基于小波包和DCT变换的双水印技术

目前较流行的水印算法是在图像的时空域或变换域中感知重要的系数嵌入水印。然而感知重要的部分通常是图像的低频部分,当图像经历某些变换操作时,从低频提取的水印会产生严重的质量退化。针对这一问题,该文在结合小波包变换和离散余弦变换的同时,在图像小波包分解后的低频和高频部分选取适当系数分别嵌入同一个水印。水印采用二值图像,在水印嵌入之前对水印图像进行Amold变换以增强算法的隐蔽性和鲁棒性。实验结果表明,这一方案比单重水印方案能够更有效地抵抗JPEG有损压缩、剪切、滤波和噪声等常见的水印攻击,具有更广泛的适应性和更强的鲁棒性。     

基于DWT和DCT域的二值图像数字水印算法

提出一种基于DWT和DCT域的有意义二值图像数字水印算法;利用Arnold变换对水印序列进行置乱,消除象素的空间相关性,增加水印的安全性;而结合小波变换和离散余弦变换的特性,将水印信息嵌入到图像变换域的低频和中频系数中,提高水印的鲁棒性和不可见性;实验证明该算法具有较好的抗压缩、抗噪音和抗剪切性。     

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。     

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DWT和DCT域的盲水印算法

结合小波变换和离散余弦变换的特性,在灰度图像中嵌入二值图像,采用Arnold变换对水印图像进行预处理,根据人眼视觉系统(HVS)的掩蔽特性选择合适的分块,将水印信息嵌入到较好块的中频系数中,提高水印的鲁棒性,实现了盲水印提取.实验结果证明,该算法对JPEG压缩、剪切、滤波和噪声等常见的处理操作有较好的鲁棒性.     

一种多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法

传统的基于离散余弦变换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。文章提出了一种基于多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法,该算法首先对要嵌入的原始图像进行多级离散余弦变换（MDCT）,提取低频子图并对其进行奇异值分解（SVD）;其次对嵌入的水印图像进行置乱,将置乱后的图像进行奇异值分解;最后将原始图像和水印图像两次SVD后的结果进行运算产生密钥图像。由于本文选取的水印为灰度图像而不是伪随机序列或二值图像,因此在水印检测时具有很好的区分度和检测精度。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。     

改进的基于DCT的自适应水印算法

基于原始图像的纹理特征和亮度特征以及人类视觉系统的特点,给出一种改进的基于DCT的自适应嵌入水印算法。算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,自适应选择强度因子,将一幅二值水印图像嵌入到原始图像中,实现了水印的不可见性和鲁棒性。仿真实验结果表明,算法对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性和稳健性。     

一种基于数字水印的图像检索方案

将二值水印信息预先嵌入载体图像中,计算查询水印与提取水印间的归一化相关系数值,得到检索结果。水印算法在离散余弦变换域进行,水印提取过程无需原始图像,具有良好的实时性。实验结果表明,基于数字水印的图像检索方法能保护数字作品的版权并实现图像检索。     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

基于面包师变换的抗剪切扩频水印算法研究

为提高扩频水印的抗图像剪切能力,提出一种基于面包师的扩频水印算法。该算法首先利用面包师变换对水印图像进行置乱;再通过一组伪随机序列对置乱后的图像进行扩频,可得到具有抗剪切攻击能力的水印序列;最后将水印序列嵌入到载体图像DCT域中低频段部分,完成水印的嵌入。水印检测时,对载体图像分别进行不同面积的剪切,计算出提取的水印图像与原始水印图像的相关值。实验结果证明,该算法不仅能够抵抗大面积的图像剪切,同时对其他攻击方法也能够表现出良好的鲁棒性。