基于DCT域和DWT域的图像零水印算法的研究

零水印是数字水印技术的一个新的研究方向,它解决了水印嵌入时鲁棒性与隐蔽性之间的矛盾且更好地保护了原媒体信息。为证明零水印算法的可行性并比较基于不同频域的算法特性,提出了一种基于DCT域和DWT域的零水印算法,最后通过抗攻击测试和识别测试证明两算法的性能稳定、可行性高且各具特点,并揭示两者各自的优势领域。     

基于DWT-SVD的图像双零水印算法

算法采用双零水印方式,解决不同的数字水印算法问题。首先,利用SVD空间向量表征图像的结构特性的性质解决了以往算法虚警率高的问题。其次,针对嵌入式数字水印算法的鲁棒性低以及嵌入容量有限等问题,提出了一种基于小波变换域的零水印算法,该算法利用小波变换系数构造出能够代表水印信息的特征值,同时算法对原始水印数据进行了双重加密,不仅达到隐藏水印信息、保护版权的目的,而且大大提高了水印信息的安全性。由于算法采用的是零水印的方式,所以能够保证原始载体图像无失真,即良好的不可见性。实验结果表明,该算法具有鲁棒性高、简单易行、虚警率低的优点。     

一种基于混沌调制的零水印算法

数字水印是一种通过在数字媒体里嵌入秘密信息来保护知识产权的技术.由于在图像中嵌入数字水印后,会导致图像一定程度的失真,因此,近年来出现了一种新的零水印方法.针对数字水印的不可感知性和鲁棒性之间的矛盾问题,提出了一种基于混沌调制的图像零水印方法,即该方法是从原始图像或测试图像的小波变换系数中提取低频子带部分小波系数的特征作为水印,而所抽取的小波系数的位置则由混沌法随机生成.实验结果表明,此算法的不可觉察性很好,并对一些诸如中值滤波、JPEG压缩、附加高斯噪声、裁剪和旋转等各种图像处理攻击有较强的鲁棒性.该方法改变了传统的向原始图像中嵌入水印信息的做法,不仅其得到的水印图像是无失真的,而且在不知道混沌初值的情况下,不可能成功地提取特征水印.     

一种基于小波变换的零水印算法

在水印嵌入的时候,已有的大多数数字水印方法都是对原始图像数据信息作一定的运算修改,使得鲁棒性和安全性受到限制。而零水印不需要修改原始图像的任何信息,可以有更好的透明性。本文提出了一种基于图像置乱和小波变换的零水印算法:首先将水印图像进行置乱,然后利用载体图像一级小波分解后的低频子图和置乱后的水印图像得到提取矩阵,再对提取矩阵进行一定的打乱加密。利用提取矩阵来提取水印,增强了水印的透明性、鲁棒性和安全性。     

基于变换域的音频数字零水印算法研究

针对多数音频数字水印嵌入过程中水印鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,本文讨论了一种新的数字水印技术——零水印.提出基于变换域的音频零水印二次检测算法,根据检测对象所受攻击的不同分别在DWT和SDFT域对水印进行二次检测.仿真试验证明该方法不对原始音频信号进行修改,不改变原始信号的感知质量,能够实现盲检测,保证水印的不可察觉性,鲁棒性好.     

基于小波变换的数字水印算法

提出了一种基于小波分析的数字水印嵌入检测算法 ,水印的检测不需要原始图像 ,选择中频带嵌入水印信息 ,以保证其隐蔽性和鲁棒性 ,实验表明 ,该方法是可行的     

基于二值运算的数字图像水印嵌入与检测算法

研究了在数字图像中实现水印的方法。提出了一种在小波变换域内基于二值运算的数字图像水印嵌入与检测算法，且水印的检测不需要原始图像，使用该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性，感觉不到对原始图像的影响，同时，嵌入的数字水印具有很理想的鲁棒性。常规的图像处理方法对其影响甚弱。     

基于奇异值分解的三维网格模型零水印算法

研究版权保护问题,针对传统水印嵌入算法为避免模型失真,只能降低水印嵌入强度,但会造成水印鲁棒性下降,采用零水印方法则可以有效的解决水印透明性和鲁棒性之间的矛盾问题,提出了一种基于奇异值分解的三维网格模型零水印算法.不对模型数据进行任何改动,将模型按拓扑数据分割为若干子块,在各子块内进行奇异值分解,提取奇异值向量的前若干项,作为图像特征,进行零水印构造.实验结果表明,算法可避免模型失真,构造的水印可以抵抗多种常见的攻击手段.在提取水印时无需原始网格模型参与,模型具有较好的鲁棒性,并为设计提供科学依据.     

一种基于LPM和小波提升的零水印算法

大多数数字水印方法在水印嵌入的时候都是对原始图像信息作了一定的修改,这样使鲁棒性和安全性受到限制。零水印不需要修改原始图像的任何信息,有更好的透明性。本文提出了一种基于整数小波提升方案和对数极坐标映射(LPM)的零水印算法。首先将水印图像进行置乱,对载体图像进行缩放归一化,然后进行对数极坐标映射(LPM),再进行一级整数小波提升,利用分解后的低频子图和置乱后水印图像构造密图,提取时利用密图来提取水印,增强了水印的透明性和安全性。     

基于Krawtchouk矩和NSCT变换的鲁棒零水印算法

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,设计一种基于Krawtchouk矩和NSCT(Non-subsampled Contourlet Transform)变换的鲁棒零水印算法。算法首先对图像进行NSCT分解,其次计算其低频成分的Krawtchouk低阶矩不变量来构建特征向量,最后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Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。     

