基于混沌映射和矩阵奇异分解的公开数字水印技术

该文提出了一种基于混沌映射和矩阵奇异分解的公开数字水印技术．利用混沌映射将水印进行预处理，并按水印的大小把原始图像分成若干个子块，每个子块对应于水印的一比特，利用矩阵的奇异分解方法分解每个子块，将水印比特嵌入到子块的某一奇异值位置。修改该奇异值，然后利用矩阵的奇异分解反向变换得到嵌入水印的图像．利用混沌映射结合矩阵奇异分解，将水印信息分散在原始图像的不同位置，提高了水印的视觉效果，保证了水印的安全性。实验结果表明，本方法具有较好的不可见性以及对一般图像处理具有一定程度的鲁棒性。     

基于DFT-SVD域抗几何攻击图像水印算法

抗几何攻击水印算法是版权保护领域的一个重要的研究方向。根据离散傅立叶变换幅度谱矩阵的性质，以及矩阵奇异值分解对旋转、缩放和平移等几何攻击具有稳定性的特点，提出了一种基于离散傅立叶变换和奇异值分解的抗几何攻击图像水印算法。实验结果表明该算法有较大的嵌入容量，对常规攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。     

基于DWT-SVD域鲁棒公开水印技术

大部分利用奇异值分解的水印算法都是将水印嵌入在奇异值上,即利用了奇异值的稳定性.研究发现,奇异值分解后U矩阵的某些系数之间也具有较强的相关性.将小波变换和奇异值分解相结合,改变这些系数的相互关系,可以嵌入水印,而且提取水印时完全不需要原始图像.实验结果表明,该算法对常规图像处理如JPEG压缩、噪声、滤波和诸如剪切、缩放、旋转、平移等几何变换都具有很强的鲁棒性.     

基于奇异值分解的Contourlet域稳健性数字水印算法*

提出了一种基于奇异值分解的Contourlet域数字水印算法。对置乱后的水印图像进行奇异值分解,在Contourlet域中选取合适的方向子带,利用得到的奇异值来调制系数矩阵,然后通过逆变换获取嵌入水印后的图像。在水印提取中只需要保存原始图像的奇异值,实现了水印的近似盲提取。最后,进行了一系列的攻击实验,证明了与传统小波域水印算法相比,该算法的不可见性和鲁棒性都有了较大的提高。     

基于Schur分解的Contourlet域水印方案

基于奇异值分解的数字水印方案计算量大、算法实现困难,为此,提出一种基于Schur分解的Contourlet域数字水印方案。将载体图像进行Contourlet变换,利用矩阵分裂理论得到分块对称矩阵,对每个对称矩阵进行Schur分解得到对角矩阵,通过量化对角元素的方法实现水印嵌入。水印提取是嵌入的逆过程。实验结果表明,该水印方案嵌入和提取的速度快,具有较好的不可见性和鲁棒性。     

一种改进的抗几何攻击的数字图像水印算法

利用奇异值分解的特性,提出了一种改进的基于奇异值分解的数字水印算法。该算法通过设定采样的起始和终止参数,对图像的频域幅度值进行有选择的部分采样。然后利用采样后的数据构造嵌入水印的数据矩阵,并对数据矩阵进行分块奇异值分解,获取一个由次大奇异值组成的数字序列。最后通过可调强度的加性方法,在次大奇异值上嵌入水印信息。依靠数据矩阵的采样构造方式和次大奇异值的几何攻击不变性实现了数字水印的抗几何攻击性。实验结果表明,该方法较传统方法而言有更高的灵活性和鲁棒性。     

一种自嵌入的图像脆弱水印算法

针对现有脆弱水印算法大多无法区分水印被篡改还是内容被篡改的问题,提出了一种基于奇异值分解的自嵌入水印算法.算法基于原始图像2×2大小分块,图像块的高6位进行奇异值分解,每块的最大奇异值经过量化生成恢复水印嵌入到偏移子块的次低位,每块的奇异值范数二值编码生成认证水印嵌入到本身的最低位.实验结果表明,该算法不仅篡改定位准确,而且能区分是水印被篡改还是图像内容被篡改,可有效地恢复被篡改的区域.     

