基于DCT和SVD变换的多重数字水印算法

提出一种新的基于DCT和SVD分解的水印算法,该算法首先进行分决DCT变换,直接用一参数时要嵌入的中频系数进行修改,再对嵌入水印后的图像进行SVD分解,将两个随机序列嵌入到各子块的奇异值中,达到重复嵌入水印.实验表明,此双水印系统能够迭到标识、认证图像所有权的目的.     

基于DCT域的自适应二维数字水印系统

本文提出了一个以图像为水印的DCT域二维自适应数字水印算法。为实现水印图像的叠加 ,我们首先将其进行 8× 8分块并进行DCT变换 ,然后对每块的DCT系数进行调整 ,最后 ,取出每块的部分低频系数构成水印信号。为了实现自适应 ,首先将原始图像按 8× 8分块并利用视觉掩蔽特性对图像块进行分类 ,然后对每块进行DCT变换 ,根据块分类结果 ,水印信号以不同强度嵌入到图像块的DCT低频系数中。实验结果表明 ,该算法具有较好的鲁棒性。     

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。     

一种新的基于DCT和SVD的鲁棒水印算法

提出一种基于离散变换域(DCT)和矩阵奇异值分解(SVD)的鲁棒水印算法.首先将载体图像进行离散余弦变换,取包括直流系数在内的与水印图像大小一致的变换域信息;然后分别将所取信息和有意义水印图像作SVD分解,得到四个正交矩阵和两个对角矩阵;最后将水印图像SVD得到的三个矩阵分别嵌入到其余三个矩阵中,作SVD和DCT逆变换得到含水印图像.实验结果证明,本算法具有较强的鲁棒性.     

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。     

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。     

基于关系的DCT域盲水印算法

为了更好进行版权保护,提出一种基于关系的DCT域盲提取数字水印算法。首先,对原始图像进行8×8分块的离散余弦变换,根据变换后每一块内的直流系数和中频系数的关系得到一个极性矩阵,将该极性矩阵与最佳置乱处理后的二值水印图像进行对比,根据对比的结果对载体图像的中频系数进行修改达到水印嵌入的目的。在水印的提取过程中不需要原始图像,实现了水印的盲提取。大量的仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于SVD和小波包分解的自适应鲁棒水印算法

针对当前水印鲁棒性和透明性矛盾的问题,提出了一种基于奇异值变换(SVD)和小波包分解的自适应鲁棒水印算法,对二值水印图像进行Arnold置乱预处理,以增强水印信息的安全性。在水印嵌入过程中,将原始宿主图像分为8×8子图像块,并对每一子块进行小波包分解。根据人眼视觉特性和图像块自身的亮度以及纹理特征确定最佳量化步长,将水印信息通过量化调制的方法自适应地嵌入至相应高低频区域的奇异值中。实验结果表明,该算法在具有良好透明性的同时,对JPEG压缩、加噪、滤波、几何攻击等常见的攻击方式也有着较强的鲁棒性。     

空域中实现基于DC系数的图像水印算法*

针对多数图像水印算法是在单一的空域或频域中执行的现状,提出一种结合两者优点的彩色图像盲水印算法。根据DCT域中DC系数的形成原理,在空域中直接求得亮度分量Y中8×8子块的DC系数并建立其量化表;在空域中通过直接修改像素值实现在DCT域中修改DC系数来嵌入水印的目的。水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验结果表明,该算法既有频域算法鲁棒性高的优点,又有空域算法执行效率高的优点。     

一种基于分块DCT变换和水印置乱的嵌入算法

本文提出一种以图像为水印的DCT变换的数字水印算法,为实现数字水印的嵌入后原始图像不会出现块效应,首先我们对水印图像进行了置乱,为使分块后每块水印图像能完整的嵌入到原图像每块的直流和低频分量部分,我们对水印和原始图像分别进行了4×4和8×8分块DCT变换,为了增加水印嵌入的鲁棒性,我们把水印的每个子块都同时嵌入到多个原图像的子块中。试验结果证明该算法具有较好的不可见性,鲁棒性和抗攻击性。     

一种基于DCT变换的图像认证算法

提出了一种可自恢复的图像篡改认证算法,原始图像的最低位和3／4次低位置零和进行2×2分块DCT变换的基础上,提取DC分量组成图像矩阵,DC分量量化产生特征图像。特征图像经过Arnold置乱,将其二值编码作为水印并混沌加密后嵌入到原始图像的最低位和3／4次低位。实验结果表明,该算法简单、安全性高,篡改精确定位到2×2图像块,可对篡改区域近似恢复,具有较好的实用性。     

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.     

一种基于混沌置乱和SVD的小波域盲水印算法

提出了一种基于混沌和奇异值分解相结合的数字水印算法.该算法对原始图像做离散小波变换后得到4个子带,并将低频子带(LL1)分成互不重叠的8×8分块,然后对每一块做奇异值分解,将混沌置乱后的水印信息嵌入每块中最大的奇异值中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性.     

奇异值分解的可自恢复的图像篡改认证方案

提出一种图像的自嵌入水印算法,该算法将图像分块奇异值分解,并提取每块的最大奇异值实施量化生成量化图像。量化图像生成的二值编码经过置乱和混沌加密后嵌入到原始图像的置零位之中。算法不仅能检测和定位对图像的篡改,而且能恢复被篡改图像的内容。实验结果表明篡改定位准确,被损坏的图像内容恢复质量较好。     

面向AVS的全零块预先判决算法

尽管H.264标准的全零系数块检测技术目前已经得到了深入的讨论,但是由于AVS整数变换中使用了8×8块和新的指数阶量化步长的量化器,以往适合于H.264的全零块判别准则并不能直接应用于AVS。根据AVS整数变换的特点,推导出了一种适合于AVS标准的新全零块判别准则。实验结果表明,该准则在保证图像质量的同时尽量防止漏判。     

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.     

图像Hadamard变换域鲁棒水印算法

提出了一种基于分块Hadamard变换的鲁棒图像水印算法。水印图像先进行置乱和扩展得到水印序列。原始图像进行8×8分块的Hadamard变换,在中频系数里按不同强度嵌入水印。水印提取时,先计算与原始图像在对应的变换域系数的差值,再计算该差值与水印编码的相关性来确定每个水印像素。实验表明,该算法对原始图像的视觉影响小,具有良好的鲁棒性。     

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。     

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。     

一种改进的基于奇异值分解的数字水印算法

基于奇异值分解（SVD）的数字水印算法对几何攻击有较强的鲁棒性,但是在嵌入水印的过程中,对较大特征值的修改会导致图像品质的明显下降。提出了一种改进的基于分块奇异值分解的数字水印算法,可以较好地解决上述问题,同时,该算法又利用小波变换来抵御一般的变换域攻击。实验表明,该算法在不可感知性和鲁棒性等方面都取得了比较好的效果。