两种变换域数字水印算法的实现及其比较

本文介绍两种水印算法:基于DCT的数字水印算法及基于SVD的数字水印算法.实现了DCT及SVD的数字水印嵌入、提取算法,并探讨各种攻击方式,实验结果显示,嵌入的水印具有不可见性,重点做了比较实验,比较了两种常见算法的优缺点.     

置换DCT域中频系数的盲水印嵌入算法研究*

介绍了一种基于离散余弦变换域(DCT)中频系数置换的盲水印算法,用该算法对数字水印进行了自适应嵌入方法研究.该算法突破了数字水印的加性算法、乘性算法等传统的水印嵌入方法;解决了被提取水印中含有原始图像DCT系数从而影响水印检测准确性的问题.该算法使用人类视觉模型对水印图像进行自适应嵌入,使嵌入的数字水印从根本上不可逆.实验证明该算法对数字水印的滤波、剪切、噪声等攻击有很强的鲁棒性.     

基于DCT频域的文档图像水印算法

DCT域数字水印算法是目前频域算法中的准最佳算法．但目前大多数算法都将水印信号经过一定的变换嵌入到DCT交流分量的中频或低频系数上,本文根据文档图像的具体特点,提出在DCT直流分量上嵌入水印．更好地保证了文档图像的鲁棒性。     

基于人眼视觉特性的DCT域二值水印算法

数字水印技术是一种在数字多媒体中嵌入数字信息,从而保护媒体版权的方法.它已经成为保护数字作品版权的重要手段.本文利用扩频技术原理.提出了一种DCT域数字水印算法,该算法用伪随机序列对二值水印图像进行置乱扩频,然后根据人类视觉特性将调制信息嵌入载体图像DCT域中.仿真结果说明这种数字水印算法具有很好的安全性和稳健性.     

一种基于人类视觉系统(HVS)的数字水印

该文提出了一种建立在人类视觉系统(HVS)基础之上的嵌入数字水印方案。在该方案中,首先分析了DCT域数字水印模型,并根据人类视觉模型的特性,设计出了一套数字水印嵌入算法。仿真结果表明该算法可以很好的满足方案要求。     

一种基于DCT的鲁棒性数字水印算法

通过对离散余弦变换DCT域数字水印嵌入过程的分析,提出一种基于DCT的鲁棒性数字水印算法,实验结果证明,该算法能够经受住压缩、噪声、剪切和中值滤波等的攻击,具有较强的抗几何攻击能力.     

DCT水印中拉伸系数与嵌入位置的选择

DCT域如何确定嵌入位置与拉伸因子α是影响数字水印稳健性的关键。对比了不同嵌入位置和拉伸因子对数字水印鲁棒性的影响，并且据此给出了一种DCT域数字水印的嵌入位置和拉伸因子的确定方法。实验结果表明，该方法简单有效。     

一种鲁棒的自适应DCT域数字水印算法

离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)是数字信号处理技术中最常用的频域变换之一,本文的数字水印算法就是基于离散余弦变换域的算法.本算法以有意义图像作为水印信息,置乱后自适应嵌入到DCT变换后的载体图像,通过计算每块图像的方差确定嵌入信息的块;根据水印信息量的大小决定嵌入块的数量;由密钥产生嵌入的位置.实验证明本算法具有很好的鲁棒性.安全性和不可见性,不失为一优良的数字水印算法.     

DCT域加密自适应数字水印算法*

针对常规的DCT域数字水印算法自适应性差的缺陷,提出一种基于DCT(离散余弦变换)域加密和自适应相结合的数字水印算法。该算法在水印嵌入前先对水印进行Arnold变换,这样做一方面降低了水印数据间的相关性,另一方面也对水印数据进行了加密处理从而大大提高了水印的安全性。通过JPEG量化矩阵选取一定数量的DCT系数用于嵌入水印。嵌入过程中对水印的嵌入强度进行动态自适应调节,在确保了隐蔽性的前提下使得提取效果更好。实验表明,该算法对均值滤波、高斯噪声、椒盐噪声,以及JPEG压缩等攻击有一定的鲁棒性。     

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DCT Cycle Spinning的图像压缩方法

综合利用DCT变换和Cycle Spinning,提出一种新的图像压缩方法。由于图像的DCT压缩是分块完成的,且DCT变换缺乏平移不变性,直接应用DCT变换对图像进行压缩会使压缩重构图像产生块效应和伪吉布斯现象,导致图像失真。引入Cycle Spinning算法能有效地消除图像DCT压缩过程中产生的失真。实验结果表明,与一般图像DCT压缩方法相比,该方法明显改善图像视觉效果,显著提高图像的PSNR值。     

