基于多数字基整数和小波域JND的多重数字水印

提出了一种新颖的在小波变换域中嵌入多重数字水印的算法。该算法通过利用人眼的视觉特性，计算小波域临界可见误差JND门限，选择加载水印信息的小波系数和控制加载的水印强度。通过引入多数字基整数系统，选择舍适的JND门限作为该系统的基底，将水印的小波系数表示为多数字基整数，最后转化为修改一组宿主图像的小波系数的幅值，从而实现水印嵌入算法．实验结果表明，该算法实现的数字水印对于图像压缩、图像剪切等常见图像处理有很好的鲁棒性。     

基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印技术

结合人眼的视觉感知特性与图像的局部相关特性，提出了一种基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印嵌入算法．该算法首先根据人眼视觉系统(HVS)的感知特性，结合模糊c-均值(FCM)聚类分析，自适应确定出数字水印嵌入位置；然后利用图像自身的局部相关性，通过修改像素值，将二值水印图像降维置乱后自适应嵌入到宿主图像内，并且具有水印嵌入深度智能调节特性．该算法在提取水印信息时，不需要原始载体图像．实验结果表明：该自适应空间域图像水印嵌入技术不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

彩色数字图像的脆弱数字水印

针对彩色数字图像局部区域内容保护和认证,研究了彩色数字图像的脆弱数字水印.为了保证水印的安全性,利用三维二值混沌序列对原始二值水印图像进行加密,对提取的加密二值水印图像进行解密.嵌入载体图像的水印和从嵌入水印的图像中提取的水印均是加密水印.将彩色数字图像中被保护区域的三个分量的小波变换域分别嵌入加密水印,以保护其内容的完整性和不可篡改性.采用模运算实现水印的嵌入和盲提取.理论分析和实验结果表明,该脆弱水印算法对彩色数字图像保护区域内的任何篡改,都能够正确地检测和定位.     

用多数字基整数实现小波域多重数字水印嵌入

提出多数字基整数嵌入多重水印信息的算法。该算法基于人类视觉系统的掩盖效应的研究，利用小波域临界可见误差（UND）门限，决定水印嵌入的位置和动态调节水印嵌入的强度，从而使原始图像的小波系数加入水印的强度精确控制在门限内。多数子字基整数巧妙地将水印小波系数的信息转换为修改一组宿主图像小波系数的值。文中理论估计了该算法嵌入水印的容量，并分析了嵌入多重数字水印的可能性。该算法具有明显的优点：多个水印能够成功地嵌入版板保护图像；加水印图像没有改变时各个水印能完全恢复；对加水印图像进行攻击时，提取的各个水印图像清晰度高。实验结果表明，该算法很好地折衷了数字水印抵抗图像压缩、图像剪切等图像处理的鲁棒性以及数字水印不可察觉的矛盾，是一种很有前途的数字水印技术。     

基于人眼视觉系统的自适应量化数字水印算法研究

提出了一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色功载体图像中的新算法。首先，利用DCT静态图像压缩技术，将彩色水印图像编码成一维二进制序列并进行随机置乱；然后将原始彩色载体图像分解为R、G、B三个彩色分量并分别实施小波变换，进而结合视觉感知特性自适应确定水印嵌入位置；最后结合人眼视觉系统（掩蔽特性及对颜色的感知特性）确定量化间隔，并通过全新的量化处理过程完成水印信息的白适应嵌入，仿真实验表明：该数字水印嵌入方案不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于DWT域的混沌置乱二值图像数字水印新算法

提出了一种基于DWT(Discrete Wavelet Transform)域有意义二值图像数字水印新算法．利用广义猫映射产生的混沌序列对水印序列的嵌入位置进行置乱，增加了嵌入水印的安全性；并利用改正的二值运算方法将水印嵌入到图像深层小波域的低频子图中．水印的检测不需要原始图像．大量仿真结果证明了该算法嵌入的数字水印既具有很好的隐蔽性，又具有很理想的鲁棒性．     

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,每一通道被划分为4×4的不重叠分块并对选择的分块进行Schur分解;最后,将预处理后的水印信号嵌入到Schur分解后的最大值元素中.实验结果表明,提出的算法具有较好的不可感知性,对滤波攻击、噪声攻击、JPEG压缩攻击和多种组合攻击都具有较好的鲁棒性.与基于Schur分解的相似水印算法相比,对于大多数攻击本文提出的算法具有更优越的抗攻击性能.     

