基于独立分量分析的小波域数字图像水印算法

提出了一种鲁棒数字图像水印算法。水印生成过程对原始水印进行转换、置乱和扩展等处理;水印嵌入过程将水印嵌入在原始图像小波域的逼近子图,嵌入的强度由噪声可见性函数自适应决定。水印提取过程不需要任何原始图像和原始水印的信息,采用独立分量分析实现对水印信号的盲提取。实验结果证实对于水印基准测试软件Checkmark的各种攻击,该算法具有较强的鲁棒性。     

基于听觉效果的数字音频水印算法的设计

为了提高音频水印嵌入的数据量和嵌入的效果,提出了一种基于人耳听觉效果的数字音频水印嵌入算法;该算法利用人耳对声音的滞后掩蔽效应,在声音中的一些被屏蔽掉的区域嵌入水印信息,达到扩大水印信息量和减少对音频信息的影响;设计的算法采用过零率和音频信号能量实现水印的嵌入,使用同步信号实现水印信息的定位,利用水印信号和帧段数量的相互关系来实现水印的提取;测试结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能够抵御典型的水印攻击技术。     

基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印

提出了一种基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印算法。基于噪声可见函数实现了水印的自适应嵌入,利用Hopfield神经网络记忆宿主图像以及原始水印信息。在水印检测时,通过神经网络从嵌入水印的图像中联想出宿主图像和水印嵌入信息,再利用嵌水印图像和联想出的宿主图像提取出水印,实现了水印的盲检测。     

基于神经网络的多类水印嵌入技术

提出了一种基于神经网络模型的两类水印嵌入算法。两类水印提取均不需要原始图像。采用信息放大技术,加强了水印的嵌入强度。实验结果表明,算法对剪切、旋转、JPEG压缩、噪声污染具有很强鲁棒性。     

基于特征点提取的三维点云模型水印算法

为了有效提高三维水印的透明性、抗噪能力和水印提取准确度,针对三维网格中不固定点云数据,提出一种基于局部特征点提取的三维点云模型水印算法。根据协方差分析提取出三维模型初始特征点,以初始特征点为核心,在它K近邻邻域中,构建不跨越区域最小三角形为嵌入单元的底面,将剩余顶点按照升序排列,寻找合适的嵌入顶点,构建局部嵌入单元,通过改变嵌入顶点信息来嵌入水印。其中通过顶点在平面投影产生的夹角确定水印索引值,实现盲水印。算法通过保留特征点信息,改变非特征点嵌入水印信息能有效提高透明性和抗噪能力,通过限制嵌入单元区域提高水印提取准确率,同时实现了盲水印检测。     

基于m-n变进制规则的动态图软件水印算法?

针对软件水印分存算法恢复缓慢、数据扩张的缺点,提出一种基于m-n变进制规则的动态图软件水印算法,利用水印信息、m-n变进制数、排列数与置换图之间的对应关系,实现水印的分存和编码。当水印嵌入时,根据变进制规则将水印信息分存为一组变进制数,构造一个完美哈希函数将变进制数映射为对应的排列数,把得到的排列数编码为置换图结构嵌入到程序的执行代码中,水印提取是水印嵌入的逆过程。实验结果表明,该算法能减小程序的负载,降低水印嵌入和提取的时间复杂度,增强水印的隐蔽性和纠错能力。     

基于变进制规则的方程式软件水印算法

针对方程式重排序算法信息隐藏量低、水印嵌入和提取过程复杂的缺点,提出了一种基于变进制规则的方程式重排序软件水印算法。算法以程序中可安全交换方程式的初始系数序列作为密钥向量,无须借助远程认证中心,利用变进制转换规则和方程式系数循环右移操作实现了水印的嵌入和提取。实验分析表明,算法进一步提高了水印的数据率,增强了水印的隐蔽性,对BLOAT等扭曲攻击具有很强的抵抗能力。     

