一种利用小波系数幅值关系的鲁棒水印算法

为了实施图像的版权保护,提出一种利用小波系数幅值关系的水印算法.原始图像通过小波分解得到小波系数,中频子带中多个不重叠的小波系数伪随机地被分为一组.利用每组数据中两个重要系数幅值的相对关系特征和水印信息生成密钥.保存密钥,并在密钥的控制下提取水印.实验结果表明本文提出的算法不仅能有效抵抗JPEG压缩,低通滤波、高斯噪声和几何攻击,而且水印图像的PSNR可以保持在50dB以上.     

一种改进的小波系数差异量化水印算法

针对Lin等提出的“基于小波系数差异化量化,(SDQ)的水印方法存在的问题,提出了一种改进的小波系数差异量化水印算法。算法在密钥的控制下,伪随机地选择中频子带中的两块共8个系数组成一组,嵌入1bit水印信息,显著提高了SDQ算法的安全性。算法改进了SDQ的差异量化方式,在保持图像原有的重要系数大小关系的基础上,通过对最大系数进行小幅度的量化来加强差异,进而提高鲁棒性,并通过差异信息和水印信息生成密钥来提取水印。实验结果表明,该算法能有效抵杭各种攻击,并且图像峰值信噪比可以保持在55dB左右。     

由滤波器控制的基于神经网络的半易损水印

提出了一种基于神经网络的小波域图像水印算法.首先根据不同的2×2像素块在不同分辨率下选择呈树状结构分布的小波系数;然后在这些小波系数中,建立最高分辨率下的高频系数与其他系数量化值之间的神经网络关系模型;最后通过调整高频系数与模型输出值之间的大小关系来嵌入水印信息.该水印以滤波器作为密钥,算法可公开,并能承受合理失真.实验结果表明:文中算法不仅能区分合理失真与不合理失真,而且能准确地定位恶意篡改.     

基于DWT-SVD的奇异向量量化水印算法

提出了一种新颖的可用于版权保护的小波奇异值分解的量化水印算法。与传统的水印比特信息直接嵌入小波系数不同,水印信息被量化嵌入原始图像小波低频子带分块奇异值分解得到的奇异向量中。水印提取无需原始图像,可在密钥和量化阂值控制下实现盲提取。实验表明,含水印图像质量好且能较好地抵抗常规的图像处理,对JPEG压缩具有优异的鲁棒性。     

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。     

基于混沌序列的数字水印图像认证算法

本文在研究离散小波分解和混沌序列特点的基础上,提出了一种新的基于DWT域半脆弱水印算法。该算法以小波系数之间的关系作为水印信息,利用混沌映射产生一个密钥来加密水印信息,并分别嵌入到图像块深层小波域的低频子图中。水印的检测不需要原始图像。大量仿真结果证明,该算法嵌入的数字水印既具有很好的隐蔽性,又具有很理想的鲁棒性。     

基于多数字基整数和小波域JND的多重数字水印

提出了一种新颖的在小波变换域中嵌入多重数字水印的算法。该算法通过利用人眼的视觉特性，计算小波域临界可见误差JND门限，选择加载水印信息的小波系数和控制加载的水印强度。通过引入多数字基整数系统，选择舍适的JND门限作为该系统的基底，将水印的小波系数表示为多数字基整数，最后转化为修改一组宿主图像的小波系数的幅值，从而实现水印嵌入算法．实验结果表明，该算法实现的数字水印对于图像压缩、图像剪切等常见图像处理有很好的鲁棒性。     

对水印信息篡改鲁棒的自嵌入水印算法

为提高自嵌入水印算法在任意篡改条件下的篡改恢复质量,提出一种对水印信息篡改鲁棒性的空域自嵌入水印算法,分析了算法中阈值选取的合理性和检测篡改的可靠性.该算法首先基于密钥将原始图像的最低位和1/4次低位置零,通过对图像内容的小波低频系数实施均匀标量量化生成低频特征图像,将低频特征图像置乱加密后生成的二值编码嵌入原始图像的置零位;认证时通过设定的阈值识别图像内容被恶意篡改的图像块,从而提高自嵌入水印算法对水印信息篡改和信道噪声的鲁棒性.理论分析和仿真结果表明,无论水印信息被随机篡改还是区域篡改,算法均能根据阈值区分不同篡改并选用不同的方法对其进行篡改恢复,有效地提高了自嵌入算法在部分水印信息篡改时的恢复质量.     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

基于纹理特征和分形调制的盲水印算法

为了解决水印盲检测中的水印定位问题,提出了一种在小波变换域中基于图像纹理特征和分形调制的盲水印算法.以熵值和方差等特征值作为划分图像块类型的依据,从中选择适当的区域嵌入水印.水印序列采用通过分形调制产生的分形序列.检测算法无需原始图像,只需要保留块嵌入位置作为密钥.实验结果证明,该算法具有很好的鲁棒性和不可见性.     

