一种结合小波域和空域的图像数字水印新算法

提出了一种结合小波域和空域的图像数字水印新算法。依据重要性将原始水印分成两部分,分别嵌入载体图像小波域和空域。并利用混沌系统对水印序列的嵌入位置进行置乱。重要水印嵌入小波域多级分解的低频子图;采用二值量化算法。其余水印嵌入载体空域非LSB的中间比特位;并采用最小化像素改变策略。实验结果证明了该算法在提高水印容量的同时,嵌入水印也具有很好的安全性、隐蔽性和鲁棒性。     

结合多级小波系数加权均值和量化的可公开敏感水印

传统水印通常对水印嵌入后掩体视觉质量较为关注,而对水印嵌入环节的安全性较为忽视,一些算法尽管提供了水印加密环节,但位置固定,导致嵌入水印易受攻击,而基于参数化小波的水印敏感性在实际中难以应用。针对以上问题,提出一种结合多级小波系数加权均值和量化的可公开敏感水印。在该算法中,首先将掩体图像的消息摘要算法5(MD5)值、用户密钥和初始参数与Logistic映射绑定,用于对水印加密和嵌入环节的多级小波系数进行随机选择;然后通过联合图像专家组(JPEG)压缩的各级小波系数绝对变化量的算术平均值来估算小波系数权重,调整小波系数加权均值以嵌入水印;最后通过孤立黑点滤除策略来提高水印提取质量。理论和实验表明,所提方法具有较好的明文敏感性和密钥敏感性,嵌入水印后图像峰值信噪比(PSNR)可达到45 dB,即使公开水印嵌入环节,嵌入的水印也难以篡改和提取,同时依然对图像剪裁、白噪声、JPEG压缩、覆盖和涂鸦等常规图像攻击具有鲁棒性。     

一种相移键控数字图像水印算法

根据相移键控原理．提出了一种不可逆DWT域二相相位键控数字图像水印算法．水印信号为二值图像，用不同相位的正弦信号将水印调制后嵌入到数字图像DWT变换系数中；用提取的同频率正弦信号的相位进行水印提取；该方法嵌入的水印具有非常好的安全性，且水印提取不需要原始未加水印的图像．实验结果表明该方法具有很好的不可见性；对JPEG压缩、图像加噪声和图像滤波等常见的图像处理具有极强的鲁棒性．     

彩色数字图像的脆弱数字水印

针对彩色数字图像局部区域内容保护和认证,研究了彩色数字图像的脆弱数字水印.为了保证水印的安全性,利用三维二值混沌序列对原始二值水印图像进行加密,对提取的加密二值水印图像进行解密.嵌入载体图像的水印和从嵌入水印的图像中提取的水印均是加密水印.将彩色数字图像中被保护区域的三个分量的小波变换域分别嵌入加密水印,以保护其内容的完整性和不可篡改性.采用模运算实现水印的嵌入和盲提取.理论分析和实验结果表明,该脆弱水印算法对彩色数字图像保护区域内的任何篡改,都能够正确地检测和定位.     

基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法

随着因特网的发展,数字水印技术被广泛应用于数字图像、音频、视频等多媒体产品的版权保护。按照水印检测的方式可把数字水印分为盲水印和明文水印。文中提出了一种基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法,首先将水印图像利用Arnold混沌映射进行置乱,对宿主图像进行小波分解,然后通过改变两个小波子带相应系数的大小关系来嵌入水印信息。其中对相应小波系数修改权值的设置,利用了基于小波域的人眼视觉系统的特点。提取水印不需要原始图像。实验表明该算法在抵抗JPEG压缩、剪切和盐椒噪声等攻击有比较好的鲁棒性。     

小波变换域图像水印嵌入对策和算法

稳健性是图像隐形水印最基本的要求之一.嵌入对策、嵌入公式、嵌入强度都影响水印的稳健性.提出了一个基于离散小波变换(DWT)的新的隐形水印嵌入对策.根据小波图像系数的分布特点和对小波系数振幅的定性、定量分析,水印应当首先嵌入小波图像低频系数,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序嵌入高频带.同时指出,水印嵌入到小波图像低频系数和高频系数需要用不同的嵌入公式.应用该嵌入对策,提出了一种把视觉系统掩蔽特性结合到水印编码过程中的自适应水印算法:将小波系数组织成小波块,采用一种新的方法将小波块分类,并根据分类的结果     

