基于Turbo码的DWT-DCT域鲁棒性视频水印算法

本文提出了一种基于Turbo码的DWT域与离散DCT域相结合的视频水印算法. 在该算法中, 先选取视频序列中的关键帧,并对其亮度分量进行一级DWT变换,再对DWT域的逼近子带进行4?的DCT变换,最后在DCT变换的直流系数中嵌入经过伪随机排序和Turbo码编码置乱后的水印信息. 实验结果表明：该算法不仅具有良好的不可见性,而且对各种常见的攻击都具有较好的鲁棒性.     

基于Turbo码的DWT-DCT域稳健性视频水印算法

提出了一种基于Turbo码的DWT域与离散DCT域相结合的视频水印算法。在该算法中,首先选取视频序列中的关键帧,并对其亮度分量进行一级DWT变换,再对DWT域的逼近子带进行4×4的DCT变换,最后在DCT变换的直流系数中嵌入经过伪随机排序和Turbo码编码置乱后的水印信息。实验结果表明:该算法不仅具有良好的不可见性,而且对各种常见的攻击都具有较好的稳健性。     

DCT域图像水印:嵌入对策和算法

 DCT域的隐形水印应嵌入哪里,水印才足够稳健?尽管许多关于DCT域水印算法的文献赞成水印应放在对视觉效果重要的分量,但DC分量总是被无一例外地排除在外.本文提出了一个DCT域隐形水印的嵌入对策和一个应用该对策的自适应水印算法.基于对图像DCT系数振幅的定量分析,我们指出:DC分量比任何AC分量有更大的感觉容量,从稳健性的角度,DC分量最适合用来嵌入水印.应用这个对策,本文提出了一个把视觉系统纹理掩蔽特性结合到水印编码过程的自适应水印算法.实验结果有效地支持了这个结论,所产生的隐形水印体现了很好的稳健性.     

基于Turbo码与HVS的扩频数字图像水印算法

提出一种基于Turbo码和HVS的扩频数字水印算法。首先采用混沌系统和m序列对水印置乱,将其进行Turbo码编码,再将载体图像分块,依据人眼视觉特性,选取纹理特征相对较好的子块进行小波分解,嵌入水印信息。实验结果表明,该算法可有效提高水印的安全性,具有较好的鲁棒性和不可见性。     

DCT域中DC分量上嵌入水印的算法

在DCT域中,存在AC,DC两个分量,通常在图像加密过程中,将水印嵌入AC分量,特别是中频系数上。本文从鲁棒性角度出发,通过实验证明,在实际应用中,DC分量比AC分量更适合嵌入水印。DC分量嵌入水印是有效的,且具有很好的鲁棒性,能抵御加在已嵌入水印的图像上的剪切、有损压缩的攻击。     

删余型Turbo码分量编码器盲识别算法

摘 要:无法获得完整的递归系统卷积码(Recursive System Code,RSC)码字,传统的盲识别方法就不适用于删余型Turbo码的识别。于是该算法在识别序列的构造上进行了改进,针对Turbo码在删余位上的码字与对应的RSC码有所区别的情况,将该位上的码字视为“0”和“1”等概率出现的误码,从而对删余位进行归零处理并选取合适的截取序列进行匹配度计算,根据最后匹配度的总分布情况对删余型Turbo码分量编码器的参数进行识别。仿真结果表明针对码长为256,码率为1/2的删余型Turbo码,在最大误比特率不超过0.033的情况下正确识别率能保持在80%以上。      

一种基于HVS和DC分量的DCT域数字水印算法

为增强数字水印的透明性和鲁棒性,提出了一种基于人类视觉系统和直流分量的DCT变换域数字水印算法。算法依据原始图像的纹理掩蔽特性确定水印信息的嵌入位置,依据照度掩蔽特性确定水印信息的嵌入强度,将二值水印图像嵌入到原始图像在DCT域的直流分量中。在仿真实验中与同等条件下的中频嵌入做比较,实验结果表明,该算法提取的水印具有良好的透明性和鲁棒性。     

基于秘密分享的DCT域数字图像水印算法

在离散余弦变换(DCT)的基础上提出了一种基于秘密分享的数字图像水印算法。秘密分享方案在保证水印可认证性的前提下大幅度减少了信息嵌入量;在检测水印时无需使用原载体图像或原水印图像,有效实现了原始水印的盲检测,从而能够有效的应用于图像和视频信号的实时处理。实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、各种噪声和滤波等攻击具有较强的鲁棒性。     

