块根据嵌入准则分别嵌入到相应子图的分块中。实验表明,该算法能够更好地抵抗JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、剪切等常见的攻击。     

基于BCH和JND的小波域数字图像水印算法

为了提高数字图像水印的鲁棒性,提出一种结合BCH码和JND模型的小波域数字图像水印算法.该算法采用Ar-nold变换和BCH码对二值水印图像进行置乱加密以及编码,对载体图像分块后再进行二维离散小波变换,将加密并且编码后的水印信息嵌入到载体图像各子块的二维离散小波变换的低频子带中,嵌入强度根据载体图像的JND值自适应的选取.实验结果表明,水印的透明性很好,在遭受不同类型和强度的水印攻击时,具有较强的鲁棒性.     

基于SVD-DCT结合混沌加密理论的数字水印算法研究

本文数字水印算法结合奇异值分解(Singular Value Decomposition)理论、离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)理论以及混沌加密理论。论文分析了水印嵌入因子对水印的透明性和水印误检出率的影响;实验表明在最佳嵌入因子下该算法不仅具有较高的安全性,而且对如JPEG压缩、高斯噪声攻击、椒盐噪声攻击以及特别是几何失真攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于摩尔型CA置乱的DCT域数字水印技术

利用具有混沌特性的摩尔型元胞自动机(Cellular Automata,CA)对原始水印图像进行置乱加密,接着将原始载体图像进行8×8分块离散余弦变换(DCT),按预定顺序读取低频和中频系数构成与水印图像同尺寸的系数矩阵,并在该系数矩阵的奇异值分解域中完成已加密水印信息的嵌入.仿真结果表明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且对常见攻击如JPEG压缩、滤波、噪声和几何攻击等具有较强的稳健性,在版权保护领域具有一定的应用价值.     

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...     

基于DWT-DFT和SVD域的盲水印算法

提出了一种基于离散小波变换、离散傅里叶变换和奇异值分解相结合的盲水印算法。该算法对原始图像进行一级离散小波变换后选择低频子带图像作分块离散傅里叶变换,然后对分块离散傅里叶变换的幅度谱进行奇异值分解,选择最大奇异值并采用量化嵌入方法实现水印的嵌入和盲提取。为了提高算法对旋转攻击的鲁棒性,采用基于Radon变换的检测算法对待检测图像进行旋转校正。实验结果表明,该算法对一些常规攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。     

一种基于DWT-DCT-SVD的鲁棒性音频水印算法

针对在基于DWT-DCT进行数字音频水印嵌入,在已嵌入水印的音频受到噪声干扰、低通滤波、重采样等常见的攻击时,其鲁棒性差以及安全性弱的情况.提出了一种新的的盲水印嵌入算法.该算法对原始音频信号完成分帧预处理后,对每帧信号应用离散小波变换(DWT),选取三级低频分量进行离散余弦变换(DCT),先把得到的一维信号平均分解为两个片段,然后进行奇异值分解(SVD),根据奇异值的特性将水印信息嵌入到奇异矩阵.在水印图像的预处理上,采用了以Arnold变换为基础,将水印图像降维,方便水印信息的嵌入.并且通过添加密匙来提升数字音频水印的安全性.使用5个不同种类的音乐类型,进行仿真实验.实验结果表明:其误码率(BER)在0.0896以下,相关系数(NC)在0.9708以上.本算法对噪声干扰、低通滤波、重采样、重量化、剪切、压缩等常见的攻击方法具有良好的鲁棒性.     

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.     

基于Contourlet-DCT混合变换的零水印算法

为提高水印图像的安全性,并解决水印嵌入时鲁棒性与不可见性之间的矛盾,提出了一种基于Contourlet-DCT混合变换的零水印算法.首先,利用二值水印图像自身不同的像素值对两个混沌序列进行调制加密,并将调制后的结果作为加密的水印图像.接下来对载体图像依次进行Contourlet与DCT变换从中提取能量特征,再对提取的特征进行奇异值分解,选取其中最大的奇异值重组特征矩阵,最后把特征矩阵与加密后的水印图像结合生成注册水印.为验证算法的有效性,将该算法与传统的小波域零水印算法进行了比较,结果表明,混合域零水印算法在多项攻击测试中的鲁棒性均优于后者.     

基于离散小波变换和奇异值分解的彩色图像水印算法

为提高图像水印算法的鲁棒性,提出了一种彩色图像鲁棒水印算法。算法使用离散小波变换和奇异值分解的频域算法,主要通过提取原始彩色图像RGB三个通道的低频部分和加密后的水印图像奇异值,使它们分别在一定嵌入强度下进行叠加,从而获得修改后的奇异值,来完成水印的嵌入。实验结果表明,嵌入水印后的彩色图像不可见性良好。在经受高斯噪声、旋转、直方图均衡化等攻击时,仍能提取到有效的水印图像。该方法能够有效地满足数字化彩色藏毯的版权保护需求。