结合DCT与分形编码的自适应水印算法

提出并实现了一种结合DCT与分形编码的自适应水印算法.将宿主图像分成大小相同的不重叠方块,利用分形编码的拼贴误差对图像块进行分类,并构造原始宿主图像的二值特征标图,采用Arnold变换置乱二值特征标图和二值版权图标,再进行异或(XOR)运算得到隐秘水印.最后通过在子块DCT域中所选的三个中频系数的比较来完成隐秘水印的嵌入.实验表明,按该方法嵌入的水印具有良好的不可见性,也能较好抵抗高斯滤波、JPEG压缩、叠加噪声等处理.     

结合分形编码的小波域水印方法

提出了一种结合分形编码的小波域水印方法。首先,将宿主图像分成互不重叠的子块,利用分形编码的拼贴误差对子块进行降序排列,并根据水印大小依次选取两个等长子块序列;其次,利用Arnold迭代变换置乱水印,按照新的嵌入公式,将置乱水印重复嵌入到所选两子块序列小波变换后的低频子图中;最后,对提取的两个水印进行融合得到最终的水印。实验结果表明,该方法隐蔽性强,安全性高,对剪切、加噪、涂抹、滤波、旋转以及JPEG压缩等具有较强的鲁棒性。     

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。     

一种使用正交分形编码的彩色图像水印算法

传统的正交分形水印算法,很多情况下只是针对灰度宿主图像,且嵌入的水印多为随机序列或二值图像,实用性不强.当这些算法在处理彩色宿主图像时,通常采用的是将R,G,B三个分量单独处理的SFC方法,没能考虑到分量之间的相关性,因此算法的鲁棒性较弱.文提出一种在彩色图像中利用正交分形编码嵌入灰度水印的算法,该算法在对彩色宿主图像进行正交分形编码的基础上,考虑彩色图像R,G,B三个分量的相关性以及拼贴误差特性,通过变换函数以及修改分形编码参数来嵌入灰度水印.实验及应用表明,该算法隐蔽性强,并对剪切、涂抹、加噪以及JPEG压缩等具有较强的鲁棒性.     

自嵌入全盲鲁棒水印量化算法

为了提高图像水印的实用性,提出了一种自嵌入全盲鲁棒水印算法。首先,对原始图像进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行DCT,通过比较各个子块的直流系数与所有子块直流系数的均值之间的大小关系来产生特征水印序列,利用分段Logistic混沌序列对特征水印进行加密;然后,将加密后的特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入到原始图像小波低频子带每个子块的DCT低频系数中;最后,进行IDCT合成和IDWT产生含水印图像。该算法通过结合自嵌入加密的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,该算法对抵抗添加噪声、JPEG压缩及高斯低通滤波等常见的图像处理攻击均具有很强的鲁棒性。     

一种基于DCT域的灰度级盲水印嵌入优化算法

从改进的角度,提出一种基于宿主图像的DCT域嵌入较大分辨率灰度级数字盲水印的优化算法。该算法采用视觉频率、图像灰度增强和灰度图像门限值JND量化选取DCT子块系数,对嵌入宿主图像的较大分辨率256级灰度水印先行压缩和自同构置乱,再行嵌入宿主图像。该算法在水印提取时无需宿主图像和原始水印的参与,较大幅度地提高了水印的嵌入量。实验结果表明此算法抵抗压缩的能力强,视觉图像无明显降质,具有较强的鲁棒性和顽健性。     

一种在正交化分形压缩图像中嵌入灰度水印的方法

传统的基于分形编码的水印技术一般采用0,1码,没有实现灰度图像的嵌入。本文在研究正交化分形编码的基础上,构造出水印嵌入变换函数,提出了一种能够嵌入灰度图像的分形编码水印算法,且水印提取速度大大加快。利用正交化分形解码参数在迭代过程中的不变性,使水印直接嵌入解码参数,从而实现了灰度水印嵌入。实验结果和数据表明,水印嵌入对宿主图像分形编码质量几乎没有影响,具有可行性。与传统算法相比,本文算法在抗剪切处理、低通滤波,JPEG压缩等方面具有更好的鲁棒性。     

基于图像特征的小波域自适应水印算法

提出了一种基于图像特征的小波域自适应水印算法。该算法选用有意义二值图像为水印,把宿主图像分成互不重叠的图像块,用分数盒维数分析各块的特征,提取特征块和次特征块,对它们分别进行一级小波分解,先将水印以不同强度自适应地嵌入到特征块的小波域低频子图中,在保证隐蔽性的前提下,再次将水印以不同强度自适应地嵌入到次特征块的小波域低频子图中,该算法较好地实现了水印的隐蔽性和稳健性。为增强水印的安全性和稳健性,在嵌入前利用Arnold迭代变换将水印置乱。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等具有较强的稳健性。     

小波域中基于分形压缩的数字图像盲水印算法

在小波域中利用分形压缩理论提出了一种图像数字水印算法.对图像进行小波变换后,首先将整个小波树分成3个方向的小波子树,然后按照方向性小波树进行分形编码,并通过对分形编码仿射变换的不同分类实现数字水印的嵌入,而且为了增加水印破解的难度,水印信息经过了行、列两个方向的混沌置乱.另外,水印检测时也不需要原始图像.实验结果表明,该算法不仅克服了传统分形算法运算量大的缺点,而且对JPEG压缩、高斯噪声、剪切等攻击也有较强的抵抗能力,水印的鲁棒性和稳健性较好.     

