Imperceptible digital watermarking scheme combining 4-level discrete wavelet transform with singular value decomposition

An imperceptible digital watermarking algorithm based on 4-level discrete wavelet transform, discrete cosine transform and singular value decomposition is designed. In this method, the 4-level diagonal sub-band image is obtained by performing the 4-level two-dimensional wavelet transform on the original image, and then a coefficient matrix is produced by applying the discrete cosine transform on the 4-level diagonal sub-band image. A diagonal matrix is constructed by performing the singular value decomposition on the coefficient matrix. The watermark is scrambled by Arnold transform and Logistic map, then the scrambled watermark is processed by the singular value decomposition. Later, the encryption process is completed by embedding the scrambled watermark singular value into the singular value of the coefficient matrix. Simulation results demonstrate that the proposed digital watermarking algorithm could resist JPEG compression attack, Salt and Pepper noise attack, Gaussian noise attack, filter attack, brightness change attack, geometric attack, cut attack, etc.

     

基于小波—奇异值分解的数字水印新算法*

为了有效地保护数字作品的版权,提出了一种以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字水印新算法。该算法充分利用小波与奇异值的固有性质,对原始图像进行多级小波分解,并对部分子带作奇异值分解。将水印置乱来保证一定的安全性,再对其进行分块离散余弦变换,然后将它嵌入到中间奇异值及其周围的部分矩阵块中。实验表明,该方法不仅有较好的透明性,而且能抗大多数处理攻击,有较好的鲁棒性。     

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。     

基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。     

An adaptive color image watermarking using RDWT-SVD and artificial bee colony based quality metric strength factor optimization

Image watermarking has emerged as a useful method for solving security issues like authenticity, copyright protection and rightful ownership of digital data. Existing watermarking schemes use either a binary or grayscale image as a watermark. This paper proposes a new robust and adaptive watermarking scheme in which both the host and watermark are the color images of the same size and dimension. The security of the proposed watermarking scheme is enhanced by scrambling both color host and watermark images using Arnold chaotic map. The host image is decomposed by redundant discrete wavelet transform (RDWT) into four sub-bands of the same dimension, and then approximate sub-band undergoes singular value decomposition (SVD) to obtain the principal component (PC). The scrambled watermark is then directly inserted into a principal component of scrambled host image, using an artificial bee colony optimized adaptive multi-scaling factor, obtained by considering both the host and watermark image perceptual quality to overcome the tradeoff between imperceptibility and robustness of the watermarked image. The hybridization of RDWT-SVD provides an advantage of no shift-invariant to achieve higher embedding capacity in the host image and preserving the imperceptibility and robustness by exploiting SVD properties. To measure the imperceptibility and robustness of the proposed scheme, both qualitative and quantitative evaluation parameters like peak signal to noise ratio (PSNR), structural similarity index metric (SSIM) and normalized cross-correlation (NC) are used. Experiments are performed against several image processing attacks and the results are analyzed and compared with other related existing watermarking schemes which clearly depict the usefulness of the proposed scheme. At the same time, the proposed scheme overcomes the major security problem of false positive error (FPE) that mostly occurs in existing SVD based watermarking schemes.     

基于小波变换的图象水印嵌入方法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术，已受到越来越多的关注，为保证水印的安全性，提出了一种基于小波变换的水印嵌入方法，即在嵌入之前先对水印做置乱处理，然后根据小波变换后，高、低频分量的特点，在高频部分嵌入较多的水印信息，而在低频部分嵌入较少的信息，亦即利用小波变换的层次结构，将同一水印反复嵌入到不同的位置，实验证明，该方法对剪裁、JPEG压缩和锐化等图象退化处理均具有一定的抵抗力，是一种行之有效的水印嵌入方法。     

基于小波包变换的彩色图像双水印算法

提出了一种基于小波包变换(WPT)和离散余弦变换(DCT)的彩色图像双水印算法:首先将彩色图像由RGB色彩空间转化为YCbCr色彩空间,并提取其亮度分量Y,然后对亮度分量Y进行三层小波包变换产生64个子带,结合人眼的视觉特性,根据不同子带的特点,选取出合适的子带用来嵌入水印,对不同特点的子带采用不同的嵌入算法,将置乱后的水印嵌入到选定的子带中。理论分析与仿真结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和不可见性。     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