基于图像置乱与重复嵌入的鲁棒水印技术

从嵌入、提取两方面对水印技术加以改进,提出了数字水印的重复嵌入算法,即将一位水印信息多次重复嵌入到原始图像DCT系数的直流、中频和低频系数中。提取水印时,不是简单的求多个提取值平均值,而是采用一种自学习的提取方法,更好满足了水印的要求。     

一种新颖的复合型盲水印算法

针对很多数字水印设计方案都是单水印嵌入的状况,提出了一种新的复合型图像水印技术。在图像作品里同时嵌入鲁棒水印和脆弱水印。这样,既对图像作品进行了版权保护,又能知道作品内容是否被篡改,实现了版权保护和内容认证的双重功能。两种水印的提取和检测工作都不需要原始图像就可以完成,是一种盲水印算法。仿真实验表明,该算法比较有效,具有很好的应用前景。     

软件水印实现软件版权保护

根据软件水印原理,软件水印可以应用于验?证软件版权所有。其方法是将软件版权信息作为水印内容,以可执行文件作为嵌入载体。在分析可执行文件各节结构存在一定程度的空余存储空间之后,可以利用这些空余空间或者构造空余空间,将水印信息经过加密并设计通用的策略嵌入其中。同时修改可执行文件的相关特征数据,以实现嵌入水印的隐蔽性。嵌入的水印密文可以被提取并解密,从而声明软件版权。     

一种基于纠错编码技术的盲数字水印算法

目前基于离散余弦变换的图像数字水印技术水印大多都不能盲提取.提出一种基于量化的鲁棒性数字水印技术.首先,对水印信息进行纠错编码提高水印的鲁棒性,并通过Arnold置乱对水印信息进行加密;然后将原始载体图像经过8×8分块DCT变换后,根据预处理后的水印数据量选定水印嵌入位置;最后对DCT系数进行量化同时完成水印信息的嵌入.本算法实现了水印的盲提取.实验表明,文中水印方法实现简单,具有较好的稳健性和不可见性,能有效抵抗噪声、JPEG有损压缩、滤波等恶意攻击.     

局部集的3D模型水印方法

提出了一种新的3D模型水印方法,利用模型顶点局部集信息来实现水印信息的嵌入和盲检测。水印嵌入阶段利用模型顶点局部集信息选取恰当的水印嵌入点以降低嵌入水印对模型视觉质量的损害。水印检测阶段,相同的局部集面积信息被提取,从而在水印嵌入和检测间建立了准确的同步关系,提高了水印抗攻击能力。利用一阶矩仿射不变性所提取的局部集信息能够抵御旋转、平移、均匀缩放等几何攻击。实验结果表明,在攻击强度不足以损害模型视觉质量的前提下,该方法对加噪、平滑滤波等攻击也具有较高鲁棒性。     

基于小波零树的图像自适应水印算法

基于小波零树特性的视觉感知度模型的优化方案,给出了两种水印算法:一种算法嵌入的是高斯序列水印,通过相关检测实现盲检测;另一种算法嵌入的是二值图像水印,水印的提取是非盲提取。这两种算法在所有重要小波系数(包括最低频系数)中嵌入水印,以达到最大化水印嵌入量的目的,并结合感知度模型在水印的透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡,对于常见的图像处理操作,特别是对于JPEG和小波压缩均有较好的鲁棒性。     

基于DCT变换的彩色图像水印盲提取算法

为利用Q R码的快速识别、高容量和高容错等特性,实现彩色图像的水印盲提取,提出基于DC T变换的彩色图像水印嵌入和提取算法。对彩色图像的3个通道进行8%8分块,取DC系数中M SB位作为水印嵌入地址,通过余数调整的方法实现水印的嵌入。提取水印时,通过对水印嵌入位的余数判定,对3个通道的结果进行投票处理,提取出水印信息,提取过程不需要原图像和原水印图像,是一种盲提取算法。通过实验验证了该方法的鲁棒性和透明性,计算复杂度较低,相对于很多变换域水印算法有明显优势。     

基于矢量量化的多用途数字水印算法

本文提出了一种基于矢量量化的数字水印算法,它同时实现了图像认证和版权保护;首先应用Arnold变换将待嵌入的鲁棒水印信息和半脆弱水印信息加密,然后应用矢量量化技术将鲁棒水印和半脆弱水印分别嵌入到恰当的DWT系数中,并可以盲提取.实验结果表明,该算法同时具有较好的鲁棒性和脆弱性.     

