基于小波变换⁃海森伯格矩阵⁃奇异值分解的图像水印算法

为提高水印图像的不可见性和算法鲁棒性,通过小波变换?海森伯格矩阵?奇异值分解的方法研究了彩色图像水印算法。首先,对宿主图像和水印图像进行了彩色空间变换;然后,对载体图像进行了小波变换;最后,对低频系数进行了海森伯格矩阵?奇异值分解后嵌入水印图像。结果表明,该算法对多种攻击方式有较强的鲁棒性,嵌入水印后宿主图像不可见性好,嵌入信息能力强,具有一定的应用价值。     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

针对多媒体资源的版权保护问题,结合离散小波变换和奇异值分解技术的优点,提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的图像水印算法.该算法首先将原始宿主图像分解为4个频带(LL、HL、LH和HH),再对水印图像做奇异值分解,并修改宿主图像的离散小波变换系数和水印图像的奇异值.实验结果表明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且对诸如滤波、几何攻击、JPEG压缩和旋转等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性.     

基于Contourlet变换与CS的彩色图像双重水印算法

针对传统彩色图像水印算法抗几何攻击鲁棒性不强的问题,提出了一种基于Contourlet变换与压缩感知的彩色图像双重水印算法.该算法通过Contourlet变换与奇异值分解相结合将彩色版权水印嵌入到彩色载体图像中,然后将分块压缩感知方法应用到嵌入版权水印的彩色图像中,生成第二重水印并作为零水印进行保存.进行版权鉴定的时候,首先利用改进的平滑投影Landweber算法对零水印重构,接着使用SIFT变换原理对待检测图像进行几何校正,最后提取出版权水印验证版权.实验结果表明该算法版权水印具有较好的不可见性,除对常规攻击拥有较好的鲁棒性外,抗几何攻击能力得到了提升.     

基于DWT和SVD的改进分块图像水印算法

为同时提高水印不可见性与鲁棒性,提出一种基于DWT和SVD的改进图像水印算法．先将载体进行小波变换,然后在分块后进行奇异值分解,根据自适应原理选取嵌入数据进行水印嵌入．检测水印不需原图像,属于盲检测算法．实验结果表明,该算法增强了水印鲁棒性,且提取水印精确度更高．与单独块奇异值分解量化法作比较．实验证明,本算法具有更好的优势．     

基于实数傅里叶变换和奇异值分解的数字水印算法

提出了一种基于实数傅里叶变换和奇异值分解相结合的图像水印算法。该算法对图像实数傅里叶变换后的幅度谱系数环行采样,组成采样矩阵,然后对其分块奇异值分解,将水印嵌入到各块奇异值的最大分量中。实验验证了所提出方案的有效性和鲁棒性。     

基于SVD和小波变换的数字音频水印算法

为了保障数字音乐安全性,提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换的数字音频水印算法.首先对二值水印图像进行奇异值分解求出奇异值作为水印,并对音频信号进行离散小波变换并计算水印嵌入点,最后将水印信号嵌入.按照水印嵌入的反操作进行水印提取,采用叠加噪声、去除噪声等进行攻击.实验表明,该算法具有较强的鲁棒性和不可感知性,能有效抵御各种常见攻击.     

基于离散余弦和Contourlet混合变换域的图像水印方案

针对多媒体资源的版权保护问题,结合离散余弦变换和Contourlet变换的优点,提出了一种基于离散余弦变换和Contourlet混合变换域的数字图像水印算法．该算法采用二值图像作为水印,利用混沌映射对水印图像进行加密．将水印嵌入到人眼最不敏感的蓝色分量的离散余弦和Contourlet混合变换域的低通采样逼近子带中,增加了嵌入信息容量．仿真结果表明该水印算法不仅具有较好的安全性、不可见性和稳健性,而且水印采用盲提取,不需要载体图像的信息,更有利于实际应用．     

基于小波变换域的数字图像嵌入和提取方法

针对数字图像水印的嵌入和提取问题,提出了一种基于小波变换域的数字图像水印的嵌入和提取算法.该算法结合了离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解.通过Arnold置乱变换对数字水印图像进行变换,对原始图像进行二次离散小波变换,之后分别对置乱后的水印图像和原始图像小波变换中的低频部分进行奇异值分解,对两者的奇异值矩阵进行加性操作实现水印的嵌入过程.结果表明:该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能;嵌入的水印具有良好的隐身性,人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化;算法具有较强的鲁棒性,经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后,都能较好地恢复水印信息.     

基于奇异值分解的小波域灰度数字水印算法

针对灰度数字水印的隐藏问题,依据Arnold变换、奇异值分解及小波分析理论,提出了一种基于奇异值分解的小波域灰度数字水印算法,该算法对图像先进行二级小波分解,将分解得到的低频子图进行奇异值分解,然后将经Arnold变换置乱后的灰度水印嵌入.实验结果表明,该算法有效克服了灰度水印数据量大的缺点,并具有水印嵌入后图像失真小、鲁棒性好、安全性高等优点.     

