一种基于DMWT与SVD相结合的图像数字水印算法

本文提出了一种新的盲数字水印算法，它充分利用了离散多小渡变换（DMWT）的多分辨率特性和矩阵奇异值分解（SVD）所固有的特征，通过量化处理把二值水印图像嵌入到原始图像中。水印的提取不需要原始图像的参与，但受到密钥的限制，不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印。实验结果表明了算法的不可感知性、鲁棒性和安全性。     

基于小波包变换和块模糊分类的自适应水印算法

提出了在WPT域上基于块模糊分类的新的自适应水印算法。首先用m-序列来控制对原始图像进行小波包变换的分解结构,将适当的小波系数组成小波子块。然后根据人类视觉系统(HVS)模型和能量模型,对小波子块进行模糊分类。最后,根据分类结果,将不同强度的二值水印嵌入到不同的小波子块中。实验结果表明,提出的算法能抵抗各种图像处理的攻击,具有较好的鲁棒性。     

一种抗几何变换的半盲数字水印算法

几何攻击是一种简单、有效的数字水印攻击方法.本文根据Fourier-mellin变换方法的原理,提出了一种改进算法.在水印嵌入过程中,只进行一次全频Fourier变换,改第二次的全频Fourier变换为只对中频部分进行,并对变换过程进行改进.算法既降低了复杂度,又尽量避免了插值所导致的水印图像和水印信号的失真.实验结果表明该水印算法能抵抗RST攻击和JPEG压缩.     

基于神经模糊控制的自适应图像水印算法

提出了基于神经模糊控制网络的新的自适应图像水印算法。该算法首先对原始图像进行小波变换,组织小波块。接着,从子块的视觉掩蔽性和能量强度两个方面,建立和训练神经模糊控制网络,得到每个小波子块嵌入水印的最优强度值。最后,根据神经模糊控制得出的最优嵌入强度,将不同强度的水印嵌入到不同的小波块中。实验结果表明,所提出的算法能抵抗各种常规的图像处理的攻击,具有较好的鲁棒性和透明性。     

一种基于模糊聚类和奇异值分解的水印算法

提出一种新的基于模糊聚类和奇异值分解的水印算法.利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应,在载体图像空域进行模糊聚类(FCM)寻找图像纹理复杂的子区域来作为嵌入水印的位置,再用奇异值分解(SVD)实现水印的嵌入.实验表明,该算法有效地平衡了水印的鲁棒性和视觉上的不可见性之间的矛盾.     

广义解析函数关于区域边界摄动的稳定性

讨论广义解析函数关于区域边界曲线摄动的稳定性,把它化为一类Fred-holm积分方程的解一致收敛性的问题,然后利用上述Fredholm积分方程预解核性质成功地解决了问题.     

一种基于Krawtchouk矩的水印算法

提出一种基于Krawtchouk矩的水印算法,通过修改一些原始Krawtchouk矩并重构图像以获得水印图像.基于Krawtchouk矩与几何矩的关系,提出采用具有平移、比例缩放和旋转不变性的几何不变矩来检测水印.实验表明,与用Krawtchouk不变矩检测相比,该算法对于大角度旋转和图像平移的几何攻击具有更好的鲁棒性.