一种新的自适应数字水印算法

为了提高数字水印抗击各种图像攻击的性能和保持图像的稳健性和不可见性,提出了一种基于离散小波变换(DWT),SVD(singular value decomposition)奇异值分解水印图像和原始载体图像的离散余弦变换(DCT)的自适应水印嵌入算法,主要是将水印图像的两次小波变换后的低频分量潜入到原始图像分块经过SVD分解的S分量矩阵中,同时根据图像的JPEG压缩比的不同计算各个图像块的水印调节因子。实验证明该算法在抗击JPEG压缩、中值滤波、加噪等均具有很好的鲁棒性,嵌入后的图像的PSNR达到38,具有良好的视觉掩蔽性     

一种基于彩色图像的双重水印算法

针对传统水印算法功能单一,抗几何攻击能力较弱的问题,提出了一种基于离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)、离散余弦变换(DCT)和HSV空间模型的彩色图像双重水印算法.该算法基本思想是在彩色载体图像中先后嵌入可见水印和不可见水印.根据HSV 空间模型和DCT变换实现二值可见水印自适应嵌入,用来标识版权;通过DWT和SVD变换实现不可见彩色水印的嵌入,用于加强版权保护,利用Zernike矩进行旋转校正.实验结果表明,该算法在保证图像质量的前提下,可见水印具有较好的视觉可见性,不可见水印的抗几何攻击能力得到了提升.双重水印相互作用,功能互补提高了水印的版权保护功能.     

基于图变换和DWT-SVD的鲁棒图像水印算法北大核心CSCD

针对图像水印算法在攻击强度较大时鲁棒性差的问题,提出了一种基于图变换(graph-based transform,GBT)、离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的鲁棒图像水印算法。首先对载体图像进行不重叠分块处理,挑选出像素方差值较高的子块进行DWT得到其低频系数矩阵,然后对低频系数矩阵依次进行GBT和SVD得到奇异值矩阵,最后将水印信息嵌入到奇异值矩阵的最大奇异值中。实验结果表明,Pirate图像结构相似度(structural similarity,SSIM)达到0.97以上时,本文算法能有效抵抗噪声、滤波、JPEG压缩、剪切和交换行列等攻击,归一化互相关系数(normalization coefficient,NC)值均在0.9以上。     

一种基于DWT_SVD的抗几何攻击彩色图像水印算法

针对传统离散小波变换(DWT)水印算法不能较好地抵抗几何攻击的缺点,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)相结合的彩色图像水印新算法。首先对原始彩色载体图像进行RGB三基色分解,然后进行离散小波变换,再选取四个子块的四分之一重构成新子块,并进行二次离散小波变换,最后对其低频部分进行奇异值分解嵌入水印信息,得到嵌入水印的彩色图像。实验结果表明,该算法能够较好地抵抗诸如高斯噪声、椒盐噪声、压缩等常规攻击,并对大角度旋转、任意角度旋转、剪切加旋转等几何攻击也表现出了较强的鲁棒性,其总体性能明显优于传统的DWT水印算法。     

基于图像置乱和ICA-DWT的数字图像水印算法

提出了一种基于图像置乱和ICA-DWT的数字图像水印算法。该算法首先对原始图像进行三级离散小波变换(DWT),把分解所得到的低频子图进行奇异值分解(SVD),然后用独立分量分析(ICA)方法嵌入经过Arnold置乱的水印。实验结果表明,该算法对经处理、压缩和一些几何变换后的图像有较好的稳健性,同时还可以达到水印的不可见性。     

一种基于DWT-DCT-SVD的鲁棒性音频水印算法

针对在基于DWT-DCT进行数字音频水印嵌入,在已嵌入水印的音频受到噪声干扰、低通滤波、重采样等常见的攻击时,其鲁棒性差以及安全性弱的情况.提出了一种新的的盲水印嵌入算法.该算法对原始音频信号完成分帧预处理后,对每帧信号应用离散小波变换(DWT),选取三级低频分量进行离散余弦变换(DCT),先把得到的一维信号平均分解为两个片段,然后进行奇异值分解(SVD),根据奇异值的特性将水印信息嵌入到奇异矩阵.在水印图像的预处理上,采用了以Arnold变换为基础,将水印图像降维,方便水印信息的嵌入.并且通过添加密匙来提升数字音频水印的安全性.使用5个不同种类的音乐类型,进行仿真实验.实验结果表明:其误码率(BER)在0.0896以下,相关系数(NC)在0.9708以上.本算法对噪声干扰、低通滤波、重采样、重量化、剪切、压缩等常见的攻击方法具有良好的鲁棒性.     

