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相似文献
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1.
抗几何攻击的图像水印算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的抗几何攻击的自适应鲁棒水印算法.首先利用SIFT算法从载体图像中提取稳定的特征点;然后根据特征尺度和方向自适应来确定每个局部特征区域大小和方向;最后从中选择具有较大特征尺度互不重叠的特征区域,并利用量化小波系数的方法将水印嵌入到每个局部特征区域内.仿真实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抵抗常规信号处理和几何攻击的能力.  相似文献   

2.
小波变换拥有良好的空间——频率局部化特性和与人眼视觉特性相适应的变换机制,但不具有平移、旋转和缩放不变性.采用该类方法的数字图像水印抗噪声攻击和压缩攻击有一定鲁棒性,但抗几何攻击的能力较差.为此提出一种抗几何攻击的小波域数字图像水印算法.算法在水印嵌入时,先对载体图像进行小波分解并对低频子图进行分块,然后对各个子块根据量化规则重复嵌入相应的1bit水印信息;增加低频子图的纹理区的量化步长以提高纹理区噪声掩蔽性.实验结果表明,该水印算法容量较大,提取过程不需要原始图像;有很好不可见性;能抵抗常见几何攻击,对于高斯噪声和JPEG压缩等其它攻击也具有较强的鲁棒性.  相似文献   

3.
为了提高水印的鲁棒性及抗几何攻击能力,提出了一种基于图像内容的小波域抗几何攻击图像水印算法。该算法嵌入的水印是基于原始图像内容产生的,在水印嵌入前,结合图像置乱和纠错编码技术对水印进行置乱与编码,以增强其鲁棒性,水印的嵌入位由随机序列控制;在水印检测前,利用原始图像矩信息估计水印图像所经过的旋转、平移和尺度变换等参数,根据估计参数对水印图像进行相应恢复及水印提取,检测过程不需要原始图像。  相似文献   

4.
一种基于DWT和SVD的双重水印算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

5.
提出了一种基于DWT域多通道彩色图像盲水印算法。由Logistic混沌映射和Chebychev混沌映射生成四进制复合混沌序列对水印进行加密,Arnold变换置乱水印信息以提高水印的安全性;彩色图像的RGB通道变换成小波域,对RGB通道的低频小波系数分块计算奇异值嵌入不同方向的水印;提取水印采用了图像融合技术。实验结果表明,该算法不可见性好、鲁棒性强,能有效地抵抗常见的水印攻击。  相似文献   

6.
抗几何攻击的小波变换域图像水印算法   总被引:17,自引:1,他引:17  
综述了抗几何攻击的水印技术的研究现状,并提出了一个基于小波变换的有意义图像水印算法.该算法具有如下特点:(1)应用BCH编码和二维交织技术,具有纠正随机错误和突发错误的能力;(2)应用图像配准技术,能够抵抗旋转、缩放和平移(RST);(3)在512×512×8bits的图像中隐藏高达536bits的信息.实验结果表明:该算法所隐藏的水印不但可以对抗一般的信号处理,还可以抵抗RST、改变长宽比、小尺寸裁剪、随机去行去列和伴随裁剪的旋转等几何攻击.相对于目前的一些水印算法,本文算法具有隐藏数据量大和更好的特别是对抗几何攻击的稳健性等优点.  相似文献   

7.
基于DCT和DWT的图像水印算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
数字媒体版权保护已经变得十分迫切和必要,有效的盗版确认方法是实现版权保护的前提。文章实现了一种基于余弦变换和小波变换相结合的数字水印算法,数值仿真表明该算法较好保持了图像的质量,并且对常用的图像处理方法有较强的稳健性,是一种能抵抗多种攻击的较稳健的水印算法。  相似文献   

8.
提出的基于矩阵奇异值分解的DWT域的数字水印算法利用Hadamard正交变换使多个水印编码互不干扰,利用奇异值分解有效地降低水印的嵌入量并有效提高水印嵌入的品质,使水印的稳健性和不可见性之间达到很好的平衡。实验结果表明,该算法实现的水印具有良好的不可见性,并对常见的图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。  相似文献   

9.
基于置乱加密的小波域数字图像水印算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于置乱加密的小波域灰度图像数字水印算法。首先对水印图像进行置乱处理,然后利用混沌系统产生的混沌序列对水印进行加密。在水印的嵌入过程中,对载体图像进行小波变换,提取出其低频系数和高频系数,针对它们对嵌入水印的敏感程度,采用奇偶量化规则分别在低频部分和高频部分进行不同强度的水印的嵌入。水印的检测根据奇偶量化规则,不需要原始图像,是一种盲检测。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切等攻击,鲁棒性较好。  相似文献   

