基于SVD分解的小波数字水印算法的研究

提出了一种基于SVD分解与小波分解的小波隐形水印算法.通过奇异值分解实现盲提取,把水印图像嵌入小波分解的中频子带,最后运用归一化互相关函数(NC)和峰值信噪比(PSNR)进行定量分析,验证该算法有很好的不可见性与鲁棒性.     

基于小波分解红外雷场目标提取方法的研究

为提取低信噪比红外雷场图象中的目标,采取了一种基于小波分解和能量特征的目标提取方法.根据目标与环境背景在图像小波变换域能量分布特性的不同而对小波分解得到的各变换域通道能量特征值进行计算,并以此为依据提取出目标.实验结果表明,该方法对红外雷场图象有较好的处理效果.     

一种基于小波变换的数字水印方法

结合Arnold变换,提出了一种基于小波变换的数字水印安全算法。首先将水印图像置乱;其次对原始图像进行三级小波分解,并对其小波分解后分量,依据其系数的大小进行排序分组,选择适当的嵌入系数,进行水印分解子图的嵌入。实验结果表明,该水印算法能抵抗常见的各种攻击,提高了水印的不可见性和鲁棒性。     

基于混沌特性改进的小波数字水印算法

本文基于混沌特性提出一种改进的小波数字水印算法IWSVD,即采用混沌模型算法来生成混沌随机序列.混沌序列{Xn}对初值极为敏感,以此随机序列作水印信息,随机序列不同,会导致生成的数字水印不同,保证数字水印信号的唯一性,因而攻击者伪造水印是不可能的,检测抵赖也是不可能的.迭加了水印的图像能抗压缩及抗噪音处理,该算法健壮性更好.     

基于小波变换的数字水印应用

伴随着网络技术扣多媒体技术的飞速发展，数字媒体给人们带来极大便利的同时，也面临着严峻的挑战，版权保护扣信息安全成为一个迫在眉睫的现实问题。数字水印技术作为版权保护扣信息安全的重要手段得到了广泛的研究扣应用，他通过在原始数据中嵌入秘密信息——水印来证实该数据的所有权或完整性，达到版权保护扣信息安全的目的．本文基于人类视觉系统(HVS)的特性，提出了一种小波变换域的数字水印算法，将水印图像嵌入到小波变换的不同方位的重要系数当中，文中实现了标志图像水印．实验结果表明，该水印算法对图像处理扣压缩等运算有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的数字水印算法

提出了基于小波变换域的数字水印的嵌入对策和检测方法，实现了数字水印自适应地嵌入到原始图像DWT变换域的中频子带图像中。水印的检测是分级渐进地进行的，从而提高了检测效率。文中实现了伪随机序列的水印，仿真实验结果证明了该算法的有效性、安全性。     

基于三元组系数关系的多小波域数字水印算法

利用图像经CARDBAL多小波变换后,低频系数的能量平均分配于四个子图上这一特点,从四个子图中任选三个子图,用其系数组成三元组,通过调整三元组的标准差来嵌入水印信息并实现盲提取。实验结果表明,算法不但保证了含水印图像有较高的不可感知性,而且对JPEG压缩、噪声、剪切、旋转等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于图像小波变换低频系数的数字水印算法

提出一种基于小波变换且具有图像自适应性的数字水印算法.通过小波变换将图像分解成不同空间与频率的系数,这些系数之间存在一种树结构关系,利用树结构关系对最低频系数进行分类,对不同类采用不同的嵌入对策,将水印信号嵌入在最低层逼近系数中,而现有基于小波变换的算法将水印嵌入在各个方向的中频或高频系数中.实验结果表明,该算法具有不可见性,对于通常的图像失真具有较好的鲁棒性,说明最低频成分并不是水印的禁区.     

基于矩阵LU分解的数字水印算法

该文提出了一种新的基于矩阵LU分解的数字水印算法。该方法首先将数字图像的非负矩阵表示转化为G-对角占优矩阵,再进行LU分解,通过量化函数进行数字水印的嵌入,恢复水印时不需要原始图像。将矩阵的LU分解数字水印算法与DCT的中频系数比较法进行了对比实验。实验结果表明这种方法运算速度快并且具有很好的鲁棒性。     

一种利用人眼视觉掩盖的小波域数字水印

本文提出了一种利用人类视觉掩盖效应的数字小印技术。首先本文采取直接序列扩展谱技术生成水印序列信号，然后通过基于空频视觉掩盖的监可见误差JND门限决定水印强度和嵌入位置，实现小波域中图像自适应的水印算法。实验证明数字小印保证了人眼视觉不可察觉性，并且对包括JPEG压缩、图像剪切、图像扭曲等具有很强的稳健性，同时本方案支持多重水印嵌入和不需原始图像的水印检测，这是一种很有前途的水印技术。     

A visual model weighted cosine transform for hiding watermark in images

Watermarking is a technique for labeling digital pictures by hiding secret information into images. Watermark embedding is a method to discourage unauthorized copying and identify the owner or distributor of digital data. In this paper, a new method is proposed. The watermark is processed as a visually recognizable pattern-binary image, which includes more information than the traditional symbol or ID number and is "extracted" instead of only "detected" to characterize the owner. The watermark is hidden in the host image by selectively modifying the middle-frequency part of the host image in conjunction with the human visual system(HVS) and the image discrete cosine transform(DCT). The experimental results show that this method can survive image cropping and image compression, and get better results, this is also a prospective method.     

