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。     

基于小波域的灰度图像盲水印算法

提出了一种有效的静止图像的自适应盲水印算法。该算法首先对水印图像进行置乱处理,再利用邻居特征平均值法和奇偶判决法将置乱后的水印图像嵌入到DWT变换后的原始图像中,最后对该算法进行了滤波、多种噪声、压缩和灰度转换等抗攻击测试。试验结果表明该算法具有较好的不可见性和抗攻击能力。     

基于奇异值分解的小波域灰度数字水印算法

针对灰度数字水印的隐藏问题,依据Arnold变换、奇异值分解及小波分析理论,提出了一种基于奇异值分解的小波域灰度数字水印算法,该算法对图像先进行二级小波分解,将分解得到的低频子图进行奇异值分解,然后将经Arnold变换置乱后的灰度水印嵌入.实验结果表明,该算法有效克服了灰度水印数据量大的缺点,并具有水印嵌入后图像失真小、鲁棒性好、安全性高等优点.     

基于小波变换的鲁棒型多水印算法研究

提出了一种基于离散小波变换的多水印算法.首先在嵌入前对水印做Arnold置乱处理,然后对置乱后的水印图像及其原图像进行离散小波变换分解,同时保留小波分解后水印的高频系数,并在水印检测过程中作为密钥使用.最后对原图像小波变换后的中频系数嵌入相应的水印.实验结果表明,上述算法能够经受住剪切、噪声、滤波、压缩等处理,具有很强的鲁棒性.     

基于小波变换的鲁棒型多水印算法研究

提出了一种基于离散小波变换的多水印算法.首先在嵌入前对水印做Arnold置乱处理,然后对置乱后的水印图像及其原图像进行离散小波变换分解,同时保留小波分解后水印的高频系数,并在水印检测过程中作为密钥使用.最后对原图像小波变换后的中频系数嵌入相应的水印.实验结果表明,上述算法能够经受住剪切、噪声、滤波、压缩等处理,具有很强的鲁棒性.     

基于内容的小波域抗几何攻击图像水印算法

为了提高水印的鲁棒性及抗几何攻击能力,提出了一种基于图像内容的小波域抗几何攻击图像水印算法。该算法嵌入的水印是基于原始图像内容产生的,在水印嵌入前,结合图像置乱和纠错编码技术对水印进行置乱与编码,以增强其鲁棒性,水印的嵌入位由随机序列控制;在水印检测前,利用原始图像矩信息估计水印图像所经过的旋转、平移和尺度变换等参数,根据估计参数对水印图像进行相应恢复及水印提取,检测过程不需要原始图像。     

用于图像版权保护的小波域数字水印隐藏技术

提出了一种用于图像的小波域数据隐藏技术，由于小波变换具有良好的空间和频域方向选择性，它与人类的视觉特性十分吻合，而且小波变换域的多分解特性使得盲检成为可能，用这种算法嵌入的水印对JPEG压缩、滤波、剪切等图像攻击有很好的鲁棒性，因而能对图像的版权起到保护作用。     

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DWT和SVD的双重水印算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的双重水印算法,其所嵌入的水印是由两幅不同的水印图像组成,将其中的一幅水印图像嵌入到另一幅水印中得到双重水印图像,对双重水印图像进行Arnold变换,然后再将其嵌入到宿主图像中.当数字产品遭到恶意破解后,水印中仍然有一层水印信息,可以更好地维护版权信息.实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性.     

小波域图像水印技术

首先讨论小波变换的原理和算法,然后重点研究小波域图像水印技术,并分别介绍灰度水印预处理和自适应小波域图像水印技术.通过观察分析得到,小波域图像水印的可视性强,并具有良好的鲁棒性.     