基于奇异值分解的量化水印盲检算法

提出了一种基于奇异值分解的量化水印盲检算法.利用图像矩阵的奇异值稳定性好且最大奇异值远远大于其他奇异值的特点,首先时分块图像最大奇异值进行量化,再结合其奇偶性将二值水印嵌入量化后的奇异值中.实验结果表明,水印算法在满足较好的不可见性和较强的鲁棒性的同时;还可实现水印的盲提取.     

基于ZUC与DWT-SVD的交换加密水印算法

为了有效解决多媒体数据在传输、存储过程中的安全及版权保护问题,提出基于祖冲之序列密码算法(zuc)与离散小波变换—奇异值分解(DWT-SVD)的交换加密水印算法.该算法基于奇异值不变性,将水印嵌入到奇异值中,通过ZUC算法分别对奇异值矩阵集合、奇异矩阵集合置换加密.水印嵌入操作与加密操作的先后顺序不影响含水印密文的生成,且从含水印密文和解密后的明文中都能提取完整的水印.实验表明,水印的不可见性较好,算法有较高的安全性并具有—定的鲁棒性.     

一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法

针对奇异值分解(SVD)存在的虚警错误和水印隐蔽性与鲁棒性的矛盾问题,提出了一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法。对二值水印图像进行Arnold置乱和Logistic映射双因子加密预处理,增强水印信息安全性;将原始载体图像分成8×8不重叠子块分别对其进行Slant变换和块奇异值分解;然后将水印图像SVD后的左奇异矩阵和奇异值矩阵相乘作为水印主成分嵌入到每个子块的最大奇异值中。仿真实验结果表明,该算法不仅有效解决了传统SVD水印算法的虚警问题,提升了运行速度和水印安全性,在具有较好隐蔽性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、几何攻击等也有较好的稳健性。     

一类SVD域水印问题分析及改进算法

分析了一类SVD域图像水印算法存在过高虚警率的原因,并给出了相应的实验结果。在此基础上,提出了一种混合DWT和SVD的图像水印算法。算法先将载体图像划分为互不重叠的块,并对每一块进行1层DWT分解,再对低频子带进行SVD分解。采用量化的方法,将Arnold置乱处理后的水印图像嵌入到SVD分解后的奇异值之中。实验表明,提出的算法克服了传统的SVD图像水印算法存在的虚警问题,对常见的信号处理如JPEG压缩、滤波、噪声等具有较好的鲁棒性。     

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。     

基于整数小波变换和SVD的视频水印算法

提出了一种以二值图像为水印的混合整数小波变换和奇异值分解的视频水印盲提取算法。对水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理,选择计算复杂度低的直方图算法将视频分割为若干场景;借助密钥随机选取某些场景的亮度分量进行l级整数小波变换,再对低频子带进行分块的奇异值分解;采用量化的方法,将预处理后的水印图像嵌入奇异值分解后的最大奇异值中。在嵌入了水印的视频场景中提取所有的水印版本之后,利用对提取的所有水印信号版本进行统计求和的方法得到最终提取的水印图像。实验表明,提出的算法具有较好的透明性,对常见的处理具有较好的鲁棒性。     

基于3D-DCT和SVD的鲁棒彩色图像水印算法

在数字图像水印领域,水印算法主要集中于灰度图像,且提出的大部分彩色图像水印算法往往仅在亮度分量或在彩色图像的每一通道中嵌入水印,未能充分利用彩色图像的冗余空间,影响了水印的透明性和鲁棒性。针对此问题,提出了一种新颖的基于三维离散余弦变换和奇异值分解的彩色图像水印算法。算法先对水印图像进行预处理和对彩色图像进行互不重叠的分块;其次对每一分块进行三维离散余弦变换;最后选择对三维离散余弦变换系数的第一分量进行奇异值分解。嵌入水印时,对三维离散余弦变换系数第一分量的最大奇异值和第二分量分别采用量化和关系的嵌入方法嵌入水印。提取水印时,分别采用量化和关系提取算法提取水印并进行比较,选取相似值高的水印图像作为最终提取的水印。实验结果表明,提出的算法具有较好透明性的同时,具有抵抗常规信号处理和模糊、扭曲及锐化等攻击的能力。     

