一种基于多尺度空间的图像水印算法

当前数字水印对常见的图像处理攻击如高斯噪声、中值滤波、有损压缩等具有较强的抵抗能力,但其抵抗剪切、缩放等几何攻击的能力较差。因此,为提高数字水印的鲁棒性,结合尺度不变特征变换算子和视觉感知模型,提出一种基于不变特征的水印嵌入方法。基于广义高斯分布模型对小波系数进行刻画,并根据二值假设检验理论确定水印的检测阈值,由此进一步给出水印虚警和漏警之间的工作特性曲线关系。实验仿真结果表明提出的水印方法在抗压缩、叠加噪声、缩放、剪切、旋转等攻击时具有较好的鲁棒性能。     

基于强系数关系的水印算法

数字水印技术是保护数字媒体安全的一种有效手段,从健壮性角度考虑,采用变频域方法实现数字水印比较理想。通过对原始图像进行8×8分块、置乱变换、调整交流系数满足较强关系,提出了一种基于强系数关系的DCT域盲图像水印算法,实验结果表明,该算法对几种常见图像处理攻击有很强的健壮性,由于密钥的使用,算法本身也具有一定的安全性。     

一种鲁棒性好的水印算法

水印技术作为信息隐藏和版权维护的一种有效手段，发展得相当迅速。但是很多水印系统都有一定缺陷，如对透明性和鲁棒性的折中关系难以掌握平衡；不能使用标志符作为水印信息。该文将就上述问题作了一些改进。提出了一种鲁棒性好的、防剪切的数字图像水印算法。算法采用有意义的标志符为水印，考虑HVS特性，并具有水印自适应调节特性，检测结果表明，该算法具有较强的透明性和鲁棒性，且计算量少。     

一种抗几何攻击的鲁棒性图像水印嵌入算法

提出了一种基于傅立叶域的数字图像水印算法。该算法把计算出的图像不变质心作为对其进行对数极坐标变换的原点,再作傅立叶变换,取出中频段幅值作为水印嵌入域。该算法具有较好的鲁棒性、可检测性,能同时抵抗几何攻击和信号处理攻击,它在数字图像的版权保护等领域有广泛的应用前景。     

一种基于DCT的鲁棒性数字水印算法

通过对离散余弦变换DCT域数字水印嵌入过程的分析,提出一种基于DCT的鲁棒性数字水印算法,实验结果证明,该算法能够经受住压缩、噪声、剪切和中值滤波等的攻击,具有较强的抗几何攻击能力.     

一种用于视频流的强鲁棒性数字水印方案

研究了视频流的水印嵌入和提取,为视频流提供版权保护。针对现阶段越来越多的视频流盗版现状,为了保护版权方的利益,提出了一种将版权方信息作为数字水印嵌入到视频流中的方法。通过该方法,在视频流中嵌入了不易破坏的版权方的信息,该信息可作为流媒体的追溯标记和证据。经实验证明:改进方案与其他数字水印方案相比,具有很强的鲁棒性,可抵抗视频的重复编码,抵抗分辨率缩放,抵抗一定程度的内容修改,支持水印的盲提取。     

一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法

对数字水印技术的概念、特点、分类、模型等作了简单的介绍，给出一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法。实验表明，该算法能够很好地抵抗局部剪切的攻击。文中还结合实验结果对增强剪切攻击鲁棒性的技术进行了分析。     

一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法

对数字水印技术的概念、特点、分类、模型等作了简单的介绍,给出一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法。实验表明,该算法能够很好地抵抗局部剪切的攻击。文中还结合实验结果对增强剪切攻击鲁棒性的技术进行了分析。     

一种基于混沌映射的DCT域水印算法研究

安全性是数字水印的重要指标之一，基于混沌序列的优良性能，本文提出一种基于混沌映射的DCT域水印算法。将混沌序列作为水印信息，加入到载体图像离散余弦变换（DCT）域的频率成分中去。利用了混沌序列的难以伪造性来提高水印的安全性．实验结果表明．该算法对于抵抗各种噪声、滤波和压缩等攻击具有很好的鲁棒性。     

一种强鲁棒性的抗打印扫描数字图像水印算法

提出一种在打印监控系统中应用的图像数字水印算法。将待打印的文档图像进行高嵌入量的相同大小的分块,对每一小块图像进行三级小波变换(DWT),根据各级变换后的自适应系数调整高频子带中正负号系数的数量来实现水印信息的嵌入;通过不均匀加权的方法提取水印,提取过程不需要原始图像,扫描分辨率在75dpi以上均可正确提取。实验表明,该算法能够有效抵抗几何攻击,对打印、复印和扫描具有鲁棒性,可实现对打印文件进行版权保护和来源鉴别。     

空域彩色图像鲁棒零水印算法

针对传统变换域水印算法往往通过修改变换域系数来嵌入水印信号,影响图像不可感知性的问题,利用载体图像整体均值与分块均值之间大小关系的稳定性,提出一种新的空域彩色图像鲁棒零水印算法。算法直接在空域通过整体图像均值与分块均值之间的关系构造特征矩阵,之后将此特征矩阵与预处理后的水印信息进行异或运算构造零水印信息,预处理之后再注册到知识产权数据库里。提取水印信息时,通过投票策略得到最终提取的水印信息。大量的仿真实验结果表明,该算法对常规的信号处理攻击、行列平移、尺寸缩放和旋转等几何攻击具有较强的鲁棒性。与相似的鲁棒水印算法相比,对于大多数的攻击,该算法具有更优越的性能。     

