基于神经网络的自适应彩色图像盲水印算法

文中提出的算法是自适应地将水印嵌入，并利用神经网络实现水印的盲提取。首先将二值水印嵌入到YIQ色彩空间的Y分量小波分解的低频系数中，为达到平衡水印图像的鲁棒性和不可见性，嵌入的强度是根据人类视觉特性自适应调整至最佳；利用BP神经网络的学习和自适应的特性和一段已知序列训练神经网络，可实现水印的盲提取；在神经网络的输入信号计算上提出选择邻域窗口为3＊3方形窗口比十字窗口具有更好的实验效果。仿真实验结果表明该算法对常用的图像处理具有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于神经网络的自适应彩色图像盲水印算法

文中提出的算法是自适应地将水印嵌入,并利用神经网络实现水印的盲提取。首先将二值水印嵌入到YIQ色彩空间的Y分量小波分解的低频系数中,为达到平衡水印图像的鲁棒性和不可见性,嵌入的强度是根据人类视觉特性自适应调整至最佳;利用BP神经网络的学习和自适应的特性和一段已知序列训练神经网络,可实现水印的盲提取;在神经网络的输入信号计算上提出选择邻域窗口为3*3方形窗口比十字窗口具有更好的实验效果。仿真实验结果表明该算法对常用的图像处理具有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于BP神经网络的盲数字水印算法

该文将二值水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量中,利用BP神经网络很好的非线性映射和自学习、自适应学习特点实现水印信息的盲提取,仿真实验结果表明该算法既能抵抗常规的图像处理攻击,也能抵抗一定程度的几何攻击,如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等,具有较好的鲁棒性和不可见性。     

一种基于小波变换的灰度水印算法

提出了一种基于小波域的数字水印算法。该算法选用有意义的灰度图像作为水印,采用Arnold变换对水印进行加密处理,后利用位平面分解技术将其转化为一系列的二值信息,然后将其高、低比特位信息利用不同的方式分别嵌入到原始图像经过小波多分辨率分解后的高频子带和低频子带。大量实验结果表明,该算法对剪切、滤波、加噪、JPEG压缩等具有较好的鲁棒性,实现了鲁棒性和不可见性之间的良好折中。     

基于BP神经网络的盲数字水印算法

该文将二值水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量中,利用BP神经网络很好的非线性映射和自学习、自适应学习特点实现水印信息的盲提取,仿真实验结果表明该算法既能抵抗常规的图像处理攻击,也能抵抗一定程度的几何攻击,如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等,具有较好的鲁棒性和不可见性。     

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.     

一种基于神经网络和小波变换的盲水印算法

提出一种新的运用神经网络将水印嵌入离散小波变换后的宿主图像中的数字水印算法。算法创新地提出选择水印嵌入点周围的8个邻域像素点作为神经网络的样本输入,这样可以更好地增强水印的透明性。该算法首先对宿主图像做离散小波变换,取低频子带作为嵌入位置,运用密钥随机选取水印的具体嵌入坐标,提取其邻域的像素点,利用建模好的神经网络对其进行训练,通过修改其像素值嵌入水印,提取时利用确定的神经网络实现水印的盲提取。水印嵌入之前运用Amold变换进行了置乱处理。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。     

基于扩频技术的图像盲水印算法

基于小波变换的数字水印技术是当前的一个研究热点。本文把扩频通信的理论和方法引入到小波域数字水印系统中,提高了数字水印的隐蔽性和稳健性。水印信号经过伪随机序列调制扩频后,结合人眼视觉系统的纹理掩蔽特性和刚刚可分辨门限嵌入到载体图像的小波变换域。水印信息的检测不需要原始载体图像。该水印算法嵌入水印后难以察觉,对裁剪、噪声干扰、JPEG有损压缩和低通滤波有较强的鲁棒性。     

