基于JPEG量化的数字图像水印容量估计

提出一种基于JPEG量化的容量自适应数字图像水印算法.从JPEG量化出发,对可嵌永印位置进行选择.在此基础上,结合人眼视觉模型和图像纹理特性.得出水印最大可嵌强度,并给出相应的容量估计.水印的嵌入和提取采用修改极性方法.仿真结果表明,该算法能同时满足压缩和水印嵌入要求,不仅具有较好的不可视性和鲁棒性,而且在保证这些性能基础上,实现了自适应容量,较好地协调了水印三要素间的关系.     

基于人眼视觉模型的数字图像水印容量

在数字水印嵌入过程中,水印的嵌入容量、水印的不可视性以及水印的鲁棒性构成水印嵌入的三要素,它们相互影响和制约.该文基于几种信道模型,将几种人眼视觉模型应用于数字图像的水印容量的计算,比较它们的特点,探讨不同水印信道、不同人眼视觉模型对水印容量的影响.     

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。     

一种强鲁棒性的图像数字水印算法的设计

针对当前图像水印的研究现状和存在的问题,提出了一种基于离散小波变换域的数字水印算法。该算法选择在原始图像小波变换的中、低频子带嵌入水印,提高了水印的容量和不可见性。并结合人类视觉系统模型,实现了水印的强鲁棒性。对所提出的算法进行了大量的实验及性能分析。实验结果表明,该算法对常见的图像攻击如JPEG压缩、加噪、剪切等具有较强的鲁棒性,同时也很好地保证了水印的不可见性。     

一种基于小波域的鲁棒性数字盲水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印算法。该算法中水印嵌入的位置和强度均与原始图像有关。利用图像小波变换系数值和图像视觉的关系，通过有选择的修改小波变换系数实现水印嵌入，嵌入的水印具有良好的不可见性和鲁棒性，水印检测采用了盲检测和三取二判决技术。实验结果表明算法对常规图像处理尤其是乘性噪声具有很好的鲁棒性。     

一种基于DWT与HVS的图像数字水印技术

本文基于数字水印对于版权保护的作用．从数字水印嵌入原理,嵌入水印信息要求出发,综合DWT（离散小波变换）对图像分解的特点,以及数字水印的鲁棒性与不可见性要求,提出一种基于DWT和HVS（人类视觉系统）的图像数字水印技术。这种数字水印方法在保证数字水印不可见性的同时,确保数字水印在对加水印图像进行JPEG压缩、加噪、中值滤波等处理具有较强的鲁棒性。     

基于QR码的遥感影像数字水印算法

针对遥感影像数据,提出一种基于快速响应矩阵(QR)码的抗剪切与噪声攻击的强鲁棒性盲水印算法. 首先,利用版权认证信息生成QR码水印图像;然后对QR码水印图像执行Arnold置乱并引入纠错编码机制对水印图像进行预处理;最后结合遥感影像的数据特点选择合适的嵌入强度和嵌入位置进行水印嵌入. 水印检测是水印嵌入的逆过程,可采用多数原则进行水印信息位的提取和自纠错. QR码的引入有效提升了水印信息容量,同时也增强了整个水印系统的鲁棒性. 嵌入的水印信息在保持遥感影像精度和统计特性的前提下具备良好的不可见性,且能抵抗高强度的剪切攻击和噪声攻击.     

基于RBF神经网络的彩色图像盲水印算法

利用径向基函数神经网络（radial basis function,RBF）把水印嵌入到彩色图像的DCT（discrete cosine transform）域。首先把原始图像从RGB空间变换到YCrCb颜色空间,使得水印的嵌入更加符合人的视觉特性;然后将色度分量（CrCb）进行二维DCT变换,将水印通过量化的方式嵌入到CrCb的直流成分中,以提高水印的不可见性和鲁棒性;嵌入水印的时候,使用密钥来控制水印在图像的嵌入位置,来增强水印的安全性;最后,利用RBF来训练模拟量化的逆过程,借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印,进一步提高水印鲁棒性。仿真试验表明该方法在保证了很好的不可见性的同时,使水印对于常见的图像水印攻击都具有良好的鲁棒性。     

一种鲁棒和自适应的数字图像水印算法

为提高算法的鲁棒性和自适应能力，将原始真彩色图像的Y分量进行离散小波变换，提取出HL、LH子带的鲁棒系数嵌入水印。考虑到人眼的HVS特性，计算出HL、LH子带系数的可见误差阀值确定鲁棒系数。并根据小波分解后，同一分解阶小波系数之间的相关性，通过计算LL子带邻域均值来实现对HL、LH子带进行估计和量化，使算法的嵌入容量和鲁棒性得到增强。算法通过散列加密确定水印嵌入的位置，使攻击者即使知道算法也无法得到水印信息。实验表明算法具有在不同图像处理和攻击下，水印的鲁棒性好、检测时不需要原始图像、安全性好等优点。     

