基于小波变换的彩色图象数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）域的彩色图象序列加密数字水印新方法，算法选用了彩色图象RGB色彩空间的G分量嵌入水印，数字水印图象含有密钥信息，因此算法具有很好的安全性。同时利用人类视觉系统（HVS）的亮度掩蔽特性和纹理掩蔽特性，把低频分量根据局部纹理的强弱分成两类，将二值水印图象加密后自适应的嵌入到宿主图象的DWT域的低频分量中，从而很好的兼顾了水印的不可见性与鲁棒性。大量仿真结果表明本算法对于诸如JPEG压缩、高斯噪声干扰和图象剪切具有很好的鲁棒性。     

一种基于图象内容的小波域鲁棒水印技术

为了提高水印的鲁棒性及抗攻击能力,提出了一种基于图象内容的小波变换域水印技术,该技术是将水印内容的选取与原始图象的内容相联系,并在水印嵌入之前,先对水印进行伪随机排列,分块,扩展等预处理,以增强鲁棒性,其与传统的水印方法不同的是,在水印嵌入过程中选将分块后的水印嵌入,然后将整个水印嵌入,这样水印不仅嵌入到图象小波分解系数的低频分量中,也嵌入到高频分量中,而提取过程中,也同样提取分块后的水印和整个水印,并将基于图象内容的水印与事先给定水印在相同条件下进行了比较实验,实验结果表明,这种水印技术的鲁棒性明显好于传统水印技术,同时还证明了水印嵌入的容量不仅与视觉系统的刚刚可分辨门限有关,而且与水印信号本身的一些特性有关系。     

基于小波变换的彩色图像数字水印算法

研究图形数字水印优化问题,作为一门有效的多媒体版权保护技术受到越来越多的关注.针对版权保护抵抗噪声攻击难点问题,提出了一种将彩色数字水印嵌入到原始彩色数字图像中的算法,它利用人眼视觉系统特性,将经过两级小波变换后的原始图像,根据不同频段对应的加权系数嵌入相应强度的水印,采用含水印图像和原始图像提取出嵌入的水印进行试验,实验结果表明,算法在对常见的图像处理操作攻击具有较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小.同时算法还具有较好的不可见性和稳定性,可为设计提供参考.     

基于小波变换的图像自适应数字水印算法研究*

提出了一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法。首先对水印图像作置乱处理;然后对原始图像进行小波分解,并根据人类视觉系统的特性,在小波分解的低频域中,采用邻域均值代替单个小波系数进行估计和量化的方法,将水印自适应地嵌入低频域小波系数中;最后对该算法进行了仿真实验。实验表明该算法对图像的各种常规处理都具有较好的鲁棒性,与邵亚非等人的水印算法相比,该算法在水印容量、不可见性、鲁棒性上有更大的协调性。     

基于小波变换的静止图像数字水印

结合人类视觉特征，本文提出一种基于熵的静止灰度图像的非盲水印在小波域中应用的方法。该方案能够产生高效的数字水印。对原始图像进行三级小波分解，将标志性图像经过PN序列扰乱后嵌入其中。使用基于熵的方法来选择DWT系数，通过自适应方法来决定嵌入水印的系数的数量以及DWT分解后每一层的水印因子。该方案产生的水印几乎能抵抗所有水印文献中所涉及到的攻击。最后的检测结果表明与现在有的方法相比，它有更好的抗攻击性。对方案进行简单的修改，它可应用于彩色图像和实时系统中。     

提升小波变换及其在数字水印中的应用

提出了一种基于提升小波变换的数字水印嵌入方案.提升算法是一种新的双正交小波构造方法,这种方法大大地降低了计算的复杂度,可有效地减少运行时间.详细地说明了提升算法的原理及实现步骤,并结合这种算法介绍了它在数字水印中的应用.     

基于人类视觉系统的小波域数字水印算法

分析了一种小波域数字水印算法，利用人类视觉模型对算法进行了改进。选取一幅有实际意义的二值图像作为水印，在对原始图像进行多级小波分解后，通过修改中频系数来进行水印嵌入。实验证明嵌入水印后的图像具有更好的隐蔽性，并且对JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波等图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

小波分块的鲁棒性数字水印算法

利用小波分块思想,结合Arnold变换算法,提出了一种基于小波分块的水印算法,并且利用人类视觉系统的掩蔽特性,使水印的不可感知性和鲁棒性得到很好的统一。实验结果表明,该算法在对图像进行噪声、中值滤波、剪切等攻击有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的图象认证的数字水印技术

目前,基于小波变换的图像认证的数字水印技术已成为信息领域的研究热点。本文较全面地介绍了基于小波变换的图像认证数字水印技术的发展现状,给出了小波变换水印系统的基本结构、性能要求以及各种算法,并对算法进行了分析,总结了其优缺点。     

