基于图像内容的局部化数字水印算法

本文提出一种基于DWT的CBWM局部化数字水印算法，该算法是利用图像中相对稳定的特征点来标示局部水印的嵌入位置，并在与每个特征点对应的局部区域内独立地嵌入水印 。这样。当只有部分图像时，仍能通过这些特征点来定位并检测水印。该算法中，局部水印的嵌入是通过将水印嵌入到局部图像小波变换域的低频空间的特征向量中，并且嵌
入的局部水印与特征向量两者正交。实验结果轰明．该算法对裁剪等各类攻击具有很好的鲁棒性。     

基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印技术

结合人眼的视觉感知特性与图像的局部相关特性，提出了一种基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印嵌入算法．该算法首先根据人眼视觉系统(HVS)的感知特性，结合模糊c-均值(FCM)聚类分析，自适应确定出数字水印嵌入位置；然后利用图像自身的局部相关性，通过修改像素值，将二值水印图像降维置乱后自适应嵌入到宿主图像内，并且具有水印嵌入深度智能调节特性．该算法在提取水印信息时，不需要原始载体图像．实验结果表明：该自适应空间域图像水印嵌入技术不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

一种基于DCT数字水印新算法

为了克服高复杂度算法同时能使数字水印具有较好的鲁棒性与掩蔽性,该文借助图像在DCT域实现的算法复杂度低且能很好的与人类视觉特性相结合,提出了一种基于DCT域自适应数字图像水印新算法,该算法采用随机性较强的高斯序列作为嵌入水印,并且利用图像子块特征分类结果对水印嵌入强度进行自适应调节,从而在确保水印不可见的同时有效地增强...     

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。     

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。     

基于混沌的Contourlet域抗几何攻击图像水印算法

为了提高水印算法的抗几何攻击性和自适应性,提出了一种基于混沌的Contourlet域抗几何攻击的自适应图像水印算法。首先对载体图像进行Contourlet变换,并对低频子带进行分块奇异值分解,然后根据HVS原理自适应地将混沌加密后的水印信息嵌入到每块的最大奇异值中;最后使用改进的Harris-Laplace算子提取含水印图像的特征点。水印提取时利用受攻击前后图像的特征点矫正图像的几何变形。实验表明,该算法对JPEG压缩、滤波、加噪、旋转、缩放和平移等常规的图像处理和几何攻击具有很强的鲁棒性。     

Shearlet变换域内容自适应图像水印算法

提出了一种Shearlet变换域嵌入强度因子能随图像内容自适应的水印算法。算法首先利用Shearlet变换对图像内容稀疏表示选择性,找出符合人眼视觉特性要求的水印嵌入位置,然后依据图像内容自适应地计算出水印嵌入强度因子,较好地解决了鲁棒性与可见性之间的矛盾。实验结果表明,该算法能够抵抗各种攻击,具有强鲁棒性。     

一种基于角点检测的鲁棒数字图像水印算法

几何攻击是数字图像水印领域中一个富有挑战性的问题。提出一种以图像角点为特征点,基于奇偶量化嵌入/检测的空间域局部化鲁棒数字图像水印算法。采取的主要方法有:(1)采用带有自适应阈值和动态支持区域的基于曲率尺度空间的角点检测算法进行鲁棒角点检测;(2)基于图像纹理复杂度进行角点筛选,并以筛选后的角点为圆心形成具有几何不变性的圆形特征区域,用于水印的重同步;(3)在特征区域设计一种圆环形的水印模式,并在空间域采用经典的奇偶量化方法嵌入并检测水印。实验表明,该算法在嵌入水印后仍能保持较高的图像视觉质量,对常规信号处理和包括旋转、缩放、平移、剪切及其组合在内的几何攻击均具有较强的鲁棒性。     

基于图像特征的小波域自适应水印算法

提出了一种基于图像特征的小波域自适应水印算法。该算法选用有意义二值图像为水印,把宿主图像分成互不重叠的图像块,用分数盒维数分析各块的特征,提取特征块和次特征块,对它们分别进行一级小波分解,先将水印以不同强度自适应地嵌入到特征块的小波域低频子图中,在保证隐蔽性的前提下,再次将水印以不同强度自适应地嵌入到次特征块的小波域低频子图中,该算法较好地实现了水印的隐蔽性和稳健性。为增强水印的安全性和稳健性,在嵌入前利用Arnold迭代变换将水印置乱。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等具有较强的稳健性。     

基于图像特征的小波域自适应数字水印算法

该文提出了一种基于图像特征的小波域的自适应数字水印算法,该算法利用掩蔽参数控制其对应系数实现水印的自适应嵌入。实验结果表明该算法对加噪、压缩等攻击具有一定的鲁棒性。同时,在水印嵌入前对水印进行置乱处理,从而提高了水印系统的安全性和抗攻击能力。     

基于DWT的数字图像水印算法研究

研究了一种基于小波变换(DWT)的自适应图像水印算法。该算法引入了基于噪声可见函数(NVF)的感知模型来描述图像的局部特征,并根据此模型决定水印信息的嵌入深度。水印嵌入过程是:首先对载体图像进行小波分解并选择中频部分做为水印的嵌入区域;然后通过计算中频部分的噪声可见函数决定嵌入因子;最后通过小波反变换得到嵌入水印的图像。实验证明,该算法对具有不同特性的灰度图像的自适应性较强,且对常见的攻击具有较强的鲁棒性。     

