一种基于小波包分解的自适应数字水印嵌入算法

提出一种新颖的基于小波包分解的自适应数字水印算法.为了提高水印图像的攻击鲁棒性和水印的不可见性,该算法提出基于人类视觉特性(HVS)和小波包分解的数字水印算法,同时引入信噪比自适应水印嵌入机制.实验表明应用该算法对宿主图像嵌入水印可以达到更好的抗攻击鲁棒性和视觉效果.     

一种基于小波包分解的自适应数字水印算法

提出一种基于人类视觉特性和小波包分解的数字水印算法.该算法充分利用小波包分解的特点,将水印信息有选择地嵌入到原始图像中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定.理论分析和实验结果表明:该算法很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾,对一般的图像处理和攻击,如JPEG压缩、滤波、加噪声、裁剪等有很好的鲁棒性.     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法

文中提出了一种基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法。算法嵌入的水印信息是一幅二值图像,每位水印信息被连续多次嵌入宿主图像小波分解的低频子带。利用提取含水印图像小波分解的低频子图的特征点坐标集估计水印图像遭受的几何失真,根据估计的几何失真参数对受到几何攻击的水印图像进行校正,最后利用神经网络很好的非线性映射和自适应学习功能实现水印信息的盲提取。实验表明,算法对常见的图像处理和几何攻击具有很好的鲁棒性。     

基于数据融合和ICA的鲁棒数字水印算法

利用树状小波分解结合人类视觉系统的特性,提出一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法,可以向载体图像中自适应地嵌入多个数字水印副本。在每个块中使用独立分量分析的方法提取水印,对提取出的多个水印副本图像进行融合操作,以提高水印的鲁棒性。仿真试验表明,以该方法嵌入的水印具有较高的透明性,对常见图像处理攻击有很强的鲁棒性。     

一种结合数据融合与树状小波的鲁棒数字水印算法

利用树状小波分解结合人类视觉系统(HVS)的特性,提出一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法,向载体图像中自适应的嵌入多个数字水印副本;在提取水印时,在每个块中使用独立分量分析ICA的方法提取水印,并对提取出的多个水印副本图像进行融合操作,以提高水印的鲁棒性.仿真试验表明了该方法的有效性,嵌入的水印具有较高的透明性,同时对常见图像处理攻击有很强的鲁棒性.     

基于图像特征的小波域自适应数字水印算法

该文提出了一种基于图像特征的小波域的自适应数字水印算法,该算法利用掩蔽参数控制其对应系数实现水印的自适应嵌入。实验结果表明该算法对加噪、压缩等攻击具有一定的鲁棒性。同时,在水印嵌入前对水印进行置乱处理,从而提高了水印系统的安全性和抗攻击能力。     

基于小波包和纹理特征的自适应水印算法研究

铺天盖地的数字信息的应用给多媒体信息安全带来诸多弊病,数字水印技术应运而生,其是版权保护、篡改提示、盗版跟踪等领域保护多媒体信息安全的有效措施.基于小波包分解和纹理特征的自适应水印算法在水印嵌人时,通过纹理分析自适应的选定嵌入位置和嵌入强度,从而更好地协调了鲁棒性和透明性.在仿真实验中,对含水印图像进行了几何剪切、加噪、马赛克等攻击操作.实验结果表明,鲁棒性有较大提高,特别是对几何剪切、马赛克等攻击其鲁棒性更明显.     

一个基于DWT的自适应数字水印算法

本文提出了一个新的DWT域自适应数字水印算法。该算法利用小波域高、低频部分嵌入水印的优势互补特点,在载体图像的高频和低频子带分别嵌入相同水印来增强水印抵抗多种攻击的能力;水印的嵌入采用量化调制方式,其量化步长可根据人类视觉系统和载体图像的局部特点自适应地调整。此外,由于奇异值分解具有良好的性能,因而被用于高频部分水印的嵌入以提高其鲁棒性。实验结果表明水印具有良好的鲁棒性和不可见性,与相近算法相比,本文方法可以有效抵抗更多的攻击。     

一种基于小波域的彩色图像自适应水印

数字水印作为数字媒体版权保护的有效办法,近年来越来越为人们所重视。该文提出了一种新的基于小波变换的静止的彩色图像数字水印的嵌入和检测算法：算法采用二值图像作为水印,首先利用二维离散小波变换对原始载体图像的蓝色分量进行多级分解,然后置乱二值水印图像,将置乱后的二值水印数据自适应地叠加到图像的第L级水平、垂直和对角线小波系数上实现水印的嵌入,最后进行逆向小波变换生成嵌入水印后的图像。实验结果表明,该算法对JPEG有损压缩、滤波和噪声等水印攻击显示出较强的鲁棒性,取得了隐蔽性和鲁棒性的良好折中,且提取水印时采用了“多数原则”,不需要原始载体图像,水印检测的可靠性得到了很大的提高。     

