基于奇异值分解的彩色图像水印算法

针对基于量化的嵌入方法不能抵抗亮度增强等攻击而基于关系的嵌入方法抵抗常见的攻击能力较弱等缺点, 提出了一种混合量化和关系嵌入方法的彩色图像水印算法。该算法先对彩色图像的每一分量进行互不重叠的大小为8×8的分块, 借助密钥选取待嵌入水印的分块并对选取的分块进行1级离散小波变换和分别对低频子带与高频子带进行奇异值分解, 在低频和高频子带奇异值分解后的奇异值矩阵分别采用量化和关系的嵌入策略嵌入预处理后的水印。实验表明, 该算法实现简单, 具有较好的不可见性。与其他算法相比, 该算法具有更好的鲁棒性能。     

一种鲁棒的变换域数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的混合水印方案。在该方案中,首先把原始载体图像分成多个分块（32×32）,然后对各个分块进行离散小波变换得到四个子带,之后对低频子带应用奇异值分解,并修改每个分块低频子带的最大奇异值．从而嵌入水印图像的各个奇异值。实验证明该算法对于常用的各种图像处理攻击具有良好的鲁棒性。     

一种新的基于DWT、DCT和SVD的鲁棒水印算法

本文提出一种新的基于离散小波变换(DWT)、离散余弦变换(DCT)和矩阵奇异值分解(SVD)的鲁棒水印算法.首先按照本文提出的小波分解准则对载体图像进行四层小波分解,取第四层的低频子图与三个高频子图;同样对水印图像进行小波分解得到低频子图与三个高频子图.然后用DCT、SVD方法,结合本文提出的相互嵌入准则将水印图像的低...     

基于DWT-SVD的图像盲水印研究

提出了一种新的基于离散小渡变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法.该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块,对每一块进行奇异值分解后,选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入经过Arnold置乱后水印信息.水印的提取不需要原始图像,但受到密钥的限制,不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印.实验结果表明,该算法具有较好的不可感知性、鲁棒性和安全性.     

一种基于DWT和SVD的数字图像水印算法

该文研究并提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法。为保证水印算法的安全性,首先对水印图像进行置乱变换预处理;然后对宿主图像进行二维离散小波变换,根据嵌入策略将预处理后水印图像的奇异值嵌入宿主图像二维小波分解得到的中频区域。最后利用Matlab对该算法及其对攻击的鲁棒性进行了仿真。     

基于SVD的小波域自适应量化盲水印算法

提出了一种新的基于SVD的小波域自适应量化盲水印算法;对有意义的二值水印图像进行预处理置乱后,该算法结合人类视觉系统特性采用不同的嵌入策略把0/1水印值分别嵌入到图像三级小波分解后的中低频子带和高频子带系数中,并结合小波零树原理在中低频子带进行嵌入水印,而在高频细节子带则利用奇异值良好的稳定性能来进行水印的嵌入;仿真结果表明:与传统的算法相比,该方法在针对高低频的多种攻击下具有良好的鲁棒性。     

一种基于混沌置乱和SVD的小波域盲水印算法

提出了一种基于混沌和奇异值分解相结合的数字水印算法.该算法对原始图像做离散小波变换后得到4个子带,并将低频子带(LL1)分成互不重叠的8×8分块,然后对每一块做奇异值分解,将混沌置乱后的水印信息嵌入每块中最大的奇异值中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性.     

一种新的基于奇异值分解的小波域盲水印*

目前,如何增强鲁棒性水印抵抗几何攻击尤其是旋转攻击的鲁棒性,仍是水印研究者研究的难点。为此,结合奇异值分解的特性和小波变换的优点,提出一种新的基于奇异值分解的小波域盲水印算法,对于常见的几何攻击具有很强的鲁棒性。首先对小波分解后的低频子带分块以提高水印的嵌入容量,再对各子块进行奇异值分解,将Arnold置乱后的水印嵌入到奇异值中,并使用量化方法增强水印的鲁棒性。实验表明,该算法对于常见的几何攻击特别是旋转攻击具有很强的鲁棒性,也能够抵抗JPEG2000压缩等信号处理。     

基于DWT-SVD域的图像水印算法

离散小波变换和奇异值分解都可以作为数字水印算法有效的工具,提出一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法.此算法先将整个图像分成4个区域,然后再对每个区域运用奇异值分解方法,通过修改奇异值来嵌入水印信息.实验结果表明,该算法具有很好的稳健性,在经过一般的信号处理操作后,嵌入的水印能被可靠地提取和检测.     

