基于超混沌和小波变换的鲁棒性数字水印算法

提出一种基于二维超混沌序列和离散小波变换（DWT）相结合的鲁棒性数字水印算法．该算法利用形式简单的二维离散超混沌系统产生的超混沌序列生成密码对水印图像加密，同时根据人类视觉系统的特性.对宿主图像在YIQ色彩空间中的Y分量进行多级离散小波变换后，将加密后的水印图像嵌入到宿主图像Y分量的DWT中频子带中．实验结果表明算法同时具有良好的鲁棒性和不可见性．     

基于混沌映射和小波变换的彩色图像水印算法*

为了实现对多媒体数据版权的有效保护,提出了一种基于离散混沌映射和二维离散小波变换的图像水印新算法。该算法利用切延迟椭圆反射腔离散混沌系统（TDERCS）产生的混沌序列,将其二值化后加密水印图像,并采用小波变换将加密后的水印图像嵌入到宿主图像的蓝色分量的最深层的四个子带中,嵌入位置则由广义猫映射确定。仿真实验和性能分析表明,该算法具有很好的隐蔽性、鲁棒性和安全性。     

基于小波域的模糊混沌数字水印算法

为实现对多媒体数据版权的有效保护,提出一种基于混沌映射和二维小波变换的模糊自适应数字水印算法。利用Lorenz混沌映射产生的混沌序列对水印图像进行加密,通过离散小波变换及模糊控制得到水印图像的嵌入强度,将加密后的水印图像嵌入宿主图像。仿真实验和性能分析表明,该算法具有良好的隐蔽性、鲁棒性和安全性。     

一种基于小波域的盲检测音频水印算法

该文提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印盲检算法。本算法选择在小波系数的偶数点嵌入水印,将混沌理论引入到音频水印系统的研究中,利用混沌序列将一幅有意义的二值图像加密后嵌入到原始音频的DWT域中,提取时不需要原始音频信号。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。     

基于人类视觉系统和离散小波变换的彩色图像水印

为了扩大数字水印的适用范围,提出一种基于人类视觉系统（HVS）和离散小波变换(DWT)的彩色图像数字水印算法。首先利用混沌加密算法把一个有意义的二值图像加密成水印;然后将彩色图像从RGB色彩空间转换到YCbCr空间,提取Y分量,对Y分量进行一级离散小波变换;最后求出低频分量LL1的视觉掩蔽值,根据视觉掩蔽值,将水印嵌入到彩色图像的Y分量的低频小波系数域上。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。与以往的基于YCbCr颜色空间的算法相比,该算法具有更好的不可见性和鲁棒性。     

基于超混沌迭代的双重零水印算法

提出一种用超混沌迭代产生的序列进行加密的双重零水印算法,用图像离散余弦变换和小波变换后的重要系数分别构造零水印,以提高水印算法的抗攻击能力,采用超混沌序列进行加密,以提高系统的安全性。实验结果表明,该算法提高了水印系统的综合性能,具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性。     

基于图像置乱的DWT数字水印算法

研究了一种结合Arnold变换的DWT数字水印算法,该算法先将嵌入的水印置乱加密,然后嵌入到进行了离散小波变换的宿主灰度图像中。通过仿真实验证明,该算法置乱效果好,对嵌入水印后的图像进行压缩、剪切、旋转、添加各种噪声均表现出较好的鲁棒性。     

基于神经网络的复合变换域视频水印算法研究

针对目前视频水印算法存在的鲁棒性较差,可靠性较低等问题,提出了一种结合神经网络将二值水印嵌入到经过离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)后的宿主视频中的新方法;为使算法具有更好的不可见性、鲁棒性和实用性,利用三层RBF神经网络训练出水印嵌入强度,在视频中自适应嵌入水印;该方法是对宿主视频进行DWT处理,再对逼近子图LL进行DCT处理,通过修改DCT系数嵌入水印信息;在嵌入之前对二值水印进行了Arnold变换来加密;通过实验结果中PSNR与NC的值表明,算法具有很强的抗攻击和承受帧删除、帧平均等操作的能力,不可感知性好,鲁棒性明显优于一般的嵌入算法。     

基于遗传算法的多小波数字图像水印算法

提出了一种基于遗传算法的多小波数字图像水印算法,在离散多小波变换(DMT)域中嵌入水印信息,利用遗传算法进行参数优化,提高水印图像的质量和水印的鲁棒性.实验结果表明,在利用遗传算法在GHM多小波变换域中嵌入水印比离散小波变换(DWT)域中嵌入水印更具有鲁棒性.     

多重水印嵌入的DWT-SVD音频公开水印算法

提出了一种基于离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）域与奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的多重嵌入数字音频水印算法.算法在嵌入水印前采用混沌加密与图像置乱对水印进行双重加密,在选取音频载体的多段数据中,利用DWT的多分辨率特性与SVD值稳定特性的特点,先对各段数据进行多级DWT变换,然后在低频部分选取连续的若干个系数组成矩阵,并对矩阵进行SVD分解,再把加密后的每位水印信息采用量化方法嵌入到SVD值中,实现了水印的多重嵌入.实验表明,该水印方法效率高,透明性好,对常见的音频信号处理具有较强的鲁棒性.     

