基于小波块理论的灰度图像水印嵌入算法

根据图像小波变换系数的特点,提出一种以灰度图像为水印的新算法。宿主图像经过p级小波分解,将低频LLp系数值与加权后的水印灰度值相加,对变化的LLp系数值和没有变化的高频系数进行小波逆变换得到水印图像。实验结果表明,该算法使水印具有良好的不可见性、鲁棒性和低复杂性。     

基于小波变换图像鲁棒性水印算法

立足于灰度数字图像的研究方法，在彩色数字图像中嵌入二值水印。先将彩色数字图像转换到YUI颜色空间上，利用离散小波变换对Y分量进行多级变换，然后在小波分解后的中频系数中嵌入水印信息，嵌入前后彩色图像区别不大；在水印检测时，不需要原始图像参与，实现了盲提取。经过实验证明，该算法对常见的信号处理与攻击，诸如图像剪切、噪音污染、中值滤波、均值滤波、JPEG压缩等操作，具有较强的鲁棒性。     

基于小波域的彩色图像双水印算法

提出了一种基于小波域的彩色图像双水印算法:把 RGB 彩色图像转化为 YIQ 空间模型图像,并提取其亮度分量Y;对亮度分量Y进行一级离散小波变换,对所得到的第一级逼近(LL1),水平(LH1)和垂直(LV1)细节子图分别进行细化,选取适当的嵌入位置进行双水印的嵌入;对不同类型的水印(二值和灰度)采用不同的嵌入算法.理论分析与仿真结果表明,应用该算法实现的水印具有很好的不可见性和鲁棒性.     

利用Arnold变换和纠错编码实现的双水印策略

提出了一种新的基于小波变换的彩色图像双水印算法,首先把RGB彩色图像转换为YIQ空间模型图像,并对提取的亮度分量Y进行离散小波变换;利用Arnold变换和纠错编码分别对两类水印进行了预处理,而后将它们作为水印以不同的方式嵌入到小波变换系数中,且实现了水印的盲提取。理论分析和实验仿真表明该算法对常见的水印攻击表现出了较强的鲁棒性。     

一种综合空域和时频域的数字水印算法

提出一种空域和时频域相结合的多分辨率灰度图像水印算法。该算法对原始载体图像进行离散小波分解,并对灰度水印图像先进行拉普拉斯金字塔分解再进行位平面分解。将水印图像位平面分解系数嵌入到原始图像的水平和垂直分量上,水印嵌入小波系数的位置由具有混沌特性的Arnold映射确定,从而实现水印的盲提取。实验结果证明,该算法对图像的普通处理,如噪声、滤波、剪切、JPEG压缩和旋转等,均具有较好的鲁棒性。     

结合混沌与提升小波的多功能图像水印系统

基于混沌系统和提升小波变换提出了一种新的图像多功能数字水印系统。首先,对图像整体进行3级提升小波变换,将实现版权保护功能的不可见水印经广义Arnold映射置乱后嵌入图像小波低频系数,嵌入算法采用一种新的双参数量化算法,并能进行盲提取。然后,在图像空域嵌入实现版权通知功能的可见水印,嵌入算法采用加权融合方式,嵌入权重系数由三维混沌系统序列确定。实验结果表明,可见水印能被合法者完全消除,但很难被非法者消除;不可见水印对图像的质量影响很小,并对常规图像处理操作具有良好的鲁棒性。     

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。     

采用水印扩展与F范数的水印技术

提出一种应用于灰度图像版权保护的水印方法，为保证水印的安全性，在嵌入之前先对水印图像作置乱处理，再将水印扩展到与原始图像同样大小；然后根据小波变换的多分辨率分解特性，将水印和原始图像对应方向上的子带系数进行组合；最后在检测水印时，结合范数理论，提出用F范数实现相似度测量的新方法，实验结果表明了算法的可行性和有效性。     

基于小波变换的图像自适应灰度水印嵌入算法

本文以图像反色、离散小波变换和人眼视觉特性为基础,提出了一种图像自适应水印嵌入新算法。该算法适用于水印采用灰度图像、宿主图像采用灰度或彩色图像的水印系统。实验结果表明,该算法很好地兼顾了水印的不可见性和鲁棒性。     

一种用MATLAB实现的基于小波变换的图象水印技术

论文给出了一种在小波变换域中对静态图像加水印的方案。方案利用了小波分析的优良性质,对小波变换后的载体图像系数块,按水印图像小波变换后的系数块大小进行分块,将分得的系数子块按不同层次不同方向重复嵌入相应的水印系数块。通过与原始载体图像进行比较实现水印的提取。最后与嵌入的水印进行相关性检测来检测提取出的水印是否有效。实验结果表明这个方案取得了良好的效果。