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。     

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。     

一种基于多级DCT和SVD的鲁棒数字水印算法

从提高数字水印鲁棒性的角度出发,算法在充分考虑传统离散余弦变换不能有效抵抗旋转几何攻击的基础上,提出一种基于多级离散余弦变换(DCT)和奇异值分解(SVD)的数字水印算法。将离散余弦变换与奇异值分解相结合,实现变换域算法与空间域算法的综合使用。通过峰值信噪比(PSNR)和归一化相关系数(NC)对算法的性能进行评价。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗有损压缩和一些通常的图像处理操作,鲁棒性较好。     

基于DWT-SVD的图像盲水印研究

提出了一种新的基于离散小渡变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法.该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块,对每一块进行奇异值分解后,选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入经过Arnold置乱后水印信息.水印的提取不需要原始图像,但受到密钥的限制,不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印.实验结果表明,该算法具有较好的不可感知性、鲁棒性和安全性.     

一种基于SVD分解的小波域数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法。该算法充分利用了离散小波分解和矩阵奇异值分解(SVD)的固有特征,对Arnold置乱后的水印的多层小波分解子带做奇异值分解,把分解后的奇异值嵌入到原始图像的多层小波分解的相应子带中。水印的提取是嵌入算法的逆过程。Matlab仿真试验表明了算法的透明性、稳健性和安全性。     

一种基于混沌置乱和SVD的小波域盲水印算法

提出了一种基于混沌和奇异值分解相结合的数字水印算法.该算法对原始图像做离散小波变换后得到4个子带,并将低频子带(LL1)分成互不重叠的8×8分块,然后对每一块做奇异值分解,将混沌置乱后的水印信息嵌入每块中最大的奇异值中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性.     

一种NMF和SVD相结合的鲁棒水印算法

提出了一种非负矩阵变换(NM})和奇异值分解(SVD)相结合的数字水印算法。该算法对宿主图像进行离散小波变换,然后选取低频部分进行非负矩阵变换和奇异值分解,最后在奇异值中嵌入Arnold置乱后的水印。实验表明,该算法在获得良好的视觉效果的同时,又具有很好的鲁棒性,对加噪、滤波、剪切等图像攻击有很好的抵杭能力。     

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DWT和SVD联合的数字水印算法

离散小波变换(DWT)和奇异值分解都可以作为数字水印算法有效的工具.提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解联合的数字水印算法,先将整个图像分成4个区域,然后再对每个区域运用奇异值分解方法,通过修改奇异值来嵌入水印信息.实验结果表明,该算法具有很好的稳健性,在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩后,嵌入的水印能被可靠的提取和检测.     

一种鲁棒的变换域数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的混合水印方案。在该方案中,首先把原始载体图像分成多个分块（32×32）,然后对各个分块进行离散小波变换得到四个子带,之后对低频子带应用奇异值分解,并修改每个分块低频子带的最大奇异值．从而嵌入水印图像的各个奇异值。实验证明该算法对于常用的各种图像处理攻击具有良好的鲁棒性。     

基于Logistic混沌映射和IWT-SVD量化的盲鲁棒水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入.算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性.仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性.     

基于果蝇优化算法的小波域数字水印算法

为了平衡水印的透明性和鲁棒性,提出了基于果蝇优化算法(FOA)的小波域数字水印算法。该算法利用果蝇优化算法将离散小波变换(DWT)应用到水印技术中,通过群体智能算法解决水印的透明性和鲁棒性之间的矛盾。为了保护数字图像的版权信息,将所选择的原始图像通过二维离散小波变换分解,然后将经过Arnold变换后的水印图像较优地嵌入到小波的垂直子带系数中,这样可以保证图像的质量。在优化过程中,缩放因子是通过FOA不断地被训练和更新的。此外,还提出一个新的算法框架,通过DWT域预测可行性来评估参数。实验结果表明,所提算法具有较高的透明性和鲁棒性,水印相似度在0.95以上,与现有的一些基于群智能算法的水印方法相比,在对抗旋转和剪切等几何攻击提高了10%。     

双重保护的半盲彩色数字水印算法

研究了一种基于DWT与SVD相结合的半盲彩色数字水印算法,鉴于嵌入水印的实用性,原始图像与水印图像采用的都是彩色图像。在置乱变换系数和半盲水印的双重保护下,提高了水印的安全性,奇异值分解对常见的几何失真是稳健的,而小波分解可以把图像的主要能量集中到低频域中,结合它们的优点可以更好地提高水印的抗攻击性。实验结果表明,嵌入水印后的图像在加噪、滤波(如模糊、锐化)、缩放、旋转、剪切和有损压缩等攻击后,其提取水印与原始水印仍有较高的相似度与峰值信噪比,该算法具有较好的鲁棒性。     

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。     

基于小波变换的图像自适应公开水印技术

提出了一种鲁棒的基于分块离散小波变换（DWT）的图像自适应公开水印技术。在充分考虑HVS掩蔽特性的基础上,利用不同分解层次小波系数块相关的特点,通过修改相应小波系数块之间的关系,自适应地嵌入水印信号。在提取水印时,不需要原始图像,完全实现了盲水印提取。通过修改自定义的参数,可以在水印透明性与鲁棒性之间找到最佳取舍点。实验结果表明,该算法具有较大的容量,对通常的图像处理操作和几何攻击等都具有较强的鲁棒性。     

一种多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法

传统的基于离散余弦变换的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降。文章提出了一种基于多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法,该算法首先对要嵌入的原始图像进行多级离散余弦变换（MDCT）,提取低频子图并对其进行奇异值分解（SVD）;其次对嵌入的水印图像进行置乱,将置乱后的图像进行奇异值分解;最后将原始图像和水印图像两次SVD后的结果进行运算产生密钥图像。由于本文选取的水印为灰度图像而不是伪随机序列或二值图像,因此在水印检测时具有很好的区分度和检测精度。仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好。