一种使用JND和零树编码的彩色图像水印算法

提出一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色载体图像中的数字水印算法.对置乱后的水印图像和载体图像进行不同级别的小波变换,按照频带重要性从低频到高频子带嵌入水印,并在子带内部根据零树编码方法,选择重要的小波系数嵌入;其中嵌入强度由临界可见误差门限(JND)决定.通过实验验证,所提的算法具有很好的隐蔽性和鲁棒性.     

基于小波变换的图像鲁棒水印算法

分析了水印嵌入中的几个关键问题,确定了问题的解决方法,提出一种小波域透明图像水印算法,利用图像经小波分解后小波系数的特性,并利用人眼视觉掩蔽特性对水印的添加强度进行自适应调节,以解决水印的鲁棒性和不可感知性的矛盾问题。     

一种灵敏的文本图像认证混沌脆弱水印技术

提出了一种适合二值文本图像产品认证、完整性证明和内容篡改证明的脆弱数字水印算法．文中定义了区域的最不重要像素块LSPB（Least Significant Pixel Block）概念，将一个区域中非嵌入水印点的像素值映射成混沌初值，经过混沌迭代生成水印信息，然后将水印比特嵌入到LSPB的中心像素．实验表明，嵌入水印后的二值图像视觉质量好。算法能够准确地检测并定位对含水印图像的篡改．是一种灵敏的完全盲水印方案．     

A novel color image watermarking scheme in nonsampled contourlet-domain

Geometric distortion is known as one of the most difficult attacks to resist, for it can desynchronize the location of the watermark and hence causes incorrect watermark detection. It is a challenging work to design a robust color image watermarking scheme against geometric distortions. Based on the support vector regression (SVR) and nonsubsampled contourlet transform (NSCT), we propose a new color image watermarking algorithm with good visual quality and reasonable resistance toward geometric distortions in this paper. Firstly, the geometrically invariant space is constructed by using color image normalization, and a significant region is obtained from the normalized color image by utilizing the invariant centroid theory. Then, the NSCT is performed on the green channel of the significant region. Finally, the digital watermark is embedded into host color image by modifying the low frequency NSCT coefficients, in which the HVS masking is used to control the watermark embedding strength. In watermark detection, according to the high correlation among different channels of the color image, the digital watermark can be recovered by using SVR technique. Experimental results show that the proposed color image watermarking is not only invisible and robust against common image processing operations such as filtering, noise adding, and JPEG compression etc., but also robust against the geometrical distortions.     

基于色彩分量相关性的彩色图像可擦除水印算法*

通过研究自然图像色彩分量之间的相关性,提出一种在彩色图像中嵌入可擦除水印的新方法。该方法在图像分块的基础上,利用色彩分量之间的相关性在每一图像块中嵌入两位水印,水印信号是用有意义的水印图像经混沌序列调制生成的二值序列,嵌入位置由绿色分量的平均值和密钥决定,具有非常好的安全性和易碎性,水印的提取和擦除不需要原始图像。实验表明,该方法嵌入的水印不可见性好,擦除水印的图像与原始图像完全一致,适合于图像的精确认证。     

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.     

