一种结合奇异值分解的非下采样剪切波数字水印算法

针对数字数字水印算法不可见性与鲁棒性不可协调性,本文提出一种结合奇异值分解的非下采样剪切波数字水印算法,用于图像版权保护。该算法利用剪切波多尺度、多方向分解特性,并应用奇异值分解把水印嵌入在能量最强的方向子带中,在满足不可见性的基础上使水印能够抵抗一系列形式的攻击,具有很强的鲁棒性。实验结果表明,结构相似性值接近于1,平均NC值在0.98以上。相较于其它同类算法,本文提出的算法具有更好的鲁棒性能。     

基于非下采样剪切波及TPCA的人脸识别

张量主成分分析法(TPCA)用于人脸特征提取,克服了传统的基于统计特征的特征提取方法会破坏图像原始结构的问题;而源图像经过非下采样剪切波变换后得到了k个大小相同但尺度不同的带通图像,具有良好的时频分析特征。为了更好地提取人脸识别特征,提出了非下采样剪切波融合TPCA的人脸特征提取算法,该算法先对源图像进行非下采样剪切波变换得到4个子代图像,再对子代图像进行TPCA特征提取得到特征集,实现人脸的高效识别。实验结果表明,该算法明显优于原有的单一算法。     

联合非下采样Contourlet变换与奇异值分解的多水印算法

为解决最近报道的Contourlet变换域基于奇异值分解的水印算法存在的高虚警率问题, 提出一种多水印算法。对Arnold置乱后的水印图像进行奇异值分解, 将其中一个正交矩阵嵌入原始图像非下采样Contourlet域的两个高频方向子带中, 并利用奇异值来调整原始图像非下采样Contourlet域剩余子带的系数矩阵, 通过逆变换得到含水印图像。抽取水印时首先计算从待检测图像抽出的正交矩阵和真实水印正交矩阵的相似度, 与阈值进行比较, 以决定抽取过程是否进行。由于非下采样Contourlet变换的高冗余性, 最终可抽取出多个水印图像。实验表明, 算法较好地克服了高虚警率问题。一系列的攻击实验证明算法具有较好的鲁棒性。     

基于轮廓波的数字图像水印算法

研究了第二代数字水印算法,为改善基于小波的数字水印算法不能有效保留图像几何特征的缺点,提出基于轮廓波(Contourlets)的第二代数字图像水印算法,在水印被加入之前,利用Contourlets变换,得到图像的多尺度和多方向上的子带系数,将这些子带系数矩阵做奇异值分解,将得到的奇异值排序,然后把要嵌入的二值水印图像嵌入到代表图像特征点的这些奇异值中.通过仿真得出:该算法简单有效,嵌入水印后的图像与原图差异小,水印提取准确,且对噪音、裁剪、滤波等图像处理方法具有较好的抵抗能力.     

基于DWT-SVD域的图像水印算法

离散小波变换和奇异值分解都可以作为数字水印算法有效的工具,提出一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法.此算法先将整个图像分成4个区域,然后再对每个区域运用奇异值分解方法,通过修改奇异值来嵌入水印信息.实验结果表明,该算法具有很好的稳健性,在经过一般的信号处理操作后,嵌入的水印能被可靠地提取和检测.     

基于非下采样Contourlet变换和伪Zernike矩的水印算法

针对水印嵌入伪Zernike矩信息量小的不足,设计一种基于非下采样Contourlet变换和伪Zernike矩的水印算法.算法首先将水印信息量化调制嵌入原始图像的非下采样Contourlet变换域低频区域,然后计算伪Zernike矩进行几何校正.实验结果表明,该算法在具有较大的水印嵌入量的同时,对常见图像处理和几何攻击具有较好的鲁棒性.     

基于小波变换的SVD数字图像水印算法研究

提出一种基于小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法,针对数字图像的特点,充分利用人类视觉系统(HVS)的特性和图像奇异值的稳定性,先将原始图像进行两级小波分解,再将得到的概貌系数进行奇异值分解,然后利用加性准则修改原始图像的奇异值信息,实现水印的嵌入.MATLAB仿真结果表明,改进算法在保证水印不可感知性的基础上,对常规攻击如JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、高斯低通滤波、中值滤波、缩小、放大、旋转等的鲁棒性较强,可用于版权保护.     

基于分块奇异值分解的小波域水印算法

对于一般有意义灰度水印,如何在不可见性下增大水印嵌入容量,增强鲁棒性仍是水印研究学者研究的重要内容.根据奇异值分解的特性,结合小波变换与人类视觉系统的某些特性接近的良好特点,提出了一种基于分块奇异值分解的小波域鲁棒水印算法.算法首先将灰度水印信息分为重要信息和次要信息两部分,然后在小波域对宿主图像小波分解后的高频和低频系数分别进行分块奇异值分解,再把经过置乱变换的重要信息部分和次要信息部分分块DCT变换,将变换后的水印信息分别嵌入低频和高频系数分块奇异值分解的奇异值中.实验结果与分析表明:水印算法能嵌入大容量水印,且能抵抗大多数图像攻击,是一种可行的算法.     

