基于HVS和小波变换的零水印数字图像算法

该文在分析了现有数字水印特点的基础上,提出了一种新的水印方法。该算法利用了零水印和小波变换的特性,并根据图像的视觉特性选择合适的水印嵌入点,在此基础上利用零水印实现信息的隐藏,因为零水印利用图像的重要特征来构造水印信息,而不是修改图像的重要特征,因此能够很好地解决水印鲁棒性和不可见性之间的关系。实验证明,该算法抵抗各种攻击的能力是很好的。     

一种基于小波变换的零水印算法

在水印嵌入的时候,已有的大多数数字水印方法都是对原始图像数据信息作一定的运算修改,使得鲁棒性和安全性受到限制。而零水印不需要修改原始图像的任何信息,可以有更好的透明性。本文提出了一种基于图像置乱和小波变换的零水印算法:首先将水印图像进行置乱,然后利用载体图像一级小波分解后的低频子图和置乱后的水印图像得到提取矩阵,再对提取矩阵进行一定的打乱加密。利用提取矩阵来提取水印,增强了水印的透明性、鲁棒性和安全性。     

针对彩色图像的新型零水印算法

为了在不破坏图像质量的前提下对图像进行版权保护,提出一种针对彩色图像的零水印算法。算法利用原始图像小波变换后的特征信息与有意义的版权信息结合构造出零水印,加密之后再注册到IPR信息数据库里。版权信息预处理中应用Arnold变换,算法还利用了图像奇异值稳定性良好的特点。实验结果表明,这种算法对常见的图像攻击具有很强的鲁棒性,有效解决了水印鲁棒性与不可感知性之间的矛盾,同时克服了传统零水印算法中只能依靠检测零水印之间的相似度来判定图像版权归属的缺陷。     

一种基于混沌调制的零水印算法

数字水印是一种通过在数字媒体里嵌入秘密信息来保护知识产权的技术.由于在图像中嵌入数字水印后,会导致图像一定程度的失真,因此,近年来出现了一种新的零水印方法.针对数字水印的不可感知性和鲁棒性之间的矛盾问题,提出了一种基于混沌调制的图像零水印方法,即该方法是从原始图像或测试图像的小波变换系数中提取低频子带部分小波系数的特征作为水印,而所抽取的小波系数的位置则由混沌法随机生成.实验结果表明,此算法的不可觉察性很好,并对一些诸如中值滤波、JPEG压缩、附加高斯噪声、裁剪和旋转等各种图像处理攻击有较强的鲁棒性.该方法改变了传统的向原始图像中嵌入水印信息的做法,不仅其得到的水印图像是无失真的,而且在不知道混沌初值的情况下,不可能成功地提取特征水印.     

基于低频奇异值均值的强鲁棒零水印算法

为增强水印算法的鲁棒性并兼顾其虚警率和透明性,提出一种基于低频奇异值均值的零水印算法。利用离散小波变换获得载体图像的稳定低频区域,采用离散剪切波变换提取其中较优尺度的低频分量,从而构造稳定特征区域。对该区域做分块离散余弦变换并计算奇异值矩阵,通过比较分块与整体的奇异值均值大小构建特征矩阵,并将其与水印图像进行异或运算构造零水印。构造水印时采用Arnold加密提高水印图像安全性,提取水印前则利用Radon变换校正载体图像加强算法鲁棒性。对不同纹理图像进行压缩、噪声、滤波和几何攻击,实验结果表明,在保证低虚警率和良好透明性的基础上,该算法具有较强的鲁棒性,所得到的归一化互相关函数值均高于0.98,部分可达到1.00。     

Schur分解的快速零水印算法

为解决奇异值分解水印算法中所产生高虚警、鲁棒性不强以及安全性不高的问题,提出一种基于矩阵Schur分解的双重加密快速鲁棒零水印算法。该算法先将原始图像低频块进行矩阵Schur分解得到稳定值;提取Schur分解的块上三角矩阵对角线元素中含有最大能量元素的绝对值,并将其构造过渡矩阵;将该矩阵的平均值与每一个元素值进行比较生成感知哈希二值序列,构造特征矩阵;再将经过混沌映射加密的特征矩阵与斐波那契(Fibonacci)变换加密后的水印信息进行逻辑运算得到零水印;最后在第三方版权认证中心(intellectual property rights,IPR)完成注册。实验表明,在随机载体图像中所提取的水印NC值均在0.5以下,有效地解决高虚警问题;与基于整数小波变换的鲁棒零水印相比,抵抗噪声攻击的性能提高了2.43%;与时域水印算法相比,抵抗JPEG压缩攻击的性能提高了4.88%。     