基于多项式遍历和码字相关的Turbo码盲识别

针对1/n码率Turbo码的盲识别问题,提出了一种基于多项式遍历和码字相关的检测识别方法.该方法首先对码字序列进行分组,利用分组验证的方法对数据中的卷积码进行快速检测,进而识别出Turbo码的码率;然后,利用欧几里得算法对Turbo码的分量编码器a的参数进行识别,进而通过对编码器b的遍历,恢复出伪随机交织序列;最后,通过与信息序列的码字相关,验证编码器b的参数是否正确,同时利用相关谱峰值所在位置识别交织器参数,实现了Turbo码的全部参数估计.仿真实验验证了该算法的有效性.对算法的误码适应能力进行的仿真分析表明,该方法能够在较高误码率条件下实现Turbo码的检测与识别.     

Turbo码MAP译码算法及其对数域中的改进算法

本文在介绍Turbo码基本结构的基础上 ,阐述了MAP算法的译码机理 ,在此基础上分析了在对数域中的 2种MAP算法 :Max -Log -MAP算法和Log -MAP算法 ,最后通过仿真对它们进行了性能上的模拟和比较。     

基于频域的文档图像自适应可见水印算法

本文提出了一种基于频域的文档图像自适应可见水印加密算法。利用文档图像的纹理特性将原始图像分块，根据不同的嵌入强度将可见水印图像嵌入原始图像的频域中以显示所有权。实验表明，可见水印以自适应方式嵌入，想在不损坏图像使用质量的前提下，去除或毁坏图像中的可见水印是很困难的，具有较强的鲁棒性。     

基于DCT的数字图像盲水印算法

提出了一种DCT域的数字图像盲水印算法。该算法首先生成水印信息,然后将宿主图像进行基于分块DCT变换,最后将水印信息嵌入到选取的各分块DCT域的中低频系数的关系中。提取水印时不需要原始图像,实现了盲检测。而且水印嵌入位置可由密码控制,增强了算法的保密性。仿真实验结果表明该算法对嵌入的水印具有较好的透明性,对常见的攻击如加噪声、JPEG压缩、滤波、颜色抖动和剪切等具有一定的鲁棒性。     

基于Arnold置乱和DCT变换的图像水印算法

采用灰度图像为水印信息,对基本离散余弦变换域图像数字水印算法进行改进,为保证信息的安全性,在嵌入宿主图像之前结合Arnold变换进行加密。通过在图像块离散余弦变换域中修改中频区来嵌入不同强度的水印。实验结果证明该算法提高了水印检测的准确性,并且该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。     

基于正交扩频码和HVS的DCT域图像数字水印技术

文章基于对数字水印通信模型与通信系统相似性的分析,提出了一种利用正交扩频码构造多个独立信道对同一水印进行重复正交嵌入的想法,并引入HVS模型,把图像分块在DCT域分成三类,然后采用不同的嵌入强度系数嵌入到DCT中频系数中,最后从多个独立信道分别提取水印并做合成。实验结果表明,该方案较一般的扩频水印方法对高斯噪声、JPEG压缩、剪切和中值滤波具有更好的鲁棒性。     

一种基于HVS的DCT域稳健视频水印算法

结合人类视觉系统特性及离散余弦变换理论,提出了一种基于原始视频的稳健性盲水印算法。该算法将置乱后的二值图像水印嵌入到原始视频帧绿色分量的离散余弦变换低频系数中,根据视频内容自适应地选择嵌入深度,较好地实现了水印在宿主视频中的嵌入及盲提取。实验结果表明,该视频水印算法在保证不可知性的同时对诸如Gaussian、帧剪切、Salt等攻击均具有良好的稳健性,即使在攻击强度较大的情况下仍然能够提取出较清晰的水印信号。     

基于RGB空间的DCT域彩色图像水印算法

数字水印技术是版权保护的重要手段。这里结合人类视觉系统和加密技术提出一种新的DCT域水印算法,把水印分别嵌入在彩色图像的红、绿、蓝分量上,比较在三个分量上嵌入水印的性能,确定在哪个分量上嵌入水印能获得更好的效果。实验结果表明,在彩色图像绿色分量的DCT中频系数中嵌入水印,可使算法具有较好的透明性和抗攻击性,尤其是对于JPEG压缩攻击的性能较好。     

一种基于DCT的图像水印算法

数字水印技术是一种在开放的网络环境中用以保护版权和认证来源及完整性的新技术.针对如何解决水印不可见性和鲁棒性矛盾这一问题提出了一种新的水印方案.实验结果表明,算法具有良好的不可见性,对常见的图像处理操作,如JPEG压缩、低通滤波、噪声攻击等具有较强的鲁棒性.