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。     

基于新余弦混沌映射的视觉安全图像加密算法

考虑到目前图像加密算法缺少了对加密后图像的视觉安全的保护,将新余弦混沌映射和贝叶斯压缩感知进行结合提出一种视觉有意义的图像加密算法是非常有价值的.首先,基于余弦函数提出了一个新的一维混沌映射用于构建受控测量矩阵,除此之外,所提出的新余弦混沌映射能够更好地扰乱图像的强相关性.其次,通过二维Arnold置乱算法对明文图像的小波包系数矩阵进行置乱.然后,借助混沌测量矩阵和双向加模扩散策略对置乱后的秘密图像进行压缩和加密.最后,通过最低有效位嵌入算法将秘密图像嵌入到经过生命游戏混合置乱后的载体图像中以得到一幅具有视觉意义的密文图像.仿真结果和安全性分析表明在保证视觉安全性和解密质量的前提下所提加密算法具备可行性和高效性.     

基于Arnold置乱的小波变换数字视频水印

提出了一种结合小波变换和Arnold变换的数字水印算法。首先用Arnold变换将水印图像置乱,然后将置乱后的水印图像,通过对视频关键帧图像的小波变换将其嵌入到视频的关键帧图像中,以完成水印的嵌入。Arnold变换是图像置乱常用的一种方法,对水印图像进行置乱处理能够提高其信息安全性,而且对于嵌入水印之后的视频帧来说,其抗剪切攻击等能力也会得到提高。将Arnold变换应用到视频水印中,可以使视频水印的安全性、可靠性以及水印嵌入的鲁棒性都得到有效提高。     

一种适用于QR码的彩色图像数字水印算法

针对彩色图像数字水印算法存在鲁棒性能差的缺陷,提出一种适用于QR码的彩色图像数字水印算法。将彩色载体图像从RGB空间转换到YCrCb空间,提取其Y分量并实施三级DWT、DCT和SVD操作获取对角矩阵;利用加性规则将实施Logistic映射和Arnold变换后的QR码嵌入对角矩阵中。实验结果表明:嵌入QR码的彩色图像PSNR值为59.4919,经过噪声、压缩、旋转、对比度变化等攻击后,其PSNR值和NC值分别稳定在30和0.98以上,提取的QR码都可通过手机扫描识别,解决了抗攻击能力差的缺陷。     

结合视觉密码和离散小波变换的栅格地理数据双重水印

目的 在栅格地理数据的使用过程中,为防止数据被破坏或被篡改,需要加强对数据完整性的检验;为防止数据被恶意传播,需要加强对数据版权信息的保护。双重水印技术可以同时完成这两项任务。方法 利用基于异或的（2,2）-视觉密码方案VCS（visual cryptography scheme）和离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）,对数字栅格地理数据嵌入双重水印,使用半脆弱性水印作为第1重水印进行完整性检验,水印信息依据DWT变换后高频系数中水平分量之间的大小关系嵌入;使用零水印作为第2重水印进行版权保护,提取DWT变换后经低频子带奇异值分解的特征值生成特征份,利用基于异或的（2,2）-VCS,根据特征份和水印信息生成版权份。结果 为验证算法的有效性,对具体的栅格地理数据进行实验分析。结果表明,本文算法中第1重水印能够正确区分偶然攻击和恶意破坏,对含水印的栅格地理数据进行质量因子为90、80、70、60、50的JPEG压缩后,提取出完整性水印的归一化相关系数NC（normalized correlation）值分别是1、0.996、0.987、0.9513、0.949,在定位裁剪攻击时,能准确地定位到篡改的位置,对于定位替换攻击时,能定位到篡改的大致位置;第2重水印具有良好的视觉效果和较强的鲁棒性,对含水印的栅格地理数据进行滤波攻击、JPEG压缩、裁剪攻击、缩放攻击等性能测试,提取出版权水印的NC值优于其他方案。结论 论文基于异或的（2,2）-VCS和DWT提出的栅格地理数据双重水印算法,在实现数据完整性检验的同时达到了版权保护的目的。     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法

随着因特网的发展,数字水印技术被广泛应用于数字图像、音频、视频等多媒体产品的版权保护。按照水印检测的方式可把数字水印分为盲水印和明文水印。文中提出了一种基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法,首先将水印图像利用Arnold混沌映射进行置乱,对宿主图像进行小波分解,然后通过改变两个小波子带相应系数的大小关系来嵌入水印信息。其中对相应小波系数修改权值的设置,利用了基于小波域的人眼视觉系统的特点。提取水印不需要原始图像。实验表明该算法在抵抗JPEG压缩、剪切和盐椒噪声等攻击有比较好的鲁棒性。     