基于Radon变换不变矩的鲁棒性数字水印技术

现有的大多数数字水印算法在设计时过分地强调载体数据中嵌入水印以及在遭受几何攻击之后水印的不可感知性和鲁棒性,而对水印在检测时数字水印的虚警率和漏检率实验分析甚少。如果一个数字水印算法在水印检测时它的虚警率和漏检率很高,即使这种算法具有很好的鲁棒性那么也不能有效地解决版权保护,相反却会引入新的版权纠纷。针对以上提出的问题,提出一种基于Radon变换不变矩的抗几何攻击鲁棒性数字水印可以有效地减少水印的漏检和误检问题。本算法使用Radon变换构建矩不变量,首先使用小波变换的多尺度分析的特性,提取小波分解后的低频逼近子图;其次采用图像置乱的方法消除低频逼近子图像素之间的空间相关性,并通过零像素值模板背景图像代替图像尺度大小归一化;然后将置乱后的低频子图加载到零像素值模板背景图像上;最后使用Radon变换不变矩来设计水印和检测水印。经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的加噪,滤波,JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

一种基于LPM和小波提升的零水印算法

大多数数字水印方法在水印嵌入的时候都是对原始图像信息作了一定的修改,这样使鲁棒性和安全性受到限制。零水印不需要修改原始图像的任何信息,有更好的透明性。本文提出了一种基于整数小波提升方案和对数极坐标映射(LPM)的零水印算法。首先将水印图像进行置乱,对载体图像进行缩放归一化,然后进行对数极坐标映射(LPM),再进行一级整数小波提升,利用分解后的低频子图和置乱后水印图像构造密图,提取时利用密图来提取水印,增强了水印的透明性和安全性。     

基于图像置乱和小波变换的零水印算法

传统的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降.提出了一种基于仿射变换置乱与小波变换的零水印算法,该算法对嵌入的水印图像进行置乱,选择被嵌入图像的小波变换的低频子图与置乱的水印图像进行运算,对运算结果进行循环移位产生密钥图像.而小波变换的低频子图集中了图像的主要特征,所以该水印算法对各种攻击(例如:加噪,滤波,JPEG压缩,剪切)具有很高的鲁棒性,而且产生的水印为灰度图像而不是二值序列,具有很好的检测精度.仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好.     

基于分段Logistic混沌映射的零水印算法

为了克服常规的数字水印算法在嵌入水印信息时,造成图像一定程度的失真,提出了一种基于分段logistic混沌映射的零水印算法.在不对图像原始数据作任何修改的基础上,利用混沌算法对初始值极其敏感的特性来生成混沌序列,利用混沌序列来确定所选取的图像小波变换第三级细节部分小波系数的位置,提取相应位置上小波系数的特征生成图像的水印.实验结果表明,该算法针对压缩、噪声攻击、剪切攻击等具有较强的鲁棒性.     

基于离散小波—奇异值分解的多水印嵌入算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性, 解决数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题, 提出一种新的以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字图像水印算法. 不同于常见的基于小波变换的数字水印技术, 该方案在原始图像离散小波变换的低频近似区域和高频对角区域中嵌入水印, 在图像的保真度和鲁棒性之间取得较好的折衷. 水印检测时, 将从低频近似区域和高频对角区域中提取出的水印进行比较, 选择效果较好的水印作为最终检测水印. 实验结果表明, 提出的多水印算法对于各种攻击具有较强的鲁棒性.     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

一种新的大容量数字音频水印嵌入算法

提出了一种新的大容量数字音频水印嵌入算法．该算法具有以下特点：（1）以整型小波变换为基础，不仅降低了舍入误差，而且提高了音频水印的嵌入与检测速度；（2）采纳分段变换及整体修改策略，增强了数字水印嵌入的稳定性；（3）以灰度图像作为数字水印，不仅数据容量大，而且更具层次感和多样性；（4）以保证不可感知性和鲁棒性的良好平衡为前提，实现了数字水印的盲检测．仿真实验表明：所提出的算法不仅具有较好的不可感知性，而且对诸如重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩、叠加噪声等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于DWT的盲音频水印算法研究

提出了一种基于离散小波变换的盲音频数字水印算法,该算法采取分段重复嵌入方式在能量最强的小波系数内隐藏水印信号。仿真实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性和不可感知性,能有效抵御各种常见攻击,并且在水印检测时不需要原始的音频信号。     