A watermarking algorithm in encrypted image based on compressive sensing with high quality image reconstruction and watermark performance

In this paper, we propose a new digital watermarking algorithm in encrypted image based on compressive sensing measurements and 2-D discrete wavelet transform (DWT). Firstly, we process the original image through 2-D DWT to highlight the important part and unimportant part. For the important LL2 coefficient, before encrypting it by the traditional stream cipher, we divide it into blocks, and mark the blocks to get a sequence as the watermark position key. For other wavelet coefficients, we select two different compressive sensing measurement matrices to simultaneously encrypt and compress them, respectively. Then we embed a watermark into the high frequency coefficient measurements except HH1 section based on the watermark position key. Finally, the watermarked image is scrambled to enhance the security. In this algorithm, compressive sensing is adopted for compression and encryption, and watermark is embedded in the measurements values. It can not only increase the watermark embedding capacity and robustness, but also utilize the reconstruction characteristic of compressive sensing to get higher-quality recovered image. The experimental results verify the validity and the reliability of the proposed algorithm.     

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。     

基于混合的小波系数分类数字水印算法

部分数字水印算法中水印直接添加到图像小波系数,造成在最大灰度值附近的像素值产生越界,引起水印提取不准确。提出基于混合的小波系数分类数字水印算法,算法在边界值处采用混合嵌入方法,保证了嵌入水印后的像素值不会超出图像灰度范围;其余非边界系数采用叠加水印方法。实验结果表明,该算法避免了水印提取时边界附近产生的误差,水印的相似度也明显提高,嵌入水印后的图像具有较高峰值信噪比。     

一种基于小波变换和神经网络的数字水印算法

提出了一种新的基于小波变换和神经网络的数字水印算法。该算法首先把原始图像分成8X8像素的小块,根据Logistic映射产生的混沌序列选择相应的小块构造一个原始图像的子图,接着把DWT变换作用在这个子图上,得到两个子带LH:和HL1,然后把水印信息嵌入在这两个子带上,接着通过IDWT变换重构子图,最后按构成子图的顺序把每一个8X8像素的小块放回到原图中相应位置,从而得到一个嵌入了水印信息的图像。在水印的提取过程中使用了经典的I3P神经网络。实验结果表明,通过该算法嵌入的水印具有较好的鲁棒性、安全性和不可感知性。     

基于小波块理论的灰度图像水印嵌入算法

根据图像小波变换系数的特点,提出一种以灰度图像为水印的新算法。宿主图像经过p级小波分解,将低频LLp系数值与加权后的水印灰度值相加,对变化的LLp系数值和没有变化的高频系数进行小波逆变换得到水印图像。实验结果表明,该算法使水印具有良好的不可见性、鲁棒性和低复杂性。     

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。     

抗裁剪的DWT域CDMA扩频图像水印

提出一种具有抗裁剪自同步性能的DWT(Discrete Wavelet Transform)域DS-CDMA Direct Sequence Code Division Multiple Access)扩频图像水印算法.该算法具有如下特点:1)在 嵌入过程中,首先对水印数据进行CDMA扩频编码:在DWT的LL3子带隐藏水印信息的同时, 按一定结构模式嵌入同步信号,使水印具有自同步能力;2)在水印的盲检测过程中,先搜索同步 信息并对任意裁剪攻击后的图像进行准确定位,再进行CDMA解码检测出水印信息.算法利用 DWT的时频局部特性,有效地提高在变换域内搜索同步信号的效率.实验证明,采用本算法生 成的水印信息不仅对JPEG(Joint Picture Expert Group)压缩、Gaussian噪声攻击等具有很好的稳 健性,特别在抗裁剪攻击方面有比较明显的效果.