基于小波变换的图象水印嵌入方法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术，已受到越来越多的关注，为保证水印的安全性，提出了一种基于小波变换的水印嵌入方法，即在嵌入之前先对水印做置乱处理，然后根据小波变换后，高、低频分量的特点，在高频部分嵌入较多的水印信息，而在低频部分嵌入较少的信息，亦即利用小波变换的层次结构，将同一水印反复嵌入到不同的位置，实验证明，该方法对剪裁、JPEG压缩和锐化等图象退化处理均具有一定的抵抗力，是一种行之有效的水印嵌入方法。     

一种基于M序列扩频的小波域数字水印

该文基于小波变换多分辨率的优良特性，结合M序列扩频技术的保密性强、抗干扰的特点，提出了一种盲数字水印方法。对原始图象先进行小波分解，然后用M序列扩频的方法把水印图象嵌入到变换后图象的第三层细节子图中，而后进行小波重构得到嵌入水印信息的图象。进行相关检测时不需要原始图像。实验证明该水印有很强的不可见性和鲁棒性。     

基于CL多小波的数字水印技术

数字水印是一种嵌入到图象、视频或者音频数据中的不可见标志 ,通过对水印信息的检测可达到保护多媒体数据版权的目的 .为了提高数字水印系统的鲁棒性 ,提出了一种基于 CL 多小波变换的图象数字水印嵌入和检测模型 .该 CL 多小波变换可将图象的能量集中在其最低分辨率子图象上 ,同时 ,能使最低分辨率子图象的能量进一步汇聚于其第 1个分量之上 .由于最低分辨率子图象受压缩、滤波等变换的影响较小 ,因此在 CL 小波变换域嵌入数字水印可以改善水印系统的鲁棒性 .为了提高水印的透明性和不可统计性 ,在嵌入水印之前需要对水印图象进行相应的预处理 .实验表明 ,该水印系统具有良好的鲁棒性和透明性 .     

基于离散小波变换域图象水印技术的研究与应用

本文提出了一种子离散小波变换域实现图象水印的方法，其优点是良好的稳健性和层次性的检测方法。这种算法充分利用小波变换的特点，把原始图象和水印分解成多频段的图象来嵌入水印中，检测时，把加了水印的图象塔式分解，通过计算处理每一层取得所有的有关信息。     

小波域内图象零水印技术的研究

为了在保证图象质量的前提下实施图象的版权保护，提出了一种图象零水印方法．该方法改变了传统的向原始图象中嵌入水印信息来实现版权保护的做法，采用从图象中抽取水印信息的方法来实现这一功能，其核心思想是：恰当选取图象小波变换的系数，然后把它作为原始图象的基本信息进行定位和管理，当对待认证图象进行认证时，用同样的方法提取该认证图象的信息，并对这些信息进行分析和检测，从而判定该图象的版权和所有权．通过实验证明，这种方法具有无失真、鲁棒性好、简单易行及可操作性强等优点．最后对该方法进行了推广，使它不但可以从原图象中提取水印，而且可以在图象外部加载水印，该方法既能满足图象认证的需要，又能用来进行数据隐藏．     

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。     

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。     

基于小波域扩谱的无损数据隐藏

该文提出一种基于小波域扩谱的无损数据隐藏方法。该方法根据扩谱原理把数据嵌入到图象整数小波变换后的高频子带系数中;通过嵌入伪信息的方式,解决了在提取信息时无法判断在哪些系数上嵌入了水印信息的问题;另外,为防止小波反变换时图象灰度溢出问题,使用了直方图调整技术。实验结果表明,该方法能嵌入大容量的数据信息,同时保持很好的视觉效果,在图象认证及伪装通讯等领域具有广泛用途。     

图象小波域的水印嵌入方法

图象小波变换后获得的低频尺度子图携带了较多的信号能量，在这一分量上嵌入水印，可保证水印稳健性较好，也能提高图象对水印的容量，作者应用小波提升算法基础上获得的非线性小波变换方法来提高尺度小图系数的值，增强这些系数的感觉容量，实验结果表明使用这种方法可以获得稳健性更强制 小波水印嵌入算法。     

闭环图象数字水印技术

为了使数字水印更鲁棒，更实用，通过对水印的嵌入过程及其性能的分析，提出了一种新的图象数字水印技术－闭环数字水印技术，并给出了小波域上的一种实现方法，该闭环水印技术的特点是利用水印的检测性能来不断地调整水印的嵌入，如果检测 能满足某种检测要求或者水印的嵌入已经影响了图象的质量，则可通过调整水印嵌入的强度或者通过调整水印来达到最佳嵌入，同时证明了所提出的闭环水印系统的收敛性，并对检测过程中似然函数的分布规律进行了具体分析，进而推导出两种假设检验情况下，似然函数的均值与方差，以及正确检测概率和错误报警概率的求解公式，其可作为闭环系统检测性能的判决条件，实验结果证明，该数字水印技术优于传统的水印嵌入方法。     

一种新的自适应半脆弱水印算法

提出了一种基于图像内容的自适应半脆弱数字水印算法．该算法首先结合梯度分割阈值选取策略, 自适应抽取图像内容特征并作为水印信息；然后利用载体图像邻域特性自适应确定量化步长,并通过量化调制小波系数嵌入数字水印；最后通过比对提取出的水印信息与重新抽取出的图像内容特征,实现对待检测图像的完整性检验和篡改定位．仿真实验证明, 该自适应半脆弱图像水印算法不仅具有较好的篡改检测与定位能力,而且具有较强的抗攻击能力.     

