基于熵模型的高透明性自适应视频水印算法

提出一种基于视频运动估计熵模型的自适应视频水印算法.该算法将人类视觉系统(human visual system,简称HVS)与视频分块运动估计(block motion estimation of video)相结合,获取视频序列帧中与运动相关的视频运动信息,然后利用熵模型对视频序列帧中的运动信息进行统计,从而得到一组基于视频序列帧间运动信息与人类视觉屏蔽特性相结合的非线性计算公式.利用该组计算公式,可以根据视频帧的内容自适应地计算每个方块的水印最大嵌入强度.实验结果表明,熵模型与非线性公式的引入较大幅度地提高了视频水印的透明性,并且能够有效地抵抗常见的针对视频水印的攻击,具有较高的安全性和鲁棒性.     

基于主观试验的自适应视频水印算法

借助主观试验,给出了一种主观自适应视频水印算法.通过主观试验确定图像中具有不同活动性的像素点水印嵌入强度可觉察门限,得到掩盖函数,并依此控制水印信息的嵌入强度,从而在确保图像具有高质量的同时,充分挖掘视觉潜力,提高水印信息的嵌入强度.实验结果表明,与空域非自适应水印算法和基于简单视觉模型的自适应水印算法相比,基于主观试验的自适应水印算法在保证图像具有高主观质量的同时获得了更高的水印信息检测正确率.     

基于DCT和NN的数字水印技术的研究

本文讨论一种基于神经网络(Neural Network,NN)的自适应数字图像水印算法.首先利用神经网络模拟人类视觉特性来确定水印的嵌入强度--JND(Just Noticeable Difference)门限,然后再将水印自适应地嵌入到DCT系数中.     

基于运动区域定位的视频水印算法

提出一种基于运动区域定位的视频水印算法.算法采用独立分量分析(ICA)算法,从原始视频的相邻两帧中提取包含这两帧相对运动信息的运动分量帧.根据提取的运动分量帧,定位原始视频帧中相对运动最剧烈的区域,此区域对应至原始视频相邻两帧中的前帧,即为嵌入水印的运动区域.在嵌入水印时,采用基于Watson视觉模型的量化索引调制(QIM)算法,以保证算法的鲁棒性.实验结果表明,本算法在保持视频良好视觉质量的同时,对高斯白噪声、MPEG-2压缩、帧删除及帧剪裁具有较好的鲁棒性.     

人眼视觉特性与SIFT相结合的视频双水印算法

针对视频水印容易遭受几何攻击以及水印的鲁棒性与透明性的平衡问题,提出一种基于人眼视觉特性与尺度不变特征变换（SIFT）相结合的抗几何攻击视频双水印算法。首先获取视频序列中人眼视觉掩蔽阈值作为水印的最大嵌入强度。其次,将视频帧进行离散小波变换（DWT）,对中高频子带系数提出基于视频运动信息的自适应水印算法;针对低频子带,提出基于小波低频系数统计特性的抗几何攻击视频水印算法。最后,以SIFT作为触发器判断视频帧是否遭受几何攻击,对遭受几何攻击的视频帧利用SIFT的尺度与方向不变性进行校正,并对校正后的视频帧提取水印信号;针对非几何攻击的视频帧,直接利用中高频提取算法。所提算法与实时性视频水印算法——基于小波域直方图的视频水印（VW-HDWT）算法比较,峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%;与基于特征区域的水印算法相比,水印嵌入容量提高约10倍。实验结果表明,在保证水印透明度较好的情况下,所提算法对常规几何攻击具有较强的鲁棒性。     

基于SVD的彩色图像自适应盲水印算法

本文提出了基于SVD(奇异值分解)的自适应彩色图像盲水印算法,利用HVS(人类视觉系统)特性自适应地调整水印嵌入强度,通过SVD变换来进行嵌入,在保持不可见性的前提下提高了鲁棒性.实验表明,该算法在水印嵌入总量不变时,可减弱嵌入水印后对原始图像的破坏,减少视觉影响.     

基于视觉特征的视频水印技术

提出并实现了一种基于视觉特征的MPEG视频水印方案.通过提取视频帧DCT子块的纹理、亮度以及运动等特征,设计一个混合的自适应子块特征抽取模型,并依赖视觉敏感特性构造一个特征统计收敛模型,生成与人的视觉感知模型相一致的自适应视频水印.实验结果表明：该方案具有较高的视觉隐蔽性以及较强的稳定性和鲁棒性.     

基于HVS的自适应鲁棒视频水印算法

视频水印与静止图像比较,包含有运动部分,具有变化的特性。根据人眼对快速运动的物体敏感度会下降的特点及DCT域视觉掩蔽模型,提出一种自适应的鲁棒视频水印算法。算法首先通过比较I帧与相邻帧的同一区域的DCT直流系数,得到一个快速运动图像块集,然后在该图像块集中根据视觉掩蔽模型计算图像块的DCT中频系数,选择区域自适应嵌入水印。仿真实验表明,该水印算法不仅能很好地抵抗MPEG压缩,而且能较好地协调不可见性和鲁棒性,并能抵抗一定的几何攻击。     

基于DCT域的加密二值图像数字水印新算法

数字水印技术是解决数字媒体版权保护的有效方法.本文提出了一种基于DCT(Discrete CosineTransform)域的序列密码加密图像数字水印新算法.利用线性移位寄存器产生序列密码,对二值图像水印进行加密,由于二值图像水印含有密钥信息,算法具有密码学意义下的安全性.利用人类视觉系统(HVS)的特性,将水印自适应地嵌入到原始宿主图像的DCT域的直流和低频分量中.大量仿真结果证明了该算法的有效性和鲁棒性.     