基于局部相关匹配的小波变换图像水印方法*

现有局部感兴趣区域的水印嵌入方法在选取感兴趣区域时未考虑水印信号能与载体图像局部相似的特性,本文提出一种基于局部相关匹配的小波变换图像水印方法。该方法利用Arnold变换对水印图像加密,采用相位相关法选取合适的水印嵌入区域,并根据图像纹理的差异在小波的高频和低频系数上分别嵌入水印信息。水印检测时,在嵌入水印的区域提取出多个水印信息,将多个水印信息的加权平均作为检测水印。实验结果表明,该方法嵌入水印的不可见性及抗噪声和压缩的性能较好。     

一种新的基于图块分类的水印算法

提出了一种新的小波域鲁棒性水印算法,算法以图像块矩阵的熵和标准差等特征值为依据,对图像进行了光滑和纹理等4个区域的划分,并在此基础上结合小波域系数特征,自适应地选取最佳水印嵌入位置和嵌入强度,从而在保证算法鲁棒性的同时进一步提高水印的透明性。     

局部化数字水印算法

数字水印是一种嵌入到图象,视频或音频数据中的不可见标志,可以用于多媒体数字的版权保护,认证和标注等,为了提高在频率域嵌入水印抵抗裁剪攻击的能力,提出一种局部化的图象数字水印算法,该算法利用图象中相对稳定的特征点标示水印嵌入的位置,并在与每个特征点对应的局部区域中独立地嵌入水印,这样,当只有部分图象时,仍能通过这些特下点来定位并提取水印,此算法中,水印的嵌入是在局部图象的小波域中进行的,并采用对小波系数进行特殊量化的方法来隐藏水印比特,而水印的提取不需要原始图象参与,实验结果证明,算法对裁剪有很强的抵抗能力,同时对压缩,滤波,噪声,StirMark攻击等也有较好的鲁棒性。     

基于混沌序列的多重数字图像水印算法

采用一维混沌映射，根据不同的混沌初始条件生成多个互不相关的混沌实值序列，进而得到性能良好的多重数字图像水印信号，有效地解决了多重数字图像水印信号的构造问题．同时采用二维混沌映射将各水印信号置乱，随机均匀地叠加在图像小波变换的中低频系数上，各水印信号的嵌入和提取可以互不干扰，解决了多重数字图像水印的嵌入问题．实验结果表明，该算法对各种常见的攻击均具备了一定的抵抗能力，可有效地解决数字图像产品的多著作权问题．     

Audio watermarking scheme based on embedding strategy in low frequency components with a binary image

With the recent development of information technology and computer network, digital format of data has become more and more popular. However, a major problem faced by digital data providers and owners is protecting data from unauthorized copying and distribution. As a solution to the problem, digital watermark technology is now attracting attention as new method of protection against said unauthorized copying and distribution. The aim of the digital audio watermarking is to take prespecified data that carries certain information and hide it within the audio stream such that it is not audible to the human ear (i.e., transparent) but at the same time renders the file more resistant to removal (i.e., robust). In this paper, we propose a new method for embedding digital watermarks into audio signals in low frequency components, which method mitigates these and other related shortcomings. The proposed method uses the wavelet transform constructed by lifting-based wavelet transform (LBWT) in order to provide a fast implementation between watermark embedding and extraction parts. In the first stage of the proposed method, the original audio host signal is converted to a wavelet domain using LBWT. The signal is thus decomposed into low and high frequency components. Approximation coefficients correspond to low frequency components of the signal. Next, the watermark generated by pseudorandom numbers is embedded into wavelet approximation coefficients of the segmented host audio signal depending on the binary value of the binary image. The reason for embedding the watermark in the low frequency components is that these components' energy is greater than that of high frequency components in such a way that the watermark is inaudible; therefore, it should not alter the audible content and should not be easy to remove. The proposed method uses a binary image to decide whether or not the watermark generated by pseudorandom numbers is embedded in the audio host signal. To evaluate the performance of the proposed audio watermarking method, subjective and objective quality tests including bit error rate (BER) and signal-to-noise ratio (SNR) are conducted. The tests' results show that the proposed method yields a high recovery rate after attacks by commonly used audio data manipulations such as low-pass filtering, requantization, resampling and MP3 compression.     