一种新的基于特征的图像内容认证方法

该文提出了一种新的基于特征的图像内容认证方法．它首先利用小波变换多尺度边缘检测方法抽取出光滑分量和边缘特征作为生成签名的图像特征集．这可以保证特征集与图像之间的一一映射关系，避免伪造攻击．然后它将光滑分量量化后生成128位的摘要，并将边缘特征以水印方式嵌入原图．验证图像时需同时通过与摘要的对比以及与水印特征的对比来确定内容是否被篡改．实验表明，该算法可有效地检测出恶意篡改及其发生的位置，并可容忍由压缩、滤波等操作引起的失真．即使图像受一定噪声污染，它也可通过验证．     

一种改进的DWT域图像篡改检测算法

改进一种DWT域图像篡改检测算法。该算法将置乱的有意义的二值水印图像利用量化的方法隐藏在载体图像Haar小波变换系数中。图像认证时,对提取的水印和原水印图像的差值图像进行反混沌置乱,再进行形态学处理,从中可以看出认证图像的篡改区域。此算法与Kunder等人提出的基于Haar小波的半易损水印算法相比,能够有效地区分JPEG压缩和恶意篡改,不需要设置阈值来区分JPEG压缩和恶意篡改,可以从水印差值图像直接看出恶意篡改的区域。     

基于密钥特征点的抗几何攻击图像水印算法

运用满足函数关系的特征点方法建立源图像的坐标系.源图像移入标准坐标系后,基于小波系数块的统计特性,数字水印自适应地嵌入到小波域,然后嵌入特征点.水印检测时,先检测特征点,重新建立已嵌入水印图像的坐标系作为校准系统.无论源图像遭受旋转、缩放或者平移,已嵌人水印的图像变换到标准坐标系后,将消除所遭受的几何攻击.水印检测是盲检测.仿真实验结果表明所提出方法稳健地抵抗一般攻击和几何攻击.特别是特征点满足依赖于密钥的函数关系,有效抵抗了篡改攻击,解决了特征点不依赖密钥的问题.     

基于特征的静态图像内容认证方法

为了对受攻击的图像进行有效的认证，该文提出了一种基于特征的图像内容认证方法，该方法首先利用小波变换多尺度边缘检测方法抽取出光滑分量和边缘特征来作为生成签名的图像特征集，以保证特征集与图像之间的——映射关系和避免伪造攻击；然后将光滑分量用32bit编码后与边缘特征以水印方式嵌入原图。验证图像时，需同时验证光滑特征和边缘特征，以确定图像内容是否被篡改。实验表明，该算法不仅可有效地检测出恶意篡改及其发生的位置，并可容忍由压缩、滤波等操作引起的失真，即使图像受到一定噪声污染时，它也可通过验证。     

多目的的图像水印方案

提出了在小波域中改进的、多目的、同时嵌入认证水印和鲁棒性水印方案。通过一系列实验证明,提出的方法在图像证明和图像处理攻击中具有很高效率。     

一种基于哈达玛变换与混沌理论的脆弱水印算法

传统的水印算法,通常使用小波变换对原始图像进行变换。对于复杂图像被篡改,直接的小波变换很难识别。为了准确地定位被篡改的复杂图像,提出一种基于哈达玛变换与混沌理论的脆弱水印算法。该算法首先对图像进行4x4分块,计算每一块的标准差,利用标准差小数部分和水印密钥合成为Logistic混沌映射初值生成脆弱水印。然后将脆弱水印嵌入到哈达玛变换域的直流分量中。图像认证时,不需要原始图像。实验结果表明。对于复杂图像该算法能够检测恶意篡改并进行篡改定位,是一种行之有效的图像鉴别方法。     

抵抗JPEG的自嵌入内容认证水印方法研究

针对JPEG压缩,提出一种自嵌入的半脆弱内容认证水印方法.采用离散小波分解提取原始图像的稳态特征并映射成水印信息,在密钥控制下生成混沌序列对水印信息进行加密;将水印嵌入到离散余弦变换的量化系数中,最后进行逆量化和逆离散余弦变换变换得到含水印图像.当图像的内容需要认证时,可以区分正常的压缩和恶意篡改,而且还可以进行篡改定位.实验结果表明,该方法对JPEG有损压缩具有较好的鲁棒性、安全性和良好的不可见性.     

小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。     

对水印信息篡改鲁棒的自嵌入水印算法

为提高自嵌入水印算法在任意篡改条件下的篡改恢复质量,提出一种对水印信息篡改鲁棒性的空域自嵌入水印算法,分析了算法中阈值选取的合理性和检测篡改的可靠性.该算法首先基于密钥将原始图像的最低位和1/4次低位置零,通过对图像内容的小波低频系数实施均匀标量量化生成低频特征图像,将低频特征图像置乱加密后生成的二值编码嵌入原始图像的置零位;认证时通过设定的阈值识别图像内容被恶意篡改的图像块,从而提高自嵌入水印算法对水印信息篡改和信道噪声的鲁棒性.理论分析和仿真结果表明,无论水印信息被随机篡改还是区域篡改,算法均能根据阈值区分不同篡改并选用不同的方法对其进行篡改恢复,有效地提高了自嵌入算法在部分水印信息篡改时的恢复质量.