一种格矢量量化半易损水印算法

在抵抗JPEG压缩的同时保持较好的篡改检测能力是用于图像内容认证的半易损水印的关键问题.提出一种基于格的半易损水印算法,将图像的DCT变换系数分组量化为高维空间中的格点,通过比较格点坐标与DCT系数之间的关系自适应地在格点中嵌入水印信息.实验结果表明,与同类算法相比该算法具有较好的性能,含水印图像的峰值信噪比超过49dB,在抵抗质量因子为50的JPEG压缩的情况下仍具有较好的篡改检测和定位能力.     

基于多小波变换的矢量量化图象快速编码算法

提出了一种基于多小波变换的矢量量化编码算法,图象的多小波变换优于普通小波变换,此算法又加快了编码速度。实验表明：计算时间有所减少,峰值信噪比有所提高,且图象无明显块效应。     

一个基于矢量量化的数字水印算法

文章提出了一个新的基于矢量量化的数字水印算法,与基于DCT(DiscreteCosineTransform)、DFT(DiscreteFourierTransform)及DWT(DiscreteWaveletTransform)等的传统水印算法不同,该算法利用码书分割方法和矢量量化索引的特点,在矢量量化的不同阶段分别嵌入水印来保护原始图像的版权,水印检测不需要原始图像。实验结果表明,该方法实现的水印具有良好的不可见性,并对JPEG压缩、矢量量化压缩、旋转以及剪切等空域操作也具有较好的稳健性。     

多媒体通信中基于对象的格矢量量化

在格结构的分析与研究的基础上,详细讨论了格的重要算法,并给出了小波域图象对象的格矢量量化方法。结合小波变换系数的分布特点,对某些小波变换系数进行标量量化时,采用了一种连续逼近的方法,并利用所讨论了算法对多数小波变换系数进行了格矢量量化。实验表明,格矢量量化速度快,编码效率高,能较好地达到多媒体通信中图象压缩编码要求。     

基于蚁群算法的矢量量化水印

提出了一种基于蚁群算法优化的矢量量化水印算法。为了用蚁群算法进行优化,首先建立了矢量量化、水印嵌入及通过噪声通道的误差模型,并给出了简化模型。在该模型中,由于水印嵌入和通道噪声直接与码字索引相关,所以该模型误差由索引值决定,又由于码字索引的确定是NP难度问题,故引入蚁群算法对其优化是方便的,优化目标是降低误码率和使不可见性达到最佳。本研究将蚁群算法引入数字水印,实验表明该优化是可行的。     

基于矢量量化的数字水印综述

基于矢量量化的数字水印作为新出现的水印技术，对数字产品的版权保护起着非常重要的作用。本文对基于矢量量化的数字水印算法做了综述，介绍了现有的各种水印算法，分析了各自的特点，并指出下一步的研究方向。     

一种基于小波域均值量化的音频数字水印算法

在音频文件里嵌入图像水印信息,极有可能引起音频质量的下降。该文首先利用Chebyshev混沌扩频原理对二值图像进行置乱,然后对音频信号进行小波变换,选取小波系数的低频部分来嵌入水印,再对小波系数进行均值量化,通过合理地确定量化步长从而实现在音频文件中嵌入图像水印信息。实验证实具有较好的鲁棒性和不可感知性。     

基于小波变换和快速矢量量化的InSAR图像压缩

提出了一种基于小波变换和快速矢量量化的InSAR图像压缩编码方法。在小波变换域内,根据InSAR图像的统计特征进行非线性量化后,再进行小波树快速矢量量化压缩编码;并应用门限技术抑制图像噪音。实验结果表明：该方法对InSAR图像压缩效果明显优于EZW和SPIHT方法。     

基于小波变换和矢量量化的遥感图象压缩方法

提出基于小波变换 (WT)的矢量量化 (V Q)的遥感图象压缩编码方法。采用二维 WT消除象素间的空间相关性 ,然后对变换后的小波系数进行 VQ压缩编码。实验结果表明 :该方法可获得 10倍压缩比 ,峰值信噪比(PSNR)为 30 .5 2。本方法明显优于 JPEG方法 ,而且没有方块效应。该方法可用于各种遥感图象压缩 ,压缩比和PSNR这两项指标与 JPEG压缩方法相比 ,也有明显的提高。     

基于标记矢量量化的多重音频数字水印算法

提出一种基于矢量量化和DCT变换的多重音频数字水印算法.该算法将鲁棒水印和脆弱水印分别嵌入到载体音频信号中,同时完成版权保护和音频内容完整性认证的功能.鲁棒水印在进行码字标记的矢量量化过程中嵌入到DCT中频系数中,脆弱水印采用索引约束的方法嵌入到DCT高频系数中.鲁棒水印和脆弱水印都能实现盲提取.实验结果表明,本算法引...     

