基于图像置乱和小波变换的零水印算法

传统的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降.提出了一种基于仿射变换置乱与小波变换的零水印算法,该算法对嵌入的水印图像进行置乱,选择被嵌入图像的小波变换的低频子图与置乱的水印图像进行运算,对运算结果进行循环移位产生密钥图像.而小波变换的低频子图集中了图像的主要特征,所以该水印算法对各种攻击(例如:加噪,滤波,JPEG压缩,剪切)具有很高的鲁棒性,而且产生的水印为灰度图像而不是二值序列,具有很好的检测精度.仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好.     

一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印

提出了一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印算法。该算法首先对水印信息进行置乱以降低空间相关性,然后把原始图像进行三级小波变换。并将水印信息嵌入到原始图像的低频子带中,最后经三级小波反变换得到嵌入水印后的图像。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性。     

一种基于小波变换的零水印算法

在水印嵌入的时候,已有的大多数数字水印方法都是对原始图像数据信息作一定的运算修改,使得鲁棒性和安全性受到限制。而零水印不需要修改原始图像的任何信息,可以有更好的透明性。本文提出了一种基于图像置乱和小波变换的零水印算法:首先将水印图像进行置乱,然后利用载体图像一级小波分解后的低频子图和置乱后的水印图像得到提取矩阵,再对提取矩阵进行一定的打乱加密。利用提取矩阵来提取水印,增强了水印的透明性、鲁棒性和安全性。     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

基于DWT的图像水印算法研究

提出了一种基于离散小波变换的水印算法。水印采用文本图像水印,将原始图像和水印分别进行3级小波变换,为了保证水印的安全性,将水印变换域各子图分别进行置乱或加密处理。将水印经处理后的各级变换系数重复嵌入原始图像各级变换系数的不同位置。在检测时,提出采用多方案水印提取算法以适应不同的攻击。实验表明对缩放、剪切、JPEG或JPEG2000压缩等图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性。     

数字图像水印嵌入和提取的平稳小波变换方法

提出一种基于离散平稳小波变换的变换域的数字图像水印嵌入和提取算法。本算法先将数字水印图像进行置乱变换(Arnold变换),然后将置乱后的水印图像嵌入到平稳小波变换后的图像中,最后将提取出的水印图像进行Arnold反置乱变换得到原始水印图像。由于本算法选择了合适的水印嵌入位置,实验结果表明,该算法不但使水印具有很好的不可见性,而且所嵌入的水印对一般的图像处理如噪声、滤波、旋转、压缩等有很强的鲁棒性。     

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.     

一种小波域数字水印算法及其MATLAB仿真

该文提出了一种基于DWT域有意义二值图像数字水印的新算法。首先,利用Arnold变换对水印序列进行置乱,增强嵌入水印的安全性;再分别对原始图像和置乱后的水印进行离散小波变换,最后,在原始图像的中频子带图像中进行水印小波域的融合。试验结果表明,该算法嵌入的水印具有比较好的透明性和鲁棒性。     

基于范重心抗局部非线性几何攻击水印算法

为了实现数字图像的版权保护,设计了一种基于范重心和提升小波变换的抗局部非线性几何攻击数字水印算法。算法首先将水印图像进行置乱加密预处理,其次对原始图像进行三级小波提升,分别提取低频图像和高频图像范重心,并根据子图范重心坐标生成特征向量,最后将特征向量与水印运算得到代表原始图像的版权信息。实验结果表明,该算法对图像遭受的局部非线性几何攻击具有较强的鲁棒性,同时密钥的使用保证了算法的安全性。     

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Zig-Zag扫描的空域图像置乱新算法

传统的图像置乱算法如基于Arnold变换的数字图像置乱、基于Hilbert曲线图像置乱、基于仿射变换等都是将图像中像素的位置重新排列,从而使原始图像变换成一个杂乱无章的新图像。但是,其本身的像素值并未发生改变,所以置乱后图像的灰度直方图都不发生改变,而灰度直方图又是衡量一幅图像的重要特征。对于那些对安全性要求比较高的领域,如军事或牵涉到国家安全的机构,这类置乱方法的安全性可能达不到人们期望的要求。针对以上问题,本文提出了一种基于Zig-Zag扫描的空域图像置乱新算法。该算法首先对原始图像进行Zig-Zag扫描形成一个一维向量,然后对一维向量中每个像素和它前面相邻的像素进行按位异或运算,同时对其异或运算的结果进行像素值的交叉换位,再次改变像素点的灰度值,从而提高图像置乱效果。实验结果表明,该算法与传统的图像置乱算法相比,置乱后的图像不仅直方图发生了显著改变,而且置乱图像的统计特征更像白噪声,更加适用于图像文件的加密传输和秘密图像信息在数字水印技术中的置乱预处理。     

基于仿射变换的图像置乱改进新算法

传统的仿射变换的图像置乱算法是将图像中像素的位置重新排列,从而使原始图像变换成一个杂乱无章的新图像,但其本身的像素值并未发生改变。所以置乱后图像的灰度直方图都不发生改变,而灰度直方图又是衡量一幅图像的重要特征。对于那些对安全性要求比较高的领域,如军事或牵涉到国家安全的机构,这类置乱方法的安全性可能达不到我们期望的要求。针对以上问题,该文提出了一种基于仿射变换的图像置乱改进新算法。该算法首先对原始图像进行仿射变换,然后对变换后的图像进行Zig-Zag扫描形成一个一维向量,再对一维向量中每个像素和它前面相邻的像素进行按位异或运算,同时对其异或运算的结果进行像素值的交叉换位,再次改变像素点的灰度值,从而提高图像置乱效果和安全性。实验结果表明,该算法与传统的图像置乱算法相比,置乱后的图像不仅直方图发生了显著改变,而且置乱图像的统计特征更像白噪声,更加适用于图像文件的加密传输和秘密图像信息在数字水印技术中的置乱预处理。     

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。     

基于SIFT特征的小波域数字图像鲁棒水印方法*

利用数字图像SIFT(scale invariant feature transform)特征的稳定性和小波变换的特性,提出了一种抗仿射变换和剪切的鲁棒水印算法。水印信息通过量化调制方法嵌在小波变换的低频域。水印检测时,利用匹配的SIFT关键点的位置信息计算仿射变换参数和边缘剪切参数,然后对被检测图像进行逆变换和重定位,恢复水印的同步信息。实验结果表明该算法可以抗击仿射变换和剪切攻击,对常见的图像处理也有很强的鲁棒性。     

基于直方图调整的抗几何攻击图像水印

几何攻击被公认为是数字图像水印技术走上商用的瓶颈之一。本文根据图像几何变换过程中灰度值统计特征的稳定性原理,提出了一种基于直方图调整的抗几何攻击数字图像水印算法。首先根据图像灰度均值选取一个灰度区间,然后通过调整位于该灰度区间内的图像直方图来嵌入水印信息。在提取水印时无需提供原始图像,实现盲检测。实验结果表明本算法不仅具有很好的隐蔽性,而且对诸如旋转、缩放、平移、仿射变换、剪切等几何攻击和常规信号处理均具有很强的鲁棒性。     

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。     

基于Logistic混沌映射和IWT-SVD量化的盲鲁棒水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入.算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性.仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性.     

基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。