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基于Tchebichef矩的几何攻击不变性第二代水印算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于原始图像的Tchebichef矩实现的几何攻击不变性第二代盲水印算法,利用原始图像的Tchebichef矩估计图像可能经历的几何攻击的参数来还原图像,其中,原始图像的Tchebichef矩可作为水印检测器的密钥.水印嵌入过程结合人类视觉系统的特性,且可在任何图像变换域中实现,给出了小波域的一种实现方法.水印检测过程采用独立分量分析技术不仅可以检测到水印而且可以提取水印,实现了真正意义上的盲检测.实验结果表明,该水印算法对于通用水印测试软件Stirmark提供的各种攻击具有很好的鲁棒性. 相似文献
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提出一种新颖的音频水印算法.该算法对传统扩频水印算法进行改进,在检测端加入LPC白化技术,实现水印的盲检测.并且利用心理声学模型,通过频域整形、中频选取和时域整形等一系列技术,实现与原非盲扩频水印技术相当的鲁棒性和不可感知性.与同类的盲水印技术相比较,本算法大大提高水印的嵌入容量. 相似文献
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DCT变换域乘嵌入图像水印的检测算法 总被引:11,自引:0,他引:11
目前大多数水印算法采用线性相关的方法检测水印,但是,当原始媒体信号不服从高斯分布,或者水印不是以加嵌入方式嵌入到待保护的媒体对象中时,该方法存在一定的问题.数字水印的不可感知性约束决定了水印检测是一个弱信号检测问题,利用这一特性,首先从图像DCT(discrete cosine transform)交流变换系数的统计特性出发,应用广义高斯分布来建立其统计分布模型,然后将水印检测问题转化为二元假设检验问题,以非高斯噪声中弱信号检测的基本理论作为乘嵌入水印的理论检测模型,推导出优化的乘嵌入水印检测算法,并对检测算法进行了实验.结果表明,对于未知嵌入强度的乘水印的盲检测,提出的水印检测器具有良好的检测性能.因此,该检测器能在数字媒体数据的版权保护方面得到了实际的应用. 相似文献
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图像水印算法研究是多媒体技术领域中的重要议题。比较并结合当前两类主流的
图像水印算法,提出了一种基于非下采样Contourlet 变换的自适应乘性水印算法。借鉴Barni
的“pixel-wise masking”模型和冗余小波域掩盖效应建模的做法,建立非下采样Contourlet 变换域
掩盖效应计算模型。用广义高斯分布模型和Cauchy 分布模型描述非下采样Contourlet 变换系数
的统计特性,将水印的检测问题表述为一个复合假设检验。通过理论推导分别建立了乘性水印
的两种局部最优非线性盲检测器及检测门限的自适应确定方法。实验结果表明,非下采样
Contourlet 变换域掩盖效应计算模型使得水印嵌入算法具有良好的视觉不可见性,两种检测器在
无原始图像和自适应嵌入强度系数参与检测的情况下均能准确地检测到水印信息的存在。实验
结果同时显示,基于Cauchy 分布的盲检测器在检测效果和检测时间方面优于基于广义高斯分
布的盲检测器。 相似文献
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提出了一种复倒谱域的自适应音频盲数字水印技术,水印嵌入过程在音频的复倒谱域中进行,并采用循环嵌入,嵌入的强度由实际应用中检测过程的具体要求控制。该文采用原始音频的一个或两个特征参数估计引起失步的参数,在水印检测前利用估计的参数对其进行同步恢复,重新获得检测和嵌入的同步。水印采用的是具有实际意义的音频。检测过程中采用独立分量分析技术,在不需要任何原始音频、水印、嵌入的信息以及攻击等信息的情况下,可以检测到水印并可精确提取水印,实现了真正意义上的盲检测。实验数据说明这种水印算法具有很好的鲁棒性。 相似文献
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盲水印的基本思想是恢复嵌入信息时,不需参考主数据。已有的盲水印技术或是受到主数据的很大干扰,或是需要很大的存储花费。文章提出了基于周期函数的盲水印方案的一般方式,很好地消除了主数据的干扰,具有所需的存储花费低、实现简单等优点。实验结果表明该方案是有效的。 相似文献
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基于小波域HMM模型的稳健多比特图像水印算法 总被引:12,自引:0,他引:12
稳健性是多比特图像水印的关键问题之一,提出了一种基于小波域隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)的多比特图像水印算法,该算法的主要特点为:(1) 利用向量HMM模型精确描述图像小波系数间的统计特性,基于此统计模型的水印盲检测系统较之传统的相关检测器,在性能上有显著的提升;(2) 结合视觉掩盖特性,自适应地调整水印嵌入强度,使之在一定的嵌入强度下,视觉主观失真较小;(3) 提出了一种适合隐马尔可夫模型树型结构的多比特数据优化嵌入策略和最大似然检测.数值仿真结果表明,该算法可以较好地利用图像小波域的低频子带以实现较大容量图像水印的嵌入,并在抵抗Stirmark平台攻击,如JPEG压缩、加噪、中值滤波和线性滤波等方面具有很强的稳健性. 相似文献
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本文以双树复数小波变换(Dual-tree complex wavelet transform, DT CWT)及隐马尔科夫树(Hidden Markov tree, HMT)理论为基础, 提出了一种基于Weibull向量HMT模型的DT CWT域数字音频盲水印算法. 原始数字音频首先进行DT CWT, 然后利用局部信息熵刻画音频内容特征并据此确定出重要DT CWT系数段, 进而将水印信息乘性嵌入到重要DT CWT高频系数幅值内. 水印检测时, 首先根据DT CWT系数幅值的边缘分布及系数间的多种相关性(包括子带内、尺度间、分解树间等相关性), 构造出Weibull混合向量HMT统计模型, 并估计出其统计模型参数; 然后, 利用局部最大势能(Locally most powerful, LMP)检验理论构造出局部最优检测器(Locally optimum decoder, LOD)以盲提取水印信息. 仿真实验结果表明, 本文算法可以较好地获得不可感知性、鲁棒性、水印容量之间的良好平衡, 其总体性能优于现有同类音频水印算法. 相似文献
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基于MFA_ICA(Independent Component Analysis based on Mean Field Approximation)理论提出了一种数字图像水印算法。该算法利用MFA_ICA进行水印和原始图像的估计,并用估计出的独立分量检测水印是否存在。与传统线性相关检测器相比,该算法消除了原始载体的干扰,检测性能明显提高。重要的是,不仅通过仿真实验证明了该算法较强抵抗JPEG压缩、剪切和白噪声等攻击的能力,而且从理论上也给出了严格的证明。 相似文献
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为保证图像数字水印的鲁棒性和安全性,结合加密技术,提出了一种使用协同神经网络的图像数字水印算法。该算法是先对有意义的灰度图像进行水印序列化处理后,再将其作为水印信号嵌入到载体图像的分块DCT系数直流分量里。水印的检测提取算法是采用协同神经网络,将疑似水印信号作为网络的输入,而网络的输出就是识别的结果。经仿真实验验证,该算法可承受一定的图像处理操作,不仅能同时完成水印的检测与提取,而且能有效判断水印的归属,具有较好的性能。 相似文献