基于整型DCT变换的图象编码研究

为了既能保证图象无失真压缩，又能提高编码效率，给出了一种新的基于整型可逆DCT变换的嵌入式编码方法，并实现了基于DCT的无失真编码和有失真编码方案的完美结合，该算法是首先通过计算DCT浮点变换的整数可逆矩阵分解，从而得到可以整数实现的可逆矩阵变换，然后再利用得到的分解矩阵依次对图象样本进行变换；最后将变换得到的系数用多种高效编码方法进行编码，实验结果表明，该新方法用于无损压缩编码时，整型DCT明显好于浮点DCT，而且没有残差的编码问题；用于有损压缩编码时，两者的编码效果相近。     

基于DCT过完备字典和MOD算法的图像去噪方法

文章介绍了一种DCT过完备字典和MOD算法相结合的图像稀疏表示去噪算法。首先将噪声图像分成小图像块,并运用正交匹配跟踪算法（0MP）在图像的初始化DCT过完备字典上对小图像块进行稀疏分解;然后使用MOD字典学习算法对DCT过完备字典进行更新;最后重复该过程以获得图像的稀疏表示并重构图像。试验结果表明：该方法在实现图像去噪的同时,其去噪性能比传统的方法更有优势。     

基于Contourlet变换和DCT量化的零水印算法

提出一种基于Contourlet变换和DCT量化的数字图像零水印算法。对原始载体图像进行Contourlet变换,对其低频逼近子图进行分块DCT变换,并将系数值的量化结果和置乱后的水印图像进行一定运算得到构造图像,再加密成密钥图像。密钥图像被用来提取水印。实验仿真结果表明,该算法比较简单,不可觉察性很好,有较强的鲁棒性。     

DCT域水印嵌入新策略和算法

本文提出一种新的水印嵌入策略，将水印信号嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。基于该策略提出了一个自适应图像水印算法。该算法先把原始图像和水印图像分别进行分块DCT，然后将水印信号的AC分量和DC分量以不同的能量分别嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。实验结果表明，该算法具有良好的鲁棒性。     

Multi-focus image fusion for visual sensor networks in DCT domain

The objective of image fusion is to combine relevant information from multiple images into a single image. The discrete cosine transform (DCT) based methods of image fusion are more efficient and time-saving in real-time systems using DCT based standards of still image or video. Existing DCT based methods are suffering from some undesirable side effects like blurring or blocking artifacts which reduce the quality of the output image. Furthermore, some of these methods are rather complex and this contradicts the concept of the simplicity of DCT based algorithms. In this paper, an efficient approach for fusion of multi-focus images based on variance calculated in DCT domain is presented. Due to simplicity of our proposed method, it can be easily used in real-time applications. The experimental results verify the efficiency improvement of our method both in output quality and complexity reduction in comparison with several recent proposed techniques.     

基于DCT域内积与方差的分形图像编码研究

定义了图像块的 DCT频域内积 ,并证明了该内积等于时域内积 ,从而可根据频域内积大小来作为分形编码中最佳匹配块的判断 ,并推导出 DCT域上恒等变换与其余 7种对称变换的关系 .将值域块分为平稳、中间和活跃三类 ,研究对于不同类型的值域块 ,求频域内积时 ,保留低频系数个数和解码图像质量之间的关系 ,并提出了基于 DCT域内积和方差的分形图像编码算法 .实验结果表明 ,本文算法能在基本保证解码图像质量的同时 ,大大提高编码速度     

基于方向编码的离散余弦变换域图像隐写算法

提出一种基于方向编码的离散余弦变换(DCT)域图像隐写算法。将秘密图像进行8×8块的离散余弦变换后,采用JPEG标准量化表进行量化,将得到的DCT系数做行程编码,间接提高嵌入容量。同时对载体图像进行8×8块的离散余弦变换,采用改进的量化表进行量化,由此提高嵌入容量和含密图像的质量。通过基于方向编码的嵌入算法将秘密信息嵌入载体图像DCT系数的中低频部分。实验结果证明,该隐写算法嵌入容量大,得到的含密图像视觉质量好,可抵抗 分析攻击。     

WMSN中基于兴趣区域检测的JPEG编码算法

为了提高资源受限的无线多媒体传感器网络中视频监控图像序列的压缩效果,提出一种基于变化检测和DCT系数裁剪的JPEG图像编码方法。通过变化检测算法确定监控图像中的兴趣区域,对于兴趣区域保留全部DCT系数进行编码,在背景区域编码时对DCT系数进行裁剪。算法分析和仿真实验结果表明,提出的方法能同时保证高的压缩率和兴趣区域的图像质量,在图像质量和能量消耗之间达到了一个较好的平衡。     

基于DCT域的数字图像双水印算法

提出了一种基于DCT域的数字图像双水印算法,将鲁棒水印与脆弱水印同时嵌入到DCT的中低频系数中,鲁棒水印和脆弱水印的嵌入与顺序无关,且不相互影响.首先,对DCT变换后的系数按照它们的位置进行了特殊的分类,通过分类后每一类中正负号的数量来表达鲁棒水印信息,增强了算法的鲁棒性.对相同的DCT 系数使用邻近值比较法嵌入脆弱水印.实验结果表明鲁棒水印可以实现了对图像载体的版权认证,脆弱水印实现了对图像载体的完整性保护和篡改定位.