视觉系统结合小波域的水印算法

为了提高嵌入水印抵抗JPEG压缩攻击、亮度更改攻击和大幅裁减攻击的能力,结合人类视觉系统与离散小波变换对数字图像水印算法加以改进:将水印信息嵌入载体图像前,先对水印图像进行置乱处理,然后对载体图片采取小波变换,再综合人类视觉系统特性选取调制参数,最后将水印嵌入到载体图像经小波变换后的低频部分。实验表明改进后的算法能有效提高水印信息抵抗恶意攻击的能力,健壮性良好,并能均衡水印的不可见性和鲁棒性。     

一种基于小波变换的图像盲水印算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注,基于小波变换的数字水印技术也成为当前的一个研究热点。为保证水印的隐蔽性和鲁棒性,提出了一种基于小波变换的图像盲水印算法,即在嵌入之前先对水印做置乱处理,然后将水印信息与扩频序列进行扩频调制后,结合人眼视觉系统的纹理掩蔽特性和刚刚可分辨门限嵌入到载体图像的小波变换域。最后利用扩频序列的自相关函数特征检测出水印信息,检测过程中不需要原始载体图像。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,检测出的水印效果好,对JPEG有损压缩、裁剪、噪声干扰和低通滤波有较强的鲁棒性。     

一种基于图像内容特征的数字水印方法

提出了一种基于图像内容特征的数字水印新方法．水印直接采用灰度图像，嵌入时充分考虑图像的内容特征和人眼视觉掩蔽（HVS）特性，在低中频分量嵌入水印．先提取图像的边缘信息，进行系数修正；又根据小波变换后的系数特性，有选择地调整嵌入的强度，使鲁棒性和不可见性都得到提高．最后用实验和攻击测试验证了该算法的有效性．     

基于小波变换域的数字图像嵌入和提取方法

针对数字图像水印的嵌入和提取问题,提出了一种基于小波变换域的数字图像水印的嵌入和提取算法.该算法结合了离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解.通过Arnold置乱变换对数字水印图像进行变换,对原始图像进行二次离散小波变换,之后分别对置乱后的水印图像和原始图像小波变换中的低频部分进行奇异值分解,对两者的奇异值矩阵进行加性操作实现水印的嵌入过程.结果表明:该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能;嵌入的水印具有良好的隐身性,人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化;算法具有较强的鲁棒性,经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后,都能较好地恢复水印信息.     

基于小波变换⁃海森伯格矩阵⁃奇异值分解的图像水印算法

为提高水印图像的不可见性和算法鲁棒性,通过小波变换?海森伯格矩阵?奇异值分解的方法研究了彩色图像水印算法。首先,对宿主图像和水印图像进行了彩色空间变换;然后,对载体图像进行了小波变换;最后,对低频系数进行了海森伯格矩阵?奇异值分解后嵌入水印图像。结果表明,该算法对多种攻击方式有较强的鲁棒性,嵌入水印后宿主图像不可见性好,嵌入信息能力强,具有一定的应用价值。     

一种基于最小风险假设检验的图像盲水印算法

数字水印技术是数字作品版权保护的重要手段,为了增强水印的安全性和鲁棒性,提出一种基于最小风险假设检验和人眼视觉特性的彩色图像盲水印算法.首先对原始图像进行小波分解,然后利用人眼视觉特性,在图像的中频系数中嵌入水印,在提取水印时,利用最小风险假设检验知识进行水印的提取.实验结果表明,该方法能够较好地抵抗一些常见的图像攻击,具有较强的鲁棒性和不可见性.     

一种抗几何攻击的小波域盲图像水印算法

小波变换拥有良好的空间——频率局部化特性和与人眼视觉特性相适应的变换机制,但不具有平移、旋转和缩放不变性.采用该类方法的数字图像水印抗噪声攻击和压缩攻击有一定鲁棒性,但抗几何攻击的能力较差.为此提出一种抗几何攻击的小波域数字图像水印算法.算法在水印嵌入时,先对载体图像进行小波分解并对低频子图进行分块,然后对各个子块根据量化规则重复嵌入相应的1bit水印信息;增加低频子图的纹理区的量化步长以提高纹理区噪声掩蔽性.实验结果表明,该水印算法容量较大,提取过程不需要原始图像;有很好不可见性;能抵抗常见几何攻击,对于高斯噪声和JPEG压缩等其它攻击也具有较强的鲁棒性.     