10.
针对现有水印系统中的几何攻击和公开验证这两大问题,提出了一种具有几何攻击鲁棒性的公钥水印算法.利用归一化图像具有仿射攻击不变性,在归一化图像上进行水印的嵌入和检测.同时,利用私钥产生嵌入水印,利用公钥进行水印抽取.私钥经过随机相位偏移生成公钥,公钥与私钥具有特定的相关性.通过相关性判断,水印信息被逐比特地提取出来.Stirmark软件的评测结果显示,该算法具有很好的几何攻击鲁棒性.将公钥用于水印抽取,又实现了水印的公开验证.  相似文献   

11.
提出了一种能够有效抵抗几何攻击的视频双水印方法,挖掘了一种几何形变不变量-视频低维流形,理论推导和实验验证了其几何不变性.首先根据不同视频镜头的低维流形实时生成零水印及动态水印;为了兼顾鲁棒性和透明性,将水印嵌入在大能量AVS预测残差DCT中频系数上;深入研究了视频时空三维特性,利用低维流形有效量化表征了视频运动信息,建立了包含运动特征、亮度特征及纹理特征的视觉动态掩蔽模型,以自适应控制水印嵌入强度.实验结果表明,该方法可以有效抵抗中心裁剪、不规则裁剪、行裁剪、旋转、缩放和平移等大强度几何攻击及其联合攻击,如旋转加边角裁剪、中心裁剪加旋转等,对于常规信号处理及多种视频水印攻击也具有强鲁棒性.  相似文献   

12.
一种彩色图像水印方法的抗攻击性能   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出基于JPEG压缩和DCT变换的数字水印算法,设计了多个自适应因子,能够根据图像的局部特征自动调整嵌入的程度.在保证水印不可见的前提下,以相似度为度量准则,采用实验标定方案对嵌入强度的参数进行优化,实现水印信号最优嵌入.同时对其抗攻击性能进行了实验分析,实验结果表明该方法有较好的鲁棒性.  相似文献   

13.
提出基于JPEG压缩和DCT变换的数字水印算法,设计了多个自适应因子,能够根据图像的局部特征自动调整嵌入的程度.在保证水印不可见的前提下,以相似度为度量准则,采用实验标定方案对嵌入强度的参数进行优化,实现水印信号最优嵌入.同时对其抗攻击性能进行了实验分析,实验结果表明该方法有较好的鲁棒性.  相似文献   

14.
15.
为了提高水印的鲁棒性,提出一种基于正交相似变换的数字水印算法.首先,选取一个可逆矩阵并对其做正交变换,这个可逆矩阵可当做密钥;然后,利用该正交变换矩阵对载体进行相似变换,得到一个具有良好频谱特性的相似矩阵;最后,将置乱后的水印信息嵌入到相似矩阵中较大的非零像素值中,再重构图像.实验结果表明,该水印算法简单易行,具有较好的鲁棒性和不易感知性;与主流算法之一的DCT水印算法比较,验证了该算法的优越性.  相似文献   

16.
针对传统基于人类视觉系统特性的空间域与变换域相结合的水印算法中嵌入信息量小、嵌入位置定位及检测准确率低和算法运行速度慢等缺陷,提出并实现一种基于量子进化算法(QEA)的快速水印新算法。仿真实验结果表明,新算法不仅生成水印图像的速度快,而且对各种攻击具有良好的敏感性和鲁棒性。新算法在应用中有较大的灵活性,并且具有可嵌入信息容量大、运算速度快和可操作性强等特点。  相似文献   

17.
基于小波分解的数字图像水印处理算法   总被引:9,自引:4,他引:9  
提出了一种基于小波的隐藏数字水印的新方法。该方法将一幅二值图像作为水印来隐藏,基于JPEG2000标准,将水印和图像均进行多尺度分解,然后将分解的水印低频系数嵌入到具有相同尺寸的图像的低频系数中,重构得到水印图像;水印分解中的高频系数将被保留,并在水印检测过程中作为密钥使用。检测水印时,需要原始的未加水印的图像。实验结果表明,算法对压缩、加噪、线性滤波、剪裁等具有较高的鲁棒性。  相似文献   

18.
提出一种基于离散小波变换和离散余弦变换的数字水印算法。将二值条码作为水印并对其进行置乱,再对载体图像进行离散小波变换与离散余弦变换,并将置乱后的水印嵌入。水印提取时,利用Radon变换对待检测图像进行校正,并根据二值条码特性对提出的水印图像进行修正。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,检测出的效果好,对JPEG有损压缩、剪切、噪声干扰等攻击有较强的鲁棒性。  相似文献   

19.
依据Brown的理论,并基于SIFT算法提出了一种有效的图像匹配方法。首先对图像进行高斯和Wallis滤波处理,然后采用简化SIFT算法进行特征点提取,最后通过特征点双向匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量多、准确率高、无重复点等优点。将该方法应用于优化线网的自动检测方面得到较好的效果,并为版图的优化打下了基础。  相似文献   

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