Tetrolet变换和SVD结合的盲检测稳健数字水印嵌入策略

提出了一种Tetrolet变换和奇异值分解(SVD)相结合的图像盲检测稳健数字水印算法。该算法先对二值水印图像进行双因子混沌加密预处理;对原始载体图像进行二级Tetrolet变换,并将二层低频子带系数进行分块SVD分解;最后将加密的水印信息量化嵌入SVD最大系数中。水印检测时,无需原始载体图像和原始水印图像的参与,实现水印信息盲提取,提高数字水印系统的实用性。仿真实验结果表明,在保证水印安全性和不可感知性的基础上,该算法对常规图像处理、几何攻击等均具有较好的稳健性。     

基于分块SVD和Zernike矩的鲁棒图像水印

图像水印的抗几何攻击能力仍是目前数字水印研究中尚未很好解决的问题.本文引入Zernike矩,提出了基于分块SVD和Zernike矩的鲁棒图像水印算法.对原始图像进行预处理得到一标准图像,然后进行分块SVD.将置乱后的水印信号逐比特自适应地量化嵌入到各子块的最大奇异值中.水印的提取是水印嵌入的逆过程.采用Zernike矩估计旋转角度并旋回,以提高水印检测性能.实验结果表明,本文提出的算法的图像保真度较好,并且对缩放、旋转、剪切等几何攻击有较强的鲁棒性.     

基于SVD的图像数字水印算法研究

数字水印技术被视为数字产品版权保护的一种新方法。利用奇异值分解（singular value decomposition，SVD）良好性能以及双密钥调制的特点，提出了一个新的基于SVD的数字图像水印算法。首先将图像进行分块，然后通过各个图像子块的SVD变换获得奇异值，将各子块的奇异值组成向量后再采用双密钥调制方式嵌入水印。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和不可见性。     

一种基于DMWT与SVD相结合的图像数字水印算法

本文提出了一种新的盲数字水印算法，它充分利用了离散多小渡变换（DMWT）的多分辨率特性和矩阵奇异值分解（SVD）所固有的特征，通过量化处理把二值水印图像嵌入到原始图像中。水印的提取不需要原始图像的参与，但受到密钥的限制，不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印。实验结果表明了算法的不可感知性、鲁棒性和安全性。     

基于SVD分解的数字图像盲水印

本文设计了一种基于奇异值分解(SVD)的盲检测数字图像水印算法,将原图像分块进行SVD分解,再对每块最大奇异值适当量化并嵌入水印;水印检测时,直接对含水印图像的分块最大奇异值的量化结果的奇偶性判别来提取水印.进一步,通过对图像的不可见性及鲁棒性分析,给出量化强度的理论分析和理论取值.实验表明,该方法可行,算法简洁,抗压缩、滤波、几何攻击性强.     

基于混沌变换的SVD图像水印算法

数字水印技术向多媒体数字作品中加入秘密信息并对其进行判定区分,从而起到保护版权作用。分析了奇异值分解的图像矩阵特性,基于混沌变换加密,实现SVD变换域内的有意义数字水印。实验结果表明了分块SVD图像水印算法的有效性和稳健性。     

一种有关DWT与SVD相结合的多功能水印新方案

提出了基于DWT和SVD相结合的多功能数字水印算法,主要用于图像版权保护和图像认证.该算法选取奇异值量化的方法分别嵌入鲁棒性水印和脆弱水印,鲁棒性水印主要用于适用于图像版权保护,脆弱水印主要用于检测图像被篡改的位置.在该方案中,采用分块双重置乱技术用于水印图像隐藏的预处理,以保障水印的安全性.实验结果表明,该算法不仅对JPEG有损压缩、中值滤波、剪切、低通滤波等各种图像降级处理有很强的稳健性,同时对图像篡改位置进行精确的检测,以抵制抗擦除或伪造易损水印的攻击.     

基于DWT-SVD的图像盲水印研究

提出了一种新的基于离散小渡变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法.该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块,对每一块进行奇异值分解后,选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入经过Arnold置乱后水印信息.水印的提取不需要原始图像,但受到密钥的限制,不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印.实验结果表明,该算法具有较好的不可感知性、鲁棒性和安全性.     

一种基于矢量共享方案的DCT域上数字水印分存算法

数字水印分存是将秘密共享的思想用于数字水印，将原始水印信息分解成n份分存水印信息，获得其中部分分存水印信息就能恢复出原始水印信息．该文提出一种基于矢量共享方案的DCT域上的数字水印分存算法．它将矢量共享的思想用于数字水印．原始载体图像分块后，在DCT变换的低频域上加载分存后的水印数据．水印信息隐藏前，对原始水印和分块水印都进行扰乱处理，同时分存也具有加密作用．算法具有很高的安全性和较好的稳健性．实验表明，算法还具有较好的隐藏效果和很好的抗剪切、抗压缩等功能．     

基于Logistic混沌映射和IWT-SVD量化的盲鲁棒水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入.算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性.仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性.     

