基于DC和AC分量的二维数字水印算法

提出一种新的二维数字水印算法,该算法先把原始图像分块DCT,再对水印图像分块DCT,取每一图像块的直流系数和前12个DCT低频交流系数,分别构成水印信号的直流分量和交流分量。利用能量比确定各个子块的直流拉伸因子和交流拉伸因子。水印信号的直、交流分量以不同的能量分别嵌入到原始图像块DCT域的DC分量和AC分量中。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性和稳健性。     

基于DC和AC分量的二维数字水印算法

提出一种新的二维数字水印算法,该算法先把原始图像分块DCT,再对水印图像分块DCT,取每一图像块的直流系数和前 12个DCT低频交流系数,分别构成水印信号的直流分量和交流分量.利用能量比确定各个子块的直流拉伸因子和交流拉伸因子.水印信号的直、交流分量以不同的能量分别嵌入到原始图像块DCT域的DC分量和AC分量中.实验结果表明,该算法具有良好的不可见性和稳健性.     

空域中实现基于DC系数的图像水印算法*

针对多数图像水印算法是在单一的空域或频域中执行的现状,提出一种结合两者优点的彩色图像盲水印算法。根据DCT域中DC系数的形成原理,在空域中直接求得亮度分量Y中8×8子块的DC系数并建立其量化表;在空域中通过直接修改像素值实现在DCT域中修改DC系数来嵌入水印的目的。水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验结果表明,该算法既有频域算法鲁棒性高的优点,又有空域算法执行效率高的优点。     

基于分块DCT的自适应扩频水印算法

本文提出了一个利用块分类的DCT域自适应扩频图像水印算法。嵌人的水印是一个可视二值图像，用两个不相关的伪随机序列分别代表水印信息中的0和1，从而达到扩频的目的。将扩频后的水印信号，嵌入到分块DCT域的中低频段系数中的过程中，充分考虑到了局部图像的复杂度，能够自适应地调整嵌入强度，提取水印信号无需使用原始图像。仿真实验表明：图像经过JPEG有损压缩、低通与中值滤波和剪切等图像处理操作后仍是稳健的。     

基于DCT域边缘检测的水印算法

针对水印提取时的失真和安全性问题,提出一种基于DCT域边缘检测的数字水印算法.该算法用密钥序列置乱水印图像加密,把载体图像分块,根据边缘检测算子得到原始图像的边缘图像,用两种不同的嵌入方法将水印信息根据不同的嵌入强度嵌入到原始载体图像的DC(直流)分量中.实验结果表明,该算法对缩放、压缩、裁剪等攻击具有良好的鲁棒性和不可见性.     

一种基于DCT的彩色图像双水印算法

提出了一种用于版权保护和完整性认证的彩色图像双水印算法。基于YCbCr颜色空间,将原始图像各个分量进行分块,在各分量图像子块DCT域中直流系数上嵌入鲁棒水印以标示版权;在亮度分量的中频系数上嵌入抗JPEG压缩的半脆弱水印以进行篡改检测和篡改定位。仿真实验表明该算法能够很好地标示版权和检测篡改。     

基于分块DCT和量化的图像盲水印算法

当前基于离散余弦变换(DCT)的图像数字水印方法大多为非盲的，水印一般嵌入DCT的中低频系数中，但却把DC分量排除在外。该文提出了一个基于分块DCT和量化的图像盲水印算法，将水印根据量化策略嵌入块DCT系数的DC分量中。该算法思想简单，步骤简便、容易实现。实验结果表明，该算法对嵌入的水印具有很好的透明性，对常见攻击如重采样、颜色抖动、平滑、加噪声和JPEG压缩等具有很强的稳健性。     

一种基于量化DCT域音频水印新算法

提出一种新的基于量化DCT域的音频水印算法,根据DC分量和AC分量在水印的鲁棒性和不可听性中起着不同的影响来设计水印算法,使水印的鲁棒性和不可听性得到更好的权衡。首先,把音频数据分成含有8个数据的不重叠块,然后,对每个数据块进行DCT变换;通过对DCT系数中DC分量和第四AC分量进行轮流调制来完成水印嵌入,每个数据块嵌入1bit信息。实验表明该水印算法对于叠加噪声,有损压缩,重量化等常见的数字信号处理具有较好的鲁棒性,同时,水印系统具有很好的不可听性。     

基于混沌加密和HVS的数字水印

将混沌加密理论运用于水印嵌入算法中,对水印图像进行先置乱再加密的预处理.结合DC分量和AC分量的优点在DC系数、AC低频系数和AC中低频系数上分别嵌入水印,并结合人类视觉系统的纹理掩蔽特性将原始图像块分为三类以控制水印的嵌入强度,实现水印的自适应嵌入.水印提取时,对结果进行融合来获得更好的提取效果.实验结果证明本算法具有良好的不可见性和鲁棒性.     

