基于双重数字水印的多媒体课件 版权申明与保护方法研究

提出了基于屏幕流彩色图像空间域和DCT频域的双重数字水印自适应嵌入算法。该算法在屏幕流彩色图像的空间域自适应地嵌入可见水印,并将二值不可见水印图像采用混沌序列加密,自适应地嵌入到屏幕流彩色图像的DCT域,形成含有双重数字水印的屏幕流彩色图像。系统测试结果表明,采用该算法嵌入的可见水印比较脆弱,适合多媒体课件的版权申明;嵌入的不可见水印具有较强的鲁棒性,可用于多媒体课件的版权保护。     

一种彩色图像自适应数字水印算法

提出一种彩色图像自适应数字水印算法,该算法根据红绿蓝三色分量的比例调整要嵌入到三分量中的水印强度。实验表明,该算法在水印嵌入总量不变时,可减弱嵌入水印后对原始信号的破坏,减少视觉影响。     

一种新颖的双声道数字音频无源水印算法

提出了一种新颖的双声道数字音频无源水印算法。本算法先对需要嵌入的灰度水印图片做置乱加密处理,同时对音频左右声道分别进行三级小波分析,在三级小波低频系数中自适应地寻找左右声道的差异点作为嵌入位置。并能自适应地以水印图像大小为选择基准,将低频系数差异点进行分段。最后,根据基准值和差异参数将水印嵌入到低频系数中。实验结果表明该算法简单易行,嵌入水印后的音频几乎不能被感知改变,安全性和隐蔽性高,并且提取水印图像时无需原始音频。本方法新颖之处在于:能大幅提高嵌入水印信息量,对于灰度以及彩色图像同样适用;具有很好的隐藏性,嵌入水印后的音频难以感知水印的存在;以水印图像像素为选择基准能自适应地将水印嵌入到音频中。     

基于预测误差差值扩展的彩色图像可擦除水印

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种基于预测误差差值扩展的彩色图像可擦除水印算法。该算法将更小的差值扩展量分散到2个色彩分量中,同时用直方图修改法嵌入辅助信息,嵌入点由不可扩展差值的数量自适地确定。水印信号和嵌入位置由密钥决定,双密钥机制使水印更加安全。实验表明,该方法嵌入的水印不可见性好,在擦除水印后能无损地恢复原始图像。     

基于局部特征自适应滤波的图像水印研究

设计了基于局部特征自适应滤波的图像水印算法.该算法假定已知电子设备的退化参数,利用二值化自动生成数字水印信号,然后利用电子设备获取的图像局部特征的自适应滤波特性,设计了水印信号嵌入算法和水印信号提取算法.最后,对提出算法进行验证.验证结果表明,算法具有较好的不可见性和鲁棒性.     

基于DCT和量化的彩色图像数字水印算法

给出了一种在DCT域中嵌入彩色图像数字水印的算法，首先对水印进行预处理，嵌入时将原始图像红、绿、蓝三个分量分别作DCT变换，选取变换后的低频系数作为嵌入系数，采用量化的方法嵌入水印。算法对于常见的图像攻击，特别是对图像的JPEG压缩具有较好的抵抗性。     

彩色图像的篡改检测及自恢复算法

数字水印是图像认证的有效手段之一.利用小波变换提出一种计算简单的彩色图像水印算法,将一个图像的主要内容嵌入该图像自身之中,用均值量化的方法在亮度信号中嵌入水印,实现篡改检测和定位篡改区域;用多余的色度空间嵌入亮度信号和色度信号,用于恢复被篡改的图像内容.该算法可以获取较高的峰值信噪比,具有很好的鲁棒性.实验结果表明,该算法对删除、替换等恶意图像篡改具有良好的检测、定位和自修复能力.     