一种结合小波域和空域的图像数字水印新算法

提出了一种结合小波域和空域的图像数字水印新算法。依据重要性将原始水印分成两部分,分别嵌入载体图像小波域和空域。并利用混沌系统对水印序列的嵌入位置进行置乱。重要水印嵌入小波域多级分解的低频子图;采用二值量化算法。其余水印嵌入载体空域非LSB的中间比特位;并采用最小化像素改变策略。实验结果证明了该算法在提高水印容量的同时,嵌入水印也具有很好的安全性、隐蔽性和鲁棒性。     

一种小波域内的鲁棒脆弱图像水印技术

目前的水印算法有鲁棒水印和脆弱水印两类,分别可以用于图像的版权保护和篡改检测,但很少有算法能够结合两者,同时实现这两种功能。为了解决这一问题,该文提出一种鲁棒-脆弱水印算法：首先在小波变换图像的逼近子带中,利用系数间的关系构造特征水印;然后根据小波零树思想,结合主分量分析,采用抖动调制方法嵌人到重要小波树的第一主分量中;水印检测时,将提取的特征水印与嵌入水印进行比较,不仅可以确定图像的版权,还可以证明内容的完整性。实验结果表明,此算法能够抵抗滤波、压缩、叠加噪声等处理,同时还可以很好的定位图像的篡改,是一种很有效的水印算法。     

基于小波变换抗随机弯曲攻击的图像水印算法

提出了一种基于小波变换的能有效抵抗随机弯曲攻击的有意义数字水印算法。该算法应用双二次几何变换及其逆变换矫正被随机弯曲攻击的水印图像,能很好地抵抗各种程度随机弯曲的攻击,从而彻底解决了数字水印抵抗随机弯曲攻击这一在数字水印研究领域的难题;检测水印时,不需要原始水印图像,从而实现了水印信息的盲检测。实验结果表明,当水印图像被弯曲到了视觉效果很差的情况下,利用该算法仍能正常检测出隐藏的水印信息。另外,该算法还可以较好地抵抗一般的信号处理攻击。     

DWT域基于位平面的图像公开水印算法

本文提出了一种新颖的DWT域公开水印算法,该算法基于位平面的思想,在小波逼近子图的分解子图中结合HVS的特性多版本嵌入二值水印图像信息,最后基于统计的原理提取水印。实验表明,此算法效率高,鲁棒性、透明性好。     

抗旋转攻击的小波域零水印算法

为提高基于小波变换的零水印算法抵抗图像旋转攻击的能力,提出一种抗旋转攻击的小波域零水印算法。对于旋转造成的几何攻击,可通过对数极坐标系将笛卡尔坐标系中的旋转变换转换为循环平移的性质,对于循环平移后的图像,在水印检测时可使用穷举遍历来检测测试图像是否包含水印信息。实验结果证明,该方法可以获得良好的图像视觉效果。     

小波变换域图像水印嵌入对策和算法

稳健性是图像隐形水印最基本的要求之一.嵌入对策、嵌入公式、嵌入强度都影响水印的稳健性.提出了一个基于离散小波变换(DWT)的新的隐形水印嵌入对策.根据小波图像系数的分布特点和对小波系数振幅的定性、定量分析,水印应当首先嵌入小波图像低频系数,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序嵌入高频带.同时指出,水印嵌入到小波图像低频系数和高频系数需要用不同的嵌入公式.应用该嵌入对策,提出了一种把视觉系统掩蔽特性结合到水印编码过程中的自适应水印算法:将小波系数组织成小波块,采用一种新的方法将小波块分类,并根据分类的结果     

一种新的基于DWT变换的图像水印算法

基于小波变换,提出了一种新的灰度图像水印技术。首先将彩色图像映射为一幅灰度图像,对这幅灰度图像进行L级离散小波分解,并将每级小波系数分成四个系数集合,根据水印图像W同时对小波系数进行重新量化,然后进行L级小波重构,获得含有水印的灰度图像,根据该灰度图像改变原彩色图像,从而得到嵌有水印的彩色图像。提取水印时,也是先将彩色图像映射为一幅灰度图像并做小波变换,对水印的每一点都选取△值最大的相应小波系数进行提取,得到水印图像W。测试结果表明该技术具有良好的性能,可用于图像的版权保护。     

一种基于DWT的盲图像水印算法

提出了一个新的基于量化抖动和模式分组编码的盲数字图像水印算法,该算法首先在DWT（离散小波变换）的第二层中频子带中随机选取相应位置的绝对值最大的系数作为水印的嵌入区间,对小波系数进行量化并根据分组编码原理生成预嵌入模式,然后将一个二值水印图像嵌入到模式当中。实验证明通过量化抖动和模式分组编码相结合的方法,可达到水印图像透明性和鲁棒性之间较好的折中,对于各种常见的图像处理操作如有损压缩、剪裁等攻击具有较好的抵抗能力。     

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.     

小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。