基于矩阵置乱的自适应视频水印算法

视频数字水印技术是当前水印研究中的一个热点。为了更好的保证视频水印的鲁棒性,提出了一种基于MPEG-2运动分量的自适应数字水印算法。该算法首先利用矩阵置乱来确定水印片段的目标图像组,然后结合人眼视觉系统选择水印比特嵌入的运动分量。实验结果表明,该算法不仅对于针对视频水印的特殊攻击具有高鲁棒性,且水印嵌入前后图像的峰值信噪比仅有微弱差异。     

Adaptively imperceptible video watermarking based on the local motion entropy

This paper proposes an adaptively imperceptible video watermarking algorithm using the entropy model for local motion characterization. The algorithm firstly combines Human Visual System (HVS) with the block- matching techniques to get the motion-related information. Then it utilizes the entropy model to statistically analyze above motion-related information to obtain the motion entropy of frame. Successively, this algorithm divides every frame into local regions, and then local motion entropy can be obtained according to the motion-related information in local region. By combining the local motion entropy with the motion entropy of frame, the motion characteristics visual masking is adaptively calculated. Based on the motion characteristics visual masking and the contents of video frames, the maximum strength of watermarking is calculated in every block. Experiments indicate that using entropy to local motion characteristics can significantly improve the watermarking imperceptibility, effectively resist common attacks for video watermarking and consequently achieve higher robustness.     

基于支持向量机的自适应图像水印技术

提出一种基于支持向量机的自适应图像空域水印嵌入算法.由于支持向量机与人眼视觉系统在自学习、泛化和非线性逼近等方面具有极大的相似性,算法利用支持向量机模拟人眼视觉特征,结合图像的局部相关特性,自适应地确定图像的最佳嵌入位置和嵌入强度.首先,利用无导师的模糊聚类分析方法对图像各像素进行初步的聚类,为有导师的支持向量机找到分类规则;然后,从各类别中选出隶属度超过一定阈值的像素作为支持向量机分类的训练样本集,建立支持向量机的分类模型,根据此模型对图像各像素再次分类,从而确定水印的最佳嵌入位置;最后结合图像自身的局部相关性,自适应地调整水印嵌入位置的像素值.该算法在提取水印时不需要原始载体图像.实验结果表明,此算法对多种图像处理均具有很好的稳健性和图像感知质量,其性能优于相关文献上的相近方法.     

Perceptually adaptive spread transform image watermarking scheme using Hadamard transform

The present paper proposes a digital image watermarking scheme using the characteristics of the human visual system (HVS), spread transform technique and statistical information measure. Spread transform (ST) scheme is implemented using the transform coefficients of both the host and the watermark signal. Watermark embedding strength is adaptively adjusted using frequency sensitivity, luminance, contrast and entropy masking of HVS model. The choice of Hadamard transform as watermark embedding domain offers several advantages, such as low loss in image information (higher image fidelity), greater reliability of watermark detection and higher data hiding capacity at high degree of compression. Performance of the proposed method is compared with a number of recently reported watermarking schemes based on spread spectrum (SS) and quantization index modulation (QIM).     

一种基于变长位平面的自适应视频水印算法研究*

针对视频水印嵌入强度在平衡水印系统的鲁棒性和不可见性时存在的问题,提出了一种变长位平面分解的视频水印算法。该算法根据8位灰度水印图像在位平面分解后各位平面在重构水印图像时的权值不同,将不同的位平面嵌入在不同数量的DCT中低频系数中,并利用HVS和Watson视觉模型的亮度掩蔽特性自适应的调整水印嵌入的强度从而实现了自适应地嵌入水印。实验表明,该视频水印系统在满足鲁棒性的同时具有高度的透明性。     

基于码分多址的视频水印

应用通信领域的码分多址技术对视频水印方案进行一次探讨,将待嵌入的水印信息使用循环码编码以后,使用码分多址技术对视频每一帧中Blue分量进行水印嵌入操作。通过相关检测提取水印,不需要原始视频文件,嵌入和提取算法简单易懂。通过仿真实验,使用该方法嵌入水印信息不影响视频流的完整性和一致性,人的感官系统不能分辨出嵌入水印以后的视频和原始视频之间的区别。该水印系统可以应用在视频版权保护和监视特定视频是否播放的场合。     

盲嵌入盲检测盲提取时域法视频水印

提出一种基于峰度及HVS的彩色视频水印时域算法。算法具有盲嵌入、盲检测、盲提取的特点,利用HVS的视见曲线、颜色宽容特性,根据不同的水印信息,通过对相邻红色分量像素值的微调嵌入水印。实验表明:算法嵌入、提取速度快,透明性好,健壮性较强。     

带干扰修正与混沌加密的数字水印方法

提出一种离散小波变换（DWT）域的水印算法。在人类视觉系统自适应处理水印信息嵌入强度的基础上,对水印图引入Rõssler混沌系统进行置乱,兼顾不可见性和健壮性的同时,增强了水印图的保密性。同时建立了干扰误差模型,提出了抗干扰水印提取算法。减少提取过程中干扰对嵌入水印的影响,使提取出的水印效果得到改善。实验结果表明,该算法在局部空间上抗均匀干扰的能力有明显提高。     

一种基于DFT的DEM自适应数字水印算法

通过对DEM数据进行分块傅里叶变换和频谱分析,结合人类视觉系统和DEM数据特征,自适应地确定水印嵌入位置,将水印信息以加性法则嵌入到傅里叶低频系数的幅值上,然后对DEM数据进行分块傅里叶逆变换,得到含水印信息的DEM数据。实验结果表明,该算法不仅具有很好的透明性,而且对DEM数据的精度影响较小,能够满足一定的应用要求,具有良好的抗噪能力。