音频数字水印技术

在技术日新月异的今天．数字水印越来越受到广泛的重视．随着internet的发展和广泛的应用．数字水印技术无疑将成为解决版权问题的一种理想的方案。数字水印是将信息隐藏到目标数据中的一门技术。它应该具有不可感知性和鲁棒性的特点。本文讨论了基于小波变换和统计理论的音频领域里的数字水印技术,提出了分块水印添加技术。     

基于信息互补的小波域图像水印算法

提出了一种基于信息互补的小波域图像水印算法，该算法结合人类视觉系统特性在图像小波域的两个子频带中以互逆的顺序分别嵌入水印信息。水印提取时通过阈值判别选取两个小波子频带的水印信息进行互补。实验结果表明，该算法对常见的信号处理具有良好的鲁棒性。     

自适应二维数字水印系统

随着因特网和数字技术的发展,数字媒体已成为人们获取知识的主要手段,但这也带来了一系列问题如作品侵权、非法复制和传播等.为了解决这些问题,数字水印技术作为版权保护的重要手段,已得到广泛的研究和应用.为实现水印图象的叠加,提出了一种以灰度图象为水印的空域二维自适应数字水印算法,该方法首先将水印图象进行8×8分块,并进行DCT变换,然后对每块的DCT系数进行量化和调整,最后,取出每块的部分DCT系数来构成水印信号.同时为了实现自适应,还将载体图象按8×8分块,并利用视觉掩蔽特性对载体图象象素进行分类,再根据块分类结果,将水印信号以不同强度嵌入到载体图象中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性.最后还对该技术今后的研究指出了一些可能的方向.     

一种基于视觉模型的DCT域公开水印算法

提出了一种基于视觉模型的DCT域公开水印算法.算法在充分考虑人类视觉系统屏蔽特性的基础上,通过改变DCT分块内DC分量与低频AC分量之间的大小关系以自适应嵌入水印,水印提取不需要原图像.实验结果表明,算法保证水印不可见的同时,对有损压缩和一些通常的图像处理操作是鲁棒的.     

一种基于HVS的自适应空间域可见数字水印

该文提出了一种基于HVS的自适应空间域可见数字水印算法。将原始图像按8×8分块,计算各块的熵、平均灰度值和方差,将图像块分为3类(平滑块、纹理块和边缘块)。依据人类视觉系统特点,在空间域自适应地嵌入一定强度的水印图像。实验结果表明,水印可见、图像边缘清晰,水印不易移除。     

一种基于图像分割和HVS的自适应数字水印

提出了一种基于图像分割和HVS的自适应数字水印算法。利用数字图像分割提取出图像中具有重要语义的区域,称为兴趣区域,作为水印嵌入的主要部位。每个兴趣区域按照其语义上的重要程度得到一个语义权值。对兴趣区域的子块,按照Hvs特征给出子块的视觉屏蔽权值。两个权值的加权和决定各子块待嵌水印的强度。水印嵌入到各子块DCT域的低频部分。实验结果表明,该水印有很好的不可见性和鲁棒性。     

一种基于人眼视觉特性和小波变换域的图像数字水印技术

提出了一种基于人眼视觉特性和小波变换的彩色图像数字水印算法,该算法采用YIQ色彩空间进行水印的嵌入,嵌入前先对水印进行三次随机置乱处理,然后利用视觉系统的掩蔽特性对Y分量的小波系数进行分类,计算JND阈值并对小波系数进行量化,然后将置乱后的三个水印序列以不同强度嵌入到不同方向的小波系数中。实验结果证明,该算法具有很好的不可见性,且对常见的攻击具有较好的鲁棒性。     

基于HVS和图像统计特征的数字水印技术

数字水印技术是实现数字产品版权保护的一种新方法。本文提出了一种基于人类视觉系统(HVS)和图像统计特征的数字水印方法,该方法将水印作为一幅二值图像来处理,并根据JND值将小波系数分为两类,对不同的类采用不同的嵌入对策。实验结果表明水印是不可感知的,并且对于各种图像处理操作是鲁棒的。     

基于小波变换的图像自适应灰度水印嵌入算法

本文以图像反色、离散小波变换和人眼视觉特性为基础,提出了一种图像自适应水印嵌入新算法。该算法适用于水印采用灰度图像、宿主图像采用灰度或彩色图像的水印系统。实验结果表明,该算法很好地兼顾了水印的不可见性和鲁棒性。     

一种自适应数字水印嵌入方法

As an effective method of ownership assertion for digital media,digital watermarking has been targeted especially in recent years.In this paper,an adaptive digital watermarking embedding approach is presented.By applying fuzzy c-means clustering algorithm based on human visual system,the clustering result may carry out the adaptive selection of the strength value of watermark.Compared with other means,the embedded watermark is more imperceptible and robust.In the same time,there is more anti-attack ability for embedded watermark in frequency domain than that in spatial domain.In the end,we also present results to show that our approach is applicable in practice.