基于人类视觉系统的小波域彩色图像水印算法

为提高水印的鲁棒性和透明性,提出一种基于小波变换域的水印算法。提取RGB图像的绿色分量并对其进行3层小波变换,将置乱处理过的水印图像嵌入已排好序的小波域水平方向细节子带大值系数中,通过计算所需的JND阈值,调整水印嵌入强度。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性及水印透明性。     

基于分集与谱线增强器的彩图可读水印盲算法

利用分集接收能够大幅度改善系统接收性能的原理,把彩色图像看成是多通道的通信信道,可读水印被正弦调制,并分别被混沌置乱,嵌入到彩色图像3个通道的小波域中。检测时,利用自适应谱线增强器对宽带信号和窄带信号的良好分离特性,采用LMS算法将调制水印自适应地从各信道中提取出来,并被数字累加,设计了数字水印相关接收机,达到了最优盲检测。实验结果证实了理论推导。     

小波域自适应图像水印算法研究

该文提出一种在小波域内自适应于图像内容的数字水印方案，算法利用图像系数的零树结构，自适应地确定被嵌水印序列的长度，并根据小波域的量化噪声自适应地确定水印的嵌入强度，保证了水印序列的能量小于图像可容纳的噪声上限，使水印图像同时具有良好的视觉效果和鲁棒性，在检测端可根据水印图像的统计特性确定水印的检测阈值，不需要参考原图就能判断水印是否存在，对水印图象的攻击实验表明该算法对噪声干扰及常见的图像处理技术具有较好的鲁棒性。     

Fractal and neural networks based watermark identification

Transform techniques generally are more robust than spatial techniques for watermark embedding. In this paper, a color image watermarking algorithm based on fractal and neural networks in Discrete Cosine Transform (DCT) domain is proposed. We apply fractal image coding technique to obtain the characteristic data of a gray-level image watermark signal and encrypt the characteristic data by a symmetric encryption before they are embedded. We then use neural networks and Human Visual System (HVS) to embed the watermark in the DCT domain. A Just Noticeable Difference (JND) threshold controller is designed to ensure the strength of the embedded data adapting to the host image itself entirely. Aiming at misjudging problem of the extracting process, maximum membership principle criterion is selected for identifying the watermark. And the CIELab color space is chosen to guarantee the stability of the results. The simulation results show that the algorithm is robust for common digital image processing methods as attacks and that the quality of the image is retained.     

一种基于多小波变换的数字图像水印算法

提出了一种基于离散多小波变换（DMT）的数字图像水印算法。首先对图像作GHM多小波两层和三层分解来嵌入水印信息,然后根据多小波的特征改进Dugad 的阈值选取公式,最后采用一种新的图像质量标准来评价水印图像和原图像的相关性。实验证明在GHM多小波变换域中嵌入水印比在DWT域中嵌入水印具有更好的鲁棒性。     

基于DWT-SVD域的彩色图像自适应水印算法

为了保护数字彩色图像版权,提出了一种结合离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像自适应水印算法。其主要设计思想是:先将原RGB彩色图像的各颜色分量进行小波分解;再将得到的中、低频带的小波系数与原水印图像分别进行奇异值分解,水印信息的奇异值重复嵌入到三通道中、低频带的小波系数奇异值中,且利用临界视觉阈值与奇异值之间的关系对水印嵌入强度作自适应调节,从而达到增强水印鲁棒性和确保水印透明性的目的。本算法适用于二值及灰度水印,在二值水印的提取过程中需设定一个提取阈值,以保证提取水印的完整性。仿真结果说明本算法对水印系统的透明性与鲁棒性作了较好的协调,是一种较稳健的算法。     

Block-based fuzzy-image authentication method

Abstract

Fragile watermarking methods have been widely used for image authentication. A novel image-authentication method based on fuzzy coding is presented in this work. This method is a block-based method and it consists of watermark generation, watermark embedding, watermark extraction, tamper detection, and image recovery phases. First, the cover image is divided into nonoverlapping blocks. In the watermark-generation step, fuzzy sets and fuzzy coding are used. To generate fuzzy sets, three threshold points are selected from a histogram of the cover image and fuzzy sets are created by using these threshold points. Memberships of pixels are calculated to generate features. Fuzzy coding is used to generate the watermark. The watermark-embedding function uses ±1 data hiding function for each block. Therefore, high visual quality is achieved. The generated watermark is compared with the extracted watermark in the tamper-detection phase. Finally, a new image-recovery algorithm is proposed for recovering tampered areas. To evaluate the proposed method, visual quality, tamper detection ability, image recovery capability, and computational complexity were used. The experimental results clearly indicated that the proposed method was a success.