基于RBF神经网络的彩色图像盲水印算法

利用径向基函数神经网络(radial basis function, RBF)把水印嵌入到彩色图像的DCT(discrete cosine transform)域.首先把原始图像从RGB空间变换到YCrCb颜色空间,使得水印的嵌入更加符合人的视觉特性;然后将色度分量(CrCb)进行二维DCT变换,将水印通过量化的方式嵌入到CrCb的直流成分中,以提高水印的不可见性和鲁棒性;嵌入水印的时候,使用密钥来控制水印在图像的嵌入位置,来增强水印的安全性;最后,利用RBF来训练模拟量化的逆过程,借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印,进一步提高水印鲁棒性.仿真试验表明该方法在保证了很好的不可见性的同时,使水印对于常见的图像水印攻击都具有良好的鲁棒性.     

一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法

提出一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法 ,将混沌算法产生的阵列作为密码对水印图像进行加密 ,同时利用人类视觉系统HVS的特性 ,实现了水印的自适应嵌入 .在兼顾鲁棒性和不可见性的情况下 ,提出将水印按不同比例的方法 ,分别嵌入到小波域的低频和中频 (或高频 )子带中 ,在提取时根据低频子带提取的水印信息对中频或高频子带的信息进行调整 ,从而恢复出更加清晰的水印图像 .实验结果表明算法同时具有很好的鲁棒性和不可见性     

基于混沌理论和量化方法的双功能水印算法

针对传统数字水印功能单一的问题,提出一种同时实现版权保护和完整性认证的双功能水印算法。采取块均值量化方式,使水印嵌人过程中块内系数的变化值自适应于系数本身大小,以协调不可见性与鲁棒性,同时利用混沌映射构造与图像特征信息相关联的认证水印嵌入图像的最低有效位,以减少脆弱水印对鲁棒水印的影响。实验结果表明,该算法中的鲁棒水印对常见攻击具有抗攻击性,脆弱水印具有敏感性,且能定位出图像的篡改位置。     

基于双重置乱的小波变换水印技术研究

针对目前水印安全性不够,以及水印鲁棒性和不可见性的矛盾,提出了一种新的水印设计思路：水印在双重置乱的基础上,进行汉明编码,然后嵌入在二维小波变换图像的高频上.实验结果表明,该水印算法除了具有较好的保护水印安全外,而且水印不可见性好,鲁棒性高.     

一种基于人眼视觉系统的小波水印系统研究

针对图像水印的不可见性要求,将小波变换与人眼视觉系统的特征相结合,运用图像融合技术,设计出一种适用于静态图像的小波域水印算法.该算法嵌入的不是直接的水印图像数据本身,而是经过小波变换后的水印数据.经过不同尺度小波变换后的水印图像和载体图像的相互融合,产生出新的嵌有水印的图像.在水印的嵌入过程中,通过加入人眼视觉特性,使数据的嵌入强度和载体图像的特性相符.研究表明该算法大大地增强了水印的鲁棒性和不可见性.     

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。     

一种基于能量集中的数字水印嵌入方法

数字水印技术为信息隐藏、数据安全提供了一个有效的版权保护手段。目前大多数数字水印技术很难同时保证水印图像的透明性和鲁棒性。依据能量集中区域为水印图像嵌入区域,提出了一种强透明性同时不失鲁棒性的数字水印嵌入方法。通过寻找载体图像小波变换后逼近图的能量集中区域,将加密后的水印图像嵌入其中。试验结果表明,该方法有较好的透明性和鲁棒性,在附加噪声、JPEG压缩、旋转情况下有较好的抵抗能力。     

基于小波变换⁃海森伯格矩阵⁃奇异值分解的图像水印算法

为提高水印图像的不可见性和算法鲁棒性,通过小波变换?海森伯格矩阵?奇异值分解的方法研究了彩色图像水印算法。首先,对宿主图像和水印图像进行了彩色空间变换;然后,对载体图像进行了小波变换;最后,对低频系数进行了海森伯格矩阵?奇异值分解后嵌入水印图像。结果表明,该算法对多种攻击方式有较强的鲁棒性,嵌入水印后宿主图像不可见性好,嵌入信息能力强,具有一定的应用价值。     

视觉系统结合小波域的水印算法

为了提高嵌入水印抵抗JPEG压缩攻击、亮度更改攻击和大幅裁减攻击的能力,结合人类视觉系统与离散小波变换对数字图像水印算法加以改进:将水印信息嵌入载体图像前,先对水印图像进行置乱处理,然后对载体图片采取小波变换,再综合人类视觉系统特性选取调制参数,最后将水印嵌入到载体图像经小波变换后的低频部分。实验表明改进后的算法能有效提高水印信息抵抗恶意攻击的能力,健壮性良好,并能均衡水印的不可见性和鲁棒性。