小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。     

奇异值分解小波变换的数字水印算法研究

研究保护版权信息安全间题,针对实现水印的稳健性和不可见性,保护合法用户,使数据水印保护有良好的鲁棒性,在传统奇异值分解和小波变换水印技术基础上,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.算法首先对水印图像进行置乱处理并原始载体图像进行分块,从原始载体中找到最佳水印嵌入子块,然后对最佳子块进行小波变换,同时对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各载体图像子块的奇异值中,实现了图像水印嵌入.实验结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,提高了图像水印的抗击能力,为版权保护提供有效方法.     

基于GHM和FCM的自适应图像水印算法

提出一种基于GHM多小波变换域上的模糊自适应水印算法。利用多小波系数块的能量、重要系数对小波块进行分类,结合图像自身的局部特性,在多小波系数中的两个相关的细节子图像中自适应地嵌入一幅二值水印图像;为了增强水印的鲁棒性,采用冗余嵌入方法;水印的提取不需要原始图像。实验结果证明,该算法对剪切、JPEG压缩、锐化等多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

基于小波变换和模糊熵的自适应鲁棒水印算法

提出了一种新的基于模糊理论的小波域自适应鲁棒性水印算法,目前很多小波域算法都没有真正实现自适应,该算法充分考虑了HVS掩蔽特性,利用离散小波变换的性质和模糊熵衡量出来的纹理特征和亮度对噪声的掩盖因子确定该小波系数嵌入水印的强度,使水印在不同图像块有不同的嵌入强度,真正实现自适应,实验结果表明,该算法在保持良好水印透明性的同时,对一些常见的图像处理以及噪声干扰都具有很强的鲁棒性。     

一种小波域数字水印算法

数字水印作为数字媒体版权保护的有效办法，近年来越来越为人们所重视。该文提出了一种基于小波变换在静止图像中嵌入数字水印的新算法；算法采用二值图像作为水印，首先利用二维离散小波变换对原始载体图像进行多级分解，然后置乱二值水印图象，将二值水印数据叠加到图象的低频小波系数上实现水印的嵌入，最后进行逆向小波变换生成嵌入水印后的图象。实验结果表明，该算法对JPEG有损压缩、滤波和噪声等水印攻击显示出较强的鲁棒性，取得了隐蔽性和鲁棒性的良好折衷。     

一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印

提出了一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印算法。该算法首先对水印信息进行置乱以降低空间相关性,然后把原始图像进行三级小波变换。并将水印信息嵌入到原始图像的低频子带中,最后经三级小波反变换得到嵌入水印后的图像。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性。     

一种基于小波变换的图像数字水印方法

提出一种结合置乱技术的小波域图像水印算法。利用Arnold置换方法对水印图像作时域上的变换，将秘图变换成无意义的图像，达到加密的效果，再根据提出的一种小波变换域的数字水印算法，将水印图像嵌入到小波变换的不同方位的重要系数当中，文中实现了标志图像水印。实验结果表明，该水印算法对图像处理有较强的鲁棒性。     

基于DWT和DCT域的盲水印算法

结合小波变换和离散余弦变换的特性,在灰度图像中嵌入二值图像,采用Arnold变换对水印图像进行预处理,根据人眼视觉系统(HVS)的掩蔽特性选择合适的分块,将水印信息嵌入到较好块的中频系数中,提高水印的鲁棒性,实现了盲水印提取.实验结果证明,该算法对JPEG压缩、剪切、滤波和噪声等常见的处理操作有较好的鲁棒性.     

一种基于DWT的自适应大容量音频水印算法

提出了一个自适应的音频水印嵌入算法。对音频载体和水印图像分别进行了离散小波变换和离散余弦变换，根据人类听觉系统的时域掩蔽效应选择嵌入点，在小波系数中的对应位置嵌入水印信号。嵌入水印后的音频信号觉察不出明显的变化，并且嵌入后的水印具有较高的鲁棒性。     

基于图像小波变换的数字水印

提出基于图像小波变换与密钥相联系的数字水印技术。使用密钥把水印序列嵌入到不同的空域位置，通过小波变换，自适应的水印能嵌入到各层小波系数中。由于使用了多层结构的小波变换，小波系数划分为最低层逼近系数和中频子带系数。当水印嵌入时，修改小波变换最低层的高频分量。实验表明：这种算法对常规的干扰具有良好的不可见性和鲁棒性。     

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.     

一种基于熵理论的自适应水印嵌入算法

为了提高数字图像嵌入水印时的不可感知性与鲁棒性,提出一种利用图像信息熵与边缘熵理论并结合果蝇优化算法的水印嵌入方案。首先对载体图像进行分块,并计算每个分块的信息熵与边缘熵,将每个分块的2个熵值相加并排序。然后根据嵌入水印的容量选择熵值较高的分块,并将每一位水印信息嵌入到经过小波变换与奇异值分解的分块中。最后为了进一步平衡嵌入水印不可感知性与鲁棒性之间的矛盾,利用果蝇算法对嵌入水印的强度进行自适应优化。实验结果表明该方法具有更好的不可感知性,在面对多种类型、多种强度的模拟攻击时比同类算法表现出更强的鲁棒性。     

基于DCT与分形理论的遥感影像鲁棒水印算法

提出一种基于DCT和分形理论的遥感影像数字水印算法.首先利用分形技术确定自相似块作为水印嵌入区域;然后对水印图像进行Arnold置乱预处理,并将其扫描为一维序列;最后,对所选自相似块进行DCT变换,并将水印嵌入其中频系数.实验证明本文算法易于计算和实现,算法实现盲检测且有效提高了水印的不可见性,对JEPG压缩、滤波和叠...     

