基于HVS和图像统计特征的数字水印技术

数字水印技术是实现数字产品版权保护的一种新方法。本文提出了一种基于人类视觉系统(HVS)和图像统计特征的数字水印方法,该方法将水印作为一幅二值图像来处理,并根据JND值将小波系数分为两类,对不同的类采用不同的嵌入对策。实验结果表明水印是不可感知的,并且对于各种图像处理操作是鲁棒的。     

一种基于HVS的DCT域图像自适应数字水印新算法

本文提出了一种基于人类视觉系统（HVS）的DCT域图像自适应数字水印算法，该算法可对原始宿主图像进行分块DC了变换，使用Robert算子对每一小块追行边缘检测提取，采用确定数值作为阀值对图像块进行分类，从而对嵌入的水印强度进行调整。添加水印时，对二值水印图像进行Arnold置乱、降维预处理，并将此序列嵌入到每块的DC了低频系数上。仿真实验结果表明，本文实现的水印具有不可见性，且对于常见的JPEG压缩、噪声、裁剪等攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于HVS的自适应空间域可见数字水印

该文提出了一种基于HVS的自适应空间域可见数字水印算法。将原始图像按8×8分块,计算各块的熵、平均灰度值和方差,将图像块分为3类(平滑块、纹理块和边缘块)。依据人类视觉系统特点,在空间域自适应地嵌入一定强度的水印图像。实验结果表明,水印可见、图像边缘清晰,水印不易移除。     

依据HVS的改进Bandelet变换域图像数字水印

提出了一种新颖的基于第二代Bandelet变换域的有意义鲁棒性数字水印算法。第二代Bandelet变换是一种新兴的多尺度几何分析方法,能自适应地跟踪图像的几何正则方向。算法首先通过改进变换中的几何角度方向搜索方法降低了运算量,提高了变换速度。依据HVS（Human Visual System）关于人眼对图像的纹理和边缘变换不敏感的特性,选择表示几何方向、纹理、边缘特征的大幅值变换系数,利用奇偶量化的方法嵌入有意义二值水印。经测试表明,该算法不仅具有很好的不可见性,而且对JPEG压缩、叠加噪声、滤波、缩放等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于小波变换和HVS的图像数字水印的研究

在经典Barni算法的基础上,本文提出了一种改进的图像水印算法。本算法有如下改进点:(1)选择JND值较大的块作为水印嵌入块,保证了水印嵌入强度,从而实现了较好的鲁棒性;(2)根据不同的图像特性选取嵌入因子,保证了不可见性;(3)水印嵌入在小波系数的中低频部分,进一步提高了鲁棒性。实验结果证明本文算法比Barni算法有明显的性能提高。     

一种基于HVS的数字水印算法

数字水印对于版权保护是一种很好的方法。文章根据人类视觉特性（HVS）,提出了一种包含水印嵌入与提取的数字水印算法,并给出了攻击分析。其中,采用图象作为数字水印,具有二维信号可视化的优点。实验表明,该算法对于有损压缩、剪切与噪声叠加等操作具有很好的鲁棒性。     

一种基于DWT的自适应图像数字水印算法

提出了一种基于DWT和Arnold置乱变换的自适应图像数字水印的算法。该算法利用人类视觉模型的频率掩盖特性对嵌入水印的强度能够进行自适应的调整,从而使算法具有自适应能力。实验结果显示,嵌入的水印具有不可见性,而且对于常见的JPEG压缩、滤波、噪声等攻击具有良好的鲁棒性     

一种基于HVS的图像自适应盲水印算法

利用人眼视觉系统对背景亮度和纹理的掩盖特性,对小波变换后的系数进行分类,分类的结果是基于图像特征的。对二值水印图像预处理后,根据分类结果采用不同强度自适应的嵌入水印,嵌入采用奇偶判决法则。水印的提取不需要原始载体图像和原始水印图像。实验结果表明,此算法的不可觉察性很好,并对一些诸如中值滤波、JPEG有损压缩、附加高斯噪声、裁剪等各种图像处理攻击有较强的鲁棒性。     

一种基于DCT的自适应图像数字水印算法

本文提出了一种基于IIX2T变换的自适应数字水印算法,其主要思想是通过将栽体图像按8×8分块并利用视觉特性对每个分块进行分类,依据分类结果将水印信号以不同强度嵌入到载体图像中;再利用Watson模型对图像进行评价,根据评价结果决定是否对嵌入强度进行调整。实验结果表明,该算法对常见图像处理和噪声干扰具有较好的鲁棒性。     