基于分形编码的数字水印攻击算法

本文提出了一种新的数字水印攻击算法。该算法对嵌入水印的图像运用分形编码,使含有特定水印信息的图像块被压缩映射后的其他块代替,压缩映射后的块和被代替块中的水印信息具有弱相关性。我们对一种基于多分辨率分解的数字水印嵌入方案进行了攻击实验,分析了攻击对图像质量的影响。结果表明,该算法使水印提取算子的相关性检测结果显著下降。     

一种基于小波域的分形图像编码改进算法

提出了一种基于小波域的分形图像编码改进算法。该算法首先将图像分解到小波域,然后根据各子图像所包含能量的大小和所代表的方向等信息,采用不同大小、形状和类别的图像块及相似块,进行分形编码。在编码过程中按照零树结构在同方向不同分辨率的各个子带图像上确定要预测的图像块,同时在同方向低一级分辨率的子带图像上寻找与其最佳分形匹配的相似块,并由各级相似块构成预测树。实验证明,这种改进算法能够大大提高分形编码的速度,并取得较高的压缩比。     

一种混合快速分形图像编码算法

提出了一种采用两步筛选的混合快速分形编码算法。首先将码本按照矩不变量进行分类,然后寻找给定Range块在所属区间的最好匹配码块,对于匹配误差值大于给定阈值的Range块再进行基于熵值的二次编码。与基于矩不变量的算法比较,该方法在峰值信噪比相同的情况下时间效率提高五倍多,与基于信息熵的算法相比,PSNR值提高近一个分贝。     

种混合快速分形图像编码算法*

提出了一种采用两步筛选的混合快速分形编码算法。首先将码本按照矩不变量进行分类,然后寻找给定Range块在所属区间的最好匹配码块,对于匹配误差值大于给定阈值的Range块再进行基于熵值的二次编码。与基于矩不变量的算法比较,该方法在峰值信噪比相同的情况下时间效率提高五倍多,与基于信息熵的算法相比,PSNR值提高近一个分贝。     

基于标准差和亮暗分布排序的分形图像编码

针对分形图像编码花费时间较长的问题,提出一种基于标准差和亮暗分布排序的快速分形图像编码算法.在全体码本中预先排除标准差较小的定义域块,以减少码本数量,仅对亮暗分布与值域块相似或相反的定义域块进行匹配搜索,从而完成编码.仿真结果表明,该算法较局部方差算法和正负跳变算法的编码速度分别提高了10倍和5倍,重构图像的峰值信噪比也有所提升.     

一种新的非线性分形压缩算法

提出一种基于Julia-CK集和Logistic映射的非线性分形压缩算法。用Carotid-Kundalini函数生成Julia-CK集,并用Logistic映射生成伪随机数填充量化表。将量化后的Julia-CK集分割成4 4的小图像块,再变换成圆盘。圆盘经过旋转后重新变换为正方形,对Julia-CK集进行适当的分类。编码时在同类中寻找匹配的图像块,扩充了原有的仿射变换,得到一个丰富且可通用的压缩字典,有效地打破图像和数据字典之间的一一对应关系。实验表明,相比于Barnsley提出的经典分形压缩方法,新算法使压缩比提高约36%,重建图像的峰值信噪比提高约27%,具有良好的压缩比,获得了高质量的解码图像。     

结合块分类和邻域的随机化分形图像压缩算法

对随机分形压缩算法中存在较严重的方块效应及原因做了分析,并由此提出了改进算法.按定义域块和值域块的方差,将其分为平坦、边缘和中间3类,对每一值域块,先搜索属于该值域块邻域且为同一类的定义域块,如满足阈值条件,则将其记录下来,如不满足,则按随机分形压缩算法寻找其它定义域块.实验表明,提出的算法能在保持恢复图像质量的同时缩短压缩时间,并减少方块效应.     

基于人类视觉系统的彩色图像分形编码算法

在分析传统的四叉树分形编码算法的基础上,将人类视觉系统(HVS)的特性引入到值域块的四叉树划分中,在定义域池的生成以及值域块与定义域块的匹配上采用分类的方法,然后利用彩色图像R,G,B三个分量的相关性,将三色分量图按某种方式组合成一个灰度图像,提出一种使用HVS的彩色图像分形编码算法.实验表明,在保证图像解码质量的情况下,该算法比Fisher和JPEG算法能达到更高的压缩比,并且在编码时间上优于Fisher算法.