基于纹理复杂度因子的自适应图像水印算法

对于一个有效的水印算法,要折中考虑到不可见性和鲁棒性这两个互相矛盾的因素。这实质上是一个如何确定水印的嵌入能量问题。现有算法一般都依赖实验来确定。本文提出了一个基于纹理复杂度因子的自适应图像水印算法。该算法首先将原始图像分割为互不覆盖的子块,对各个子块进行DCT变换(离散余弦变换)。然后计算纹理复杂度因子,逐块确定拉伸因子α。最后水印信号以不同的能量嵌入到各个子块的三个DCT低频交流系数中。 (1)水印嵌入。①原始图像分块DCT:首先将原始图像f(x,y)分割为互不覆盖的8     

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。     

基于提升小波变换的自适应盲水印算法

提出一种基于提升小波变换的自适应盲水印算法。该算法将水印新猫变换置乱加密,把原图像提升小波分解,并对对应位置的 3个高频系数排序,将最大值和最小值分成2Q-1个区间,当嵌入的信息不同时,使特征值处于不同区间。根据特征值所处的位置,实现盲水印提取。实验结果表明,该算法在各种攻击下具有较强的鲁棒性和可识别性。     

基于提升方案小波和混沌映射的盲水印算法

数字水印技术是多媒体信息安全领域的一个重要研究课题.在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上,提出一种利用提升方案小波对载体图像进行多个金字塔分解,结合纹理块的确定方法选取小波系数,提高水印信息的嵌入量,结合新的混沌方法对水印信息进行映射加密嵌入.嵌入水印时,先对水印信息进行扩频,然后利用新的量化运算方法嵌入水印.实验结果表明,该算法简单高效,增强了水印信息的安全性,在抗JPEG压缩、锐化、扭曲变形、各种剪切等攻击上有很好鲁棒性,同时具有较好的透明性.     

基于提升小波与DCT的自适应音频水印算法

为了达到版权保护的目的,利用提升小波变换计算速度快、离散余弦变换（DCT）后直流系数的听觉容差性强的特点,提出了一种在提升小波域进行DCT的自适应音频水印算法。原始音频信号经提升小波变换后分解为低频子带和高频子带,对其低频子带进行DCT,将水印序列嵌入到DC系数上。考虑到水印音频信号的不可感知性和鲁棒性之间的平衡问题,采用了水印序列自适应调整嵌入。实验结果表明,该水印算法计算复杂度低,且对噪声、 低通滤波等常见信号攻击及恶意替换操作均表现出很强的鲁棒性。     

基于PDF417和提升小波的数字图像水印算法

根据PDF417与提升小波变换的特点,提出一种基于PDF417和提升小波变换的数字图像水印算法。首先将水印信息进行PDF417编码,并在密钥控制下进行混沌序列置乱后得到二值水印图像;最后使用小波提升技术对原始图像进行小波三级变换,在小波变换域低频子带中嵌入二值水印图像。实验结果证明：该算法能很好地保持图像质量,对常见的图像处理具有很强的鲁棒性,同时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。     

基于纹理的自适应提升小波框架的图像增强

经典二维小波变换仅在图像的水平和垂直方向进行变换,对图像的纹理信息表示能力不足,基于小波变换的图像增强的效果还不尽人意。为了更好地表示图像的纹理信息,提出一种基于纹理的自适应提升小波的图像增强方法,根据图像的局部特征预测图像的纹理方向,沿纹理方向应用小波变换,使图像的纹理信息表示更准确,而且小波变换法在抑制噪声方面性能优良,将其应用于图像增强,仿真及实验结果表明该方法具有有效性和实用性。     

基于小波包和纹理特征的自适应水印算法研究

铺天盖地的数字信息的应用给多媒体信息安全带来诸多弊病,数字水印技术应运而生,其是版权保护、篡改提示、盗版跟踪等领域保护多媒体信息安全的有效措施.基于小波包分解和纹理特征的自适应水印算法在水印嵌人时,通过纹理分析自适应的选定嵌入位置和嵌入强度,从而更好地协调了鲁棒性和透明性.在仿真实验中,对含水印图像进行了几何剪切、加噪、马赛克等攻击操作.实验结果表明,鲁棒性有较大提高,特别是对几何剪切、马赛克等攻击其鲁棒性更明显.     

基于提升小波变换和SVD的音频水印算法

为达到对数字音频版权保护的目的,利用提升小波变换算法复杂度低、计算速度快的优点,提出一种基于提升小波变换和SVD的音频水印算法。首先对原始音频信号进行分段,为确定水印信息的嵌入位置,选取巴克码为同步信号,并在时域内嵌入子音频段的前端部分;再对子音频段后端部分进行提升小波变换,通过量化调制的方法将水印信息嵌入至信号低频系数的奇异值中。实验结果表明,该算法具有良好的透明性和实时性,对噪声、重采样、裁剪、低通滤波等常见信号攻击表现出较强的鲁棒性。     

块纹理合成中纹理块尺寸自适应算法

分析了块纹理合成方法中纹理块尺寸对合成结果的影响,经过对大量不同类型纹理图像采样,归纳并验证了纹理相关性特征值与纹理块尺寸之间的关系,得出纹理相关性特征值自适应调整纹理块尺寸的算法.采用该算法可避免因纹理块尺寸选取不当而引起的合成时间的增加和合成质量的降低.     

