基于马尔可夫链蒙特卡罗采样的双密钥盲水印算法

为了更好地提高水印算法的安全性,提出了一种基于两种形式密钥的强鲁棒盲水印算法。首先对水印加密,然后将每块载体的第一个奇异值组成矩阵Q再分块离散小波变换(DWT)获得四个子带,通过对四个子带进行马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)采样决定第k个水印位量化嵌入到矩阵Q的第k块低频、水平、垂直和高频子带中的一个并记录当前嵌入子带的密钥位,这样做不仅使水印位随机分配,而且提高了水印算法的安全性。实验结果表明,所提算法在满足不可见性的条件下,不仅对常规的图像攻击具备较强的鲁棒性,而且在水印嵌入过程中通过MCMC采样实现了用不同的密钥嵌入,提高了水印算法的安全性。     

一种基于遍历矩阵的小波域数字水印新算法

提出了一种基于遍历矩阵和DWT的图像鲁棒水印新算法。利用指定密钥产生的遍历矩阵对水印图像置乱,再将置乱后水印图像嵌入到宿主图像的深层小波域低频子图,嵌入位置由遍历矩阵确定,嵌入规则基于改进的二值运算方法。水印的检测只需水印置乱密钥和水印嵌入位置密钥。大量仿真实验表明,算法在保持较好鲁棒性的同时,安全性也能有很好的保证。     

一种基于D-MR-DCT的彩色图像水印算法

提出一种基于D-MR-DCT域的彩色图像水印算法。算法首先选择彩色图像的绿色分量进行分块D-MR-DCT变换,提取每块四个子带的第一个系数组成新矩阵并对其进行D-MR-DCT变换,将经过置乱和分割的灰度水印的奇异值分别嵌入到D-MR-DCT变换得到的四个子带分解的奇异值中,经过相应的逆变换得到含水印图像。实验结果表明,算法提高了水印抗JPEG压缩的鲁棒性,并对添加噪声、几何剪切、图像缩放等具有良好的鲁棒性。     

基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法

图像中嵌入的多为二值水印,容量有限且抗攻击能力有待提高。为了增加嵌入水印的容量以及增强算法的鲁棒性,提出基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法。首先对灰度水印进行Arnold置乱预处理,其次对所选取的载体图像进行二级小波变换,选择第二层的逼近子带LL2与细节子带LH2、HL2、HH2依次嵌入灰度水印的高四位位平面。嵌入水印时对4个子带分别进行8×8分块DCT变换,然后采用一种改进的交换中频系数的方法将置乱后水印的高四位位平面分别嵌入所选取的4个子带,为增强算法的鲁棒性,在不同的子带由实验选择不同的水印嵌入因子。仿真实验表明,本算法抵抗图像裁剪、图像加噪、直方图均衡化、常用滤波处理、JPEG压缩等攻击的效果较好。     

一种基于混沌变换的自适应盲水印

提出一种基于混沌变换技术的双密钥小波域图像数字水印算法,首先利用其中一个密钥产生一个随机数子,用来决定对小波变换后的载体图像的哪一个方向做进一步多分辨分解,确定嵌入水印的位置;然后利用另一密钥对二值水印图像进行随机置乱;根据嵌入位置的自带的自身特点,计算出三个阈值s、s1和s2,将经过随机置乱处理的含版权信息的二值水印图像嵌入到将水印嵌入到水平、垂直和对角方向的子带.在水印检测过程中,提出一种不需要载体图像相关信息的盲检测水印算法.首先根据其中一个密钥找到水印所在的位置,同样计算出相应的s*、s*1和s*2,然后再用另一个密钥重构水印图像.实验证明,提出的水印方案具有较好的抗攻击性,使用双密钥具有很好的安全性.     

基于纹理特征定位的数字图像水印算法

提出一种基于图像纹理特征锁定水印嵌入位置的水印算法。利用Canny算子在非采样Contourlet变换最高阶方向子带内筛选图像的纹理特征,将强纹理特征的位置作为水印嵌入的索引点。对非采样Contourlet变换的低频子带进行一级小波分解,在小波细节子带上分割N个圆环(N为水印信息长度)区域,根据索引位置在每个圆环区域内自适应地重复嵌入水印。仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对图像处理和几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于NSCT-SVD的多重数字水印算法

针对现有水印算法难以抵抗多种类型攻击的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和奇异值分解(SVD)的多重数字水印算法。该算法采用不同的密钥对水印信息进行Arnold置乱,其宿主图像经过二层NSCT变换后得到大小相同的低频子带和高频子带。为提高算法鲁棒性,对各子带进行奇异值分解,将3个加密水印信息重复嵌入到具有最大奇异值的NSCT域低频和高频子带的子块中。在水印检测时,从3个提取结果中选取归一化均方误差最小的水印作为最终水印。实验结果表明,该算法能够有效抵抗JPEG压缩、椒盐噪声、剪切和中值滤波等多种类型的攻击,并且在保证水印不可见的前提下,提高了水印的鲁棒性和嵌入容量。     

