一种基于奇异值分解的鲁棒水印算法

该文提出了一种基于奇异值分解的算法,用于提高水印的鲁棒性。在该算法中,首先,对原始载体图像进行分块的奇异值分解,然后把经过Logistic映射产生的混沌序列调制的水印信号嵌入到分块的奇异值分解的最大系数中的十位数字上去。实验结果表明,该算法对各种攻击具有较强的鲁棒性。     

一种基于奇异值分解的数字水印算法

数字水印的出现为版权保护提供了一种新的解决途径。提出了基于奇异值分解(Singular Valuc Dccomposition)的数字水印算法。图像奇异值分解(SVD)有以下性质：分解后图像矩阵的奇异值集中反映了图像的“亮度”(能量)特性，而对应的奇异矩阵只反映了图像的“几何”特性。因而奇异值的细微变化不会影响图像的视觉效果。对图像分块并做奇异值分解，在奇异值域做数学变换以嵌入lbit的二值水印信息。该算法不同于别的算法的一个优点是：水印的提取是“盲提取”，即水印的提取不需要原图像参与。     

一种基于奇异值分解的改进图像水印算法

数字水印作为一种新型的信息隐藏技术而成为目前业界研究的热点。本文提出了一种基于奇异值分解的图像水印改进算法。该改进算法具有如下特点：（1）在水印嵌入时,对原始图像以块为单位进行奇异值分解,在得到的奇异值中直接嵌入水印;（2）在水印提取时,不需要原始图像数据或原始水印数据。改进后的算法更加简便、快捷。实验
表明,与DCT算法相比较,本文所提出的方法在抵抗各种常规数据处理和攻击（如高斯噪声、JPEG压缩、滤波、裁剪等）方面具有良好的性能。     

一种基于模糊聚类和奇异值分解的水印算法

提出一种新的基于模糊聚类和奇异值分解的水印算法.利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应,在载体图像空域进行模糊聚类(FCM)寻找图像纹理复杂的子区域来作为嵌入水印的位置,再用奇异值分解(SVD)实现水印的嵌入.实验表明,该算法有效地平衡了水印的鲁棒性和视觉上的不可见性之间的矛盾.     

一种基于奇异值分解的稳健数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解的数字水印算法,它对常见的失真是稳健的。由服从标准正态分布的随机数组成的水印被嵌入到图像分解后的奇异值中。实验结果表明本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压缩以后,嵌入的水印能够被可靠地提取和检测。特别地,本算法对转置、行(列)镜像、直角旋转、行(列)整数倍放大和有填充平移等几何失真具有不变性。     

基于分块奇异值分解的小波域水印算法

对于一般有意义灰度水印,如何在不可见性下增大水印嵌入容量,增强鲁棒性仍是水印研究学者研究的重要内容.根据奇异值分解的特性,结合小波变换与人类视觉系统的某些特性接近的良好特点,提出了一种基于分块奇异值分解的小波域鲁棒水印算法.算法首先将灰度水印信息分为重要信息和次要信息两部分,然后在小波域对宿主图像小波分解后的高频和低频系数分别进行分块奇异值分解,再把经过置乱变换的重要信息部分和次要信息部分分块DCT变换,将变换后的水印信息分别嵌入低频和高频系数分块奇异值分解的奇异值中.实验结果与分析表明:水印算法能嵌入大容量水印,且能抵抗大多数图像攻击,是一种可行的算法.     

基于奇异值分解的彩色图像水印算法

数字水印是将身份确认信息或保密信息镶嵌于图像中的一种技术,可靠的水印能为信息的安全提供可靠的保证.提出了一种基于奇异值分解的彩色图像水印算法.首先对彩色图像的RGB色彩空间的绿色分量无重叠地分成8×8块,对各个子块进行奇异值分解,最后将二值图像混沌置乱加密后随机嵌入到各个子块的奇异值中.实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常规的图像处理具有较好的稳健性.     

图像小波域分块奇异值分解的自适应水印方案

利用矩阵奇异值分解的单向非对称性,在研究和分析奇异值分解的正交矩阵第一列系数性质的基础上,首先给出了一种基于图像小波域奇异值分解的分块自适应水印方案,将水印嵌入其中,然后通过实验分析系数的稳定性来选择最佳的修改系数,最后利用图像的局部统计特征自适应地修改阈值,并且用两个阈值严格控制系数的修改程度,使算法达到透明性和鲁棒性之间的最优平衡。大量的实验结果表明,该算法对常见的图像处理操作均有较好的鲁棒性。     