基于Krawtchouk不变矩和SVD-LWT的双重水印研究

为提高数字图像水印的鲁棒性和透明性,提出了一种基于Krawtchouk不变矩、奇异值分解(SVD)和提升小波变换(LWT)的彩色图像双水印算法。该算法首先从载体RGB图像中提取绿色分量进行两级提升小波变换,利用Krawtchouk不变矩对平移、旋转和缩放的不变性以及Krawtchouk矩良好的局部特性和重构性,计算其低频分量的Krawtchouk低阶矩不变量构造水印系统;然后对其变换后的中频分量奇异值进行分解,嵌入混沌置乱后的水印图像的奇异值作为另一水印系统。仿真实验结果表明,该算法不仅有良好的不可见性,而且对常见攻击和几何攻击都具有很好的鲁棒性,并具有一定的应用价值。     

基于随机分布圆形模板的抗屏摄盲水印算法

针对现有的抗屏摄水印算法不能兼顾鲁棒性、不可见性和水印容量等问题,提出一种基于随机分布圆形模板的抗屏摄鲁棒盲水印算法。首先将十六进制水印序列转换为固定的角度值,再根据随机线条分布算法生成一系列带有角度信息的圆形模板,将原宿主图像蓝色分量进行整数小波变换并取出低频子带（LL）,对LL分块并用密钥选出若干水印嵌入块,最后将圆形模板嵌入被选出的块中。另外,为了提高水印容量,选择十六进制水印密码以代替二维码或条形码;为了提高水印不可见性,将水印模板嵌入整数小波变换的低频子带;为了平衡水印透明性和鲁棒性,利用粒子群寻优算法（PSO）自适应地得出最佳嵌入强度;为了解决拍摄后造成的图像畸变,在水印提取前对拍摄的图像进行几何校正。在数据集USC-SIPI上选取了测试图,进行了常规攻击与屏摄攻击实验,并与该领域主流的六种方法进行了比较。实验结果表明,在保证不可见性的前提下,该算法能抵抗各种常规类型攻击。在一定范围的拍摄距离和拍摄角度内,算法能有效提取出水印密码,并提高了水印容量,在抗屏摄方面具有良好的鲁棒性。     

A robust digital image watermarking technique using lifting wavelet transform and firefly algorithm

In this paper, an optimized and robust digital image watermarking technique based on lifting wavelet transform (LWT) and firefly algorithm is proposed. LWT is newer and faster generation of former wavelet transforms and firefly algorithm is an efficient optimizing algorithms. In current technique, base image decomposed by LWT into 4 sub bands then the first sub band separated into non overlapping blocks. After that blocks are sorted in order of descending based on standard derivation of each block. Selecting suitable blocks for special embedding process seems to be an optimization problem due to existence of a trade-off between imperceptibility and robustness. Firefly algorithm used to solve this trade-off while selecting primary blocks causes high robustness and low imperceptibility and vice versa. For improving security, Arnold transform applied to watermark and achieved scrambled image bits used as condition for embedding process. The proposed technique evaluated by variety of attacks like additive noise, average filter, median filter, sharpening filter and some other geometric and non-geometric attacks and experimental results showed its good imperceptibility and high robustness.     

基于线性空间隐藏模型的可逆图像水印算法

提出一种基于线性空间隐藏模型的可逆图像水印算法.通 过对原始图像载体互不重叠的划分形成图像块序列,对其进行整数小波变换,获取待嵌水印子带.根据0/1水印序列和线性空间隐藏模型,将水印不可感知地嵌入到图像的小波域中,提高水印鲁棒性和不可见性. 只需判断奇偶性提取水印,并且通过简单逆向平移恢复原始.线性空间隐藏模型的提出实现了水印间相互独立,从而 使该算法能扩展到多著作权的无损水印领域.投票原则的使用又进一步提高水印的 鲁棒性和降低了误检率.在无外界干扰的条件下,拥有密 钥和其他秘密参数的用户能够无损恢复原始图像.仿真实验表明,与相关工作比较该算 法能应对一定程度的有损压缩和高斯噪声攻击,表现出 较高的鲁棒性、安全性和不可见性.     

基于感兴趣区域的彩色图像数字水印

提出了一种基于感兴趣区域和混沌映射的多通道彩色数字图像水印的算法。该算法利用一维混沌算法对初值的敏感性和非周期性对水印图像加密。通过对图像进行小波变换和分析,在考虑人类视觉特性（HVS）的基础上,在彩色图像的多个通道嵌入水印,实现了水印的盲提取,增强了算法的适用性。实验的结果表明,该算法对常用的攻击,如JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击具有较好的鲁棒性。