基于DWT及DCT的数字图像水印综述

综述了基于离散小波变换及离散余弦变换的数字图像水印算法．由于小波变换具有良好的局部性时频分析特性和多分辨率分析,而离散余弦变换具有良好的聚能效应,因此两者在图像水印领域有很好的应用效果．对基于两种变换的数字水印技术的相关概念和现有方法进行了描述与分析,同时总结了两类算法优缺点,并讨论了几种可能的解决策略。另外,对基于两种变换的数字图像水印技术的未来发展方向和前景进行了预测。     

基于双树复小波变换的图像融合方法

为获得更好的融合效果,提出基于双树复小波变换的图像融合方法。双树复小波变换具有平移不变性、方向选择性等特点,适合进行图像融合,优于传统离散小波变换方法。给出多策略的融合规则,源图像小波变换后低频采用区域清晰度,高频采用区域标准差。灰度多聚焦图像和彩色多聚焦图像的融合实验测试以及评价指标的统计结果,表明了双树复小波变换方法的优势和所用融合规则的有效性。     

基于模糊聚类的小波域数字图像水印算法*

结合人眼视觉系统的感知特性与图像的局部相关特性,提出了一种基于模糊聚类的小波域数字图像水印嵌入方案.该方案首先对原始载体图像实施小波变换;然后结合视觉感知特性,在小波域内进行模糊C-均值(FCM)聚类分析,自适应确定出数字水印的嵌入位置与嵌入强度;最后利用图像自身的局部相关性,通过修改小波系数值,将数字水印嵌入到宿主图像内.该方案在提取数字水印信息时,不需要原始载体图像.实验结果表明,该自适应小波域图像水印嵌入技术不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于小波变换的彩色图象数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）域的彩色图象序列加密数字水印新方法，算法选用了彩色图象RGB色彩空间的G分量嵌入水印，数字水印图象含有密钥信息，因此算法具有很好的安全性。同时利用人类视觉系统（HVS）的亮度掩蔽特性和纹理掩蔽特性，把低频分量根据局部纹理的强弱分成两类，将二值水印图象加密后自适应的嵌入到宿主图象的DWT域的低频分量中，从而很好的兼顾了水印的不可见性与鲁棒性。大量仿真结果表明本算法对于诸如JPEG压缩、高斯噪声干扰和图象剪切具有很好的鲁棒性。     

小波变换和清晰块搜索结合的图像融合算法

在基于小波变换的多聚焦图像融合中,低频系数选取决定融合图像的轮廓,同时影响融合图像的边缘细节,因此小波变换法是以损失图像的局部清晰来换取整幅图像的平均清晰;而基于空域块选择的融合方法能很好地保留利用聚焦图像的清晰部分,但是图像模糊区域效果不佳。因此提出一种新的融合算法,先对图像进行小波变换融合,之后对原图像进行清晰块搜索,进行基于清晰块选择的图像融合。实验结果表明,该算法融合结果优于单一的小波变换算法。     

一种新的混合域自适应数字音频水印算法

以MP3压缩等攻击特点厦局部音频相关特性为基础，提出了一种新的混合城数字音频盲水印算法．首先，结合MP3压缩等攻击特点，对原始数字音频进行自适应的分段处理；再对每个音频数据段进行DWT和DCT；最后，结合局部音频特性与听觉掩蔽特性，自适应确定量化步长．并将水印信号嵌入到音频数据段的低频分量中．仿真实验表明，本文算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如重新采样、重新量化、叠加噪声、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性．特剐地，该算法对于最为普通的MP3压缩攻击具有极强的抵抗能力．     

SAR复图像数据的CCSDS-IDC编码性能分析与四叉树编码

目的：CCSDS-IDC (国际空间数据系统咨询委员会-图像数据压缩) 是NASA制定的基于离散小波变换(DWT)尺度间衰减性的空间图像数据压缩标准,适用于合成孔径雷达(SAR)幅度图像及各类遥感图像的压缩。然而,与光学图像不同,常见的SAR图像都是复图像数据,其在干涉测高等许多场合具有广泛应用,分析研究CCSDS-IDC对SAR复图像数据的编码性能具有重要的应用价值。方法：由于SAR复图像数据不具有尺度间的衰减性,因此将其用于SAR复图像数据编码时性能较低。考虑到SAR复图像数据DWT系数呈现出聚类特性,提出将四叉树(QC)用于DWT域的SAR复图像数据编码,发现QC对SAR复图像数据具有高效的压缩性能。结果：实验结果表明,在同等码率下,对基于DWT的SAR复图像数据压缩, QC比CCSDS-IDC最多可提高幅度峰值信噪比4.4dB,平均相位误差最多可降低0.368;与基于方向提升小波变换（DLWT）的CCSDS-IDC相比,QC可提高峰值信噪比3.08dB,降低平均相位误差0.25;对其它类型的图像压缩,基于聚类的QC仍能获得很好的编码性能。结论：CCSDS-IDC对SAR复图像数据编码性能低下,而QC能获得很好的编码性能。对应于图像平滑分布的尺度间衰减性,其在某些特殊图像中可能不存在,而对应于图像结构分布的聚类特性总是存在的,故在基于DWT的图像编码算法设计中,应优先考虑利用小波系数的聚类特性,从而实现对更多种类图像的高效编码。     

基于Lifting的小波变换通用硬件实现方法研究

文章提出了一套完整的基于Lifting算法小波通用硬件实现的流程。该方法系统分析了目前基于Lifting算法小波实现过程中的有限精度分析,基本一维、两维小波变换结构设计以及常用优化算法,提炼出了一套小波设计的通用方法。该文将以6/10小波变换为例介绍该方法的具体实现过程,为设计者提供了一整套设计一个高性能小波可遵循的流程,它可以应用于小波变换的硬件设计以及相关的基于小波变换的信号处理系统设计。