一种基于自适应关系矩阵的带边信息水印算法

数字水印技术已成为多媒体信息安全领域的一个研究热点.本文对宿主图像和水印图像DCT系数的幅值分布情况和相互关系进行了理论上的分析,得出二者的分布可以通过一个自适应关系矩阵进行拟合的理论结果,并给出了计算自适应关系矩阵的快速算法.在此基础上,以自适应关系矩阵为边信息,提出了一种基于宿主图像和水印图像DCT系数分布的自适应边信息水印算法.该算法将灰度图像作为水印信息,利用自适应关系矩阵调节水印图像DCT系数的样本值,并用调节后的样本值替换伪随机选择出的宿主图像中嵌入位置的DCT系数,实现水印嵌入.自适应边信息的引入,使水印算法获得了尽可能多的优化.与同类方法比较,所提出的算法透明性好,鲁棒性强,安全性高,对常见的几何、滤波、噪音、压缩等多类攻击性能很好,水印提取不需要原始宿主图像.实验结果验证了方法的有效性.另外,本文所提出的自适应矩阵及其快速计算方法,还可应用于其它类似的分布拟合过程.     

基于DCT-Winograd快速变换的半盲水印算法

针对目前多数基于傅里叶变换域的方法,其抗几何攻击性能虽很好,嵌入的信息量也很大,但存在抗剪切攻击能力较差的问题,提出了一种基于离散余弦变换与Winograd快速傅里叶变换相结合的半盲水印算法,将Winograd算法分解的对角矩阵与经过DCT变换的图像块相与,产生一个新的对角矩阵,再将数字水印嵌入到该对角矩阵中,最后通过相关逆运算提取水印.实验结果表明,该方法可获得较好的图像视觉效果,对剪切、噪声等攻击皆具有较好的鲁棒性.     

一种新的基于DCT和SVD的鲁棒水印算法

提出一种基于离散变换域(DCT)和矩阵奇异值分解(SVD)的鲁棒水印算法.首先将载体图像进行离散余弦变换,取包括直流系数在内的与水印图像大小一致的变换域信息;然后分别将所取信息和有意义水印图像作SVD分解,得到四个正交矩阵和两个对角矩阵;最后将水印图像SVD得到的三个矩阵分别嵌入到其余三个矩阵中,作SVD和DCT逆变换得到含水印图像.实验结果证明,本算法具有较强的鲁棒性.     

抗强剪切和涂抹攻击零水印算法

为了增强现有水印算法抵抗存在信息量丢失的各种攻击(如剪切、涂抹、行列移除等),提出一种基于NMF(Non-negative factorization)和Radon变换不变矩抗强剪切和涂抹攻击零水印算法。算法首先将原始图像V矩阵进行非负矩阵分解(NMF)得到基矩阵W和系数矩阵H。由NMF部分感知全局的特性可知,利用部分V矩阵图像信息和对应的系数矩阵H可以重构出完整的W矩阵;然后计算非负矩阵分解后W矩阵的Radon变换不变矩,最后利用有限个Radon变换不变矩来设计和构建零水印信息。实验结果表明:当剪切和涂抹的面积达到87.5%时,水印检测正确率为100%,同时对于加噪、滤波、JPEG压缩等攻击,该算法也具有良好的鲁棒性。     

基于NSCT和约束NMF的图像融合水印算法

针对Contourlet变换存在频谱混淆的问题,设计一种基于非采样Contourlet变换NSCT和约束NMF结合的图像融合水印算法。首先对图像进行NSCT多层分解;然后提取低频系数并与水印序列组成二维矩阵;最后进行约束NMF分解实现水印嵌入,检测端使用基于相关的盲检测。实验结果表明,该算法能够在满足不可见性的条件下抵抗常见图像处理攻击。     

基于DCT算法的半脆弱数字水印算法研究

提出一种基于DCT 变换的半脆弱数字水印算法研究。该算法将原始图像进行分割,通过DCT 变换生成水 印,基于密钥生成矩阵并嵌入到图像块中。利用被篡改的图像半色调图和提取水印的差异进行篡改定位。实验仿真结果表 明,该算法篡改定位精度较高。     

