小波域图像水印技术与算法研究

数字水印技术是通过特定的算法将版权信息嵌入到多媒体数据中,且不影响原媒体的使用价值,通过专用的检测器可以提取这些嵌入的信息,从而实现版权保护、篡改检测等应用。分析了数字水印技术的概念、特点,在此基础上,研究了小波变换在数字水印中的应用和它的优点;实现了一种DWT域扩频水印技术,进行了相应程序的设计。实验结果表明,该算法鲁棒性好,对JPEG压缩、滤波、剪切、高斯噪声等攻击有较好的抵抗能力。     

改进的基于中值滤波和小波变换的图像降噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将基于高斯模型的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。仿真实验结果表明,结合算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善,从而证明了该方法的有效性。     

基于小波变换和中值滤波的Canny边缘检测算法

传统的Canny边缘检测算法采用的是高斯平滑,用来去除图像中的计算噪声,这种去噪方法虽然对抑制高斯噪声效果较好,但对脉冲噪声等的去除并不理想。针对这一问题,提出了用小波变换与中值滤波相结合的方法取代了传统的高斯滤波法,并对平滑后的图像作图像增强。实验表明,该方法有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的边缘检测效果。     

图像特征里的小波域水印算法

提出一种基于图像特征区域的鲁棒水印算法。确定载体图像的关键点,利用轮廓跟踪工具勾出嵌入水印区域的轮廓,从而确定嵌入位置。对确定的图像区域做离散小波变换（DWT）。将由密钥产生的水印信息按照从大到小的顺序嵌入到低频变换域里,再做离散小波逆变换,将抽出的部分与含水印部分叠加,得到完整含水印图像。实验结果证明,算法既保证了载体图像的视觉质量,同时对于一般常见攻击也具有较好的鲁棒性。     

基于多级中值滤波的小波去噪方法

经典图像去噪方法中,多级中值滤波有良好的保护细节的特性,近年来在小波域中对信号的处理,能使噪声抑制更加有效。结合两者的特点,提出了基于多级中值滤波的改进算法,利用最大最小中值之差判断平坦及边缘区域,实现了在小波域中平滑噪声的同时还可以保护图像细节不受损失。实验表明该方法与Donoho的软门限方法相比较,可以得到更好的去噪效果。     

基于中值滤波和小波变换的火电厂炉膛火焰图像去噪方法

针对煤电厂炉膛火焰图像含有脉冲噪声和高斯噪声混合含噪图像的特点,提出了中值滤波和小波变换相结合的火焰图像去噪方法。首先采用自适应权重中值滤波方法对火焰图像去噪,然后再对去噪后的图像进行小波分解,分解后对不同子带采用不同的滤波方法进行有效滤波。实验结果表明,该方法不仅能够有效地滤除图像噪声,提高火焰图像的质量,而且在边缘保持能力上比传统的去噪方法要好。     

基于拓扑中值滤波的红外图像小波边缘提取

分析了边缘类型对小波多尺度边缘提取的影响.针对红外目标图像对比度低、噪声大、灰度缓慢变化的特点,在进行小波变换前利用拓扑中值滤波法的边缘象素定位精度高的特性,滤除噪声并初步定位大部分边缘象素.经试验此方法可明显提高红外图像的小波多尺度边缘提取的质量.     

基于视觉特性的小波域数字图像水印算法

在信息时代,数字图像成为人们储存信息、传播知识和分析问题的重要媒体。但是,随着网络技术的发展和缺 乏相应的监督技术,在网络中传播的数字图像极易被恶意盗用和非法篡改。在缺乏技术保障的情况下,图像的拥有者很难维 护自己的所有权。为了解决这一问题,数字水印技术应运而生。本文提出了一种在小波域内综合考虑人的视觉特性和鲁棒性 的水印算法,该算法简单方便、效果好。     

基于小波域的自适应图象盲水印算法

文章提出了一种多尺度小波域的自适应盲水印算法,水印采用有意义二值图。将0/1水印值嵌入到图象三级小波分解后的细节子带系数中,嵌入方向由高分解层向低分解层进行。嵌入过程根据选定位置点的3个细节子带系数的间隔差异,采取不同的嵌入策略。水印提取不需原图,属于盲水印提取,提取水印亦是二值图,效果直观。经攻击实验证明,对图象噪声、剪切和压缩具有一定的鲁棒性,是一种可行的水印算法。     

基于小波域的数字算法研究

研究了一种在图像离散小波变换域中嵌入水印信息的算法,该算法结合水印信息的置乱变换及人类视觉系统特性。实验结果显示,从视觉上看原始图像和水印图像基本无差别,在信号添加噪声、滤波,特别是JPEG压缩时仍能很好的提取出水印。在不可见性和鲁棒性之间达到了平衡。     

基于提升方案的harr小波变换图像水印算法

提出一种基于提升方案的harr小波变换的图像水印算法。该算法将水印图像通过m序列实现图像的置乱,与经过小波变换后的载体图像的低频系数值按位进行异或得到需要的密钥,原始图像由小波反变换得到。实验结果证明,该图像水印算法对图像的旋转、压缩、噪声、滤波、剪切等攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于HVS的彩色图像水印算法

讨论了一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色图像中的数字水印算法。它利用人眼视觉系统特性,采用了在DWT域下按照频带重要性来嵌入水印的规则,即：水印应当首先嵌入图像小波低频系数,若有剩余,再按图像小波频带重要性的排序嵌入高频带。实验结果表明,提取的水印表现出较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小。     

广播监视中的安全视频水印算法

分析广播监视应用中对视频片段及水印的双重认证问题,基于三维离散小波变换,提出一种高安全性的鲁棒视频水印算法。该算法生成视频哈希值,并用私钥对版权信息和哈希值进行签名,由生成的签名和哈希值构建待嵌入的水印,以实现广播监视中对视频片段及水印的双重认证。理论分析和实验结果表明,该算法对于广播监视应用具有较好的安全性和鲁棒性。     

基于线性预测的小波域音频数字水印盲检算法

该文提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印盲检算法。将视觉有意义的二值水印图像经过一定的预处理及SS技术调制后,嵌入小波域的中低频系数中。水印提取时,利用LPC原理,不需要原始音频信号。该文算法与文10的算法相比,BER性能提高了约10%～15%。实验结果表明所嵌入的水印是不可感知的,算法对大多数音频信号处理具有很强的鲁棒性,如低通滤波、重采样、mp3压缩等操作。     

基于DWT的3D点云模型数字水印算法

提出一种基于离散小波变换(DWT)的3D点云模型数字水印算法。选取3D点云模型各点到模型重心距离值的一维DWT低频信号部分,进行水印信息的嵌入。实验结果表明,该算法嵌入数据量大,算法简单且容易实现,同时对仿射变换、重排序攻击、简化、剪切和噪声等变形攻击具有较强的鲁棒性。     

基于离散小波变换和边缘掩蔽的盲水印算法

针对图像低频区域嵌入水印后图像质量下降问题,提出一种新的基于小波变换和边缘掩蔽的盲水印算法。该算法依据人眼视觉系统的屏蔽特性和图像的部分特征决定水印的强度,利用边缘掩蔽技术决定水印在图像低频区域的嵌入和提取位置。实验结果表明,该算法实现了水印的隐形性,对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

基于神经网络的实用小波域零水印技术

提出一种基于神经网络的小波域零水印技术。不同于传统的水印算法,零水印技术对宿主图像进行离散小波变换,并在低频子带随机选择一些系数作为提取的特征,将其作为水印用于版权证明,以避免嵌入水印导致的图像变形。通过建立神经网络模型对所选特征系数进行管理、存储和检测,以提高算法的实用性。     

一种基于小波变换的图像盲水印算法

提出一种基于小波变换的图像盲水印算法。在对原始图像进行二级小波变换后的低频子带上通过一定的策略选择感知重要系数作为水印的嵌入区域,并将水印重复嵌入到低频子带中以提高水印检测的正确率。通过对嵌入水印的图像进行加噪、压缩以及裁剪等实验,均能正确检测出水印,且水印透明性好,表明该算法具有较高的鲁棒性。     

一种综合空域和时频域的数字水印算法

提出一种空域和时频域相结合的多分辨率灰度图像水印算法。该算法对原始载体图像进行离散小波分解,并对灰度水印图像先进行拉普拉斯金字塔分解再进行位平面分解。将水印图像位平面分解系数嵌入到原始图像的水平和垂直分量上,水印嵌入小波系数的位置由具有混沌特性的Arnold映射确定,从而实现水印的盲提取。实验结果证明,该算法对图像的普通处理,如噪声、滤波、剪切、JPEG压缩和旋转等,均具有较好的鲁棒性。     

基于DCT变换的数字水印算法研究

提出了一种基于DCT变换嵌入到图像的中频带水印改进算法。该算法在DCT变换水印算法的基础上,调整DCT对应系数,然后将其嵌入到原始图像的中频系数中。从实验结果来看,该算法真正做到水印的盲监测,实现水印能够抵抗常见的噪声、裁剪、JPEG压缩等攻击,使水印具有较好的不可见性和鲁棒性。