一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法

对数字水印技术的概念、特点、分类、模型等作了简单的介绍,给出一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法。实验表明,该算法能够很好地抵抗局部剪切的攻击。文中还结合实验结果对增强剪切攻击鲁棒性的技术进行了分析。     

一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法

对数字水印技术的概念、特点、分类、模型等作了简单的介绍，给出一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法。实验表明，该算法能够很好地抵抗局部剪切的攻击。文中还结合实验结果对增强剪切攻击鲁棒性的技术进行了分析。     

基于整数小波变换的图像盲数字水印算法

为了提高基于小波变换的图像数字水印算法抵御缩放等攻击的能力,提出了一种基于整数小波变换的图像盲数字水印算法.采用的整数小波变换利用了小波的多分辨分析特性能有效地匹配人类视觉系统模型的特点,更好地兼顾了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾;算法中将嵌入的水印作为二值图像进行处理和隐藏,增强了水印所含信息的丰富性和直观性;多个水印副本的嵌入提高了图像抵御攻击的能力;数学形态学中的腐蚀与膨胀运算的运用提高了提取出水印的可辨识度.经过实验证明该算法具有较好的鲁棒性及实用性.     

基于YIQ色彩空间的彩色图像盲水印算法*

提出了一种将彩色图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中的新算法,用于图像版权保护。将彩色水印图像进行一维数字化处理,并将彩色宿主图像由RGB色彩模式转换成YIQ色彩模式,采用整数小波变换将彩色水印嵌入到彩色图像YIQ色彩空间的Y分量中。彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验表明：该数字水印算法不仅具有良好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、平滑滤波等攻击具有很强的鲁棒性。     

基于整数小波变换的彩色图像水印算法

随着Internet的普及和多媒体技术的发展,多媒体信息的安全及版权问题引起了越来越多人的关注,数字水印技术应运而生。整数小波变换能实现从整数到整数的变换,减少了由于浮点数的存在带来的误差,在整数小波变换的基础上设计了一种新的水印嵌入算法,采取了对整数系数进行二值分解后的最后一位进行水印嵌入的方法,且提取时完全不需原始图像,是一种有效的盲水印算法,对各种攻击均具有较好的稳健性。     

基于三维小波低频域的彩色视频盲水印算法

视频水印技术是保护数字视频版权的一种有效方法。提出一种基于3D DWT的彩色视频水印算法,按场景以16帧划分视频,在各子段YCbCr颜色空间上对Y分量进行二级三维小波变换,利用三维小波低频帧间系数相近而不相同的特性进行水印嵌入,并实现了水印的盲提取。实验结果表明,该算法在保证含水印视频图像质量的同时具备良好的鲁棒性,对各种视频几何攻击及MPEG压缩均具有较强的抵抗能力。     

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.     

基于回归型支持向量机的小波域盲水印算法

以回归型支持向量机（Support Vector Regression,SVR）理论为基础,提出了一种新的基于SVR的小波域盲水印算法。算法核心思想是先对图像进行小波分解,然后利用图像小波分解后的子图系数之间的关系和图像局部相关性获得SVR训练模型,并利用SVR训练模型在小波域嵌入和提取水印。该算法以保证鲁棒性和透明性的良好平衡为前提,实现了数字水印的盲检测。仿真实验表明,该文算法不仅具有较好的透明性,而且对JPEG压缩和一般的图像处理具有很强的鲁棒性,其整体性能明显优于现有基于SVM的空间域上的水印算法。     

基于整型小波变换的彩色图像盲水印算法*

针对多数图像水印算法将灰度图像嵌入宿主图像的研究现状,提出了一种基于整型小波变换将彩色数字水印嵌入到彩色宿主图像中的算法。本算法结合人眼的视觉掩蔽特性, 实现了数字水印嵌入位置的自适应确定,同时采用量化小波系数的方法将彩色水印嵌入到彩色图像YCrCb模式的Y分量中去,彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验证明,水印具有良好的不可见性,并且对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。