自嵌入全盲鲁棒水印量化算法

为了提高图像水印的实用性,提出了一种自嵌入全盲鲁棒水印算法。首先,对原始图像进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行DCT,通过比较各个子块的直流系数与所有子块直流系数的均值之间的大小关系来产生特征水印序列,利用分段Logistic混沌序列对特征水印进行加密;然后,将加密后的特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入到原始图像小波低频子带每个子块的DCT低频系数中;最后,进行IDCT合成和IDWT产生含水印图像。该算法通过结合自嵌入加密的特征水印序列和盲提取认证水印序列达到全盲检测。实验结果表明,该算法对抵抗添加噪声、JPEG压缩及高斯低通滤波等常见的图像处理攻击均具有很强的鲁棒性。     

一种自嵌入盲检测鲁棒数字水印算法

为了实现鲁棒水印算法的完全盲检测,提出一种自嵌入盲检测鲁棒数字水印算法。该算法对原始图像分块子图进行小波提升变换得到低频近似分量,对近似分量作非负矩阵分解得到可近似表示子块图像的基矩阵和系数矩阵;在此基础上将系数矩阵量化得到鲁棒水印序列,最后鲁棒水印序列自适应量化嵌入原始图像低频自带近似分量。实验结果表明,该方案对常见信号处理具有很强的鲁棒性,实现了鲁棒水印序列完全盲检测。     

基于DWT-SVD的奇异向量量化水印算法

提出了一种新颖的可用于版权保护的小波奇异值分解的量化水印算法。与传统的水印比特信息直接嵌入小波系数不同,水印信息被量化嵌入原始图像小波低频子带分块奇异值分解得到的奇异向量中。水印提取无需原始图像,可在密钥和量化阂值控制下实现盲提取。实验表明,含水印图像质量好且能较好地抵抗常规的图像处理,对JPEG压缩具有优异的鲁棒性。     

DWT-SVD域全盲自嵌入鲁棒量化水印算法

引入自嵌入技术提出一种DWT-SVD域全盲鲁棒量化水印算法,只需借助攻击图像进行版权认证。对原始图像先进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行SVD,通过对比相邻两个子块最大奇异值的大小关系产生特征水印序列,然后将选定的自嵌入特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入原始图像小波低频子带每个子块的最大奇异值,最后进行SVD合成和IDWT产生含水印图像。算法具有良好的不可见性和安全性,并且通过结合自嵌入特征水印序列和盲提取认证水印序列达到全盲检测。实验结果表明,算法具有较强的抵抗添加高斯噪声、添加椒盐噪声、高斯低通滤波、中值滤波、剪切、JPEG压缩和混合攻击的鲁棒性。     

基于感兴趣区域的图像水印嵌入算法研究

鉴于现有绝大多数图像水印方案将载体图像看作整个场景,并未考虑载体图像自身的结构特征及人们感兴趣的视觉目标区域,本文提出了一种基于感兴趣区(ROI)的小波域图像水印嵌入算法.该算法首先结合人眼视觉感知特性,在小波变换域内利用k-均值聚类提取出感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行小波变换,并结合图像局部相关性对小波系数进行自适应的量化调制,将水印信息嵌入到感兴趣区域的低频子带内.仿真实验表明,所提出的水印嵌入算法不仅具有较好的透明性,而且对JPEG压缩、叠加噪声、锐化等常规图像处理操作具有较好的鲁棒性.特别地,该算法能够有效抵御恶意剪切、目标移动、替换背景等攻击,而且可以实现盲检测.     

基于SVD的小波域自适应量化盲水印算法

提出了一种新的基于SVD的小波域自适应量化盲水印算法;对有意义的二值水印图像进行预处理置乱后,该算法结合人类视觉系统特性采用不同的嵌入策略把0/1水印值分别嵌入到图像三级小波分解后的中低频子带和高频子带系数中,并结合小波零树原理在中低频子带进行嵌入水印,而在高频细节子带则利用奇异值良好的稳定性能来进行水印的嵌入;仿真结果表明:与传统的算法相比,该方法在针对高低频的多种攻击下具有良好的鲁棒性。     