二维离散分数余弦变换的改进形式

将一维离散余弦变换的变换核扩展到二维分数形式,得到Pei形式的二维离散分数余弦变换。通过整数阶余弦变换的线性叠加构造一种改进形式的二维离散分数余弦变换,并基于特征值和特征向量理论,分析2种离散分数余弦变换的周期关系。数值仿真结果表明,2种形式可以达到相同的变换结果,适用于图像编码、数字水印等领域。     

基于果蝇优化算法的小波域数字水印算法

为了平衡水印的透明性和鲁棒性,提出了基于果蝇优化算法(FOA)的小波域数字水印算法。该算法利用果蝇优化算法将离散小波变换(DWT)应用到水印技术中,通过群体智能算法解决水印的透明性和鲁棒性之间的矛盾。为了保护数字图像的版权信息,将所选择的原始图像通过二维离散小波变换分解,然后将经过Arnold变换后的水印图像较优地嵌入到小波的垂直子带系数中,这样可以保证图像的质量。在优化过程中,缩放因子是通过FOA不断地被训练和更新的。此外,还提出一个新的算法框架,通过DWT域预测可行性来评估参数。实验结果表明,所提算法具有较高的透明性和鲁棒性,水印相似度在0.95以上,与现有的一些基于群智能算法的水印方法相比,在对抗旋转和剪切等几何攻击提高了10%。     

基于混沌和傅里叶变换的数字水印算法

提出一种基于混沌映射和分数阶傅里叶变换的数字水印算法。采用有版权信息的二值图像作为水印,利用混沌映射在密钥的控制下对水印进行加密置乱。利用由密钥生成的混沌序列对数字图像进行分数傅里叶变换,并将已经混沌置乱的水印信息嵌入到原始图像的中频幅度谱系数对应的相位谱系数中,最后进行分数傅里叶逆变换可以得到嵌入水印的图像。通过仿真实验可以证明该算法简便易行,且具有良好的不可见性,对图像的剪切、压缩、添加噪声和旋转一系列的图像攻击操作具有良好的鲁棒性。     

Digital watermarking using Hall property image decomposition method

Most of the existing singular value decomposition-based digital watermarking methods are not robust to geometric rotation, which change the pixels’ locations without maintaining the corresponding changes to the pixel’s intensity values of entire image and yield high computational cost. To answer this, we propose a digital image watermarking algorithm using the Hall property. In the proposed method, a digital watermark image is factorized into lower-triangular, upper-triangular, and permutation matrices. The permutation matrix is used as the valid key matrix for authentication of the rightful ownership of the watermark image. The product of the lower and upper triangular matrices is processed with a few iterations of the Arnold transformation to obtain the scrambled data. The scrambled data are embedded into particular sub-bands of a cover image using Wavelet transform. Our experiments show that the proposed algorithm is highly reliable and computationally efficient compared with state-of-the-art methods that are based on singular value decomposition.     

图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法

目的 为协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高水印算法抵抗几何攻击的能力,提出一种图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法。方法 将宿主图像分成互不重叠的图像块,利用人类视觉系统的掩蔽特性对每个图像块的纹理特征和边缘特征进行分析,选择掩蔽性好的图像块作为嵌入子块。对嵌入子块作2级离散小波变换,将其低频子带进行奇异值分解,通过修改U矩阵第1列元素间的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息。在水印提取前,对几何失真含水印图像利用图像尺度不变特征变换（SIFT）特征点的坐标关系和尺度特征进行几何校正,恢复水印的同步性。结果 对标准灰度图像进行实验,含水印图像的峰值信噪比都可以达到44 dB以上。对含水印图像进行常规攻击和几何攻击,提取出的水印图像与原始水印图像的归一化互相关系数大部分都能达到0.99以上,说明该算法不仅具有良好的不可见性,对常见攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。结论 选择掩蔽性好的图像块作为水印嵌入位置能够充分保证水印算法的不可见性,特别是水印提取前利用SIFT特征点具有旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像实现有效校正,提高了含水印图像抵抗几何攻击的能力,较好地协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾。