基于DCT和SVD变换的盲数字水印算法

结合奇异值分解（SVD）变换,提出一种基于DCT域内DC分量的数字盲水印算法。对原图像进行8×8分块DCT变换,对DC系数集合进行2×2分块的SVD变换,使用量化步长Q量化每个小块对应的最大奇异值,向量化后的结果嵌入水印。由于选择DC系数进行SVD变换,且SVD变换结果表现的是图像的内蕴特性而非视觉特性,故算法具有较高的稳健性和透明性。实验表明,该算法可以有效地抵抗中值滤波、JPEG压缩、噪声等常规篡改处理,水印的提取不需要原始图像参与,执行起来简单方便。     

一种新的基于SVD的图像数字水印算法

提出了一种新的基于SVD（奇异值分解）的图像数字水印算法.该算法具有以下几个特点：采用二值图像作为水印;换对二值图像进行Arnold置乱预处理;没有直接将二值图像嵌入到载体图像,而是通过二值图像的不同取值,将伪随机序列嵌入到各子块的奇异值中,增加了安全性;具有良好的不可见性;对常见的信号处理具有良好的抵抗攻击能力;采用相关检测提取水印,不需要原始载体图像参与.     

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。     

一种基于DCT—SVD域灰度级的盲水印算法

本文首先应用Arnold变换和一种快速的Arnold反变换对水印图像进行加密，进而应用分块的量化SVD嵌入法对DCT块系数进行调整．提出了一种新的灰度级的盲水印算法，较好的解决了灰度水印鲁棒性和透明性之间的矛盾。实验结果证明．该算法对JPEG压缩、裁剪等常见的处理操作有较好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法．在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制．然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

一种基于DWT和SVD的数字图像水印算法

该文研究并提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法。为保证水印算法的安全性,首先对水印图像进行置乱变换预处理;然后对宿主图像进行二维离散小波变换,根据嵌入策略将预处理后水印图像的奇异值嵌入宿主图像二维小波分解得到的中频区域。最后利用Matlab对该算法及其对攻击的鲁棒性进行了仿真。     

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DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的数字水印算法,在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制,然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

一种基于DCT和SVD的音频水印算法

提出一种基于离散余弦变换(DCT)和奇异值分解(SVD)的音频水印算法.该算法将原始音频进行分段后再分块,对每一块进行DCT 变换,利用Zig-Zag算法将变换后的系数分成4个象限,通过对每个象限进行SVD变换得到对角阵,并在对角阵的第1个元素内嵌入水印.实验结果证明,该算法具有良好的透明性,在嵌入强度为0.2时峰值信噪比较高,同时可以抵抗重采样、回声、噪声等攻击,具有较高的鲁棒性.     

一种基于混合变换域的自适应稳健性数字水印算法

为实现水印信息的隐蔽嵌入,同时提高水印的鲁棒性,提出基于根据人眼视觉特征的混合变换域自适应数字水印算法。首先改进了Just noticeable difference在小波域应用模型,自适应计算最佳嵌入强度因子后将水印信息叠加到奇异值矩阵中,实现水印的嵌入。实验证明：在保证水印嵌入量的前提下,PSNR值达到31dB以上,常规攻击时NC值接近1。同时该算法对剪切、压缩等攻击时NC值分别达到了0.9746、0.98878。该算法的透明性和鲁棒性较好,能够达到保护数字产权目的。     

基于超混沌和Slant变换的鲁棒水印算法

为进一步提高水印算法的安全性和抗攻击能力,结合超混沌和Slant变换的优点,提出一种基于超混沌和Slant变换的鲁棒水印算法。首先,在隐藏水印之前采用超混沌系统对水印图像进行加密,提高了待隐藏图像的安全性;其次,将原始载体图像划分成大小为8×8的不重叠分块并对各个分块分别进行Slant变换;最后,将加密后的水印图像隐藏到Slant变换后的直流系数和中频系数中。大量的仿真结果表明,本文算法具有较好的隐蔽性,对JPEG压缩、噪声、滤波、缩放、对比度调整等攻击具有较好的抗攻击能力。与相似算法相比,本文算法具有更好的鲁棒性能。     

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DCT和SVD联合的数字水印算法

离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)都可以作为数字水印算法有效的工具,现提出了一种基于离散余弦变换和奇异值分解联合的数字水印算法,先对整幅图像运用离散余弦变换,将离散余弦系数按照"之"字型顺序绘制成4个象限,然后再对每个象限运用奇异值分解方法.实验结果表明本算法具有很好的稳健性,在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩后,嵌入的水印能被可靠的提取和检测.     

基于DWT和SVD联合的数字水印算法

离散小波变换(DWT)和奇异值分解都可以作为数字水印算法有效的工具.提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解联合的数字水印算法,先将整个图像分成4个区域,然后再对每个区域运用奇异值分解方法,通过修改奇异值来嵌入水印信息.实验结果表明,该算法具有很好的稳健性,在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩后,嵌入的水印能被可靠的提取和检测.     

复合NSCT分解DCT变换和SVD分解的多重变换水印

为了提高水印的抗旋转攻击鲁棒性,加大水印的嵌入量,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和离散余弦变换（DCT）结合的双重变换域水印算法。对图像进行NSCT变换,将低频系数进行DCT变换,对DCT域低频系数进行奇异值分解（SVD）。经仿真实验表明,该算法对常规滤波、旋转有很好的鲁棒性,特别面对旋转攻击时,算法仍能很好地提取出水印信息。     

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。     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

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。     

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DWT和SVD的自适应数字音频零水印算法

为了对数字音频的版权进行有效的保护,结合人类听觉系统和奇异值分解的重要特性,提出了一种小波域数字音频零水印算法。用混沌序列对水印图像进行加密,根据音频信号的时域局部特征选择最适合于构造零水印的音频段,对选取的音频段进行离散小波变换,提取小波域的低频分量作奇异值分解,利用低频系数的最大奇异值构造零水印,实现数字音频的版权保护。实验结果表明,水印的安全性和不可感知性很好;对于不同风格的音频信号,算法均具有良好的鲁棒性,能够有效抵抗高斯噪声、低通滤波、重采样、重量化、剪切以及压缩等攻击。