基于MPEG- 4码流的数字视频水印算法

提出一种基于MPEG- 4码流的视频水印算法.该算法将离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)与运动矢量相结合.对水印图像进行离散小波变换,将小波变换后水印图像的低频系数嵌入到视频序列I帧DCT变换后的低频系数中,而将小波变换后水印图像的中频系数嵌入到B帧的运动矢量中.实验证明,该算法既保证水印的不可见性,又可增强水印的嵌入强度和鲁棒性.     

一种基于置乱的双彩色图像鲁棒水印算法

结合视觉特性和小波变换,提出了一种基于Fibonacci置乱变换的双彩色图像水印算法.该算法首先对彩色宿主图像进行三基色分离和小波变换,然后将Fibonacci置乱变换后的彩色水印图像数据嵌入到宿主图像对应基色的低频小波系数中,较好地实现了彩色水印的嵌入及提取.实验结果表明,该算法在保证透明性的同时对多种常规攻击具有较强的鲁棒性.     

基于双变换的图像数字水印算法

为了更好地嵌入水印,在基于DWT基础上,对载体和水印图像同时进行小波变换.即将载体和水印图像同时采用小波基函数先进行变换,然后在他们相应的变换域中进行水印嵌入,不同于以往的嵌入对策.该算法不仅增强了水印的不可见性和鲁棒性,也扩大了水印的嵌入量,而且计算简单,水印采用二值图像且是盲半脆弱水印.最后,与最新提出的SWT作了比较,结果表明,DWT的优点是不容忽视的.     

基于自适应小波系数的纸币数字水印的实现

为了增强纸币的安全性,提出了一种基于小波变换的数字水印技术,并将其应用到纸币防伪中。将纸币号码作为数字水印,经Arnold变换置乱后嵌入到原始纸币图像中。根据人类视觉系统的特性,选择小波系数变化大的位置嵌入数字水印,嵌入数字水印的强度按照小波系数的大小,自适应嵌入低频域中,并采用基于ARM9的嵌入式系统作为数字水印的检测装置以提取数字水印。实验表明该算法在确保纸币水印不可见性的同时,具有较强的抗噪声能力,对纸币的污损、剪切、噪声等操作具有较好的鲁棒性。基于ARM9的嵌入式检测装置可以快速、有效地在点钞的瞬间提取数字水印,满足实际需求。     

一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法

提出一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法 ,将混沌算法产生的阵列作为密码对水印图像进行加密 ,同时利用人类视觉系统HVS的特性 ,实现了水印的自适应嵌入 .在兼顾鲁棒性和不可见性的情况下 ,提出将水印按不同比例的方法 ,分别嵌入到小波域的低频和中频 (或高频 )子带中 ,在提取时根据低频子带提取的水印信息对中频或高频子带的信息进行调整 ,从而恢复出更加清晰的水印图像 .实验结果表明算法同时具有很好的鲁棒性和不可见性     

基于视觉掩蔽的二维数字水印算法

提出一种基于视觉掩蔽的小波域二维数字水印新算法.该算法先将水印和图像进行多尺度分解,将分解的水印低频系数嵌入到具有相同尺寸的图像的低频系数中,重构得到水印图像,而水印分解中的高频系数将被保留,在水印检测过程中作为密钥使用.为了实现视觉掩蔽,在嵌入过程中,利用图像小波分解人眼的视觉系统特性,使得水印在不可见和鲁棒性都得到提高.检测水印时需要原始的未加水印的图像.实验结果表明,算法对压缩、加噪、线性滤波、剪裁等具有较高的鲁棒性.     

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。     

一种基于能量集中的数字水印嵌入方法

数字水印技术为信息隐藏、数据安全提供了一个有效的版权保护手段。目前大多数数字水印技术很难同时保证水印图像的透明性和鲁棒性。依据能量集中区域为水印图像嵌入区域,提出了一种强透明性同时不失鲁棒性的数字水印嵌入方法。通过寻找载体图像小波变换后逼近图的能量集中区域,将加密后的水印图像嵌入其中。试验结果表明,该方法有较好的透明性和鲁棒性,在附加噪声、JPEG压缩、旋转情况下有较好的抵抗能力。     

基于分块DCT的盲水印算法的研究

为了在保持嵌入强度不变的前提下进一步增强数字水印的不可见性,提出一种自适应盲水印算法,首先将水印图像进行比特位分解,提取其中的一层作为预处理的水印信号,并对其进行置乱处理;然后利用Logistic映射的混沌序列进行调制,构成水印;最后,利用视觉掩蔽特性对载体图像的DCT块进行分类,根据分类结果,对相应的斜方向相邻频域系数之间的差值进行量化和调整以嵌入水印．实验结果表明,该算法对常见的图像处理具有较好的鲁棒性．