DCT域音频水印透明健壮算法

提出一种新的基于离散余弦变换的数字音频水印算法。把音频信号划分为包含相同采样点的若干帧,每帧划分为若干节。对指定帧的第一节、第二两节实施DCT变换,将二者DCT中、高频系数的绝对值之和进行比较,结合水印序列为“0”或“1”,采取不改变、缩小及增加中、高频DCT系数的方法,在DCT系数中嵌入水印。实验证明,该算法具有较强的健壮性,较好的透明性,提取水印属盲水印提取,能经受重采样、重新量化、添加噪声、低通滤波、音频格式转换等常见信号处理及攻击。     

一种基于混沌置乱和SVD的小波域盲水印算法

提出了一种基于混沌和奇异值分解相结合的数字水印算法.该算法对原始图像做离散小波变换后得到4个子带,并将低频子带(LL1)分成互不重叠的8×8分块,然后对每一块做奇异值分解,将混沌置乱后的水印信息嵌入每块中最大的奇异值中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性.     

一种新的第三方双重图像水印算法

提出一种新的第三方双重图像水印算法。该算法依赖于可信任第三方提供的时间戳以及用户的私钥和授权码生成双重水印信息,然后将其嵌入在图像分块除直流分量外的DCT系数上。水印检测时可分别对水印作品时间戳和隶属关系的合法性进行检测。仿真实例和安全分析表明,该算法对嵌入参数敏感,对图像的常规操作具有较好的鲁棒性。在没有第三方的参与下,任何用户都不能构造和检测出合法的水印信息,这限制了恶意盗版者进行分析和攻击的一些前提条件,保证了水印系统的安全。     

基于超混沌和Slant变换的鲁棒水印算法

为进一步提高水印算法的安全性和抗攻击能力,结合超混沌和Slant变换的优点,提出一种基于超混沌和Slant变换的鲁棒水印算法。首先,在隐藏水印之前采用超混沌系统对水印图像进行加密,提高了待隐藏图像的安全性;其次,将原始载体图像划分成大小为8×8的不重叠分块并对各个分块分别进行Slant变换;最后,将加密后的水印图像隐藏到Slant变换后的直流系数和中频系数中。大量的仿真结果表明,本文算法具有较好的隐蔽性,对JPEG压缩、噪声、滤波、缩放、对比度调整等攻击具有较好的抗攻击能力。与相似算法相比,本文算法具有更好的鲁棒性能。     

基于空间距离的快速模糊C均值聚类算法

针对传统的模糊C均值聚类算法在进行图像分割时对孤立点、噪声点敏感性较强,聚类耗时随图像变大而快速增长等缺陷,基于临近元素空间距离的模糊C均值聚类算法即SFGFCM算法,采用核化的空间距离公式,计算出空间临近像素与考察像素的相似度Sij,然后用邻近像素灰度加权和计算出邻近信息制约图像,并进一步在邻近信息制约图像的灰度级统计的基础上进行聚类。该算法考察了临近像素灰度和位置等信息,并且它们之间取得了很好的平衡;不仅表现出较强的鲁棒性且很好地保留了原图像边缘等细节信息,提高了聚类精度,同时大大缩短了大幅图像的聚类时间。通过在合成图像、医学图像及自然图像上的大量实验,与传统算法对比该算法聚类性能明显提高,在图像分割上体现出了较好的分割效果。     

小波域基于块能量分析的数字水印算法

提出一种小波域基于块能量分析的数字水印算法。该算法将载体图像三级小波分解的第三级细节子图分为互不重叠的系数块,根据人眼对图像的纹理和边缘不敏感的视觉特性,选择能量较大的块系数嵌入有意义水印。实验结果表明:该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,同时对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等攻击具有很好的鲁棒性。     

非线性尺度空间自适应均衡水印算法

针对线性尺度空间水印算法嵌入水印位置定位不够精确,嵌入强度参数选取随机,提出一种非线性尺度空间自适应均衡水印算法。利用KAZE算法提取并筛选出非线性尺度空间稳定性强的特征点,构建嵌入水印区域;将水印图像奇异值分解,构造新矩阵作为待嵌入水印载体,通过调整果蝇优化算法的适应度函数计算嵌入强度,结合DWT-SVD算法自适应完成嵌入水印过程。对受到攻击的水印图像提取特征点,合成特征区域矩阵,使用嵌入水印的逆过程,提取水印。实验结果表明,PSNR值均达到44 dB以上,平均◢NC◣值高达0.99,有效均衡了水印算法的不可见性和鲁棒性。     

基于Schur分解和混沌置乱的彩色图像鲁棒水印算法

针对传统的彩色图像水印算法往往仅是将一个随机信号或二值图像嵌入到彩色载体图像中这一问题,结合混沌系统和Schur分解的优点,提出一种将彩色水印图像嵌入到彩色载体图像中的鲁棒水印算法.首先,对彩色水印图像进行Arnold置乱和混沌加密,提高了待嵌入彩色水印图像的安全性能;其次,将彩色载体图像分离成3个通道,每一通道被划分...     

Contourlet与小波域鲁棒性水印算法性能比较

与小波变换不同,Contourlet变换通过各向异性基实现了图像的多尺度多方向性分解,更能捕获图像的曲线奇异性和匹配人类视觉特性。通过分解系数的视觉显著性决定水印强度,不同子带自适应地嵌入水印信号,提出了一种鲁棒性感知水印嵌入算法;该算法在小波分解和Contourlet分解的两种多分辨率框架下对常见水印攻击进行了实验测试。实验结果表明,在同等水印嵌入算法情况下,基于Contourlet和基于Wavelet变换的水印算法都能够抵抗常见攻击手段,但是Contourlet变换算法具有更高的安全性、鲁棒性和不可见性。