基于小波包变换的图像数字水印算法

提出一种基于小波包变换和人类视觉特性的自适应盲水印算法。该算法选择原始图像小波包变换的中频子带进行嵌入,提高了水印的容量和不可见性;采用双极性量化方法嵌入水印,根据嵌入强度自适应地确定量化步长,提取时无需使用原始图像。实验证明该算法对常见的图像处理攻击具有良好的鲁棒性,同时也很好地保证了水印的不可见性。     

一种基于HVS的小波域水印算法

将有意义的二值图像作为水印图像,运用Arnold变换进行置乱加密,结合人眼视觉系统特性(HVS),对栽体图像小波系数进行计算以得到自适应的量化步长,以该步长对水平子带HL和垂直子带LH的小波系数进行量化,并把量化误差平均分配到这两个系数上,在保证嵌入强度的同时减少图像失真.水印提取时不需要原始载体图像和水印.实验结果证明本文提出的水印算法具有较好的不可见性和鲁棒性.     

一种带纠错编码的小波域自适应盲水印算法

文中提出了一种小波域自适应盲水印算法。该算法具有如下特点：（1）以图像局部相关特性为基础,采用块均值量化策略;（2）以人眼视觉掩蔽特性为基础,将小波系数块进行分类,不同类的块选取不同的量化步长,并且水印嵌入过程中块内系数的改变量自适应于系数本身大小;（3）利用纠错编码和混沌置乱对水印信息进行调制,以提高水印的鲁棒性。该算法在检测时不需要原始图像,实现了盲检测。实验结果表明,该方案能很好地抵抗JPEG压缩,叠加噪声,裁剪等攻击,具有良好的鲁棒性和透明性。     

一种带纠错编码的小波域自适应盲水印算法

文中提出了一种小波域自适应盲水印算法。该算法具有如下特点：（1）以图像局部相关特性为基础,采用块均值量化策略;（2）以人眼视觉掩蔽特性为基础,将小波系数块进行分类,不同类的块选取不同的量化步长,并且水印嵌入过程中块内系数的改变量自适应于系数本身大小;（3）利用纠错编码和混沌置乱对水印信息进行调制,以提高水印的鲁棒性。该算法在检测时不需要原始图像,实现了盲检测。实验结果表明,该方案能很好地抵抗JPEG压缩,叠加噪声,裁剪等攻击,具有良好的鲁棒性和透明性。     

基于混沌映射的半脆弱图像水印算法

水印的安全性、抗常规图像处理的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度等是现有基于半脆弱水印技术的图像认证算法需克服的主要问题.提出了一种基于混沌映射的自适应半脆弱水印算法,选取图像小波变换的低频信息作为图像特征并利用混沌映射对初值的敏感性产生两种水印,采用块均值量化调制小波系数的方法完成水印信息的嵌入.实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,可将JPEG压缩等常规信号处理与恶意篡改相区分,并能准确定位篡改区域.     

DWT域图像水印的精确嵌入与盲检测的实现

文章提出了一种用于版权认证的基于小波变换的盲图像水印算法,该算法首先从低频子带中选择N个大系数作为嵌入区间,用它们的的低5位表示水印信息;在嵌入过程中,该算法根据小波变换所具有的良好的空域局部化特性,采用了分块舍入技术,实现了水印信息的精确嵌入;在检测过程中,文章提出了一种新颖的差分检测方法,替代了传统的位置检测方法,既简化了检测过程,又增强了系统的鲁棒性。实验结果证明,该算法具有嵌入信息量大,水印透明性好,对各种常见的图像处理操作、有损压缩、裁剪和几何变换抵抗性强等特点。     

一种基于复合混沌序列的扩频水印算法*

提出了一种安全性高的DWT（discrete wavelet transform）域鲁棒性扩频水印算法。该算法用Arnold变换对水印置乱,而后基于复合混沌二值序列对水印图案信号进行加密和扩频,并给出了一种小波域中量化步长的自适应确定方法,通过奇偶量化的方法将二值水印比特批量嵌入到载体的频域系数中。复合混沌密钥的使用与小波域系数修改的隐蔽性,增强了水印算法的安全性,基于混沌序列扩频码的扩频水印技术增强了水印的鲁棒性,同时很好地兼顾了水印的不可见性,并且实现了水印信息的盲提取。     

一种基于小波变换域的数字图像公开水印方案

本文提出了一种基于小波变换域的自适应公开水印嵌入方案。方案中结合人类视觉系统的特点，将水印信息自适应地嵌入到小波变换域高频系数中；在水印提取的过程中根据小波高频系数的统计分布特性，利用最大似然(ML)估计法进行检测，不需要原图像。实验表明，该算法有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

基于混沌映射的半脆弱图像水印算法

水印的安全性、抗常规图像处理的鲁棒性和篡改检测能力的矛盾、计算复杂度等是现有基于半脆弱水印技术的图像认证算法需克服的主要问题。提出了一种基于混沌映射的自适应半脆弱水印算法,选取图像小波变换的低频信息作为图像特征并利用混沌映射对初值的敏感性产生两种水印,采用块均值量化调制小波系数的方法完成水印信息的嵌入。实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,可将JPEG压缩等常规信号处理与恶意篡改相区分,并能准确定位篡改区域。     

SVD分解和离散小波域特征值量化的安全数字语音水印算法

针对传统数字语言水印算法鲁棒性较差、复杂度较高等问题,提出一种基于SVD分解和离散小波域特征值量化的安全水印算法。该算法以离散小波变换的特征值量化为基础,利用离散小波变换将每帧数字语音转化到小波域,再利用SVD奇异值分解计算近似系数特征值,而不是细节系数部分;最后,使用量化后的特征值嵌入水印比特位信息。实验结果表明,当量化步长和所选帧长较高时,该算法能有效抵御过滤攻击、加性高斯白噪声攻击、重采样攻击和剪切攻击,其中高斯白噪声攻击和剪切攻击的误码率几乎为0。相比其他优秀算法,该算法具有更好的鲁棒性。     

