基于离散小波变换的差分能量水印技术

经典差分能量水印是基于离散余弦变换(DCT)的水印技术,为了使该水印在离散小波变换(DWT)域实现,提出一种基于DWT域的差分能量水印技术。首先通过选取DWT子带系数构成类似于DCT块的DWT块,由于差分能量水印方法在嵌入水印时建立局部能量差,检测时根据这能量差检测水印。其次,为了阻止局部能量差的消失,在保证视觉质量不受影响的情况下,适当地增加一个子区的能量,能有效降低加水印图像经过JPEG压缩后的水印检测比特差错率。对量化因子对图像质量的影响进行一些分析,并与文献方法的抗压缩攻击的鲁棒性进行比较。实验结果表明该方法是有效的。     

基于神经网络的复合变换域视频水印算法研究

针对目前视频水印算法存在的鲁棒性较差,可靠性较低等问题,提出了一种结合神经网络将二值水印嵌入到经过离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)后的宿主视频中的新方法;为使算法具有更好的不可见性、鲁棒性和实用性,利用三层RBF神经网络训练出水印嵌入强度,在视频中自适应嵌入水印;该方法是对宿主视频进行DWT处理,再对逼近子图LL进行DCT处理,通过修改DCT系数嵌入水印信息;在嵌入之前对二值水印进行了Arnold变换来加密;通过实验结果中PSNR与NC的值表明,算法具有很强的抗攻击和承受帧删除、帧平均等操作的能力,不可感知性好,鲁棒性明显优于一般的嵌入算法。     

基于MPEG-2的视频水印算法

提出一种基于MPEG-2的视频水印方案,利用分组调制技术,将影视作品的版权信息嵌入到低频DCT系数中,以此来保护版权。实验结果表明,该算法生成的视频质量较高,同时算法在抵抗旋转、剪切、缩放、投影攻击方面具有较强的鲁棒性。     

基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法

设计了一种基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将视频序列进行分帧,提取亮度分量作二维8×8DCT变换,将水印嵌入到DCT分块的低频系数中。水印的提取不需要原始视频信号和原始水印,实现了水印的盲检测。实验结果表明,水印的不可感知性很好,在抵抗椒盐噪声、高斯噪声、帧删除、帧剪切及高斯低通滤波等多种攻击时具有良好的鲁棒性。     

基于分块DCT的自适应视频水印算法

在以往的离散余弦变换(DCT)水印嵌入算法中,选择直流系数嵌入能增加稳定性,但也会导致水印的不可见性较差。本文在DCT直流系数嵌入法的基础上进行改进,结合人类视觉系统模型(HVS),优先选择纹理强度大的DCT分块并自适应控制嵌入强度,能较好兼顾稳定性和不可见性。改进后的算法与改进前算法相比,数字水印的安全性、鲁棒性、嵌入量、不可见性、稳定性等各方面都有较大提高。     

基于H.264的视频水印技术

针对H.264/AVC编码标准的新特性,提出一种基于H.264低比特率视频流的视频内容认证和版权保护方案。在H.264视频编码时,在传统差分能量水印（DEW）算法基础上,通过在水印嵌入过程中引入能量分布公式,改进了传统的差分能量水印算法,增加了嵌入的有效性和水印的稳健性;视频解码阶段提取水印,不需要原视频作参考,为盲检测。实验结果表明该方案具有较小的码率变化和视频失真,证明了该算法的有效性。     

一种改进的面向MPEG的区域DCT数字水印方法

研究了一种改进的基于DCT的MPEG视频水印技术,利用MPEG标准的压缩方法及视频流的特点,主要讨论了基于帧内编码的水印嵌入方法,并详细给出了有关算法设计实现的过程及仿真结果。实验证明本方法嵌入的水印不仅能够很好的在MPEG压缩中生存,同时能够防御多种干扰和攻击,具有相当高的稳定性和鲁棒性。     