A fast SVD based video watermarking algorithm compatible with MPEG2 Standard

This paper presents a real time video watermarking algorithm based on the singular value decomposition (SVD). The embedding procedure combines the DCT and SVD. The SVD is applied on the low frequency AC coefficients of block DCT of the frame. Then the relation of neighbor coefficients of those middle frequency bands in the singular values is modified. The hidden information can be extracted without the original video or the order of the original singular values, i.e., this is a blind watermarking algorithm. Experiments show that the algorithm is very robust against MPEG-2 compression, median filtering, small shift, and rotation, etc.     

一种基于奇异值分解的数字水印算法

数字水印的出现为版权保护提供了一种新的解决途径。提出了基于奇异值分解(Singular Valuc Dccomposition)的数字水印算法。图像奇异值分解(SVD)有以下性质：分解后图像矩阵的奇异值集中反映了图像的“亮度”(能量)特性，而对应的奇异矩阵只反映了图像的“几何”特性。因而奇异值的细微变化不会影响图像的视觉效果。对图像分块并做奇异值分解，在奇异值域做数学变换以嵌入lbit的二值水印信息。该算法不同于别的算法的一个优点是：水印的提取是“盲提取”，即水印的提取不需要原图像参与。     

一种基于奇异值量化的鲁棒性水印算法

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法,将水印信息分为有意义水印(比如公司标志等等)和无意义水印两部分,根据水印信息以及设定的密钥,通过量化奇异值,实现数字水印的嵌入;水印检测时只考虑有意义的水印信息部分,利用奇异值的量化步长,实现水印盲检测。实验结果表明,该方法对于原始图像上一般的干扰,能完全提取出水印信息,对于较大的攻击,也能证明存在水印。     

网格分割的3维网格模型非盲水印算法

目的 信息技术的发展使得面向3维模型版权保护的问题越来越突出,提出一种新的基于网格分割的3维网格模型非盲水印算法。方法 首先使用基于形状直径函数的网格分割算法对3维网格模型进行有意义的网格分割,然后计算每个分块的鲁棒重心并以此为中心将模型由直角坐标系转换到球面坐标系,最后通过调制每个顶点范数的分布来嵌入水印,在水印检测阶段使用非盲检测的方法提取水印。结果 针对目前基于网格分块的水印算法的网格分割不一致以及对分割边界依赖性过强等问题,引入基于形状直径函数的网格分割算法并在重对齐、重采样过程中加入待检测模型与原始模型分块匹配过程以保证网格分割的一致性,并且选取分块的顶点范数的分布作为水印嵌入基元,使得算法能够有效地减弱对分割边界的依赖性。结论 实验结果表明,该算法可以有效抵抗平移、旋转、缩放、噪声、细分、简化、剪切等常见的攻击以及多种攻击的联合攻击。     

基于混合变换域的奇异值分解水印算法

提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)及离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的混合变换域与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的数字水印算法。该算法将原始图像的小波子图进行分块DCT变换,抽取各块含图像大部分能量的部分合并,并对此矩阵进行奇异值分解再进行水印的嵌入。实验仿真表明,这种方法能抗大多数图像处理攻击,具有良好的鲁棒性。     

基于指纹和数字水印的网络身份认证系统研究

数字水印作为一种新型的信息隐藏技术而成为目前业界研究的热点.从数字水印和指纹识别技术相结合的角度,利用数字水印的隐藏性和指纹识别的唯一性,实现了对用户身份的双重认证,大大增强了网络身份认证的安全性和可靠性,是一种强身份认证方案.现提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的数字水印算法.实验结果表明,该算法具有很好的稳健性,提高了用户身份验证的效率,取得了很好的效果.