基于相关理论的小波域数字盲水印算法

提出了一种新的图像数字盲水印算法。在水印嵌入过程中,用一个单元模板表示一个水印图像像素;在检测过程中,计算单元模板和嵌入水印后图像的小波变换系数的相关值,进行适当的门限处理就能提取出水印。水印检测不需要原始图像数据和水印位置信息,实现了水印图像的自同步盲检测。为了进一步提高该水印算法的鲁棒性和改善检测结果,在水印检测前使用拉普拉斯算子对图像进行锐化处理,使得所嵌入水印能抗击更多攻击种类,并使检测结果更清晰。在检测前加入锐化处理步骤,可以减小水印嵌入强度,而能得到同样的检测效果,因此也增强了水印的隐蔽性。实验表明,该算法具有较好的水印隐蔽性和鲁棒性。     

基于小波变换的数字水印算法

提出了一种基于小波分析的数字水印嵌入检测算法 ,水印的检测不需要原始图像 ,选择中频带嵌入水印信息 ,以保证其隐蔽性和鲁棒性 ,实验表明 ,该方法是可行的     

基于小波变换的图像自适应数字水印算法研究*

提出了一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法。首先对水印图像作置乱处理;然后对原始图像进行小波分解,并根据人类视觉系统的特性,在小波分解的低频域中,采用邻域均值代替单个小波系数进行估计和量化的方法,将水印自适应地嵌入低频域小波系数中;最后对该算法进行了仿真实验。实验表明该算法对图像的各种常规处理都具有较好的鲁棒性,与邵亚非等人的水印算法相比,该算法在水印容量、不可见性、鲁棒性上有更大的协调性。     

基于Hilbert扫描和SVD的小波域图像水印算法

为了提高水印的安全性、鲁棒性和不可见性,提出了一种基于Hilbert扫描和SVD（Singular Value Decomposition,奇异值分解）的小波域图像水印技术。算法以一幅有意义的二值水印图像为水印信号。首先对原始图像进行一层小波变换,对低频分量进行图像分块,并对每一个图像块进行SVD。利用了SVD的单向非对称性和正交矩阵的性质,给出了一种自适应水印方案。同时,利用了Hilbert扫描能很好地保持图像空间局部连接性的特点。然后,利用图像的局部统计特征自适应地修改阈值,利用两个阈值严格控制系数的修改程度,使算法达到不可见性和鲁棒性之间的最优平衡。水印的提取无需原始图像的参与,达到了真正的盲水印。实验结果表明,该算法是有效的,对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

一种基于小波域的灰度水印逐层嵌入算法

提出了一种基于小波域的逐层嵌入灰度水印的方案。算法充分利用人类视觉系统（HVS）的掩盖效应，将水印图像数据分成比特平面组，并将每组的比特平面置乱后转化成一维水印序列。在小波域中按阈值逐层折半递减迭代，选择出适合嵌入水印的某几层，并随机搜索出每层中应嵌入水印的系数，将每个一维水印序列按重要性嵌入到相应层随机选出的系数中。同一系数可以重复嵌入水印，增大了嵌入容量。水印图像可以渐进式地恢复，达到一定的相似度时，可随时停止水印的提取。仿真实验表明该算法具有良好的稳健性和不可见性。     

结合FCM的小波域自适应水印算法

提出一种基于FCM 的小波域自适应水印算法。该算法对宿主图像进行二层小波分解,根据人类视觉系统的掩蔽性对小波域的中频系数进行分类并结合FCM,自适应地将二值水印图像嵌入到图像的纹理子块中,能较好地实现水印的鲁棒性和隐蔽性;在嵌入前将水印置乱,增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、加噪、滤波等常规攻击具有较强的鲁棒性。     

基于提升方案小波的半脆弱水印图像认证算法

在小波变换域内,将水印嵌入在特定的小波系数中,对图像带来的失真影响很小,同时可以准确地检测和篡改定位,因此目前实现认证的脆弱水印和半脆弱水印大多在小波域内.提出了一种使用提升小波变换的半脆弱水印方法.在原始宿主图像经过提升小波变换之后的低频子带,根据水印和小波系数的特征自适应地修改小波系数,嵌入过程实现了很好的不可见性和鲁棒性,实现了盲提取,并能准确地实现篡改的检测和定位.     

基于DCT域的两种盲水印算法的应用与比较

利用Arnold置乱理论以及混沌序列加密的方法对水印图像进行加密预处理,水印信息嵌入时,提出两种基于DCT变换域的数字水印算法。分别通过修改特定系数关系和中频系数替换的方法实现水印信息的嵌入。对两种水印算法的仿真实验结果进行比较与分析,得出两种水印算法在图像的不可见性方面都表现出良好的性能,在水印检测时,实现了完全盲提取;但在抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等攻击方面基于中频系数替换的水印算法表现出更强的鲁棒性。     

非抽样Contourlet变换的低频数字水印

非抽样Contourlet变换（NSCT）是一个平移不变、多尺度、多方向的变换,在图像处理中具有一定的优越性,提出一种基于非抽样Contourlet变换的数字水印算法,低频系数集中了图像的大部分能量,在低频嵌入水印可以提高鲁棒性,为了满足不可见性,对低频系数进行8×8的分块,根据每一块的能量以及人类视觉特性进行自适应的嵌入水印,实验结果表明算法具有很好的鲁棒性和不可见性,能够有效地抵抗JPEG、噪声等攻击。