基于提升小波的图像检索算法

提升小波具有高效性和多分辨率等优点,本文提出了基于提升小波的图像检索算法。该算法首先对图像进行提升小波变换,得到每层的低频子图像和高频子图像;然后分别提取低频子图像的形状特征和高频子图像的纹理特征;最后通过计算特征向量之间的欧式距离,检索出相似的图像。实验结果表明,此算法的检索效率高于其他算法,具有一定的优越性和通用性。     

提升方案小波和DCT下的图像盲水印算法

在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上,提出一种基于提升方案小波和DCT的彩色图像盲水印算法．首先将宿主图像亮度分量进行基于提升方案的小波分解,然后对其较低频子带进行基于分块的DCT分解,最后将二值图像的水印信息嵌人到各分块DCT域的中频系数中．文中算法结合HVS的掩蔽特性,使得水印信息的嵌人能量具有自适应的特性,从而保证了所嵌人的水印在不可见性的前提下,对常见的一些图像处理操作具有很强的鲁棒性．实验结果验证了文中算法的有效性．     

基于改进的提升小波变换的图像融合算法

研究图像融合精度问题,由于光学传感器的光谱分辨率不同,在图像融合中易丢失信息,影响图像质量。传统的图像融合算法计算量大、实时性差的缺点,同时没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对融合的影响,因而得到的融合效果不理想。为了解决上述问题,提出了一种改进的提升小波变换图像融合新算法,算法引进了图像对称概念策略,仿真结果表明,改进的图像融合算法计算量明显减少,实时性也明显提高,与传统的标准小波变换图像融合算法以及拉普拉斯金字塔融合算法相比,较有效地提高了图像融合的精确度。     

基于小波变换的静态图像数字水印算法

提出了一种基于小波变换并且不需要利用原始图像信息的静态图像数字水印算法,并给出了检测门限的确定方法,实验结果表明,该算法较好地保持了图像质量,并且对各种常用的图像处理方法显示出较强的稳健性。     

基于提升小波的运动模糊图像恢复

高频噪声对运动模糊图像的经典频域恢复方法影响较大,针对上述问题采用原方法存在运算量大的缺陷,提出了一种基于提升小波的运动模糊图像恢复方法:即对含噪运动模糊图像用9/7提升小波进行变换;对变换所得的低频包含运动模糊的部分用经典频域方法进行恢复,对变换所得的高频部分采用软域值自适应去噪处理;最后,对两部分处理结果进行9/7提升小波逆变换。仿真实验结果表明,方法能够较好的对运动模糊图像进行恢复。     

基于小波变换的图像鲁棒水印算法

分析了水印嵌入中的几个关键问题,确定了问题的解决方法,提出一种小波域透明图像水印算法,利用图像经小波分解后小波系数的特性,并利用人眼视觉掩蔽特性对水印的添加强度进行自适应调节,以解决水印的鲁棒性和不可感知性的矛盾问题。     

一种基于整数小波变换的图像无损压缩方法

由于第二代小波变换可以实现图像的整数到整数的变换,而且图像的恢复质量与变换时边界采用何种延拓方式无关,完全可以克服由第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用这个特性,提出了一种基于整数小波变换的图像无损压缩算法。该方法首先将图像进行整数小波变换,然后利用不同子带的小波系数分布特性,对不同的子带采用不同的预测方式,最后将预测误差进行哈夫曼编码。实验结果表明,该方法算法简单,有较好的压缩性能,与JPEG无损压缩模式相比较,有较大的优势。     

一种基于小波变换的同步数字音频零水印算法

提出一种同步数字音频水印算法.利用小波变换对原始音频教据进行分解,选取分解后的低频系数实现对水印信息的嵌入争提取.试验结果表明,该算法对于低通滤波、重采样、高斯白噪声、MPEG压缩等具有良好的鲁棒性.     

基于小波提升的数字图像水印算法及其MATLAB实现

数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法,涉及到多个学科,迫切需要一种强大的研究工具。MATLAB以其自身具有的优势,正好可以成为研究数字水印的一种有效工具。文章介绍了数字水印技术实现的一般概念,提出了一种基于小波提升的图像数字水印算法.通过MATLAB仿真结果表明,利用该算法具有处理速度快,嵌入的水印信息量大、不可见性好等优点。     

基于小波对比度的图像水印算法研究

根据人眼视觉系统特征,提出一种将小波对比度的思想引入图像水印中的算法.先将宿主图像分块并根据纹理强弱进行分类,然后对每个块进行小波分解,小波对比度的大小同时决定了嵌入对象的选择和嵌入的强度.由于小波对比度能反映图像明暗对比度,从而实现了对图像的自适应嵌入.实验表明,该算法具有较好的不可见性,而且对于抵抗滤波、加性噪声及JPEG压缩具有较好的鲁棒性.