基于分块DCT变换的抗旋转,缩放攻击零水印算法

大多数基于DCT、变换域的零水印算法没有抵抗几何攻击的能力,例如将图像旋转微小角度即可导致水印检测的失败.为了提高基于DCT变换域的零水印算法抵抗图像抗旋转,缩放攻击的能力,本文提出了一种基于分块DCT变换的抗旋转,缩放攻击零水印算法.对于旋转,缩放造成的几何攻击,我们可以通过对数极坐标系将笛卡尔坐标系中的旋转,缩放变换转换为循环平移的性质,对于循环平移后的图像,在水印检测时我们可以使用穷举遍历的方法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象视觉效果,同时对于加噪,滤波,JPEG压缩,剪切攻击也具有有很好的鲁棒性.     

一种新的有效的数字水印方法

数字水印技术作为数字多媒体版权保护的有效方法,近年来在国内外引起了广泛的关注。本文提出了一种基于DCT域图像水印新算法。该算法利用密钥生成两个独立的随机序列,根据二值水印图像比特位是0还是1,来决定此DCT块的候选系数上嵌入对应的随机序列。本算法具有密码学意义下的安全性。利用人类视觉系统（HVS）的特性,将水印嵌入到宿主图像的DCT域的中频分量中,大量实验结果证明了该算法具有计算简单、抗噪声干扰、抗JPEG压缩能力强等良好性能。     

DCT域水印嵌入新策略和算法

本文提出一种新的水印嵌入策略,将水印信号嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。基于该策略提出了一个自适应图像水印算法。该算法先把原始图像和水印图像分别进行分块DCT,然后将水印信号的AC分量和DC分量以不同的能量分别嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性。     

一种基于Cox算法的分块DCT图像水印算法研究

介绍了DCT域图像水印技术,详细分析了经典的Cox算法和一种基于块分类的自适应图像水印算法;通过分析图像在流通中可能经常遇到的一些信号处理、几何变换以及可能性攻击,对水印算法进行了分析、实验和测试.Cox算法是一种基于DCT变换的扩频水印技术,它将高斯随机序列加入到图像的DCT变换后视觉最重要的系数中.基于块分类的自适...     

一种NMF和SVD相结合的鲁棒水印算法

提出了一种非负矩阵变换(NM})和奇异值分解(SVD)相结合的数字水印算法。该算法对宿主图像进行离散小波变换,然后选取低频部分进行非负矩阵变换和奇异值分解,最后在奇异值中嵌入Arnold置乱后的水印。实验表明,该算法在获得良好的视觉效果的同时,又具有很好的鲁棒性,对加噪、滤波、剪切等图像攻击有很好的抵杭能力。     

基于NMF和SVD相结合的Contourlet域鲁棒水印算法*

为了提高变换域数字水印技术的鲁棒性,提出了一种在Contourlet域将非负矩阵变换(NMF)与奇异值变换(SVD)相结合的鲁棒水印算法。宿主图像经过Contourlet变换后,对低频子带进行非负矩阵变换,然后对非负基向量组W进行奇异值分解,最后将经过Arnold置乱的水印图像嵌入到奇异值中。实验结果表明,该图像水印算法在获得良好视觉效果的同时,对于加噪声、滤波、剪切等图像攻击有较好的鲁棒性。     

一种基于非负矩阵分解的鲁棒零水印算法

为了解决现有数字水印中鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,设计了一种基于非负矩阵分解和离散小波变换的图像零水印算法。原始图像进行不重叠分块,分别对每子块图像进行3级小波分解得到低频近似分量;对细节分量作非负矩阵分解得到可近似表示子块图像的基矩阵和系数矩阵;将系数矩阵量化得到特征向量,通过特征向量和水印的运算得到原始图像的版权信息。实验结果表明该方案对常见信号处理具有很强的鲁棒性,同时密钥的使用保障了算法的安全性。     