一次Bézier曲线和Legendre神经网络的彩色盲水印算法

针对目前多数图像数字水印算法的载体是灰度图像,无色彩信息,水印信息是二值图像,水印信息量少,适用性差等不足,提出了一种基于一次Bézier曲线和Legendre神经网络小波变换（DWT）的彩色图像盲水印算法,载体图像和水印信息都是彩色图像。首先,将载体图像进行颜色空间转换并对载体图像的亮度分量进行DWT,然后将水印图像进行三基色分离,并对每个颜色分量同时进行Logistic混沌置乱和离散Haar小波分解。最后将每个颜色分量小波分解的四个矩阵系数按照一次Bézier曲线公式嵌入到载体图像的DWT中频子带系数中。实验结果表明,水印的透明性好,对于常见的噪声、裁剪、旋转、JPEG压缩等具有较好的鲁棒性。     

基于DCT量化的彩色图像盲水印算法及其MATLAB实现

本文提出一种基于小波变换和DCT变换的彩色图像盲水印算法。将载体彩色图像进行空间转换和小波分解,通过量化,将置乱后的水印图像自适应嵌入到载体低频子带的DCT系数中。结果表明,该水印系统有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于DCT量化的彩色图像盲水印算法及其MATLAB实现

本文提出一种基于小波变换和DCT变换的彩色图像盲水印算法。将载体彩色图像进行空间转换和小波分解,通过量化,将置乱后的水印图像自适应嵌入到载体低频子带的DCT系数中。结果表明,该水印系统有较好的鲁棒性和不可见性。     

小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法

提出了一种小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法,利用图像经离散小波变换后细各细节子带系数均值近似为零的特点,根据细节子带系数的局部方差,自适应地修改图像小波分解后某些细节分量的局部均值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷。同时,在不借助原图像的前提下,实现水印的盲检测。水印信息是一幅有实际意义的二值图像。实验结果和攻击测试表明,提出的算法对常见的滤波、JPEG压缩、添加噪声、剪切等多种攻击有较强的鲁棒性。     

一种新的半脆弱彩色图像数字水印算法

提出了一种基于内容的半脆弱彩色图像数字水印嵌入算法, 该算法可同时用于彩色图像的版权保护和内容认证．首先将彩色载体图像从 RGB 空间转换到 YCrCb 空间．然后对亮度 (Y) 进行 L+1 级小波分解, 并将分解后的小波近似系数用混沌序列进行调制从而生成基于图像内容的数字水印信号．最后对亮度 (Y) 及色差 (Cr 和 Cb) 进行 L 级小波分解, 并结合视觉感知特性及局部系数相关特性, 通过分块量化措施将水印信号嵌入到载体图像 (Y、Cr和Cb) 的小波域中．仿真实验表明, 本文算法不仅具有较好的透明性, 对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等常规图像处理操作具有较好的鲁棒性, 而且能够对剪切、替换等恶意图像篡改作出报警并确定被篡改位置．同时常规图像处理下其误检率与漏检率均比较低．     

基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法

提出了一种基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法。原始指纹图像经过Contourlet变换后，分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像，选择在低频子带中嵌入经过二维Arnold置乱加密后的水印。嵌入水印时，采用奇偶量化算法修改低频子带的系数。水印提取时，不需要原始图像，实现了盲提取。实验结果表明，提出的指纹图像水印算法能够较好地抵抗JPEG有损压缩、叠加噪声、剪裁等攻击，具有较好的不可见性和鲁棒性，提高了指纹识别的可靠性。     

基于多变换域的彩色图像多功能水印算法

针对单水印存在功能单一的问题,提出一种基于离散小波变换（DWT）和四元数离散余弦变换（QDCT）的彩色图像多功能水印算法。首先,将彩色图像分通道置乱后进行DWT,选择低、中频子带作分块QDCT,利用部分实数系数构造系数矩阵,鲁棒性水印通过加法原则嵌入该系数矩阵的奇异值中;然后,将图像进行2×2分块的QDCT,特征脆弱水印利用QDCT的低频模值系数产生,并嵌入空域最低有效位（LSB）。实验结果表明,鲁棒性水印具有良好的抗JPEG压缩、噪声、对比度调节、剪切、旋转以及混合攻击的能力,脆弱水印对篡改敏感且具有精确的篡改定位功能。     