一种抗协议攻击的SVD数字水印

数字水印在应用中可能会受到很多攻击,最难对付的一种攻击是协议攻击。提出了一种基于奇异值分解(SVD)的数字水印算法,用媒体哈希序列对二值水印图像进行加密调制,然后通过随机选取分块,嵌入多份调制后的水印到宿主图像分块SVD的奇异值中,加大了嵌入容量和减少了可能的替换攻击。图像质量评价用适合于SVD的算法,可以较好地符合人眼的主观评价。理论分析表明所提算法具有抵抗协议攻击的能力,实验结果表明,所提算法对各种攻击具有很好的鲁棒性。     

基于IWT和广义差值扩展的可逆水印算法

针对传统差值扩展可逆水印算法的缺陷,提出了一种基于整数小波变换（IWT）和广义差值扩展的可逆水印算法。它将原始图像划分成4×4大小的互不重叠的像素块;计算各分块的近似平滑度值,该值在水印嵌入前后保持不变;将所有分块按平滑度值进行排序;根据水印信息量,依序选取适当数目的分块;对所选取分块进行整数小波变换,在变换后的低频部分利用广义差值扩展法嵌入水印信息,在高频部分通过数据压缩嵌入水印辅助信息。实验结果表明,该算法在减小图像失真的同时,提高了信息嵌入量,另外在同等水印嵌入量下,该算法的[PNSR]高于常见的一些算法。     

一种量化误差补偿的压缩域H.264/AVC视频水印算法

提出一种基于H.264的压缩域视频水印方法.根据块编码模式参数CBP和非零DCT系数个数,对DCT块分类,选取非零DCT系数较多的块作为嵌入区域.为了保持嵌入前后视频流码率基本恒定,水印只嵌入到非零DCT系数.此外,提出了一种量化误差补偿机制,它对不同的DCT系数定义了一个误差准则函数,根据该函数的值动态地选择水印的嵌入位置,并根据视频的修改程度,自适应地嵌入不同强度的水印.仿真实验结果表明,该算法能快速地嵌入和提取水印信息,水印嵌入容量较大,且嵌入补偿机制有效降低了量化和水印引起的误差.     

基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法

针对现有可逆图像水印算法中嵌入量与图像视觉质量之间的矛盾,提出了一种基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法。首先,对原始图像进行多尺度分解,将其分解为同质块和非同质块;其次,通过对同质块进行预测误差扩展来嵌入水印信息;最后,通过计算非同质块信息熵,根据嵌入水印信息量选择合适的非同质块,通过对选取的非同质块进行整数小波变换,在中高频中嵌入剩余水印信息。实验结果表明,该算法易于实现且完全可逆,能有效提高水印嵌入量,具有较高的视觉质量。     

基于帧内预测模式多划分的HEVC鲁棒视频水印算法

针对现有基于高效视频编码（HEVC）标准的水印算法鲁棒性不足的问题,提出一种基于帧内预测模式多划分的HEVC鲁棒视频水印算法。首先,针对嵌入水印后帧内误差传播的问题,对4×4亮度块进行可嵌区域的选择,并计算4×4亮度块的纹理方向;其次,将33种角度预测模式划分为四种模式集,依次记为：上水平、下水平、上垂直、下垂直;最后,将当前以及下一待嵌入水印的值与模式集建立映射关系,通过判断当前4×4块属于哪个模式集来进行水印的嵌入,并将33种角度模式截断为其中一种模式集。解码端通过纹理方向和预测模式集提取水印。实验结果表明,所提算法的平均峰值信噪比维持不变,且在重编码攻击下的误码率（BER）为14.1%。由此可知,该算法对视频质量影响很小,在鲁棒性上可以抵抗重编码的攻击。     

基于提升小波和奇异值分解的灰度水印算法*

以提升小波变换和奇异值分解的理论为基础,提出了一种新的基于LWT和SVD的灰度图像水印算法。该算法核心思想是先对载体图像进行分块;然后对每块二级LWT后的中高频带继续LWT;再对选取的各频带进行SVD,选取相应的奇异值组成新的矩阵,对新矩阵按规则分块,并再次SVD。通过两次分块、两次LWT和四重使用SVD构造矩阵的方法,有效地将抽取的奇异值重新分配和组合。最后将Logistic混沌置乱后的灰度水印信息加载到组合后的矩阵中。该算法以保证鲁棒性和透明性的良好平衡为前提,提高了嵌入的信息量。仿真实验表明,该算法     

基于随机分布圆形模板的抗屏摄盲水印算法

针对现有的抗屏摄水印算法不能兼顾鲁棒性、不可见性和水印容量等问题,提出一种基于随机分布圆形模板的抗屏摄鲁棒盲水印算法。首先将十六进制水印序列转换为固定的角度值,再根据随机线条分布算法生成一系列带有角度信息的圆形模板,将原宿主图像蓝色分量进行整数小波变换并取出低频子带（LL）,对LL分块并用密钥选出若干水印嵌入块,最后将圆形模板嵌入被选出的块中。另外,为了提高水印容量,选择十六进制水印密码以代替二维码或条形码;为了提高水印不可见性,将水印模板嵌入整数小波变换的低频子带;为了平衡水印透明性和鲁棒性,利用粒子群寻优算法（PSO）自适应地得出最佳嵌入强度;为了解决拍摄后造成的图像畸变,在水印提取前对拍摄的图像进行几何校正。在数据集USC-SIPI上选取了测试图,进行了常规攻击与屏摄攻击实验,并与该领域主流的六种方法进行了比较。实验结果表明,在保证不可见性的前提下,该算法能抵抗各种常规类型攻击。在一定范围的拍摄距离和拍摄角度内,算法能有效提取出水印密码,并提高了水印容量,在抗屏摄方面具有良好的鲁棒性。