基于混沌的织锦图案彩色分量水印嵌入算法

数字水印作为图像版权保护和内容认证已成为多媒体信息安全研究领域的一个热点。利用混沌序列对图像信号加密和解密的方法,给出了基于混沌特性的彩色图像数字水印算法,该算法选择彩色图像的YIQ色彩空间,将原始图像Y分量进行二级离散小波变换(DWT),水印图像进行一维Logistic置乱加密后嵌入到原始图像Y分量的低频子带中,其算法具有水印嵌入信息量大和隐蔽性好的特性。实验结果表明,算法对滤波、剪切和噪声攻击具有较强的鲁棒性。     

基于IPHONE手机图像的数字水印算法

移动通信的发展使手机彩色图像被广泛使用,针对IPHONE平台手机拍摄的彩色图像,提出了基于小波分解、离散余弦变换、奇异值分解的彩色图像水印算法。算法对手机所拍摄的图像进行版权保护,首先将手机所处的GPS位置信息进行编码作为水印信息,然后将该信息嵌入图像的频域系数中,得到嵌入位置信息的彩色图像,最后,在图传输后,接收方可通过检测水印信息知道传输者的GPS位置信息。实验证明该算法是有效的,可在一定程度上抵抗手机特定环境下由传输工具QQ、微博、微信带来的图像压缩和缩放攻击等。     

基于人类视觉系统的自适应水印嵌入算法

为了保证水印算法的良好性能，在许多文献中提出自适应水印技术。但是，大多数算法根据单一参数对图像块进行分类，无法实现最优嵌入。为此，提出了一种新颖的基于DCT变换域的自适应数字水印嵌入算法。该算法首先将原始图像块按照图像块的多个特性参数分成不同的类，在嵌入过程中考虑到人类视觉系统（HVS）的特点，在不同类的块中嵌入不同的水印能量，从而使算法具有自适应能力。仿真实验表明，该算法对常见的一些数字图像处理操作具有较强的鲁棒性，同时能保证含水印图像的质量。     

基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法

针对目前大多数彩色图像数字水印算法中嵌入的水印仍是二值图像或灰度图像,并且水印提取过程只实现了水印图像的提取而不能恢复原始宿主图像的问题,提出了一种将彩色水印嵌入到彩色宿主图像中的盲水印算法。水印提取过程无需原始宿主图像和原始水印图像,仅利用嵌有水印的图像就能同时恢复原始水印图像和原始宿主图像。该算法对彩色水印的R、G、B分量分别进行不同次数的Arnold变换,以达到置乱的目的;然后对彩色宿主图像的R、G、B分量分别进行离散小波变换（DWT：Discrete Wavelet Transform）,取出各自的水平细节系数,最后把置乱后的水印R、G、B分量对应地嵌入到宿主图像的R、G、B水平细节系数中,嵌入方式采用二维离散小波逆变换（IDWT：Inverter Discrete Wavelet Transform）。实验表明,该数字水印算法具有很好的透明性和安全性,同时对诸如涂抹、叠加噪声、剪切、JPEG压缩等常见攻击具有很好的鲁棒性。     

基于图像特征的彩色图像防拷贝水印算法

数字信号处理和计算机网络技术的迅猛发展,使得数字产品的版权保护问题面临极为严峻的挑战。数字水印技术主要是通过在数字产品中隐藏某些数字信息而达到数据的版权保护和内容认证。本文提出一种新的彩色图像防拷贝水印算法,算法选择彩色图像YUV空间,对色度分量进行离散余弦变换与二值化获得唯一描述图像的特征信息,经过混沌加密后嵌入到亮度分量小波变换系数的中频部分,同时,该算法能够实现盲提取。实验结果表明,该算法对噪声攻击、JPEG压缩、滤波和剪切等攻击具有较好的鲁棒性,同时能够有效地抵抗拷贝攻击。     

基于时空二维混沌的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于时空混沌的离散余弦变换域(DCT域)自适应彩色图像水印算法.算法采用时空混沌模型生成混沌序列对二值水印进行置乱加密,同时结合改进的人类视觉模型(HVS)图像块分类方法和彩色图像RGB分量特点确定水印嵌入强度,最后,水印被重复嵌入到彩色图像RGB各个分量DCT中频变换系数中.实验结果表明,该算法对于抵抗各种噪声、滤波和压缩等攻击具有非常好的鲁棒性,在分别遭受压缩比为30%、剪切掉25%的攻击时,仍能提取出相似度为0.914和0.869的水印.     

基于小波变换的彩色图像多分量水印嵌入算法

针对彩色图像水印典型算法的不足,利用彩色图像信息量大的特点,提出了一种基于离散小波变换的彩色图像数字水印算法.该算法选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量和Q分量分别嵌入水印,具有水印嵌入信息量大和隐蔽性好的特点.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、滤波、剪切和噪声攻击等都具有一定的鲁棒性.     

