一种基于位平面分解的多分辨率数字水印算法

提出了一种基于位平面分解的多分辨率图像数字水印方法;利用多分辨分解技术将相同分辨率层次的多分辨灰度数字水印嵌入到对应的相同分辨率层次的载体图像的小波系数中,使水印对原始图像具有自适应性。水印的嵌入位置由具有混沌特性的Arnold映射确定,在增加水印安全性的同时还解决了水印嵌入位置冲突的问题。由于在水印的嵌入过程采用了量化的方法,水印可实现盲提取。计算机仿真试验表明该算法具有良好的安全性、鲁棒性和可操作性。     

基于图像能量和量化的公开数字水印算法

提出了一个新的基于图像能量和量化的公开数字水印算法.首先对原始图像进行均匀分块,然后根据相应的水印信息和量化方法修改各个图像子块的能量以嵌入水印;水印的提取则是水印嵌入的逆过程.由于在算法中采用了量化嵌入策略,从而使该算法在提取水印时无需原始图像.实验结果表明:该算法具有很好的水印不可见性,对常见的图像处理攻击:如重采样、颜色抖动、平滑、加噪声和JPEG压缩等具有很强的稳健性.     

一种基于小波变换和最优量化的数字水印技术

提出了一种基于小波变换和最优化量化的数字水印嵌入算法。该算法首先对图像进行小波变换，然后对变换系数进行最优量化处理，再嵌入水印信息，水印的提取过程不必借助于原始图像。实验表明，对加入水印的图像进行图像退化处理后，仍然能方便、可靠地检测出嵌入的水印信息。在低频区域嵌入低强度的水印信息，可以同时保证嵌入水印信息的鲁棒性和不可见性。     

基于可逆信息隐藏的的无损鲁棒数字水印模型的研究

提出一种新的无损鲁棒数字水印的框架模型,该框架模型中通过鲁棒数字水印算法把水印嵌入进去,然后将可恢复原载体图像的信息再经可逆信息隐藏方法嵌入到该水印图像中,该模型在提取水印和恢复载体图像过程中都不需要原载体图像。基于该框架模型,本文提出一种基于混沌和JPEG压缩格式的无损鲁棒数字水印的算法,实验证明该算法不仅可以使载体图像无损重构,而且能有效的抵抗JPEG压缩、噪声干扰、低通滤波、剪切、旋转等几种典型的攻击,具有较强的鲁棒性,验证了本文所提出无损鲁棒数字水印框架模型的有效性。     

基于块奇偶性的数据隐藏

针对嵌入式系统中,图像数字水印算法计算量较大的问题,设计了基于像素奇偶性的数字水印嵌入方法。通过分析原始像素的位置信息,选择像素块的边缘位置嵌入水印数据,减少了对原始图像的影响。与其他数字水印算法相比,在相同条件下,本文的方法计算量小,并具有较高的图像质量。     

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.     

基于图像纹理特性的数字水印算法

提出一种基于图像纹理特性的数字水印算法,该算法采用分形参数描述图像纹理特征,选取粗糙纹理块作为水印的嵌入块,水印嵌入利用图像小波分解系数的塔式特性进行不同级之间相似块的替代,检测算法无需原始图像,仅需保留块嵌入位置作为密钥.由于水印算法充分利用了图像自身特点,同时水印嵌入分块进行,有效地提高了水印信号的鲁棒性.实验结果表明该方法对一般的图像处理操作具有很好的鲁棒性.     

一种基于正交相似变换的数字水印算法

为了提高水印的鲁棒性,提出一种基于正交相似变换的数字水印算法.首先,选取一个可逆矩阵并对其做正交变换,这个可逆矩阵可当做密钥;然后,利用该正交变换矩阵对载体进行相似变换,得到一个具有良好频谱特性的相似矩阵;最后,将置乱后的水印信息嵌入到相似矩阵中较大的非零像素值中,再重构图像.实验结果表明,该水印算法简单易行,具有较好的鲁棒性和不易感知性;与主流算法之一的DCT水印算法比较,验证了该算法的优越性.     

基于小波域数据块局部线性嵌入的数字水印

传统的数字水印对压缩攻击具有较好的鲁棒性,但对几何攻击仅仅在一定程度上具有稳定性,本文针对传统方法的不足提出了基于小波域数据块线性嵌入的数字水印。利用局部线性嵌入算法具有平移、旋转和缩放不变性,将水印信息序列嵌入到图像小波域数据块线性嵌入的重构系数中,而不将水印序列嵌入在图像像素值或变换系数中。因此本算法对裁剪攻击具有较强的鲁棒性,同时水印嵌入位置和嵌入强度均由原始图像信息分布决定。实验结果表明,本算法不增加嵌入水印序列信息量,降低了对原始图像的要求,提高旋转、平移、缩放和裁剪攻击的鲁棒性。     

基于拉格朗日插值公式的数字水印分存算法

将 Shamir提出的密钥分存思想引入数字水印中 ,提出了一种基于拉格朗日插值公式的数字水印分存算法 . 该算法通过对静态图像进行分块后 ,利用拉格朗日插值公式将要嵌入的水印信息分存到分块后图像中去 . 在对水印信息进行分存前 ,首先进行加密处理 ,然后通过拉格朗日插值公式对加密后的数字水印进行分存 ,起到二次加密作用 ,恢复水印时不需要原始图像. 该算法可以抵抗较大面积的剪切攻击 ,可用于指证对静态图像的非法复制以及剪切拼凑等盗版行为 ,为数字作品提供版权保护 .     