基于奇异值与提升小波的彩色图像水印算法

本文提出了一种基于奇异值与提升小波的彩色图像水印算法,该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到YUV彩色空间,然后对YUV空间中的亮度分量Y进行提升小波变换,对低频分量进行奇异值(SVD)分解,然后将水印图像的奇异值嵌入到低频分量的奇异值中,仿真结果表明,该算法不仅具有较好的水印不可见性,而且对常规攻击和几何攻击都具有较好的鲁棒性,而且算法简单、运行速度快,能够满足实时和快速的水印应用要求,算法采用灰度图像作为水印,增加了嵌入的信息量,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

基于扩频调制和视觉掩蔽的彩色图像盲水印算法

为了更好地实现彩色图像的版权保护,首先,从理论上说明了应该选择彩色图像绿色分量嵌入水印,然后提出了一种新的适应彩色图像的盲水印算法。该算法先对宿主图像的绿色分量以8×8pixels分块进行DCT变换;然后将二值水印图像用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制;最后为了最大限度地增强水印强度,且不影响透明性,通过引入人眼视觉掩蔽因子,将调制好的水印根据视觉掩蔽因子大小,不同强度地嵌入到DCT变换域的中频子带系数上。该算法是通过比较两个伪随机序列和水印化图像的相关性大小来提取水印,不需要原始图像的参与,为盲水印算法。实验结果证明,该算法能有效抵抗JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等常见攻击,而且在绿色分量中嵌入水印比在红色和蓝色分量中嵌入水印能更好地抵抗JPEG压缩的攻击。     

基于块自适应调节因子的水印算法

提出了一种基于块自适应调节因子的水印算法。该因子以量化基础上的中低频系数的个数和直流系数为参数。并且按照统计的中低频系数的个数在非盲提取算法中将离散余弦变换（DCT）块分成两类并将水印以不同的强度嵌入。在盲提取算法中将水印嵌入低频系数中。实验汪明本算法对JPEG压缩等攻击有强的鲁棒性。     

基于YIQ色彩空间的彩色图像盲水印算法*

提出了一种将彩色图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中的新算法,用于图像版权保护。将彩色水印图像进行一维数字化处理,并将彩色宿主图像由RGB色彩模式转换成YIQ色彩模式,采用整数小波变换将彩色水印嵌入到彩色图像YIQ色彩空间的Y分量中。彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验表明：该数字水印算法不仅具有良好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、平滑滤波等攻击具有很强的鲁棒性。     

一种基于人眼视觉特性和小波变换域的图像数字水印技术

提出了一种基于人眼视觉特性和小波变换的彩色图像数字水印算法,该算法采用YIQ色彩空间进行水印的嵌入,嵌入前先对水印进行三次随机置乱处理,然后利用视觉系统的掩蔽特性对Y分量的小波系数进行分类,计算JND阈值并对小波系数进行量化,然后将置乱后的三个水印序列以不同强度嵌入到不同方向的小波系数中。实验结果证明,该算法具有很好的不可见性,且对常见的攻击具有较好的鲁棒性。     

基于SVD和小波包分解的自适应鲁棒水印算法

针对当前水印鲁棒性和透明性矛盾的问题,提出了一种基于奇异值变换(SVD)和小波包分解的自适应鲁棒水印算法,对二值水印图像进行Arnold置乱预处理,以增强水印信息的安全性。在水印嵌入过程中,将原始宿主图像分为8×8子图像块,并对每一子块进行小波包分解。根据人眼视觉特性和图像块自身的亮度以及纹理特征确定最佳量化步长,将水印信息通过量化调制的方法自适应地嵌入至相应高低频区域的奇异值中。实验结果表明,该算法在具有良好透明性的同时,对JPEG压缩、加噪、滤波、几何攻击等常见的攻击方式也有着较强的鲁棒性。     

基于伪Zernike矩和Contourlet变换的抗几何攻击图像水印算法

在研究Contourlet变换和伪Zernike矩理论的基础上,提出了一种新颖的抗几何攻击数字图像水印算法。该算法首先 用Contourlet变换处理 原始图像,提取出图像的低频区域;然后依据人眼的视觉特性以及嵌入水印前、后系数的相关性,采取量化调制伪Zernike矩的幅值将数字水印信息嵌入图像的低频区域中。其无须借助于原始图像,就能进行水印提取,实现真正的盲检测。实验结果表明,该算法对平移变换的抵抗力最强,对旋转和缩放也有很好的抵抗力,而且经过JPEG压缩之后,数字水印也不会失真。