基于神经网络的自适应彩色图像盲水印算法

文中提出的算法是自适应地将水印嵌入，并利用神经网络实现水印的盲提取。首先将二值水印嵌入到YIQ色彩空间的Y分量小波分解的低频系数中，为达到平衡水印图像的鲁棒性和不可见性，嵌入的强度是根据人类视觉特性自适应调整至最佳；利用BP神经网络的学习和自适应的特性和一段已知序列训练神经网络，可实现水印的盲提取；在神经网络的输入信号计算上提出选择邻域窗口为3＊3方形窗口比十字窗口具有更好的实验效果。仿真实验结果表明该算法对常用的图像处理具有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于神经网络的图像盲水印技术

将水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量;利用BP神经网络的自学习、自适应的特性和一段已知序列训练神经网络,根据确定的神经网络模型可实现水印的盲提取;在神经网络的输入信号计算上提出选择邻域窗口为3＊3方形窗口比十字窗口具有更好的实验效果.仿真实验结果表明该算法对常用的图像处理如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等攻击具有较好的鲁棒性和不可见性.     

基于DCT的自适应图像盲水印算法

数字水印技术是多媒体信息安全领域的一个重要的研究课题.提出了一种基于DCT域的盲水印算法,该算法将图像经DCT变换后进行8×8分块,然后将二值水印嵌入到每一个图像分块的中频系数中.在嵌入过程中利用每一块的中频系数的性质,自适应的确定嵌入强度,从而保证了所嵌入的水印对一些常用的图像处理操作具有很强的鲁棒性.实验结果验证了提出方法的有效性.     

基于SVD的彩色图像盲水印算法

为了更好地保护数字产品的版权,本文提出了一种提升小波变换与奇异值分解相结合的彩色图像数字水印算法。提升小波变换运算速度快,能够对任意尺寸图像进行变换;奇异值分解具有几何不变性,并且体现图像的内蕴特性。算法充分利用提升小波变换和奇异值分解的优良特性,选择彩色图像的蓝色通道进行水印嵌入。首先对原始图像进行多级提升小波变换,然后选取中低频子带进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold置乱后分成四个部分嵌入所选子带的部分奇异值矩阵中。在水印提取时不需要原始载体图像,更加有利于实际中的应用。实验表明,该算法具有良好的透明性,而且对大部分常见攻击及几何攻击有很好的鲁棒性。     

一种基于小波变换的灰度水印算法

提出了一种基于小波域的数字水印算法。该算法选用有意义的灰度图像作为水印,采用Arnold变换对水印进行加密处理,后利用位平面分解技术将其转化为一系列的二值信息,然后将其高、低比特位信息利用不同的方式分别嵌入到原始图像经过小波多分辨率分解后的高频子带和低频子带。大量实验结果表明,该算法对剪切、滤波、加噪、JPEG压缩等具有较好的鲁棒性,实现了鲁棒性和不可见性之间的良好折中。     

基于SVD的彩色图像自适应盲水印算法

本文提出了基于SVD(奇异值分解)的自适应彩色图像盲水印算法,利用HVS(人类视觉系统)特性自适应地调整水印嵌入强度,通过SVD变换来进行嵌入,在保持不可见性的前提下提高了鲁棒性.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图像的破坏,减少视觉影响.     

基于自适应量化步长的盲水印算法

提出一种自适应量化步长的盲水印算法,并给出其对称检测方法.该算法充分考虑人类视觉模型,根据图像块纹理复杂度的不同,嵌入不同强度的水印信息.实验结果表明,该算法对多种图像处理有很好的鲁棒性;在受到严重攻击时,通过对称检测能够检测出有效水印.     

基于矩阵Schur分解的彩色图像盲水印算法

针对目前大多数彩色图像数字水印算法中嵌入的水印是二值灰度图像且为提取水印时需要原始宿主图像或原始水印的现状,本文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。该算法分析了矩阵Schur分解的基本特征,通过修改其上三角矩阵对角线上的最大能量元素来嵌入水印,水印提取过程达到盲提取的目的。实验结果表明,该水印方案不但嵌入和提取的速度快,而且具有较好的水印不可见性(峰值信噪比达到40dB以上)和较强的鲁棒性。     

基于小波域的自适应彩色图像盲水印算法

论文提出了一种小波域的自适应彩色图像盲水印算法,水印采用有意义二值图。将0/1水印值嵌入到图像三级小波分解后的细节子带系数中,嵌入方向由高分解层向低分解层进行。嵌入过程根据选定位置点的三个细节子带系数的间隔差异,采取不同的嵌入策略。水印提取不需原图,属于盲水印提取,提取水印亦是二值图,效果直观。作者通过大量的实验发现,算法在彩色图像的绿色空间中嵌入水印,提取效果最佳。     