图谱域的矢量地图可逆水印算法

以多边形特征点提取为基础,构造特征点的星树,通过修改星树图谱域系数中差值最小的一对嵌入水印信息,在水印提取阶段能够无损恢复原始矢量地图数据.实验结果表明该水印方案严格可逆,具有较好的隐蔽性及抗图形简化能力,是一种用于二维矢量地图版权保护的实用算法.     

直方图平移的自适应大容量可逆水印算法简

The traditional histogram shifting based reversible watermarking algorithm can only embed at most 1.0 bit watermark information into one pixel in single-pass embedding. Therefore, we have to use multi-pass embedding to achieve a higher embedding capacity. However, in the second-pass and the subsequent embedding process, the prediction error will be affected by the embedding distortion, which reduces the embedding efficiency. To this end, this paper proposes an improved reversible watermarking algorithm by employing histogram shifting. The algorithm embeds 1.0 bit or more bit watermark in one pixel in terms of the context of image. Experimental results show that the algorithm can effectively improve the embedding capacity while maintaining a high image quality.     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换与奇异值分解相结合的水印嵌入方法.对混沌置乱后的水印奇异值分解,把分解后的奇异值重复嵌入到原始图像小波变换后的各子带中,根据不同的攻击方式在不同的小波子带中提取水印.实验仿真表明,这种方法对几何攻击、加噪、JPEG压缩等均保持了良好的稳健性.     

混沌加密和NSCT图像数字水印算法研究

以非抽样Contourlet变换（NSCT）为基础,提出了一种新的抗攻击的鲁棒数字水印算法。使用混沌置乱和混沌加密处理水印信息,增强数字水印的安全性,同时提升了水印抗剪切等攻击的能力。将水印按照规则嵌入NSCT的低频子带,水印的不可见性和鲁棒性得到了较好的平衡。实验结果表明,本文提出的方法具有较好的安全性、鲁棒性和不可见性,能够有效地抵抗JPEG压缩、滤波、剪切等攻击。     

基于DCT域的半盲自恢复水印技术

提出了一种可自恢复水印的半盲数字水印技术,采用了双荸数字水印的方法,建立了一套独有的自恢复系统来获取数字水印技术所必须具备的高稳健性.人类视觉模型在算法中的引入则为水印的透明性提供了有力的保障,该算法的抽取和检测不需要原始水印参与,是一种半盲水印算法.实验证实了该算法不仅可以有效地应对各种常规的信号处理攻击,而且还可以防止大部分恶意水印攻击,相比于其他多种同类型水印算法,其稳健性和透明性都有明显提高.     

基于全息图水印算法的研究

提出了一种频域中基于菲涅尔和傅立叶变换全息图的水印嵌入与提取算法,并从具有不同压缩比的 JPEG图像中恢复水印图像,比较了两种变换下水印图像的稳定性。结果表明,该方法获得的水印图像具有较好的 不可见性和稳定性,但相比较而言,基于菲涅尔全息图的水印图像稳定性效果更加理想     

基于数学形态学的二值文字水印信息稀疏表征方法

水印信息的最佳稀疏域是基于压缩感知理论的矢量数据水印算法研究的基础,也是解决小数据量矢量数据水印嵌入的关键所在. 本文提出了一种基于数学形态学的二值文字水印信息稀疏表征方法,分析了二值文字水印信息的特征,提出了基于数学形态学的水印信息稀疏表征方法,将原始的水印信息有效地进行了稀疏表达,并对提出的稀疏表达方法进行了实验验证. 结果表明,该方法能够较好地对二值文字水印信息进行稀疏表达,有效提高了水印信息的压缩比,可以去除无关水印判读的冗余信息,为满足基于压缩感知理论水印算法的研究提供了好的理论基础.     

基于DCT域多通道彩色图像盲检水印算法

提出了基于人类视觉系统(human visual system,HVS)特性计算载体图像块的水印强度因子,应用发送分集技术嵌入加密水印在载体图像离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的3种颜色信道中的嵌入算法;从3种颜色信道提取3幅水印,采用图像融合方法获得最后的水印以提高水印的抗攻击能力的提取算法。利用Matlab平台实现了本文的算法,并进行了图像的容量实验,JPEG压缩、剪切操作、噪声和滤波的攻击实验。实验表明该算法嵌入容量大、误码率低;当载体图像被攻击时具有较强的不可见性和鲁棒性。     

一种新的DWT视频动态水印算法

提出了一种新的基于DWT的视频水印算法,选取视频的奇偶帧进行分帧,利用奇偶帧的二次DWT分解后的低频分量完成动态水印帧的嵌入,提取时通过选择取整系数扩大水印信息的选取范围恢复水印。仿真结果表明,该算法能使嵌入后的视频在抵抗有损压缩、滤波等攻击的同时很好地恢复出动态水印,在维持视频的稳健性的同时提高了视频的隐蔽性。