结合混沌的小波变换数字水印技术

本文结合了混沌系统与小波变换实现了数字图像水印的嵌入.利用混沌系统产生的混沌序列对灰度水印图像进行调制,置乱;对待处理图像进行多级小波分解,将调制置乱后的水印按位拆分为八个二值平面,分别嵌入各层的小波系数中,从而实现水印鲁棒性和不可见性的较好结合.     

一种小波域数字水印算法及其MATLAB仿真

该文提出了一种基于DWT域有意义二值图像数字水印的新算法。首先,利用Arnold变换对水印序列进行置乱,增强嵌入水印的安全性;再分别对原始图像和置乱后的水印进行离散小波变换,最后,在原始图像的中频子带图像中进行水印小波域的融合。试验结果表明,该算法嵌入的水印具有比较好的透明性和鲁棒性。     

一种基于D-MR-DCT的彩色图像水印算法

提出一种基于D-MR-DCT域的彩色图像水印算法。算法首先选择彩色图像的绿色分量进行分块D-MR-DCT变换,提取每块四个子带的第一个系数组成新矩阵并对其进行D-MR-DCT变换,将经过置乱和分割的灰度水印的奇异值分别嵌入到D-MR-DCT变换得到的四个子带分解的奇异值中,经过相应的逆变换得到含水印图像。实验结果表明,算法提高了水印抗JPEG压缩的鲁棒性,并对添加噪声、几何剪切、图像缩放等具有良好的鲁棒性。     

基于第二代小波变换的图像数字水印算法

为了使二值水印具有更好的周期性和保密性,给出了一种新的置乱算法——GEMMER算法。该算法首先将水印图像进行小波分层,得到环形向量,然后经过旋转置乱后嵌入到宿主图像。置乱后水印图像的嵌入采用基于第二代小波变换的彩色图像数字水印算法,该算法利用人类视觉系统的特性,将二值水印图像利用GEMMER算法预处理后,嵌入到Y分量的整数小波系数中去。算法利用的整数小波变换的多分辨分析特性,它能结合人类视觉系统模型(HVS)的特点,解决水印的不可见性与鲁棒性之间的矛盾。经实验证明,具有良好的鲁棒性和透明性。     

一种基于小波域的彩色图像自适应水印

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。该文提出了一种新的基于小波变换的静止的彩色图像数字水印的嵌入和检测算法：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的蓝色分量进行多级分解,然后置乱二值水印图像,将置乱后的二值水印数据自适应地叠加到图像的第L级水平、垂直和对角线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像。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中,且提取水印时采用了“多数原则”,不需要原始载体图像,水印检测的可靠性得到了很大的提高。     

一次Bézier曲线和Legendre神经网络的彩色盲水印算法

针对目前多数图像数字水印算法的载体是灰度图像,无色彩信息,水印信息是二值图像,水印信息量少,适用性差等不足,提出了一种基于一次Bézier曲线和Legendre神经网络小波变换（DWT）的彩色图像盲水印算法,载体图像和水印信息都是彩色图像。首先,将载体图像进行颜色空间转换并对载体图像的亮度分量进行DWT,然后将水印图像进行三基色分离,并对每个颜色分量同时进行Logistic混沌置乱和离散Haar小波分解。最后将每个颜色分量小波分解的四个矩阵系数按照一次Bézier曲线公式嵌入到载体图像的DWT中频子带系数中。实验结果表明,水印的透明性好,对于常见的噪声、裁剪、旋转、JPEG压缩等具有较好的鲁棒性。     

基于DWT-SVD域的彩色图像自适应水印算法

为了保护数字彩色图像版权,提出了一种结合离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像自适应水印算法。其主要设计思想是:先将原RGB彩色图像的各颜色分量进行小波分解;再将得到的中、低频带的小波系数与原水印图像分别进行奇异值分解,水印信息的奇异值重复嵌入到三通道中、低频带的小波系数奇异值中,且利用临界视觉阈值与奇异值之间的关系对水印嵌入强度作自适应调节,从而达到增强水印鲁棒性和确保水印透明性的目的。本算法适用于二值及灰度水印,在二值水印的提取过程中需设定一个提取阈值,以保证提取水印的完整性。仿真结果说明本算法对水印系统的透明性与鲁棒性作了较好的协调,是一种较稳健的算法。     

基于DWT-SVD和Fibonacci变换的彩色图像盲水印算法

为提高水印鲁棒性,将离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)和斐波纳契(Fibonacci)变换结合,提出一种新的算法。首先,用Fibonacci变换对拟嵌入的水印进行置乱处理;然后,对宿主彩色图像R、G、B三个分量进行二级小波变换和基于4×4分块的奇异值分解,并用混沌序列选择若干对子块;最后,根据人类视觉系统(HVS)特性对三个分量分配嵌入量、确定嵌入强度,并通过修改每对子块最大奇异值来实现水印嵌入。实验结果表明本方案具有良好的水印不可见性和鲁棒性。     

基于SVD的彩色图像盲水印算法

为了更好地保护数字产品的版权,本文提出了一种提升小波变换与奇异值分解相结合的彩色图像数字水印算法。提升小波变换运算速度快,能够对任意尺寸图像进行变换;奇异值分解具有几何不变性,并且体现图像的内蕴特性。算法充分利用提升小波变换和奇异值分解的优良特性,选择彩色图像的蓝色通道进行水印嵌入。首先对原始图像进行多级提升小波变换,然后选取中低频子带进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold置乱后分成四个部分嵌入所选子带的部分奇异值矩阵中。在水印提取时不需要原始载体图像,更加有利于实际中的应用。实验表明,该算法具有良好的透明性,而且对大部分常见攻击及几何攻击有很好的鲁棒性。     

基于混沌和BEMD分解的小波域彩色图像数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换、混沌系统和二维经验模式分解的彩色图像数字水印算法。首先,对彩色载体图像的G通道进行一级小波分解,将其低频分量进行混沌位置置乱;然后将置乱后的低频分量进行二维经验模式分解,分解成5个基本模式分量和1个残差分量;最后,用水印信息代替第4个中低频基本模式分量实现信息嵌入。利用归一化互相关函数和峰值信噪比对算法进行评定,并对含水印的图像进行攻击。实验结果表明,该算法嵌入容量较大,且具有较好的透明性和鲁棒性。     

一种使用正交分形编码的彩色图像水印算法

传统的正交分形水印算法,很多情况下只是针对灰度宿主图像,且嵌入的水印多为随机序列或二值图像,实用性不强.当这些算法在处理彩色宿主图像时,通常采用的是将R,G,B三个分量单独处理的SFC方法,没能考虑到分量之间的相关性,因此算法的鲁棒性较弱.文提出一种在彩色图像中利用正交分形编码嵌入灰度水印的算法,该算法在对彩色宿主图像进行正交分形编码的基础上,考虑彩色图像R,G,B三个分量的相关性以及拼贴误差特性,通过变换函数以及修改分形编码参数来嵌入灰度水印.实验及应用表明,该算法隐蔽性强,并对剪切、涂抹、加噪以及JPEG压缩等具有较强的鲁棒性.     

基于离散余弦变换彩色图像的数字水印研究

为了在彩色图像中嵌入彩色数字水印,同时保持原始彩色图像的完整性及健壮性,提出基于空间域和频率域间转换,配合RGB色彩系统,利用离散余弦变换将图像的空间域表示转换为频率域,将彩色数字水印频域系数经适当处理后嵌入图像的低频部分,使嵌入的彩色数字水印能抵抗各种图像处理时的破坏.实验结果表明:应用该方法嵌入彩色数字水印,不仅不破坏原始彩色图像品质,而且能抵抗外界的破坏,成功取回所嵌信息.     

基于YIQ色彩空间的彩色图像盲水印算法*

提出了一种将彩色图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中的新算法,用于图像版权保护。将彩色水印图像进行一维数字化处理,并将彩色宿主图像由RGB色彩模式转换成YIQ色彩模式,采用整数小波变换将彩色水印嵌入到彩色图像YIQ色彩空间的Y分量中。彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验表明：该数字水印算法不仅具有良好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、平滑滤波等攻击具有很强的鲁棒性。     

彩色数字图像的脆弱数字水印

针对彩色数字图像局部区域内容保护和认证,研究了彩色数字图像的脆弱数字水印.为了保证水印的安全性,利用三维二值混沌序列对原始二值水印图像进行加密,对提取的加密二值水印图像进行解密.嵌入载体图像的水印和从嵌入水印的图像中提取的水印均是加密水印.将彩色数字图像中被保护区域的三个分量的小波变换域分别嵌入加密水印,以保护其内容的完整性和不可篡改性.采用模运算实现水印的嵌入和盲提取.理论分析和实验结果表明,该脆弱水印算法对彩色数字图像保护区域内的任何篡改,都能够正确地检测和定位.     

A color image watermarking scheme based on artificial immune recognition system

This study suggests a novel watermarking technique that uses artificial immune recognition system to protect color image’s intellectual property rights. The watermark is embedded in the blue channel of a color image. m-bit binary sequence embedded into the color image is used to train artificial immune recognition system. With this composed technique, extracting the watermark which is embedded into the color image is carried out using artificial immune recognition system. It is observed that the composed technique achieves high performance to process of extracting this watermark. The watermark is extracted successfully from the watermarked image after various image processing attacks as well.     

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。     

基于整型小波变换的彩色图像盲水印算法*

针对多数图像水印算法将灰度图像嵌入宿主图像的研究现状,提出了一种基于整型小波变换将彩色数字水印嵌入到彩色宿主图像中的算法。本算法结合人眼的视觉掩蔽特性, 实现了数字水印嵌入位置的自适应确定,同时采用量化小波系数的方法将彩色水印嵌入到彩色图像YCrCb模式的Y分量中去,彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验证明,水印具有良好的不可见性,并且对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

A blind double color image watermarking algorithm based on QR decomposition

In this paper, a novel blind image watermarking scheme based on QR decomposition is proposed to embed color watermark image into color host image, which is significantly different from using the binary or gray image as watermark. When embedding watermark, the 24-bits color host image with size of 512?×?512 is divided into non-overlapping 4?×?4 pixel blocks and each pixel block is decomposed by QR. Then, according to the watermark information and the relation between the second row first column coefficient and the third row first column coefficient in the unitary matrix Q, the 24-bits color watermark image with size of 32?×?32 is embedded into the color host image. In addition, the new element compensatory method is used in the upper-triangle matrix R for reducing the visible distortion. When extracting watermark, only the watermarked image is needed. Compared with other SVD-based methods, the proposed method does not have the false-positive detection problem and has lower computational complexity, that is, the average running time of the proposed method only needs 1.481403 s. The experimental results show that the proposed method is robust against most common attacks including JPEG compression, JPEG 2000 compression, low-pass filtering, cropping, adding noise, blurring, rotation, scaling and sharpening et al. Compared with some related existing methods, the proposed algorithm has stronger robustness and better invisibility.