基于偏斜度的视频水印算法

提出一种基于偏斜度的视频水印新算法。偏斜度是一个能表征图像是否对称分布的特征量。选择偏斜度很小的视频帧,对亮度空间分块后实施离散余弦变换,在中频系数中嵌入水印。实验证明,该算法对有损压缩有较强的健壮性,较好的透明性,能经受添加噪声、剪切、视频格式转换等常见视频信号处理及攻击。     

一种基于位纠错的MPEG-4视频盲水印算法

提出一种MPEG-4盲视频水印算法：二值水印图像经Arnold变换扩频并与伪随机序列调制后得到的水印信息相同地嵌入到每一视频帧Y分量的DCT低中颊系数中,通过水印住来调整这些系数的大小,然后根据它们对嵌入强度的余数范围来提取水印位,该算法简单易实现。实验结果表明：本算法具有很好的不可见性,并对JPEG压缩、涂改、椒盐噪声和剪切等攻击都有很好的鲁棒性。     

结合SIFT校正的视频对象鲁棒水印

提出一种结合尺度不变特征变换(SIFT)特征点校正和时空域视频对象分割的视频对象水印算法。该算法采用时域和空域结合的方法分割出视频对象,将水印嵌入在视频对象的离散余弦变换域中。在嵌入前提取并注册视频对象的SIFT特征点,在水印检测时,通过与注册机构中特征点集的匹配和计算对视频对象进行几何校正,提取出水印信息。实验结果表明,该算法能够较好地保护视频对象,对几何攻击和常见信号处理攻击具有鲁棒性。     

基于HVS的自适应鲁棒视频水印算法

视频水印与静止图像比较,包含有运动部分,具有变化的特性。根据人眼对快速运动的物体敏感度会下降的特点及DCT域视觉掩蔽模型,提出一种自适应的鲁棒视频水印算法。算法首先通过比较I帧与相邻帧的同一区域的DCT直流系数,得到一个快速运动图像块集,然后在该图像块集中根据视觉掩蔽模型计算图像块的DCT中频系数,选择区域自适应嵌入水印。仿真实验表明,该水印算法不仅能很好地抵抗MPEG压缩,而且能较好地协调不可见性和鲁棒性,并能抵抗一定的几何攻击。     

一种基于DCT域特征块的抗几何攻击的视频水印

针对现有大部分抗几何攻击的水印技术不具有实时嵌入的特性,提出了一种新颖的基于DCT域特征块的抗几何攻击的视频水印方案。该算法在DCT域中通过选取一定的特征块作为水印嵌入点,再利用由特征块计算得到的同步块来在水印检测前进行几何校准,即在检测端首先定位特征块,再由此计算得到同步块,并对同步块采用邻域搜索方法精确估计视频帧的几何失真。视频帧校准后,系统再次通过提取特征块来进行水印检测。实验表明,该水印方案能够有效地抵抗旋转、平移、缩放等基本几何攻击,并具有较好的实时性和安全性。     

一种基于特征的抗剪裁盲水印算法

为了提高水印抗剪裁攻击的鲁棒性,提出了一种基于特征的方法,用来辅助决定水印的嵌入和提取的位置,并根据人类视觉的掩蔽特性,在较复杂的块增加嵌入量,而在DCT域的中低频带嵌入二值图像水印,并通过标志位的嵌入来辅助水印的提取,该算法除了对JPEG、模糊等图像操作具有很好的抵抗能力外,同时对裁剪也具有很好的鲁棒性。目前在许多水印嵌入算法中,当对剪切图像进行水印提取时,图像的大小和像素相对坐标均未发生改变;而本文对剪裁后的图像所进行的水印提取则是在图像的大小和像素的相对坐标均是未知的情况下进行的。实验结果证明,该算法是一种行之有效的盲水印算法。     