一种改进的基于奇异值分解的数字水印算法

基于奇异值分解（SVD）的数字水印算法对几何攻击有较强的鲁棒性,但是在嵌入水印的过程中,对较大特征值的修改会导致图像品质的明显下降。提出了一种改进的基于分块奇异值分解的数字水印算法,可以较好地解决上述问题,同时,该算法又利用小波变换来抵御一般的变换域攻击。实验表明,该算法在不可感知性和鲁棒性等方面都取得了比较好的效果。     

基于奇异值分解的彩色图像数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解的彩色图像数字水印算法,嵌入和提取水印均在RGB分量的空间域内进行。仿真结果表明,该算法不仅对几何失真具有很强的抵抗能力,而且对添加噪声、滤波及JPEG压缩也具有良好的鲁棒性。     

基于小波变换的SVD数字图像水印算法研究

提出一种基于小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法,针对数字图像的特点,充分利用人类视觉系统(HVS)的特性和图像奇异值的稳定性,先将原始图像进行两级小波分解,再将得到的概貌系数进行奇异值分解,然后利用加性准则修改原始图像的奇异值信息,实现水印的嵌入.MATLAB仿真结果表明,改进算法在保证水印不可感知性的基础上,对常规攻击如JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、高斯低通滤波、中值滤波、缩小、放大、旋转等的鲁棒性较强,可用于版权保护.     

基于混沌变换的SVD图像水印算法

数字水印技术向多媒体数字作品中加入秘密信息并对其进行判定区分,从而起到保护版权作用。分析了奇异值分解的图像矩阵特性,基于混沌变换加密,实现SVD变换域内的有意义数字水印。实验结果表明了分块SVD图像水印算法的有效性和稳健性。     

一种基于奇异值分解的盲水印

随着计算机和因特网技术的发展，数字水印技术开始广泛应用于数字图像、音频、视频和多媒体产品的版权保护。一种基于分块SVD的数字水印算法被提出，原始图像先进行分块SVD分解，选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入水印，在水印检测过程中不需要原始图像。同时还通过误差分析直接导出了，量化强度和信噪比的数学公式从而对选择量化强度有了理论指导。实验结论和攻击测试表明，算法对如JPEG有损压缩、中值滤波、亚抽样、低通滤波等各种的图像降级处理有很强的稳健性，同时它还对图像尺寸大小没有任何限制。     

一个基于DWT的自适应数字水印算法

本文提出了一个新的DWT域自适应数字水印算法。该算法利用小波域高、低频部分嵌入水印的优势互补特点,在载体图像的高频和低频子带分别嵌入相同水印来增强水印抵抗多种攻击的能力;水印的嵌入采用量化调制方式,其量化步长可根据人类视觉系统和载体图像的局部特点自适应地调整。此外,由于奇异值分解具有良好的性能,因而被用于高频部分水印的嵌入以提高其鲁棒性。实验结果表明水印具有良好的鲁棒性和不可见性,与相近算法相比,本文方法可以有效抵抗更多的攻击。     

一类SVD域水印问题分析及改进算法

分析了一类SVD域图像水印算法存在过高虚警率的原因,并给出了相应的实验结果。在此基础上,提出了一种混合DWT和SVD的图像水印算法。算法先将载体图像划分为互不重叠的块,并对每一块进行1层DWT分解,再对低频子带进行SVD分解。采用量化的方法,将Arnold置乱处理后的水印图像嵌入到SVD分解后的奇异值之中。实验表明,提出的算法克服了传统的SVD图像水印算法存在的虚警问题,对常见的信号处理如JPEG压缩、滤波、噪声等具有较好的鲁棒性。     

基于SVD的彩色图像盲水印算法

为了更好地保护数字产品的版权,本文提出了一种提升小波变换与奇异值分解相结合的彩色图像数字水印算法。提升小波变换运算速度快,能够对任意尺寸图像进行变换;奇异值分解具有几何不变性,并且体现图像的内蕴特性。算法充分利用提升小波变换和奇异值分解的优良特性,选择彩色图像的蓝色通道进行水印嵌入。首先对原始图像进行多级提升小波变换,然后选取中低频子带进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold置乱后分成四个部分嵌入所选子带的部分奇异值矩阵中。在水印提取时不需要原始载体图像,更加有利于实际中的应用。实验表明,该算法具有良好的透明性,而且对大部分常见攻击及几何攻击有很好的鲁棒性。     

一种基于DCT和SVD的音频水印算法

提出一种基于离散余弦变换(DCT)和奇异值分解(SVD)的音频水印算法.该算法将原始音频进行分段后再分块,对每一块进行DCT 变换,利用Zig-Zag算法将变换后的系数分成4个象限,通过对每个象限进行SVD变换得到对角阵,并在对角阵的第1个元素内嵌入水印.实验结果证明,该算法具有良好的透明性,在嵌入强度为0.2时峰值信噪比较高,同时可以抵抗重采样、回声、噪声等攻击,具有较高的鲁棒性.