基于语义角色标注的文本水印算法

为保护数字文本的知识产权,提出一种利用语义角色嵌入水印信息的文本水印算法。采用Unicode编码和Huffman编码对水印进行预处理形成特定形式的水印信息串,借助自然语言处理技术标注文本中的语义角色,将水印信息映射为语义角色的位置,实现水印的嵌入与提取。算法对文本的格式和内容不做任何修改,具有很强的隐蔽性和鲁棒性,能有效抵抗常见的格式变换和攻击,同时能提供较大的水印容量,与其它文本水印算法相比具有一定的优越性。     

基于Huffman编码的双重脆弱水印算法

提出一种基于Huffman编码的双重脆弱水印算法.该算法用Huffman编码来压缩分块图像的第一重脆弱水印,在剩余的位中嵌入另一重脆弱水印.实验结果表明,该算法可以检测出任意像素值的改动、图像大小的改变,并且可以检测出拼贴攻击和基于Hash碰撞的替换攻击.该方法简单、有效、实用、而且更安全.     

基于BCH编码的局部化标注水印算法

本文提出一种基于BCH编码和小波变换的局部化标注数字水印算法.本算法为公开数字水印算法,提取水印时不需要原图的任何信息.算法利用图像中稳定的特征点标示水印嵌入的位置,在每个特征点对应的局部区域中,独立嵌入预先用BCH容错编码的标注信息(字符串).当我们只得到部分图像时仍能通过这些特征点来定位并提取水印,读出嵌入的字符串.实验表明,算法对裁剪有很强的抵抗能力,同时对压缩、噪声等也有必要的鲁棒性.此水印算法在不要求准确提取所嵌入的字符信息时,还可以作为鲁棒水印使用;在能保证数据无失真时,则可以嵌入大量标注信息.     

运动矢量聚类的视频水印方法

基于运动矢量视频水印算法,结合人的视觉特性（HVS）,根据运动矢量值及运动矢量块区域聚类的特征,利用FCM算法实现运动矢量的分类,以运动矢量块为单位,将水印信息嵌入到运动矢量上。运动矢量不需要完全解码和再编码过程,所提出的水印算法简单、有效,从而实现了水印盲检。与嵌入水印前的原视频图像相比,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小,对帧删除、帧插入和噪声等攻击方式具有极强的鲁棒性。     

基于SIFT的DCT域抗几何攻击水印算法

针对几何攻击的特点,提出一种基于SIFT变换的鲁棒水印算法.嵌入过程中,在图像的兴趣区域寻找合适的关键点,利用交流系数关系在DCT域重复嵌入水印.提取过程充分利用SIFT关键点对旋转、尺度缩放等的不变性,对隐秘图像进行校正,找出水印嵌入位置,并提取水印,与原始水印进行相似度判定.实验结果表明,基于SIFT变换的水印算法对常见几何攻击有较强的鲁棒性.     

基于证据理论数据融合的双效水印

提出一种新的基于证据理论的数据融合的双效水印算法.首先应用水印公式构造特殊的水印嵌入后条件,根据嵌入系数之间的定性分析提取鲁棒水印;利用嵌入系数之间的定量分析能提取脆弱水印,并能准确定位篡改的区域.其次在嵌入过程中还使用纠错码对水印信息进行调和,把水印重复嵌入到图像信息的不同位置,以便利用纠错码的辅助信息来估计出提取的...     

彩色数字水印技术的研究

提出一种基于小波变换的彩色图像水印算法。通过对彩色水印进行分解、置乱、压缩等预处理过程来提高水印的透明性及鲁棒性;通过采用多通道、分区域及控制嵌入强度等方法来提高水印的鲁棒性及容量。采用Matlab对水印的嵌入及提取过程进行仿真,并对嵌入水印后的图像进行剪切、压缩、加噪等攻击测试。仿真结果表明该算法透明性好,具有较强的抗攻击能力。     

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.     

一种基于非对称水印的图像认证改进算法研究

提出一种基于非对称水印的图像认证改进算法,算法中将经过BCH编码和混沌序列调制的认证信息作为水印,利用所有者私钥嵌入图像DCT域,嵌入过程根据DCT块的可视噪声阈值(JND)控制,用户可以利用公钥从水印图像中提取认证信息,但无法从公钥中获取任何私钥信息,从而无法破坏或删除水印.实验结果表明:改进算法中水印图像的PSNR值相比原算法增大4.4dB,并且对常见的基于图像处理的攻击,鲁棒性大大提高.     

基于熵编码的JPEG压缩域脆弱图像水印算法

为了解决JPEG图像水印算法在嵌入容量、不可感知性、实时性和窜改定位的问题,提出了一种基于熵编码的JPEG压缩域脆弱图像水印算法。首先选择JPEG熵编码阶段进行水印嵌入,这样就可避免正向和逆向的DCT和量化运算,保证算法在嵌入阶段对图像的改变量较小且具有较好的实时性;接着根据熵编码过程中某些比特不会参与哈夫曼编码这一原则,在其中选择符合条件的系数嵌入水印,将水印信息嵌入到这些系数的最低有效位中,以规避修改哈夫曼编码系数后带来的编码误差,进一步加强了算法的透明性。实验表明,该算法不仅具有较大的嵌入容量和很好的不可感知性,而且脆弱性较高且能够对恶意窜改进行准确定位。