一种基于混沌系统的多功能彩色图像数字水印算法

目前,在某一数字产品中仅仅嵌入一种水印已经不能满足人们的要求,在很多情况下,人们需要的是多重水印或多功能水印。本文基于混沌动力系统良好的随机性和初值敏感性,提出了一种空域和DCT域相结合的针对彩色图像的多功能数字水印算法,该算法在彩色图像的蓝色分量中基于混沌随机密钥和LSB技术重复分块嵌入了一幅半脆弱水印,以实现完整性认证及篡改检测,同时分别在红色分量DCT直流系数(DC)中和绿色分量DCT中频系数中各由混沌密钥控制随机嵌入一幅鲁棒水印,这些水印完成版权认证、附加信息检测等。实验结果表明,该算法较好地实现了多功能水印技术。     

基于小波变换的图像水印嵌入方法

基于小波变换的数字水印技术是当前的一个研究热点。该文提出了将随机序列嵌入到小波图像的低频系数的方法。但从视觉效果的考虑,在小波图像的低频系数嵌入水印会降低图像质量。为克服这个问题,该文将水印嵌入到视觉不敏感的位置,并且根据视觉系统纹理掩蔽特性,将不同强度的水印分量嵌入到不同的小波系数中。实验结果表明水印是不可见的,对JPEG有损压缩、中值滤波、噪声干扰等有较强的鲁棒性。     

基于DCT变换的图象分块数字水印算法

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段,不可察觉性和鲁棒性是图象水印中基本要求,但它们却是一对互相制约的因素.该算法提出了一种新的数字水印嵌入和提取方法,以一幅图象作为水印,信息量大,优于通常把文本,字符作为水印的方法;分块随机嵌入提高了水印嵌入的顽健性;根据图象局部特征确定水印的嵌入强度,使水印的嵌入强度随图象局部特征变化而变化.针对典型攻击的实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性.     

数字水印在电子印章系统中的应用

针对传统印章易伪造的弊端,给出了一种在原始印章图像中嵌入数字水印信息的新方法.该方法首先提取电子文件中的摘要信息,并对其进行数字签名,将签名所得到结果作为水印信息;其次对原始电子印章图像进行分块处理,并对各子块印章图像进行小波分解;再将数字签名后所得到了水印信息序列进行分段处理,并将其嵌入电子印章图像小波分解后的小波系数中.该方法使电子文件实现了防篡改及身份认证等功能.     

基于DWT域的混沌置乱二值图像数字水印新算法

提出了一种基于DWT(Discrete Wavelet Transform)域有意义二值图像数字水印新算法．利用广义猫映射产生的混沌序列对水印序列的嵌入位置进行置乱，增加了嵌入水印的安全性；并利用改正的二值运算方法将水印嵌入到图像深层小波域的低频子图中．水印的检测不需要原始图像．大量仿真结果证明了该算法嵌入的数字水印既具有很好的隐蔽性，又具有很理想的鲁棒性．     

结合纹理复杂度与BEMD的灰度水印图像算法

本文提出并实现了一种结合纹理复杂度和二维经验模态分解(BEMD)的灰度水印图像算法。该算法首先对Arnold变换的水印图像进行BEMD分解,得到不同尺度的内蕴模态函数及余量信息。其次,对宿主图像分块进行纹理复杂度的计算,选择纹理复杂度高的区域作为嵌入位置;为了使水印图像的内蕴模态函数能与宿主图像更好地融合,对宿主图像进行了与水印图像相同筛分条件的BEMD分解。最后,将水印信息重复地嵌入到宿主图像预先选好的位置中,再对嵌入水印信息后的内蕴模态函数及余量重建得到嵌入水印后的图像。水印提取则为水印嵌入的逆过程。通过对不同纹理程度的宿主图像进行实验,得到嵌入水印后图像的峰值信噪比均在40 dB以上,面对8种常见攻击时提取水印的NC值均在0.95以上。与现有算法进行对比,该算法在大比例剪切、噪声攻击、图像滤波和JPEG压缩攻击上表现出色,且结果整体优于对比算法。     

小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。     

基于GHM和FCM的自适应图像水印算法

提出一种基于GHM多小波变换域上的模糊自适应水印算法。利用多小波系数块的能量、重要系数对小波块进行分类,结合图像自身的局部特性,在多小波系数中的两个相关的细节子图像中自适应地嵌入一幅二值水印图像;为了增强水印的鲁棒性,采用冗余嵌入方法;水印的提取不需要原始图像。实验结果证明,该算法对剪切、JPEG压缩、锐化等多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

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。