Digital watermarking algorithm based on Kalman filtering and image fusion

A digital watermarking algorithm based on Kalman filter and image fusion is proposed. The digital watermarking can be viewed as a process that embedding a weak signal (watermark) to a strong signal (original image), so the process of watermarking can be viewed as a process of image fusion. In the proposed watermarking algorithm, the watermark embedding and extraction process are expressed as the state estimate process, and Kalman filter is used as an optimal estimation algorithm in the process of image fusion. An optimal estimation model is built according to the watermark image and the original image, and then the state equation and the corresponding measurement equation are built. The optimal estimation is archived in case of the minimum estimation error variance. Crossentropy and mutual information are used to evaluate the performance of image fusion. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance in both robustness and invisibility.     

基于外观的人脸检测方法*

系统地分析了基于外观的人脸检测方法,并对其进行了分类和评价,从特征脸方法、基于分布的方法、神经元网络、隐Markov模型和支持向量机等方面介绍了人脸检测方法的优缺点和适用领域。最后提出了人脸检测方法未来的研究方向。     

基于混沌加密和SVD的数字图像水印算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性,提出一种基于混沌加密和奇异值分解的水印算法.采用Chebyshev混沌映射产生的混沌序列加密水印图像,将加密后的水印图像与原始图像进行分块,再对每一块进行奇异值分解,从而实现水印的嵌入.仿真实验结果证明,该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、滤波等具有较高的鲁棒性,同时能较好地抵抗剪切攻击.     

基于混沌加密的DCT域灰度级盲水印算法

结合混沌序列的优良特性给出了一个简单有效的图像混沌置乱算法，提出了一个在未压缩灰度级水印数据量的情况下。基于调整载体图像DCT块系数与其对应8邻域块DCT系数均值的关系，自适应嵌入水印信息的盲水印算法。实验结果表明，该算法对JPEG压缩、裁剪等常见的图像处理操作有较好的鲁棒性。具有一定的实用性。     

一种基于模糊控制的图像水印新算法

考虑到算法的复杂度,如何加以控制,把水印只嵌人在图像视觉掩蔽性较强的区域,是水印技术研究的热点问题之一。文章提出了一种基于模糊控制的图像水印有选择性嵌入算法。该算法通过定性分析图像视觉掩蔽性的强弱,采取似末位淘汰的模糊控制规则来选择掩蔽性较强的区域,然后直接嵌入水印,在提高水印图像保真度的同时,克服了基于隶属度嵌入算法计算复杂、对噪声以及孤立点数据比较敏感等缺点。计算机仿真结果验证了文中算法的有效性。     

基于小波变换的数字水印及Matlab实现

数字水印技术作为一门有效的多媒体版权保护技术受到越来越多的关注.提出了一种基于小波变换的图像数字水印算法.依据人眼视觉特性,将数字水印信息嵌入到经过小波变换后的图像的高频子带纹理区内,人眼不易察觉,再利用含水印图像和原始图像提取出嵌入的水印.采用多幅图进行实验,结果表明,该数字水印算法具有较好的隐蔽性,而且对常见的图像处理操作攻击具有较好的鲁棒性.     

基于Kalman滤波的数字水印算法

提出了一种基于Kalman滤波的数字水印算法,利用图像融合的思想和Kalman滤波对数字水印进行了研究.嵌入水印的过程可以视为宿主图像和水印图像的图像融合的过程.假设嵌水印图像作为目标状态,在图像融合过程中,采用Kal-man滤波对观测状态进行最优估计.根据宿主图像和水印图像进行建模,得到观测方程和状态方程,在估计误差...     

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。     

A robust digital image watermarking technique using lifting wavelet transform and firefly algorithm

In this paper, an optimized and robust digital image watermarking technique based on lifting wavelet transform (LWT) and firefly algorithm is proposed. LWT is newer and faster generation of former wavelet transforms and firefly algorithm is an efficient optimizing algorithms. In current technique, base image decomposed by LWT into 4 sub bands then the first sub band separated into non overlapping blocks. After that blocks are sorted in order of descending based on standard derivation of each block. Selecting suitable blocks for special embedding process seems to be an optimization problem due to existence of a trade-off between imperceptibility and robustness. Firefly algorithm used to solve this trade-off while selecting primary blocks causes high robustness and low imperceptibility and vice versa. For improving security, Arnold transform applied to watermark and achieved scrambled image bits used as condition for embedding process. The proposed technique evaluated by variety of attacks like additive noise, average filter, median filter, sharpening filter and some other geometric and non-geometric attacks and experimental results showed its good imperceptibility and high robustness.     

基于分块形态Haar小波变换的盲水印算法

提出了一种基于形态Haar小波变换的数字水印算法。该算法对载体图像按分块进行形态Haar小波变换,水印的嵌入和提取在子块的形态小波域中完成,每个子块嵌入水印的一个像素信息。该算法能实现水印的快速盲提取。实验证明,与分块DCT法和分块DWT法相比,算法不仅简单快速,而且大大提高了水印的不可觉察性和鲁棒性,在抵抗噪声攻击方面更有优势。