一种多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法

传统的基于离散余弦变换的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降。文章提出了一种基于多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法,该算法首先对要嵌入的原始图像进行多级离散余弦变换（MDCT）,提取低频子图并对其进行奇异值分解（SVD）;其次对嵌入的水印图像进行置乱,将置乱后的图像进行奇异值分解;最后将原始图像和水印图像两次SVD后的结果进行运算产生密钥图像。由于本文选取的水印为灰度图像而不是伪随机序列或二值图像,因此在水印检测时具有很好的区分度和检测精度。仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好。     

基于DWT-SVD域鲁棒公开水印技术

大部分利用奇异值分解的水印算法都是将水印嵌入在奇异值上,即利用了奇异值的稳定性.研究发现,奇异值分解后U矩阵的某些系数之间也具有较强的相关性.将小波变换和奇异值分解相结合,改变这些系数的相互关系,可以嵌入水印,而且提取水印时完全不需要原始图像.实验结果表明,该算法对常规图像处理如JPEG压缩、噪声、滤波和诸如剪切、缩放、旋转、平移等几何变换都具有很强的鲁棒性.     

基于水印主成分的小波域数字水印方法

针对一类奇异值分解水印算法中存在严重的虚警错误、鲁棒性和透明性难以平衡的问题,提出一种基于水印主成分的小波域数字水印新思路。该方法首先将三级离散小波变换(DWT)作用于原始载体图像,再对三级逼近子图LL3运用奇异值分解(SVD),选择水印图像左奇异矩阵和奇异值矩阵的乘积作为水印主成分,最后借鉴果蝇优化算法(FOA)确定最优的水印嵌入系数,嵌入水印图像的主成分。实验结果表明,与传统的SVD图像水印算法相比,该方法在消除虚警问题的同时,也可使水印的鲁棒性和透明性达到最佳平衡。     

量子图像水印技术在电力大数据中的应用

为保证电力大数据的安全和处理效果,本文提出一种基于量子图像水印技术的嵌入及提取方法。该方法首先将原载体灰色图像用量子表示,并利用量子小波变换四次分解原载体图像得到子图,再通过量子离散余弦变换对子图进行系数转换。通过对系数矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵,再利用量子广义Arnold变换和Logistic映射对水印进行置乱,并进行奇异值分解,从而实现量子水印的嵌入。嵌入的水印图像被分解后,每个像素的灰度信息为一个均衡的量子叠加态,测量后整幅图像为一个均匀的白噪声。水印图像的提取过程为嵌入的逆过程。仿真结果表明,相对经典图像水印,量子图像水印技术计算复杂度更低,计算速度更快,嵌入的水印图像具有很好的安全性,并且不影响载体图像的视觉效果。     

一种基于DWT和SVD的数字图像水印算法

该文研究并提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法。为保证水印算法的安全性,首先对水印图像进行置乱变换预处理;然后对宿主图像进行二维离散小波变换,根据嵌入策略将预处理后水印图像的奇异值嵌入宿主图像二维小波分解得到的中频区域。最后利用Matlab对该算法及其对攻击的鲁棒性进行了仿真。     

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。     

基于位平面分解技术的JPEG水印算法

提出一种基于位平面分解技术的JPEG压缩水印算法.该算法首先对图像进行置乱变换;然后采用位平面分解技术对灰度水印图像进行预处理操作,将该灰度水印图像转换成二值信息流;最后把水印嵌入载体图像中.实验表明,该算法对于不同类型的攻击有较强的鲁棒性.     

一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法

针对奇异值分解(SVD)存在的虚警错误和水印隐蔽性与鲁棒性的矛盾问题,提出了一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法。对二值水印图像进行Arnold置乱和Logistic映射双因子加密预处理,增强水印信息安全性;将原始载体图像分成8×8不重叠子块分别对其进行Slant变换和块奇异值分解;然后将水印图像SVD后的左奇异矩阵和奇异值矩阵相乘作为水印主成分嵌入到每个子块的最大奇异值中。仿真实验结果表明,该算法不仅有效解决了传统SVD水印算法的虚警问题,提升了运行速度和水印安全性,在具有较好隐蔽性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、几何攻击等也有较好的稳健性。     

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。     

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.