基于超混沌理论的小波域图像水印算法

基于超混沌和离散小波变换（DWT）理论,结合Arnold置乱方法,提出了新型的数字图像水印算法,利用Arnold方法减弱水印图像像素之间的相关性,并采取Haken系统生成超混沌密钥序列,进行二次加密,大大增强了水印的安全性．同时,根据人类视觉系统（HVS）的特点,对原始图像进行分块处理,将加密后的水印分别以不同的强度嵌入并提取,给出了改进的嵌入提取方案．通过利用噪声、滤波、裁剪等方法对算法进行攻击测试,结果证明,此方案提高了水印图像的不可见性和鲁棒性,具有极强的抗攻击性．     

基于系数关系的小波域彩色图像水印方法

提出了一种小波域图像水印方法,该方法首先对YUV彩色空间中图像的亮度分量Y进行降采样,划分为四个子图像。利用四个子图像的对应低频系数大小关系实现水印的嵌入。而水印的提取是通过判别四个子图像的对应低频系数大小关系来完成的。实验结果表明该方法对抗诸如JPEG压缩、旋转、缩放、锐化等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于神经网络的小波域彩色图像水印方法

提出了一种小波域图像水印方法,该方法利用神经网络实现水印的盲提取。水印序列被嵌入到YUV彩色空间中Y分量的低频系数中,其中包括一段模板信息,这段模板信息定义了对低频部分进行3×3分块后块内低频系数之间的一种关系,然后利用模板信息训练神经网络,实现水印的盲提取。     

一种基于小波域的鲁棒性数字盲水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印算法。该算法中水印嵌入的位置和强度均与原始图像有关。利用图像小波变换系数值和图像视觉的关系，通过有选择的修改小波变换系数实现水印嵌入，嵌入的水印具有良好的不可见性和鲁棒性，水印检测采用了盲检测和三取二判决技术。实验结果表明算法对常规图像处理尤其是乘性噪声具有很好的鲁棒性。     

基于量化的小波域自同步数字音频水印算法

提出了基于离散小波变换的音频水印算法,与以往的音频水印算法相比,对DWT域的低频系数进行量化,具有较强的鲁棒性. 算法中引入了同步信号的思想,利用同步信号定位水印的嵌入位置. 实验表明,该算法对抗噪声、有损压缩、重采样攻击具有良好的性能.     

基于能量关系的小波域音频水印方法

利用音频信号中相邻音频帧之间的高相关性,提出了一种基于相邻两音频帧在小波域的能量大小关系嵌入水印的新算法.结合每两帧之间的能量均值与能量差值特征,以确定用于嵌入水印的音频帧.实验结果表明该方法有较好的鲁棒性和不可感知性,能抵抗常见的信号处理攻击.     

基于混沌和小波变换的彩色图像数字水印算法

彩色图像在实际生活中有重要的地位,且基于小波变换的水印算法引起越来越多研究者的关注,本文提出了一种基于混沌和离散小波变换的彩色图像数字水印算法,即把经过混沌置乱处理的彩色水印嵌入到原始彩色图像中.简要介绍了图像小波分解的相关理论,分析了水印嵌入位置,给出了二维Logistic混沌的定义及彩色水印置乱的具体步骤.重点阐述了水印嵌入和提取的算法、实验结果及攻击测试结果.     

一种彩色图像处理的水印新算法

提出一种基于色彩空间变换和离散小波变换(DWT)的彩色图像水印算法.算法首先将彩色原始图像和彩色水印图像从RGB模式转换到YIQ模式,然后将彩色水印图像的Y,I,Q分量分别嵌入到彩色原始图像Y,I,Q分量的DWT变换系数中.该算法的特点是方法简洁,嵌入水印信息量大,提取的水印可视效果良好.通过大量实验表明,该算法对常见的攻击具有较强的鲁棒性.     

彩色图像多签名水印算法的研究

利用小波变换多分辨率特性和人眼视觉特征,提出了一种新的彩色图像多水印算法。算法先将不同强度的签名水印扩频到彩色图像不同色块的小波域,然后进行逆小波变换生成水印图像。多个有意义的签名水印能提供更可靠的版权识别,而且多水印相互配合使水印图像同时具有很好的透明性和鲁棒性。大量实验结果表明:该算法对常见的图像处理方法和压缩具有很强的鲁棒性,并且当彩色水印图像转化为灰度图像后仍能从中提取出水印。     

基于第二代小波变换的多分辨率图像水印方案

根据第二代小波变换的特点,利用传统小波多分辨率图像水印方案,给出了基于第二代小波变换的多分辨率图像水印方案。该方案实现简单,对内存需求量小,便于DSP芯片实现。仿真结果表明,该方案不仅能保持传统小波多分辨率图像水印的优势,而且处理速度更快,对图像尺寸没有特殊要求。