高稳健性图像水印算法

提出了一个以8位灰度图像作为水印的DCT域水印算法。首先对以往的基于人眼视觉掩蔽特性(HVS)的块分类方法进行了改进，使其能更充分地挖掘载体图像的信息隐藏能力。在图像水印的嵌入方法上，将水印图像进行DCT变换，然后将DCT系数的低频分量嵌入到拉伸因子较大的块中。同时，对水印图像的DCT系数进行调整，使得各频率的能量基本相当，间接地提高了提取的水印图像的信噪比。实验结果表明，所提出的水印算法对多种攻击具有较好的稳健性，尤其对JPEG压缩、旋转和剪切攻击。其稳健性更明显。     

基于混沌的自适应图像数字水印算法

基于混沌序列的优良性能,该文提出一种基于混沌序列的DCT域数字水印的改进算法.首先采用混沌模型算法来生成混沌随机序列,然后利用人眼视觉系统（HVS）模型对图像感知的视觉掩蔽效应以及DC分量比任何AC分量都有更大的感觉容量的特性,将原始图像分块分类,最后根据分类的结果,将不同强度的水印分量嵌入到不同图像块的DC分量上,实现了混沌水印在原始宿主图像上的自适应嵌入,从而兼顾了水印的不可见性和鲁棒性.实验结果有效地支持了这个结论,所产生的隐形水印体现了很好的稳健性.     

一种基于HVS的DCT域图像自适应数字水印新算法

本文提出了一种基于人类视觉系统（HVS）的DCT域图像自适应数字水印算法，该算法可对原始宿主图像进行分块DC了变换，使用Robert算子对每一小块追行边缘检测提取，采用确定数值作为阀值对图像块进行分类，从而对嵌入的水印强度进行调整。添加水印时，对二值水印图像进行Arnold置乱、降维预处理，并将此序列嵌入到每块的DC了低频系数上。仿真实验结果表明，本文实现的水印具有不可见性，且对于常见的JPEG压缩、噪声、裁剪等攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于视觉模型的DCT域公开水印算法

提出了一种基于视觉模型的DCT域公开水印算法.算法在充分考虑人类视觉系统屏蔽特性的基础上,通过改变DCT分块内DC分量与低频AC分量之间的大小关系以自适应嵌入水印,水印提取不需要原图像.实验结果表明,算法保证水印不可见的同时,对有损压缩和一些通常的图像处理操作是鲁棒的.     

利用图像局部视觉特征的自适应盲水印

利用人类视觉特征提出了一种DCT域的自适应盲水印嵌入算法。该算法首先将载体图像划分为图像块序列,运用人类视觉特征将图像块分为三类:平滑块序列、边缘块序列和纹理块序列。对不同类块序列嵌入不同强度的水印信息,增强了水印的不可见性。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,同时能保证含水印图像的质量。     

一种基于DCT变换的图像认证算法

提出了一种可自恢复的图像篡改认证算法,原始图像的最低位和3／4次低位置零和进行2×2分块DCT变换的基础上,提取DC分量组成图像矩阵,DC分量量化产生特征图像。特征图像经过Arnold置乱,将其二值编码作为水印并混沌加密后嵌入到原始图像的最低位和3／4次低位。实验结果表明,该算法简单、安全性高,篡改精确定位到2×2图像块,可对篡改区域近似恢复,具有较好的实用性。     

一种改进的K均值数字图像水印算法

提出了一种将K均值聚类方法应用到频域的图像水印算法。算法采用彩色图像作为原始图像,首先提取出原始图像的RGB分量,然后对不同的分量进行分块DCT变换,提取其中的DC分量,根据DC分量的大小进行聚类分析,得到其中数值较大的点用来嵌入水印信息,水印在嵌入之前进行置乱,以增强其安全性。仿真实验表明,水印是不可察觉的,并能有效地抵抗一些图像处理攻击,尤其对JPEG压缩具有良好的鲁棒性。     

基于整数DCT变换的新水印算法

鲁棒性及掩蔽性是衡量数字水印算法性能的重要指标。为了用较低算法复杂度使数字水印具有较好的鲁棒性与掩蔽性,提出了一种基于整数DCT变换的新的鲁棒水印算法。该算法利用DCT变换的整数特点,首先对频域嵌入系数进行定量分析,找出适合嵌入的系数与嵌入阈值的大小关系,接着提取每个图像块的DC系数组成一幅新图,选择新图中具有复杂纹理的图像块再次进行整数DCT变换,最后将水印信号嵌入到这些图像块域的系数中。仿真实验结果表明,新算法既保证了水印的掩蔽性,又同时具有很好的鲁棒性,对JPEG压缩、噪声、滤波等攻击都具有很好的免疫能力,即使是在马赛克攻击下也能提取出水印图像。     

基于信噪比的自适应图像水印算法

提出了一个基于信噪比SNR的完全自适应水印算法,该算法先把原始图像分块DCT,利用信噪比SNR确定各个子块的拉伸因子α,最后水印分量以不同的能量被嵌入到各个子块的DCT低频系数中,实验结果表明该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

一种抗抖动攻击的图像水印算法

从实用的角度出发,提出一种基于DCT的抗抖动攻击的水印算法.首先对数字图像进行8×8的分块,然后利用相邻分块DC系数的关系来嵌入水印.实验结果表明,该算法对抖动攻击是鲁棒的,对其它一些常见的图像处理攻击也具有较强的鲁棒性.     

基于正负量化的DCT域数字图像盲水印算法研究

提出一种基于离散余弦变换(DCT)的灰度图像盲水印算法。首先对水印图像进行置乱加密。然后将载体图像进行8×8大小的分块,针对各分块进行DCT变换,采用正负量化规则进行水印的嵌入。水印的检测是根据正负量化规则进行的,不需要原始图像,是一种盲检测。最后通过水印相关系数(NC)和峰值信噪比(PSNR)来评价水印算法的性能。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切、滤波等攻击,鲁棒性较好。