一种基于DWT和SVD的彩色图像零水印算法

为了提高水印技术的鲁棒性,提出了彩色图像在离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)下的零水印算法.对原始载体图像的R、G、B这3个空间分别进行离散小波变换,分别对每个空间的低频子带进行分块,且对分块后的低频子带进行奇异值分解;通过提取3个空间中最大的前若干项来构造水印.实验结果表明,该算法对抗各种攻击有较强的鲁棒性...     

强鲁棒零水印技术

在保证具有良好不可见性的基础上如何尽量提高鲁棒性是设计鲁棒水印算法时所要重点考虑的问题。针对这个问题,本文利用小波变换低频子带的能量聚集效应和奇异值的稳定性,提出一种具有强鲁棒性的零水印算法。首先对原始载体图像进行离散小波变换,然后选择低频子带进行分块奇异值分解,通过判断每个子块最大奇异值的最高位数字奇偶性产生鲁棒零水印。算法没有对原始载体图像做任何改变,所以算法拥有良好不可见性。实验结果表明算法对各种攻击具备很强的鲁棒性。算法能够实现盲版权认证。     

基于DWT和SVD的鲁棒-脆弱双重图像水印算法

提出了一种基于DWT和SVD的鲁棒-脆弱双重图像水印算法。首先,对于鲁棒水印的嵌入,利用离散小波变换和奇异值分解,采用量化的方法将二值水印嵌入到原始图像中,水印的提取不需要原始图像。然后,在含鲁棒水印图像的空域LSB中嵌入脆弱水印,以减少脆弱水印对鲁棒水印的影响。实验证明,鲁棒水印具备较强的抗攻击能力,脆弱水印则对篡改敏感,并且能准确定位出篡改位置。两种水印的结合实现了对原始图像的双重保护。     

基于SVD-DWT的彩色图像水印算法

提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解相混合的水印嵌入方案,以彩色图像为载体,经过小波分解四个矩阵后,对每个矩阵应用奇异值分解,嵌入相同的灰度水印数据,实验表明该算法对多数类型的攻击有很好的鲁棒性.     

基于边缘特征的动画零水印算法

为了更有效地提取动画的边缘轮廓特征,提出一种基于边缘特征的动画零水印算法.首先,选取动画中的关键帧并且将关键帧分组,并采用二维离散余弦变换提取低频系数;在变换域的处理上,采用具有良好的多尺度、多方向分析特性的轮廓波变换以提高水印算法的鲁棒性.然后,利用奇异值分解技术得到二值序列并进行保存,在处理水印图像时采用视觉密码技术和混沌置乱技术以增强算法的安全性.最后,将二值序列与处理后的水印图像进行逻辑运算,构造"零水印"密钥.实验结果表明,本文算法在抵抗高斯噪声、裁剪攻击、压缩攻击时都具有很强的鲁棒性,同时能够抵抗一定程度的帧丢失攻击.     

基于混沌映射和离散变换的零水印算法

提出了一种基于混沌映射和小波变换的零水印算法.该算法将原始图像进行小波变换后,取其低频子带的小波系数作logistic映射,将得到的结果处理成一维数组作为提取水印图像的依据,并进行了Arnold变换和加密处理,因而保证了水印信息的安全性.     

基于DWT DCT SVD的音频盲水印算法

提出了一种结合离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）的音频盲水印方法,将原始音频数据分段后进行二级小波变换,再将近似分量进行余弦变换,把余弦变化后的前1/4系数进行奇异值分解后嵌入水印. 水印的嵌入容量为2756 bit/s. 实验结果表明,该算法具有较好的透明性,并且对于MP3压缩、重量化、重采样、低通滤波、裁剪替换、高斯加噪等常见音频信号处理攻击具有很强的鲁棒性.     

基于DWT和SVD的改进分块图像水印算法

为同时提高水印不可见性与鲁棒性,提出一种基于DWT和SVD的改进图像水印算法．先将载体进行小波变换,然后在分块后进行奇异值分解,根据自适应原理选取嵌入数据进行水印嵌入．检测水印不需原图像,属于盲检测算法．实验结果表明,该算法增强了水印鲁棒性,且提取水印精确度更高．与单独块奇异值分解量化法作比较．实验证明,本算法具有更好的优势．     

基于小波变换的零水印算法研究

针对数字水印不可见性和鲁棒性之间的矛盾,提出一种改进的基于小波变换的零水印方法。该算法首先基于混沌序列从原始图像小波系数的低频域提取特征水印,然后把得到的特征水印注册到IPR中。实验结果表明,此算法不直接修改载体图像数据,嵌入的水印具有良好的不可见性,对常见的JPEG压缩、噪声、剪切等各种图像攻击具有较强的鲁棒性,而且在不知道密钥的情况下,不可能成功的提取出水印信息,具有良好的安全性。     

一种基于DWT和SVD的双重水印算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的双重水印算法,其所嵌入的水印是由两幅不同的水印图像组成,将其中的一幅水印图像嵌入到另一幅水印中得到双重水印图像,对双重水印图像进行Arnold变换,然后再将其嵌入到宿主图像中.当数字产品遭到恶意破解后,水印中仍然有一层水印信息,可以更好地维护版权信息.实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性.     