基于SVD的彩色图像盲水印算法

为了更好地保护数字产品的版权,本文提出了一种提升小波变换与奇异值分解相结合的彩色图像数字水印算法。提升小波变换运算速度快,能够对任意尺寸图像进行变换;奇异值分解具有几何不变性,并且体现图像的内蕴特性。算法充分利用提升小波变换和奇异值分解的优良特性,选择彩色图像的蓝色通道进行水印嵌入。首先对原始图像进行多级提升小波变换,然后选取中低频子带进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold置乱后分成四个部分嵌入所选子带的部分奇异值矩阵中。在水印提取时不需要原始载体图像,更加有利于实际中的应用。实验表明,该算法具有良好的透明性,而且对大部分常见攻击及几何攻击有很好的鲁棒性。     

基于几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法

为了解决当前图像水印技术难以抵御几何失真,使其鲁棒性较低与误检率较高的问题,提出了几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法.首先,引入Cat映射,对水印信息图像进行置乱;随后,借助非下采样Shearlet变换机制,对载体图像进行处理,获取低通子带和高通子带,并将低通子带分割为尺寸相同的小块;通过修改低通子带的Shearlet系数,建立水印嵌入机制,将水印信息植入到载体图像中,获取水印密文;构建几何失真图像训练样本,基于极谐变换,计算水印图像的极谐变换系数模,充分描述其鲁棒特征;基于模糊支持向量机,预测几何失真参数,对水印图像进行几何校正;最后,再次利用非下采样Shearlet变换处理校正水印图像,获取低通子带小块,设计水印提取方法,复原其水印信息.实验结果显示：与当前图像水印算法相比,所提算法具有更高的不可感知能力与鲁棒性,对于各种几何攻击,所提取技术的复原水印与初始水印的相关系数均要高于0.95.     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

基于纹理复杂度和运动方向的3D视频水印算法

3D视频的编码方法在HEVC（high efficiency video coding）的基础上有了较大的改动.针对这些改变,提出了一种基于纹理复杂度和运动方向的3D视频水印算法.首先,采用灰度共生矩阵和梯度矩阵分别对I帧中CTU（coding tree unit）和8 CU×8 CU（coding unit）纹理复杂度进行统计分析,将分析结果作为阈值选出P帧和B帧中纹理复杂度较高的8 CU×8 CU;其次,选择帧间预测模式为对称分割的块作为嵌入块,结合同位纹理块的运动矢量分量大小来确定嵌入的水印;最后,通过调制当前块运动矢量的搜索范围或修改区域最优运动矢量的大小来嵌入水印.本算法对不同视频序列平均嵌入容量达到613字节/帧,在不同QPs（quantization parameters）（25、30、35、40）值的重编码攻击下的平均误码率为13.31%,PSNR值平均下降仅为0.007 5 dB,对合成视点质量几乎没有影响,同时鲁棒性好.     

基于Shearlet 变换的数字水印与信息安全

互联网的发展促进了信息交换和资源共享,但版权侵犯、敏感信息的保密和安全等工作也遭遇了困难,同时, 随着计算机处理能力的提高和完善,采用传统秘钥或公钥技术保护信息安全的能力越来越弱。数字水印技术是崭新的信息隐 藏技术的重要方向,它将标识性信息隐藏在待保护信息中,可达到保护密级信息和判断信息被篡改等目的。本文针对盲检测 数字水印技术,研究设计了一种基于Shearlet 变换数字水印算法,通过Matlab 仿真,选取不同的攻击方式和强度对嵌入数字水 印的信息进行攻击,并能进行性能评价。实验表明,基于Shearlet 变换的数字水印技术具有良好的鲁棒性和不可见性,在信息 安全中具有广泛的应用空间。     

基于提升小波和纹理块的图像自适应水印算法

图像以提升小波和纹理块为基础.提出一种新的可以抵抗噪声攻击和几何变换的数字图像水印算法.首先利用混沌原理对水印信息置乱加密,通过检测宿主图像提升小渡分解后低频子带的纹理特性以及已加密的水印信息量大小,自适应地确定出水印在低频子带的嵌入强度,可以有效地提高数字图像水印的性能.实验结果表明方法可以抗击剪切、噪声和滤波等攻击,具有较好的安全性、鲁棒性和不可见性.     

图像水印的CIRC错误校正算法

提出一种新的基于CIRC错误校正的水印信息错误检测和校正算法,该算法根据CRC检测原理对提取出的水印信息进行检测是否错误,如果提取出的水印信息错误则采用CIRC对错误的数据进行纠错.实验结果表明,该算法可以有效地提高水印的鲁棒性.     

基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索

针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。     

一种基于DWT域的数字水印算法

提出一种结合Arnold置乱技术的小波域灰度图像数字水印算法,将置乱后的数字水印嵌入到载体图像小波分解的低频和部分中高频系数上。实验证明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对图像加噪、压缩、剪切等具有较高的鲁棒性。     

一种基于奇异值分解的自适应水印算法

变换域水印算法对压缩、噪音和滤波等攻击具有较好的鲁棒性,但水印算法对仿射变换攻击的抵抗力较差,提出了基于奇异值分解的自适应水印算法,首先根据人眼视觉模型,利用小波变换的能量特性做水印容量自适应分析,然后分块嵌入具有不同能量因子的水印,既保证了水印的嵌入量又增强了其鲁棒性.最后采用能量统计技术对提取的水印作误差校正,有效地解决了提取水印对角线明显失真的问题.仿真试验表明,算法不仅对剪切、滤波和噪声等攻击有较强的鲁棒性,对各种仿射变换也有非常好的抵抗力.