基于DC和AC分量的二维数字水印算法

提出一种新的二维数字水印算法,该算法先把原始图像分块DCT,再对水印图像分块DCT,取每一图像块的直流系数和前12个DCT低频交流系数,分别构成水印信号的直流分量和交流分量。利用能量比确定各个子块的直流拉伸因子和交流拉伸因子。水印信号的直、交流分量以不同的能量分别嵌入到原始图像块DCT域的DC分量和AC分量中。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性和稳健性。     

DCT域水印嵌入新策略和算法

本文提出一种新的水印嵌入策略，将水印信号嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。基于该策略提出了一个自适应图像水印算法。该算法先把原始图像和水印图像分别进行分块DCT，然后将水印信号的AC分量和DC分量以不同的能量分别嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。实验结果表明，该算法具有良好的鲁棒性。     

基于信噪比的自适应图像水印算法

提出了一个基于信噪比SNR的完全自适应水印算法,该算法先把原始图像分块DCT,利用信噪比SNR确定各个子块的拉伸因子α,最后水印分量以不同的能量被嵌入到各个子块的DCT低频系数中,实验结果表明该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于纹理复杂度因子的自适应图像水印算法

对于一个有效的水印算法,要折中考虑到不可见性和鲁棒性这两个互相矛盾的因素。这实质上是一个如何确定水印的嵌入能量问题。现有算法一般都依赖实验来确定。本文提出了一个基于纹理复杂度因子的自适应图像水印算法。该算法首先将原始图像分割为互不覆盖的子块,对各个子块进行DCT变换(离散余弦变换)。然后计算纹理复杂度因子,逐块确定拉伸因子α。最后水印信号以不同的能量嵌入到各个子块的三个DCT低频交流系数中。 (1)水印嵌入。①原始图像分块DCT:首先将原始图像f(x,y)分割为互不覆盖的8     

一种基于DCT的彩色图像双水印算法

提出了一种用于版权保护和完整性认证的彩色图像双水印算法。基于YCbCr颜色空间,将原始图像各个分量进行分块,在各分量图像子块DCT域中直流系数上嵌入鲁棒水印以标示版权;在亮度分量的中频系数上嵌入抗JPEG压缩的半脆弱水印以进行篡改检测和篡改定位。仿真实验表明该算法能够很好地标示版权和检测篡改。     

一种DCT变换域的鲁棒数字水印

提出一种以二值图像为水印的离散余弦变换(DCT)域数字水印算法,对水印图像进行Arnold置乱,用置乱次数作为提取时的密钥,将置乱后的水印图像和载体图像分别进行分块DCT。为了使嵌入的水印具有较强的鲁棒性,把水印的每个子块同时嵌入到多个载体图像的子块中,按照奇数块和偶数块分别将水印嵌入到直流分量和交流分量的中频系数中,实现水印的完全嵌入。实验结果证明,该算法具有良好的鲁棒性和不可见性,能够抵抗有损压缩、剪切、随机涂改和白噪声等攻击。     

一种基于分块DCT变换和水印置乱的嵌入算法

本文提出一种以图像为水印的DCT变换的数字水印算法,为实现数字水印的嵌入后原始图像不会出现块效应,首先我们对水印图像进行了置乱,为使分块后每块水印图像能完整的嵌入到原图像每块的直流和低频分量部分,我们对水印和原始图像分别进行了4×4和8×8分块DCT变换,为了增加水印嵌入的鲁棒性,我们把水印的每个子块都同时嵌入到多个原图像的子块中。试验结果证明该算法具有较好的不可见性,鲁棒性和抗攻击性。     

基于DCT域边缘检测的水印算法

针对水印提取时的失真和安全性问题,提出一种基于DCT域边缘检测的数字水印算法.该算法用密钥序列置乱水印图像加密,把载体图像分块,根据边缘检测算子得到原始图像的边缘图像,用两种不同的嵌入方法将水印信息根据不同的嵌入强度嵌入到原始载体图像的DC(直流)分量中.实验结果表明,该算法对缩放、压缩、裁剪等攻击具有良好的鲁棒性和不可见性.     

基于Turbo码的信息隐藏技术

该文提出一种基于Turbo码的自适应水印算法。为了实现自适应嵌入水印,将原始图像分块并利用视觉掩蔽特性对图像块进行分类,根据分类的结果,将不同强度的水印分量嵌入到图像块的DCT低频系数中。实验结果表明,利用该算法实现的水印具有很好的视觉掩蔽效应和鲁棒性。     

基于扩频调制和视觉掩蔽的彩色图像盲水印算法

为了更好地实现彩色图像的版权保护,首先,从理论上说明了应该选择彩色图像绿色分量嵌入水印,然后提出了一种新的适应彩色图像的盲水印算法。该算法先对宿主图像的绿色分量以8×8pixels分块进行DCT变换;然后将二值水印图像用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制;最后为了最大限度地增强水印强度,且不影响透明性,通过引入人眼视觉掩蔽因子,将调制好的水印根据视觉掩蔽因子大小,不同强度地嵌入到DCT变换域的中频子带系数上。该算法是通过比较两个伪随机序列和水印化图像的相关性大小来提取水印,不需要原始图像的参与,为盲水印算法。实验结果证明,该算法能有效抵抗JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等常见攻击,而且在绿色分量中嵌入水印比在红色和蓝色分量中嵌入水印能更好地抵抗JPEG压缩的攻击。