基于SIFT和Radon变换的盲水印算法

针对当前数字水印算法水印的嵌入区域固定而易遭破坏且抵抗旋转攻击能力弱的问题,提出一种基于Radon变换和SIFT特征提取的盲水印算法。采用SIFT算法对图像进行特征提取,结合RANSAC算法筛选出稳定特征点,根据特征点选取合适大小的水印嵌入区域,经过DWT和SVD分解将水印信息嵌入在选定区域内,利用Radon变换对图像进行旋转校正。实验结果表明,水印信息可以有效提取,并且得到的水印NC值都在0.96之上,说明该算法可以有效地抵抗旋转攻击,提高了水印安全性。     

一种基于小波变换与奇异分解的图像水印算法

提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的数字水印算法。该算法将原始图像的小波子图进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold变换以及扰乱加密,再进行分块离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT),将变换后的系数分类嵌入到相应的奇异值中。实验仿真表明,这种方法能抗大多数图像处理攻击,具有良好的鲁棒性。     

彩色图像DWT变换下的块SVD零水印

为了提高水印技术的鲁棒性,提出了彩色图像离散小波变换(DWT)下的块奇异值分解(SVD)的零水印.首先对原始载体图像进行离散小波变换,然后选择低频子带进行分块,且对每一块进行奇异值分解,水印则由分解得到的最大前m个奇异值产生.实验结果表明,算法对各种攻击有较强的鲁棒性.     

基于DWT SVD域的彩色图像水印算法

针对数字产品的版权保护问题,提出了一种结合整数小波变换（DWT）和矩阵奇异值分解（SVD）的彩色图像非盲水印算法。该算法首先对待处理图像的蓝色分量进行整数小波分解,再将得到的低频子带的小波系数矩阵进行奇异值分解,然后对水印灰度图像进行奇异值分解,水印图像的奇异值被嵌入到由源图像小波系数分解得到的奇异值中。经过奇异值分解逆变换及整数小波逆变换得到含水印图像。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。     

基于奇异值分解的小波域水印算法

结合奇异值分解（SVD）和离散小渡变换（DWT）的特点,提出一种基于SVD的小波域数字图像水印算法。该算法将二值水印图像经过取反置乱后嵌入到原始图像小波中频子带的奇异值中,具有较高的抗攻击能力。仿真实验证明,该算法不仅具有良好的透明性,而且对常见攻击,如：叠加噪声、JPEG压缩、滤波及几何攻击具有较好的鲁棒性。     

基于新闻文本图像的鲁棒水印算法

在新闻文本图像中,现有的水印算法没有将表达文本部分的区域与其他背景区域进行区分,并且对二值水印图像嵌入时只在单通道嵌入导致鲁棒性不高。针对以上问题,提出基于新闻文本图像的鲁棒水印算法。首先将新闻文本图像进行大津阈值分割（OSTU）,将文本与背景区域区分开,选择文本区域进行嵌入加深对重要信息的版权保护;接着将文本图像Cr和Cb通道的文本区域进行离散小波变换（DWT）后,利用主成分分析（PCA）进行能量集中并计算各主成分贡献率,通过比较贡献率来选择嵌入的主成分;最后对主成分及水印图像进行奇异值分解（SVD）完成水印嵌入。经过实验表明,嵌入水印图像在面对滤波等大多数常规攻击的NC值都在0.99以上,表明该算法有较强的鲁棒性,同时该算法在嵌入水印后图像的PSNR均值为45.66 dB,保证了不可感知性。     