基于自适应神经网络模糊系统的混沌音频水印盲检测

自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNeuro FuzzyInferenceSystem, ANFIS)是将Sugeno一阶模糊系统以网络的形式来实现而得到的一种多输入单输出的神经网络。它能够很好的模拟出输入输出之间的关系,且收敛速度快,误差小,所需训练样本少,非常有利于水印信号的盲分离。利用ANFIS良好的自适应控制能力提出了一种具有较强鲁棒性的DCT域音频水印盲检测算法,实验证明,该水印检测算法准确性高,时间代价小,具有较强的抗攻击性,很有实用价值。     

一种自适应的彩色图像水印算法

提出了一种新颖的彩色图像水印算法，算法利用DCT系数块之间的相关性将水印嵌入到彩色图像亮度分量Y的DCT系数中，在提取过程中无需使用原始图像和其它参数。它可以根据原始图像的特征自适应地调节水印的嵌入强度，使得盗版者难以估计嵌入的位置。实验表明，本算法较好保持了原始图像的品质，对非几何攻击和有损压缩具有较好的稳健性。     

一种基于提升小波的彩色图像交易水印算法

从数字水印算法与数字媒体交易协议相适配的视角,根据最新的数字图像交易协议的特点及其对数字图像水印算法的基本要求,对现有的一种小波域数字图像水印算法进行了多方面实质性改进研究,提出了一种新的基于提升小波变换的彩色图像交易水印算法。该算法实现了版权标识水印和消费者数字指纹的同时嵌入,因而具有版权认证和盗版追踪的双重功能。仿真实验表明,该算法比原算法在不可感知性等方面具有更好的性能。     

一种基于DFT的DEM自适应数字水印算法

通过对DEM数据进行分块傅里叶变换和频谱分析,结合人类视觉系统和DEM数据特征,自适应地确定水印嵌入位置,将水印信息以加性法则嵌入到傅里叶低频系数的幅值上,然后对DEM数据进行分块傅里叶逆变换,得到含水印信息的DEM数据。实验结果表明,该算法不仅具有很好的透明性,而且对DEM数据的精度影响较小,能够满足一定的应用要求,具有良好的抗噪能力。     

小波用于基于遥感影像特征的自适应二维盲水印算法

文章提出了一个有效的基于遥感影像特征的自适应二维盲水印算法。该算法使用灰度图像作为水印,将水印灰度图像进行Arnold置乱加密和小波压缩后,利用相邻特征平均值和奇偶判决法嵌入遥感影像的二阶小波变换域中所选择的子带上,且水印检测不需要原始遥感影像。攻击测试和实验结果表明,该算法具有较好的透明性,强壮性,以及水印检测结果准确,算法复杂度低等优点,对如JPEG有损压缩、中值滤波、附加噪声、伸缩、裁剪、旋转、几何变换、Stirmark攻击等各种影像处理的攻击都具有较强的鲁棒性;且嵌入水印后基本不会影响遥感影像的边缘检测和分类等一些应用。     

基于小波域的自适应图象盲水印算法

文章提出了一种多尺度小波域的自适应盲水印算法,水印采用有意义二值图。将0/1水印值嵌入到图象三级小波分解后的细节子带系数中,嵌入方向由高分解层向低分解层进行。嵌入过程根据选定位置点的3个细节子带系数的间隔差异,采取不同的嵌入策略。水印提取不需原图,属于盲水印提取,提取水印亦是二值图,效果直观。经攻击实验证明,对图象噪声、剪切和压缩具有一定的鲁棒性,是一种可行的水印算法。     

一个基于纠错码和DCT变换的盲水印算法

提出了一个基于纠错码和DCT变换的图像盲水印算法,该算法利用图像置乱技术和纠错码方法生成水印序列。对不用纠错码、用汉明码和用BCH码的三种水印方案进行了仿真,结果表明利用纠错码的水印方案具有更好的鲁棒性。     

用于图像认证的基于神经网络的水印技术

针对图像的真实性和完整性认证，提出一种基于神经网络的脆弱水印技术。首先，随机选取一些像素及它们的邻域；然后，用神经网络建立这些像素点与它们邻域中的其它像素点之间的关系模型，最后，通过调整被选像素点与模型输出值之间的大小关系来嵌入水印图案的位信息。根据提取的水印图案，可以判断被检测的图像是否真实以及被篡改的位置。实验结果表明，该技术在保持较高图像质量的前提下，具有安全性能好，对篡改敏感性强以及能够准确定位篡改的位置等优点。     

基于FRFT及HVS的自适应数字水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性和安全性,利用人眼对彩色图像视敏度特性的分析,提出了一种基于FRFT及HVS的自适应彩色数字水印算法。利用谱度量构造纹理掩蔽因子,并将它与图像的亮度及边缘掩蔽因子结合,构造彩色图像自适应掩蔽因子,将其作为嵌入强度,通过改变载体图像的FRFT中频系数进行水印嵌入。实验结果表明,该算法具有自适应能力强、隐蔽性好、安全性高等特点。