基于分块奇异值水印算法研究

随着信息技术的飞速发展,信息隐藏与保密技术日渐受到人民的重视.数字水印是版权保护的重要手段之一,目前已经得到广泛的研究与应用.提出了一种基于分块奇异值的水印算法,运用奇异值分解方法与图像分块技术,对水印进行嵌入与提取.通过图像分块,降低了对图像奇异值分解的过程,加速了数字图像水印的嵌入和提取,最后用VC＋＋实现了该过程,并验证了该算法的鲁棒性.     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换与奇异值分解相结合的水印嵌入方法.对混沌置乱后的水印奇异值分解,把分解后的奇异值重复嵌入到原始图像小波变换后的各子带中,根据不同的攻击方式在不同的小波子带中提取水印.实验仿真表明,这种方法对几何攻击、加噪、JPEG压缩等均保持了良好的稳健性.     

粒子群优化Contourlet变换的遥感影像融合算法研究

Contourlet变换能有效地应用在图像增强领域,基于Contourlet变换的遥感影像融合算法常采用高频低频替换和频域线性加权两种融合方法,因此,通过粒子群优化算法对基于Contourlet变换分解不同子带图像所需的不同加权系数进行优化,采用多元回归分析方法设定目标函数,实现了全色影像与多光谱影像的融合,与传统的Contourlet变换、PCA算法、高通滤波遥感影像融合算法相比较,新方法在提高影像清晰度的同时在光谱保真度方面相对于其他算法有明显优势.     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

数字水印技术是一种新的数字媒体保护措施,它是将特定的信息嵌入到图像、语音、视频及文本文件等各种数字媒体中,以达到标识、注释及版权保护等目的.本文提出一种基于DWT和SVD相结合的数字水印算法,首先对混沌置乱后的水印奇异值分解,然后将水印的奇异值嵌入到原始图像的小波变换系数中.实验结果显示:其对一般的常见攻击和几何攻击等均具有良好的鲁棒性.     

小波Contourlet变换图像压缩算法

为改进Contourlet变换冗余大的缺点,提出了一种小波Contourlet变换的图像压缩优化算法。实验结果表明,在高压缩率下算法具有优势。     

基于DWT和SVD的鲁棒-脆弱双重图像水印算法

提出了一种基于DWT和SVD的鲁棒-脆弱双重图像水印算法。首先,对于鲁棒水印的嵌入,利用离散小波变换和奇异值分解,采用量化的方法将二值水印嵌入到原始图像中,水印的提取不需要原始图像。然后,在含鲁棒水印图像的空域LSB中嵌入脆弱水印,以减少脆弱水印对鲁棒水印的影响。实验证明,鲁棒水印具备较强的抗攻击能力,脆弱水印则对篡改敏感,并且能准确定位出篡改位置。两种水印的结合实现了对原始图像的双重保护。     

一种基于DWT和SVD的双重水印算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的双重水印算法,其所嵌入的水印是由两幅不同的水印图像组成,将其中的一幅水印图像嵌入到另一幅水印中得到双重水印图像,对双重水印图像进行Arnold变换,然后再将其嵌入到宿主图像中.当数字产品遭到恶意破解后,水印中仍然有一层水印信息,可以更好地维护版权信息.实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性.     

一种多功能自适应水印算法

数字水印是数字产品保护的一种新技术，近年来已在国内外引起了广泛的关注。在结合K—L变换和SVD分解的基础上，利用图像信号自身特性，提出了一种多功能水印嵌入算法，仿真实验结果表明，该方法具有较好的透明性与鲁棒性，尤其在抗图像几何操作、有损压缩方面表现出良好的稳健性。     

基于提升小波变换和奇异值分解的灰度图像水印算法

结合提升小波和奇异值分解的特点,提出了一种新的基于提升小波变换和奇异值分解的灰度图像水印算法.该算法先对载体图像进行分块,并对每块进行二级提升小波变换,然后对中高频部分继续进行提升小波变换,对选取的频带四重使用奇异值分解和再次分块的方法构造矩阵,将SVD后提取的奇异值重新分配和组合,最后将灰度水印图像有效地嵌入到多次组合后的矩阵中.这不仅能增加嵌入的信息量,提高水印的安全性,而且实现了水印的透明性和鲁棒性之间的最佳平衡.仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如:JPEG压缩、叠加噪声、滤波以及各种几何攻击等具有很强的鲁棒性.     

Contourlet变换的图像分割

针对小波域隐马尔可夫树模型分割的图像结果容易产生方向边缘成分模糊和奇异性扩散现象,根据Contourlet变换可以充分捕捉图像中高维奇异性,提出了一种基于Contourlet变换域的新的多尺度图像分割算法.该算法通过Contourlet域隐马尔科夫树模型获得各尺度上的初始分割,采用自适应的上下文结构对分割后的图像进行多...