基于Hessian图正则稀疏NMF的高光谱解混

基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)的高光谱解混(Hyperspectral Unmixing,HU)方法引起了大家的关注,因为可以将一个非负高光谱图像(Hyperspectral Imagery, HSI)数据矩阵分解为两个非负矩阵的乘积,分别对应于端元矩阵和丰度系数矩阵。目前,图约束的NMF算法已经被证明对高光谱解混是有效的,因为它们可以捕获HSI的几何特性。为了挖掘数据在混合过程中的几何结构和稀疏性,提出了一种稀疏的Hessian图正则化NMF(SHGNMF)算法。SHGNMF算法是将丰度矩阵的L1/2正则化器和Hessian图正则化项都添加到每个NMF模型中,同时采用乘法更新规则。最后用模拟数据和真实数据进行实验,验证了所提出的SHGNMF算法相对于其他NMF算法的优越性。     

Robust watermarking based on DWT and nonnegative matrix factorization

This paper presents a novel blind robust digital image watermarking scheme using nonnegative matrix factorization (NMF) in DWT domain. Firstly, the original image is transformed into some subband coefficients using discrete wavelet transformation (DWT), and then a Gaussian pseudo-random watermark sequence is embedded in the factorized decomposition coefficients using NMF. Because of the multiresolution decomposition for DWT and physically meaningful factorization for NMF, the proposed scheme can achieve good robustness, which is also demonstrated in the following experiments.     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

基于改进非负矩阵分解的手背静脉识别算法

为提高手背静脉识别过程中特征的有效性,提出了一种基于改进非负矩阵分解（NMF）的识别算法．首先,静脉图像经过分块后,将每一块子图像的像素均值与平均梯度幅值作为图像原始特征;其次,将所有训练样本原始特征形成的特征矩阵进行非负矩阵分解,其中对分解后的系数向量加以稀疏性与可区分性约束,从而形成改进的非负矩阵分解模型;再次,基于梯度投影法对提出的非负矩阵分解模型进行求解,获取新的特征基与特征向量;最后,利用最近邻匹配算法对特征向量进行分类,实现身份的识别．实验结果表明,提出的识别算法可获得较高的识别率,处理过程具有较好实时性．     

基于光滑性和主成分的非负矩阵分解算法

非负矩阵分解(NMF)存在收敛速度慢的缺点,其根本原因是基图像（基矩阵）包含大量的噪声点。另外,系数矩阵相关性很大,不利于区分不同图像。鉴于以上缺点,提出了基于光滑性和主成分的非负矩阵分解（SPNMF）：一方面通过添加常数矩阵来增强基矩阵的光滑性,平抑噪声点,达到减少迭代次数的目的;另一方面在原损失函数基础上,将系数矩阵不同列之间的方差作为惩罚项,提高系数矩阵的区分度。在PIE和FERET人脸库中的实验表明,SPNMF不仅能够提高人脸识别的正确率,而且速度比NMF快2~4倍,使得基于非负矩阵的人脸识别系统更具有实用价值。     

利用图像纹理和边缘特征的数字水印方法

提出了一种基于图像纹理、边缘和特征向量的图像数字水印算法。该算法首先把图像进行三级小波分解,再提出三级分解后低频部分的纹理特征和边缘特征,求出边缘特征矩阵的特征向量,用特征向量的值替换三级中频的值,替换的数量由纹理特征矩阵的元素数确定,可采用算法来决定嵌入的具体位置,最后进行三级小波逆变换得到含有水印的图像。做了大量的仿真实验,实验结果表明该算法具有较好的有效性和可行性。     

基于混沌映射和离散变换的盲水印算法

盲水印由于在检验过程中不需要使用原始的水印图像,因此在具有较高的鲁棒性和不可见性的同时,增加了检验的方便性。该文提出了一种基于混沌映射和二维离散小波变换的盲水印的算法。该算法是首先将二值图像经过混沌映射处理,将置乱之后的二值图像作为水印图像,将作为载体的二维矢量图形,进行二维离散小波变换,之后将水印信息嵌入到待保护的图像中。由于将水印图像进行了混沌映射处理,故提高了抗裁剪和压缩攻击的能力;而对原始载体图像使用了二维离散小波变换,在没有密钥的情况下,是无法恢复原始水印图像的,故提高了水印信息的安全性。