基于压缩感知和超混沌系统的多图像加密算法

为了有效改善传输速率并降低带宽负担, 提出一种基于压缩感知和超混沌系统的多图像加密方案. 首先将多幅原始图像拼接成新的明文图像, 并将部分明文信息与随机正整数结合产生混沌系统初始值, 利用超混沌系统产生的伪随机序列生成加密过程所需的测量矩阵、置乱序列及扩散序列. 其次通过离散小波变换、阈值处理以及并行测量对明文图像进行压缩处理, 有效减少运算数据量, 大大加快运行速率. 最后通过无重复置乱操作和双向加模扩散得到最终的密文图像. 经多个层面的仿真模拟实验, 验证了所提算法能有效抵御剪切攻击, 且具有比较高的安全性.     

基于奇偶量化的彩色图像盲水印算法

提出一种基于奇偶量化的彩色图像小波域的数字水印算法。首先对水印图像进行置乱处理,然后对图像进行翻转,最后利用混沌系统产生的混沌序列对水印进行加密。水印嵌入时,采用小波变换并利用奇偶量化规则将加密后的水印嵌入到载体图像蓝色分量最深层的四个子带中。水印提取时,不需要原始图像的参与,实现了盲提取。仿真实验和性能分析表明,该算法有很好的不可见性和鲁棒性,可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切等攻击。     

基于函数展开与超混沌系统的图像加密

为有效保护数字图像的安全,提出一种基于小波展开函数与超混沌系统的数字图像加密算法。利用小波展开函数对图像进行置乱,通过超混沌系统扰乱原图像与加密图像之间的关系。在求解超混沌系统混沌序列的四阶Runge-Kutta公式中,插入多个参数以扩大参数空间。模拟实验结果表明,加密后图像灰度值分布伪随机性较好。     

基于图像特征和超混沌迭代的图像认证算法

提出了一种基于图像特征和超混沌迭代的图像认证算法．该算法从原始图像的小波分解中提取低频分量,并从其边缘中找出稳定的特征点,结合水印图像信息进行超混沌迭代得到索引集,版权者和第三信任方用私钥将索引集进行数字签名和加盖时间戳．水印的认证利用了第三信任方和版权者的公钥,而不需要原始图像参与．研究结果表明：该算法对噪声、滤波、压缩、旋转等图像处理方法具有较好的鲁棒性．     

基于模糊C-均值和自适应遗传算法的小波域彩色信息隐藏算法

基于人类视觉系统的纹理掩蔽特性,提出一种基于模糊C-均值(FCM)和自适应遗传算法小波域彩色信息隐藏算法。首先对彩色载体图像Y分量实施整数小波变换;然后结合视觉纹理特性,对低频进行FCM聚类分析,将其分成3类:平滑区、纹理区、边缘区,并在不同的区域确定不同的嵌入强度和位置;最后,利用自适应遗传算法对logistic混沌映射的初值进行寻优,使其找到合适的初值,从而使秘密图像对载体图像的影响较小。实验结果表明:该方法不仅具有较好的透明性,而且在嵌入量方面也有很大的提高。     

基于提升方案的harr小波变换图像水印算法

提出一种基于提升方案的harr小波变换的图像水印算法。该算法将水印图像通过m序列实现图像的置乱,与经过小波变换后的载体图像的低频系数值按位进行异或得到需要的密钥,原始图像由小波反变换得到。实验结果证明,该图像水印算法对图像的旋转、压缩、噪声、滤波、剪切等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于WT算法联合混沌理论的图像加密研究

图像加密作为信息加密领域的重要一支,其对于信息安全的重要性显得愈发重要,能够有效地对目标图像信息进行加解密逐步成为了人们的研究热点。为了提高图像加密的安全性,以混沌系统所具有的初值敏感性以及类似随机为基础,提出了采用“混沌变换”方法对图像进行置乱操作的算法,随后以此为基础结合小波理论设计一种图像加密算法。在图像的预处理阶段首先对图像采用小波变换得到四幅小波子图;随后基于混沌置换将四幅子图置乱处理;最后通过小波逆变换恢复出目标加密图像。通过数值仿真实验表明通过该方法解密获得的图像具有与原图像非常高的一致性,并且获得了较高的安全性。     

基于时空混沌和小波变换的图像加密算法

本文提出一种基于时空混沌系统的图像加密算法。首先对明文图像进行Zigzag方式扫描置乱,再对置乱后的图像分块;然后用Logistic混沌系统生成的伪随机序列对其进行置乱,置乱结束后对其进行整数小波变换,利用基于耦合映像格子CML的混沌系统生成三个伪随机序列对低频小波系数进行置乱操作,同时对低频小波系数进行扩散,然后进行整数小波逆变换;最后再由基于CML的混沌系统生成两个伪随机序列对图像像素值进行扩散操作,得到最终的加密图像。经测试,该算法具有良好的加密性能,可以有效抵挡差分、明文等攻击。