一种基于ICA的脊波域数字水印算法

鲁棒性是数字水印的基本要求之一,水印嵌入的位置和强度直接影响到水印的鲁棒性。脊波变换是新型的多尺度分析方法。本文提出的脊波变换是图像在有限Radon变换(FRAT)的基础上进行二维小波变换,将Arnold置乱后的水印嵌入到图像的脊波系数中,利用独立成分分析(ICA)进行水印提取。实验结果表明,在强烈攻击的情况下,此方法具有良好的水印不可见性,对Gaussian、JPEG、Speckle攻击具有良好的鲁棒性。     

有限脊波变换在数字水印中的应用

已有的有限脊波域的水印算法通过调制位于最大能量方向的有限脊波变换系数实现,但是哪些系数更适合嵌入水印是一个有待解决的问题.采用Roberts算子提取边缘图像,然后用拉普拉斯分布模型分析边缘图像的有限脊波变换系数,依据最大后验概率准则估计出适合嵌入水印的变换系数,自适应地嵌入水印信息.实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和不可见性.     

一种新的彩色图像数字水印算法

数字水印是有关多媒体信息内容安全的一种技术.本文应用离散脊波变换(Discrete Ridgelet Transform),设计并实现了一种基于离散眷波变换和离散小波变换的图像水印算法,算法分别在彩色图像的离散小波变换域和离散眷波变换域嵌入彩色图像水印,可以抵抗噪声、JPEG压缩、改变亮度、改变对比度、改变颜色、lens blur、缩放、剪切和一些联合攻击.     

基于单尺度脊波变换的图像融合

图像融合在一定程度上可以理解为对多个二维函数的奇异信息进行分析、提取、综合的过程。单尺度脊波变换的函数逼近性能要优于小波变换,因此,对应于图像中的边缘及角点的单尺度脊波系数的能量要更加集中。分析了基于变换域的图像融合算法的性能与所用变换的函数逼近性能的关系,提出了一种新的基于单尺度脊波变换的图像融合算法。在多种融合规则下,将该方法与基于Laplacian塔型变换、小波变换等其他图像融合方法进行了比较,实验结果表明,基于单尺度脊波变换的融合方法具有更好的融合效果。     

基于改进脊波变换的抗攻击数字水印算法

针对小波变换域不是图像轮廓边缘特征最佳表示的问题,在研究小波变换的基础上,利用脊波变换比小波变换更适合表示图像轮廓边缘特征的特性,结合人类视觉系统特性和奇偶量化算法改进脊波变换算法,提出了一种基于改进脊波变换的数字水印算法.将原始图像均匀分割,对各子块执行脊波变换,再结合人类视觉系统特性选择恰当的脊波系数,利用奇偶量化算法嵌入一维水印序列,最后作脊波反变换得到含水印图像.仿真实验结果表明,算法不仅具有很好的透明性,而且在抵抗攻击时表现出较好的鲁棒性.通过与小波变换算法的性能比较,本文算法在抗加噪、滤波和剪切的攻击中鲁棒性较强.     

基于图像特征的小波域自适应数字水印算法

该文提出了一种基于图像特征的小波域的自适应数字水印算法,该算法利用掩蔽参数控制其对应系数实现水印的自适应嵌入。实验结果表明该算法对加噪、压缩等攻击具有一定的鲁棒性。同时,在水印嵌入前对水印进行置乱处理,从而提高了水印系统的安全性和抗攻击能力。     

基于小波域量化噪声的静态图像数字水印算法研究

数字水印是一种新的多媒体信息处理技术,嵌入信息的长度直接影响到算法的性能。在用小波变换进行静态图像处列长度自适应于原始图像,并定量分析了该方法检测过程,给出了检测门限。实验结果表明,该算法在保证图像质量的前提下,对信号处理有着较好的稳健性。     