一种基于人类视觉系统(HVS)的数字水印

该文提出了一种建立在人类视觉系统(HVS)基础之上的嵌入数字水印方案。在该方案中,首先分析了DCT域数字水印模型,并根据人类视觉模型的特性,设计出了一套数字水印嵌入算法。仿真结果表明该算法可以很好的满足方案要求。     

一种基于HVS的彩色图像水印算法

讨论了一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色图像中的数字水印算法。它利用人眼视觉系统特性,采用了在DWT域下按照频带重要性来嵌入水印的规则,即：水印应当首先嵌入图像小波低频系数,若有剩余,再按图像小波频带重要性的排序嵌入高频带。实验结果表明,提取的水印表现出较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小。     

基于人类视觉特性的纹理分割方法

纹理分割是将一幅图像依据纹理不同分成若干个不同的区域,目前广泛采用的是利用滤波器族(如Gabor)对图像进行分解。但由于图像纹理表现的各异性,通常在滤波器参数的选择上不能做到自适应,导致提取的特征不明显,分类效果不好,使用范围受限。文中提出了一种基于人类视觉系统(Human Visual System,HVS)机理的纹理分割方法,不但可以模拟人类观察纹理直觉处理阶段确定纹理区的个数并且粗略地划分区域,而且可以模拟专注处理阶段自动选择Gabor滤波器的个数及参数。该算法符合HVS区分纹理机理,计算过程简单、方便。针对各纹理选取的特征明显,分类效果好。     

自适应二维数字水印系统

随着因特网和数字技术的发展,数字媒体已成为人们获取知识的主要手段,但这也带来了一系列问题如作品侵权、非法复制和传播等.为了解决这些问题,数字水印技术作为版权保护的重要手段,已得到广泛的研究和应用.为实现水印图象的叠加,提出了一种以灰度图象为水印的空域二维自适应数字水印算法,该方法首先将水印图象进行8×8分块,并进行DCT变换,然后对每块的DCT系数进行量化和调整,最后,取出每块的部分DCT系数来构成水印信号.同时为了实现自适应,还将载体图象按8×8分块,并利用视觉掩蔽特性对载体图象象素进行分类,再根据块分类结果,将水印信号以不同强度嵌入到载体图象中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性.最后还对该技术今后的研究指出了一些可能的方向.     

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。     

基于HVS模型的JPEG2000数字图像水印算法

文章提出了一种基于HVS模型的JPEG2000数字图像水印算法,该算法根据计算原始图像嵌入水印的能力限制和数据量化方法进行水印的嵌入与提取。实验证明,该算法对于常用的图像处理方法以及JPEG2000编码在保持了较好质量的基础上有较强的鲁棒性。     

基于HVS的抗几何攻击视频水印方案

提出一种基于人类视觉系统(HVS)的抗几何攻击视频水印方案。对原始视频对象进行规范化处理,记录同步信息。在水印嵌入时,根据人类视觉特性,从视频对象中选取高细节区域嵌入水印。在水印检测和提取前,对受攻击的含水印视频对象进行规范化处理,调整一些抖动点的位置,以进一步提高水印检测的性能。实验结果表明,该方案能较好地抵抗高强度几何攻击,协调不可见性、鲁棒性和安全性。     

基于感兴趣区域的水印算法

在图像中,ROI(region of interest)所指的是图像的感兴趣区域,也就是图像中对于观察者而言信息最为丰富的地方.因而对于感兴趣区域的水印嵌入一直是数字水印研究的重点和难点.本文以基于小波变化和奇异值分解的水印为基础的嵌入方法,在感兴趣区域嵌入鲁棒性水印,用于作为图像的版权认证,使得水印具有较强的鲁棒性和不可见性.     

基于人类视觉系统的小波域数字水印算法

分析了一种小波域数字水印算法，利用人类视觉模型对算法进行了改进。选取一幅有实际意义的二值图像作为水印，在对原始图像进行多级小波分解后，通过修改中频系数来进行水印嵌入。实验证明嵌入水印后的图像具有更好的隐蔽性，并且对JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波等图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

基于人眼视觉系统的自适应量化数字水印算法研究

提出了一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色功载体图像中的新算法。首先，利用DCT静态图像压缩技术，将彩色水印图像编码成一维二进制序列并进行随机置乱；然后将原始彩色载体图像分解为R、G、B三个彩色分量并分别实施小波变换，进而结合视觉感知特性自适应确定水印嵌入位置；最后结合人眼视觉系统（掩蔽特性及对颜色的感知特性）确定量化间隔，并通过全新的量化处理过程完成水印信息的白适应嵌入，仿真实验表明：该数字水印嵌入方案不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、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．