一种改进的鲁棒性水印算法

为增强嵌入水印方法的抵抗攻击能力,以及进一步提高数字图像水印的安全性,提出了一种基于DWT(离散小波变换)、DCT(离散余弦变换)和SVD(矩阵奇异值分解)的改进的水印算法。该算法首先对载体图像进行偏低频的3次DWT变换得到一个低频子图与三个高频子图,同时对加密置乱后的水印图像进行1次小波分解得到一个低频子图与高频子图;然后再对8个子图进行DCT变换,对DCT变换后的子图再进行互不重叠的大小为8×8的分块,分别对各个分块进行SVD(奇异值分解)变换,最后把水印的各个分块根据嵌入准则分别嵌入到相应子图的分块中。实验表明,该算法能够更好地抵抗JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、剪切等常见的攻击。     

基于奇异值分解的灰度水印算法

提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度水印算法.首先在嵌入前对水印做Arnold置乱处理,然后对置乱后的水印图像及其原图像进行离散小波变换分解,同时保留小波分解后水印的高频系数,并在水印检测过程中作为密钥使用.最后对原图像小波变换后的中低频系数进行奇异值分解(SVD),并把相应的水印嵌入其中.实验结果表明,上述算法能够经受住剪切、噪声、滤波、压缩等处理,具有很强的鲁棒性.     

基于SVD分解的小波数字水印算法的研究

提出了一种基于SVD分解与小波分解的小波隐形水印算法.通过奇异值分解实现盲提取,把水印图像嵌入小波分解的中频子带,最后运用归一化互相关函数(NC)和峰值信噪比(PSNR)进行定量分析,验证该算法有很好的不可见性与鲁棒性.     

一种DCT域中基于SVD分解的数字水印技术

数字水印(Digital Watermarking)是进行知识产权保护和认证的一种有效方法.在DCT域中基于SVD分解的数字图像水印嵌入-提取算法,通过在原始图像DCT变换的左上角系数嵌入水印信号的主分量信息,保留了原始图像的中低频信息,获得好的水印嵌入不可感知性;同时,该算法对于常见的图像攻击具有强的鲁棒性,很好地实现了数字信息的版权保护.计算机仿真结果表明所提出的算法是有效可行的.     

基于四重奇异值分解的小波包数字图像水印算法

结合奇异值分解和小波包分解的特点,提出了一种基于四重奇异值分解的小波包数字图像水印算法.该算法先对载体图像进行分块,然后对每块二级小波包分解后的频带四重使用奇异值分解和再次分块的方法构造矩阵,将SVD后提取的奇异值重新分配和组合,最后将灰度水印图像有效地嵌入到多次组合后的矩阵中.这不仅能增加嵌入的信息量,而且极大地提高了水印的安全性,实现了水印的透明性和鲁棒性之间的最佳平衡.     

一种基于数字版权保护的数字盲水印算法研究

文章针对各种数字多媒体版权容易被窃取修改盗用,提出一种改进的基于SVD和DWT变换多子带嵌入的数字盲水印算法。新算法首先对原始载体图像进行分块,运用SVD分解出奇异值和奇异值向量,然后运用DWT变换分成4个子带,将置乱后的水印运用特殊算法嵌入到除了低频子带外的其他3个子带中,最后直接运用阈值的方法将水印提取出来。实验结果表明,与传统的DWT水印算法相比,新算法具有良好的不可见性和鲁棒性,不仅能抵抗裁剪,旋转等几何攻击,而且能有效抵抗噪声、图像灰度值变化等攻击。     

基于奇异值分解的多小波域灰度图像水印算法

提出了一种基于奇异值分解(SVD)和离散多小波变换(DMWT)的灰度级图像水印算法.该算法先用Arnold变换对灰度级水印进行置乱,再将置乱后的水印分块地嵌入到图像3层多小波变换后的不同中频区域中,嵌入强度由水印块和中频区域的性质共同决定.仿真结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声、滤波、剪切、放缩和旋转等攻击均具有较好的稳健性.     

基于双重水印加密和SVD的视频水印方案

针对视频水印的安全性,提出了一种基于双重水印加密和SVD的视频水印方案。该方法首先将水印图像经Arnold置乱,对置乱后的水印通过Chebyshev混沌映射进行加密,保障水印的安全性;然后,对视频关键帧进行三级小波分解,利用SVD对几何失真的不变性,将水印3次嵌入到LL3、HL3和LH3中。实验表明该方案对高斯噪声、MPEG压缩、剪切等具有较高的鲁棒性。