复倒谱域自适应音频盲水印技术

提出了一种复倒谱域的自适应音频盲数字水印技术,水印嵌入过程在音频的复倒谱域中进行,并采用循环嵌入,嵌入的强度由实际应用中检测过程的具体要求控制。该文采用原始音频的一个或两个特征参数估计引起失步的参数,在水印检测前利用估计的参数对其进行同步恢复,重新获得检测和嵌入的同步。水印采用的是具有实际意义的音频。检测过程中采用独立分量分析技术,在不需要任何原始音频、水印、嵌入的信息以及攻击等信息的情况下,可以检测到水印并可精确提取水印,实现了真正意义上的盲检测。实验数据说明这种水印算法具有很好的鲁棒性。     

基于运动目标检测的视频水印算法研究

摘要：为了提高视频水印的鲁棒性,提出一种基于运动目标检测技术的算法。通过相邻帧差法提取并标记视频图像序列中的运动目标,并采用图像局部奇异值分解(SVD)算法,实现水印的嵌入和盲提取过程。在仿真实验中,通过计算水印嵌入后图像的峰值信噪比,证明该水印算法具有很好的不可见性和隐蔽性;并使用strimark软件对嵌入水印后图像进行几何攻击,分析水印图像的相关系数,验证本算法具有很好的鲁棒性。     

篇章层自然语言数字水印方法

通过引入扩展频谱技术对水印信息进行编码,提出一种篇章层的自然语言数字水印方法。抽取文本中所有命名实体构成一个向量空间,根据密钥选择一个子空间用于嵌入信息,通过指代消解技术修改子空间内命名实体的个数实现信息嵌入。通过比较最终提取的信息向量与原始水印信息所生成的向量判断是否嵌入了水印信息。实验结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能抵抗一些常见的主动攻击。     

基于可逆神经网络的神经辐射场水印

针对面向隐式表达的神经辐射场的3D模型的版权问题,将神经辐射场水印的嵌入与提取视为一对图像变换的逆问题,提出了一种利用可逆神经网络水印保护神经辐射场版权方案。利用二维图像的水印技术以实现对三维场景的保护,通过可逆网络中的正向过程在神经辐射场的训练图像中嵌入水印,利用逆向过程从神经辐射场渲染出的图像提取水印,实现对神经辐射场以及三维场景的版权保护。但神经辐射场在渲染过程中会造成水印信息丢失,为此设计了图像质量增强模块,将渲染图像通过神经网络进行恢复然后再进行水印提取。同时在每个训练图像中均嵌入水印来训练神经辐射场,实现多个视角下均可提取水印信息。实验结果表明了提出的水印方案,达到版权保护的目的,证明方案的可行性。     

一种水印信息可恢复的软件水印方案

针对动态图水印数据率低、水印信息遭到攻击后不易恢复的问题,提出了一种水印信息可恢复的软件水印方案。该方案结合了动态图水印和线程水印技术。为了使水印信息可恢复,在水印的嵌入过程中,利用设计的一种特殊的动态图结构表示水印信息,并在程序的线程关系中隐藏动态图的纠错码信息。提取水印图的过程中一旦检测到水印图遭到窜改,提取隐藏在程序执行时产生的线程关系中的纠错码信息,恢复被窜改的水印信息。理论分析和实验表明,该方案提高了水印的数据率,降低了程序负载,增强了水印的抗攻击性,并能在一定程度上恢复被窜改的水印信息。