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—奇异值分解的数字水印新算法*

为了有效地保护数字作品的版权,提出了一种以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字水印新算法。该算法充分利用小波与奇异值的固有性质,对原始图像进行多级小波分解,并对部分子带作奇异值分解。将水印置乱来保证一定的安全性,再对其进行分块离散余弦变换,然后将它嵌入到中间奇异值及其周围的部分矩阵块中。实验表明,该方法不仅有较好的透明性,而且能抗大多数处理攻击,有较好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD联合的数字水印算法

离散小波变换(DWT)和奇异值分解都可以作为数字水印算法有效的工具.提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解联合的数字水印算法,先将整个图像分成4个区域,然后再对每个区域运用奇异值分解方法,通过修改奇异值来嵌入水印信息.实验结果表明,该算法具有很好的稳健性,在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩后,嵌入的水印能被可靠的提取和检测.     

基于混合变换域的奇异值分解水印算法

提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)及离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的混合变换域与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的数字水印算法。该算法将原始图像的小波子图进行分块DCT变换,抽取各块含图像大部分能量的部分合并,并对此矩阵进行奇异值分解再进行水印的嵌入。实验仿真表明,这种方法能抗大多数图像处理攻击,具有良好的鲁棒性。     

多重水印嵌入的DWT-SVD音频公开水印算法

提出了一种基于离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）域与奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的多重嵌入数字音频水印算法.算法在嵌入水印前采用混沌加密与图像置乱对水印进行双重加密,在选取音频载体的多段数据中,利用DWT的多分辨率特性与SVD值稳定特性的特点,先对各段数据进行多级DWT变换,然后在低频部分选取连续的若干个系数组成矩阵,并对矩阵进行SVD分解,再把加密后的每位水印信息采用量化方法嵌入到SVD值中,实现了水印的多重嵌入.实验表明,该水印方法效率高,透明性好,对常见的音频信号处理具有较强的鲁棒性.     

一类SVD域水印问题分析及改进算法

分析了一类SVD域图像水印算法存在过高虚警率的原因,并给出了相应的实验结果。在此基础上,提出了一种混合DWT和SVD的图像水印算法。算法先将载体图像划分为互不重叠的块,并对每一块进行1层DWT分解,再对低频子带进行SVD分解。采用量化的方法,将Arnold置乱处理后的水印图像嵌入到SVD分解后的奇异值之中。实验表明,提出的算法克服了传统的SVD图像水印算法存在的虚警问题,对常见的信号处理如JPEG压缩、滤波、噪声等具有较好的鲁棒性。     

一种改进的DWT-SVD域参考水印方案

针对一类SVD域图像水印方案存在过高虚警概率的问题,提出了一种改进的混合DWT和SVD的图像参考水印算法。算法先对载体图像进行[n]层的离散小波变换,然后随机选取第[n]层的部分或全部子带形成参考子带,并对参考子带进行SVD分解;将Arnold置乱处理后的水印嵌入到SVD分解后的奇异值矩阵中。实验表明,提出的算法具有较好的透明性和安全性;与其他方案相比,解决了虚警概率问题,且对于大部分的攻击,具有更好的鲁棒性能。     

A novel hybrid of DCT and SVD in DWT domain for robust and invisible blind image watermarking with optimal embedding strength

To optimize the tradeoff between imperceptibility and robustness properties, this paper proposes a robust and invisible blind image watermarking scheme based on a new combination of discrete cosine transform (DCT) and singular value decomposition (SVD) in discrete wavelet transform (DWT) domain using least-square curve fitting and logistic chaotic map. Firstly cover image is decomposed into four subbands using DWT and the low frequency subband LL is partitioned into non-overlapping blocks. Then DCT is applied to each block and several particular middle frequency DCT coefficients are extracted to form a modulation matrix, which is used to embed watermark signal by modifying its largest singular values in SVD domain. Optimal embedding strength for a specific cover image is obtained from an estimation based on least-square curve fitting and provides a good compromise between transparency and robustness of watermarking scheme. The security of the watermarking scheme is ensured by logistic chaotic map. Experimental results demonstrate the better effectiveness of the proposed watermarking scheme in the perceptual quality and the ability of resisting to conventional signal processing and geometric attacks, in comparison with the related existing methods.     

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。     

基于多变换域的彩色图像多功能水印算法

针对单水印存在功能单一的问题,提出一种基于离散小波变换（DWT）和四元数离散余弦变换（QDCT）的彩色图像多功能水印算法。首先,将彩色图像分通道置乱后进行DWT,选择低、中频子带作分块QDCT,利用部分实数系数构造系数矩阵,鲁棒性水印通过加法原则嵌入该系数矩阵的奇异值中;然后,将图像进行2×2分块的QDCT,特征脆弱水印利用QDCT的低频模值系数产生,并嵌入空域最低有效位（LSB）。实验结果表明,鲁棒性水印具有良好的抗JPEG压缩、噪声、对比度调节、剪切、旋转以及混合攻击的能力,脆弱水印对篡改敏感且具有精确的篡改定位功能。