DWT-SVD域全盲自嵌入鲁棒量化水印算法

引入自嵌入技术提出一种DWT-SVD域全盲鲁棒量化水印算法,只需借助攻击图像进行版权认证。对原始图像先进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行SVD,通过对比相邻两个子块最大奇异值的大小关系产生特征水印序列,然后将选定的自嵌入特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入原始图像小波低频子带每个子块的最大奇异值,最后进行SVD合成和IDWT产生含水印图像。算法具有良好的不可见性和安全性,并且通过结合自嵌入特征水印序列和盲提取认证水印序列达到全盲检测。实验结果表明,算法具有较强的抵抗添加高斯噪声、添加椒盐噪声、高斯低通滤波、中值滤波、剪切、JPEG压缩和混合攻击的鲁棒性。     

支持向量机与奇异值分解的盲水印算法

为进一步提高水印算法的抗攻击性能,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的盲水印算法。首先对宿主图像进行DWT变换,将低频子带分成互不重叠的子块;然后利用SVM建立子块的局部相关性模型,根据模型预测结果与对应位置的低频系数值的大小关系产生特征序列,该序列与水印进行异或运算产生特征水印序列,将特征水印序列通过奇偶量化规则嵌入原始图像小波低频子带对应子块的最大奇异值。实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且具有较强的抗攻击能力。     

基于提升小波与DCT的自适应音频水印算法

为了达到版权保护的目的,利用提升小波变换计算速度快、离散余弦变换（DCT）后直流系数的听觉容差性强的特点,提出了一种在提升小波域进行DCT的自适应音频水印算法。原始音频信号经提升小波变换后分解为低频子带和高频子带,对其低频子带进行DCT,将水印序列嵌入到DC系数上。考虑到水印音频信号的不可感知性和鲁棒性之间的平衡问题,采用了水印序列自适应调整嵌入。实验结果表明,该水印算法计算复杂度低,且对噪声、 低通滤波等常见信号攻击及恶意替换操作均表现出很强的鲁棒性。     

基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法

设计了一种基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将视频序列进行分帧,提取亮度分量作二维8×8DCT变换,将水印嵌入到DCT分块的低频系数中。水印的提取不需要原始视频信号和原始水印,实现了水印的盲检测。实验结果表明,水印的不可感知性很好,在抵抗椒盐噪声、高斯噪声、帧删除、帧剪切及高斯低通滤波等多种攻击时具有良好的鲁棒性。     

基于图像特征的二值水印嵌入和盲检算法

提出了一种基于图像特征的二值水印嵌入和盲检测算法。将原始图像及待检测的图像进行离散小波变换,通过提取低频子带变换系数的均差与设定的阈值相比较,根据不同的结果选择不同的算法从而实现水印序列的嵌入和盲提取。该算法的优点在于在水印检测时,不需要原始图像的参与。实验结果表明,算法对JPEG压缩具有强的抵抗能力,同时,对噪声、滤波等也具有较好的鲁棒性。     

一种自嵌入盲检测鲁棒数字水印算法

为了实现鲁棒水印算法的完全盲检测,提出一种自嵌入盲检测鲁棒数字水印算法。该算法对原始图像分块子图进行小波提升变换得到低频近似分量,对近似分量作非负矩阵分解得到可近似表示子块图像的基矩阵和系数矩阵;在此基础上将系数矩阵量化得到鲁棒水印序列,最后鲁棒水印序列自适应量化嵌入原始图像低频自带近似分量。实验结果表明,该方案对常见信号处理具有很强的鲁棒性,实现了鲁棒水印序列完全盲检测。     

一种基于多小波域与 DCT 的数字盲水印算法

研究一种新的数字图像盲水印算法.针对目前基于的离散小波变换算法和 DCT 变换算法中,对噪音和几何变形攻击抵抗力弱,需要原始水印的缺点,提出了一种利用多小波域和离散余弦变换相结合的数字盲水印算法.结合离散多小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换所固有的特征,首先对原灰度图像 DMWT 变换,而后对低频系数作分块 DCT 变换,再将经过 Arnold 预处理的二值图像水印信息分别嵌入到经过 DCT 变换的较好的块中.提取水印时不需要原始图像的参与,实现了盲水印提取.实验结果表明,嵌入算法容易实现,并增强了水印的稳健性和不可见性,算法对锐化、JPEG 压缩、剪切和噪声等常见的图像攻击有较好的鲁棒性.     

基于DMWT和QIMM 的图像水印算法

利用多尺度分析的思想,对原始图像进行重复行信号预滤波,把标量小波变换扩展到多小波变换后选取变换出来的低频子带进行水印嵌入。为了保证水印信息的安全性,对水印进行加密置乱处理。然后结合量化索引模数调制（QIMM）的优越性能,根据水印的信息不同选择不同的子块进行嵌入并实现了水印的盲提取。实验证明,算法具有良好的视觉性和鲁棒性,并大大扩展了水印的容量。     

一种基于关系和量化的盲水印算法

盲水印提取时不需要参考原始图像,在数字产品的版权保护中具有更广泛的应用前景.提出的盲水印算法在分块DCT的基础上,采用了关系嵌入和量化嵌入自适应选择的嵌入策略.关系为8×8图像块DCT的直流系数和之字形排列的第二个低频系数之间的大小关系.量化嵌入采用抖动调制,可以方便地调节水印的透明性和鲁棒性.大量仿真实验结果表明它对噪声、滤波、JPEG压缩、剪切等攻击有很好的鲁棒性且具有良好的透明性.     

对水印信息篡改鲁棒的自嵌入水印算法

为提高自嵌入水印算法在任意篡改条件下的篡改恢复质量,提出一种对水印信息篡改鲁棒性的空域自嵌入水印算法,分析了算法中阈值选取的合理性和检测篡改的可靠性.该算法首先基于密钥将原始图像的最低位和1/4次低位置零,通过对图像内容的小波低频系数实施均匀标量量化生成低频特征图像,将低频特征图像置乱加密后生成的二值编码嵌入原始图像的置零位;认证时通过设定的阈值识别图像内容被恶意篡改的图像块,从而提高自嵌入水印算法对水印信息篡改和信道噪声的鲁棒性.理论分析和仿真结果表明,无论水印信息被随机篡改还是区域篡改,算法均能根据阈值区分不同篡改并选用不同的方法对其进行篡改恢复,有效地提高了自嵌入算法在部分水印信息篡改时的恢复质量.