基于邻域与FCM的多小波域盲水印算法

提出一种基于邻域与FCM的多小波域盲水印算法。该算法根据人类视觉系统的掩蔽性对多小波域的中频系数进行模糊聚类分 析,自适应地找到适合嵌入水印的纹理边缘子块,并结合子块的局部相关性嵌入二值水印图像。为保证增强水印的安全性和鲁棒性,在嵌入前将水印置乱,嵌入时重复嵌入水印。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、锐化及边缘锐化、椒盐噪声、滤波等常规攻击有较强的鲁棒性。     

基于修正Chirp-fourier变换的数字水印算法

提出了一种基于修正Chirp-fourier变换的数字水印算法，该算法直接在空域中，嵌入Chirp信号作为水印信息，用修正Chirp-fourier变换对这一特定结构的水印信息进行盲检测。仿真结果表明，该算法透明性好、检测速度快，在对常见的图像处理过程中具有鲁棒性。     

结合FCM的小波域自适应水印算法

提出一种基于FCM 的小波域自适应水印算法。该算法对宿主图像进行二层小波分解,根据人类视觉系统的掩蔽性对小波域的中频系数进行分类并结合FCM,自适应地将二值水印图像嵌入到图像的纹理子块中,能较好地实现水印的鲁棒性和隐蔽性;在嵌入前将水印置乱,增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、加噪、滤波等常规攻击具有较强的鲁棒性。     

Shearlet变换域内容自适应图像水印算法

提出了一种Shearlet变换域嵌入强度因子能随图像内容自适应的水印算法。算法首先利用Shearlet变换对图像内容稀疏表示选择性,找出符合人眼视觉特性要求的水印嵌入位置,然后依据图像内容自适应地计算出水印嵌入强度因子,较好地解决了鲁棒性与可见性之间的矛盾。实验结果表明,该算法能够抵抗各种攻击,具有强鲁棒性。     

一种改进的魔方数字水印算法研究

为了提高数字水印算法的安全性和鲁棒性,在研究了各种常见的水印算法优缺点的基础上,提出了一种改进的基于魔方概念的数字水印算法。首先通过魔方混沌算法将原始水印转化为噪声信号,以提高水印安全性。再结合离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)嵌入水印,以提高水印的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,在确保不可见性的基础上,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩下具有很好的鲁棒性。     

基于系数关系和分形维数的隐藏算法

提出了一种基于系数关系和分形维数的信息隐藏算法，该算法将原始载体图像分割成固定大小的图像块，利用分形维数与图像之间的关系确定每个图像块的特点，结合人类视觉系统（HVS）的特性，选择代表边缘和纹理特征的图像块，对它们进行离散余弦变换，将信息嵌入到变换系数的关系中，隐藏的信息可以是字符序列，数字序列，文本文件，二值图像，灰度图像以及彩色图像等，实验结果表明该算法透明性好，保密性高，对几何攻击，滤波，噪声和压缩等处理具有一定的稳健性。     

基于分块DCT的自适应视频水印算法

在以往的离散余弦变换(DCT)水印嵌入算法中,选择直流系数嵌入能增加稳定性,但也会导致水印的不可见性较差。本文在DCT直流系数嵌入法的基础上进行改进,结合人类视觉系统模型(HVS),优先选择纹理强度大的DCT分块并自适应控制嵌入强度,能较好兼顾稳定性和不可见性。改进后的算法与改进前算法相比,数字水印的安全性、鲁棒性、嵌入量、不可见性、稳定性等各方面都有较大提高。     

一种结合奇异值分解的非下采样剪切波数字水印算法

针对数字数字水印算法不可见性与鲁棒性不可协调性,本文提出一种结合奇异值分解的非下采样剪切波数字水印算法,用于图像版权保护。该算法利用剪切波多尺度、多方向分解特性,并应用奇异值分解把水印嵌入在能量最强的方向子带中,在满足不可见性的基础上使水印能够抵抗一系列形式的攻击,具有很强的鲁棒性。实验结果表明,结构相似性值接近于1,平均NC值在0.98以上。相较于其它同类算法,本文提出的算法具有更好的鲁棒性能。     

基于整数DCT变换的新水印算法

鲁棒性及掩蔽性是衡量数字水印算法性能的重要指标。为了用较低算法复杂度使数字水印具有较好的鲁棒性与掩蔽性,提出了一种基于整数DCT变换的新的鲁棒水印算法。该算法利用DCT变换的整数特点,首先对频域嵌入系数进行定量分析,找出适合嵌入的系数与嵌入阈值的大小关系,接着提取每个图像块的DC系数组成一幅新图,选择新图中具有复杂纹理的图像块再次进行整数DCT变换,最后将水印信号嵌入到这些图像块域的系数中。仿真实验结果表明,新算法既保证了水印的掩蔽性,又同时具有很好的鲁棒性,对JPEG压缩、噪声、滤波等攻击都具有很好的免疫能力,即使是在马赛克攻击下也能提取出水印图像。