基于二维小波变换的双彩色图像数字水印算法

在一般水印研究的研究上，提出了一种基于离散小波变换（DWT）的双彩色图像水印算法（DCIW），通过不同色彩空间的相互转换，利用二维DWT变换对图像进行多尺度分解，将彩色数字水印图像植入彩色图像中，并通过滤波过程，能将彩色水印图像完整地抽取出来，通过多项实验证明，该算法对剪切、有损压缩、平滑、放缩等操作均具有较强的鲁棒性。     

基于SVD和DCNN的彩色图像多功能零水印算法

为了对彩色图像进行版权保护和篡改定位,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition, SVD)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network, DCNN)的彩色图像多功能零水印算法。将原始RGB彩色图像转换成YCbCr彩色图像,对原始图像的Y、Cb、Cr通道离散小波变换得到的系数矩阵进行奇异值分解,得到DCNN的输入矩阵,从DCNN输出层的输入矩阵中获取原始图像信息矩阵,生成零鲁棒水印图像。从Y通道小波变换得到的低频子带系数矩阵中获取原始图像信息矩阵,生成零半脆弱水印图像。试验结果证明,提出的算法不但有效,而且对强度较大的常见攻击有较好的抵抗能力。     

一种彩色图像处理的水印新算法

提出一种基于色彩空间变换和离散小波变换(DWT)的彩色图像水印算法.算法首先将彩色原始图像和彩色水印图像从RGB模式转换到YIQ模式,然后将彩色水印图像的Y,I,Q分量分别嵌入到彩色原始图像Y,I,Q分量的DWT变换系数中.该算法的特点是方法简洁,嵌入水印信息量大,提取的水印可视效果良好.通过大量实验表明,该算法对常见的攻击具有较强的鲁棒性.     

在电子商务中利用数字水印实现数字图像产品的版权保护与跟踪

提出了一个基于小波变换的数字水印嵌入算法，将YIQ色彩空间的Y分量进行1，2，…，M级小波变换，提取出各级小波变换后近似图像的鲁棒系数构造水印，使构造的水印可包含RGB三个通道的特征信息。并根据小波零树结构的原理，将消费者指定的授权信息嵌入到M级小波变换后HL、LH子带的重要系数中，利用密钥保护与代理中心CA实现版权保护与跟踪，保护版权人与消费者的合法权益。实验证明，所提出的解决方案计算简单，安全性高．检测时不需要原始图像，很容易应用于电子商务中实现数字图像产品的版权保护与跟踪。     

一种自适应暗通道先验去雾算法

基于暗通道先验的图像去雾算法是一种简单有效的图像去雾算法,但该算法在处理较高分辨率的图像时,时间复杂度较高,复原后的图像亮度偏低,且在处理具有大面积白色明亮区域图像时存在色彩失真的问题。针对这些问题,本文提出了改进的自适应暗通道先验去雾算法,新算法引入自适应的指导滤波法代替原算法中的软抠图法,提高算法的计算效率的同时获得最优滤波窗口半径。同时,新算法还通过改进透射率图估计方法,弱化对明亮区域的去雾处理,避免过增强,并调整图像亮度,优化去雾结果。通过合成雾图和真实场景雾图实验验证了新算法的有效性。合成雾图实验中采用全参考评价方式,在清晰的无雾场景上模拟雾的形成,计算加雾前与使用不同算法去雾后图像的绝对差值进行比较。真实场景雾图实验中,采用基于人类视觉感知的CNC(Contrast-naturalness-colorfulness)综合评价体系,计算同一雾图在不同算法去雾后图像的CNC指数。实验结果表明,在相同图像分辨率条件下,本文提出的自适应算法不仅去雾后图像视觉效果更加理想,而且处理时间大为减少。     

基于聚类分析的小波域数字水印算法

所谓数字图像水印是指向数字图像中加入秘密信息如随机序列、标识性图像等,并且在需要的时候能够被正确地提取或检测出来以达到版权保护的目的.该文提出了一种小波域内基于聚类分析嵌入水印的算法.该算法将原始图像分解到小波域,通过聚类将小波系数分成若干类,根据分类的性质选取部分小波系数嵌入水印.提取水印时不需要原始图像,是一种盲水印算法.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、中值滤波、加噪等具有较好的鲁棒性.