一种基于DCT域鲁棒水印的设计

随着数字产品的广泛应用且存在有巨大的商业价值,其内容的安全性已成为备注关注的课题。数字水印技术是为了保护数字内容的版权而产生的,它通过一定的算法将一些标志性信息直接嵌到数字产品内容中作为数字产品拥有权的依据。水印嵌入算法较多,该文设计一种常见的基于DCT域的鲁棒性水印。通过实验结果表明,DCT域嵌入的水印具有较好的隐藏性和较强的鲁棒性。     

视频图像高压缩比编码算法研究

提出了一种基于DCT变换的矢量自适应分类的全局矢量量化编码算法。为降低码矢的维数和计算复杂度，提高搜索速度和压缩比，将变换的DCT矢量自适应分类为平滑类、边缘类和纹理类，根据矢量的类别构造不同长度的变换矢量和根据矢量的类别分别采用改进的全局矢量量化算法进行相应的码书设计。为提高光照变化时相邻帧间矢量运动补偿的匹配率，在矢量构造中将DC系数单独进行编码。实验结果表明：该算法在信噪比和压缩比方面具有良好的视频压缩性能，比较适合于智能视频监控系统以及水下视频等光照随时间有较大变化的场合。     

一种基于MPEG-4的帧间差分能量视频水印算法

针对视频水印的盲检测特性和对时间轴上帧操作的鲁棒性,论文提出了一种基于相邻帧间相关性的视频水印算法,即在预测帧的编码过程中,根据编码器的运动估计和补偿模块提供的运动向量和宏块的编码模式,在残差中嵌入水印数据。在该算法中,用能量替换函数保证嵌入数据不影响视频质量,用重同步策略来保证水印提取时的鲁棒性,并且在水印提取的过程中不需要任何附加信息,是一种盲检测算法。水印的嵌入和提取是在视频的编、解码过程中直接利用编码器提供的信息进行的,因此该算法具有计算复杂性低的特点。实验证明这种方法能够抵抗重编码操作,并且对于帧删除、帧插入和帧置换等攻击也有一定的鲁棒性,而且由于该算法是在预测帧的残差中进行,水印的隐藏效果比较好,生成码流的信噪比也较高。     

DCT域自适应彩色图像二维数字水印算法研究

以离散余弦变换(DCT)、静态图像压缩编码、人眼视觉特性(HVS)为基础,提出一种将灰度图像(即二维数字水印)嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：(1)应用静态图像压缩编码技术实现了以二维数字水印作为水印信号的数字水印算法;(2)充分利用HVS实现了二维数字水印的自适应嵌入,增强了算法的透明性和鲁棒性;(3)能够依据原始彩色载体图像内容实现数字水印嵌入深度的智能调节．实验结果表明：文中算法不仅具有较好的透明性,而且对如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性。     

一种基于人工神经网络的音频水印算法

本文提出了一种新的基于人工神经网络的音频水印算法。该算法利用人工神经网络来智能地估计原宿主信号的水印强度因子,并以这些强度因子的值作为确定水印嵌入强度的依据,以此种方式嵌入水印后的信号其能量频谱能够总是保持在宿主信号的最小听觉掩蔽门限之下。实验结果表明,在音频作品里面以这样的方式加入水印,不但能够保持相当好的透明性,而且对诸如加噪、重采样、重新量化等攻击表现出较好的稳健性。     

基于码分多址的视频水印

应用通信领域的码分多址技术对视频水印方案进行一次探讨,将待嵌入的水印信息使用循环码编码以后,使用码分多址技术对视频每一帧中Blue分量进行水印嵌入操作。通过相关检测提取水印,不需要原始视频文件,嵌入和提取算法简单易懂。通过仿真实验,使用该方法嵌入水印信息不影响视频流的完整性和一致性,人的感官系统不能分辨出嵌入水印以后的视频和原始视频之间的区别。该水印系统可以应用在视频版权保护和监视特定视频是否播放的场合。