基于SVD特性的鲁棒数字水印新算法

提出了一种基于SVD特性的鲁棒数字水印新算法,利用SVD分解得到U矩阵的唯一性,且图像叠加一定噪声后U矩阵的列向量失真较小这一特性,将图像自身的特征置人奇异值矩阵。实验结果表明该算法鲁棒性较好。     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

针对多媒体资源的版权保护问题,结合离散小波变换和奇异值分解技术的优点,提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的图像水印算法.该算法首先将原始宿主图像分解为4个频带(LL、HL、LH和HH),再对水印图像做奇异值分解,并修改宿主图像的离散小波变换系数和水印图像的奇异值.实验结果表明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且对诸如滤波、几何攻击、JPEG压缩和旋转等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性.     

基于小波能量的半脆弱水印算法

按照水印在数字产品版权保护上的应用划分,数字水印目前可分为2大类,即鲁棒水印与脆弱水印.设计鲁棒水印的目地在于,即使图像遭到了试图去除水印的攻击,例如对图像进行压缩或者向图像中添加噪声,也能够从图像中检测出水印;而脆弱水印则主要用来对图像进行防篡改验证,它能够检测到所添加水印的微小变化.当对数字产品进行轻微修改时,例如对水印图像进行高质量的压缩,以上2种水印都不理想.因为这2种水印不足以验证图像的篡改情况.介绍一种新型的水印--半脆弱水印,通过定义一个小波域内小波树的能量与水印嵌入强度因子之间的函数,提出了一个新的半脆弱水印算法,向图像中嵌入自适应的水印.实验结果表明,该算法能够检测到对水印图像的轻微修改,并且水印检测器对图像的轻微修改输出灵敏度高.     

基于DDWT的复合型数字图像水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印和脆弱性数字水印相结合的复合式水印算法,具有较好的双重保护性能,即用于版权认证方面的鲁棒性数字水印和用于图像内容保护的脆弱性数字水印.首先,对原始图像进行DDWT和SVD变换在频域中嵌入鲁棒性数字水印;然后,在空域中嵌入脆弱性数字水印.仿真实验表明,该算法具有很好的应用前景.     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

该文基于小波变换和奇异值分解,根据小波变换低频子带抗干扰性强,及具有较大的感觉容量和图像奇异值的稳定性,提出了一种基于小波变换的奇异值分解水印嵌入技术,使图像的不可见性和鲁棒性得到较好的折中.实验表明该算法具有较好的不可见性和抗攻击性.     

一种新的数字音频水印算法

提出了一种在数字音频信号中嵌入水印的新算法．算法首先对数字音频信号作多尺度离散小波变换(DWT)，然后在离散小波变换域内通过改变一些中频系数的方法嵌入水印．嵌入水印后的音频信号与原始音频信号在听觉上是相似的．仿真试验表明该算法具有较强的稳健性，可用于数字音频产品的版权保护．     

一种基于小波变换域的数字水印算法

水印的鲁棒性是目前数字水印研究的热点,设计鲁棒水印的重要性在于,即使含有水印的多媒体信息遭到了试图去除水印的攻击,例如压缩和加噪,也能够完全检测出其中所嵌入的水印,因而鲁棒水印在数字产品版权保护中具有十分重要的意义,文中研究了基于小波变换域的数字水印算法,通过将原始图像进行3级小波分解,然后选取中频带嵌入数字水印,通过定义小波系数与水印嵌入强度因子之间的函数关系,提出了一种自适应于原始图像特征的数字图像水印算法,实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、中值滤波、加噪等具有较好的鲁棒性。     

多功能彩色图像数字水印方案

利用层间小波系数的关系,并结合新颖的样本选取方法提出了一种多功能彩色图像数字水印嵌入方法,使鲁棒数字水印和易碎数字水印共存于同一图像中.数字水印信号为利用混沌序列生成的二值图像,数字水印嵌入的颜色通道和位置由密钥决定,具有非常好的安全性;数字水印的提取和图像认证不需要原始图像.实验表明,该方法嵌入的数字水印保证了数字水印的不可见性以及相关数字水印的稳健性和易碎性.     

基于DCT域多通道彩色图像盲检水印算法

提出了基于人类视觉系统(human visual system,HVS)特性计算载体图像块的水印强度因子,应用发送分集技术嵌入加密水印在载体图像离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的3种颜色信道中的嵌入算法;从3种颜色信道提取3幅水印,采用图像融合方法获得最后的水印以提高水印的抗攻击能力的提取算法。利用Matlab平台实现了本文的算法,并进行了图像的容量实验,JPEG压缩、剪切操作、噪声和滤波的攻击实验。实验表明该算法嵌入容量大、误码率低;当载体图像被攻击时具有较强的不可见性和鲁棒性。