一种基于人眼视觉感知模型的数字水印隐藏方法

水印是将身份确认信息或保密信息镶嵌于图像中的一种技术,可靠的水印会为信息的安全提供有力的保障.本文提出了一种隐藏数字水印的新方法,该方法将水印作为二值图像来处理,充分考虑了人眼视觉模型(HVS),并将其与图像的DCT变换相结合来选择位于中频区域的DCT系数,通过修改这些系数来隐藏水印图像.实验表明这种新方法可以很好地在降低原始图像变换后视觉失真和提取出的被隐藏水印图像的失真两方面都达到较好的效果.实验表明这是一种很有发展前景的新方法.     

基于人类视觉系统和DCT中频水印算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术，已得到广泛的应用。一个适用的数字水印算法应该既能保证图像良好的可视性，又要具有很好的鲁棒性。而基于DCT域的数字水印技术已成为当前的一个研究热点。文中提出的算法是结合人类视觉系统（HVS）特性通过改变中频段DCT相邻系数实现水印的嵌入。实验结果表明，该算法具有很好的视觉效果，检测出的水印效果较好，对JPEG有损压缩、剪裁、噪声干扰、模糊等操作具有较强的鲁棒性。     

Haar小波在数字图像水印算法上的探究

近年随着数字化时代的逐步进入到我们的生活中数字图像、音频、视频的应用也越来越广,但同时各种修改、复制和窃取等各种数字信息的安全性问题也凸显了出来。在这样的背景下,本文将利用小波分析来研究作为强有力信息保护手段---数字水印的算法。首先对数字水印进行混合置乱,使其与原水印有较大差别;然后利用Haar小波将数字水印对载体图像进行嵌入和提取,从而达到具有更高安全性的目的。     

离散小波变换和奇异值分解相融合的彩色图像水印算法

为加强数字多媒体的版权保护,提出了一种结合离散小波变换和奇异值分解相融合的彩色图像水印算法(DWT-SVD).首先对彩色数字载体图像进行小波分解,并对其小波系数进行奇异值分解;然后对水印信息采用Arnold进行置乱,并进行奇异值分解;最后将水印信息的奇异值嵌入到彩色图像的小波系数奇异值中,并对水印嵌入强度进行调节.仿真结果表明,DWT-SVD可以检测到完整的水印信息,具有良好的不可见性,对各种攻击具有较强的鲁棒性.     

基于混沌、HVS和小波变换的自适应数字水印算法

为了提高常规小波域水印算法的自适应性,在此提出了一种在小波域嵌入数字水印的新算法。首先,对载体图像进行一层小波分解;然后,对具有较大纹理强度的中频子带进行二层小波分解,并选取二层中频子带HL1作为嵌入区域;最后,计算嵌入区域中每一点的亮度差异值,并根据HVS原理将混沌置乱后的二值水印信息自适应的嵌入到具有较大亮度差异的位置上。经仿真实验表明,该算法具有很好的不可见性,且对JPEG压缩、加噪、滤波等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性。     

一种基于DWT和HVS的数字水印算法

分析了基于离散小波变换的图像水印嵌入方法.运用人眼视觉掩蔽模型(HVS)增强了数字水印的安全性和隐蔽性,把水印嵌入到感觉重要的小波变换系数中,提高了水印的稳健性.实验结果表明,该算法复杂度低,实用性较强,对JPEG压缩、滤波、加噪等图像处理操作有较强的鲁棒性.     

用于CMOS图像传感器芯片的多功能盲水印算法

提出了一种在小波域中同时嵌入鲁棒水印和脆弱水印的算法。根据相邻小波系数间的关系在JPEG压缩后大多不发生变化的事实,首先对原始载体图像进行一级小波分解,然后将鲁棒水印嵌入到小波的低频系数LL中,脆弱水印嵌入到小波的高频子带HL中,水印提取和图像认证均不需要原始图像参与,很好实现了水印的盲检测。实验结果表明:本文算法对常见的非恶意攻击提取的鲁棒水印和半脆弱水印的归一化相关系数(NC)值几乎都在0.8以上;对恶意的图像操作可以精确检测和定位;算法嵌入容量大,抗JPEG压缩性能高和计算简单,可以集成于CMOS图像传感器芯片中。     

一种基于余数的小波域二值图像水印算法

利用小波变换域中人眼的视觉特性，提出了一种提取水印时不需要原始图像的数字图像水印算法。给出了一种基于余数的水印嵌入公式，并研究了算法中的参数估计。仿真表明，这种算法实现简单，能较好地平衡数字水印不可见性和稳健性的要求。