时空特征分析结合随机密钥的压缩域数字视频水印嵌入和提取方法

针对现有水印嵌入和提取算法对滤波、压缩和噪声条件较为敏感的问题,提出了一种鲁棒的基于时空特征的压缩域数字视频水印嵌入和提取方法。提出的框架由一个公共密钥和一个私有密钥组成,用于阻止自我共谋攻击。算法对视频进行时空分析,并从压缩视频的时空特征中提取公共密钥,在本质上具有鲁棒性。首先,利用一个随机密钥从事先选取的块集合中选取候选块,进而确保水印框架的安全;然后基于压缩视频的时空特征选取出适合嵌入水印的4×4子块;最后,利用非零量化系数嵌入水印位。该水印框架允许视频位速率有限增加,并且降低了计算的开销。实验结果显示,相比其他几种对比方法,提出的方法具有较强的鲁棒性和安全性。     

一种基于小波变换和神经网络的数字水印算法

提出了一种新的基于小波变换和神经网络的数字水印算法。该算法首先把原始图像分成8X8像素的小块,根据Logistic映射产生的混沌序列选择相应的小块构造一个原始图像的子图,接着把DWT变换作用在这个子图上,得到两个子带LH:和HL1,然后把水印信息嵌入在这两个子带上,接着通过IDWT变换重构子图,最后按构成子图的顺序把每一个8X8像素的小块放回到原图中相应位置,从而得到一个嵌入了水印信息的图像。在水印的提取过程中使用了经典的I3P神经网络。实验结果表明,通过该算法嵌入的水印具有较好的鲁棒性、安全性和不可感知性。     

基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法

为了提高数字水印产品的抗几何攻击能力,提出一种基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法。该算法首先对宿主图像Contourlet变换后的低频子带进行分块QR分解,通过轻微修改各子块Q矩阵第一列第二行元素和第三行元素的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息,并且利用R矩阵对各子块进行相应的视觉失真补偿操作。在水印提取前,利用尺度不变特征变换SIFT特征点具有的旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像进行几何校正,恢复水印的同步性,使算法具备抵抗几何攻击的能力。实验结果表明,该算法的不可见性良好,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

提升方案小波和HVS下的自适应视频水印算法研究

提出一种基于小波域与HVS特性的自适应视频水印盲提取算法.算法首先将视频流分割成一个个镜头,并通过密钥从中选取嵌入水印信息的若干镜头,镜头中的视频帧图像与灰度水印图像均被变换到小波域中,并将水印图像的小波域系数按照小波树结构重新进行分块并按位平面重要次序形成水印序列;水印的嵌入是按照子带到子带的顺序进行的,水印序列被嵌入到视频帧图像相应子带的重要系数中;此外,水印的嵌入充分考虑了HVS对图像纹理区域、运动区域的掩蔽特性,使得水印的嵌入强度具有自适应性,从而保证了所嵌入水印在不可见性前提下的极大鲁棒性.试验结果表明,所给出的算法对于诸如Gaussian噪声、丢帧、帧平均和MPEG-4压缩等常见攻击具有很好的鲁棒性.     

基于奇异值分解的彩色图像水印算法

针对基于量化的嵌入方法不能抵抗亮度增强等攻击而基于关系的嵌入方法抵抗常见的攻击能力较弱等缺点, 提出了一种混合量化和关系嵌入方法的彩色图像水印算法。该算法先对彩色图像的每一分量进行互不重叠的大小为8×8的分块, 借助密钥选取待嵌入水印的分块并对选取的分块进行1级离散小波变换和分别对低频子带与高频子带进行奇异值分解, 在低频和高频子带奇异值分解后的奇异值矩阵分别采用量化和关系的嵌入策略嵌入预处理后的水印。实验表明, 该算法实现简单, 具有较好的不可见性。与其他算法相比, 该算法具有更好的鲁棒性能。     

一种基于秘密共享方案的数字图像水印算法

提出了一种新的基于秘密共享方案的数字图像水印算法,其主要特点是将原始水印分成两份,一份嵌入载体图像增加系统安全性.通过载体图像生成一个辅助矩阵(极性矩阵),第二份和极性矩阵用来产生一个主密钥和若干个普通密钥.在此系统中,只有拥有主密钥的用户才能直接恢复出真正的水印,其他拥有普通密钥的用户只能恢复阴影水印,将那些阴影水印联合起来,才能恢复出真正的水印,所以算法具有一定的实用价值.实验结果证明:所提出的水印算法对JPEG压缩、椒盐噪声、剪切等图像处理攻击具有很好的鲁棒性.     