改进的基于脊波变换的图像去噪新算法

脊波(Ridgelet)变换能够克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号的新方法;在分析传统脊波阈值去噪法的原理和存在的优缺点的基础上,构造了一种新的阈值函数,并结合SURE阈值,提出了一种改进的基于脊波变换的图像去噪方法;并将其应用于受不同强度高斯噪声污染的图像中,实验结果表明该方法对噪声具有良好的噪声拟制作用,能较好地保留图像的细节信息,去噪性能优于常用方法。     

基于混沌与小波域的图像数字水印算法

图像是网络多媒体传播的重要对象,因此网络内图像的所有权、版权认证及内容完整性问题也就成了网络安 全亟待解决的问题。为了解决该问题,本文提一种Logistic 混沌映射和小波分解相结合的数字水印算法。在水印加密与水印 嵌入过程中同时引入混沌映射,使水印的安全性能得到了提升。     

一种空间域与变换域相结合的静态图像数字水印算法

文章提供了一种基于小波变换的自适应空间域和变换域相结合的静止图像数字水印算法,水印检测过程不需要利用原始图像信息。实验结果表明,文章提出的数字水印算法对常见的图像处理方法表现出较强的健壮性。     

基于分块图像小波变换的数字水印算法研究

提出一种基于分块图像小波变换的数字水印嵌入和提取算法,使每一个水印像素隐藏在相应的图像块的中低频小波系数之中,保证了水印的稳健性和不可觉察性,实验表明水印具有抗一般信号处理(例如图像压缩、剪切等)能力.     

基于图像小波变换的数字水印

提出基于图像小波变换与密钥相联系的数字水印技术。使用密钥把水印序列嵌入到不同的空域位置,通过小波变换,自适应的水印能嵌入到各层小波系数中。由于使用了多层结构的小波变换,小波系数划分为最低层逼近系数和中频子带系数。当水印嵌入时,修改小波变换最低层的高频分量。实验表明：这种算法对常规的干扰具有良好的不可见性和鲁棒性。     

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。     

基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。     

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.     

Ridgelet变换在图像压缩中的应用

Ridgelet变换特别适合描述具有直线或超平面奇性的高维信号。本文将介绍有关Ridgelet变换的理论,并在此基础上提出一种新的基于正交有限Ridgelet变换（FRIT）的图像压缩方法一FRIT＋DWT。试验结果表明,FRIT＋DWT方法较传统Wavelet方法获得了更高的压缩比和更好的压缩效果。     

一种基于双正交小波变换的图像数字水印算法

利用双正交小波变换在图像处理中的良好性质，提出了一种图像数字水印嵌入算法。在此算法中，对水印信号进行了置乱和逼近两个步骤的预处理，所生成的两个密钥确保了水印的安全；在嵌入水印时由于采用了取代的方式，使得提取水印时不需要原始图像的参与。实验表明，该算法能够抵抗诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何裁剪以及滤波等常见的攻击，具有较强的鲁棒性，是一种行之有效的水印方法。     

Digital Image Watermark Embedding and Blind Extracting in the Ridgelet Domain

A digital image watermark embedding and extracting algorithm is presented based on the multi-scale Ridgelet Transform （RT） which can efficiently represent image with linear singularities, RT also has directional sensitivity so that among the transformed coefficients the most significant one represents the most energetic direction of straight edges in an image. To get straight edges the digital image with curvilinear edges or texture is partitioned into small pieces, Then these pieces are treated by RT and the most energetic directions of pieces whose energy are greater than some threshold are selected. And eventually the watermarks are embedded in the middle ridgelet subband of the selected directions. Different noises with different SNRs are added into the watermarked image in the experiments and the results are of robustness and transparency.     

基于ICA的小波域图像数字水印方法

利用独立分量分析(ICA)和小波变换,提出一种新的图像数字水印方法。该方法充分利用置乱技术、纠错码技术以及HVS的特性,使得水印的鲁棒性和透明性都得到了保证。使用ICA技术可以更加有效的提取水印。经大量实验证明,本文所提出的方法对常用的图像处理有较强的抗攻击性。