一种图像小波域内分形零水印算法

针对数字图像版权的保护,本文提出了一种小波域内基于分形理论的零水印算法。首先对载体图像进行Haar 小波变换,接着对小波低频系数进行分形编码,通过分形匹配获得图像的重要特征信息;然后建立特征信息与图像水印之间的 关系,进行水印的双重嵌入;由于算法没有对图像进行任何修改就完成了水印的嵌入,很好地解决水印鲁棒性与不可见性之间 的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像处理及几何攻击有较强的鲁棒性。     

基于离散余弦变换彩色图像的数字水印研究

为了在彩色图像中嵌入彩色数字水印,同时保持原始彩色图像的完整性及健壮性,提出基于空间域和频率域间转换,配合RGB色彩系统,利用离散余弦变换将图像的空间域表示转换为频率域,将彩色数字水印频域系数经适当处理后嵌入图像的低频部分,使嵌入的彩色数字水印能抵抗各种图像处理时的破坏.实验结果表明:应用该方法嵌入彩色数字水印,不仅不破坏原始彩色图像品质,而且能抵抗外界的破坏,成功取回所嵌信息.     

一种基于小波变换和变换域系数值比较的数字水印算法

提出了一种基于小波变换和变换域系数值比较的盲检测数字水印算法.算法利用小波变换,将载体图像进行多层小波变换分解,找出合适的变换域系数,将该系数分解为数据对序列,使二值水印图像每个像素的值与该数据对序列中的每个数据对一一对应.用数据对内前后数据值的大小关系来表示0和1,若前者大于后者,则表示1;若后者大于前者,则表示0.然后调整数据对序列中每个数据对内数据的前后位置,使其和二值水印图像相应位置上的像素值匹配.这样就嵌入了水印.提取水印过程刚好和嵌入水印过程相反.实验证明,水印具有透明性,对高斯低通滤波、图像变亮、图像变暗、直方图均衡化、增加图像对比度、降低图像对比度、添加高斯噪声、添加椒盐噪声、添加乘积性噪声、JPEG压缩等图像处理和噪声干扰都具有很强的鲁棒性.该算法鲁棒性和透明性好,是一种可行的水印方案.     

一种小波域数字水印算法

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。该文提出了一种基于小波变换在静止图像中嵌入数字水印的新算法；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进行多级分解，然后置乱二值水印图象，将二值水印数据叠加到图象的低频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象。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衷。     

基于GHM和FCM的自适应图像水印算法

提出一种基于GHM多小波变换域上的模糊自适应水印算法。利用多小波系数块的能量、重要系数对小波块进行分类,结合图像自身的局部特性,在多小波系数中的两个相关的细节子图像中自适应地嵌入一幅二值水印图像;为了增强水印的鲁棒性,采用冗余嵌入方法;水印的提取不需要原始图像。实验结果证明,该算法对剪切、JPEG压缩、锐化等多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

基于DCT变换的图象分块数字水印算法

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段,不可察觉性和鲁棒性是图象水印中基本要求,但它们却是一对互相制约的因素.该算法提出了一种新的数字水印嵌入和提取方法,以一幅图象作为水印,信息量大,优于通常把文本,字符作为水印的方法;分块随机嵌入提高了水印嵌入的顽健性;根据图象局部特征确定水印的嵌入强度,使水印的嵌入强度随图象局部特征变化而变化.针对典型攻击的实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性.     

一种基于矢量共享方案的DCT域上数字水印分存算法

数字水印分存是将秘密共享的思想用于数字水印，将原始水印信息分解成n份分存水印信息，获得其中部分分存水印信息就能恢复出原始水印信息．该文提出一种基于矢量共享方案的DCT域上的数字水印分存算法．它将矢量共享的思想用于数字水印．原始载体图像分块后，在DCT变换的低频域上加载分存后的水印数据．水印信息隐藏前，对原始水印和分块水印都进行扰乱处理，同时分存也具有加密作用．算法具有很高的安全性和较好的稳健性．实验表明，算法还具有较好的隐藏效果和很好的抗剪切、抗压缩等功能．     

基于小波包和DCT变换的双水印技术

目前较流行的水印算法是在图像的时空域或变换域中感知重要的系数嵌入水印。然而感知重要的部分通常是图像的低频部分,当图像经历某些变换操作时,从低频提取的水印会产生严重的质量退化。针对这一问题,该文在结合小波包变换和离散余弦变换的同时,在图像小波包分解后的低频和高频部分选取适当系数分别嵌入同一个水印。水印采用二值图像,在水印嵌入之前对水印图像进行Amold变换以增强算法的隐蔽性和鲁棒性。实验结果表明,这一方案比单重水印方案能够更有效地抵抗JPEG有损压缩、剪切、滤波和噪声等常见的水印攻击,具有更广泛的适应性和更强的鲁棒性。     

用于数字水印鲁棒性评判的协同序参量指标

简述协同序参量的来源、定义、动力学演化方程及其特性。针对数字水印的鲁棒性要求,提出把水印模式的协同序参量作为数字水印鲁棒性的定量指标,并给出了详细的运用步骤。以图像数字水印为例,对空域水印和DCT域水印的Lena图像进行了鲁棒性实验,计算比较了模式间的协同初始序参量值,给出了相应的鲁棒性评判。从理论推导和实验计算分析,用协同序参量作为数字水印的鲁棒性评判指标,具有一定可行性和实用性。