基于小波树的数字图像盲水印技术

提出一种基于特征的新型数字图像盲水印算法。根据小波变换的多分辨特性,通过在低频子带确定根节点的方法从小波系数中提取小波树。利用在小波树的中频节点与其邻域内的系数之间建立关系的方法嵌入水印。,通过密钥控制使水印的嵌入位置随机变化以提高安全性。嵌入的水印具有很好的透明性和鲁棒性,实用性较高。     

基于Contourlet和SVD的鲁棒双水印算法

提出了一种Contourlet域的基于奇异值分解的鲁棒水印算法。综合Contourlet变换和奇异值的优点,选择宿主图像Contourlet变换后的低频子带和能量最大的高频子带作为水印嵌入子带,分别嵌入水印信息。水印提取时,从两个子带水印中选择NC值较大的作为最终提取的水印。实验结果表明,该算法在保证了不可见性的同时,对常规攻击和几何攻击均具有较强鲁棒性。     

基于提升小波变换的盲水印技术

随着通信、计算机和网络技术的迅猛发展和广泛应用,信息安全和版权保护问题已引起了社会的广泛关注,而数字水印技术已经成为实现版权保护的有效途径。文中提出了一种基于提升小波变换的盲水印算法,利用提升小波变换将原始图像进行多分辨率分解,根据各个层次相应位置的提升小波系数排序情况和密钥中{1}元素的位置来决定水印嵌入的位置,在水印提取时根据密钥中{1}的位置可以实现百水印提取。采用水印多重嵌入的方法,将水印嵌入到提升小波分解各个分辨率级的所有子图中,即在低频子图中嵌入一次水印,而在高频子图中嵌入多重水印,这样不仅不易被人眼察觉而且提高了水印嵌入的鲁棒性。这种算法简单、可靠,实验证明具有较好的效果。     

基于提升小波变换的盲水印技术

随着通信、计算机和网络技术的迅猛发展和广泛应用,信息安全和版权保护问题已引起了社会的广泛关注,而数字水印技术已经成为实现版权保护的有效途径。文中提出了一种基于提升小波变换的盲水印算法,利用提升小波变换将原始图像进行多分辨率分解,根据各个层次相应位置的提升小波系数排序情况和密钥中{1}元素的位置来决定水印嵌入的位置,在水印提取时根据密钥中{1}的位置可以实现百水印提取。采用水印多重嵌入的方法,将水印嵌入到提升小波分解各个分辨率级的所有子图中,即在低频子图中嵌入一次水印,而在高频子图中嵌入多重水印,这样不仅不易被人眼察觉而且提高了水印嵌入的鲁棒性。这种算法简单、可靠,实验证明具有较好的效果。     

基于Contourlet域重要系数特性的自适应图像水印算法

对图像Contourlet变换的特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种基于Contourlet域重要系数特性的自适应的水印算法,包括:(1)根据Contourlet变换域各阶方向子带的对应关系,利用低频和高频子带的树形结构确定出低频方向子带中的重要系数,以此系数作为水印嵌入位置的索引,把水印嵌入这些重要系数按树形结构映射到中频方向子带中;(2)根据嵌入点对应低频方向子带的能量和高尺度对应子带区域的纹理信息确定了一种自适应地调整嵌入水印强度的策略,使水印在嵌入位置和嵌入强度的选择上都保证使嵌入的水印具有很好的透明性和极大鲁棒性;(3)水印检测无需原始图像,通过统计图像的相关性即可验证水印的存在.仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理具有很好的鲁棒性.     

联合非下采样Contourlet变换与奇异值分解的多水印算法

为解决最近报道的Contourlet变换域基于奇异值分解的水印算法存在的高虚警率问题, 提出一种多水印算法。对Arnold置乱后的水印图像进行奇异值分解, 将其中一个正交矩阵嵌入原始图像非下采样Contourlet域的两个高频方向子带中, 并利用奇异值来调整原始图像非下采样Contourlet域剩余子带的系数矩阵, 通过逆变换得到含水印图像。抽取水印时首先计算从待检测图像抽出的正交矩阵和真实水印正交矩阵的相似度, 与阈值进行比较, 以决定抽取过程是否进行。由于非下采样Contourlet变换的高冗余性, 最终可抽取出多个水印图像。实验表明, 算法较好地克服了高虚警率问题。一系列的攻击实验证明算法具有较好的鲁棒性。     

基于ZUC可分离加密图像可逆水印算法

本文基于祖冲之(ZUC)算法,设计实现了一种可分离加密图像可逆水印算法,算法中内容所有者先进行图像标记并生成位置图,然后使用ZUC加密算法加密载体图像;水印嵌入者得到加密图像后根据位置图将水印信息嵌在选中像素的第7位或第8位;接收者根据加密密钥和嵌入密钥可以得到直接解密图像、水印信息和恢复图像.算法使用ZUC算法对图像进行加解密,很好地保证算法的安全性;在嵌入水印信息之前对图像进行标记,将水印信息嵌在选中的位置上;接收者在利用相邻像素相关性基础上通过一种自适应差值算法实现水印提取和图像恢复,保证恢复的载体图像和直接解密图像的质量.实验表明所提出的算法具有较高的安全性并且达到可分离的效果,同时恢复的载体图像和直接解密图像都具有较高质量.